Взаимосвязь воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала: роль информационно-коммуникационных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Багдасарян Мария Арсеновна

• Багдасарян Мария Арсеновна
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Багдасарян Мария Арсеновна

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ ВОСПРИНИМАЕМОЙ УГРОЗЫ гаУГО-19, СОЦИАЛЬНОГО КАПИТАЛА И РОЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИКТ

1.1. Социальный капитал и его структура

1.2. Воспринимаемая угроза COVID-19 и качество социальных связей

1.3. Социальный капитал как ресурс для преодоления пандемии

1.4. Поддержка социального капитала через использование ИКТ в период пандемии COVID-19

1.5. Авторский подход к исследованию взаимосвязи воспринимаемой угрозы СОУГО-19, социального капитала и модерационной роли вовлеченности в использование ИКТ. Гипотезы исследования

1.6. Выводы к главе

Глава 2. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ВОСПРИНИМАЕМОЙ УГРОЗЫ ОЭУГО-19 И СОЦИАЛЬНОГО КАПИТАЛА С УЧЕТОМ РОЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИКТ

2.1. Россия в контексте пандемии коронавируса

2.2. Дизайн и методика эмпирического исследования

2.3. Результаты исследования модерационной роли вовлеченности в использование ИКТ во взаимосвязи социального капитала и воспринимаемой угрозы гаУТО-19

2.4. Обсуждение результатов исследования взаимосвязи воспринимаемой угрозы СОУГО-19 и социального капитала: роль использования ИКТ

2.5. Выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Взаимосвязь воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала: роль информационно-коммуникационных технологий»

Актуальность исследования

С марта 2020 г. и по май 2023 г. во всем мире сохранялась нестабильность эпидемиологической обстановки в связи с новой коронавирусной инфекцией, COVID-19 (Corona Virus Disease 2019). Многочисленные смертельные случаи, ущерб здоровью людей, вызванные коронавирусом, а также его быстрое распространение послужили причиной для Всемирной организации здравоохранения объявить 11 марта 2020 года о пандемии (WHO, 2020).

Пандемия COVID-19 отличается от других глобальных рисков по ряду психологических особенностей. Она воспринималась как невидимая угроза, пришедшая из-за границы, и её наступление определялось действиями властей по сдерживанию распространения коронавирусной инфекции. Пандемия COVID-19 имела длительный характер и оказала влияние на все сферы жизни общества, вызывала социальные страхи и ксенофобию, сопровождалась стигматизацией жертв коронавирусной инфекции и их окружения, а также изменением качества социальных связей (Нестик & Журавлев, 2021; Tatarko et al., 2022).

Коронавирус кардинально изменил образ жизни людей, вынуждая адаптироваться к строгим превентивным мерам. В начале эпидемии карантинные меры привели к резкому сокращению физических социальных контактов или их полному отсутствию. Обязательные меры безопасности, такие как самоизоляция, физическое дистанцирование и ограничения свободы передвижения, оказали существенное влияние на социальный капитал, психологическое и социальное благополучие общества (Brooks et al., 2020; Claridge, 2020; Delhey et al., 2023).

В результате для большинства развитых стран компьютерно-опосредованная коммуникация стала неотъемлемой частью повседневной жизни людей, поскольку все занятия, которые велись до пандемии в привычном режиме, перешли в онлайн-формат: работа, обучение, встречи с родными и близкими, покупки продуктов питания и предметов первой необходимости, посещение врача и т.д. (Cristea et al., 2024; Jean-Baptiste et al., 2020; Jurcik et al., 2021).

Поддержание высокого уровня социального капитала играет важную роль в кризисные времена, поскольку социальный капитал определяет уровень доверия, сотрудничества и поддержки между людьми. Проведённый теоретический анализ показал, что социальный капитал особенно важен в «чрезвычайные времена» (Kawachi, Subramanian & Kim, 2008; Ye & Aldrich, 2019).

C одной стороны, социальный капитал может выступать важнейшим ресурсом в противостоянии последствиям пандемии COVID-19, так как может повысить способность отдельных людей или сообществ готовиться к неблагоприятным событиям, реагировать и восстанавливаться после них (Aldrich, 2012; Helliwell et al. 2014; Vinck et al., 2019). Социальные сети могут оказывать ощутимую материальную помощь, укреплять нормы здорового образа жизни (Putnam, 2000), а также играют решающее значение в сдерживании вспышек различных эпидемий (Gregson et al. 2004; Holtgrave & Crosby, 2004; Zoorob & Salemi, 2017) и непосредственно преодоления болезни (Bian et al., 2020; Barrios et al, 2021; Bartscher, 2021; Makridis & Wu, 2021; Kuchler et al., 2020; Wu et al., 2020).

С другой стороны, в результате предыдущих глобальных пандемий (таких как испанский грипп) наблюдалась эрозия социального капитала (Aassve et al., 2021; Killingray & Phillips, 2003). Разрушение социального капитала может неблагоприятно отразиться на будущем поколении и замедлить экономическое развитие на многие десятилетия (Aassve et al., 2020).

Кроме того, результаты исследований, посвящённых изучению последствий крупных стихийных бедствий, таких как землетрясения, наводнения, штормы и эпидемии, также свидетельствуют об их негативном влиянии на социальный капитал (Albrecht, 2018; Dussaillant & Guzmán, 2014; Toya & Skidmore, 2014; Yamamura, 2016).

Таким образом, мы сталкиваемся с некоторым теоретическим противоречием, которое подчёркивает неоднозначный характер взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала.

Также проведённый теоретический анализ показал, что большинство исследований, посвящённых изучению взаимосвязи воспринимаемой угрозы

коронавируса и социального капитала, в основном рассматривают социальный капитал на макроуровне (социетальном). Кроме того, нет чёткого понимания, какой вид социального капитала («соединяющий» и «связывающий») снижает эффект воспринимаемой угрозы заражения COVID-19. Чтобы заполнить этот пробел, мы изучаем взаимосвязь воспринимаемой угрозы коронавируса и социального капитала на микроуровне (индивидуальном). Исследование взаимосвязи социального капитала и воспринимаемой угрозы COVID -19 позволит выявить, какой вид индивидуального социального капитала («связывающий» или «соединяющий») способствуют более эффективной адаптации россиян в период пандемии.

В отличие от предыдущих глобальных пандемий, например, «испанки», пандемия коронавируса отличается новой реальностью благодаря информационно-коммуникационным технологиям (ИКТ).

Ряд исследователей приходят к неоднозначным выводам относительно роли использования средств ИКТ в сохранении и развитии социального капитала. Так, чрезмерное и пассивное использование ИКТ может способствовать чувству оторванности от общества и деиндивидуализации общения, замкнутости в системе «сильных» социальных связей или полного разрыва связей в виртуальном или реальном мире (Бовина & Дворянчиков, 2020; Крюкова & Екимчик, 2019; Козырева & Зверькова, 2017).

Однако в условиях пандемии коронавируса ИКТ служили буфером против одиночества и порой единственным каналом удовлетворения социальных отношений (Gullo et al., 2021; Jean-Baptiste et al., 2020; Sigurvinsdottir et al. 2020).

Таким образом, возникает потребность в анализе роли компьютерно -опосредованной коммуникации в сохранении социального капитала в условиях пандемии коронавируса. В данном исследовании нас интересует, позволяет ли использование ИКТ предотвратить эрозию социального капитала и способствовать сохранению качества социальных связей россиян в период угрозы COVID-19.

Кроме того, изучение роли вовлеченности в использование ИКТ во взаимосвязи восприятия угрозы СОУГО-19 и индивидуального социального капитала позволит понять, какие аспекты ИКТ («экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ») помогают поддерживать социальный капитал в кризисное время и тем самым эффективнее справляться с последствиями пандемии.

Принимая во внимание тот факт, что COVID-19 — не первая серьёзная коронавирусная эпидемия и, скорее всего, не последняя пандемия в истории человечества, понимание вышеупомянутых аспектов во взаимосвязи восприятия угрозы СОУГО-19 и социального капитала актуализирует наше исследование.

Проблема исследования заключается в неясности роли информационно -коммуникационных технологий при рассмотрении взаимосвязи воспринимаемой угрозы заражения коронавирусом и индивидуального социального капитала.

Объектом данного исследования является взаимосвязь воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала.

Предметом исследования - роль использования ИКТ во взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала.

Цель и задачи исследования

Целью данного исследования является определение роли вовлеченности в использование ИКТ во взаимосвязи воспринимаемой угрозы коронавируса индивидуального социального капитала и качества социальных контактов.

К задачам данного исследования относятся следующие:

Теоретические:

— Рассмотреть и систематизировать научную литературу по воспринимаемой угрозе СОУГО-19, социальному капиталу в условиях пандемии, а также рассмотреть поддерживающую роль ИКТ в данном контексте.

— Сформировать на основании аналитического обзора научной литературы теоретическую модель исследования.

— Проанализировать и изучить взаимосвязь воспринимаемой угрозы СОУГО-19 и индивидуального социального капитала («соединяющий» и «связывающий»).

— Проанализировать и изучить взаимосвязь воспринимаемой угрозы СОУГО-19 и социальных связей («сильных» и «слабых»), составляющими социальный капитал.

— Проанализировать основные научные исследования по изучению поддерживающей роли ИКТ для сохранения социальных связей в условиях пандемии коронавируса.

— Проанализировать основные научные исследования по изучению поддерживающей роли ИКТ для снижения воспринимаемой угрозы COVID-19.

Эмпирические:

— Провести эмпирическое исследование взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала и проанализировать собранные данные на предмет роли вовлеченности в использование ИКТ.

— Протестировать модерационную модель, во взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и «соединяющего» и «связывающего» социального капитала в преломлении эффектов использования различных аспектов ИКТ.

— Протестировать модерационную модель, во взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и социальных связей в преломлении эффектов использования различных аспектов ИКТ.

Гипотезы исследования

Нами были выдвинуты следующие гипотезы:

Гипотеза 1: «Связывающий» социальный капитал негативно предсказывает воспринимаемую угрозу COVID-19.

Гипотеза 2: «Соединяющий» социальный капитал положительно предсказывает воспринимаемую угрозу COVID-19.

Гипотеза 3: Воспринимаемая угроза СОУГО-19 негативно предсказывает качество социальных связей.

Гипотеза 4: Высокая вовлеченность в использование ИКТ нивелирует отрицательную взаимосвязь между угрозой заболевания СОУГО-19 и качеством социальных связей.

Также для исчерпывающего понимания роли ИКТ были сформулированы следующие исследовательские вопросы:

Исследовательский вопрос 1: как различные аспекты вовлеченности в использование ИКТ («экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ») модерируют взаимосвязь социального капитала и воспринимаемой угрозой COVID-19?

Исследовательский вопрос 2: как различные аспекты вовлеченности в использование ИКТ («экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ») модерируют связь между воспринимаемой угрозой COVID-19 и качеством социальных связей разного уровня близости?

Теоретико-методологическую основу исследования составили:

— Теоретические подходы к изучению социального капитала и социально-психологические работы, выполненные в рамках теории социального капитала (Р. Патнем, M. Грановеттер, Н. Лин, Дж. Коулман, Ф. Фукуяма, П. Бурдье, А. Н. Татарко и др.).

— Отечественные и зарубежные исследования, изучающие:

1) социальный капитал в процессе восстановления после стихийных бедствий и пандемий (А. Аассве, Д. Олдрич, Л. Остин, Ф. Дюссайлан, Ф. Боргонови, Б. Рённерстранд, С. Жан-Батист, К. Макридис и др.);

2) восприятие глобальных рисков и угрозы коронавируса (Т. А. Нестик; А. Н. Татарко, З. В. Луковцева, М. Вакондио и др.);

3) цифровое поведение и социализацию (Г. У. Солдатова, Т. А. Нестик, Е. И Рассказова, М. Берк, Р. Краут, Б. Веллман, Н. Пеннингтон и др.).

Методы и методика исследования

В качестве основного метода исследования был использован социально-психологический опрос.

Выборка исследования. Всего в исследовании приняли участие 300 человек (мужчин - 108, женщин - 192) от 16 лет до 71 года. Все респонденты являются гражданами Российской Федерации. Большинство из ответивших на вопрос респондентов, а именно 254 человека, идентифицировали себя как «русские». Также были те, кто определяли себя как башкиры, татары, украинцы, белорусы, узбеки, казахи, буряты, татары и немцы.

Большинство опрошенных (69,6%) имели высшее образование, остальные (30,4%) либо являются студентами, либо имеют среднее образование. Также большинство из опрошенных (80%) были трудоустроены, в то время как (40%) не работали. Занятость респондентов представляла широкий спектр профессий -работники организаций (менеджер, бухгалтер, администратор, руководитель), сферы образования (воспитатель в детском саду, методолог, преподаватель), правоохранительной области (охранник, служащий армии) и многие другие.

Коронавирусную инфекцию перенесли 28,7% респондентов; 81,3% - были знакомы с кем-то, кто переболел коронавирусной инфекцией.

Процедура исследования. Эмпирическое исследование проводилось в июне 2021 г. Все респонденты заполняли анонимный онлайн-опросник на платформе «Анкетолог.ру» (https://anketolog.ru). Респонденты принимали участие в исследовании добровольно и получали определённое денежное вознаграждение за прохождение опросника.

Инструментарий исследования. В опросник вошли: шкала, измеряющая уровень воспринимаемой угрозы коронавируса (Conway et al., 2020) адаптированная на русскоязычной выборке (Tatarko et al., 2022); шкала, определяющая уровень «соединяющего» и «связывающего» индивидуального социального капитала (Williams, 2006), адаптированная на русскоязычной выборке (Банникова & Татарко, 2021); шкала, измеряющая качество социальных связей с различными группами людей: семья, друзья, коллеги, соседи, жители города или населённого пункта, жители России, жители всего мира (Tatarko et al., 2022);

шкала для оценки уровня вовлеченности в ИКТ (Татарко и др., 2020). Также использованы дополнительные контролируемые переменные: социально-демографические показатели (пол, возраст, уровень образования). Принимался во внимание и опыт перенесённой коронавирусной инфекции (собственный, знакомых или родных).

Методы статистической обработки данных. Обработка данных проводилась с помощью пакета статистических программ IBM SPSS Statistics 27 и плагина PROCESS версии 3.3. Данные, собранные в рамках данного исследования, были обработаны с использованием широкого диапазона математических и статистических методов. Для проверки ключевых для исследования вопросов был построен ряд иерархических регрессионных моделей, а также моделей с модерацией. Устойчивость значимых модерационных эффектов, описанных в работе, была выявлена с использованием дополнительной проверки с помощью процедуры бутстреппинга.

Научная новизна

Теоретическая новизна диссертации заключается в изучении взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала через призму вовлеченности в использование ИКТ и различных аспектов их применения, таких как «экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ». Это позволит расширить наше понимание взаимосвязей между различными видами индивидуального социального капитала в условиях пандемии COVID-19 и цифровой трансформации общества.

Эмпирическая новизна. Впервые в российском контексте изучена взаимосвязь воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала на индивидуальном уровне с модерационной ролью вовлеченности в использование ИКТ и различных аспектов их применения.

Теоретическая и практическая значимость

Теоретическая значимость. Данное исследование обогатит существующий спектр исследований, посвящённый изучению взаимосвязи угрозы коронавируса и

социального капитала. На российской выборке впервые подробно рассмотрены различные аспекты использования ИКТ («экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ») для понимания их поддерживающей роли в контексте социального капитала на индивидуальном уровне в условиях пандемии коронавируса.

Практическая значимость. Во-первых, результаты исследования могут способствовать дальнейшему изучению влияния стихийных бедствий и эпидемий на социальный капитал, что поможет лучше понять ключевые факторы для эффективного управления кризисами и прогнозирования их социально-экономических последствий.

Во-вторых, выявление способов оптимизации коммуникации между различными структурами в условиях кризиса в контексте взаимосвязи восприятия угрозы COVID-19 и социального капитала на индивидуальном уровне позволит разработать рекомендации для улучшения взаимодействия между государственными органами, медицинскими учреждениями и общественностью.

В-третьих, полученные данные могут послужить основой для разработки мероприятий по укреплению социальных связей, повышению взаимодействия между различными группами населения и созданию резервов для преодоления серьёзных последствий пандемии.

И, наконец, результаты исследования могут быть полезны для разработки стратегий развития цифровых технологий с учётом социальных и психологических факторов с целью повышения удобства и качества жизни граждан России в рамках национальной программы «Цифровая трансформация». Положения, выносимые на защиту

По результатам проведённого исследования были сформулированы следующие положения, выносимые на защиту:

1. «Связывающий» и «соединяющий» социальный капитал по-разному демонстрируют взаимосвязь с воспринимаемой угрозой COVID-19 ввиду их уникальной социально-психологической природы. «Связывающий»

социальный капитал, характеризующийся «сильными» внутренними социальными связями и особыми отношениями взаимообмена, негативно предсказывает воспринимаемую угрозу COVID-19 (особенно при высокой вовлеченности в использование ИКТ). «Соединяющий» социальный капитал, характеризующийся широкими и гетерогенными связями, расширяющими кругозор человека, не связан с восприятием угрозы заражения СОУГО-19.

2. С ростом воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции ослабевает качество социальных связей. Однако высокая вовлеченность в использование ИКТ нивелирует негативный эффект воспринимаемой угрозы на качество социальных связей.

3. Высокий уровень вовлеченности в использование ИКТ позволяет укрепить качество «сильных» связей (семья, ближайшие родственники) при росте воспринимаемой угрозы заражения СОУГО-19.

Низкий уровень вовлеченности в использование ИКТ при росте воспринимаемой угрозы заражения СОУГО-19 ослабляет качество как «сильных» связей (близкие друзья), так и «слабых» связей (россияне в целом), тем самым способствует эрозии индивидуального социального капитала.

Апробация результатов исследования

Результаты исследования обсуждались на Международных молодёжных научных форумах «Ломоносов-2020» и «Ломоносов-2021», а также на заседаниях панельных дискуссий выездных Летних школ (XI, XIII) Центра социокультурных исследований НИУ ВШЭ по теме «Разработка дизайна кросскультурного исследования» в 2021 г. и 2023 г.

Результаты исследования также отражены в четырёх опубликованных научных статьях:

Багдасарян, М. А. (2021). Информационно-коммуникационные технологии как способ поддержки социального капитала в условиях пандемии. Национальный психологический журнал, 4(44), 27-38.

Багдасарян, М. А., Родионов, Г. Я. (2022). Роль информационно-коммуникационных технологий в поддержке субъективного благополучия россиян во время пандемии Covid-19. Мир психологии. Научно-методический журнал, 110(3), 83-95.

Родионов, Г. Я., Багдасарян, М. А. (2022). Взаимосвязь самоэффективности, социального капитала и удовлетворённости жизнью с отношением к онлайн-обучению в период пандемии COVID-19: лонгитюдное исследование. Мир психологии. Научно-методический журнал. 108(1), 81-92.

Татарко, А. Н., Дубров, Д. И., Макласова, Е. В., Багдасарян, М. А. (2022). Связь базовых человеческих ценностей и вовлеченности в использование информационно-коммуникационных технологий у молодёжи и старшего поколения. Психологическая наука и образование, 27(2), 5-18.

Структура диссертации

Диссертация включает введение, основную часть, заключение, список использованной литературы и приложение. Основная часть состоит из двух глав. Первая глава - теоретическая, где описываются изучаемые концепты и связи между ними, на основе которых формулируются гипотезы и исследовательские вопросы. Вторая глава - эмпирическая, где описывается дизайн и результаты и выводы проведённого исследования. В приложении представлены использованные методики. В работу включены 12 рисунков и 16 таблиц. Общий объем текста составляет 133 страницы.

Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ ВОСПРИНИМАЕМОЙ УГРОЗЫ COVID-19, СОЦИАЛЬНОГО КАПИТАЛА

И РОЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИКТ

1.1. Социальный капитал и его структура

В данном параграфе мы рассмотрим эволюцию понятия «социальный капитал», основные подходы к его изучению, а также классификацию социального капитала на основе характера социальных связей, которые он формирует.

Для начала изучим хронологию развития данного концепта и его развитие научном поле. Концепт «социальный капитал» часто упоминается в экономических, социологических, антропологических и психологических исследованиях и трактуется по-разному в зависимости от научного контекста. Метафоричность данного понятия может вводить в заблуждение из-за отсылки к монетарности. Однако параллель с финансовым капиталом является преднамеренной и подразумевает, что социальный капитал приносит доход, который в той или иной мере выгоден его владельцам. Cоциальный капитал - это ресурс, который может быть использован субъектами для достижения своих целей (Field, 2008). Понятие капитала следует воспринимать совершенно буквально, как обозначение воплощённых продуктивных инвестиций в социальные отношения, приводящие к измеримой отдаче, которая может принести пользу тем, кто сделал эти инвестиции (Schuller, 2000). Однако в любом случае именно наличие положительных выгод позволяет использовать язык капитала.

Социальный капитал, подобно другим ресурсам, таким как деньги, изначально нейтрален. Однако подобно деньгам приобретает позитивный или негативный смысловой оттенок в зависимости от целей, с которыми люди создают или используют социальный капитал (Татарко, 2021). Так, в научной литературе иногда выделяются два типа социального капитала: «белый» и «черный» (или «серый»). Под «черным» социальным капиталом обычно понимают незаконные группировки или преступные сообщества.

В социальных науках ещё нет общепринятого определения социального капитала, однако основополагающим элементами теорий социального капитала являются социальные связи, которые поддерживаются доверием, инвестицией в них материальными и не материальными благами и временем (см. работы П. Бурдье, Р. Патнема, Дж. Коулмана).

Впервые термин социальный капитал использовал американский педагог Л. Хэнифен в 1916 г., говоря о развитии сельских школьных общин в США. Хэнифен определял социальный капитал как сообщество людей, члены которого вкладываются в общее дело и тем самым получают определённую выручку как на индивидуальном уровне, так и на уровне всего сообщества (Hanifan, 1916). Так термин социальный капитал был впервые введён в научный оборот, однако его теоретический анализ стал развиваться только в 1970-1980-е г. (см. работы Granovetter, 1973; Bourdieu, 1986).

В 1980 г. французский социолог П. Бурдье опубликовал работу «Формы социального капитала», в которой определял социальный капитал как «совокупность актуальных и потенциальных ресурсов, связанных с использованием устойчивой сети более или менее институционализированных отношений знакомства и взаимного призвания» (Bourdieu, 1986).

Восемь лет спустя американский социолог Дж. Коулман в своей статье «Капитал социальный и человеческий» проиллюстрировал концепт социального капитала как «ценность аспектов социальной структуры для акторов как ресурсы, которые они могут использовать для достижения своих целей» (Coleman, 1988).

Несмотря на то, что социальный капитал рассматривался Бурдье и Коулманом как «совокупность реальных и потенциальных групповых ресурсов», его применение происходит на индивидуальном уровне (Bourdieu, 1986).

По мнению Дж. Коулмана, социальный капитал формирует и человеческий капитал. Обладая ценным ресурсом - социальными связями, индивид приобретает знания, умения и навыки, которые составляют основу человеческого капитала. Эта концепция раскрывается и в другом определении понятия социального капитала «друзья, коллеги и контакты более широкого круга, посредством которых вы

получаете возможности для использования своего финансового и человеческого капитала» (Burt, 1992).

В середине 1990-х г. американский политолог Р. Патнем интерпретирует социальный капитал как характеристику группы и общества в целом: «характеристики социальной жизни - сети, нормы и доверие, которые побуждают участников к более эффективному совместному действию по достижению общих целей» (Putnam, 1995). Благодаря работам Р. Патнема концепт социального капитала становится более зрелым и популярным в научных кругах. В своей книге «Игра в кегли в одиночку» Патнем пишет о том, что социальный капитал имеет свойство не только накапливаться, но и сокращаться, приводя в пример изменения в активности гражданской жизни в США и западных демократических обществах за последнюю четверть XX века в связи с тенденцией граждан к чрезмерной автономности: сокращение участия в добровольных общественных организациях, таких как церкви, местные сообщества и клубы досуга; ослабления связей между членами семьи, друзьями и соседями (Putnam, 1995). Р. Патнем объясняет склонность к индивидуализму и «приватизации социального капитала» в результате индустриализации, урбанизации, изменений в трудовой деятельности, пересмотром гендерных ролей и стремительным развитием компьютерных сетей (Putnam, 2000).

Ф. Фукуяма, известный американский политолог и философ, трактует социальный капитал как «определённый потенциал общества или его части, возникающий как результат наличия доверия между его членами. Он может быть воплощён в мельчайшем базовом социальном коллективе - семье, и в самом большом коллективе - нации» (Фукуяма, 2004, с. 52).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Багдасарян Мария Арсеновна, 2024 год

использования

ИКТ

Примечание. В - бета коэффициент, ББ - стандартная ошибка, 1 - критерий

Стъюдента, 95% С1 - доверительные интервалы, р - статистический уровень значимости, *р < 0,05, **р < 0,01, Я2 - коэффициент детерминации, Б - критерий Фишера.

Анализ простых эффектов показал, что богатое разнообразие сфер использования ИКТ способствовало укреплению связи респондентов с членами семьи, В = 0,14, 1 = 2,14, р < 0,05, доверительные интервалы [0,01; 0,27]. Устойчивость обнаруженного эффекта модерации была подтверждена процедурой бутстреппинга, В = 0,13, доверительные интервалы [0,01; 0,24].

2.9

1 2 3 4 5

Воспринимаемая угроза Covld-19

Рисунок 9. Анализ простых эффектов воспринимаемой угрозы COVID-19 на связь с семьёй в зависимости от уровня разнообразия сфер использования ИКТ

Примечание. SD - стандартное отклонение (standard deviation); Mean -среднее значение.

Использование социальных сетей как модератор связи между воспринимаемой угрозой COVID-19 и качеством социальных связей

Был обнаружен значимый и устойчивый эффект модерации вовлеченности в использование социальных сетей на взаимосвязь между воспринимаемой угрозой коронавируса и связью с россиянами, B = 0,10, t = 2,25, p < 0,05, доверительные интервалы [0,01; 0,19]. Показатели модели, R2 = 0,08, F(7,292) = 3,75, p < 0,001. Эффект модерации при бутстреппинге, B = 0,10, доверительные интервалы [0,01; 0,21].

Таблица 15. Результаты эксплораторного регрессионного анализа с модерацией для воспринимаемой угрозы СОУГО-19 (X), использования социальных сетей (У)

и связей с россиянами.

Номер модели Предикторы В ББ г р 95% С1

1 (россияне) Я2 = = 0,08; Б(7,292) = 3,75, р < 0,001***

Угроза коронавирусной инфекции -0,20 0,04 -4,29 0,001*** [-0,29; -0,11]

Использование [-0,02; 0,14]

социальных сетей 0,05 0,04 1,31 0,18

Возраст 0,01 0,01 0,84 0,39 [-0,01; 0,01]

Пол -0,11 0,09 -1,21 0,22 [-0,28; 0,06]

Собственный

опыт [-0,27; 0,10]

перенесения коронавирусной инфекции -0,08 0,09 -0,88 0,37

Кто-то из

окружения перенёс коронавирусную инфекцию 0,03 0,11 0,28 0,77 [-0,18; 0,25]

Угроза

коронавирусной инфекции Х Использование 0,10 0,04 2,25 0,02* [0,01; 0,19]

социальных

сетей

Примечание. В - бета коэффициент, ББ - стандартная ошибка, 1 - критерий

Стъюдента, 95% С1 - доверительные интервалы, р - статистический уровень значимости, *р < 0,05, ***р < 0,001, Я2 - коэффициент детерминации, Б -критерий Фишера.

Анализ простых эффектов выявил, что при ограниченном использовании социальных сетей, рост воспринимаемой угрозы коронавируса значимо связан с ослаблением связи с другими жителями страны, В = -0,31, 1 = 4,37, р < 0,001,

81

доверительные интервалы [-0,45; -0,17]. Высокая вовлеченность в использование социальных сетей, напротив, нивелирует негативный эффект воспринимаемой угрозы на ощущение связи с согражданами, p = 0,12, доверительные интервалы [0,22; 0,02].

Рисунок 10. Анализ простых эффектов воспринимаемой угрозы COVID-19 на связь с россиянами в зависимости от уровня вовлеченности в использование социальных сетей

Примечание. SD - стандартное отклонение (standard deviation); Mean -среднее значение.

Экономические действия в сети Интернет как модератор связи между воспринимаемой угрозой COVID-19 и качеством социальных связей

Анализ показал, что связи респондентов с россиянами были чувствительны к изменениям в интенсивности переживания воспринимаемой угрозы коронавируса и частоте совершения экономических действий в Интернете. Показатели модели, R2 = 0,10, F(7,292) = 4,76, p < 0,001. Был обнаружен эффект воспринимаемой угрозы коронавируса, B = -0,18, t = -4,01, p < 0,001,

доверительные интервалы [-0,27; -0,09]. На уровне тренда эффект частоты совершения экономических действий, В = 0,10, t = 1,78, p < 0,07, доверительные интервалы [-0,01; 0,22]. Также был обнаружен значимый эффект модерации, В = 0,19, t = 3,04, p < 0,01, доверительные интервалы [0,06; 0,31].

Таблица 16. Результаты эксплораторного регрессионного анализа с модерацией для воспринимаемой угрозы СОУГО-19 (X), частоты совершения экономических

действий в Интернете (У) и связей с жителями России.

Номер модели Предикторы B SE t P 95% а

1 (россияне) R2 = 0,09; F(3,296) = 9,80, p < 0,001***

Угроза коронавирусной инфекции -0,18 0,04 -4,01 0,001*** [-0,27; -0,09]

Экономические действия в сети Интернет 0,10 0,06 1,78 0,07+ [-0,01; 0,22]

Возраст 0,01 0,01 0,51 0,60 [-0,01; 0,01]

Пол -0,13 0,08 -1,50 0,13 [-0,30; 0,04]

Собственный

опыт [-0,29; 0,08]

перенесения коронавирусной инфекции -0,10 0,09 -1,11 0,26

Кто-то из

окружения перенёс коронавирусную инфекцию 0,06 0,11 0,56 0,57 [-0,15; 0,28]

Угроза

коронавирусной инфекции Х Экономические 0,19 0,06 3,04 0,01** [0,06; 0,31]

действия в сети

Интернет

Примечание. B - бета коэффициент, SE - стандартная ошибка, t - критерий

Стъюдента, 95% О - доверительные интервалы, p - статистический уровень

значимости, +р < 0,10, **р < 0,01, ***р < 0,001, Я2 - коэффициент детерминации, Б - критерий Фишера.

Анализ простых эффектов показал, что при низкой частоте совершения экономических действий в Интернете, рост воспринимаемой угрозы коронавируса значительно и негативно связан с восприятием близости с другими россиянами, В = -0,31, г = -5,05, р < 0,001, доверительные интервалы [-0,44; -0,19]. Высокая активность экономических действий в Интернете в свою очередь нивелировала негативный эффект роста воспринимаемой угрозы на оценку связей с россиянами, р = 0,38, доверительные интервалы [-0,18; 0,07]. Обнаруженный эффект модерации оставался значимым при проверке модели с помощью процедуры бутстреппинга, В = 0,19, доверительные интервалы [0,02; 0,36].

Рисунок 11. Анализ простых эффектов воспринимаемой угрозы COVID-19 на связь с россиянами в зависимости от уровня вовлеченности в осуществление экономических действий в Интернете

Примечание. SD - стандартное отклонение (standard deviation); Mean -среднее значение.

2.4. Обсуждение результатов исследования взаимосвязи воспринимаемой угрозы COVID-19 и социального капитала: роль использования ИКТ

Проведённый нами анализ был направлен на изучение роли вовлеченности в использование информационно-коммуникационных технологий во взаимосвязи воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции, социального капитала и качества социальных контактов.

Первая гипотеза предполагала, что «связывающий» социальный капитал негативно предсказывает воспринимаемую угрозу COVID-19. В целом, полученные результаты свидетельствуют в поддержку данной гипотезы. Мы можем рассматривать социальный капитал как ресурс, который может быть использован в интересах общества для борьбы с угрозой коронавирусной инфекции и управления эпидемиями, что подтверждается рядом научных исследований (Barrios et al, 2021; Borgonovi & Andrieu, 2020; Bian et al., 2020; Makridis & Wu, 2021; Wu et al., 2020).

Связывающий социальный капитал отвечает за эксклюзивную связь, которая возникает, когда люди, крепко связанные друг с другом, такие как семья и близкие друзья, оказывают друг другу эмоциональную или содержательную поддержку. Вполне логично, что родные и близкие становятся источником силы в кризисное время, т.к. «сильные» связи позволяют мобилизоваться. Этот факт соответствует полученным результатам исследования китайских коллег (Bian et al., 2020), согласно которому «сильные» связи, сосредоточенные вокруг семьи, являются лучшим источником социального капитала в противостоянии угрозе COVID-19.

Итак, согласно полученным результатам, чем крепче «связывающий» социальный капитал, тем легче переживание угрозы коронавирусной инфекции. Результаты проверки первой гипотезы подчёркивают важность поддержания высокого уровня «связывающего» социального капитала для переживания угрозы заболевания в кризисное время.

Вторая гипотеза предполагала, что «соединяющий» социальный капитал положительно предсказывает воспринимаемую угрозу COVID-19. Однако,

85

«соединяющий» социальный капитал, инклюзивный, относящийся к более широким и гетерогенным связям, не продемонстрировал какой-либо связи с воспринимаемой угрозой коронавирусной инфекции. Несмотря на то, что благодаря соединяющему социальному капиталу можно расширить социальные горизонты или мировоззрение, открыть возможности для получения информации или новых ресурсов, он практически не даёт эмоциональной поддержки. Отсутствие значимых связей с соединяющим социальным капиталом может указывать на то, что «сильные» связи могут быть доминирующим источником информации, которому индивид доверяет. Это может усложнять просветительскую работу в области заболевания и мер профилактики.

Третья гипотеза предполагала, что воспринимаемая угроза COVID-19 негативно предсказывает качество социальных связей. Анализ обнаружил, что с ростом воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции ослабевает качество социальных связей. Важно отметить, что для проверки этой гипотезы мы смотрели на общую шкалу социальных связей («сильные» и «слабые»).

Результаты кажутся вполне логичными, т.к. во время пандемии физические контакты были ограничены из-за страха заражения и соблюдения санитарно-эпидемиологического режима. COVID-19 приводил излишней осторожности и часто к негативному отношению к общению в целом (Mazza et al., 2020; Naguy et al., 2020), к изменениям в восприятии другого человека как партнёра по общению, агорафобии (Луковцева, 2020), антииммигрантским установкам (Adam -Troian & Bagci, 2021) и дегуманизации других людей (Markowitz et al., 2021; Sakki & Castr'en, 2022). Страх за собственное здоровье и здоровье близких, законопослушность, доверие к медицинским рекомендациям, желание снизить нагрузку на здравоохранение чаще побуждали к соблюдению правил дистанцирования (Кузнецова и др., 2020).

Все вышеперечисленные аспекты в сочетании с принятыми профилактическими мерами для сдерживания коронавирусной инфекции таких как, ограничение передвижение внутри города или страны, перевод на дистанционный формат работы и обучения, соблюдение масочного режима и

правил дистанцирования приводило к ухудшению качества социальных связей и разрушению социального капитала. Полученные данные согласуются с рядом исследований, посвящённых тому, как менялась тенденция в ослаблении социальной активности с «сильными» и «слабыми» связями во время пандемии COVID-19 (Багдасарян, 2021; Ammar et al., 2020; Jean-Baptiste et al. 2020; Tatarko et al., 2022), а также «испанки» (Aassve et al., 2020, 2021; Killingray & Phillips, 2003). Таким образом, мы обнаружили, что качество социальных связей ухудшается из-за воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции.

Стоит отметить, что пандемия коронавируса отличается от опыта переживания предыдущих серьёзных пандемий именно тем, что для поддержания «сильных» и «слабых» связей могла применяться компьютерно-опосредованная коммуникация. Так, четвертая гипотеза предполагала, что высокая вовлеченность в ИКТ нивелирует отрицательную взаимосвязь между угрозой заболевания COVID-19 и качеством социальных связей.

В ходе исследования мы обнаружили, что высокая вовлеченность в использование ИКТ способствует ослаблению страха перед коронавирусной инфекцией. Это можно объяснить тем, что средства ИКТ служат неким каналом для коммуникации и актуализации социальных связей (Gullo et al., 2021; Jean-Baptiste et al., 2020), уровень развития которых связан с нашим восприятием угрозы COVID-19. Однако если вовлеченность в использование ИКТ низкая, то связь между социальными связями и воспринимаемой угрозой коронавируса отсутствует, поскольку нет инструмента, который мог бы поддерживать качество социальных связей.

Таким образом, при низком уровне вовлеченности в использование ИКТ, социальный капитал, независимо от того, насколько он развит, не может служить буфером для минимизации угрозы связанной с распространением инфекции. Этот вывод подтверждается рядом исследований, подчёркивающих роль социальных медиа как важного ресурса для связи с родными и близкими, взаимоподдержки и улучшения субъективного благополучия в период стихийных бедствий и

пандемии (Багдасарян, 2021; Austin et al., 2012; Jean-Baptiste et al., 2020; Li et al., 2019; Neubaum et al., 2014; Dussaillant & Gussman, 2015).

Далее нас заинтересовал ответ на первый исследовательский вопрос, как различные аспекты вовлеченности в использование ИКТ («экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ») модерируют взаимосвязь социального капитала и воспринимаемой угрозой COVID-19 (первая тестируемая модель исследования, Рисунок 2.1). Анализ показал, что при низком разнообразии сфер использования ИКТ, взаимосвязь между «связывающим» социальным капиталом и воспринимаемой угрозой коронавируса была статистически незначимой. В то время как при высоком разнообразии сфер использования ИКТ была обнаружена значимая отрицательная взаимосвязь. Так, когда есть доступ к разнообразным источникам информации и онлайн-сервисам благодаря ИКТ, можно получить эмоциональную поддержку онлайн от «связывающего» социального капитала (семья, ближайшие родственники, друзья), в таком случае воспринимаемая угроза коронавируса будет низкой (Jean-Baptiste et al., 2020).

Далее, мы ответили на второй исследовательский вопрос, как различные аспекты вовлеченности в использование ИКТ («экономические действия в сети Интернет», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона», «разнообразие сфер использования ИКТ») модерируют связь между воспринимаемой угрозой COVID-19 и качеством социальных связей разного уровня близости (вторая тестируемая модель исследования, Рисунок 2.2).

Анализ показал, что при высокой вовлеченности в использование ИКТ с ростом воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции наблюдается сближение с семьей. Это можно объяснить воссоединением с членами семьи во время пандемии COVID-19 (Jean-Baptiste et al., 2022), попыткой восстановить связь, чтобы узнать о состоянии близких, пожилых родственников, проживающих далеко (Balki et al. 2022; DeJohn et al., 2024; Sixsmith, 2022). Ценность родных и взаимоотношений с ними выросла за время самоизоляции (Сидячева & Зотова, 2020). Это согласуется с предыдущими работами, в которых рассматривалось

использование средств ИКТ во время кризиса (например, угроза взрыва, снежная буря и т.п.), когда респонденты обращались к социальным сетям как к простому способу для проверки благополучия семьи (Austin et al., 2012). Для респондентов нашего исследования, которые мало используют ИКТ, данный эффект обнаружен не был.

Мы можем наблюдать иную картину касательно роли высокой вовлеченности в использование ИКТ во взаимосвязи воспринимаемой угрозы коронавируса с общением с друзьями. При высокой вовлеченности в использование ИКТ с ростом воспринимаемой угрозы коронавируса воспринимаемая близость друзьями не изменилась. Мы можем сделать вывод, что те, кто вовлечён в использование ИКТ, смогли адаптировать коммуникацию с друзьями к новым реалиям и стали интенсивнее использовать ИКТ для поддержания дружеских связей, вследствие чего связи с друзьями не претерпели ощутимого урона. Это может быть и потому, что преимущественно общение протекало онлайн и до наступления пандемии.

В то же время при слабой вовлеченности в использование ИКТ с ростом воспринимаемой угрозы COVID-19 заметно отдаление от друзей. Данный результат говорит о том, что технологически опосредованное общение с друзьями является действенным инструментом для поддержания прежнего уровня близости с друзьями, в период распространения заболевания. С ростом воспринимаемой угрозы заражения частота личных контактов с людьми, не входящими в узкий круг семьи, может представлять опасность и потому минимизируется; личное общение замещается технологически-опосредованным.

Особый интерес представляют данные о поддержании «слабых» связей. Так, при высокой вовлеченности в использование ИКТ с ростом воспринимаемой угрозы COVID-19 нет ослабления воспринимаемой близости с жителями России. Вероятно, срабатывает эффект общественной консолидации, солидарности и единства в условиях современных вызовов, т.к. все сограждане оказались в одной лодке. С помощью социальных медиа (блоги, форумы, социальные сети, сайты знакомств, новостные сайты, онлайн-игры и т.д.), приложений для получения

разных видов услуг (такси, онлайн-бронирования, доставки еды, сервисов онлайн-покупки/продажи и т.д.) респонденты могут чувствовать сопричастность к жителям страны, поддерживать и укреплять свои «слабые» связи, несмотря на локдаун и другие ограничительные меры из-за пандемии коронавируса (Багдасарян, 2021, с. 34). При слабой вовлеченности в использование ИКТ с ростом угрозы коронавируса воспринимаемая связь с согражданами становится более дистантной.

Похожая ситуация наблюдается и для восприятия связи с людьми во всем мире. При слабом использовании ИКТ с ростом воспринимаемой угрозы СОУГО -19 качество связей с людьми всего мира ослабевает, что вполне логично. При высокой вовлеченности в использование ИКТ с ростом воспринимаемой угрозы изменения в восприятии качества связи с людьми всего мира не наблюдается, что можно объяснить глобальной интернетизацией жизни. Можно предположить, что во время пандемии воспринимаемая близость с другими людьми в целом поддерживалась во многом посредством новых практик, сопряжённых с Интернетом от бытовых занятий (например, покупка товара из другой страны) до интеллектуальной деятельности (например, дистанционное участие в конференции).

При более детальном рассмотрении модерационной роли ИКТ через призму различных сфер применения ИКТ во взаимосвязи воспринимаемой угрозой коронавируса и социальных связей, мы видим, что ключевыми аспектами выступили «разнообразие сфер использования ИКТ» для «сильных» связей, а также «экономические действия» и «использование социальных сетей» для «слабых» связей.

Согласно полученным данным, при разнообразном использовании ИКТ и с ростом воспринимаемой угрозы коронавируса воспринимаемая близость с семьей усиливается. К разнообразным сферам применения ИКТ можно отнести: пользование компьютером (планшетом/ноутбуком) для работы и развлечений, пользование смартфоном для выхода в Интернет, ведение блога в Интернете, пользование обучающими онлайн-ресурсами и т.д. Так, разнообразное

использование ИКТ может способствовать созданию дополнительных возможностей для общения с близкими, участия в совместных онлайн -активностях с семьей. Это может укрепить качество связи с членами семьи, помочь им чувствовать себя ближе друг к другу в период стресса и неопределённо сти.

С исследовательской точки зрения кажется примечательным тот факт, что именно экономический аспект вовлеченности в использование ИКТ модерирует связь между воспринимаемой угрозой СОУГО-19 и качеством воспринимаемой близости с россиянами. К экономическим аспектам относится оплата услуг и/или покупок в интернет-магазинах, пользование электронными денежными системами, порталами для получения государственных услуг (медицина, образование, штрафы, налоги и др.), и онлайн-приложениями для получения других видов услуг (такси, онлайн-бронирования, заказ еды, запись в салон и т.д.). Так, через экономические действия с помощью ИКТ (например, продажа товара на «Авито») связь с россиянами никак не подвержена влиянию страхом перед коронавирусом. Однако если экономические действия с помощью технологий не совершаются, в поддержании контакта с согражданами нет мотивации, соответственно, с ростом воспринимаемой угрозы коронавируса связь ослабевает.

Также при высокой вовлеченности в использование социальных сетей (таких как «ВКонтакте», «Одноклассники» и т.д.) связь с россиянами не утрачивается в связи с ростом воспринимаемой угрозы коронавируса. В то время как при слабом пользовании социальными сетями с ростом воспринимаемой угрозы СОУГО-19 качество связи с другими жителями страны значительно снижается. При слабом использовании социальных сетей люди могут оставаться недостаточно информированными о текущей ситуации в стране, мерах предосторожности и других важных данных. Это может вызвать чувство изоляции и отчуждения от остального общества, что приводит к снижению воспринимаемой близости с согражданами.

Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о том, что пандемия СОУГО-19 стимулировала рост использования Интернета в различных

сферах жизни российских граждан и способствовала развитию цифровой экономики и общества.

2.5. Выводы к главе 2

По результатам исследования были сделаны следующие выводы:

1. Связи измерений социального капитала с воспринимаемой угрозой заражения коронавирусом носят неоднозначный характер. Проведённое исследование показывает, что рост «связывающего» социального капитала способствует снижению воспринимаемой угрозы заражения коронавирусом. Однако связь между «соединяющим» социальным капиталом и воспринимаемой угрозой коронавируса отсутствует. Так, «сильные» связи, сосредоточенные вокруг семьи и близких друзей, позволяют мобилизоваться во время пандемии и являются доминирующим источником информации, которому индивид доверяет.

2. Ограничение физических контактов из-за страха заражения новым вирусом и переживания его последствий приводит к излишней осторожности и к негативному отношению к общению в целом, наблюдается тенденция сокращения контактов с представителями т.н. «сильных» и «слабых» связей индивида. С ростом воспринимаемой угрозы СОУГО-19 снижается качество социальных связей, в частности, при низкой вовлеченности в использование ИКТ.

3. ИКТ служат инструментом для коммуникации и актуализации социальных связей. Уровень вовлеченности в использование современных средств коммуникации влияет на восприятие угрозы СОУГО-19. Так, при высокой вовлеченности в использование ИКТ высокий социальный капитал ослабляет воспринимаемую угрозу СОУГО-19. Компьютерно-опосредованная коммуникация предоставляет доступ к разнообразным источникам информации и онлайн-сервисам, благодаря которым можно получить эмоциональную поддержку онлайн от «связывающего» социального капитала (семья, ближайшие родственники, друзья), в таком случае воспринимаемая угроза коронавируса будет низкой.

4. При низком уровне вовлеченности в использование ИКТ, социальный капитал, независимо от того, насколько он высок, не может служить буфером для минимизации угрозы, связанной с распространением инфекции. Так, низкий уровень вовлеченности в использование ИКТ ослабляет качество связей респондентов с друзьями, другими россиянами и людьми в целом. В частности, невовлеченность в осуществление экономических операций через Интернет и в использование социальных сетей для коммуникации делает респондентов уязвимыми к ослаблению связей с другими согражданами при росте воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Был проведён аналитический обзор литературы, посвящённой изучению роли вовлеченности в использование информационно-коммуникационных технологий во взаимосвязи воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции и социального капитала.

В ходе данного исследования было выявлено, что индивидуальный социальный частично связан с воспринимаемой угрозой заражения СОУГО-19. «Связывающий» социальный капитал негативно предсказывает воспринимаемую угрозу коронавирусной инфекции, особенно при высокой вовлеченности в использование ИКТ, в то время как «соединяющий» социальный капитал не сопряжён с восприятием угрозы заражения СОУГО-19.

С ростом воспринимаемой угрозы коронавирусной инфекции ослабевает качество социальных связей, именно при низкой вовлеченности в использование ИКТ. Высокая вовлеченность в использование ИКТ в целом способствует укреплению «сильных» связей (семья, ближайшие родственники) в условиях высокой воспринимаемой угрозы заражения СОУГО-19. Низкий уровень вовлеченности в использование ИКТ напротив, ослабляет качество как «сильных» связей (друзья), так и «слабых» связей (россияне) в условиях высокой воспринимаемой угрозы заражения СОУГО-19.

Также исследование расширило понимание роли некоторых аспектов использования ИКТ («разнообразие сфер использования ИКТ», «экономические действия», «использование социальных сетей»).

Высокое разнообразие сфер использования ИКТ способствует укреплению «сильных» связей (семья, ближайшие родственники) в условиях высокой воспринимаемой угрозы заражения СОУГО-19.

Низкая вовлеченность в осуществление экономических действий с помощью ИКТ так же, как и низкая вовлеченность в использование социальных сетей, приводит ослаблению «слабых» связей (россияне) в условиях высокой воспринимаемой угрозы заражения СОУГО-19.

Данные, собранные в рамках проведённого исследования, были обработаны с использованием широкого диапазона математических и статистических методов. Для проверки ключевых для исследования вопросов был построен ряд иерархических регрессионных моделей, а также моделей с модерацией. Устойчивость значимых модерационных эффектов, описанных в работе, была выявлена с использованием дополнительной проверки с помощью процедуры бутстреппинга.

Результаты этого исследования имеют как теоретическую, так и практическую значимость. Данное исследование будет дополнением к существующим исследованиям, посвящённым анализу взаимосвязи угрозы COVID-19 и социального капитала. На примере российской выборки подробно исследованы различные аспекты использования информационно-коммуникационных технологий («разнообразие сфер использования ИКТ», «экономические действия», «коммуникация в социальных сетях», «использование смартфона») с целью понимания их роли в поддержке социального капитала на индивидуальном уровне в условиях пандемии.

Наше исследование имеет практическое значение, которое проявляется в нескольких аспектах. Полученные результаты могут способствовать продолжению изучения воздействия стихийных бедствий и эпидемий на социальный капитал, что поможет лучше понять ключевые факторы для эффективного управления кризисами и прогнозирования их социально-экономических последствий.

Во-вторых, выявление способов оптимизации коммуникации между различными структурами в условиях кризиса в контексте взаимосвязи восприятия угрозы COVID-19 и социального капитала на индивидуальном уровне позволит разработать рекомендации для улучшения взаимодействия между государственными органами, медицинскими учреждениями и общественностью.

В-третьих, полученные данные могут послужить основой для разработки мероприятий по укреплению социальных связей, повышению взаимодействия между различными группами населения и созданию резервов для преодоления серьёзных последствий пандемии.

В-четвертых, результаты исследования могут быть полезны для разработки стратегий развития цифровых технологий с учётом социальных и психологических факторов с целью повышения удобства и качества жизни граждан России в рамках национальной программы «Цифровая трансформация».

Ограничения настоящего исследования заключаются в следующем:

1. Из-за способа распространения приглашений на участие в исследовании и добровольного характера участия в опросе, выборка оказалась не сбалансированной по полу. Большее количество женщин в выборке может быть обусловлено их повышенным уровнем тревожности и страха перед COVID-19, что могло послужить мотивацией для участия в исследовании (Niño et al., 2021). Это подчёркивает необходимость изучения восприятия пандемии COVID-19 на более равномерной выборке.

2. Данное исследование было проведено в начале июня 2021 г. - во второй год пандемии и в период некоторого послабления строгих режимно-ограничительных мер. Можно предположить, что россияне уже свыклись со многими стрессогенными факторами, вызванными коронавирусной инфекцией (Багдасарян, Родионов 2022; с. 91). С июня 2021 г. больше половины российских регионов ввели обязательную вакцинацию от коронавируса для отдельных групп граждан (Акимкин и др., 2022).

3. Участникам исследования были заданы вопросы о том, болели ли они COVID-19, а также о наличии заболевших COVID-19 среди их родственников и знакомых. Вероятно, ответы на вопросы о перенесённом заболевании могли основываться на субъективных ощущениях респондентов, а не на медицинских данных.

4. Помимо этого, стоит отметить и то, что на момент проведения исследования в стране не был введён тотальный локдаун. В разных городах России карантинные меры и режим самоизоляции соблюдались по-своему, что могло повлиять на уровень восприятия угрозы коронавирусной инфекции респондентами. Вероятно, изучая эту проблему в разных временных отрезках, мы получили бы другие результаты (Багдасарян, 2021; с. 35).

5. В данном исследовании не контролировалось, из какого региона были респонденты. Респонденты были из разных городов России, но не из одного конкретного региона, где карантинные меры соблюдались бы однородно.

6. Также не контролировался и уровень дохода респондентов. Более состоятельные люди заняты на работах, которые часто связаны с меньшим количеством социальных контактов и общественным транспортом (Mongey et al., 2021), что могло бы также повлиять на восприятие коронавирусной угрозы.

7. Следует выделить и относительно высокий уровень цифровой грамотности респондентов. В исследовании смогли принять участие только те респонденты, которые обладают достаточным уровнем цифровой грамотности для пользования онлайн-сервисом опросов «Анкетолог.ру» (https://anketolog.ru). Как правило, пользователи данной платформы часто участвуют в различных исследованиях, предполагающих небольшое вознаграждение. Таким образом, люди, у которых нет возможности использовать средства ИКТ или с недостаточным уровнем цифровой грамотности, не смогли участвовать в нашем опросе.

К сожалению, нам не удалось расширить выборку путём привлечения респондентов вне онлайн-среды, так как во время проведения исследования власти рекомендовали соблюдать меры предосторожности и ограничить социальные контакты. Таким образом, не хватает опыта и восприятия определённой группы населения.

8. В соответствии с вышеупомянутыми пунктами представляется возможным, что вид выборки не обеспечивает достаточной основы для однозначных выводов обо всей генеральной совокупности россиян. Необходимо проведение дополнительных исследований на более совершенной выборке - однородной и большей по численности, чтобы получить более точные данные.

9. В данном исследовании мы не акцентировали различия между офлайн- и онлайн- социальным капиталом, т.к. во время пандемии коронавируса наблюдалась высокая конвергенция онлайн и офлайн миров. Онлайн- и офлайн- социальный капитал хотя и связаны между собой, являются

уникальными явлениями. Проведение различия между онлайн- и офлайн-социальным капиталом в исследованиях имело смысл, когда речь шла о ресурсах, полученных через людей, с которыми индивид иначе не был бы связан в реальном мире (например, Constant et al., 1996; Wohn et al., 2013).

Несмотря на то, что мы отметили отсутствие разграничения между онлайн-и офлайн- социальным капиталом как один из возможных недостатков проведённого исследования, стоит заметить, что в настоящее время средства ИКТ размывают границы между онлайн- и офлайн-сетями. Согласно последнем тренду, многие исследования не делают различий между онлайн- и офлайн- социальным капиталом ввиду распространённости использования средств ИКТ и увеличения степени связанности в цифровых сетях с теми людьми, с которыми мы знакомы в реальной жизни. Дискуссия о том, является ли виртуальный социальный капитал качественно лучше или хуже, уступает место более глубокому пониманию возможностей различных онлайн-платформ и способов онлайн-коммуникации (Spottswood & Wohn, 2020). Для исчерпывающего понимания роли ИКТ во взаимосвязи воспринимаемой угрозы коронавируса и социального капитала и были сформулированы исследовательские вопросы данной монографии.

Перспективами дальнейших исследований может стать улучшение репрезентативности выборки: выравнивание выборки по полу, выравнивание возрастных когорт, привлечение к исследованию жителей разных регионов и областей, учёт особенностей условий проживания респондентов и их материального положения, ориентация не только на пользующихся онлайн-сервисом для прохождения опроса и обладающих высоким уровнем цифровой грамотности.

Кроме того, относительно будущих исследований стоит отметить, что качество социальных связей следует изучать не только в ретроспективе, т.к. впечатления респондентов могут быть подвержены различным когнитивным эвристикам. В таком случае лонгитюдный дизайн исследования может стать более подходящим.

В существующей научной литературе подчёркивается, что социальное взаимодействие с людьми, находящимися на периферии наших социальных сетей, может способствовать социальному и эмоциональному благополучию (Sanderson & Dunn, 2014). Таким образом, дополнительные исследования, изучающие поддержание «слабых» связей в сравнении с «сильными», помогут выявить возможности компьютерно-опосредованной коммуникации, которые могут компенсировать отсутствие живого взаимодействия в связи с пандемией коронавирусной инфекции.

Далее мы планируем учесть и отношенческий компонент индивидуального социального капитала - личные качества россиян, которые влияют на взаимоотношения с другими людьми и определяют возможности для доступа к различным ресурсам. Так, для оценки личных качеств предлагается использовать русскоязычную версию методики Big Five Inventory-2 (Shchebetenko et al., 2020). Данная методика измеряет пять основополагающих черт личности, а также три аспекта каждой черты. Было бы интересно изучить, какие черты личности коррелируют с различными аспектами вовлеченности в ИКТ в период пандемии.

Помимо пятифакторного личностного опросника для оценки личностных качеств респондентов предлагается разработать методику на выявление четырёх типов групп: «корона-лоялистов», «корона-скептиков», «корона-паникёров» и «корона-диссидентов» (Voronov, 2021). При рассмотрении воспринимаемой угрозы коронавируса стоит обратить внимание и на аспект несоблюдения предписанных правил поведения в период пандемии, что позволит расширить понимание вероятной отрицательной стороны социального капитала.

В будущих исследованиях стоит также учесть, что средства ИКТ развиваются ежедневно, следовательно, предпочтения пользователей меняются (Куратова, 2022). Огремительный прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) преобразовывает и способы коммуникации между людьми ввиду интеграции ИИ в различные платформы, развития чат-ботов и голосовых

помощников для повышения эффективности общения и качества обслуживания (см. Carlbrmg et а1., 2023). Вероятно, автоматизация коммуникации с использованием ИИ может привести к уменьшению роли человека в некоторых аспектах общения, потере уникальных человеческих качеств, таких как эмпатия и способность к эмоциональной поддержке, снижению уровня эмоциональной связи и взаимопонимания между людьми.

Кроме того стоит отметить, что некоторые платформы и социальные сети компании «Мета»4 попали под запрет на территории Российской Федерации. Таким образом, для определения роли различных аспектов использования ИКТ во взаимосвязи воспринимаемой угрозы коронавируса и индивидуального социального капитала следует рестандартизировать методику для оценки вовлеченности в использование средств ИКТ.

Как показал опыт пандемии COVID-19, для успешного преодоления социально-экономических вызовов каждому человеку следует обладать компетенциями в области современных средств коммуникации (Счётная палата РФ, 2020). Видится необходимым изучить стратегии преодоления цифрового неравенства, чтобы обеспечить доступ к средствам ИКТ для тех групп населения, которые остаются за пределами цифрового пространства. Это поможет им не только воспользоваться преимуществами современных технологий, но и расширить свои социальные связи и ресурсы, способствуя укреплению их социального капитала.

Также в будущем следует рассмотреть большее число параметров социального капитала на групповом и социетальном уровне (различные виды доверия, нормы), изучить взаимосвязь между общественным здравоохранением и сообщениями в СМИ, многочисленными показателями здоровья, связанными с пандемией.

4 Признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ.

100

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акимкин, В. Г., Попова, А. Ю., Плоскирева, А. А., Углева, С. В., Семененко, Т. А., Пшеничная, Н. Ю., Ежлова, Е. Б., Летюшев, А. Н., Демина, Ю. В., Кузин, С. Н., Дубоделов, Д. В., Хафизов, К.Ф., Заволожин, В. А., Андреева, Е. Е., Микаилова, О. М., Дятлов, И. А., Кутырев, В. В., Троценко, О. Е., Балахонов, С. В., ... Мурадова, А. А. СОУГО-19. (2022). Эволюция пандемии в России. Сообщение I: проявления эпидемического процесса СОУГО-19. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии, 99(3), 269-286. https://doi.org/10.36233/0372-9311-276

2. Багдасарян, М. А. (2021). Информационно-коммуникационные технологии как способ поддержки социального капитала в условиях пандемии. Национальный психологический журнал, 4(44), 27-38. https://doi.org/10.11621/npj.2021.0403

3. Багдасарян, М. А., & Родионов, Г. Я. (2022). Роль ИКТ в поддержке субъективного благополучия россиян во время пандемии Covid-19. Мир психологии. Научно-методический журнал, 110(3), 115-127. https://doi.org/10.51944/20738528 2022 3 83

4. Банникова, Е. А., & Татарко, А. Н. (2021). Взаимосвязь воспринимаемых угроз, связанных с пандемией СОУГО-19 и социального капитала на индивидуальном уровне. Влияние пандемии на личность и общество: психологические механизмы и последствия. Институт психологии РАН. https://doi.org/10.38098/fund 21 0442 15

5. Бовина, И. Б. & Дворянчиков, Н. В. (2020) Поведение онлайн и офлайн: две реальности или одна? Психологическая наука и образование, 25(3), 101-115. https://doi.org/10.17759/pse.2020250309

6. Бойко, О., Медведева, Т., Ениколопов, С., Воронцова, О., & Казьмина, О. (2020). Психологическое состояние людей в период пандемии СОУГО-19 и мишени психологической работы. Психологические исследования, 13(70). https://doi.org/10.54359/ps.v13i70.196

7. Григорьев Л. М., Майхрович М. Я., Серова Д. А., Стародубцева М. Ф., Филиппова Е. С. (2022). Параметры пандемии 2020-2021 гг. по социокультурным

группам стран - прикладной анализ, Вестник международных организаций, 17(4), 7-37. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2022-04-01

8. Карпова, Л. С., Столяров, К. А., Поповцева, Н. М., Столярова, Т. П., & Даниленко, Д. М. (2022). Сравнение первых трех волн пандемии СОУГО-19 в России (2020-2021 гг.). Эпидемиология и Вакцинопрофилактика, 21(2), 416. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2022-21-2-4-16

9. Козырева, Л. Д., & Зверькова, С. А. (2017). Трансформация социальных связей молодёжи в информационном обществе. Социодинамика, 4, 94-104. https://doi.org/10.7256/2409-7144.2017.4.22732

10. Кочетков, В. В. (2022). Влияние пандемии СОУГО-19 на глобальную политику Век глобализации, 4(44), 73-84. https://doi.org/10.30884/vg1ob/2022.04.05

11. Крюкова Т. Л., & Екимчик О.А. (2019). Фаббинг как угроза благополучию близких отношений. Консультативная психология и психотерапия, 27(3), 61-76. https://doi.org/10.17759/cpp.2019270305

12. Кузнецова, Е., Карпова, Э., Ковальчук, Ю., Николаева, Е., & Удалова, В. (2020). Приверженность соблюдению мер самоизоляции в период пандемии СОУГО-19. Психологические исследования, 13(73). https://doi.org/10.54359/ps.v13i73.171

13. Куратова, Л. А. (2022). Особенности развития ИКТ в условиях пандемии СОУГО-19. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки, 2, 142-162. https://doi.org/10.15593/2224-9354/2022.2.10

14. Луковцева, З. В. (2020). Пандемия СОУГО-19 как социальный стрессор: факторы психолого-психиатрического риска (по материалам зарубежных исследований). Социальная психология и общество, 11 (4), 13-25. https://doi.org/10.17759/sps.2020110402

15. Миронова, А. А. (2022) Использование информационно-коммуникационных технологий и социальный капитал: природа взаимосвязи. Социальная психология и общество, 13(1), 5-21. https://doi.org/10.17759/sps.2022130101

16. Нестик, Т. А., & Журавлев, А. Л. (2021). Отношение к глобальным рискам: социально-психологический анализ и перспективы исследований. Разработка

понятий современной психологии. Москва: Институт психологии РАН, 503-537. https://doi.org/10.38098/thry 21 0439 15

17. Нестик, Т. А., & Задорин, И. В. (2020). Отношение россиян к глобальным рискам: социально-демографические и психологические факторы восприятия угроз. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 5, 4-28. https://doi.org/10.14515/ monitoring.2020.5.1700

18. Свенцицкий, А. Л., Почебут, Л. Г., Килошенко, М. И., Кузнецова, И. В., Марарица, Л. В., & Казанцева, Т. В. (2009). Социальный капитал и его формирование: социально-психологический подход. Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология, (3-2), 140-149.

19. Сидячева, Н. В., & Зотова, Л. Э. (2020). Ситуация вынужденной самоизоляции в период пандемии: психологический и академический аспекты. Современные наукоёмкие технологии, 5, 218-225.

20. Солдатова Г. У., Рассказова, Е. И., & Нестик, Т. А. (2017). Цифровое поколение России: компетентность и безопасность. М.: Смысл.

21. Солдатова, Г. У., & Войскунский, А. Е. (2021). Социально-когнитивная концепция цифровой социализации: новая экосистема и социальная эволюция психики. Психология. Журнал Высшей школы экономики, 18(3), 431-450. https://doi.org/10.17323/1813-8918-2021-3-431-450

22. Счётная палата РФ (2020). Цифровые технологии и кибербезопасность в контексте распространения COVID-19. Gov.Ru. https://ach.gov.ru/upload/pdf/Covid-19-digital.pdf (дата обращения 06 июня, 2021)

23. Татарко А. Н. (2021). Исследования социального капитала в поликультурном обществе: теоретико-методологические проблемы и важнейшие результаты. Социальная психология и общество, 12(4), 34-52. https://doi.org/10.17759/sps.2021120403

24. Татарко, А. Н. (2013). Культура, индивидуальный социальный капитал и предпринимательское поведение. Альманах современной науки и образования. 6(73), 165-167.

25. Татарко, А.Н., Макласова, Е.В., Лепшокова, З.Х., Галяпина, В.Н., Ефремова, М.В., Дубров, Д.И., Бульцева, М.А., Бушина, Е.В., & Миронова, А.А. (2020). Методика оценки вовлеченности в использование информационно -коммуникационных технологий. Социальная психология и общество, 11 (1), 159— 179. https://doi.org/10.17759/sps.2020110110

26. Фукуяма Ф. (2004). Доверие: Социальные добродетели и путь к процветанию. М.: ACT, Ермак.

27. Шихирев, П. Н. (2003). Природа социального капитала: социально-психологический подход. Общественные науки и современность, 2, 17-31.

28. Aassve, A., Alfani, G., Gandolfi, F., & Moglie, M. L. (2020). Pandemics and Social Capital: From the Spanish Flu of 1918-19 to COVID-19.

29. Aassve, A., Alfani, G., Gandolfi, F., & Moglie, M. L. (2021). Epidemics and trust: The case of the Spanish Flu. Health Economics, 30(4), 840-857. https://doi.org/10.1002/hec.4218

30. Abrams, E. M., & Greenhawt, M. (2020). Risk communication during COVID-19. The Journal of Allergy and Clinical Immunology in Practice, 8(6), 1791-1794. https://doi.org/10.1016/i.iaip.2020.04.012

31. Adam-Troian, J., & Bagci, S. C. (2021). The pathogen paradox: Evidence that perceived COVID-19 threat is associated with both pro- and anti-immigrant attitudes. International Review of Social Psychology, 34(1). https://doi.org/10.5334/irsp.469

32. Albrecht, F. (2018). Natural hazard events and social capital: the social impact of natural disasters. Disasters, 42(2), 336-360. https://doi.org/10.1111/disa.12246

33. Aldrich D. P. (2010). Fixing Recovery: Social Capital in Post-Crisis Resilience. Journal of Homeland Security, 6, 1 -16.

34. Aldrich D. P. (2012). Building resilience: Social capital in post-disaster recovery. Chicago: University of Chicago Press.

35. Aldrich, D. P., & Meyer, M. A. (2015). Social capital and community resilience. The American Behavioral Scientist, 59(2), 254-269. https://doi.org/10.1177/0002764214550299

36. Ammar, A., Chtourou, H., Boukhris, O., Trabelsi, K., Masmoudi, L., Brach, M., Bouaziz, B., Bentlage, E., How, D., Ahmed, M., Mueller, P., Mueller, N., Hsouna, H., Aloui, A., Hammouda, O., Paineiras-Domingos, L., Braakman-Jansen, A., Wrede, C., Bastoni, S., ... on behalf of the ECLB-COVID19 Consortium. (2020). COVID-19 home confinement negatively impacts social participation and life satisfaction: A worldwide multicenter study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(17), 6237. https://doi.org/10.3390/iierph17176237

37. Apaolaza, V., Paredes, M. R., Hartmann, P., García-Merino, J. D., & Marcos, A. (2022). The effect of threat and fear of COVID-19 on booking intentions of full board hotels: The roles of perceived coping efficacy and present-hedonism orientation. International Journal of Hospitality Management, 105(103255), 103255. https://doi.org/10.1016/i.iihm.2022.103255

38. Ashique, S., Mishra, N., Mohanto, S., Garg, A., Taghizadeh-Hesary, F., Gowda, B. H. J., & Chellappan, D. K. (2024). Application of artificial intelligence (AI) to control COVID-19 pandemic: Current status and future prospects. Heliyon, 10(4), e25754. https: //doi .org/10.1016/i .heliyon.2024.e25754

39. Austin, L., Fisher Liu, B., & Jin, Y. (2012). How audiences seek out crisis information: Exploring the social-mediated crisis communication model. Journal of Applied Communication Research: JACR, 40(2), 188-207. https://doi.org/10.1080/00909882.2012.654498

40. Balki, E., Hayes, N., & Holland, C. (2022). The impact of social isolation, loneliness, and technology use during the COVID-19 pandemic on health-related quality of life: Observational cross-sectional study. Journal of Medical Internet Research, 24(10), e41536. https://doi.org/10.2196/41536

41. Barrios, J. M., Benmelech, E., Hochberg, Y. V., Sapienza, P., & Zingales, L. (2021). Civic capital and social distancing during the Covid-19 pandemic^. Journal of Public Economics, 193(104310), 104310. https://doi.org/10.1016/i .ipubeco.2020.104310

42. Bartscher, A. K., Seitz, S., Siegloch, S., Slotwinski, M., & Wehrhofer, N. (2021). Social capital and the spread of covid-19: Insights from European countries. Journal of Health Economics, 80(102531), 102531. https://doi.org/10.1016/J.Jhealeco.2021.102531

43. Bian, Y., Miao, X., Lu, X., Ma, X., & Guo, X. (2020). The emergence of a COVID-19 related social capital: The case of China. International Journal of Sociology, 50(5), 419-433. https://doi.org/10.1080/00207659.2020.1802141

44. Blair, R. A., Morse, B. S., & Tsai, L. L. (2017). Public health and public trust: Survey evidence from the Ebola Virus Disease epidemic in Liberia. Social Science & Medicine (1982), 172, 89-97. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2016.11.016

45. Borgonovi, F., & Andrieu, E. (2020). Bowling together by bowling alone: Social capital and COVID-19. Social Science & Medicine (1982), 265(113501), 113501. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113501

46. Bourdieu, P. (1986). Forms of capital. In J. E. Richardson (Ed.), Handbook of theory and research for the sociology of education (pp. 241-258). Greenwood Press.

47. Brooks, S. K., Webster, R. K., Smith, L. E., Woodland, L., Wessely, S., Greenberg, N., & Rubin, G. J. (2020). The psychological impact of quarantine and how to reduce it: rapid review of the evidence. Lancet, 395(10227), 912-920. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(20)30460-8

48. Burke, M., Kraut, R., & Marlow, C. (2011). Social capital on Facebook: Differentiating uses and users. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems.

49. Burt R. S. Structural Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge, Mass: Harvard University Press, 1992.

50. Burt, R. S. (1983). Range. In R. S. Burt & M. J. Minor (Eds.), Applied Network Analysis (pp. 176-194). Beverly Hills: Sage.

51. Carlbring, P., Hadjistavropoulos, H., Kleiboer, A., & Andersson, G. (2023). A new era in Internet interventions: The advent of Chat-GPT and AI-assisted therapist guidance. Internet Interventions, 32(100621), 100621. https: //doi .org/10.1016/j .invent.2023.100621

52. Castellacci F., Tveito, V. (2016) The effects of ICTs on wellbeing: a survey and a theoretical framework. Technical report. Centre for Technology, Innovation and Culture, University of Oslo.

53. Cauberghe, V., Van Wesenbeeck, I., De Jans, S., Hudders, L., & Ponnet, K. (2021). How adolescents use social media to cope with feelings of loneliness and anxiety during COVID-19 lockdown. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 24(4), 250257. https://doi.org/10.1089/cyber.2020.0478

54. Chen, S., Niu, M., & Ngai, C. S. B. (2024). What is the next step of ICT development? The changes of ICT use in promoting elderly healthcare access: A systematic literature review. Heliyon,10(3), e25197. https: //doi .org/10.1016/j .heliyon.2024.e25197

55. Chuang, Y.-C., Huang, Y.-L., Tseng, K.-C., Yen, C.-H., & Yang, L.-H. (2015). Social capital and health-protective behavior intentions in an influenza pandemic. PloS One, 10(4), e0122970. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0122970

56. Claridge, T. (2020). Individual social capital and COVID-19. Institute for Social Capital. URL: https://www.socialcapitalresearch.com/individual-social-capital-and-covid-19 (дата обращения 16 июня, 2020)

57. Clark, J. L., Algoe, S. B., & Green, M. C. (2018). Social network sites and well-being: The role of social connection. Current Directions in Psychological Science, 27(1), 32-37. https://doi.org/10.1177/0963721417730833

58. Cohn, S. (2018). Epidemics. Hate and compassion from the plague of Athens to AIDS. Oxford University Press.

59. Coleman, J. S. (1988) Social capital in the creation of human capital. American Journal of Sociology. 94 (Supplement). pp. S95-S120

60. Constant, D., Sproull, L., & Kiesler, S. (1996). The kindness of strangers: The usefulness of electronic weak ties for technical advice. Organization Science, 7(2), 119135. https://doi.org/10.1287/orsc.7.2.119

61. Conway, L. G., III, Woodard, S. R., & Zubrod, A. (2020). Social psychological measurements of COVID-19: Coronavirus perceived threat, government response, impacts, and experiences questionnaires. In PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/z2x9a

62. Cristea, T. S., Snijders, C., Matzat, U., & Kleingeld, A. (2024). Do 21st-century skills make you less lonely? The relation between 21st-century skills, social media

usage, and students' loneliness during the COVID-19 pandemic. Heliyon, 10(3), e25899. https://doi.org/10.1016/jheliyon.2024.e25899

63. de Zwart, O., Veldhuijzen, I. K., Elam, G., Aro, A. R., Abraham, T., Bishop, G. D., Voeten, H. A. C. M., Richardus, J. H., & Brug, J. (2009). Perceived threat, risk perception, and efficacy beliefs related to SARS and other (emerging) infectious diseases: Results of an international survey. International Journal of Behavioral Medicine, 16(1), 30-40. https://doi.org/10.1007/s12529-008-9008-2

64. DeJohn, A. D., Widener, M. J., Wilson, K., & Mihailidis, A. (2024). "It's not at all the same as being in the same room, being in the same space": Older adult technology use and activity place modification during COVID-19 lockdown. SSM. Qualitative Research in Health, 5(100401), 100401. https://doi.org/10.1016/jssmqr.2024.100401

65. Delhey, J., Hess, S., Boehnke, K., Deutsch, F., Eichhorn, J., Kühnen, U., & Welzel, C. (2023). Life satisfaction during the COVID-19 pandemic: The role of human, economic, social, and psychological capital. Journal of Happiness Studies, 24(7), 22012222. https://doi.org/10.1007/s10902-023-00676-w

66. Drouin, M., McDaniel, B. T., Pater, J., & Toscos, T. (2020). How parents and their children used social media and technology at the beginning of the COVID-19 pandemic and associations with anxiety. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 23(11), 727-736. https://doi.org/10.1089/cyber.2020.0284

67. Dussaillant, F., & Guzman, E. (2014). Trust via disasters: the case of Chile's 2010 earthquake. Disasters, 38(4), 808-832. https://doi.org/10.1111/disa.12077

68. Dutta, U. P., Gupta, H., & Sengupta, P. P. (2019). ICT and health outcome nexus in 30 selected Asian countries: Fresh evidence from panel data analysis. Technology in Society, 59(101184), 101184. https://doi.org/10.1016/i .techsoc.2019.101184

69. Dynes, R. (2006). Social capital: Dealing with community emergencies. Homeland Security Affairs, 2. https://www.hsaj.org/articles/168

70. Eisma, M. C., Boelen, P. A., & Lenferink, L. I. M. (2020). Prolonged grief disorder following the Coronavirus (COVID-19) pandemic. Psychiatry Research, 288(113031), 113031. https://doi.org/10.1016/jpsychres.2020.113031

71. Ellison, N. B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2011). Connection strategies: Social capital implications of Facebook-enabled communication practices. New Media & Society, 13(6), 873-892. https://doi.org/10.1177/1461444810385389

72. Escobar-Viera, C. G., Shensa, A., Bowman, N. D., Sidani, J. E., Knight, J., James, A. E., & Primack, B. A. (2018). Passive and active social media use and depressive symptoms among United States adults. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 21(7), 437-443. https://doi.org/10.1089/cyber.2017.0668

73. Field, J. (2008) Social Capital. Routledge, London

74. Fischhoff, B., Slovic, P., Lichtenstein, S., Read, S., & Combs, B. (1978). How safe is safe enough? A psychometric study of attitudes towards technological risks and benefits. Policy Sciences, 9(2), 127-152. https://doi.org/10.1007/bf00143739

75. Fofana, N. K., Latif, F., Sarfraz, S., Bilal, Bashir, M. F., & Komal, B. (2020). Fear and agony of the pandemic leading to stress and mental illness: An emerging crisis in the novel coronavirus (COVID-19) outbreak. Psychiatry Research, 291(113230), 113230. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2020.113230

76. Freeston, M., Tiplady, A., Mawn, L., Bottesi, G., & Thwaites, S. (2020). Towards a model of uncertainty distress in the context of Coronavirus (COVID-19). Cognitive Behaviour Therapist, 13(e31). https://doi.org/10.1017/s1754470x2000029x

77. Friedkin, N. (1982). Information flow through strong and weak ties in inter-organizational social networks. Social Networks, 3(4), 273-285.

78. Gallotti, R., Valle, F., Castaldo, N., Sacco, P., & De Domenico, M. (2020). Assessing the risks of 'infodemics' in response to COVID-19 epidemics. Nature Human Behaviour, 4(12), 1285-1293. https://doi.org/10.1038/s41562-020-00994-6

79. Gambin, M., S^kowski, M., Wozniak-Prus, M., Wnuk, A., Oleksy, T., Cudo, A., Hansen, K., Huflejt-Lukasik, M., Kubicka, K., Lys, A. E., Gorgol, J., Holas, P., Kmita, G., Lojek, E., & Maison, D. (2021). Generalized anxiety and depressive symptoms in various age groups during the COVID-19 lockdown in Poland. Specific predictors and differences in symptoms severity. Comprehensive Psychiatry, 105(152222), 152222. https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2020.152222

80. Garbe, L., Rau, R., & Toppe, T. (2020). Influence of perceived threat of Covid-19 and HEXACO personality traits on toilet paper stockpiling. PloS One, 15(6), e0234232. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0234232

81. Gibbons, M. C., Fleisher, L., Slamon, R. E., Bass, S., Kandadai, V., & Beck, J. R. (2011). Exploring the potential of web 2.0 to address health disparities. Journal of Health Communication, 16(sup1), 77-89. https://doi.org/10.1080/10810730.2011.596916

82. Granovetter M. (1973). The Strength of Weak Ties // American Journal of Sociology, 78(6), 1360-1380.

83. Granovetter, M. (1974). Getting a job: A study of contacts and careers. Chicago: University of Chicago Press.

84. Granovetter, M. (1983). The strength of weak ties: A network theory revisited. Sociological Theory, 1, 201. https://doi.org/10.2307/202051

85. Gregson, S., Terceira, N., Mushati, P., Nyamukapa, C., & Campbell, C. (2004). Community group participation: Social Science & Medicine (1982), 58(11), 2119-2132. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2003.09.001

86. Groarke, J. M., Berry, E., Graham-Wisener, L., McKenna-Plumley, P. E., McGlinchey, E., & Armour, C. (2020). Loneliness in the UK during the COVID-19 pandemic: Cross-sectional results from the COVID-19 Psychological Wellbeing Study. PloS One, 15(9), e0239698. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239698

87. Gullo, S., Misici, I., Teti, A., Liuzzi, M., & Chiara, E. (2021). Going through the lockdown: a longitudinal study on the psychological consequences of the coronavirus pandemic. Research in Psychotherapy Psychopathology Process and Outcome, 23(3). https://doi.org/10.4081/ripppo.2020.494

88. Haas, C. (2020). Coronavirus and risk analysis. Risk Analysis: An Official Publication of the Society for Risk Analysis, 40(4), 660-661. https://doi.org/10.1111/risa.13481

89. Hadjidemetriou, G. M., Sasidharan, M., Kouyialis, G., & Parlikad, A. K. (2020). The impact of government measures and human mobility trend on COVID-19 related

deaths in the UK. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 6(100167), 100167. https://doi.org/10.1016/j .trip.2020.100167

90. Hampton, K., & Wellman, B. (2003). Neighboring in netville: How the Internet supports community and social capital in a wired suburb. City & Community, 2(4), 277311. https://doi.org/10.1046/j.1535-6841.2003.00057.x

91. Hanifan, L. J. (1916). The rural school Community Center. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 67(1), 130-138. https://doi.org/10.1177/000271621606700118

92. Hayes, A.F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process. analysis: Methodology in the social sciences. New York: Guilford Press.

93. Helliwell, J. F., Huang, H., & Wang, S. (2014). Social capital and well-being in times of crisis. Journal of Happiness Studies, 15(1), 145-162. https://doi.org/10.1007/s10902-013-9441-z

94. Holtgrave, D. R., & Crosby, R. A. (2004). Social determinants of tuberculosis case rates in the United States. American Journal of Preventive Medicine, 26(2), 159-162. https://doi.org/10.1016/jamepre.2003.10.014

95. Hurlbert, J. S., Haines, V. A., & Beggs, J. J. (2000). Core networks and tie activation: What kinds of routine networks allocate resources in nonroutine situations? American Sociological Review, 65(4), 598. https://doi.org/10.2307/2657385

96. Inglehart R. Modernization and Post-Modernization: Cultural, Economic, and Political Change in 43 Societies. New Jersey, 1997.

97. Jean-Baptiste, C. O., Herring, R. P., Beeson, W. L., Dos Santos, H., & Banta, J. E. (2020). Stressful life events and social capital during the early phase of COVID-19 in the U.S. Social Sciences & Humanities Open, 2(1), 100057. https://doi.org/10.1016/issaho.2020.100057

98. Joshi, D., & Patwardhan, D. M. (2020). An analysis of mental health of social media users using unsupervised approach. Computers in Human Behavior Reports, 2(100036), 100036. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100036

99. Jurcik, T., Jarvis, G. E., Zeleskov Doric, J., Krasavtseva, Y., Yaltonskaya, A., Ogiwara, K., Sasaki, J., Dubois, S., & Grigoryan, K. (2021). Adapting mental health

services to the COVID-19 pandemic: reflections from professionals in four countries. Counselling Psychology Quarterly, 34(3-4), 649-675.

https://doi.org/10.1080/09515070.2020.1785846

100. Kawachi, I., Kennedy, B. P., & Glass, R. (1999). Social capital and self-rated health: a contextual analysis. American Journal of Public Health, 89(8), 1187-1193. https://doi.org/10.2105/ajph.89.8.1187

101. Kawachi, I., Kennedy, B. P., Lochner, K., & Prothrow-Stith, D. (1997). Social capital, income inequality, and mortality. American Journal of Public Health, 87(9), 1491-1498. https://doi.org/10.2105/ajph.87.9.1491

102. Kawachi, I., Subramanian, S. V., & Kim, D. (2008). Social capital and health. In Social Capital and Health, (pp. 1-26). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-71311-3 14

103. Keeping your distance to stay safe. (2020). APA. https://www.apa.org/practice/programs/dmhi/research-information/social-distancing

104. Killingray, D., & Phillips, H. (Eds.). (2003). The Spanish influenza pandemic of 1918-1919. Routledge.

105. Klinenberg, E. (2003). Heat Wave: A Social Autopsy of Disaster in Chicago. University of Chicago Press.

106. Koban, K., Neureiter, A., Stevic, A., & Matthes, J. (2022). The COVID-19 infodemic at your fingertips. Reciprocal relationships between COVID-19 information FOMO, bedtime smartphone news engagement, and daytime tiredness over time. Computers in Human Behavior, 130(107175), 107175. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107175

107. Krackhardt, D. (1992). The strength of strong ties: The importance of philos in organizations. In N. Nohria & R. G. Eccles (Eds.), Networks and organizations: Structure, form, and action. Boston: Harvard Business School Press.

108. Kraut, R., & Burke, M. (2015). Internet use and psychological well-being: Effects of activity and audience. Communications of the ACM, 58(12), 94-100. https://doi.org/10.1145/2739043

109. Kuchler, T., Russel, D., & Stroebel, J. (2020). The geographic spread of COVID-19 correlates with the structure of social networks as measured by Facebook. NBER WorkingPapers. https://ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/26990.html

110. Leppin, A., & Aro, A. R. (2009). Risk perceptions related to SARS and avian influenza: Theoretical foundations of current empirical research. International Journal of Behavioral Medicine, 16(1), 7-29. https://doi.org/10.1007/s12529-008-9002-8

111. Li, J., Stephens, K. K., Zhu, Y., & Murthy, D. (2019). Using social media to call for help in Hurricane Harvey: Bonding emotion, culture, and community relationships. International Journal of Disaster Risk Reduction: IJDRR, 38(101212), 101212. https://doi.org/10.1016/uidrr.2019.101212

112. Lin, N. (2000). Inequality in Social Capital. Contemporary Sociology, 29(6), 785. https://doi.org/10.2307/2654086

113. Lin, N. (2001). Social Capital: A Theory of Social Structure and Action. Cambridge University Press.

114. Ling, Rich & Yttri, Birgitte & Anderson, Ben & DeDuchia, Debora. (2003). Mobile communication and social capital in Europe. Mobile Democracy: Essays on Society, Self and Politics.

115. Luo, M., Guo, L., Yu, M., Jiang, W., & Wang, H. (2020). The psychological and mental impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on medical staff and general public - A systematic review and meta-analysis. Psychiatry Research, 291(113190), 113190. https://doi.org/10.1016/i .psychres.2020.113190

116. Lwin, M. O., Lee, S. Y., Panchapakesan, C., & Tandoc, E. (2023). Mainstream news media's role in public health communication during crises: Assessment of coverage and correction of COVID-19 misinformation. Health Communication, 38(1), 160-168. https://doi.org/10.1080/10410236.2021.1937842

117. Macinko, J., & Starfield, B. (2001). The utility of social capital in research on health determinants. The Milbank Quarterly, 79(3), 387-427. https://doi.org/10.1111/1468-0009.00213

118. Makridis, C. A., & Wu, C. (2021). How social capital helps communities weather the COVID-19 pandemic. PloS One, 76(1), e0245135. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0245135

119. Markowitz, D. M., Shoots-Reinhard, B., Peters, E., Silverstein, M. C., Goodwin, R., & Bjalkebring, P. (2021). Dehumanization during the COVID-19 pandemic. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.634543

120. Mazza, M., Marano, G., Lai, C., Janiri, L., & Sani, G. (2020). Danger in danger: Interpersonal violence during COVID-19 quarantine. Psychiatry Research, 289(113046), 113046. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2020.113046

121. Mediascope представила данные об аудитории интернета в России. (2020). Исследовательская компания Mediascope. URL: https://mediascope.net/news/1209287/7sphrase id=276075 (дата обращения 20 июня, 2020)

122. Mongey, S., Pilossoph, L., & Weinberg, A. (2021). Which workers bear the burden of social distancing? Journal of Economic Inequality, 19(3), 509-526. https://doi.org/10.1007/s10888-021-09487-6

123. Moore, R. C., Lee, A., Hancock, J. T., Halley, M., & Linos, E. (2020). Experience with social distancing early in the COVID-19 pandemic in the United States: Implications for public health messaging. In bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.08.20057067

124. Morahan-Martin, J., & Schumacher, P. (2003). Loneliness and social uses of the Internet. Computers in Human Behavior, 19(6), 659-671. https://doi.org/10.1016/s0747-5632(03)00040-2

125. Naguy, A., Moodliar-Rensburg, S., & Alamiri, B. (2020). Coronaphobia and chronophobia - A psychiatric perspective. Asian Journal of Psychiatry, 51(102050), 102050. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2020.102050

126. Necho, M., Tsehay, M., Birkie, M., Biset, G., & Tadesse, E. (2021). Prevalence of anxiety, depression, and psychological distress among the general population during the COVID-19 pandemic: A systematic review and meta-analysis. The International

Journal of Social Psychiatry, 67(7), 892-906.

https://doi.org/10.1177/00207640211003121

127. Neubaum, G., Rösner, L., Rosenthal-von der Pütten, A. M., & Krämer, N. C. (2014). Psychosocial functions of social media usage in a disaster situation: A multi-methodological approach. Computers in Human Behavior, 34, 28-38. https://doi.org/10.1016/ichb.2014.01.021

128. Nguyen, T. M., & Le, G. N. H. (2021). The influence of COVID-19 stress on psychological well-being among Vietnamese adults: The role of self-compassion and gratitude. Traumatology, 27(1), 86-97. https://doi.org/10.1037/trm0000295

129. Nie, N., & Erbring, L. (2002). Internet and Society: A Preliminary Report. IT &Society, 1, 275-283.

130. Niño, M., Harris, C., Drawve, G., & Fitzpatrick, K. M. (2021). Race and ethnicity, gender, and age on perceived threats and fear of COVID-19: Evidence from two national data sources. SSM - Population Health, 73(100717), 100717. https://doi.org/10.1016/issmph.2020.100717

131. Osofsky, J. D., Osofsky, H. J., & Mamon, L. Y. (2020). Psychological and social impact of COVID-19. Psychological Trauma: Theory, Research, Practice and Policy, 12(5), 468-469. https://doi.org/10.1037/tra0000656

132. Pennington, N. (2021a). Communication outside of the home through social media during COVID-19. Computers in Human Behavior Reports, 4(100118), 100118. https://doi.org/10.1016/ichbr.2021.100118

133. Pennington, N. (2021b). Quitting social media: a qualitative exploration of communication outcomes. Qualitative Research Reports in Communication, 22(1), 3038. https://doi.org/10.1080/17459435.2020.1817140

134. Pickering, J. M., & King, J. L. (1995). Hardwiring weak ties: Interorganizational computer-mediated communication, occupational communities, and organizational change. Organization Science, 6(4), 479-486.

135. Pitas, N., & Ehmer, C. (2020). Social capital in the response to COVID-19. American Journal of Health Promotion: AJHP, 34(8), 942-944. https://doi.org/10.1177/0890117120924531

136. Prakash, J., Chatterjee, K., & Srivastava, K. (2020). Industrial impact of COVID-19 pandemic: Mental health perspective. Industrial Psychiatry Journal, 29(1), 9. https://doi.org/10.4103/ipi.ipi 39 20

137. Putnam, R. D. (1995). Bowling Alone: America's Declining Social Capital. Journal of Democracy, 6, 65-78.

138. Putnam, R. D. (2000). Bowling alone: The collapse and revival of American community. New York: Simon & Schuster.

139. Qu, J.-M., Cao, B., & Chen, R.-C. (2021). Respiratory virus and COVID-19. In COVID-19 (pp. 1-6). Elsevier.

140. Reininger, B. M., Rahbar, M. H., Lee, M., Chen, Z., Alam, S. R., Pope, J., & Adams, B. (2013). Social capital and disaster preparedness among low income Mexican Americans in a disaster prone area. Social Science & Medicine (1982), 83, 50-60. https://doi.org/10.1016/isocscimed.2013.01.037

141. Resnick P. Beyond Bowling Together: Sociotechnical Capital. In J. Carroll (ed.). HCI in the New Millenium. Boston MA: Addison-Wesley, 2001. P. 247—272.

142. Riphagen J., Kanfer A. How Does E-mail Affect Our Lives? Champaign-Urbana, IL: National Center for Supercomputing Applications, 1997.

143. Roberts, J. A., & David, M. E. (2016). My life has become a major distraction from my cell phone: Partner phubbing and relationship satisfaction among romantic partners. Computers in Human Behavior, 54, 134-141. https://doi.org/10.1016/jchb.2015.07.058

144. Rocha, Y. M., de Moura, G. A., Desiderio, G. A., de Oliveira, C. H., Louren5o, F. D., & de Figueiredo Nicolete, L. D. (2023). The impact of fake news on social media and its influence on health during the COVID-19 pandemic: a systematic review.

Zeitschrift Für Gesundheitswissenschaften [Journal of Public Health], 31(7), 10071016. https://doi.org/10.1007/s10389-021-01658-z

145. Rönnerstrand, B. (2013). Social capital and immunization against the 2009 A(H1N1) pandemic in Sweden. Scandinavian Journal of Public Health, 41(8), 853859. https://doi.org/10.1177/1403494813494975

146. Rubin, G. J., Amlot, R., Page, L., & Wessely, S. (2009). Public perceptions, anxiety, and behaviour change in relation to the swine flu outbreak: cross sectional telephone survey. BMJ, 339(jul02 3), b2651-b2651. https://doi.org/10.1136/bmi .b2651

147. Sakki, I., & Castren, L. (2022). Dehumanization through humour and conspiracies in online hate towards Chinese people during the COVID-19 pandemic. The British Journal of Social Psychology, 61(4), 1418-1438. https://doi.org/10.1111/biso.12543

148. Sandstrom, G. M., & Dunn, E. W. (2014). Social interactions and well-being: The surprising power of weak ties. Personality & Social Psychology Bulletin, 40(7), 910922. https://doi.org/10.1177/0146167214529799

149. Schuller, T. (2000). Social and human capital: The search for appropriate techno methodology. Policy Studies, 21(1), 25-35. https://doi.org/10.1080/014428700113991

150. Shabahang, R., Aruguete, M. S., & Shim, H. (2021). Online news addiction: Future anxiety, fear of missing out on news, and interpersonal trust contribute to excessive online news consumption. Online Journal of Communication and Media Technologies, 11 (2), e202105. https://doi.org/10.30935/oi cmt/10822

151. Shahzad, F., Du, J., Khan, I., Fateh, A., Shahbaz, M., Abbas, A., & Wattoo, M. U. (2020). Perceived threat of COVID-19 contagion and frontline paramedics' agonistic behaviour: Employing a stressor-strain-outcome perspective. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(14), 5102. https: //doi .org/10.3390/ii erph17145102

152. Shchebetenko, S., Kalugin, A. Y., Mishkevich, A. M., Soto, C. J., & John, O. P. (2020). Measurement invariance and sex and age differences of the Big Five Inventory -2: Evidence from the Russian version. Assessment, 27(3), 472-486. https://doi.org/10.1177/1073191119860901

153. Shi, J., Zhang, J., Lun, S. W., & Wang, X. (2023). I Am Not a Full Person: Perceiving threat of COVID-19 leads to self-dehumanization. Current Research in Ecological and Social Psychology, 5(100161), 100161. https://doi.org/10.1016/jcresp.2023.100161

154. Shukhratovna, A. N., Ashuralievna, M. L., & Salikhovna, K. D. (2021). Conspirological theories of origin pandemic COVID-19 ethical issues in dealing with

the pandemic. Annals of the Romanian Society for Cell Biology, 6250-6261. https://www.annalsofrscb.ro/index.php/iournal/article/view/792

155. Sigurvinsdottir, R., Thorisdottir, I. E., & Gylfason, H. F. (2020). The impact of COVID-19 on mental health: The role of locus on control and internet use. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(19), 6985. https://doi.org/10.3390/iierph17196985

156. Sim, K. (2004). The psychological impact of SARS: a matter of heart and mind. Journal de l'Association Medícale Canadienne [Canadian Medical Association Journal], 170(5), 811-812. https://doi.org/10.1503/cmai.1032003

157. Sixsmith, A., Horst, B. R., Simeonov, D., & Mihailidis, A. (2022). Older people's use of digital technology during the COVID-19 pandemic. Bulletin of Science, Technology & Society, 42(1-2), 19-24. https://doi.org/10.1177/02704676221094731

158. Smith, R. D. (2006). Responding to global infectious disease outbreaks: Lessons from SARS on the role of risk perception, communication and management. Social Science & Medicine (1982) ,63(12), 3113-3123. https://doi.org/10.1016/i.socscimed.2006.08.004

159. Son, C., Hegde, S., Smith, A., Wang, X., & Sasangohar, F. (2020). Effects of COVID-19 on college students' mental health in the United States: Interview survey study. Journal of Medical Internet Research, 22(9), e21279. https://doi.org/10.2196/21279

160. Song, H., & So, J. (2023). Message fatigue beyond the health message context: a replication and further extension of So et al. (2017). Human Communication Research, 49(3), 339-344. https://doi.org/10.1093/hcr/hqad021

161. Spottswood, E. L., & Wohn, D. Y. (2020). Online social capital: recent trends in research. Current Opinion in Psychology, 36, 147-152. https://doi.org/10.1016/icopsyc.2020.07.031

162. Srivastava, L. (2005). Mobile phones and the evolution of social behaviour. Behaviour & Information Technology, 24(2), 111-129. https://doi.org/10.1080/01449290512331321910

163. Steinfield, C., Ellison, N. B., & Lampe, C. (2008). Social capital, self-esteem, and use of online social network sites: A longitudinal analysis. Journal of Applied Developmental Psychology, 29(6), 434-445. https://doi.org/10.1016/iappdev.2008.07.002

164. Tatarko, A., Jurcik, T., & Boehnke, K. (2022). Social capital and the COVID-19 pandemic threat: The Russian experience. Frontiers in Sociology, 7. https://doi.org/10.3389/fsoc.2022.957215

165. Toya, H., & Skidmore, M. (2014). Do natural disasters enhance societal trust? Kyklos: International Review for Social Sciences, 67(2), 255-279. https://doi.org/10.1111/kykl.12053

166. Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 5(2), 207-232. https://doi.org/10.1016/0010-0285(73)90033-9

167. Urry, J. (2002). Mobility and Proximity, Sociology, 36, 2, 255-74.

168. Vacondio, M., Priolo, G., Dickert, S., & Bonini, N. (2021). Worry, perceived threat and media communication as predictors of self-protective behaviors during the COVID-19 outbreak in Europe. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.577992

169. Van Der Gaag, M., & Webber, M. (2008). Measurement of individual social capital. In Social Capital and Health (pp. 29-49). Springer New York.

170. van Tilburg, T. G., Steinmetz, S., Stolte, E., van der Roest, H., & de Vries, D. H. (2021). Loneliness and mental health during the COVID-19 pandemic: A study among Dutch older adults. The Journals of Gerontology. Series B, Psychological Sciences and Social Sciences, 76(7), e249-e255. https://doi.org/10.1093/geronb/gbaa111

171. Varian, H. R. and Farrell, J. and Farrell, J. V. and Shapiro, C. (2004). The economics of information technology: an introduction. Cambridge: Cambridge University Press

172. Varshney, L. R., & Socher, R. (2020). COVID-19 growth rate decreases with social capital. In bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20077321

173. Verduyn, P., Lee, D. S., Park, J., Shablack, H., Orvell, A., Bayer, J., Ybarra, O., Jonides, J., & Kross, E. (2015). Passive Facebook usage undermines affective well-being: Experimental and longitudinal evidence. Journal of Experimental Psychology. General, 144(2), 480-488. https://doi.org/10.1037/xge0000057

174. Vinck, P., Pham, P. N., Bindu, K. K., Bedford, J., & Nilles, E. J. (2019). Institutional trust and misinformation in the response to the 2018-19 Ebola outbreak in North Kivu, DR Congo: a population-based survey. The Lancet Infectious Diseases, 19(5), 529-536. https://doi.org/10.1016/s1473-3099(19)30063-5

175. Vindegaard, N., & Benros, M. E. (2020). COVID-19 pandemic and mental health consequences: Systematic review of the current evidence. Brain, Behavior, and Immunity, 89, 531-542. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2020.05.048

176. Voronov, V. (2021). The COVID-19 Pandemic as an Existential and Cultural Event: Groups, New Cultural Boundaries, and the Phenomenon of Mood (a Sase Study of the Russian Society). Journal of Frontier Studies, 6(1), 41-68. https://doi.org/10.46539/jfs.v6i1.274

177. Wellman, B., Quan-Haase, A., Boase, J., Chen, W., Hampton, K., Diaz, I., & Miyata, K. (2006). The Social Affordances of the Internet for Networked Individualism. Journal of Computer-Mediated Communication. 8 (3). Oxford University Press. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2003.tb00216.x

178. Wellman, B., Salaff, J., Dimitrova, D., Garton, L., & Haythornthwaite, C. (1996). Computer networks as social networks: Collaborative work, telework, and virtual community. Annual Review of Sociology, 22, 213-238.

179. WHO COVID-19 Dashboard, 2024. URL:

https://data.who.int/dashboards/covid19/cases?n=c (дата обращения 04 апреля, 2024)

180. WHO outbreak communication guidelines, 2006. URL: https://whodc.mednet.ru/ru/osnovnye-publikaczii/chrezvychajnye-situaczii-i-gumanitarnaya-pomoshh/2100/visit.html (дата обращения 06 июня, 2021)

181. Wilkinson, A., & Fairhead, J. (2017). Comparison of social resistance to Ebola response in Sierra Leone and Guinea suggests explanations lie in political

configurations not culture. Critical Public Health,.27(1), 14-27. https://doi.org/10.1080/09581596.2016.1252034

182. Williams D. (2006). On and off the 'net: Scales for social capital in an online era. Journal of Computer-Mediated Communication: JCMC, 11 (2), 593-628. https://doi.org/10.1111/i.1083-6101.2006.00029.x

183. Wirtz, P. W., & Rohrbeck, C. A. (2018). The dynamic role of perceived threat and self-efficacy in motivating terrorism preparedness behaviors. International Journal of Disaster Risk Reduction: IJDRR, 27, 366-372. https://doi .org/10.1016/j.ij drr.2017.10.023

184. Wohn, D. Y., Ellison, N. B., Khan, M. L., Fewins-Bliss, R., & Gray, R. (2013). The role of social media in shaping first-generation high school students' college aspirations: A social capital lens. Computers & Education, 63, 424-436. https://doi.org/10.1016/i.compedu.2013.01.004

185. World Health Organization (2020). Novel coronavirus - China. Disease outbreak news. URL: https://www.who.int/csr/don/12-ianuary-2020-novel-coronavirus-china/en/ (дата обращения 06 июня, 2020)

186. Wu, C. (2021). Social capital and COVID-19: a multidimensional and multilevel approach. Chinese Sociological Review, 53(1), 27-54. https://doi.org/10.1080/21620555.2020.1814139

187. Wu, C., Wilkes, R., Fairbrother, M., & Giordano, G. (2020). Social capital, trust, and state coronavirus testing. Contexts, 30.

188. Yamamura, E. (2016). Natural disasters and social capital formation: The impact of the Great Hanshin-Awaji earthquake. Papers in Regional Science: The Journal of the Regional Science Association International, 95, S143-S165. https://doi.org/10.1111/pirs.12121

189. Ye, M., & Aldrich, D. P. (2019). Substitute or complement? How social capital, age and socioeconomic status interacted to impact mortality in Japan's 3/11 tsunami. SSM -Population Health, 7(100403), 100403. https://doi.org/10.1016/i.ssmph.2019.100403

190. Zamir, S., Hennessy, C. H., Taylor, A. H., & Jones, R. B. (2021). Feasibility of school students Skyping care home residents to reduce loneliness. Computers in Human Behavior Reports, 3(100053), 100053. https://doi.org/10.10167i.chbr.2021.100053

191. Zhang, J., Hayashi, Y., Frank, L.D., 2021. COVID-19 and transport: findings from a world-wide expert survey. Transp. Policy 103, 68-85. https://doi.org/10.10167i. tranpol.2021.01.011

192. Zoorob, M. J., & Salemi, J. L. (2017). Bowling alone, dying together: The role of social capital in mitigating the drug overdose epidemic in the United States. Drug and Alcohol Dependence, 173, 1-9. https://doi.org/ 10.1016/i.drugalcdep.2016.12.011

Приложение 1

Анкета для исследования

Уважаемый участник исследования!

Вы принимаете участие в исследовании, которое проводится в рамках диссертационного проекта в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики». Это исследование посвящено изучению того, как цифровизация общества влияет на различные аспекты нашей жизни в условиях пандемии СОУГО-19.

Представленная Вам анкета является полностью анонимной. Это значит, что никто не может узнать Ваше имя, а все собранные данные используются только в обобщённом виде исключительно в научных целях.

Заполнение анкеты в среднем может занять 10-15 минут. Пожалуйста, не прерывайте опрос, не останавливайтесь, не закончив весь опросник. Мы не сможем использовать частично заполненные анкеты. Мы очень просим Вас обязательно дойти до конца анкеты и закончить опрос.

Нажав ниже кнопку «Далее», Вы дадите согласие на использование и обработку информации.

1. Сейчас Вам будет задано несколько вопросов, касающихся использования компьютера и Интернета. Пожалуйста, внимательно прочитайте вопросы. Для каждого вопроса выберете только один вариант ответа.

2

4

Насколько часто Вы пользуетесь компьютером, планшетным компьютером или ноутбуком в повседневной жизни? Используете ли Вы смарт-часы или фитнес-браслет?

Насколько часто Вы берёте с собой ноутбук или планшетный компьютер для работы или развлечений? Насколько часто Вы используете смартфон (сенсорный телефон) для выхода в интернет? Ведёте ли Вы свой блог (дневник) в интернете?

Насколько часто Вы пользуетесь для общения или работы специальными мессенджерами (Вайбер, Ватсап, Телеграм, Фейсбук

Никогда Реже 1 1 раз в Несколь раза в месяц ко раз в месяц неделю

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

□

Ежедне вно

□

□

□

□

□

□

1

3

5

8

9

10

Мессенджер и др.), которые есть на смартфонах или планшетных компьютерах? Насколько часто Вы используете социальные сети (Фейсбук, Инстаграм, Вконтакте, Одноклассники) для просмотра новостей или отдыха (прослушивания музыки)?

Насколько часто Вы используете социальные сети (Фейсбук, Инстаграм, Вконтакте, Одноклассники) для общения c друзьями? Насколько часто Вы используете социальные сети (Фейсбук, Инстаграм, Вконтакте, Одноклассники) для работы? Насколько часто Вы оплачиваете услуги и/или покупки в интернет-магазинах, на интернет-сервисах или интернет-платформах, используя электронные денежные системы (Веб-Мани, Яндекс Деньги, КиВи кошелёк и др.)?

□

□

□