ВЛИЯНИЕ СОЦИАЛЬНОГО КАПИТАЛА НА ВОСПРИЯТИЕ КОРРУПЦИИ В ГРУППЕ |
| научная статья | 330.46, 316.014 | ||
| 16-24 | социальные сети, модели влияния, восприятие коррупции, corruption perceptions, social networks, impact models, peer effects |
| Рассматривается вопрос зависимости восприятия коррупции отдельным индивидом от того, в каком ок- ружении он находится. Задача является актуальной в силу высокого внимания, уделяемого борьбе с корруп- цией в современном обществе, а также того, что в имеющейся научной литературе исследования преимуще- ственно посвящены поведению взяткодателя и его экономическим мотивам при принятии решения о взятке, в то время как мотивация взяткодателя, в том числе отношение к коррупции в обществе, также имеет боль- шое значение. Выдвинуто предположение о взаимном влиянии мнений внутри социальной группы, предло- жен метод оценки силы этого влияния на основании характеристик графа социальной сети. Произведен ана- лиз на примере шести опросных групп студентов из четырех российских вузов, состоящий из первичного анализа данных и применения предложенного метода оценки силы влияния. Получены результаты, подтвер- ждающие значимое взаимное влияние членов группы на восприятие коррупции. Оценки по предложенному методу демонстрируют вариативность для разных опросных групп, что позволяет предположить зависимость силы влияния от характеристик группы - например, изначального распределения мнений, плотности сети, соотношения входящих и исходящих связей. |
 |
| 1 . Putnam R.D. Bowling alone: America's declining social capital // Journal of Democracy. 1995. V. 6. № 1. Р. 65-78. 2 . Treisman D. What have we learned about the causes of corruption from ten years of cross-national empirical research? // Annu. Rev. Polit. Sci. 2007. Vol. 10. № 1. P. 211-244. 3 . Wellan J.M. From individual deviance to collec- tive corruption: A social influence model of the spread of deviance in organisations. Paper presented to the Social Change in the 21st Century Conference. Centre for Social Change Research Queensland University of Technology. 29 October 2004. 4 . Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Модели влияния в социальных сетях // Управление большими системами: Сборник трудов. 2009. № 27. 5 . Goldenberg J., Libai B., Muller E. Talk of the network: A complex systems look at the underlying process of word-of-mouth // Marketing Letters. 2001. V. 12. № 3. Р. 211-223. 6 . Zhang D. et al. Learning influence among interact- ing Markov chains // Advances in Neural Information Processing Systems. 2006. Р. 1577-1584. 7 . Adali S. et al. Measuring behavioral trust in social networks // Intelligence and Security Informatics (ISI), 2010 IEEE International Conference on. IEEE, 2010. Р. 150-152. 8 . Poldin O., Valeeva D., Yudkevich M. Which peers matter: How social ties affect peer-group effects // Research in Higher Education. 2016. V. 57. № 4. Р. 448-468. 9 . Ahern K.R., Duchin R., Shumway T. Peer effects in risk aversion and trust // Review of Financial Studies. 2014. Vol. 27. Iss. 11. P. 3213-3240. 10 . Gaviria A., Raphael S. School-based peer effects and juvenile behavior // Review of Economics and Sta- tistics. 2001. V. 83. № 2. Р. 257-268. |