Ім'я файлу: disertaciya_sokolovskij_version-02-03-2021.docx
Розширення: docx
Розмір: 1367кб.
Дата: 11.07.2021
скачати
Пов'язані файли:
Розширення: docx
Розмір: 1367кб.
Дата: 11.07.2021
скачати
Пов'язані файли:
2.3 Перспективні методологічні підходи та методи дослідження корпоративної репутації
Як окрему категорію необхідно виділити мережеві підходи й ту роль, яку вони відіграють у дослідженні корпоративної репутації. Автор уже наголошував, що мережевий аналіз є важливою складовою в концепціях та підходах, які вплинули на формування соціологічного розуміння поняття репутації. Як справедливо зазначає відома дослідниця мережевих підходів Г. Градосельська, соціальні зв’язки різними авторами інтерпретуються по-різному – як соціальний капітал, соціальні ресурси чи соціальна підтримка (Градосельская, 2004, с. 82).
А. Портес підкреслював, що саме через соціальні мережі реалізується соціальний капітал (Portes, 1998). Д. Тернер виділяв три основні типи потоків у соціальних мережах: матеріальні, символічні та емоційні (Turner, 1991). Під матеріальними він розумів будь-які фізичні речі та предмети, а також символи, що надають доступ до матеріальних цінностей (наприклад, кредитні картки), під символічними – інформацію, ідеї, повідомлення, а під емоційними, відповідно, – емоції. Аналогічне бачення ключових потоків можна зустріти і в інших авторів, наприклад К. Кука і Дж. Вітмейєра. На їхню думку, актори можуть бути індивідуальними чи корпоративними, а відносини між акторами можуть включати обмін різними типами ресурсів. Причому «теорія обміну збільшує точність розгляду соціальної структури, якщо розглядає її у формі мережі соціальних відносин» (Cook, Whitmeyer, 1992, р. 109–127).
Розвиваючи цю ідею та пов’язуючи її з репутацією, Г. Власіч і Дж. Лангер зазначають, що ідеї мережевого підходу ґрунтуються на ідеях транзакційних витрат в економіці, теорії соціального обміну та теорії ресурсної залежності (Vlašić, Langer, 2012, s. 219–244). Дж. Андерсон визначав концепцію мережевої ідентичності у такий спосіб, що, якщо компанія або індивід є частиною мережі з високою репутацією, їх вартість залежить і від мережі, до якої вони належать (Anderson, Hakansson, Johanson, 1994, p. 1–15).
Соціальні мережі, на думку Г. Градосельської, є не тільки новим методом обробки даних, а являють собою новий спосіб соціологічного мислення. І хоча вони часто є складовою інших теорій (наприклад, теорій капіталу), вони утворюють власний напрям соціологічної теоретичної думки (Градосельская, 2004, с. 146). Говорячи про роль мережевого підходу у формуванні корпоративної репутації як окремої категорії економічної соціології, можна зазначити, що, з одного боку, мережевий аналіз (аналіз соціальних мереж) може бути інструментом дослідження корпоративної репутації, а з іншого – репутація є одним із параметрів, який має досліджуватися в процесі вивчення мережевих структур. Проте обом цим напрямам на момент написання даної роботи не приділялась відповідна дослідницька увага. Практично немає праць теоретичного чи практичного спрямування, які були б присвячені зв’язку корпоративної репутації як категорії економічної соціології та мережевого підходу.
Оскільки взаємозв’язок корпоративної репутації як категорії економічної соціології та мережевого підходу видається виключно перспективним напрямом теоретичних та практичних розробок і може фактично стати напрямом розширення та подальшого розвитку цієї роботи, розглянемо ключові практичні аспекти, що стосуються мережевого підходу. Математичним базисом аналізу соціальних мереж на даний момент є теорія графів7 як розділ дискретної математики.
Дедалі більшої популярності набувають нейронні мережі як окремий напрям теорії графів. Перші моделі сприйняття образів були сконструйовані Ф. Розенблатом ще в 50-х роках ХХ століття і могли впізнавати та класифікувати образи, тобто відносити їх до тієї чи іншої категорії. Фактично це були перші нейронні мережі, що могли навчатись і вдосконалюватись (Градосельская, 2004 с. 136). Разом з тим, хоча й минуло вже близько сімдесяти років, цей напрям у соціологічному контексті залишається практично не опрацьованим порівняно з мережевим підходом у цілому.
Традиційно мережі поділяють на два типи – повні та егоцентричні. Повні мережі включають зв’язок усіх елементів закритої популяції, егоцентричні – всі зв’язки конкретного актора. Інструментарій мережевого аналізу може використовуватись як для аналізу соціальної мережі, елементами якої є індивіди, організації чи групи організацій, так і для аналізу тексту. Під час аналізу тексту елементами можуть бути не тільки індивіди, організації чи групи організацій, що згадуються в тексті, а й контекстуальні змінні – категорії, поняття, метафори.
Оскільки специфіка збору первинної інформації та побудова логіки аналізу й інтерпретації відрізняється під час аналізу соціальних мереж, аналізу мереж в Інтернеті й аналізу текстів, варто скористатись підходом, запропонованим Г. Градосельською у праці «Мережеві вимірювання в соціології» (Градосельская, 2004, с. 248), та розглянути кожен із цих напрямів окремо.
Для збору даних соціальних мереж і фіксації наявності чи відсутності зв’язку між елементами мереж використовуються переважно звіти респондентів (у даному разі ми не розглядаємо мережі в Інтернеті, збір даних про які може бути алгоритмізованим і автоматизованим). У звітах респонденти перераховують тих індивідів, з якими вони підтримують прямі зв’язки. Г. Градосельська наводить приклад дослідження Р. Берта, який у проекті «Загальне соціологічне опитування» (General Sociological Survey, GSS) в 1985 році вперше використав підхід, в якому в межах коротких (15-хвилинних) індивідуальних інтерв’ю просив респондентів назвати людей, які були для них «особливо важливі протягом останніх шести місяців». Із отриманих даних інтерпретувались тільки перші п’ять імен, які назвав респондент (Burt, 1986, p. 149–174).
Якщо об’єктом дослідження є не індивід, а компанія чи корпорація, то звіти заповнюють один чи кілька співробітників, які, на думку дослідника, цю компанію чи корпорацію репрезентують. Вони можуть називати як індивідів, так і інші компанії та корпорації, з якими підтримують зв’язки. На думку Г. Градосельської, під час дослідження організацій обирати одного співробітника доречно лише тоді, коли досліджується тільки один бік діяльності компанії і респондента (інформанта) в ній. Якщо ж метою є організаційно-рівневі виміри, краще орієнтуватись на інформацію від декількох агентів і доповнювати опитування їх також аналізом документів. При цьому «проблема відбору респондентів зростає пропорційно широті спеціалізації організації» (Градосельская, 2004, с. 56).
Вид і типи зв’язків, які має зазначати респондент, визначаються метою дослідження. Так, наприклад, Дж. Галацкевич досліджував проблеми перенесення інформації, грошей та підтримки між різними суспільними організаціями, вимірюючи їх вхідні й вихідні потоки (Galaskiewicz, 1979). Е. Лауманн і Д. Нок вивчали організації, які визначали національну політику, фокусуючись на питаннях комунікації, трансферів ресурсів та спільної дії (Laumann, Knoke, 1987). Ван де Вен і Д. Феррі аналізували такі аспекти взаємодії організацій, як майнове володіння, ресурсна залежність, комунікація та формалізація (VandeVen, Ferry, 1980).
Якщо кількість елементів мережі є невеликою (популяція обмежена), то респондент може просто перераховувати всі свої зв’язки, не надаючи додаткової інформації стосовно цих контактів. Проте Г. Градосельська зазначає, що на практиці частіше використовуються інші підходи: дихотомічні індикатори наявності чи відсутності певних типів взаємодії, що дають можливість зафіксувати кількість зв’язків між респондентами; шкали чи ряди, що дають можливість диференціювати зв’язки залежно від їх інтенсивності; методи парних порівнянь різних зв’язків стосовно їх міцності.
Прикладом системного підходу до збору мережевих даних Г. Градосельська називає процедуру Р. Берта. Відповідно до даної процедури на першому етапі формувався перелік індивідів (елементів, агентів), що входять до мережі, а потім збиралась інформація щодо додаткових параметрів, таких як 1) атрибути індивідів у мережі: вік, освіта, належність до раси чи національності; 2) властивості зв’язків між індивідами: характер зв’язків, їх частота; 3) інтенсивність зв’язків між парами респондентів, що використовується для вимірювання структурних властивостей мережі (наприклад щільності) (Burt, 1986, p. 149–174).
Іншими є підходи до збору даних під час аналізу текстів, який також може проводитись із використанням інструментів і підходів мережевого аналізу. Більшість аналізів тексту фактично зводиться до контент-аналізу. Навіть якщо подальша інтерпретація отриманих результатів здійснюється в парадигмі дискурс-аналізу чи мережевого аналізу, первинним є виокремлення в тексті певних одиниць аналізу та їх фіксація чи обрахунок.
Мережевий підхід ґрунтується на припущенні, що, зазначаючи будь-які імена об’єктів (акторів) чи подій, автори тексту певною мірою зв’язують себе з ними, тобто формують певний вид зв’язку, не тільки показуючи свою обізнаність про існування того чи іншого об’єкта чи події, а й вважаючи їх значимими в певному контексті, позитивному чи негативному. Відповідно, завдання аналізу полягає на першому етапі саме в реєстрації цих згадувань. Згадування обраховуються і вносяться до спеціальної матриці, що відповідає процедурі кількісного контент-аналізу.
Якщо кілька текстів зв’язані між собою структурними співвідношеннями, вони можуть аналізуватись із використанням методів мережевого аналізу. У такому разі вершинами можуть бути будь-які концептуальні змінні. Згадування актора чи об’єкта відображається в матриці суміжності, в якій у рядках містяться актори, які називають, а в стовпцях – актори чи категорії, яких називають. Відповідно, в клітинках матриці зазначається кількість згадувань. Ця матриця певною мірою подібна до соціоматриці, проте ключова відмінність полягає в тому, що в матриці, побудованій на основі тексту, не визначені ознаки та контексти ставлення. У процесі соціометричного дослідження будується набір матриць, кожна з яких відповідає певному ставленню: симпатії, антипатії, повазі. Матриця ж побудована за результатами опрацювання тексту, показує тільки кількість згадувань.
Під час роботи з текстами може використовуватись як проста матриця, що відображає тільки мережу згадування акторів акторами, так і так звана дворівнева чи двомодальна мережа. Відповідно до підходу, запропонованого С. Вассерманом, на одному рівні перебувають актори, а на другому – артефакти. Артефакт – це контекст зв’язку чи події, свого роду дискурсивна легітимація зв’язку. З точки зору механізму фіксації артефакт вказується в клітинці напроти згадування одного актора іншим. Один актор може бути зв’язаний з кількома артефактами, так само один артефакт може бути зв’язаний з кількома акторами. Відповідно, сума артефактів, що стосуються актора, вказує, який артефакт (а це може бути контекст, дискурс, подія) найбільшою мірою вплинув на актора (Wasserman, Faust, 1994). Концепція артефакту полягає в тому, що, по-перше, артефакт завжди породжується актором чи групою акторів. По-друге, артефакти беруть участь у мережевій взаємодії, оскільки вони не є особами, але є чинниками мережевої взаємодії та посередниками впливу на інших акторів. По-третє, саме через артефакти можна розширювати перелік акторів і включати нових акторів до мережі. Дворівнева структура (двомодальність) мережі відкриває ширші можливості для аналізу, наприклад, за рахунок аналізу дискурсивних практик (Градосельская, 2004, с. 135). Якщо розглядати стандартні процедури та інструменти мережевого аналізу, вони будуть подібними незалежно від методу збору даних (анкетування чи аналіз тексту тощо).
Основні показники, що використовуються в мережевому аналізі, можна умовно поділити на дві групи: індивідуальні характеристики (показники, що стосуються агентів та їхніх зв’язків) та загальні мережеві характеристики. До індивідуальних характеристик можна віднести атрибути і властивості агента, його положення в мережі й належність до певних груп. Основними загальними характеристиками мережі є сила зв’язку, розмір мережі, мережева щільність, мережевий ранг, центральність та централізація, еквівалентність(Градосельская, 2004, с. 248).
Усі зазначені метрики не можуть повною мірою описати корпоративну репутацію, оскільки репутація скоріше є атрибутом актора. Разом з тим, виходячи з тези Дж. Андерсона про репутацію (або ж «репутабельність») мережі й можливості її впливу на репутацію актора, що є частиною мережі (Anderson, Hakansson, Johanson, 1994, p. 1–15), мабуть, можна було б знайти певний набір чинників і параметрів, що слугували б критерієм більш або менш успішного «перенесення» репутації мережі на актора. Більше того, можливим є аналіз потенціалу транзиту репутації (або, використовуючи поняття, запропоноване П. Шовеном, «трансферу» репутації (Шовен, 2014, с. 85–99)) від одного з акторів у мережі до іншого, на який також впливатимуть параметри мережі. Наприклад, у мережі з більшою щільністю зв’язків транзит репутації від одного актора до іншого буде успішнішим. Аналогічно успішнішим він буде і для актора з більш центральною позицією.
Отже, практичними аспектами, в яких мережеві підходи можуть бути використані для вивчення й оцінювання корпоративної репутації, такі:
– оцінювання репутації мережі, до якої входить актор (корпорація), як чинника, що впливає на репутацію самого актора (корпорації);
– дослідження параметрів мережі з метою оцінювання можливості й успішності транзиту репутації від одного актора (корпорації) до іншого;
– оцінювання зв’язків актора (корпорації) з іншими акторами (корпораціями) під час розгляду його егоцентричної мережі як чинника, що впливає на репутацію актора (корпорації);
– використання мережевого аналізу в процесі аналізу текстів і медіа з метою пояснення рівня репутації актора/корпорації й чинників, що впливають на репутацію.
1 ... 7 8 9 10 11 12 13 14 ... 25