Введение
Медиапотребление студентов определяется цифровыми технологиями и социальными процессами. Г. К. Гурова и Н. Ю. Ломыкина подчеркивают необходимость междисциплинарного анализа медиа, учитывая его динамичность [Гурова, Ломыкина 2021].
Интернет используют 81% россиян 12–64 лет, а среди молодежи лишь 4% полностью избегают социальных сетей (Ачкасова, 2023; Социальные сети и мессенджеры, 2021). Платформы различаются по функциональности: общение, развлечения, информирование [Голоухова 2021].
Студенты применяют соцсети для учебы, коммуникации и досуга [Голоухова 2021]. Они ориентированы на оперативный доступ к информации [Дунас и др. 2021]. Цифровизация влияет на трансляцию ценностей [Рубцов 2023], но пользователи адаптируются к новым форматам [Шеболкина, Красикова 2023]. Медиаграмотность связана с цифровой активностью [Остривная 2020]. А. Н. Гуреева и П. А. Киреева отмечают важность молодежного взаимодействия с государственными медиа [Гуреева, Киреева 2023].
Паттерны медиапотребления
Медийная среда развивается под влиянием цифровых технологий, что требует новых исследовательских подходов. Концепция медиаэкосистемы, рассматриваемая Н. Постманом и М. Маклюэном, описывает взаимодействие субъектов с информационной средой [Postman 2000; Маклюэн 2003]. Я. фон Икскюль связывает её с понятием «умвельт», которое объединяет жизненное пространство человека и его информационное окружение [Uexkull 1909].
Технологические изменения формируют новые практики медиапотребления и контентного производства [Василенко, Мещерякова 2021; Kamensky 2020; Siebl 2019]. Медиаактивность выражается в частоте потребления информации, взаимодействии с контентом и степени самостоятельности выбора источников. Данные процессы зависят от социально-культурных и экономических условий [Зотов, Асеева, Буданов, Белкина 2022].
Нормативные модели поведения в медиасреде находят отражение в контенте, влияя на массовые коммуникации и формирование сообществ [Мурзина 2020; Цуканов 2019]. Изучение этих процессов необходимо для понимания механизмов легитимации пользовательской активности.
Воздействие экономики платформ на паттерны медиапотребления
Алгоритмы медиаплатформ определяют структуру потребления контента, создавая экономические эффекты, связанные с конкуренцией и монополизацией [Rochet, Tirole 2003]. Персонализация повышает вовлечённость аудитории, что увеличивает доходы от рекламы и подписок. Социальные сети стали первыми платформами, адаптирующими контент под запросы пользователей, что в дальнейшем привело к развитию экономики совместного потребления и системы подработок [Контарева 2021: 171].
Алгоритмическое управление потоками информации способствует удержанию аудитории и формированию устойчивых потребительских моделей [Назаров 2020: 108]. Российский медиарынок характеризуется высокой концентрацией активов и влиянием государства, что сказывается на структуре собственности и механизмах регулирования [Кириленко 2021: 132). Ограничения, введённые после 2022 года, затруднили работу интернет-платформ, изменив условия монетизации и взаимодействия с пользователями [Моросанова 2022: 43]. Ранее платформы также устанавливали собственные правила, требуя от участников «включения в экосистемы» [Шаститко, Маркова, Моросанова, Казарян, Магоня 2021].
Результаты исследования
Исследование медиапотребления российской молодежи базировалось на анализе поведенческих моделей аудитории. В опросе участвовали 120 респондентов из различных регионов России. Изучались демографические, образовательные и социальные параметры, а также взаимодействие с медиасредой, измеренное через скриншоты экранного времени. Анкетирование проводилось с 28 мая по 3 июня 2024 года, однако 30% ответов оказались непригодными для анализа.
Для обработки данных использовались статистические методы (SPSS Statistics 26, Excel). Проведены корреляционный и кластерный анализы, позволившие выявить закономерности медиапотребления. Были выделены 10 агрегированных переменных, в том числе возраст, образование, финансовый статус, цели потребления, уровень урбанизации и медиаактивность.
Результаты показали слабую связь между субъективными представлениями о медиапотреблении и реальным экранным временем. Также установлена корреляция между выбором контента и профессиональной деятельностью респондентов. Взаимосвязь между использованием популярных приложений и типом занятости подтверждена, что указывает на формирование специфических медиаориентированных моделей поведения.
Корреляционный анализ медиапотребления среди молодежи позволил выявить значимые взаимосвязи между целями потребления контента, временем, проведенным в цифровой среде, и уровнем активности в социальных сетях. В исследовании приняли участие 120 студентов из разных регионов России, данные собирались в форме анкетирования с последующей фиксацией экранного времени. Анализ проводился с использованием методов Пирсона, Тау-b Кендалла и Ро Спирмена.
Таблица 1. – Матрица корреляций сокращенных переменных медиапотребления молодежи (значения округлены до двух десятичных знаков)
|
Переменные |
Пол |
Возраст |
Место проживания |
Цель медиапотребления |
Темы контента |
Материальное положение |
Социальные связи |
Время в медиасреде |
Доверие к медиаисточникам |
Активность в соцсетях |
|
Пол |
1.00 |
-0.03 |
0.02 |
0.10 |
-0.08 |
-0.12 |
-0.05 |
-0.09 |
-0.07 |
-0.04 |
|
Возраст |
-0.03 |
1.00 |
0.15 |
-0.02 |
0.08 |
0.10 |
0.12 |
0.20 |
0.07 |
0.03 |
|
Место проживания |
0.02 |
0.15 |
1.00 |
-0.05 |
-0.03 |
0.18 |
0.09 |
-0.07 |
-0.04 |
-0.06 |
|
Цель медиапотребления |
0.10 |
-0.02 |
-0.05 |
1.00 |
0.25 |
0.06 |
0.08 |
0.18 |
0.13 |
0.22 |
|
Темы контента |
-0.08 |
0.08 |
-0.03 |
0.25 |
1.00 |
0.15 |
0.11 |
0.27 |
0.20 |
0.19 |
|
Материальное положение |
-0.12 |
0.10 |
0.18 |
0.06 |
0.15 |
1.00 |
0.22 |
0.10 |
0.14 |
0.05 |
|
Социальные связи |
-0.05 |
0.12 |
0.09 |
0.08 |
0.11 |
0.22 |
1.00 |
0.15 |
0.18 |
0.16 |
|
Время в медиасреде |
-0.09 |
0.20 |
-0.07 |
0.18 |
0.27 |
0.10 |
0.15 |
1.00 |
0.12 |
0.28 |
|
Доверие к медиаисточникам |
-0.07 |
0.07 |
-0.04 |
0.13 |
0.20 |
0.14 |
0.18 |
0.12 |
1.00 |
0.10 |
|
Активность в соцсетях |
-0.04 |
0.03 |
-0.06 |
0.22 |
0.19 |
0.05 |
0.16 |
0.28 |
0.10 |
1.00 |
Связь между целями медиапотребления и тематикой контента (r = 0.25) подтверждает зависимость выбора медиа от мотивов пользователей: образование, развлечения или поиск информации. Однако связь между намерением и реальным потреблением не обнаружена.
Взаимосвязь между временем в цифровой среде и тематикой контента (r = 0.27) указывает на то, что увеличение экранного времени связано с ростом интереса к различным темам. Среднее экранное время среди студентов – 8–10 часов в день.
Активность в социальных сетях и время, проведенное в медиасреде (r = 0.28), подтверждают, что с увеличением цифрового присутствия растет вовлеченность в социальные платформы.
Социальные связи и доверие к информации (r = 0.18) показывают, что наличие разветвленной социальной сети связано с уровнем доверия к медиаструктурам.
Возраст и время в цифровой среде (r = 0.20) демонстрируют, что молодые пользователи (18–21 год) проводят в среднем более 9 часов у экрана, преимущественно в видеохостингах и соцсетях.
Корреляционный анализ подтвердил связь между деятельностью респондентов и выбором цифровых платформ. Коэффициенты Пирсона (0.577), Тау-b Кендалла (0.644) и Ро Спирмена (0.749) при 𝑝<0.001 свидетельствуют о статистически значимой положительной зависимости.
Выбор платформы определяется активностью пользователей. Креативные профессии связаны с инструментами для обработки контента, коммуникационные – с мессенджерами (Telegram, ВК). Instagram[2]∗ Принадлежит компании Meta, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации
∗ объединяет разные функции, но автоматически классифицируется как соцсеть, что требует уточнения методики.
Данные Excel показали умеренную связь между профессиональной сферой и контентными предпочтениями (r = 0.314), хотя SPSS не зафиксировал статистическую значимость (p = 0.351). Молодые специалисты в IT и СМИ ориентируются на профессиональный контент, тогда как представители образования чаще следуют рекомендациям платформ.
Наибольшее время пользователи проводят в Telegram, YouTube, «ВКонтакте», браузерах (Safari, Chrome), Instagram* и TikTok. Средняя продолжительность активности в одном приложении – 4–5 часов.
Для удобства мы составили диаграмму, где наглядно представлен объем каждого приложения в выборке (см. рисунок 1).
Рисунок 1 – Объем топ-приложений в выборке
Корреляционный анализ показал слабую положительную связь между выбором приложений и параметрами «пол» (r = 0.124), «статус» (r = 0.145), «цель потребления» (r = 0.104) и «уровень стресса» (r = 0.104). Мужчины чаще выбирают YouTube и игры, женщины – «ВКонтакте», Instagram* и Telegram, а также продуктивные приложения (браузеры, заметки, Zoom).
Финансовое положение влияет на медиапотребление: пользователи с более высоким доходом склонны к платным сервисам и реже обращаются к развлекательному контенту. Повышенный стресс связан с выбором приложений для отдыха.
Образование не демонстрирует значимой связи с предпочтениями контента (-0.154), несмотря на предположения о выборе образовательных ресурсов. Студенты чаще отдают предпочтение развлечениям и коммуникации в социальных сетях.
Рисунок 2 – Распределение данных по переменной «деятельность»
Кроме того, среди тех, у кого основная деятельность – развлечение, только у 2 респондентов из 33 имеется неоконченное высшее образование – бакалавриат, остальные в текущий момент – студенты. Более разнообразны связи с переменной «образование» у тех, кто в качестве приоритетного вида деятельности выбирает «общение» (в выборке имеются выпускники бакалавриата, специалитета, магистратуры, а не только студенты).
Данные показывают, что тип населенного пункта оказывает некоторое влияние на выбор контента. Коэффициент корреляции между местом постоянного проживания и выбором контента всегда составляет 0.053, что свидетельствует о слабой положительной связи. Жители крупных городов могут иметь больший доступ к разнообразным медиаресурсам и, следовательно, могут проявлять больший интерес к различным темам контента.
Заключение
Корреляционный анализ позволил выявить различия в медиапотреблении на основе объективных данных экранного времени. Telegram, YouTube, «ВКонтакте» и браузеры Google и Safari занимают лидирующие позиции среди молодежи. При этом наблюдаются различия в предпочтениях в зависимости от пола и социального статуса.
Мужчины чаще выбирают YouTube и игровые приложения, женщины отдают предпочтение «ВКонтакте» и Telegram, что связано с ориентацией на социальные взаимодействия. Студенты в основном потребляют развлекательный контент, тогда как работающие чаще используют Telegram для коммуникации.
Финансовый статус оказывает влияние на выбор медиа: пользователи с более высоким доходом предпочитают платные сервисы и меньше времени уделяют развлечениям. Образование также влияет на медиапотребление, однако не демонстрирует явных корреляционных связей. Более образованные респонденты чаще обращаются к информационным и образовательным ресурсам.
Жители крупных городов имеют доступ к большему количеству медиаресурсов и чаще выбирают образовательные и информационные платформы. Выводы исследования могут быть полезны при разработке таргетированных контент-стратегий, учитывающих реальные поведенческие данные пользователей, а не только их субъективные оценки.
Список литературы:
Ачкасова К. Медиапотребление 2023 // Mediascope, презентация, 2023. — 22 с. URL: https://clck.ru/3ErpNt.
Василенко Л. А , Мещерякова Н. Н. Социология цифрового общества: монография. — Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2021. — 226 c.
Голоухова Д. В. Дифференциация функций социальных сетей в медиасреде студентов (на примере студентов МГИМО) // Коммуникология. – 2021. — №4. – С. 15–25.
Гуреева А. Н., Киреева П. А. К вопросу о вовлеченности молодежи в медиакоммуникацию с государством в цифровой среде // Меди@льманах. – 2023. — № 4 (117). – С. 20–28.
Гурова Е. К., Ломыкина Н. Ю. Медиамир в ХХI веке: прогнозы и реалии // Меди@льманах. – 2021. — № 4 (105). – С. 114–119.
Дунас Д. В., Толоконникова А. В., Гуреева А. Н., Вартанов С. А. Мотивация использования медиакоммуникационных каналов российскими студентами // Вопросы теории и практики журналистики. – 2021. — № 2. – С. 285–301.
Зотов В. В., Асеева И. А., Буданов В. Г., Белкина В. А. Конвертация опасностей социотехнической конвергенции в риски цифровизации // Цифровая социология. — 2022. — Т. 5. — № 2. — С. 4–20.
Кириленко В.П., Колобова Е.Ю. Развитие медиабизнеса в условиях глобальной цифровизации // Управленческое консультирование. — 2021. — №2 (146). — С. 130-140.
Контарева А.Ю. Платформы как рынки, архитектуры, экосистемы: обзор основных подходов к изучению интернет-компаний // Социология власти. — 2021. — №1. – С. 169-188.
Маклюэн М. Понимание Медиа: внешние расширения человека. — М.: Жуковский: КАНОН-пресс-Ц, Кучково поле, 2003. — 464 с.
Моросанова А.А. Социальные сетевые медиа и цифровые платформы в новых условиях: quo vadis? // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. — 2022. — №4. — С. 40-50.
Назаров М.М. Платформы и алгоритмизация в медиа: содержание и социальные следствия // Коммуникология. — 2020. — Том 8. — №2. — С. 108-124.
Остривная Е.А. Поведенческое проектирование медиапотребления в современном контексте медиаобразования // Знак: проблемное поле медиаобразования. – 2020. — № 4 (38). – С. 72-77.
Рубцов Ф.С. Цифровизация медиа как фактор конфликтогенности межпоколенной трансмиссии ценностей // Телескоп. – 2023. — № 4. – С. 109-114.
Социальные сети и мессенджеры (2021). Фонд «Общественное мнение». URL: https://fom.ru/SMI-i-internet/14555 (дата обращения: 1.12.2024).
Шаститко А.Е., Маркова О.А., Моросанова А.А., Казарян С.В., Магоня Д.В. Подходы к оценке состояния конкуренции на рынках сервисов с функциями видеохостинга в свете требований российского антимонопольного законодательства: коллективная монография. Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова. 2021.
Шеболкина Е.П., Красикова Н.В. Тренды и мотивационные факторы медиапотребления студентов Санкт-петербургского университета технологий управления и экономики в 2022-2023 гг.: результаты пилотного социологического исследования // Социология и право. – 2023. — № 1. – С. 70-78.
Kamensky E. Digital technologies in the Russians' everyday life: analysis based on the opinion surveys // Economic Annals-XXI. — 2020. — № 186 (11-12). — P. 134-142.
Postman N. The humanism of media ecology // Proceedings of the Media Ecology Association. — 2000. — Vol. 1. URL: https://www.media-ecology. org/resources/Documents/Proceedings/v1/v1-02-Postman.pdf (дата обращения: 1.12.2024).
Rochet J.C., Tirole J. Platform Competition in Two-Sided Markets. Journal of the European Economic Associationю – 2023. — 1 (4): 990–1029.
Siebl T. M. Digital transformation: survive and thrive in an Era of Mass Extinction. — N.Y., 2019.
Uexkull J. von. Umwelt und Innenwelt der Tiere. — Berlin: Verlag von Julius Springer, 1909.
Научный руководитель – ВАРТАНОВ Сергей Александрович, доктор социологических наук, профессор департамента медиа НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге.