Виртуальные русские и их экономические реалии

Хорошей иллюстрацией практического изменения отношения к богатству в постиндустриальном мире может стать гипотетический случай, описанный в книге шведских авторов Барда и Зодерквиста о нетократии как элите общества эпохи постмодерна. Для нас в данном случае не имеет значения, как называть современную элиту или элиту будущего, а важно её представление о жизни. «Представим себе двух нетократов, – пишут авторы, – встретившихся на заброшенном острове среди живописных развалин и прекрасных пляжей, но без всякого намёка на индустрию туризма… их раздирают сомнения по поводу того, должны ли они сохранить местонахождение этого острова в секрете ото всех, кроме своих ближайших друзей, или, наоборот, настроить здесь гостиниц и аэропорт, сделав его доступным для всех туристов мира, то есть, грубо говоря, инвестировать в него, а затем перепродать с выгодой?.. Разница между нетократами и капиталистами (элитой индустриального общества. – Авт.) в том, что у нетократов всегда есть оба этих варианта. Знание об острове имеет такую большую ценность для нетократа, а прибыль такую невысокую, что эксклюзивность может быть ценнее, чем экономическая выгода. В то время как для капиталиста выбор очевиден. Для него накопление капитала – главная цель жизни, по сравнению с которой все остальные цели второстепенны»[35]. Понятно, что в данном фрагменте показано некое гипотетическое отношение будущей элиты к богатству. Вполне возможно, что люди везде и всегда будут искать богатство как символ своего статуса, гонка за ним в разнообразных формах не прекратится никогда.

Так или иначе проблема отношения к богатству является одной из актуальных как в интеллектуальной среде, так и у обычных людей. Поэтому на просторах интернета несложно найти соответствующую информацию, анализу которой и было посвящено эмпирическое исследование.

Богатство у виртуальных русских

Особенностью исследования восприятия богатства в российском сегменте интернета является использование специализированной компьютерной программы MAXQDA. Это программа, разработанная для проведения компьютеризированного анализа качественных, смешанных, текстовых и мультимедийных данных в образовательных, научных и деловых организациях. Она позволяет не только автоматизировать, а значит и существенно повысить скорость обработки данных, но и структурировать информацию таким образом, чтобы исследователи имели возможность проанализировать факты и закономерности, которые было бы сложно выявить при ручной обработке. С помощью MAXQDA можно сгенерировать «облако слов» – визуальную модель, где размер букв слова показывает частоту его употребления. У программы есть функция представления отдельных слов вместе с контекстом (предложением или целым абзацем) без потери смысла в аналитической таблице. Всё это позволяет исследователю глубже вникнуть в информацию и наглядно представить полученные результаты.

Исследование проводилось в 2016-17 годах. Выборку составили 1224 сообщения трёх видов: статьи на сайте газеты «Аргументы и факты»; информация (в основном тоже в форме статей), размещённая на сайте ВЦИОМ; обсуждения материалов газеты «Аргументы и факты» в соответствующей группе «ВКонтакте» и на сайте «РИА Новости». Авторами данных сообщений являлись журналисты, специалисты в различных областях и «рядовые» интернет-пользователи.

За единицы счёта были приняты отдельные слова как содержательные характеристики (индикаторы) сообщений. Каждой единице счёта присваивался свой код, что необходимо для анализа в программе MAXQDA. При этом один и тот же код присваивался всем возможным вариантам (различным грамматическим значениям) одного слова – содержательной характеристики. Всего было выделено 15 содержательных характеристик (табл. 2.2).

Таблица 2.2. Классификатор содержательных характеристик

накопления[36]

зажиточные[37]

индивида[38]

явлений[39]

исследования[40]

самооценку[41]

богатые[42]

ценности[43]

заданий[44]

обогащения[45]

трудом[46]

обеспеченные люди[47]

насилия[48]

распоряжении[49]

Анализ информации проводился по следующим этапам:

1) группировка сообщений по видам и периодам размещения и создание единого файла, включающего весь массив данных;

2) загрузка этого файла в программу MAXQDA и генерирование «облака слов» для получения визуальной модели содержательных характеристик;

3) экспорт данных в программу EXCEL и их анализ в этой программе:

– выявление частоты появления и удельного веса содержательных характеристик в различных видах сообщений;

– структурирование данных по признаку отношения (позитивного/нейтрального/негативного) к содержательным характеристикам сообщений;

4) качественный анализ сообщений интернет-пользователей.