Везде
Факторы гражданского участия на электронных платформах
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Факторы гражданского участия на электронных платформах
Аннотация
Код статьи
S013216250013854-2-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Сморгунов Леонид Владимирович 
Должность: заведующий кафедрой политического управления
Аффилиация: Санкт-Петербургский государственный университет
Адрес: Российская Федерация, Санкт-Петербург
Игнатьева Ольга Анатольевна
Должность: доцент кафедры политического управления
Аффилиация: Санкт-Петербургский государственный университет
Адрес: Российская Федерация, Санкт-Петербург
Выпуск
Номер 7
Страницы
101-112
Аннотация

Исследуется роль цифровых платформ как посредников во взаимодействии граждан и политических институтов. Целью исследования является выявление зависимости между экологией использования платформ, активностью их использования и доверием политическим институтам. Тестирование гипотез основано на материалах полевого исследования 2019 г. – опроса 1200 граждан в десяти наиболее развитых по уровню использования цифровых государственных услуг регионах России. Выявлено, что на использование платформ и на доверие институтам оказывают основное влияние три фактора – эффективность, безопасность и доступность. Использование платформ определяется в большей степени доступностью, чем эффективностью и безопасностью, тогда как на доверие институтам больше влияют эффективность и безопасность. При этом собственно технические параметры использования, выраженные в доступности, оказывают влияние лишь на ранних стадиях взаимодействия, уступая в дальнейшем место эффективности и безопасности.

Ключевые слова
гражданское участие, цифровые платформы, доверие, легитимность, эффективность, безопасность, доступность
Источник финансирования
Исследование выполнено по гранту РНФ, проект 19-18-00210.
Классификатор
Получено
19.07.2021
Дата публикации
21.09.2021
Всего подписок
6
Всего просмотров
43
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf
1

Цифровое участие граждан в политических процессах как объект анализа.
2 В современной социологической теории активно обсуждается роль цифровых технических средств во взаимодействии людей. Одной из влиятельных теорий при этом выступает концепция Б. Латура о посреднической роли вещей (в том числе техники) в социальном взаимодействии: «...посредники преобразуют, переводят, искажают и изменяют передаваемые ими значения или их элементы» [Latour, 2005: 58]. Эта посредническая роль часто описывается в виде системы характеристик взаимодействия техники и людей, находящих выражение в качествах доступности техники («аффордансов»1). Речь идет о таких свойствах техники, которые определяют удобство ее использования для совершения гражданами каких-то действий. Важно подчеркнуть, что доступность является таким качеством техники, которое используется людьми и закрепляется в ходе многократных действий в определенные правилах и практиках [Волкова, 2019].
1. Англоязычный термин «affordance» первоначально использовался в когнитивной психологии для описания взаимодействия живых систем с окружающей их природой, но впоследствии стал широко использоваться в различных областях знания для анализа взаимодействия человека и окружающих его предметов, включая техники.
3 Изучение аффордансов осуществляется на основе анализа различных практик использования технических средств. Это происходит в социологии науки и техники [Scarantino, 2003], при изучении коммуникации на платформах современных социальных медиа [Comunello et al., 2016], организационных изменений в условиях новых информационных технологий [Zammuto et al., 2007]. Особое внимание этой теме уделяется в теории публичной политики и управления в связи с интенсивным использованием «электронного правительства» – цифровых платформ предоставления публичных услуг, взаимодействия граждан и органов государственной власти [Van Dijck et al., 2018].
4 Цифровизация создает новую форму управляемости, увеличивая число участников управления, организованных в сетевые платформы (как, например, «Активный гражданин»). Доступность является важной характеристикой таких технических систем [Neff et al., 2012]. В научной литературе уже выявлены многие ключевые особенности современного государственного управления на основе участия при помощи цифровых платформ. Во-первых, такое государственное управление – не только форма развития демократии, но и ответ на новые вызовы, возникающие в условиях дифференциации интересов и растущего конфликта в обществе [Kübler et al., 2019]. Во-вторых, участие в государственном управлении, организованном в форме сетей, возникает в силу необходимости обеспечения управляемости в условиях повышения роли инноваций в публичной сфере [Gil-Garcia et al., 2018]. В-третьих, сети управления, которые придают большее значение участию граждан и, как правило, создают политику доступности, включают формирование социотехнических систем и подчеркивают важность технического удобства их использования [Santos, Faure, 2018].
5 Таким образом, цифровое участие граждан в политических процессах определяется не только потребностью расширить спектр разработчиков политики для повышения ее действенности и эффективности, но и новыми вызовами, порождаемыми политикой цифровизации (в особенности проблемой доверия). В цифровом пространстве политики участие граждан обеспечивается как легитимностью политических институтов, так и доступностью, безопасностью и эффективностью внедряемых цифровых платформ, обеспечивающих публичные услуги, коммуникацию и производство политических решений.
6 Возникает вопрос, в какой мере цели цифровизации (участие и доверие) определяются качеством цифровых платформ как посредников между публичной властью и гражданами. С одной стороны, граждане ожидают от цифровых платформ более действенной практики отношений с публичной властью. С другой стороны, публичная власть ожидает от платформенного взаимодействия повышения своей легитимности. Следовательно, цифровые платформы выступают не просто техническими средствами взаимодействия, а центральными агентами политики цифровизации, участвующими в социотехническом взаимодействии своими качествами доступности.
7 Какую же роль выполняют собственно платформы и их доступность в совокупности условий, определяющих экологию использования цифровых платформ? Можно ли говорить, что характеристики взаимодействия в социотехнических системах выполняют ведущую функцию в ходе развития соответствующих социотехнических систем?
8

Основные гипотезы.

9 Использование гражданами различных электронных платформ формирует их способности для участия в процессе решения различных проблем публичной жизни. «Цифровизация общества, понимаемая как процесс внедрения во все сферы жизнедеятельности социума ИКТ, подразумевает, что каждый гражданин через Интернет потенциально получает доступ ко всему объему открытой информации, сервисов и иных возможностей сети» [Левашов, Гребняк, 2020: 81].
10 Гражданское участие включает в себя как совокупность умений, так и реляционные характеристики, выраженные в их отношении к цифровым средствам взаимодействия. Доверие к политическим институтам, которые организуют взаимодействие на электронных платформах, и высокая частота использования платформ – таковы задачи политики цифровизации публичного управления. Ясно, например, что помимо чисто прагматических задач повышения служебной роли государства и уровня предоставления государственных услуг (что фиксируется данными об использовании гражданами, например, Единого портала госуслуг), преследуется цель повысить легитимность органов государственной власти. Хотя доверие к политическим институтам государства лишь отчасти схватывает содержание легитимности, тем не менее общая теория политических систем говорит о том, что на входе системы доверие формирует поддержку, а следовательно, и легитимность.
11 Обе эти задачи решаются в определенных контекстуальных условиях, которые обозначаются в качестве экологии использования электронных платформ. Набор таких условий чрезвычайно широк и включает в себя экономические, социальные, психологические, культурно-исторические и другие внешние факторы использования платформ. В дальнейшем анализе в рассмотрение включаются лишь те условия и факторы, которые, на наш взгляд, составляют сердцевину непосредственных причин использования платформ.
12 Структура возможностей составляет первый значимый фактор/причину интереса к использованию цифровых платформ. В нее попадают цифровые знания, возможность выбора и понятность использования. Второй значимый фактор связан с получением результата: с одной стороны, пользователь рассчитывает на определенный уровень полезности и безопасности, когда он совершает какие-то действия на платформе; с другой стороны, пользователь и органы власти устанавливают такой тип отношений, который основывается на так называемой экономической легитимности, обеспечивающей рост доверия политическим институтам.
13 Таким образом, основные линии связи в избранном концептуальном подходе находятся между прагматикой использования платформ (услуги) и условиями, обеспечивающими его результативность для граждан и власти. Соответственно формируется и структура переменных, включенных в анализ (рис. 1).
14

Рис. 1. Структура переменных анализа использования цифровых платформ
15 Результативность использования платформ измеряется двумя переменными – масштабами использования и доверием институтам. Измерение «использования» базируется на показателе доли граждан, зарегистрированных на Едином портале госуслуг. «Доверие институтам» варьируется по шестибалльной шкале от 1 («доверяю полностью») до 6 («затрудняюсь ответить»). После трансформации полученных результатов опроса2 была использована агрегированная величина доверия институтам как количество институтов, соотнесенных с долей голосов доверяющих им граждан. Независимые переменные измеряются различными шкалами (метрическими, бинарными и др.), позволяющими оценить уровень разнообразия платформенного использования Интернета, удобство использования цифровых платформ и доверие к ним, эффективность использования, знание возможностей платформ и уверенность, что платформы безопасны с точки зрения как общих информационных потоков, так и хранения личных данных.
2. Формировалась дихотомическая переменная, в которой 1 («доверяю») включала оценки «доверяю полностью» и «скорее, доверяю», а 0 («не доверяю») – все остальные позиции.
16 Общая концептуальная модель строится на предположении, что благоприятные условия и факторы экологии использования цифровых платформ обеспечивают высокие показатели пользования платформами и доверия политико-государственным институтам. Вместе с тем в комплексе факторов экологии использования платформ не все из них оказывают одинаковое влияние на результативность – на использование платформ и доверие политическим институтам. Мы предполагаем, что факторы безопасности и эффективности более влиятельны, чем собственно платформенная организация – те качества платформ, которые выражают их активность и обеспечивают возможности их использования. Эти возможности описываются понятием «доступности» («аффордансов») платформ – реляционных качеств взаимодействия на платформах, обеспечивающих реализацию их функций [Сморгунов, 2020].
17 Таким образом, сформулированы следующие гипотезы для эмпирического исследования: (1) Использование цифровых платформ определяется тремя основными группировками экологических факторов использования платформ – доступностью, эффективностью и безопасностью. (2) В системе этих факторов наиболее сильным выступает доступность платформ, затем эффективность и безопасность. (3) Доверие политическим институтам является результатом повышения уровня цифровизации публичного управления, нацеленного на эффективность, доступность и безопасность. Чем выше эффективность, доступность и безопасность, тем выше доверие политическим институтам.
18 Эмпирическую база исследования составляют данные репрезентативного опроса граждан РФ (1200 респондентов из десяти субъектов Российской Федерации с наиболее высокими показателями использования цифровых публичных услуг3), проведенного в 2019 г. по проекту «Граждане и электронные платформы цифрового правительства»4.
3. Регионами опроса были Москва, Республика Башкортостан, Санкт-Петербург, а также Белгородская, московская, Смоленская, Тамбовская, Тульская, Ульяновская и Ярославская области. В выборке женщины составили 55,9% респондентов, мужчины — 44,1%. Доля опрошенных респондентов в возрасте 18–24 лет составляла 12,7%, 25–30 лет — 11,0%, 31–39 лет — 15,6%, 40–49 лет — 17,3%, 50–59 лет — 18,8%, 60 лет и старше — 24,6%. По статусной самооценке к высшему слою отнесли себя 0,8% респондентов, к промежуточному между высшим и средним слоями — 2,6%, к среднему слою — 36,9%, между средним и низшим слоями — 35,7%, к низшему слою — 17,5%, затруднились ответить 6,6% респондентов. Среди опрошенных жители мегаполиса, регионального центра составили 49,2%, других городов в регионах — 26,0%, поселков городского типа — 4,8%, сел, поселков, деревень — 20,0% (подробнее см. [Smorgunov et al., 2020: 255]).

4. В организации эмпирического исследования принимали участие Сморгунов Л.В. (руководитель проекта), Попова О.В. (руководитель эмпирической части проекта), Гуринская А.Л., Кулакова Т.А., Лукьянов Д.А., Тропинова Е.А. Эмпирические исследования проведены с использованием оборудования ресурсного центра Научного парка СПбГУ «Социологические и интернет исследования».
19

Соотношение факторов экологии использования платформ – эффективности, безопасности и доступности.

20 Для выявления латентных факторов, объединяющих наблюдаемые независимые переменные, характеризующие условия использования цифровых платформ, проведен факторный анализ5 с использованием статистического пакета SPSS. Для проведения факторного анализа переменные были преобразованы в бинарные по принципу 1 – изучаемое качество присутствует и находится в фокусе внимания исследователя, 0 – изучаемое качество выражено слабо или отсутствует. Также при анализе была использована агрегированная переменная, характеризующая количество электронных устройств, используемых респондентами для выхода в Интернет.
5. Использование факторного анализа для дихотомических переменных оправдано при выявлении кластерной структуры переменных. Кроме того, использование факторного анализа позволяет обосновать независимость факторов друг от друга.
21 Проведенный факторный анализ (табл. 1) позволил выявить три латентных фактора, определяющих – на примере Единого портала государственных и муниципальных услуг и ряда популярных социальных сетей – экологию использования цифровых платформ.
22

Таблица 1. Повернутая матрица компонентов6

Факторы

Компоненты

1

2

3

Информационная безопасность

0,787

 

 

Безопасность личных данных

0,781

 

 

Безопасность частной жизни

0,659

 

 

Доверие цифровым платформам

 

0,744

 

Разнообразие выхода в Интернет

 

0,696

 

Электронный документооборот

 

0,645

 

Знание возможностей использования

 

 

0,730

Удобство использования 

 

 

0,702

Эффективность использования платформ

 

0,355

0,483
6. Метод выделения факторов – метод главных компонент. Методом вращения был варимакс с нормализацией Кайзера.
23 Первый фактор концептуально описывается как «Безопасность», поскольку он включает в себя наблюдаемые переменные «Информационная безопасность», «Безопасность личных данных» и «Безопасность частной жизни»7. Переменные, вошедшие в данный фактор, имеют высокие факторные нагрузки (выше 0,6). Первый фактор включает нагрузки с одинаковым (положительным) знаком, что будет играть важную роль при проведении регрессионного анализа на выделенных факторах.
7. Переменная «Безопасность частной жизни» характеризует отсутствие боязни тотального контроля со стороны государства при внедрении цифровых платформ, поэтому данные ответы кодируются как 1, а ответы, связанные с наличием опасения такого контроля, кодируются как 0. «Услуги электронного правительства также сопряжены со значительными проблемами в области конфиденциальности и безопасности, поскольку традиционные компромиссы между рисками и затратами не могут быть применены в той мере, в какой это возможно в бизнесе» [Marsh et al., 2008].
24 Следующий по значимости фактор можно определить как «Доступность», поскольку он включает в себя такие переменные как «Доверие цифровым платформам», «Разнообразие выхода в Интернет», и «Поддержка электронного документооборота». Конечно, в данном случае это не прямые, а косвенные показатели доступности платформ, полученные только на основании общих ответов пользователей о доверии к платформам и их нацеленности на исполнение определенных перформативных функций.
25 Наконец, третий фактор концептуализируется как «Эффективность», так как в него попадают наблюдаемые переменные «Знание возможностей использования», «Удобство использования» и «Эффективность использования платформ». Последняя переменная может быть отнесена как ко второму, так и к третьему фактору, однако включается в третий фактор, поскольку демонстрирует здесь более высокую факторную нагрузку.
26

Оценка уровня влияния факторов на гражданское участие.
27 Для проверки остальных гипотез использованы некоторые модификации множественного регрессионного анализа, определяемые спецификой распределения зависимой переменной.
28 При построении регрессионных моделей необходимо сначала получить значения факторов для каждого наблюдения с учетом того, что в исследовании используются дихотомические и метрические шкалы переменных. Для реализации этой задачи использован категориальный анализ главных компонент (CatPCA). Исходя из результатов с использованием категориального анализа главных компонент, можно сделать вывод, что структура главных компонент совпадает со структурой переменных, полученных посредством факторного анализа (табл. 2).
29

Таблица 2. Результаты категориального анализа главных компонент (нагрузки на повернутые компоненты8)

 

Факторы

Нагрузки

1

2

3

Информационная безопасность

0,790

0,165

0,091

Безопасность личных данных

0,783

0,122

0,136

Безопасность частной жизни

0,664

-0,012

0,024

Доверие цифровым платформам

0,116

0,771

0,211

Разнообразие выхода в Интернет

-0,059

0,709

-0,128

Электронный документооборот

0,261

0,649

0,144

Знание возможностей использования

0,040

-0,064

0,729

Удобство использования

0,121

0,093

0,707

Эффективность использования платформ

0,076

0,364

0,478

% дисперсии

19,836

18,956

15,194

Всего % дисперсии

53,986

 

 
8. Нормализация с главенством переменной.
30 При тестировании гипотезы о наличии связи между использованием цифровых платформ и выявленными в ходе факторного анализа факторами, когда зависимая переменная представляет собой бинарные данные, использована модель логистической регрессии. Оценка связи между доверием политическим институтам и тремя выделенными факторами строится на основе обобщенной линейной модели с отрицательным биномиальным распределением зависимой переменной. Зависимая переменная «Доверие политическим институтам» является метрической величиной, построенной на основе измерения количества институтов власти, соотнесенного с долей доверяющих им граждан. При построении регрессионных моделей использована программа R, статистические пакеты которой позволяют увеличить точность оценки коэффициентов регрессии9.
9. Предварительная проверка данных, используемых в девяти первоначальных переменных, показывает, что выбросов в них нет. Данные, используемые в выявленных факторах («Безопасность», «Доступность» и «Эффективность»), получены в результате факторного анализа и представляют собой стандартизованные величины со средним ноль и стандартным отклонением единица. Этот момент будет играть важное значение при интерпретации полученных моделей регрессии.
31 Для тестирования второй гипотезы построена модель логистической регрессии, в которой зависимая переменная – вероятность того, что цифровая платформа госуслуги будет использована (табл. 3).
32

Таблица 3. Результаты построения логистической регрессии для бинарных данных

Независимые переменные

Оценка коэффициента

Стандартные

ошибки

Z-тесты Вальда[1]

Уровень

значимости

Свободный член

0,85851

0,06894

12,453

***

Безопасность[2]

0,13080

0,06976 

1,875

0,0608

Доступность

0,74027

0,06850

10.807 

***

Эффективность

0,13957

0,06759

2,065

0,0389 *

[1] Z-тест Вальда – аналог t-теста Стьюдента для тестирования параметров в моделях линейной регрессии.

[2] Уровень значимости у фактора «Безопасность» незначительно превышает пороговое значение 0,05, но мы не можем пренебречь данным фактором, так как критерий качества модели нелинейной регрессии Акаике (AIC) увеличивается при удалении из модели фактора «Безопасность» (т.е. модель ухудшается). Следовательно, оставление фактора «Безопасность» в модели логистической регрессии не ухудшает ее.
33

Таким образом, уравнение логистической регрессии принимает следующий вид: 
34

логарифм отношения шансов = 0,86 + 0,13 х Б + 0,74 х Д + 0,14 х Э (1)
35

Построенная модель логистической регрессии показывает, что существует прямая зависимость между факторами «Безопасность» (Б), «Доступность» (Д), «Эффективность» (Э) и зависимой переменной «Вероятность использования госуслуг», выраженной через логарифм отношения шансов на использование платформы «Госуслуги». При этом фактор «Доступность» оказывает наибольшее влияние на зависимую переменную, так как имеет наибольшую величину коэффициента.
36 Графики на рис. 2 демонстрируют характер связи, представленной логистической кривой, между вероятностью использования госуслуг и отдельными независимыми переменными (факторами). По оси абсцисс отложен соответствующий фактор («Безопасность», «Доступность» или «Эффективность») в стандартизованном виде со средним, равным нулю, и стандартным отклонением, равным единице, а по оси ординат зависимая переменная «Вероятность использования госуслуг». На графике видно, что при изменении независимой переменной на одно стандартное отклонение с положительным знаком вероятность использования госуслуг возрастает на всех графиках.
37

Рис. 2. Результирующие графики зависимости вероятности использования госуслуг от независимых переменных (факторов)
38 Интересна динамика доверительной зоны. В отношении факторов «Эффективности» и «Безопасности» она демонстрирует большие отклонения от регрессионной линии, чем в случае «Доступности». Это, на наш взгляд, говорит о большей индивидуализации позиций в первом случае и консолидации во втором.
39 Согласно формуле, при использовании госуслуг наиболее значимым фактором влияния выступает социотехническая составляющая, выраженная в доступности. Интерпретация коэффициентов модели позволяет утверждать, что при увеличении независимой переменной «Безопасность» на одну единицу отношение шансов на использование госуслуг возрастает в 1,14 раза (при этом другие независимые переменные остаются неизменными), т.е. вероятность использования платформы возрастает незначительно. Аналогично – для независимой переменной «Эффективность». Увеличение же независимой переменной «Доступность» приводит к увеличению отношения шансов госуслуг в 2 раза, при неизменных независимых переменных «Безопасность» и «Эффективность»12. В случае с фактором «Доступность» на промежутке между первым и вторым стандартным отклонением с положительным знаком происходит насыщение функции, и она растет медленнее. Это означает, что значительные вложения в увеличение доступности цифровых платформ на определенном этапе становятся не такими эффективными мерами для привлечения дополнительных пользователей цифровых платформ. При отклонении значений независимых переменных в отрицательную сторону, вероятность использования госуслуг уменьшается по всем выявленным факторам (рис. 3).
12. Для получения соответствующих результатов число Эйлера (е = 2,71) возводится в степень, соответствующую размеру коэффициента.
40

Рис. 3. Гистограмма распределения доверия политическим институтам (1 – доверие одному политическому институту, 2 – доверие двум политическим институтам, 3 – доверие трем политическим институтам и т.д.)
41 Для тестирования третьей гипотезы мы построим обобщенную линейную модель, характеризующую зависимость между нашими факторами и счетной зависимой переменной «Доверие политическим институтам». В опросе оценивался уровень доверия россиян 8-ми конкретным институтам – органам местного самоуправления, законодательному собранию региона, губернатору региона, Государственной Думе, Совету Федерации, Правительству, премьер-министру и президенту РФ. График на рис. 3. позволяет оценить, как распределена зависимая переменная «Доверие политическим институтам» по отношению к количеству наблюдений. Здесь по оси абсцисс отложены данные о количестве политических институтов, которым одновременно доверяют респонденты, а по оси ординат – доля голосов, отданных в ходе социологического опроса за определенное количество институтов власти. Доля респондентов, не доверяющих ни одному из 8-ми институтов, составляет 0,39 (39%), т.е. не превышает 0,5, что допустимо для данного типа моделей.
42 В результате вычислений при помощи пакета R получены следующие оценки коэффициентов для обобщенной линейной модели с отрицательным биномиальным распределением зависимой переменной (табл. 4).
43

Таблица 4. Результаты построения регрессионной модели с отрицательным биномиальным распределением зависимой переменной

Независимые переменные

Оценки коэффициент

Стандартные

ошибки

Z-тесты Вальда

Уровень

значимости

Свободный член

0,79159

0,03862

20,497

***

Безопасность

0,28147

0,03745

7,516

***

Доступность

0,10469

0,03904

2,682

0,00732 **

Эффективность

0,26955

0,03811

7,072 

***
44 Таким образом, можно записать уравнение обобщенной линейной модели с отрицательным биномиальным распределением в следующем виде:
45

логарифм доверия политическим институтам = 0,79 + 0,28 х Б + 0,1 х Д + 0,27 х Э (2)
46 На графиках (рис. 4) по оси абсцисс указаны стандартизованные значения факторов – «Безопасность» (Б), «Доступность» (Д) и «Эффективность» (Э) – со средним, равным нулю, и стандартным отклонением, равным единице. По оси ординат указана зависимая переменная «Доверие политическим институтам», которая измеряется долей граждан, доверяющих определенному количеству институтов. Анализ графиков показывает, что при увеличении независимой переменной на одно стандартное отклонение в среднем доверие к политическим институтам возрастает по экспоненте. В случае отрицательного значения стандартного отклонения доверие к политическим институтам в среднем падает, но в меньшей степени, чем оно возрастает при положительных значениях независимой переменной.
47

Рис. 4. Результирующие графики зависимости доверия политическим институтам от независимых переменных (факторов)
48 Обратим опять внимание на доверительную зону. Здесь ситуация иная: более высокая консолидированность позиции характерна скорее для «Эффективности» и «Безопасности», чем для «Доступности». Это свидетельствует, что доверие политическим институтам в меньшей степени определяется доступностью, о чем свидетельствуют большие отклонения от закономерной регрессии. Данный вывод подтверждается и регрессионной формулой (2).
49 Для интерпретации коэффициентов в формуле (2) нужно, как и ранее при интерпретации формулы (1), возводить число Эйлера (2,71) в степень, представленную соответствующим коэффициентом, поскольку зависимая переменная «Доверие политическим институтам» связана с независимыми переменными через логарифмическую функцию. Таким образом, связь между «Доверием» и независимыми переменными «Безопасность», «Эффективность» больше, чем между этой зависимой переменной и «Доступностью», что видно из значений коэффициентов. При увеличении значения «Безопасности» или «Эффективности» на единицу доля людей, доверяющих большему количеству политических институтов, в среднем возрастает в 1,3 раза при условии неизменности остальных факторов. При увеличении же значения независимой переменной «Доступность» на единицу значение зависимой переменной «Доверие политическим институтам» в среднем возрастает лишь в 1,1 раза (при неизменности остальных независимых переменных), т.е. незначительно.
50 Тренд, демонстрируемый на рис. 4, показывает, что после определенного значения независимой переменной значение зависимой переменной начинает заметно расти по экспоненте. Следовательно, усиление данных факторов (например, дополнительные финансовые вложения в них) способствуют росту экономической легитимности и доверия населения к власти. Все это нужно учитывать при формировании направлений государственной политики цифровизации сферы госуслуг и взаимодействия граждан с органами публичной власти. Следует отметить, что в этом случае социотехнические параметры экологии платформенного взаимодействия (доступность) уступают по влиянию факторам социо-экономического порядка (безопасности и эффективности).
51

Заключение.

52 Итак, результаты репрезентативного опроса, проведенного в 10-ти регионах России, подтвердили, что гражданское участие с использованием цифровой платформенной организации публичного управления обеспечивается тремя когнитивно-институциональными условиями – доступностью, эффективностью и безопасностью. Однако эти факторы экологии использования электронных платформ по-разному влияют на результативность. Политика доступности, похоже, оказывает большее влияние на использование цифровых платформ, чем на доверие политическим институтам, но только на начальных этапах внедрения цифровизации в публичное управление.
53 В будущем россиянам предстоит научиться пользоваться платформами и привыкнуть к ним. Реализация политических возможностей акторами публичной политики на цифровых электронных платформах определяется, как установлено, отнюдь не только уровнем институционализации открытого правительства и технологическим совершенством (их доступностью). В числе значимых факторов выступает научение сотрудничеству, основанное не только на ресурсной обеспеченности граждан (их знаниями и цифровыми навыками), но и определяемое той прагматической пользой, которая обеспечивается эффективностью и безопасностью цифровых платформ.
54 В этом аспекте очень важна работа по интенсивному привлечению граждан не только к пассивному использованию и получению государственных услуг на платформах, но и к их активному участию в формировании реестра услуг и вопросов политико-управленческой повестки публичной политики. Необходимы более открытые и мониторинговые действия (включая научный анализ), чтобы повлиять на более широкое использование гражданами потенциала цифровизации публичной политики. В этом отношении доверие политическим институтам, конечно, определяется эффективностью, доступностью и безопасностью как факторами экологии использования платформ. Но это является лишь первичным набором условий взаимодействия органов власти и граждан, определяемых экономической легитимностью. В долгосрочной перспективе важно расширить число этих условий, включив в них активное электронное участие граждан в публичной политике.

Библиография

1. Волкова Н.А. Возвращение модусов существования Латура к «радикальному эмпиризму»: от препозиций к аффордансам // Социология власти. 2019. Т. 31. № 2. С. 92–115.

2. Левашов В.К., Гребняк О.В. Цифровая культура российского общества и государства // Социологические исследования. 2020. № 5. С. 79–89. DOI: 10.31857/S013216250009401-4

3. Сморгунов Л.В. Институты доступности цифровых платформ и государственная управляемость // Южно-российский журнал социальных наук. 2020. № 3. С. 6–19. DOI: 10.31429/26190567-21-3-6-19

4. Comunello F., Mulargia S., Parisi L. (2016) The «proper» way to spread ideas through social media: exploring the affordances and constraints of different social media platforms as perceived by Italian activists. The Sociological Review. Vol. 64. No. 3: 515–532. DOI: 10.1111/1467-954X.12378

5. Gil-Garcia R., Dawes Sh., Pardo T. (2018) Digital government and public management research: finding the crossroads. Public Management Review. Vol. 20. No. 5: 633–646. DOI: 10.1080/14719037.2017.1327181

6. Kübler D., Rochat Ph., Woo S.Y., Van der Heiden N. (2019) Strengthen governability rather than deepen democracy: why local governments introduce participatory governance. International Review of Administrative Sciences. Vol. 86. No. 3: 409–426. DOI: 10.1177/0020852318801508

7. Latour B. (2005) Reassembling the social: an introduction to actor-network-theory. Oxford, New York: Oxford University Press.

8. Marsh S., Patrick A., Briggs P. (2008). Social Issues of Trust and Digital Government. Information Security and Ethics. In: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. Hershey: IGI Global: 2905–2914.

9. Neff G., Jordan T., McVeigh-Schultz J., Gillespie T. (2012) Affordances, Technical Agency, and the Politics of Technologies of Cultural Production. Journal of Broadcasting & Electronic Media. Vol. 56. No. 2: 299–313. DOI: 10.1080/08838151.2012.678520

10. Santos M., Faure A. (2018) Affordance is Power: Contradictions Between Communicational and Technical Dimensions of WhatsApp’s End-to-End Encryption. Social Media + Society. Vol. 4. No. 3: 1–16. DOI: 10.1177/2056305118795876

11. Scarantino A. (2003) Affordances Explained. Philosophy of Science. Vol. 70. No. 5: 949–961. DOI: 10.1086/377380

12. Smorgunov L., Popova O., Tropinova E. (2020) Citizens’ Attitudes to e-Government: A Study Across Ten Russian Regions. In: Alexandrov D.A., Boukhanovsky A.V., Chugunov A.V., Kabanov Y., Koltsova O., Musabirov I. (eds). Digital Transformation and Global Society. DTGS 2020. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1242. Cham: Springer: 250–262. DOI:10.1007/978-3-030-65218-0_19

13. Van Dijck J., Poell T., De Waal M. (2018) The Platform Society: Public Values in a Connective World. New York: Oxford University Press.

14. Zammuto R., Griffith T., Majchrzak A., Dougherty D., Faraj S. (2007) Information Technology and the Changing Fabric of Organization. Organization Science. Vol. 18. No. 5: 749–762.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести