ФЕНОМЕН СТЕРЕОТИПИЗАЦИИ И АНАЛИЗ КУЛЬТУРНОЙ СРЕДЫ

Стереотипизация представляет собой распространение сложившегося негативного представления о социальной группе на основании единичных ярких примеров, простых для поверхностного восприятия предмета обсуждения, на другие события и объекты.

Так, говоря о программистах, можно представить сутулого молодого мужчину с толстыми стеклами в очках с ноутбуком в руках, но данное, привычное для многих, описание никак не характеризует его как профессионала в области объектно-ориентированного и параллельного программирования, создающего программное обеспечение для медицинского оборудования в ведущее отделение нейрохирургии. Таким образом, говоря и мысля стереотипами, человек упускает из виду множество важных факторов, которые имеют значение в текущем контексте.

К тому же, объясняясь стереотипными выражениями, можно невольно повлиять на выбор будущей профессии абитуриента. На примере программиста: мало кто хочет иметь проблемы со здоровьем в описании своего будущего вместо карьерных перспектив, финансовой обеспеченности, пользы для своей семьи и общества. Поэтому необходимо избавляться от негативных представлений в пользу более ясных и правдивых описаний, которые дополнительно помогут расширить кругозор.

Чтобы выявить наибольшее число существующих стереотипов необходимо обратиться к социальным сетям, собрать текстовую информацию, которая представлена в свободном доступе и выделить ключевые фразы с помощью машинного обучения, на основании размеченного набора данных, который составлен на основании опроса прохожих с улицы. Необходимо также учесть, что нужно рассматривать не единичные публикации в социальной сети, а цепочку публикаций, чтобы просмотреть истинный контекст, часть культурного процесса. Как написал Лев Манович: «Социальные сети не являются зеркалом общества»[1, c.12], но являются отражением культурных реалий каждого отдельно взятого элемента общества.

Большие данные, так популярные в последние годы, актуальны для анализа, но стоит обратить внимание, что при их исследовании не всегда целесообразно использовать стандартные статистические методы, так как среднее от общего в редких случаях соответствует хотя бы одному представителю из выборки. К тому же, стандартные статистические показатели большой выборки могут легко пропустить наличие различные более мелких групп, которые являются наиболее важными с точки зрения выявления аномалий в данных и их исследования, потому что именно из малозаметных деталей складывается дальнейшее развитие изучаемой области или культурной среды. То есть конкретного «среднего» не существует.

Дополнительно необходимо учесть тот факт, что для разных социальных групп наборы прижившихся стереотипов будут отличаться. Можно выделить несколько ступеней различий: первой является деление на группы по странам, самое общее распределение, которое может представить только поверхностное представление о диапазоне стереотипов в данной стране. С высокой долей вероятности можно сказать, что на данной ступени набор стереотипов будет на восемьдесят процентов совпадать у разных стран. Второй ступенью является деление на города, здесь уже есть возможность более четко отследить локальные «предпочтения» в стереотипах и их последствия. Анализ данной ступени в крупных странах может показать разницу в мировосприятии, например, на западе и востоке государства. Далее города можно разделить на районы, где будут видны отличия в восприятии между жителями центральных частей и окраин.

Также исследование культурной среды может показать, какие районы и мероприятия действительно больше всего интересуют людей, это будет более честная и полная информация о происходящем в обществе на данный момент, нежели информация, которая располагается в интернет-пространстве.

Для анализа важно брать именно текстовые данные в формате комментариев, отзывов и постов ввиду того, что в социальных сетях люди открыто и свободно выражают свое истинное мнение, не боясь моментального осуждения, споров и недопонимания. В виртуальном мире всегда можно взять паузу на ответ собеседнику, не бояться, что истинные эмоции, которые хотелось бы скрыть, кто-то увидит.

Публикации в интернете – мощный инструмент для анализа существующих культурных трендов, взаимосвязей различных слоев и сфер общества, а так же выявления направлений коррекции сознания через работу над стереотипным представлением людей о профессиях, территориях, компаниях и людях.

Список литературы:

1. Lev Manovich “Cultural data: Possibilities and limitations of the digital data universe”, 2017. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://manovich.net/ (дата обращения: 09.09.2019).
2. Самостиенко Е.В. «DIGITAL HUMANITIES В РУССКОЯЗЫЧНОМ КОНТЕКСТЕ: ТРАЕКТОРИЯ ИНСТИТУЦИОНАЛИЗАЦИИ И МЕХАНИЗМЫ ФОРМИРОВАНИЯ АВТОНОМНЫХ ЗОН», Вятский государственный университет, 2018.
3. Пруденко Я. «Кибернетика в гуманитарных науках и искусстве в СССР. Анализ больших баз данных и компьютерное творчество», Garage, 2019.