Научный архив: статьи

Введение. В условиях цифровизации российского общества цифровое неравенство трансформировалось в системный фактор социальной стратификации, требующий комплексной диагностики на основе интеграции количественных и качественных данных.

Методология и источники. Методология исследования базируется на трехуровневой модели социологической диагностики (операциональный, предметно-адаптивный, общеметодологический уровни), объединяющей 12 ключевых индикаторов из официальной статистики (Росстат, Минцифры) и академических исследований (НИУ ВШЭ, РАНХиГС), что позволяет выявлять не только явные, но и латентные формы неравенства.

Результаты и обсуждение. Результаты анализа выявили парадокс «ложной инклюзии», эффект кумулятивного преимущества и критические точки невозврата, при которых группы теряют адаптационный потенциал, что подтверждает гипотезу Бурдьё о цифровом капитале как ключевом медиаторе социальной мобильности. Результаты демонстрируют, что традиционные инфраструктурные решения усугубляют неравенство, требуя перехода к политикам цифровой эмансипации и алгоритмической прозрачности, особенно для регионов с низким уровнем цифровой инклюзии.

Заключение. Формирование методики диагностики подчеркивает универсальность предложенной модели, доказавшей прогностическую точность и адаптивность к различным социальным процессам – от образовательного неравенства до миграционных траекторий, что открывает новые перспективы для evidence-based-политик в цифровую эпоху.

Введение. Алгоритмизация стремительно проникает в экономику, управление и повседневную жизнь, становясь источником новой социальной дифференциации, неравенства и усиления контроля. При этом масштабы и интенсивность таких форм дифференциации резко различаются между странами и регионами. В этих условиях анализ социальных последствий алгоритмизации ИИ становится одной из актуальных задач современной социологии.

Методология и источники. В статье используются теоретико-аналитический и историко-социологический подходы, опирающиеся на концепции цифрового и алгоритмического неравенства, критическую теорию цифровизации и социологию технологий. Эмпирическую и аналитическую базу исследования составляют данные официальной статистики, материалы социологических исследований, отчеты исследовательских центров, а также труды российских и зарубежных авторов, посвященные алгоритмизации, искусственному интеллекту и трансформации социальных структур.

Результаты и обсуждение. Показано, что алгоритмы искусственного интеллекта выступают относительно самостоятельным фактором социальной дифференциации, формируя новый уровень цифрового неравенства. Раскрываются масштабы и направления внедрения алгоритмов в различных странах и в регионах России, анализируются риски трансформации рынка труда, усиления социального контроля и воспроизводства скрытых форм дискриминации в условиях алгоритмической рациональности.

Заключение. Алгоритмизация социальных и экономических процессов требует переосмысления классических социологических подходов к анализу неравенства. Алгоритмическое неравенство рассматривается как устойчивая структурная характеристика современной цифровой реальности, что актуализирует необходимость его концептуализации и дальнейших эмпирических исследований в рамках социологической науки.