докторант с 01.01.2018 по 01.01.2024
Уфа, Республика Башкортостан, Россия
Уфа, Республика Башкортостан, Россия
Уфа, Республика Башкортостан, Россия
Интеллектуальные сетевые кластеры городского сообщества являются существенным фактором развития городов. В работе на примере сообщества любителей настольных игр г. Уфа показаны проблемы развития сообществ. Цель – выявить проблемы и риски формирования сетевых кластеров городского сообщества, оказывающих влияние на развитие как интеллектуальных сообществ города, так и самого города. На основе информационно-коммуникационного подхода был проведен социально-философский анализ социального потока любителей коллективных настольных игр, ключевых направлений формирования общего дискурса подобных сетевых сообществ. Выявлены основные тенденции и риски развития. Описана методика исследования структуры коммуникаций сетевых сообществ с использованием авторской программы MegaNet. В результате кластерно-сетевой анализ показал, что сообщество любителей коллективных игр является относительно замкнутой структурой, объединяющей активных пользователей, но с недостаточной долей пользователей с минимальным числом связей, что не позволяет поддерживать динамику информационного обмена и задерживает развитие самого кластера в целом. Эти данные можно экстраполировать на развитие интеллектуальных сообществ города. Недостаточная доля пассивных участников снижает возможности роста и развития сообщества вообще. Прикладное значение работы выражается в передаче данных исследования организациям, заинтересованным в развитии рынка коллективных игр, для проведения комплекса мероприятий по устранению выявленной проблемы.
коллективные игры, настольные игры, интеллектуальное сообщество, цифровое общество, дискурс, город
Введение
Рассмотрение проблемы городских сообществ в современных условий отталкивается от общего понимания процессов, сопутствующих новой стадии цивилизационного развития – переходу к цифровому обществу. Его прямым следствием выступает резкое усиление сетевых структур отношений, в силу чего образуется современная специфика протекания социокультурных процессов [Тоффлер, 2009] Необходимо сразу оговорить, что цифровые технологии в данном случае являются фактором, формирующим условия особенности культурной коммуникации, нежели определяющие новую их форму. Обращаясь к культуре доцифровой эпохи, можно выделить, с одной стороны, фиксированный культурный объект (текст, артефакт, обряд), с другой – организованную институциональную среду, в которой он воспроизводится, а с третьей стороны определенные изменения в этом объекте в зависимости от процесса воспроизведения. В этом смысле, социокультурные сообщества доцифровой эпохи также имеют сетевую природу (по факту множественности субъектов-участников), а воспроизводящиеся в них культурные объекты – природу интерактивную (по факту динамичности их форм), и онтологически не отличаются от современных. Специфика возникает в том, как реализуются отмеченные аспекты существования культурных объектов и сообществ, и прежде всего, в двух связанных, но отличающихся отношениях: социокультурной дистанции между участниками сообществ и их групп, а также характерных скоростях коммуникативного процесса. Важно понимать, что и сокращение дистанции, и рост скорости коммуникации – следствие роста плотности связей как внутри сообществ, так и удельно на всякого субъекта коммуникативной активности. Разрешая проблему обязательного прямого общения, цифровые технологии обеспечивают возможность как множественной активности данного субъекта в различных коммуникативных средах, а кроме того – возможность континуального коммуникативного пространства, вне зависимости от давно предыдущих актов взаимодействия. Культурный объект, как предмет и основное содержание коммуникации, в силу этого, меняет базовую логическую структуру существования и функционирования в коммуникативном пространстве сообщества.
Культурные объекты одновременно существуют в институционально-дискурсивной практике сообществ, вовлекая в свое воспроизводство участников, а также предполагают множественность форматов таких практик – и чем их больше, тем прочнее и полнее раскрывается культурный объект (например, религиозный текст – ритуально-обрядовый комплекс – рутинные практики). Причем, хотя, как правило, можно выделить основное сообщество, в котором они преимущественно формируются (а потому ориентируются на его институционально-дискурсивную структуру и его актуальные образные ряды), выход за пределы такого сообщества переводит субкультурный феномен в феномен культурный. Такой выход обусловлен потенциалом сходства институционально-дискурсивных структур сообществ, вступающих во взаимодействие, объемом связей между ними (обмен участниками, коммуникацией и т.п.) и ключевыми образами, с которыми данный может быть проассоциирован (а значит, в той или иной степени, изменен). По этим признакам можно выделить сеть сообществ, которые в совокупности образуют – для данного культурного объекта – феномен более общего порядка: социокультурную среду. Эта среда сама по себе также имеет интерактивный – по факту межсубъектного взаимодействия сообществ – и комплексный – по факту разного качества и характера практик, вокруг которых сообщества сложились – характер. В силу модификации исходного культурного объекта в ходе комплексной интерактивности, такую среду можно также обозначить, как креативную: модифицированные культурные объекты во внешних сообществах представляют собой результат их собственного творчества, а не только восприятия творчества исходного сообщества. При этом в самих коллективных играх зачастую поднимаются и важные социальные проблемы, как экология, глобальное потепление [Fjællingsdal, 2020], устойчивое развитие [Douglas,2021]. Сами игры, как модель когнитивной деятельности стали «испытательной площадкой для искусственного интеллекта» [Sfikas,2021]
Изучение сетевых сообществ любителей настольных игр носит как академический, так и прикладной характер. Настольные, а в более широком смысле, коллективные, в том числе компьютерные игры носят в том числе учебный характер и могут быть использованы в образовательном процессе [Mayer, 2019], игры развивают интерес к изучению точных наук [Fadda, 2022], могут улучшить логическое мышление и предотвратить снижение когнитивных функций [Nakao, 2019] их широко используют для лечения когнитивных расстройств [Rezayi et al., 2023]. Досуговые практики экзистенциально ценны для участников, а значит, сочетаются с актуальными для них образными рядами и культурными объектами – и во многом, прямо посвящены последним (в случае праздников, мероприятий, фестивалей и т.п.). В то же время интеллектуальные досуговые практики имеют существенное значение для формирования локальных, региональных, городских сообществ, что благотворно сказывается на формирование социальных потоков региона, города [Mackiewicz, Namyślak, 2021].
Досуговые практики добровольны, а значит, имеют преимущественно интерактивный характер – они в значительной степени обретают свою форму в зависимости от действий участников. Кроме того, они затратны по времени и средствам – вне зависимости от уровня событий (праздник, фестиваль или обычный досуг), для участия в них люди вкладывают свой ресурс, что выступает мерой оценки значимости. Наконец, досуговые практики обеспечены инфраструктурой бизнеса – что выступает мерой общественной значимости досуга, его ресурсной базы [Pollok,2021].
Учитывая разноплановый и неоднородный характер досуговых практик, для пилотного исследования в качестве предмета были выбраны настольные игры. Они обладают относительно оформленными образным рядом и культурным содержанием, а в некоторых случаях – значительной культурной традицией (в случае с шахматами, картами или системами ДнД, например), полностью построены на интерактивности своих практик (игра – буквально интеракция участников, которая определяет все событие) и в существенной мере комплексны (предполагают практики, помимо игровых: крафт, обучение и т.п.). В силу этого, настольные игры обладают институциональной и дискурсивной организацией – они встроены либо в медиа-франшизы и повестку креативных индустрий, либо в спортивные, образовательные и корпоративные структуры и процессы, и в любом случае закреплены в качестве досуга. Настольные игры довольно лабильны по своему содержанию. Будучи комплексом из механик, правил, игровых компонентов (поля, фигуры и т.п.), атрибутики, они толерантны к изменению любого из элементов в зависимости от желания конкретной группы игроков (хоумрулы), что в значительной мере включается в креатив игровых сообществ (дополнения, локальные вариации). Более того, некоторые продукты прямо предполагают генерацию креатива среды (ролевые и оргдеятельностные игры).
По условиям современности, настольные игры сочетают онлайн и офлайн активность – распространение онлайн-сервисов расширяет не только доступ к самим играм и игрокам друг к другу, но и возможности коммуникации по их поводу. Кроме того, настольные игры, включенные в медиа-франшизы, прямо представляют собой компонент более широкой культурной среды, преимущественно реализующейся в онлайн-форматах и в форматах, например, видеоигр. Стриминг игровых сессий и мероприятий стал самостоятельной формой досуга. В этом смысле, настольные игры также сочетают публичный и непубличный групповой досуг – поскольку в силу институционально-дискурсивной организации, они не только реализуются в виде частных практик малых групп, но и в виде крупных больших событий: турниров, фестивалей, праздников и т.п. Кроме того, некоторые имеют специальные активности – например, «спортивные» настольные игры включены в повестку спортивных мероприятий, а «развлекательные» игры медиа-франшиз – в повестку мероприятий последних, вроде КомикКона и др. мероприятий.
Методы. В основе исследования применен информационно-коммуникационный подход (ИКП). Являясь дальнейшим развитием структурно-функционального подхода, в ИКП основное внимание уделяется структуре коммуникаций между акторами/группами акторов сетевой коммуникации и характеру передаваемой информации. ИКП испытал значительное влияние акторно-сетевой теории (ANT) Б. Латура, М. Коллон и др. Однако в отличие от классической ANT, сеть в ИКМ рассматривается не как бесконечное поле взаимодействия акторов, но как множество взаимопроницаемых кластеров, образованных по близости существенных признаков акторов. При этом в число акторов включаются как люди/групп людей, так и символическое отражение знаков вещи, идеи, идеала. Математическая модель подобной сети была выполнена А.-Л. Барабаши и Р. Альберта. На основе данной модели командой проекта «Социогуманитарное конструирование будущего: мегаполис для поколения Z (цифровая сервис-технология MegaZ)» создана и зарегистрирована «MegaNet»[1]
Технически методика представляет собой сканирование структуры коммуникационных путей сетевого сообщества/группы сообществ при помощи программы для ЭВМ «MegaNet» (ранее авторы использовали иные pars -программы) с последующей визуализацией в программе открытого доступа Gephi.
Оценка данных производится по группе показателей, выявленных авторами в течение многолетних исследований и литературных данных. Коэффициент кластеризации – до 20% низкий уровень кластеризации сообщества; 25 - 35% средний уровень кластеризации; 35-45% и более — высокий уровень кластеризации. Соотношение страт сообщества сопоставляется с оптимальным распределением по В. Парето 4/16/80. Чем ближе соотношение страт в сообществе к данному распределению, тем большая вероятность гармоничного формирования сообщества. Соотношение страт косвенным образом свидетельствует об этапе формирования сообщества. Объективно этап формирования сетевого сообщества подтверждается на основании анализа формы коммуникационных путей на визуализации графа сетевого сообщества. Мы различаем следующие этапы: формирования, отграничения, информационной активации, самовоспроизводства, распада [Бреслер, 2020]. Модуляция кластера – наличие сформированных или формирующихся подсообществ – модулей. Анализ этой метрики свидетельствует о формировании сообщества/кластера в целом, а также отдельных групп – модулей кластера.
Описание поля исследования: для исследования социальных потоков городов исследованы группы ВКонтакте (vk.com) игровых сообществ города Уфы. Выделены группы, посвященные настольным играм. Каждая группа исследовалась отдельно, затем производилось сведение графов с выделением группы лидеров игрового социального потока с идентификацией наиболее нагруженных графов число около 100, для последующей прикладной работы.
В соответствии с целью данного исследования произведен общий анализ отдельных сообществ, выявлены их структуры коммуникаций и лидеры. При исследовании социального потока, то есть сведении данных о всех исследованных сообществах, отдельно была выделена группа центиниалов, в соответствии с возрастом, указанным ими в личных профилях ВК.
Объектом исследования были отобраны 17 групп в социальной сети ВКонтакте, связанных с настольными играми (паблики игровых клубов, игротек, аккаунты активных участников, паблики разработчиков, крафтеров и т.д.), с представителями которых также был установлен контакт для качественного анализа. Предметом выступила структура связей и отношений между а) самими аккаунтами и б) их участниками – для анализа данных онлайн-активности, а также структура и протекание процессов в сообществах – для качественного анализа.
Предполагалось, что настольные игры, во-первых, достаточно разнородны, чтобы давать широкий спектр внутреннего членения среды. Например, «спортивные» их виды – шахматы, шашки – обладают стандартизированной, легализованной и авторитетной инфраструктурой; «азартные» виды – карточные игры различного характера – менее стандартизированы и легализованы, но значительно больше распространены и внедрены в бизнес различного рода; «развлекательные» игры менее авторитетны и распространены, но значительно более выражены в плане культурного содержания, поскольку в значительной мере предполагают тот или иной образный ряд, хотя бы и в виде своей эстетики; «образовательные» игры интегрированы в различного рода обучающие практик, хотя, как правило, обладают пониженным экзистенциальным характером и редко используются в качестве досуга; и т.д. Во-вторых, наличие выраженного оффлайн-компонента – собственно, «настольность» игр – означает необходимость непосредственного личного контакта участников сообществ, что обуславливает а) плотность связей внутри них, а значит, б) выраженность структуры самих сообществ – несмотря на значительный онлайн-компонент в целом. В-третьих, относительно небольшие объемы самих сообществ позволят достаточно наглядно и быстро набрать базу данных исследования и провести ее анализ. Следует отметить, что последнее предположение не оправдалось: в ходе проведения исследовательских мероприятий выяснилось, что «слабая распространенность» настольных игр – результат, скорее, их слабой публичности и преимущественной организации сообщества в виде кластеров малых групп участников.
Социальный поток любителей коллективных игр
Для анализа структуры коммуникаций социального потока любителей коллективных игр был проведен кластерно-сетевой анализ 17 групп в социальной сети ВКонтакте, посвященных коллективным настольным играм с общим числом участников 15 000 человек. Далее, в программе открытого доступа Gephi, было предпринято сведения графов коммуникаций всех сообществ. Всего объединённый граф включает 10888 узлов сети, объединенных суммарно 44206 сетевыми коммуникациями с коэффициентом кластеризации 8,4%. Соотношение страт объединенного графа авторы/комментаторы/читатели составляет 2,98/32,43/64,59 %. По сравнению со средними нормами сформированного сетевого сообщества выявлен крайне низкий уровень кластеризации кластера и более чем в два раза превышение доли участников со средним числом связей в сообществе.
Ожидаемо в социальном потоке объединенного кластера есть сформированные модули (N=8) с лидерами, обладающими 200-350 связями с другими участниками сети.
Эти данные свидетельствуют о том, что наряду с некотором количеством активных участников, связанных сетью коммуникаций, доля пассивных участников меньше оптимальной. Такое сообщество испытывает затруднение с ростом и привлечением новых членов. Что в свою очередь снижает вероятность развития сообщества потребителей коллективных игр, а следовательно, и формирования всей сопутствующей инфраструктуры рынка коллективных игр. Визуализация графа, представленная на рис. 1 подтверждающий вышесказанное. На визуализации видно выделенное ядро активных пользователей со значительным числом участников не имеющих коммуникаций в данном социальном потоке.
Рисунок 1. Визуализация сводного графа социального потока любителей коллективных игр.
Эта форма сетевого взаимодействия характерна для многих вышеприведенных сообществ. С большой вероятностью можно предполагать, что основная масса этого типа прекратила активные действия в сообществе.
Рисунок 2. Визуализация сводного графа лидеров социального потока любителей коллективных игр.
Коллективные игры требуют значительных затрат времени, тренировки игровых навыков и др. Однако энтузиасты представлены существенным количеством участников. Визуализация ядра представлена на рисунке 2.
Кластерно – сетевой анализ в целом показал ключевые характеристики игрового сообщества города Уфы:
– в сообществе резко неравновесная структура участников: ярко выражено организационное и коммуникативное «ядро», а также высока доля активных участников, однако слабо представлены основные участники – пользователи.
– в сообществе высока доля нескольких крупных узлов коммуникации и слабая связь между остальными узлами.
– в сообществе слаб выход за пределы внутренней активности во внешние среды, оно не инкорпорировано в событийную повестку территории.
Следует подчеркнуть, что полученные данные не претендуют на репрезентативность и нужны, скорее, для отладки самого теоретико-методологического комплекса. Тем не менее, предварительный вывод по итогам количественного исследования в практическом аспекте уже можно сформулировать в ключе необходимости повышения публичности сообщества настольных игр для неспецифической аудитории региона.
Обсуждение:
Коллективные интеллектуальные игры имеют большое прикладное значение, как объединяющий активную часть населения, прежде всего поколение Z, поколение цифрового общества, в сообщества, усиливающий межличностное и межгрупповое сетевое взаимодействие между ними. На примере социального потока коллективных игр в г. Уфа выявлено объединённое сообщество в более чем десять тысяч членов. Однако структура и пропорции распределения коммуникаций этого сообщества свидетельствует о существенных проблемах развития сообщества коллективных интеллектуальных игр. Активное «ядро» сообщества представляет собой активных участников игр, в то же время — это «ядро», по-видимому, не пополняется из числа «новичков». Слабая ротация участников рынка коллективных игр приведет к снижению динамики информационного обмена, явлениям стазиса сообщества и распаду. Новизна данной статьи в использовании авторской методики кластерно-сетевого анализа. Классическая социологическая оптика не позволяла создать прогноз развития сообщества, а большинство исследователей как правило изучают межгрупповое сетевое взаимодействие в масштабах город/регион [Градосельская, 2020].
Заключение.
Академическое значение данного исследования была апробация программы для ЭВМ «MegaNet». Являясь обновленной версией программы, которую авторы используют с 2012 года, программа содержит ряд нововведений, позволяющих таргетировать участников сетевого взаимодействия по возрасту, полу и др. категориям. Учитывая важное социокультурное значение процессов коллективных игр, авторы передали данные руководству наиболее крупных компаний, работающим на этом рынке. Исследование получило прикладное значение и на основе приведенных данных было решено провести ряд мероприятий в 2024-2025 гг. по массовому привлечению молодежи к коллективным играм.
Ограничение исследований: Мы осознаём, что наше исследование ограничено лишь структурой коммуникаций любителей настольных игр города Уфа. В дальнейшем возможно географическое расширение исследований на регион, либо ряд регионов, либо исследование в федеральном масштабе сообществ одной из популярных коллективных игр. Изучение коммуникативных практик затрудненно вследствие того, что значительная часть общения происходит в закрытых чатах, а также в группах отдельных игр на всероссийском уровне, а также в непубличной сфере межличностного и группового взаимодействия. Дальнейшее исследование планируется также с применением методов включенного наблюдения.
Конфликт интересов: Авторы заявили об отсутствии потенциальных конфликтов интересов в отношении исследования, авторства и / или публикации данной статьи.
Критерии авторства: Бреслер М.Г. – концептулизация, курирование данных, методология исследования, философский анализ проблемы; Демичев И.В. – формальный анализ, администрирование проекта; Кускильдин Т.Т. – Расследование [Investigation] – проведение процесса кластерно – сетевого анализа социального потока, исследования сбор данных/доказательств; программное обеспечение – тестирование элементов кода
Информация о финансировании: статья подготовлена в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», стратегический проект «Новая среда жизни», проект «Социогуманитарное конструирование будущего: мегаполис для поколения Z (цифровой сервис-технология “Мega-Z”)» на базе созданной в УГНТУ цифровой междисциплинарной лаборатории конструирования будущего Digital Future. Регистрационный номер НИОКТР 123050400001-6.
Благодарности: авторы выражают благодарность Ямщикову Юрию Анатольевичу за ценные рекомендации, а также руководству кафедры, института и университета за создание условий, благоприятствующих научной деятельности.
[1] Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665867 Российская Федерация. Pars программа Meganet для реализации кластерно-сетевого анализа структуры социальных сетей коммуникации поколения z: № 2023663640: заявл. 29.06.2023: опубл. 20.07.2023 / М. Г. Бреслер, Н. И. Теренин, В. Е. Семенов [и др.]; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет». – EDN ITLYVP
1. Бреслер М. Г. Онтология сетевого бытия. Уфа: УГНТУ, 2020. 110 с. https://www.elibrary.ru/kgjebq
2. Градосельская Г. В., Расходчиков А. Н. Два сценария будущего молодежи: результаты картирования групп социальной сети «ВКонтакте» на примере Томска. Вестник Московского университета. Серия 12: Политические науки. 2020. № 4. С. 50–68. https://www.elibrary.ru/gfhulb
3. Тоффлер Э. Метаморфозы власти. Знание, богатство и сила на пороге XXI века. М.: АСТ, 2009. 672 с.
4. Albert R., Barabasi A. L. Statistical mechanics of complex networks. Reviews of modern physics, 2002, 74(1): 47–97. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.74.47
5. Callon M., Latour B. Don’t throw the baby out with the bath school! A reply to Collins and Yearley. Science as practice and culture, 1992, 19: 343–368.
6. Douglas B. D., Brauer M. Gamification to prevent climate change: A review of games and apps for sustainability. Current opinion in psychology, 2021, 42: 89–94. https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2021.04.008
7. Fadda D., Pellegrini M., Vivanet G., Zandonella Callegher C. Effects of digital games on student motivation in mathematics: A meta-analysis in K-12. Journal of Computer Assisted Learning, 2022, 38(1): 304–325. https://doi.org/10.1111/jcal.12618
8. Fjællingsdal K. S., Klöckner C. A. Green across the board: Board games as tools for dialogue and simplified environmental communication. Simulation & Gaming, 2020, 51(5): 632–652. https://doi.org/10.1177/1046878120925133
9. Latour B. On actor-network theory: A few clarifications. Soziale welt, 1996, 1: 369–381.
10. Mackiewicz M., Namyślak B. Development conditions for creative clusters in Poland in view of institutional environment factors. Growth and Change, 2021, 52(3): 1295–1311. https://doi.org/10.1111/grow.12503
11. Mayer R. E. Computer games in education. Annual Review of Psychology, 2019, 70: 531–549. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-psych-010418-102744
12. Nakao M. Special series on "effects of board games on health education and promotion" board games as a promising tool for health promotion: A review of recent literature. BioPsychoSocial Medicine, 2019, (13). https://doi.org/10.1186/s13030-019-0146-3
13. Pollok P., Amft A., Diener K., Lüttgens D., Piller F. T. Knowledge diversity and team creativity: How hobbyists beat professional designers in creating novel board games. Research Policy, 2021, 50(8): 1–15. https://doi.org/10.1016/j.respol.2020.104174
14. Rezayi S., Tehrani-Doost M., Shahmoradi L. Features and effects of computer-based games on cognitive impairments in children with autism spectrum disorder: An evidence-based systematic literature review. BMC Psychiatry, 2023, (23). https://doi.org/10.1186/s12888-022-04501-1
15. Sfikas K., Liapis A. Playing against the board: Rolling horizon evolutionary algorithms against pandemic. IEEE Transactions on Games, 2021, 14(3): 339–349. https://doi.org/10.1109/TG.2021.3069766
