Методика региональной оценки цифрового неравенства третьего уровня

DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-43-57

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

О.Ю. Черешня

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: chereshnia.o@geogr.msu.ru

М.В. Грибок

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: gribok.marina@gmail.com

Аннотация

В статье описаны и проанализированы три уровня цифрового неравенства в обществе, выделяемые в настоящее время, и изучен мировой опыт их оценки. Показано, что наиболее сложным для исследований является третий уровень цифрового неравенства, который определяется как неравномерное распределение возможностей для получения ощутимых результатов в реальной жизни (трудоустройство, образование, участие в политической жизни и пр.) за счет использования современных технологий. Авторами статьи разработана методика региональной количественной оценки цифрового неравенства третьего уровня с помощью анализа популярности тем поисковых запросов Google, относящихся к трем категориям: «Повседневные услуги и сервисы», «Образование, наука и технологии», «Развлечения». Данные категории выделены в качестве маркеров оценки эффективности использования Интернета населением. При этом повышенный поисковый интерес к развлечениям указывает на более низкую эффективность использования Интернета, а к услугам и образованию — на более высокую. Рассчитаны индексы популярности поисковых запросов по каждой из категорий, и затем на их основе вычислен интегральный индекс эффективности использования сети Интернет в регионах России. Статистические данные для исследования собраны при помощи сервиса Google Trends за 2016–2020 гг. Все рассчитанные показатели представлены на картах, выявлены и описаны их территориальные особенности. Наиболее низкий уровень эффективности использования Интернета наблюдается в регионах Северного Кавказа, а наиболее высокий — в Республиках Татарстан и Саха (Якутия), а также в Москве и Санкт-Петербурге.

Ключ. слова

цифровое неравенство, цифровая экономика, регионы России, Google Trends

Список литературы

  1. Авраамова Е.А., Вершинская О.Н. Домашний компьютер как ресурс социально-экономической адаптации. Информационное общество. 2001. № 5. С. 44–49.
  2. Тикунов В.С. Моделирование в картографии. М.: Изд-во МГУ, 1997. 405 с.
  3. Юдина М.А. Влияние цифровизации на социальное неравенство. Уровень жизни населения регионов России, 2020. Т. 16. № 1. С. 97–108. DOI: 10.19181/lsprr.2020.1 6.1.10.
  4. Юревич М.А., Ахмадеев Д.Р. Возможности прогнозирования уровня безработицы на основе анализа статистики запросов (в поисковых системах). Terra Economicus, 2021. Т. 19. No. 3. C. 53–64.
  5. Boyd D., Crawford K. Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication & Society, 2012. V. 15 No. 5. P. 662–679. DOI: 10.1080/1369118x.2012.678878.
  6. Cross-cultural psychology. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2011. 646 p. DOI: 10.1017/cbo9780511974274.
  7. Drori G.S. Globalization and technology divides: Bifurcation of policy between the “digital divide” and the “innovation divide”. Sociological Inquiry, 2010. V. 80 No. 1. P. 63–91. DOI: 10.1111/j.1475-682x.2009.00316.x.
  8. Du H., Zhou N., Cao H., Zhang J., Chen A., King R.B. Economic Inequality is Associated with Lower Internet Use: A Nationally Representative Study. Social Indicators Research, 2021. V. 155 (3). P. 789–803. DOI: 10.1007/s11205-021-02632-8.
  9. Gladkova A., Vartanova E., Ragnedda M. Digital divide and digital capital in multiethnic Russian society. Journal of Multicultural Discourses. 2020. V. 15 No. 2. P. 126–147. DOI: 10.1080/17447143.2020.1745212.
  10. Granka L. Using online search traffic to predict US presidential elections. PS: Political Science & Politics, 2013. V. 46. No. 2. P. 271–279.
  11. Hargittai E., Hinnant A. Digital inequality: Differences in young adults’ use of the Internet. Communication Research, 2008. V. 35. No. 5. P. 602–621. DOI: 10.1177/0093650208321782.
  12. Hargittai E., Hsieh Y.P. Digital inequality. The Oxford handbook of Internet studies. Oxford, UK: Oxford University Press, 2013. P. 129–150. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199589074.013.0007.
  13. Hoffman D.L., Novak T.P. Bridging the Racial Divide on the Internet. Science, 1998. V. 280. No. 5362. P. 390–391. DOI: 10.1126/science.280.5362.390.
  14. Latzer M., Büchi M., Just N. Internetverbreitung und digitale Bruchlinien in der Schweiz [Internet diffusion and digital divides in Switzerland]. World Internet Project—Switzerland 2015 Report, University of Zurich, Zurich, Switzerland. 2015.
  15. Latzer M., Just N., Metreveli S., Saurwein F. Internetverbreitung und digitale Bruchlinien in der Schweiz [Internet diffusion and digital divides in Switzerland]. World Internet Project—Switzerland 2011 Report, University of Zurich, Zurich, Switzerland, 2012.
  16. Latzer M., Just N., Metreveli S., Saurwein F. Internetverbreitung und digitale Bruchlinien in der Schweiz [Internet diffusion and digital divides in Switzerland]. World Internet Project—Switzerland 2013 Report, University of Zurich, Zurich, Switzerland, 2013.
  17. McCallum M.L., Bury G.W. Public interest in the environment is falling: a response to Ficetola (2013). Biodiversity and Conservation, 2014. No. 23. P. 1057–1062. DOI: 10.1007/s10531-014-0640-7.
  18. Norris P. Digital divide: civic engagement, information poverty, and the Internet worldwide. New York: Cambridge University Press, 2001. XV. 303 p.
  19. Peter J., Valkenburg P.M. Adolescents’ Internet use: Testing the “disappearing digital divide” versus the “emerging digital differentiation” approach. Poetics, 2006. No. 34 (4–5), P. 293–305. DOI: 10.1016/j.poetic.2006.05.005.
  20. Robinson L., Cotten S.R., Ono H., Quan-Haase A., Mesch G., Chen W., Schulz J. Hale T.M., Stern M.J. Digital inequalities and why they matter. Information, Communication & Society, 2015. V. 18. No. 5. P. 569–582. DOI: 10.1080/1369118x.2015.1012532.
  21. Strover S. Rural Internet Connectivity. Columbia, MO: Rural Policy Research Institute, 1999, P. 99–113.
  22. Sulyok M., Ferenci T. Walker M. Google Trends Data and COVID-19 in Europe: Correlations and model enhancement are European wide. Transboundary and Emerging Diseases, 2021. V. 68. No. 4. P. 2610–2615. DOI: 10.1111/tbed.13887.
  23. Tsetsi E., Reins S.A. Smartphone Internet access and use: Extending the digital divide and usage gap. Mobile Media & Communication, 2017. V. 5. No. 3. P. 239–255. DOI: 10.1177/2050157917708329.
  24. Van Dijk J. The evolution of the digital divide: The digital divide turns to inequality of skills and usage. Digital enlightenment yearbook. Amsterdam: IOS Press. 2012. P. 57–75. DOI: 10.3233/978-1-61499-057-4-57.
  25. Van Deursen A.J., Helsper E.J. Collateral benefits of Internet use: Explaining the diverse outcomes of engaging with the Internet. New Media & Society, 2018. V. 20. Issue 7. P. 2333–2351. DOI: 10.1177/1461444817715282.
  26. Van Deursen A.J., Helsper E.J. The third-level digital divide: Who benefits most from being online? Communication and information technologies annual. Emerald: Bingley, 2015. No. 10. P. 29–52. DOI: 10.1108/S2050-206020150000010002.
  27. Van Dijk J. The Digital Divide. Cambridge UK: Polity Press. 2020. 208 p.
  28. Wilhelm A.G., Thierer A.D. Should Americans be Concerned about the Digital Divide? Insight on the News, 2000. V. 16 (33).
  29. Witte J.C., Mannon S.E. The Internet and Social Inequalities. New York, NY: Routledge, 2010. 192 p.
  30. Zillien N., Hargittai E. Digital distinction: Status-specific types of internet usage. Social Science Quarterly, 2009. V. 90. Issue 2. P. 274–291. DOI: 10.1111/j.1540-6237.2009.00617.x
  31. Zillien N. Digitale Ungleichheit: Neue Technologien und alte Ungleichheiten in der Informations-und Wissensgesellschaft [Digital inequality: new technologies and old inequalities in the information and knowledge society]. Wiesbaden, Germany: Springer, 2009. DOI: 10.1007/s11616-007-0142-7.

Для цитирования: Черешня О.Ю., Грибок М.В. Методика региональной оценки цифрового неравенства третьего уровня. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 43–57 DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-43-57

For citation: Chereshnia O.Yu., Gribok M.V. Methodology for regional assessment of the third level digital inequality. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2022. V. 28. Part 1. P. 43–57. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-43-57 (in Russian)