Цифровые платформы как медиаторы подражания в формировании потребительских практик

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия, ,

Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia, ,

Введение . В условиях цифровизации экономики наблюдается существенная трансформация механизмов формирования потребительского поведения. Развитие цифровых платформ, в частности маркетплейсов, приводит к изменению способов выбора товаров, а также к смещению роли традиционных факторов принятия решений. Как отмечают З.В. Котельникова, В.В. Радаев и О.В. Синявская, цифровизация сопровождается появлением новых форм потребления и изменением логики взаимодействия между потребителем и рынком (Котельникова и др., 2025: 5–7). При этом все более значимую роль начинают играть алгоритмически организованные среды, в рамках которых формируются поведенческие паттерны пользователей.

Актуальность исследования объясняется тем, что цифровые платформы не только обеспечивают инфраструктуру для совершения покупок, но и выступают активными участниками формирования спроса. По мнению М.А. Шабановой, в условиях цифровизации трансформируются сами социальные практики потребления, усиливается роль сетевых взаимодействий и коллективных форм поведения (Шабанова, 2020). Это способствует стандартизации и воспроизводству потребительских практик, что подтверждается исследованиями, посвященными влиянию новых медиа на поведение потребителей (Кашапова, 2024).

В этих условиях возникает необходимость переосмысления классических социологических теорий, в частности теории подражания, разработанной Г. Тардом, применительно к цифровой среде (Тард, 2011). Современные исследования показывают, что потребительское поведение в цифровой среде во многом определяется не только индивидуальными предпочтениями, но и структурой цифровой среды, включая механизмы представления информации, рейтинги и отзывы (Понукалин, 2019).

Целью настоящего исследования является анализ роли цифровых платформ как медиаторов подражания в формировании потребительских практик. В рамках исследования ставится задача выявить особенности потребительского поведения пользователей маркетплейсов и определить, каким образом цифровые механизмы влияют на процесс принятия решений. Объектом анализа выступают потребительские практики в цифровой среде, предметом – механизмы их формирования под воздействием цифровых платформ.

Научная новизна исследования связана с социологической интерпретацией цифровых платформ не только как инфраструктуры обмена, но и как медиаторов подражания, а также с введением понятия алгоритмически опосредованного подражания для анализа формирования потребительских практик в цифровой среде. Эмпирическая значимость работы определяется проверкой этой интерпретации на основе обезличенных агрегированных данных маркетплейса.

Теоретические основания исследования . Теоретической базой выступает концепция подражания, разработанная Г. Тардом. В его работах подражание рассматривается как фундаментальный механизм распространения социальных практик, лежащий в основе формирования общественного поведения. Согласно концепции Г. Тарда, социальная реальность воспроизводится через повторение и заимствование моделей действий, при этом нововведения распространяются по принципу диффузии от одних индивидов к другим (Тард, 2011).

Ключевым положением теории является тезис о том, что поведение индивидов в значительной степени определяется не автономным выбором, а воспроизводством уже существующих моделей. Подражание, таким образом, выступает универсальным механизмом социальной интеграции и изменения. Г. Тард подчеркивал, что распространение практик происходит волнообразно, охватывая все более широкие группы и формируя устойчивые паттерны поведения. В классической интерпретации данный процесс носит преимущественно межличностный характер: индивиды подражают другим индивидам или социальным группам. Однако развитие цифровых технологий требует переосмысления этого положения, поскольку каналы распространения моделей поведения существенно трансформируются.

Современная цифровая экономика характеризуется распространением платформенных форм организации взаимодействия. В этом контексте платформы могут рассматриваться как особая форма организации современной экономики, основанная на контроле инфраструктуры обмена, координации взаимодействий и использовании данных (Srnicek, 2017). Цифровизация не только способствует появлению новых форм потребления, но и меняет методы поиска, отбора и приобретения товаров и услуг, а также усиливает роль платформ как посредников в потребительской среде (Котельникова и др., 2025: 5–7). Платформы в этом контексте выступают пространством, в рамках которого формируются и воспроизводятся потребительские практики.

Особую роль в этом процессе играют механизмы цифровой среды, связанные с представлением информации, рейтингами, отзывами и рекомендациями. Как показывают исследования, поведение пользователей в онлайн-среде во многом определяется доступной им информацией и оценками других потребителей (Ахмедова и др., 2025). Это означает, что выбор осуществляется не только на основе индивидуальных предпочтений, но и под влиянием уже существующих моделей поведения.

Эмпирические исследования подтверждают значимость цифровых факторов в формировании потребительского поведения. Так, в работах, посвященных цифровым практикам потребления, отмечается, что цифровая среда задает рамки выбора и влияет на принятие решений (Понукалин, 2019). Кроме того, оценки трансформации потребительских практик под воздействием новых медиа показывают, что потребление все чаще приобретает социально опосредованный характер (Кашапова, 2024).

В контексте цифровой среды механизм подражания получает новые формы. Если в классической модели Г. Тарда подражание реализуется через наблюдение за поведением других людей, то в цифровой среде оно опосредуется платформами и интерфейсами. Как отмечает М.А. Шабанова, цифровая среда усиливает значение коллективных практик и сетевых взаимодействий, в рамках которых происходит воспроизводство моделей поведения (Шабанова, 2020).

Дополнительное объяснение данного процесса можно найти в исследованиях, посвященных социальным аспектам потребления в цифровом обществе. Они показывают, что поведение пользователей формируется в контексте взаимодействия с другими участниками цифровой среды и под влиянием коммуникации, организованной цифровыми платформами (Понукалин, 2019).

Таким образом, происходит смещение от межличностного подражания к его опосредованной форме, где ключевую роль играет не непосредственное взаимодействие между индивидами, а цифровая инфраструктура, задающая рамки восприятия и выбора. Платформа в данном случае выступает медиатором, через который распространяются модели потребления. Это подтверждается тем, что пользователи ориентируются на отзывы, рейтинги и другие элементы цифровой среды при принятии решений (Ахмедова и др., 2025).

На основе рассмотренных теоретических подходов и эмпирических данных можно сформулировать положение о трансформации механизма подражания в условиях цифровой экономики. Предлагается использовать категорию алгоритмически опосредованного подражания, под которой понимается процесс воспроизводства потребительских практик, формируемых и распространяемых через цифровые платформы. В отличие от классического подражания этот механизм характеризуется следующими особенностями:

• 1)    источником моделей поведения выступают не только другие пользователи, но и структурированная цифровая информация;

• 2)    распространение практик происходит с высокой скоростью за счет цифровой среды;

• 3)    выбор пользователя частично определяется логикой представления информации и интерфейсами платформ;

• 4)    наблюдается тенденция к стандартизации потребительского поведения.

Таким образом, цифровые платформы выступают не просто каналами распределения товаров, но и активными медиаторами подражания, трансформируя классические механизмы формирования потребительских практик.

Эмпирическая часть исследования . Эмпирическую основу составили обезличенные агрегированные данные продавца, осуществляющего деятельность на платформе Ozon, за период с 1 января по 28 февраля 2026 г.¹ В анализ были включены ежедневные наблюдения по товарным позициям категории «Дом и сад / сувениры и подарки / открытка», содержащие показатели заказов, суммы заказов, показов, посещений карточек, добавлений в корзину, рейтинга, числа отзывов, средней цены и средней позиции товара в поисковой выдаче и каталоге. После очистки массива от служебных и технических записей данные были агрегированы по единицам складского учета – SKU (stock keeping unit) – за весь изучаемый период, что позволило перейти от ежедневных значений к сопоставимым показателям товарной результативности в цифровой среде. Основные характеристики эмпирической базы исследования представлены в таблице 1.

Таблица 1 . Ключевые показатели эмпирической базы исследования²

Table 1 . Key Indicators of the Empirical Research Base

Показатель	Значение
1	2
Период анализа	1 января – 28 февраля 2026 г.
Категория товаров	Открытки
Число ежедневных наблюдений	11 767

1 Наименование компании и детализированные данные по продажам не раскрываются в целях соблюдения конфиденциальности и коммерческой тайны.

2 Составлено автором на основе обезличенной выгрузки аналитической системы маркетплейса.

Продолжение таблицы 1

1	2
Число SKU в выборке	204
Общее количество заказанных единиц	12 479
Общая сумма заказов	4 477 469 р.
Доля заказов, приходящаяся на топ-10 SKU	56,7 %
Доля заказов, приходящаяся на 20 % ассортимента	88,0 %
Доля суммы заказов, приходящаяся на 20 % ассортимента	85,1 %
Корреляция между числом отзывов и количеством заказов	0,96
Корреляция между позицией в выдаче и количеством заказов	–0,37
Корреляция между средней ценой и количеством заказов	0,39
Среднее число заказов на SKU при позиции 1–50	Около 540
Среднее число заказов на SKU при позиции 101–200	Около 32

Общий массив включал 204 SKU, по которым за рассматриваемый период было зафиксировано 12 479 заказанных единиц товара. Уже на этапе первичной обработки данных была выявлена выраженная неравномерность распределения спроса. Так, 10 наиболее продаваемых SKU обеспечили 56,7 % всех заказов, а около 20,0 % ассортимента сформировали 88,0 % заказов. Аналогичная концентрация наблюдалась и по сумме заказов: на ту же группу позиций пришлось 85,1 % совокупной выручки. Это позволяет сделать вывод о высокой концентрации потребительского внимания на ограниченном числе товарных позиций.

Полученные результаты важны не только как характеристика ассортимента, но и как показатель особенностей платформенной среды. В условиях маркетплейса распределение спроса формируется не в нейтральном пространстве, а в среде, где видимость товара зависит от алгоритмов ранжирования, накопленных оценок и пользовательской активности. Иначе говоря, уже востребованные позиции получают дополнительные преимущества за счет более высокой представленности в цифровом пространстве.

Дополнительный анализ показал, что наиболее сильная связь наблюдается между числом отзывов и объемом заказов: соответствующий коэффициент корреляции составил около 0,96. Это свидетельствует о том, что пользовательский выбор в значительной степени опирается на накопленные социальные сигналы, отражающие опыт других покупателей. Иными словами, отзывы выступают не просто сопутствующим элементом карточки товара, а значимым фактором, влияющим на спрос.

Заметное влияние оказывает и позиция товара в выдаче. Между средней позицией товара и количеством заказов выявлена связь: чем выше товар располагается в поиске и каталоге, тем больше объем его заказов. Так, товары со средней позицией в диапазоне 1–50 мест получали в среднем около 540 заказов на SKU, тогда как позиции, находившиеся в интервале 101–200 мест, – около 32 заказов на SKU. Это позволяет рассматривать видимость товара как одно из ключевых условий его потребительской востребованности.

При этом влияние цены оказалось менее выраженным, чем воздействие отзывов и позиции в выдаче. Связь между средней ценой товара и числом заказов носит умеренный характер, что указывает на ограниченность объяснения потребительского выбора исключительно через рациональноценовую модель. В цифровой среде выбор формируется за счет более сложной совокупности факторов, включающей алгоритмическое ранжирование, визуальную представленность товара и оценки других пользователей.

Выводы . Исследование показывает, что цифровые платформы нужно рассматривать не только как инфраструктуру обмена и распределения товаров, но и как активных участников формирования потребительских практик. В условиях платформенной экономики выбор пользователя осуществляется в алгоритмически организованной среде, где на принятие решений влияют не только индивидуальные предпочтения, но и позиция товара в выдаче, отзывы, рейтинги и иные элементы цифровой архитектуры выбора.

Теоретическая интерпретация полученных результатов в рамках концепции подражания Г. Тарда позволяет сделать вывод о трансформации самого механизма воспроизводства моделей поведения. Если в классической социальной реальности подражание строится преимущественно на межличностном наблюдении, то в цифровой среде оно принимает опосредованную форму. Пользователь ориентируется не только на действия других потребителей, но и на сигналы, структурированные платформой и встроенные в ее интерфейс.

Эмпирический анализ обезличенных агрегированных данных маркетплейса подтвердил высокую концентрацию спроса на ограниченном числе товарных позиций, значимую связь между количеством отзывов и объемом заказов, а также зависимость продаж от видимости товара в поисковой выдаче. Это позволяет сделать вывод, что цифровая платформа не просто отражает существующие потребительские предпочтения, но и участвует в их закреплении и воспроизводстве.

Научная новизна исследования состоит в интерпретации цифровой платформы как медиатора подражания и в использовании понятия алгоритмически опосредованного подражания для анализа потребительских практик в цифровой среде. Такой подход позволяет уточнить социологическое понимание механизмов выбора в условиях платформенной экономики и расширяет возможности применения классических теорий социального действия к современным цифровым формам потребления.