Социальное влияние и потребительское онлайн-поведение пожилых людей: исследование взаимосвязи на основе структурного моделирования

,

,

1,2Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin, Yekaterinburg, Russia , ,

Введение . Интернет-торговля приобретает все большее значение в социально-экономической жизни России (Аксенов и др., 2022; Минаков, 2023). Это связано с рядом причин. Прежде всего, можно указать на интенсивную цифровизацию российского общества. Так, согласно данным Росстата, в стране неуклонно увеличивается количество домашних хозяйств, имеющих доступ к сети Интернет (за десятилетний период с 2013 по 2023 гг. этот показатель вырос с 69,1 до 87,9 %), все больше становится доля населения, которое активно пользуется Всемирной паутиной (с 61,4 до 91,5 % за тот же период), в разы увеличилось число граждан, использующих Интернет для заказа товаров и услуг (с 15,3 до 61,3 % за тот же период)¹. Согласно данным АКИТ, в 2024 г. наблюдался бурный рост объемов продаж российской интернет-торговли (в первом полугодии 2024 г. он составил 41 %); в будущем прогнозируется дальнейшее увеличение этого показателя². Результаты опроса ВЦИОМ показали, что в 2024 г. семь из десяти россиян имели опыт совершения покупок в Интернете, а 29 % опрошенных приобретали товары несколько раз в месяц³. Таким образом, и данные официальной статистики, и результаты исследований экспертных сообществ и ведущих исследовательских центров страны свидетельствуют о том, что феномен онлайн-потребления становится в России все более масштабным и имеет тенденцию дальнейшего роста; интерес к интернет-торговле со стороны как предприятий, так и потребителей постоянно увеличивается.

Исследования также показывают, что пожилые граждане совершают покупки в Сети заметно реже, чем молодое поколение россиян (Вартанова, Гладкова, 2021). Ранее мы изучали влияние возраста, места жительства, а также уровня образования на онлайн-шопинг пожилых людей (Олу-мекор, 2024), однако до сих пор было проведено мало исследований, объясняющих роль социального влияния на поведение старшего поколения в России при совершении интернет-покупок.

Феномен социального влияния является предметом исследования многих наук – психологии, социологии, политологии, экономики. Однако даже в рамках одного научного направления не выработано единого, универсального определение этого понятия. В границах социологического направления социальное влияние может определяться как восприятие человеком того, как он должен или не должен себя вести в зависимости от мнения большинства важных для него людей (Fishbein, Ajzen, 1975); как изменение мыслей, чувств, установок или поведения индивида в результате взаимодействия с другим человеком или группой4; социальное влияние может рассматриваться сквозь призму субъективной нормы и концептуально использоваться взаимозаменяемо5. В исследованиях отмечается, что социальное влияние является одним из наиболее часто анализируемых факторов, формирующих поведение индивида (Колесникова, Новикова, 2014). В. Венкатеш и Ф.Д. Дэвис (Venkatesh, Davis, 2000) указывают на важность социального влияния, отмечая, что индивид, даже если он не одобряет какое-то поведение или возможные последствия от такого поведения, тем не менее часто ведет себя подобным образом, если один или несколько важных для него референтов (в отношении которых он достаточно мотивирован, чтобы подчиняться) считают, что индивид должен поступать именно так.

В рамках социологического анализа социального влияния особое внимание уделяется феномену ожиданий индивидов в процессе взаимодействий с другими членами общества. Обозначается два их уровня: первый – это ожидания, которые люди возлагают на самих себя; второй – это те, которые, по мнению индивидов, возлагают на них другие (Troyer, Younts, 1997). Вместе эти два уровня ожиданий определяют социальные нормы, поведение и культуру. Более того, когда они вступают в противоречие, большинство людей выбирают ожидания второго уровня (Troyer, Younts, 1997). Таким образом, в процессе социальных взаимодействий люди часто ведут себя так, как, по их мнению, ожидают от них окружающие.

Исследования, проведенные в разных странах, подтверждают важность учета социального влияния и субъективной нормы. Например, в ходе исследования популярности обмена мгновенными сообщениями в Китае было обнаружено, что социальное влияние является важным определяющим фактором поведенческих намерений и, впоследствии, фактического поведения индивида (Lu et al., 2009). Результаты другого исследования, также предпринятого в Китае, но относительно виртуального обучения, позволили сделать аналогичный вывод (Van Raaij, Schepers, 2008). Более того, в последние годы изучение использования социальных сетей, технологий дополненной реальности, онлайн-служб доставки еды и удаленных обучающих сред показали, что субъективная норма является одним из наиболее важных факторов, определяющих поведение людей (Choi, Chung, 2013; Troise et al., 2020; Zhuang et al., 2021). Он может оказывать еще более существенное воздействие на пожилых граждан. Так, например, исследования показали, что социальное влияние, которое может исходить от близких друзей, коллег или семьи, играет огромную роль в принятии людьми серебряного возраста решения об использовании различных он-лайн-инструментов (Pan, Jordan-Marsh, 2010).

В целом, можно констатировать, что на сегодняшний день существует довольно объемный и хорошо разработанный пул зарубежных исследований о роли социального влияния в детерминации поведения населения при онлайн-покупках. Однако в России эта тема остается недостаточно разработанной. Целью настоящей статьи является исследование роли социального влияния в детерминации поведения людей пожилого возраста в России при интернет-шопинге.

Данные и методы исследования . Эмпирической базой работы послужили результаты проведенного нами опроса пожилых людей в Свердловской области. Он проводился в период с 17 октября 2022 г. по 31 марта 2023 г.; было привлечено 320 респондентов. Поскольку пожилых людей можно считать труднодоступной демографической группой, для формирования выборочной совокупности использовался метод «снежного кома» (Goodman, 1961), а также выборка по времени и пространству – «time-location sampling, TLS» (Semaan, 2010).

В качестве возрастного критерия для определения совокупности пожилых людей мы использовали границу 60 лет и отбирали для опроса лиц старше этого возраста. Важно отметить, что на сегодняшней день в научных исследованиях отсутствует консенсус относительно того, кто может считаться пожилым человеком. Организация Объединенных Наций определяет таких людей как лиц в возрасте старше 60 лет1. Недавние исследования в Свердловской области также использовали критерий старше 60 лет для идентификации пожилых людей (Певная и др., 2024). Распределение респондентов по возрасту и полу в нашем исследовании представлено на рис. 1.

Рисунок 1 – Распределение респондентов по полу и возрасту

Figure 1 – Respondents’ Gender and Age

В ходе исследования были сформулированы следующие гипотезы:

– гипотеза 1: социальное влияние оказывает прямое положительное воздействие на фактически совершаемые пожилыми людьми онлайн-покупки;

– гипотеза 2: социальное влияние оказывает прямое положительное воздействие на намерения пожилых людей относительно будущих онлайн-покупок.

Для проверки выдвинутых гипотез мы применяли моделирование структурными уравнениями, используя метод частичных наименьших квадратов (PLS-SEM). В последние десятилетия PLS-SEM стал ведущим аналитическим методом в социальных науках; он исключительно релевантен тем исследовательским целям, которые связаны с проверкой обоснованности разработанных теорий1. Учеными было показано, что это более надежная альтернатива традиционно применяемым видам регрессионного анализа, которые могут давать смещенные результаты (Hair et al., 2019). В нашем исследовании применялась такая разновидность PLS-SEM, как конфирматорный композитный анализ, позволяющий идентифицировать так называемые композиты – выраженные в виде линейной комбинации взаимосвязи между наблюдаемыми переменными (Hair et al., 2019). Чтобы гарантировать надежность и точность результатов, использовался бутстреп-метод с генерацией 10 000 выборок. Анализ проводился в рамках свободной программной среды вычислений и статистического анализа R.

Вопросы опросника о социальном влиянии и поведении людей в процессе совершения он-лайн-покупок были разработаны в соответствии с методикой В. Венкатеша и др. (Venkatesh et al., 2012) и адаптированы под цель исследования, его гипотезы и предполагаемый инструментарий их проверки. В табл. 1 представлены используемые в данном исследовании вопросы анкеты и конструируемые на их основе композиты.

Таблица 1 – Переменные используемые в исследовании

Table 1 – Research Variables

Вопросы анкеты	Код переменной	Композит
Мои близкие считают, что я должен(а) делать покупки в Интернете	СВ_1	Социальное влияние
Люди, чье мнение мне важно, считают, что я должен(а) делать покупки в Интернете	СВ_2
Окружающие предпочитают, чтобы я делал(а) покупки в Интернете	СВ_3
Как часто Вы совершаете онлайн-покупки в течение месяца?	ПИ	Фактически совершаемые покупки в Интернете
Я намерен(а) совершать покупки через Интернет в будущем	БП_1	Намерения относительно будущих покупок
Я планирую продолжать делать покупки в Интернете в будущем	БП_2

Ответы на все представленные в табл. 1 вопросы, за исключением одного, оценивались по пятибалльной шкале от «полностью согласен» до «полностью не согласен» (шкала Лайкерта); вопрос о фактических покупках – от «никогда» до «всегда». Первые три вопроса, представленные в табл. 1, использовались для оценки социального влияния, один – для изучения фактического онлайн-шопинга пожилых людей и два – для определения их будущих намерений совершать покупки в Интернете.

Результаты . На первом этапе анализа была проведена оценка обоснованности моделирования исследуемых переменных и их взаимосвязей структурными уравнениями с использованием конфирматорного композитного анализа (Hair et al., 2019). Проводилось исследование внешних нагрузок исходных переменных – коэффициентов их корреляции с композитами; их значения должны превышать величину 0,708, поскольку это означает, что используемые переменные объясняют более 50 % дисперсии в композитах (Hair et al., 2019). Результаты проведенного с этой целью теста представлены в табл. 2.

Таблица 2 – Внешние нагрузки

Table 2 – Outer Loadings

Переменные и композиты	Внешние нагрузки	t-статистика	p-значение
СВ_1 ← Социальное влияние	0,963	145,22	0,000
СВ_2 ← Социальное влияние	0,960	125,17	0,000
СВ_3 ← Социальное влияние	0,947	103,90	0,000
ПИ ← Фактически совершаемые покупки в Интернете	1,000	–	–
БП_1 ← Намерения относительно будущих покупок	0,992	545,98	0,000
БП_2 ← Намерения относительно будущих покупок	0,993	601,71	0,000

1 Sarstedt M., Ringle C. M., Hair J. F. Partial Least Squares Structural Equation Modeling // Handbook of Market Research. Cham, 2022. С. 587–632.

Как следует из данных табл. 2, все внешние нагрузки значительно превышают пороговое значение, и они статистически значимы. Это позволяет говорить о том, что все используемые для оценки композитов переменные точно измеряют соответствующие композиты.

Последующие проводимые нами тесты оценивали согласованность характеристик, описывающих выделяемые композиты. Для этого рассчитывались коэффициенты надежности ρC и ρA, а также альфа Кронбаха. Рекомендуется, чтобы все три показателя были выше 0,70 (Hair et al., 2019, 2020). Для оценки дискриминантной достоверности композитов рассчитывалась средняя извлеченная дисперсия, значение которой, согласно рекомендациям, должно быть выше, чем 0,5 (Hair et al., 2020). Полученные результаты свидетельствуют о том, что структурная модель характеризуется высоким качеством и надежностью (табл. 3).

Таблица 3 – Статистики внутренней согласованности характеристик, описывающих композиты

Table 3 – Internal Consistency Reliability Statistics

Композит	ρ С	ρ А	Альфа Кронбаха	Извлеченная средняя дисперсия
Будущие покупки	0,992	0,985	0,985	0,985
Покупки в Инернете	1,000	1,000	1,000	1,000
Социальное влияние	0,970	0,955	0,954	0,915

На рис. 2 и в табл. 4 представлены характеристики построенной структурной модели. Результаты моделирования подтверждают выдвинутые нами гипотезы: социальное влияние оказывает прямое положительное воздействие на фактически совершаемые пожилыми людьми онлайн-покупки (гипотеза 1), а также на намерения граждан серебряного возраста относительно будущих приобретений через Интернет (гипотеза 2).

Рисунок 2 – Структурная модель социального влияния на потребительское онлайн-поведение пожилых людей

Figure 2 – Structural Model of Social Influence on Online Consumer Behavior of Seniors

Таблица 4 – Статистики модели структурного уравнения

Table 4 – Structural Equation Model Statistics

Гипотезы	Внешние нагрузки	t-статистика	p-значение
Гипотеза 1: Социальное влияние → Фактически совершаемые покупки в Интернете	0,674	16,974	0,000
Гипотеза 2: Социальное влияние → Намерения относительно будущих покупок	0,735	22,712	0,000

Таким образом, пожилые люди чаще совершают покупки онлайн, если они полагают, что их близкие люди, а также те, чье мнение они считают важным, одобрительно относятся к такому их потребительскому поведению. То же самое можно сказать и о намерениях пожилых людей относительно будущих онлайн-покупок, однако в этом случае социальное влияние оказывается более выраженным. Значения коэффициентов детерминации (R2) свидетельствуют о том, что социальное влияние объясняет 54 % различий в будущих намерениях пожилых людей совершать покупки в Сети и 45 % изменений в их реальном потребительском онлайн-поведении.

Заключение . Теория социального влияния – одна из важнейших в социологии и социальной психологии, на основе нее строятся и объясняются модели поведения индивидов под влиянием их социального окружения – групп или отдельных людей. Представленное исследование вносит вклад в развитие этого научного направления, анализируя роль социального влияния в потребительском онлайн-поведении пожилых людей. Несмотря на то, что граждане данной категории являются самой быстрорастущей демографической группой в мире, проведенные нами ранее исследования показали, что наблюдается ярко выраженный дисбаланс их участия в потребительском онлайн-поведении, пожилые люди являются неравноправными участниками интер-нет-шопинга (Олумекор, 2024).

На основе данных проведенного нами опроса 320 пожилых жителей Свердловской области и с помощью статистического инструментария моделирования структурными уравнениями было показано, что социальное влияние – значимый фактор участия пожилых людей в онлайн-шо-пинге. При этом их окружение оказывает влияние как на фактически совершаемые пожилыми людьми интернет-покупки, так и на их намерения делать их в будущем. Чем более позитивно близкие граждан серебряного возраста относятся к тому, что последние совершают покупки онлайн, тем более активно пожилые люди включены в интернет-шопинг и тем выше их будущие намерения в этом направлении.

Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что для устранения дисбаланса (по сравнению с молодым поколением) в участии пожилых людей в совершении онлайн-покупок маркетинговые стратегии должны ориентироваться не только непосредственно на граждан указанной возрастной категории, но и на людей из их социального круга, особенно на семью и друзей. Близкие могут, например, устранить первоначальные страхи и барьеры, с которыми пожилые граждане сталкиваются при совершении онлайн-покупок.

Наши выводы корреспондируют с результатами и выводами других исследований, посвященных особенностям поведения граждан интересующей нас возрастной группы. В частности, в работе З.А. Бутуевой (Бутуева, 2015) было показано, что семья не просто предоставляет пожилым людям поддержку, но и расширяет их социальные контакты, делает более активным их образ жизни. Заметим также, что исследования влияния социального окружения на социальное, физическое самочувствие пожилых людей, и также их поведение имеют довольно длительную историю Так, например, в работе М. Лоутона и Л. Нахемо (Lawton, Nahemow, 1973) были раскрыты поддерживающие и стимулирующие качества окружающей среды и было показано, что поведение и эмоциональное состояние пожилого человека зависят от внешних условий и его собственных ресурсов. Наше исследование, показавшее влияние социального окружения на потребительское онлайн-поведение пожилых людей, имеет практическое значение, прежде всего, для сферы маркетинга, определяя социальное окружение в качестве значимого фактора потребительской активности граждан данной социальной группы.