Статья посвящена анализу подписочной модели (англ. SaaS) как социально-технического комплекса, генерирующего новые формы цифрового неравенства, выходящие за рамки классических теорий стратификации, основанных на собственности. Преодолевая фрагментарность существующих исследовательских подходов, авторы предлагают и эмпирически верифицируют интегративную трехкомпонентную модель, рассматривающую подписку как единство экономико-организационного (императив пожизненной ценности клиента), техно-интерфейсного (манипулятивные паттерны дизайна) и дискурсивно-символического (нарративы легитимации) уровней. Эмпирическую базу исследования составляет множественное сравнительное кейс-стади 11-ти российских цифровых сервисов, репрезентативных для профессионального, бытового и медийного сегментов. С применением методологической триангуляции — аудита интерфейсов на наличие «темных паттернов», дискурс-анализа маркетинговых коммуникаций и тематического анализа массива пользовательских отзывов (n~1000) — выявлены отраслевые конфигурации модели. Три компонента работают не порознь. Их совместный эффект не равен сумме эффектов по отдельности: экономика задает требование, интерфейс придает ему материальную форму, дискурс снимает сопротивление. Вместе они удерживают пользователя в режиме непрерывного платежа. Выявленные три типа зависимости (профессионально-академическая, инфраструктурно-бытовая и нормализованная) демонстрируют: механизм может адаптироваться к разным контекстам. Подписка не просто обслуживает потребности, а перестраивает социальную позицию. Авторами статьи сделан вывод о стратификации. Происходит смещение традиционных критериев: новый водораздел проходит между теми, кто выдерживает ритм платежей, и теми, кто из него выпадает. Результаты исследования дают основания для регуляторных шагов: прозрачность тарифов, ограничение манипулятивных практик, упрощение отказа от подписки.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Социология
«Тематический анализ отзывов позволил выявить три устойчивых типа восприятия зависимости, непосредственно коррелирующих с кластерами и конфигурацией компонентов модели. 1. Профессионально-академическая зависимость (кластер П). Эта подписка, в первую очередь, не услуга, а условие работы. Без нее человек теряет не удобство, а позицию: «… без подписки мое резюме просто теряется в общей ленте… Приходится платить, иначе шансов нет» (HeadHunter). Кажется, что данная проблема характерна для коммерческого рынка найма, однако в академической среде работник сталкивается с такими же проблемами: «Я, как преподаватель, обязан проверять дипломы в Антиплагиате, но подписка привязана к вузу. Если уйду — останусь без работы. Это ловушка» (система «Антиплагиат»). Обе цитаты фиксируют одно: отказ от подписки означает выход из профессии. 2. Инфраструктурно-бытовая зависимость (кластер Б). В данном случае работает уже другой механизм. Зависимость создается не привязкой к профессии (ее навыкам и инструментам), а связностью сервисов внутри пакета. Отказ от одной опции (даже второстепенной) оборачивается потерей преимуществ всей экосистемы: «Отключил такси из пакета, и сразу же пропали скидки на доставку еды. Получается, держат за горло…» (Яндекс. Плюс). Сам пользователь зачастую не до конца осознает ценность сервиса, зато отлично понимает последствия отказа от его использования: «Я даже не знаю, за что именно я плачу каждый месяц. Просто страшно отключить, потому что пропадет кешбэк и скидки везде» (СберПрайм). 3. Нормализованная зависимость (кластер М). Последний тип можно, условно, назвать самым мягким. Подписка не воспринимается проблемой, т. к. она встроена в повседневность расходы и идет фоном. Отказ связан не с практическими трудностями, а с потерей привычного комфорта: «Отменила подписку на IVI, и через неделю поймала себя на мысли, что скучаю по вечерним сериалам без рекламы. Вернулась…»; «Я плачу за подписку уже три года, хотя мог бы слушать бесплатно. Просто привык, что она всегда есть» (Яндекс. Музыка). Здесь прекарность не осознается. Возврат легок, а издержки выхода эмоциональные, а не финансовые.».
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
- Бурдье, П. (2002). Формы капитала // Экономическая социология. — Т. 3, № 5. — С. 60–74.
- Вебер, М. (2016). Хозяйство и общество: очерки понимающей социологии. Т. 1: Социология. — Москва: Изд. дом Высшей школы экономики. — 444 с. — ISBN 978-5-7598-1513-6.
- Коуз, Р. (2007). Природа фирмы. — Москва: Дело. — 360 с.
- Маркс, К. (2018). Капитал. Критика политической экономии. Т. 1. — Москва: Манн, Иванов и Фербер. — 1200 с.
- Сорокин, П. А. (1993). Система социологии: в 2 т. Т. 2: Социальная аналитика. Учение о строении сложных социальных агрегатов. — Москва: Наука. — 688 с. — ISBN 5-02-008207-4.
- Срничек, Н. (2019). Капитализм платформ. — Москва: Изд. дом Высшей школы экономики. — 128 с. — ISBN 978-5-7598-1786-4.
- Стрельникова, А. В. (2022). Прекарность цифрового труда и новые формы социальной уязвимости на российском рынке // Журнал исследований социальной политики. — Т. 20, № 1. — С. 7–22. — DOI: 10.17323/727-0634-2022-20-1-7-22.
- Шевченко, О. М. (2023). Цифровое неравенство в современном российском обществе: уровни и социальные последствия // Гуманитарий Юга России. — Т. 12, № 1. — С. 54–65. — DOI: 10.18522/2227-8656.2023.1.4.
- Шиняева, О. В., Полетаева, О. В., Слепова, О. М. (2019). Информационно-цифровое неравенство: поиск эффективных практик адаптации населения // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. — № 4. — С. 68–87. — DOI: 10.14515/monitoring.2019.4.04.
- Уильямсон, О. И. (1996). Экономические институты капитализма: фирмы, рынки, «отношенческая» контрактация. — Санкт-Петербург: Лениздат. — 702 с. — ISBN 5-289-01816-6.
- Braun, V., Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology // Qualitative Research in Psychology. — Vol. 3, No. 2. — Pp. 77–101. — DOI: 10.1191/1478088706qp063oa.
- Gray, C. M., Kou, Y., Battles, B., Hoggatt, J., Toombs, A. L. (2018). The Dark (Patterns) Side of UX Design // Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. — Paper 534. — DOI: 10.1145/3173574.3174108.
- Luguri, J., Strahilevitz, L. J. (2021). Shining a Light on Dark Patterns // Journal of Legal Analysis. — Vol. 13, No. 1. — Pp. 43–109. — DOI: 10.1093/jla/laaa006.
- Rifkin, J. (2001). The Age of Access: The New Culture of Hypercapitalism, Where All of Life Is a Paid-For Experience. — New York: TarcherPerigee. — 320 p. — ISBN 978-1585420827.
- Rifkin, J. (2020). The Age of Access: The New Culture of Hypercapitalism, Where All of Life Is a Paid-For Experience. — New York: TarcherPerigee. — 352 p. — ISBN 9781585420827.
- Srnicek, N. (2017). Platform Capitalism. — Cambridge: Polity Press. — vi, 171 p. — ISBN 9781509504879.
- Standing, G. (2011). The Precariat: The New Dangerous Class. — London: Bloomsbury Academic. — ix, 198 p. — ISBN 9781849663519.
- Standing, G. (2014). Прекариат: новый опасный класс. — Москва: Ad Marginem Press. — 328 с. — ISBN 978-5-91103-209-8.
- Yin, R. K. (2018). Case Study Research and Applications: Design and Methods. 6th ed. — Thousand Oaks: Sage Publications. — 319 p. — ISBN 9781506336169.
- Zuboff, S. (2020). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. — New York: PublicAffairs. — 704 p. — ISBN 9781541758001.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цель исследования — разработка теоретико-методической модели факторов, потенциально влияющих на удовлетворенность ветеранов мерами социальной поддержки от государства. Объектом исследования является система социальной поддержки ветеранов военных действий. Предмет исследования — характеристики и условия предоставления мер социальной поддержки, рассматриваемые как потенциальные факторы удовлетворенности ветеранов. На основе анализа статистических данных Социального фонда России и результатов исследований, посвященных оценке эффективности мер социальной поддержки, разработана теоретико-методическая модель факторов, потенциально влияющих на удовлетворенность ветеранов, а также предложена система количественных показателей для их оценки. Предложенная модель может способствовать повышению эффективности социальной политики и обеспечению более высокого уровня жизни ветеранов. Динамика денежных выплат использована для характеристики ресурсного обеспечения социальной поддержки. Расчеты по ежемесячной денежной выплате показали: финансирование расширялось при значительно более сдержанном изменении охвата. По этой причине численность получателей и размер средств в расчете на одного человека представлены в модели раздельно. Анализ организационных условий построен вокруг завершенного эпизода получения помощи — от установления права до результата, которым ветеран может воспользоваться. В его пределах учитываются действия учреждений, консультационное сопровождение и затраты времени получателя. Удовлетворенность характеризует оценку всего эпизода с учетом исходной потребности и изменений в положении ветерана. Предложенный подход позволяет сопоставлять движение финансовых ресурсов, работу институтов социальной защиты и опыт получателей, а также определять участки процедуры, требующие управленческой корректировки.
Статья посвящена проблеме оценки неравенства и бедности в государствах-членах Содружества Независимых Государств (далее — СНГ), которая сегодня влияет на социально-экономическое развитие, социальную напряженность в обществе, доступность государственных услуг и экономическую привлекательность отдельных регионов. В работе проанализированы факторы, негативно влияющие на расслоение общества в странах СНГ. В результате выявлены проблемы, способствующие росту бедности, усилению неравенства и снижению доходов населения. Проведен статистический анализ по следующим показателям: уровень бедности; распределение населения по доходным группам; коэффициент Джини; соотношение фондов в децильных и квинтильных группах населения с выделением слоев с разным уровнем доходов. Результаты анализа показали, что во всех государствах наблюдается социальное расслоение и существенный разрыв между бедными и богатыми слоями населения. Наиболее высокие показатели зафиксированы в Республике Армения, Кыргызской Республике, Республике Молдова и Российской Федерации. В статье представлены оптимальные и критические значения коэффициента Джини, приведены примеры стран с высокими и низкими показателями. Сделан вывод о том, что в государствах с недостаточно развитой социальной политикой данный коэффициент принимает высокие значения. Авторы исследования предлагают обновленный коэффициент неравенства, основанный на необходимости включения государственной региональной и территориальной специфики в данный показатель.
В статье проведен социологический анализ процессов цифровой трансформации сферы культуры в Российской Федерации (далее — Россия). Рассматривается взаимосвязь между государственной политикой в области цифровизации культуры и реальными практиками цифрового потребления культурных благ населением. Эмпирической базой послужили данные исследования, проведенного в Республике Башкортостан в 2024–2025 гг. Анализ нормативно-правовой базы демонстрирует системный подход государства к цифровизации культуры, нашедший отражение в ключевых стратегических документах и реализации федерального проекта «Цифровая культура» демонстрирует устойчивую положительную динамику по ключевым показателям. Исследование выявляет пять этапов эволюции цифровизации культурной сферы в России — от технической модернизации 1990-х гг. до современного этапа, характеризующегося преобладанием мобильного интернета и структурными изменениями в системе социальных акторов культурной коммуникации. Эмпирические данные свидетельствуют о высоком уровне проникновения интернета среди населения (95 % ежедневных пользователей) с преобладанием мобильного доступа. Особый интерес представляет факт активного участия населения в создании цифрового культурного контента: почти треть респондентов (30 %) не только потребляют, но и производят культурную продукцию, размещая ее в цифровом пространстве. Социально-демографический портрет наиболее активных создателей контента включает женщин в возрасте до 34 лет со средним профессиональным образованием, не имеющих детей. Полученные результаты позволяют сформулировать управленческие рекомендации по дальнейшему развитию цифровой культуры, включая необходимость разработки программ повышения цифровой грамотности, создания механизмов поддержки пользовательского контента и развития межведомственного взаимодействия.
В статье рассматривается проблема внедрения искусственного интеллекта (далее — ИИ) в процессы оценки кандидатов для замещения должностей государственной гражданской службы. На основе анализа данных о цифровой зрелости органов власти и индексе зрелости использования цифровых инструментов выявлено институциональное противоречие между высокой декларируемой актуальностью цифровой трансформации и низкой практической реализацией, в том числе в рамках кадрового обеспечения, а также слабой вовлеченностью государственных служащих в использование ИИ. Автор показывает, что действующие механизмы оценки кандидатов ориентированы на традиционные компетенции с целью сохранения административного этоса, тогда как цифровые навыки упоминаются лишь изредка при оценке кандидатов. Обосновываются направления применения ИИ в кадровых процессах: автоматизированный скрининг, анализ цифрового следа, интерпретация психологических характеристик, обработка интервью с использованием невербальных сигналов. Анализируются риски алгоритмической предвзятости, эффекта «черного ящика», сопротивления персонала и защиты персональных данных. Делается вывод, что ИИ способен повысить объективность и стандартизировать отбор, дополняя экспертную оценку, однако его масштабное применение невозможно без нормативного закрепления новых требований и регламентов, учитывающих специфику бюрократической модели государственной службы.
Работа посвящена вопросам анализа доступности и обеспеченности населения разных стран средствами информационно-коммуникационных технологий (далее — ИКТ). В исследовании обосновано, что на сегодняшний день сеть Интернет проникла во все сферы жизнедеятельности человека, и его комфортное существование невозможно представить без использования ИКТ. В статье проведен комплексный статистический анализ по показателям, связанным с количеством заключенных абонентских договоров на использование средств связи и Интернета, наличием в домохозяйствах компьютеров и мобильных телефонов, долей лиц, пользующихся мобильными телефонами и Интернетом, в государствах-членах Содружества Независимых Государств (далее — СНГ). Данный анализ показал, что во всех странах наблюдаются достаточно высокие показатели по обеспеченности и доступности населения как коммуникационными, так и информационными технологиями. По результатам проведенного исследования был сделан вывод о том, что население всех государств-членов СНГ перешло в информационное пространство и активно использует цифровую среду для решения текущих задач. В работе также отмечено, что международные организации считают: чем выше доступность и обеспеченность населения ИКТ, тем выше качество жизни в регионе. Однако авторы исследования делают вывод, что в государствах-членах СНГ невозможно доказать данный факт в силу отсутствия публичных статистических данных.
Статья посвящена социологическому анализу трансформации бренда работодателя в условиях цифровизации российского общества. Актуальность исследования обусловлена сменой ценностных парадигм: на смену исключительно экономической эффективности приходят запросы на социальную ответственность и патриотическую идентичность. Цель работы — выявить роль социальной ответственности в формировании устойчивого патриотически ориентированного бренда работодателя в цифровой среде. Методологическую базу составили: теория социального обмена, концепция социального капитала и структурно-функциональный подход (Хоманс, Блау, Бурдье, Патнэм, Парсонс, Мертон). Эмпирическую основу — результаты полуструктурированных глубинных интервью с директорами по персоналу (n=15) и фокус-групп с соискателями (n=4 группы) из восьми федеральных округов Российской Федерации, дополненные контент-анализом цифровых коммуникаций 30 компаний. В статье установлено, что цифровая среда выступает не только каналом трансляции, но и активным модератором патриотической повестки, формируя «цифровой профиль патриотичности» работодателя. Доказано, что социальная ответственность выполняет функцию «якоря устойчивости», компенсируя риски формализации патриотической риторики. Выявлены три модели интеграции патриотических ценностей в цифровые стратегии по подбору персонала: «государственно-ориентированная», «регионально-идентитарная» и «технологически-нейтральная», каждая из которых обладает специфическими механизмами легитимации. Показано, что восприятие патриотического позиционирования молодежью зависит от степени его аутентичности и подкрепления реальными социальными практиками; выявлен феномен «патриотического цинизма» как реакции на имитационные стратегии. Результаты могут быть использованы российскими компаниями при разработке стратегий управления человеческими ресурсами, а также в преподавании курсов по социологии управления, экономической социологии и брендингу по подбору персонала.
В статье рассматривается проблема оценки удовлетворенности населения мерами социальной поддержки в условиях цифровой трансформации сферы социальных отношений в Российской Федерации (далее — РФ). Проведен анализ существующих теоретических подходов к оценке удовлетворенности, выявлены их преимущества и ограничения в цифровую эпоху. Предложена комплексная модель оценки, интегрирующая количественные и качественные методы, социологические и статистические подходы, субъективные и объективные показатели с учетом специфики цифровых каналов взаимодействия. Разработана система показателей для оценки информированности граждан о мерах социальной поддержки через цифровые платформы, включающая индексы общей осведомленности, глубины информированности, проактивного информирования и удовлетворенности информационными материалами. Особое внимание уделено социологическим аспектам восприятия населением цифровых сервисов социальной поддержки, проблемам цифрового неравенства и доступности электронных каналов для различных групп населения. Предложена унифицированная методика сбора и обработки данных для каждого индекса, включающая описание выборки, процедуры опроса, источников административных данных и способов верификации; пороговые значения интегрального индекса удовлетворенности информационными материалами (80 % и 60 %) обоснованы со ссылкой на международные бенчмарки (англ. eGovernment) и практику индекса удовлетворенности клиента (англ. CSI). Анализ цифровых каналов информирования расширен за счет включения социальных сетей и мессенджеров (Telegram-каналы госорганов). Приведен иллюстративный модельный расчет индексов по трем субъектам РФ, демонстрирующий аналитический потенциал предложенной системы показателей. Предложенная модель позволяет получить более объективные данные для принятия управленческих решений в сфере социальной защиты населения в условиях цифровизации.
Статья исследует механизмы конкуренции парламентских партий за цифровое пространство на региональных выборах через анализ опыта Коммунистической партии Российской Федерации (далее — КПРФ). Эмпирическую базу составили данные Центра исследований политической культуры России по мониторингу медиа-активности пяти парламентских партий в одиннадцати регионах (август 2025 г.), охватывающие публикации в традиционных Средствах Массовой Информации (далее — СМИ) и социальных сетях. Методология опирается на концепцию гибридной медиасистемы А. Чедвика и подход Р. Гибсон и С. Уорд к изучению многоканальной политической коммуникации. Интегральный рейтинг медиа-активности рассчитывается по пяти параметрам: объем упоминаний в СМИ, медиа-индекс традиционных медиа, охват аудитории, количество упоминаний в социальных сетях и индекс цифровой вовлеченности. Результаты показывают региональную дифференциацию позиций КПРФ: партия удерживает вторую позицию в пяти регионах, используя протестную риторику и критику социально-экономической политики, но сталкивается с усиливающейся конкуренцией со стороны Либерально-демократической Партии России в цифровом пространстве. Выявлен разрыв между присутствием в традиционных СМИ и активностью в социальных сетях, что указывает на недостаточную интеграцию коммуникационных каналов. Перспективы исследования включают анализ долгосрочной динамики медиа-присутствия, изучение механизмов конвертации цифровой активности в электоральную поддержку и качественный анализ тематических стратегий партий.
Методика «Быстрое образование» (англ. Fast education) как способ временно компенсировать институциональный лаг между образованием и трудом в условиях цифровизации и распространения искусственного интеллекта — вот концептуальная рамка, которую предлагает статья. Формат исследования — теоретико-концептуальный, с элементами аналитического сопоставления технологических кластеров: генеративный искусственный интеллект (англ. GenAI) и инженерия запросов (англ. prompt engineering), кибербезопасность (англ. Cybersecurity), разработки без кода и с минимальным кодом (no-code / low-code), культура работы с данными и искусственным интеллектом (data and AI literacy). Статья разводит два понимания fast education, которые редко разделяют: краткосрочный образовательный формат сам по себе и логику образовательного ускорения, где скорость освоения, подтверждения и рыночного предъявления навыка становится главным мерилом ценности обучения. Быстрые образовательные форматы сокращают разрыв между изменяющимися требованиями труда и более медленной перестройкой образовательных программ, квалификационных рамок, процедур оценки и механизмов признания компетенций, но делают это временно, и в этом главная оговорка. Двойственная роль fast education и составляет центральный результат: быстрые форматы помогают человеку оперативно адаптироваться, однако при слабой институциональной поддержке закрепляют за ним обязанность постоянного самообновления. Компенсация такого рода имеет пределы. Социальные пределы связаны с неравным доступом к ресурсам адаптации. Когнитивные — с иллюзией компетентности, которую создает быстрый навык без глубокого понимания. Психофизиологические — с накоплением тревоги профессионального устаревания, зависимостью от сертификатов, технострессом и учебной усталостью (англ. technostress и learning fatigue), а также с риском формирования процедурных навыков, уязвимых к автоматизации. Продуктивность fast education в конечном счете определяет не скорость сама по себе, а то, насколько быстрые модули встроены в человекоцентричную архитектуру, поддерживающую развитие критического мышления, саморегуляции, метакогнитивного контроля, профессионального суждения и личностно-профессиональной эффективности.
В статье с помощью синтеза теорий будущего и модели принятия технологий проанализировано восприятие искусственного интеллекта (далее — ИИ) представителями креативных индустрий. В основе исследовательского подхода — обзор литературы и полуструктурированное интервью с руководителями/представителями креативных индустрий г. Тюмени с последующей обработкой данных методом тематического анализа. Применение ИИ в креативных отраслях рассмотрено через призму теории будущего, что вносит вклад в формирующийся массив знаний об отношении к данной технологии, возможности и опасениях ее применения в отрасли. Кроме того, исследование позволяет расширить знания о представителях креативных индустрий, их готовности к цифровым изменениям. Результаты показывают, что технологии воспринимаются как благо — в сфере процессов, и как вызов — в сфере смыслов. Это указывает на формирование гибридной модели технологического развития креативных индустрий, в которой цифровизация интегрируется в практику, но не подменяет культурную основу деятельности. Главным условием ее легитимности становится сохранение баланса между инновацией и гуманистическими ценностями. Технологическое развитие в креативном секторе Тюмени можно охарактеризовать как рефлексивную модернизацию: индустрии активно осваивают цифровые инструменты, но одновременно стремятся институционально и ценностно осмыслить их границы и последствия.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- Государственный университет управления
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Рязанский просп., 99, стр. 1
- Юр. адрес
- 109542, г Москва, р-н Выхино-Жулебино, Рязанский пр-кт, д 99
- ФИО
- Строев Владимир Витальевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- inf@guu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3778914
- Сайт
- https://guu.ru