Цифровые инфраструктуры сетевого пространства ведущих университетов России в области Social Sciences & Management

Для достижения понимания уровня развития цифровой инфраструктуры сетевого пространства необходимо проводить мониторинг характеристик онлайн-бренда университета, измерять эффективность вузовского медиаимиджа.

Исследование специфики репрезентации бренда университета в цифровом пространстве производится методами социально-медийной аналитики. Построенные в результате подобных исследований модели социального поведения пользователей и модели распространения и охвата генерируемого вузом контента позволяют выявлять его отличительные особенности и осуществлять прогнозы развития цифровой инфраструктуры сетевого пространства на основе собранных данных, а затем отслеживать эффективность корректирующих воздействий, например в целях повышения лояльности бренду.

Обзор и методология . Современные работы, посвященные теме исследования, представлены следующими направлениями. Это изучение цифровой среды ведущих университетов мира и России, которое реализовал коллектив авторов под руководством Е.В. Бродовской [Бродовская и др. 2019]; исследование воздействия информационно-коммуникационных технологий на систему образования [Гаржа, Рзун, Ирицян 2021]; трансформация профессиональной подготовки студентов в условиях цифровизации [Кондрахина, Южакова 2021]; изучение аспектов информатизации образования [Никулина, Стариченко 2018]; анализ ключевых направлений разработки плана маркетинга, в т.ч. информационных потоков [Березка 2017]; исследование социолингвистических характеристик развития цифровых технологий как основы для современной науки, промышленности, средств массовой информации [Бестаева 2020].

Наиболее развивающимся в рамках методов автоматизированного анализа цифрового контента является направление интеллектуального поиска маркеров, или Predictor Mining [Бродовская и др. 2017; Бродовская и др. 2020; Ахременко, Петров, Жеглов 2021]. В частности, к этому направлению исследований можно отнести анализ интернет-контента с целью выявления маркеров поведения пользователей, вовлеченных в социально-медийные потоки об университете, отношения к деятельности вуза, университетскому контенту в Сети и традиционных СМИ.

Социально-медийный анализ в зарубежных исследованиях более известен как социально-сетевой анализ и интеллектуальный анализ данных (Social Network Analysis and Mining). В рамках этой широкой отрасли исследований довольно распространено изучение пользовательских поведенческих отличий по их цифровым маркерам [Davidson et al. 2020]. Значимым направлением зарубежного социально-медийного анализа также являются исследования возможностей формирования коллективных идентичностей в онлайн-сетевой среде [Cedeno-Mieles et al. 2020].

Методика. Исследование специфики репрезентации бренда университета в цифровом пространстве производится методами социально-медийной аналитики, предполагающей изучение социального поведения пользователей и социального контекста цифрового контента средствами вычислительных систем. Были применены такие автоматизированные инструменты социально-медийной аналитики, как Медиалогия (датасет 300 тыс. сообщений) и LiveDune (6 крупнейших официальных аккаунтов рассматриваемых вузов).

Результаты. Конкуренция между высшими учебными заведениями за абитуриентов активно разворачивается каждый год в период приемной кампании. При этом в современной действительности к таким традиционным конкурентным преимуществам, как профессорско-преподавательский состав, содержательное наполнение программ, потенциальные возможности будущего трудоустройства, добавляется степень развития цифровой инфраструктуры вуза, его представленность в медиа, а также непосредственная узнаваемость.

Для изучения особенностей построения цифровых инфраструктур ведущих российских вузов в сфере Social Sciences & Management были отобраны шесть

Таблица 1

Позиции российских вузов в QS World University Rankings by Subject 2021: Social Sciences & Management 2021

В современной действительности репутационная составляющая оценки высших учебных заведений требует учета не только качества образования, но и уровня информационного присутствия в социально-медийном пространстве. В рамках этого актуальным представляется рассмотрение присутствия вузов в цифровом и медийном пространстве Российской Федерации.

В результате социально-медийного анализа представленности в СМИ ведущих российских вузов в области социальных наук и управления было выявлено, что однозначным лидером в коммуникации в традиционных СМИ является Высшая школа экономики (см. рис. 1). Показатели Высшей школы экономики могут объясняться сформированной лояльностью абитуриентов к университету, а также сильным брендом. Широкая представленность РАНХиГС во многом может быть связана с широкой сетью филиалов, которые активно развивают коммуникацию, в т.ч. через традиционные СМИ, что подтверждается данными упоминания по уровню СМИ. Важно отметить несколько тенденций: РАНХиГС и ВШЭ увеличили информационное присутствие в период приемной кампании, что потенциально направлено на увеличение числа

РАНХиГС

МП IMO

РУДН

Финунммрситег

Рисунок 1. Динамика числа упоминаний университетов в традиционных СМИ абитуриентов; медийная работа Финансового университета, МГИМО и РЭУ им. Плеханова направлена на обеспечение постоянного присутствия в медиа, но в период приемной кампании университеты не обеспечили рост медийного присутствия, что могло иметь отрицательный эффект для приемной кампании. Более проигрышные позиции демонстрирует РУДН, характеризуясь слабым информационным потоком.

В рамках исследования также анализировались крупнейшие по числу подписчиков официальные аккаунты вузов. Была рассмотрена только одна социальная сеть в силу того, что наблюдается высокая доля перетекания аудитории и дублирование контента. Для всех вузов наиболее крупными стали сообщества в социальной сети ВКонтакте.

На первом этапе был проведен анализ информационного потока и структурированности цифрового администрирования.

Лидером по качеству цифровой инфраструктуры можно признать РАНХиГС. Данный вуз наиболее равномерно формирует собственные информационные потоки, но при этом отмечается достаточно низкая публикационная активность, что может сказываться и на вовлеченности аудитории, и на востребованности данной площадки как источника информации.

Эффективность управления цифровыми потоками можно отметить и у Финансового университета, которому также удается выстраивать относительно равномерные информационные потоки и при этом стремиться к оптимальной публикационной активности, на которую рассчитана платформа. Нужно отметить противоречие между публикационной активностью ряда вузов (ВШЭ, МГИМО) и неравномерностью их информационных потоков, что говорит о достаточно неравномерном подходе к формированию повестки, а также несистемном подходе к формированию собственной новостной ленты.

Переходя к анализу количественных показателей активности сообществ анализируемых вузов, можно отметить, что с января 2021 г. по текущий момент наибольшую эффективность с позиции прироста аудитории показывает РАНХиГС, второе место занимает ВШЭ. Подобный прирост у РАНХиГС может быть связан с разветвленной сетью филиалов в регионах, которые позволяют существенно увеличивать число студентов, которые конвертируются в подписчиков основной официальной страницы. В рамках анализа информационного потока ВШЭ прирост обосновывается разветвленной системой направлений подготовки, а также сформированной лояльностью и привлекательностью для абитуриентов.

Несмотря на то что РУДН, Финансовый университет и РЭУ по приросту подписчиков не стали лидерами, они демонстрируют высокие показатели в контексте вовлеченности пользователей в активность сообщества, что свидетельствует об их заинтересованности, актуальности и релевантности выпускаемого контента для аудитории (см. табл. 2). Данные показатели расценивать как фактор эффективности и привлекательности конкретного вуза нельзя, но в то же время можно утверждать, что эффективная цифровая инфраструктура и администрирование становятся основанием для формирования его благоприятного образа у абитуриентов.

Заключение. В целом можно отметить следующие тенденции в формировании цифровых инфраструктур сетевого пространства ведущих российских вузов в сфере социальных наук и управления.

Во-первых, важной структурой внутреннего управления и администрирования становится медийная и цифровая инфраструктура вуза. Социальномедийное сопровождение становится не только инструментом информирования студентов и сотрудников, оно выступает как первичный показатель,

Таблица 2

Показатель	РАНХиГС	НИУ ВШЭ	Финансовый университет	РУДН	РЭУ	МГИМО
Число подписчиков	66 218	92 792	57 498	55 110	52 981	40 236
Прирост числа подписчиков	6 557	6 056	4 121	2 728	2 009	1 949
Среднее число лайков	30	31	56	60	51	22
Среднее число комментариев	0	1	10	116	1	0
Среднее число репостов	14	21	35	16	21	9
Равномерность информационного потока	0,904	0,8175	0,633	0,6123	0,696	0,395
Частота размещения новостей	1,43	2,353	5,43	2,43	2,14	4,29

Количественные характеристики вовлеченности в цифровые сообщества российских вузов

через который воспринимают вуз внешние акторы, в первую очередь абитуриенты.

Во-вторых, масштабное медийное присутствие становится важным инструментом воздействия на абитуриентов и их родителей.

В-третьих, масштабность аккаунтов в контексте числа подписчиков не определяет уровень вовлеченности пользователей в активность сообщества. При этом можно говорить о том, что подписчики официальных аккаунтов проявляют достаточно низкий уровень активности, что может быть связано со спецификой содержательного наполнения информационных потоков, а также с использованием социальных сетей как способа донесения информации.

В-четвертых, четко отмечается достаточно низкий уровень системного подхода к формированию контента. Нерегулярность в публикации контента, упор исключительно на информационную составляющую могут влиять на восприятие образа вуза, а также быть фактором, определяющим степень активности абитуриентов.