О СОЦИАЛЬНОЙ ПРОНИЦАЕМОСТИ ГРАНИЦ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ

Title

On social permeability of municipal borders

Автор(ы)

А.Д. Яшунский

Author(s)

A.D. Yashunsky

DOI

10.5922/1994-5280-2021-1-3

Страницы/Pages

34-45

Статья

Загрузить

Ключевые слова

 муниципальные образования, граница, межрегиональное взаимодействие, социальные сети, социальная близость, соседство, проницаемость границ, обособление.

Keywords

municipalities, border, interregional interaction, social networks, social proximity, neighborhood, border permeability, insularity.

Аннотация

В работе исследуется интенсивность социального взаимодействия жителей муниципальных образований на территории Российской Федерации. Для оценки этого взаимодействия используются данные о пользователях электронных социальных сетей – источник информации, приобретающий все большую популярность в исследованиях по географии населения. В качестве количественного индикатора такого взаимодействия используются данные о дружеских связях пользователей, проживающих в различных муниципальных образованиях, полученные из открытых профилей пользователей социальной сети «ВКонтакте». Показано, что интенсивность социального взаимодействия в среднем возрастает при наличии у муниципальных образований общей границы. Данные об интенсивности взаимодействия затем использованы для характеристики проницаемости границ муниципальных образований. Среди всех отрезков границ муниципальных образований на территории Российской Федерации выбраны наименее проницаемые – те, для которых интенсивность трансграничного социального взаимодействия наименьшая, и описаны выявленные таким образом социальные барьеры. Описаны различные конфигурации этих барьеров, возникающие на территории Российской Федерации, и предложены гипотезы о причинах возникновения (или отсутствия) подобных барьеров. Для нескольких социально-обособленных групп районов в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах проанализированы возможные причины обособления.

Abstract (summary)

The article investigates the intensity of social interaction between the population of different municipalities in Russian Federation. This interaction is estimated using user profile data from online social networks: a data source that grows more and more popular in population geography studies. We build a qualitative indicator of social interaction using data on the number of interregional friendship links for «VKontakte» social network users that live in different municipalities and have an open social network profile. We show that the intensity of social interaction is higher on the average for municipalities that share a common border. Social interaction intensity data is then used to characterize the permeability of municipality borders. We choose the least permeable borders among all border segments of municipalities in Russian Federation: those with the smallest transborder interaction intensity values and describe the social barriers that are revealed this way. We describe various configurations of these barriers and suggest hypotheses for the reasons why such barriers appear or do

not appear. We also analyze several groups of socially insular groups of municipalities in the Khanty- Mansi Autonomous Okrug and the Yamalo-Nenets Autonomous Okrug and suggest possible reasons for their insularity.

Список литературы

1.    Васильева О.Е., Удовенко В.С. Социально-географический анализ сельских поселений на основе данных социальной сети «ВКонтакте» // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. Геогр. 2018. № 6. С. 26–33.

2.    Забокрицкая Л.Д., Хлебников Н.А., Орешкина Т.А., Комоцкий Е.И. Возможности изучения ценностей молодежи через профиль социальной сети «ВКонтакте» // Мониторинг обществ.мнения: экон. и соц. перемены. 2020. № 2 (156). С. 148–167. DOI: 10.14515/monitoring.2020.2.692.

3.    Замятина Н.Ю., Пилясов А.Н. Концепция близости: зарубежный опыт и перспективы применения в России // Изв. РАН. Сер.геогр. 2017. № 3. С. 8–21. DOI: 10.7868/S037324441703001X.

4.    Замятина Н.Ю., Яшунский А.Д. Миграции с Севера: социальные сети и ментальная «близость» // Внеэкономические факторы пространственного развития. Сб. статей / Отв. ред. В.Н. Стрелецкий. М.: Эслан, 2015. С. 147–173.

5.    Замятина Н.Ю., Яшунский А.Д. Виртуальная география виртуального населения // Мониторинг обществ.мнения: экон. и соц. перемены. 2018. № 1 (143). С. 117–137.

6.    Ивлиева О.Д., Яшунский А.Д. О расстояниях, которых не знает дружба // Городские исследования и практики. 2019. Т. 4. № 1. С. 64–76. DOI: 10.17323/usp41201964-76.

7.    Смирнов А.В. Факторы миграции населения городов и районов российской Арктики // Миграционные мосты в Евразии: новые подходы к формированию миграционной политики в интересах устойчивого развития. Мат-лы XI Междунар. науч.-практ. форума (Москва, 5–6 декабря 2019 г.) / Под ред. С.В. Рязанцева, М.Н. Храмовой. М.: Изд-во «ЭконИнформ», 2020. С. 263–272.

8.    Смирнов И.П., Виноградов Д.М., Алексеев А.И. К Москве или к Санкт-Петербургу? Тяготение населения Тверской области по данным сети «ВКонтакте» // Изв. РГО. 2019. Т. 151. № 6. C. 69– 80. DOI: 10.31857/S0869-6071151669-80.

9.    Смирнов И.П., Смирнова А.А. Активность населения как ресурс развития городов Тверской области: опыт оценки по данным сети «ВКонтакте» // Вестн. Тверск. гос. ун-та. Сер.: Экономика и управление. 2019. № 4. С. 108–116.

10.  Смирнягин Л.В. Трансформация общественного пространства России // Отечественные записки. 2007. № 1. С. 35–48.

11.  Audretsch B. Agglomeration and the location of innovative activity // Oxford review of economic policy. OxfordUniv. Press, 1998. P. 18–29.

12.  Llano C., de la Mata T. Modeling the Effect of Social-Network on Interregional Trade of Services: How Sensitive Are the Results to Alternative Measures of Social Linkages. In: Spatial Econometric Interaction Modelling. Advances in Spatial Science (The Regional Science Series). Patuelli R., Arbia G., eds. Springer, Cham. 2016. P. 365–414. DOI: 10.1007/978-3-319-30196-9_15.

13.  Shishaev M., Fedorov A., Datyev I. Analysis of Online Social Networking When Studying the Identities of Local Communities. In: Digitalisation and Human Security. New Security Challenges / Salminen M., Zojer G., Hossain K., eds. PalgraveMacmillan, Cham. 2020. P. 267–293. DOI: 10.1007/978-3-030- 48070-7_10.

14.  Torre A., Rallet A. Proximity and localization // Reg. Stud. 2005. № 39. P. 47–59.

15.  Zamyatina N., Goncharov R., Poturaeva A., Pelyasov A. The sandwich of Russian space: How different spaces differentiate themes in regional science // Reg. Sci. PolicyPract. 2020. P. 1–19. DOI: 10.1111/rsp3.12272.

16.  Интенсивность дружбы регионов // Интерактивный атлас «Виртуальное население России». 2017. [Электр. ресурс] URL: http://webcensus.ru/vmap/интенсивность-дружбы-регионов/ (дата обращения: 20.11.2020).

17.  Интерактивный атлас «Виртуальное население России». 2017. [Электр. ресурс] URL: http:// webcensus.ru (дата обращения: 20.11.2020).

References

1.       Vasilyeva O.E., Udovenko V.S. Socio-geographical analysis of rural settlements by the instruments of VKontakte social network. VestnikMoskovskogouniversiteta. Seriya 5. Geografiya, 2018, no. 6, pp. 26–33. (InRuss.).

2.       Zabokritskaya L.D., Khlebnikov N.A., Oreshkina T.A., Komotsky E.I. Possibilities to studyyouth values through Vkontakte social network accounts. Monitoring obshestvennogomnenija: ekonomicheskieisocial’nyeperemeny, 2020, no. 2, pp. 148–167. DOI: 10.14515/monitoring.2020.2.692. (InRuss.).

3.       ZamyatinaN.Yu., Pilyasov A.N. Concept of proximity: foreign experience and prospects of application in Russia. Izvestiya RAN. SeriyaGeografiya, 2017, no. 3, pp. 8–21. DOI: 10.7868/S037324441703001X. (In Russ.).

4.       ZamyatinaN.Yu., Yashunsky A.D. Migrations from the North: social networks and mental «proximity». In: Vnejekonomicheskiefaktoryprostranstvennogorazvitija [Non-economic factors of spatial development]. Streleckij V.N., eds. Moscow, Geography Institute RAS, 2015, pp. 147–173. (In Russ.).

5.       ZamyatinaN.Yu., Yashunsky A.D. Virtual geography of virtual population. Monitoring obshestvennogomnenija: ekonomicheskie i social’nyeperemeny, 2018, no. 1, pp. 117–137. DOI: 10.14515/ monitoring.2018.1.07. (InRuss.).

6.       Ivlieva O.D., Yashunsky A.D. On the Distances That Friendship Ignores. Gorodskieissledovanija i praktiki, 2019, vol. 4, no. 1, pp 64–76. DOI: 10.17323/usp41201964-76. (In Russ.).

7.       Smirnov A.V. Factors of migration for the population of cities and regions in Russian Arctic In: Migracionnyemosty v Evrazii: novyepodhody k formirovanijumigracionnojpolitiki v interesahustojchivogorazvitija. Mat-ly XI Mezhdunarodnogonauchno-prakticheskogoforuma. Moskva, 5–6 dekabrja 2019 [Migration bridges in Eurasia: new approaches to the formation of migration policy on behalf of the sustainable development: Proceedings of the XI International Scientific and Practical Forum (Moscow, December 5–6, 2019)]. Ryazantsev S.V., Khramova M.N., eds. Moscow: Econ- Inform Publ., 2020, pp. 263–272. (InRuss.).

8.       Smirnov I.P., Vinogradov D.M., Alexeev A.I. To Moscow or to Saint Petersburg? Population gravity of the Tver Region according to the data of «VKontakte» online network. IzvestiyaRusskogogeograficheskogoobshchestva, 2019, vol. 151, no. 6, pp. 69–80. DOI: 10.31857/S0869-6071151669-80. (In Russ.).

9.       Smirnov I.P., Smirnova A.A. Population activity as a resource of development of cities of Tver region: experience of assessment according to the data of the network «In Contact». VestnikTverskogogosudarstvennogouniversiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie, 2019, no. 4. pp. 108–116. (InRuss.).

10.    Smirnyagin L.V. Transformation of public space in Russia. Otechestvennyezapiski, 2007, no. 1, pp. 35–48. (In Russ.).

11.    Audretsch B. Agglomeration and the location of innovative activity. In: Oxford review of economic policy. Oxford Univ. Press, 1998, pp. 18–29.

12.    Llano C., de la Mata T. Modeling the effect of social-network on interregional trade of services: How sensitive are the results to alternative measures of social linkages. In: Spatial Econometric Interaction Modelling. Advances in Spatial Science (The Regional Science Series). Patuelli R., Arbia G., eds. Springer, Cham, 2016, pp. 365–414. DOI: 10.1007/978-3-319-30196-9_15.

13.    Shishaev M., Fedorov A., Datyev I. Analysis of online social networking when studying the identities of local communities. In: Digitalisation and human security. New security challenges. Salminen M., Zojer G., Hossain K., eds. PalgraveMacmillan, Cham, 2020, pp. 267–293. DOI: 10.1007/978-3-030- 48070-7_10.

14.    Torre A., Rallet A. Proximity and localization. RegionalStudies, 2005, no. 39, pp. 47–59.

15.    Zamyatina N., Goncharov R., Poturaeva A., Pelyasov A. The sandwich of Russian space: How different spaces differentiate themes in regional science. RegionalSciencePolicy&Practice, 2020, pp. 1–19. DOI: 10.1111/rsp3.12272.

16.    Intensivnost’ druzhbyregionov [Intensity of region friendship]. In: Interactive atlas «Virtual population of Russia», 2017. URL: http://webcensus.ru/vmap/интенсивность-дружбы-регионов/ [Accessed 20.11.2020]. (InRuss.).

17.    Interactive atlas «Virtual population of Russia», 2017. URL: http://webcensus.ru [Accessed 20.11.2020]. (InRuss.).