Сокращенная шкала измерения цифрового капитала и ее межстрановая валидация

Сокращенная шкала измерения цифрового капитала и ее межстрановая валидация

В статье представлены разработка и межнациональная апробация сокращенной версии шкалы цифрового капитала (DCS), адаптированной для учета цифровых навыков и ресурсов на индивидуальном уровне. Опираясь на данные репрезентативных выборок из Италии, Германии, Франции и Дании, авторы тестируют достоверность замеров и факторную структуру новой укороченной версии шкалы, упрощающей измерения индекса цифрового капитала (DCI).

Авторы предлагают определение цифрового капитала, которое является развитием теории Бурдье. С помощью этого понятия они анализируют, как социальное положение влияет на цифровую активность и возможности, которые она открывает. Цифровой капитал выходит за рамки простого доступа к технологиям и включает в себя как цифровые возможности, так и навыки — технические и критические. Эта концепция подчеркивает, что цифровая активность социально структурирована, что отражает и воспроизводит неравенство, при котором одни акторы получают больше преимуществ от цифровизации, чем другие.

Существующие инструменты измерения цифрового капитала часто сложны, что ограничивает межстрановые и лонгитюдные исследования. В данной статье представлена сокращенная, состоящая из 9 пунктов, шкала цифрового капитала (Digital Capital Scale, DCS), решающая проблему указанных ограничений. Протестированная в четырех европейских странах, эта сокращенная шкала призвана предоставить эффективный и надежный научно-практический инструмент, позволяющий лучше понимать распределение цифрового неравенства и разрабатывать меры его преодоления.

Для проверки эффективности 9-балльной шкалы ее разработчики организовали онлайн-опрос, в котором приняли участие 7936 взрослых из Италии, Германии, Франции и Дании. Данные были собраны на основе квотной выборки, что обеспечило их национальную репрезентативность. Методология исследования включала многоэтапную аналитическую стратегию. Первым шагом стал подтверждающий факторный анализ (CFA), который подтвердил одномерную структуру шкалы. Затем были оценены показатели надежности (Альфа Кронбаха и Омега Мак Дональда), а также проведен многогрупповой CFA для проверки неизменности измерений в разных странах. Индекс цифрового капитала (DCI) был рассчитан и подтвержден с помощью корреляций, дисперсионного анализа и регрессии с социально-демографическими переменными. Кроме того, были оценены достоверность дискриминантных и критериальных показателей. Все анализы проводились с использованием программного обеспечения SPSS версии 28.

Переходя к результирующей части, авторы сообщают: проведенный ими анализ показал значимые изменения и тенденции, подтверждающие гипотезы работы. Основные данные свидетельствуют о том, что примененные методы оказались эффективными в решении поставленных задач. Результаты экспериментов продемонстрировали улучшение показателей по сравнению с контрольными образцами/исходными данными. Установлены взаимосвязи между исследуемыми переменными, выявлены закономерности, характеризующие распределение неравенства. Также продемонстрирована стабильность и воспроизводимость полученных данных, что, согласно авторам, свидетельствует о надежности выбранного подхода.

Важным достижением работы стало выявление новых факторов, влияющих на состояния цифрового капитала. Также были тщательно проанализированы частотные и количественные показатели с указанием их статистической значимости. Кроме того, были рассмотрены ограничения и случаи, когда используемые методы измерения могут быть менее эффективными. Это позволило дать объективную оценку результатам работы и сформулировать рекомендации по их применению.

В заключении авторы констатируют: проведенное исследование подтверждает эффективность упрощенной шкалы цифрового капитала. Этот инструмент предлагает надежный, простой в использовании и теоретико-обоснованный подход к изучению цифрового неравенства. Шкала отображает высокие психометрические показатели и демонстрирует значимую корреляцию с уровнем образования, дохода и возрастом. Это подтверждает, что структурные факторы продолжают оказывать влияние на вовлеченность в цифровые технологии. Хотя выявленные гендерные различия были не очень существенными, географические расхождения оказались весьма заметными. По итогам апробации было установлено, что посредством шкалы также можно прогнозировать действия индивидов, такие как участие в общественной жизни и поиск работы.

Тем не менее, в работе указываются ограничения, такие как одномерность шкалы, потребность в учете более широких культурных аспектов и необходимость валидации в разнообразных глобальных контекстах, в частности в странах Глобального Юга. Несмотря на эти ограничения, разработка и валидация шкалы DCS определенно расширяют возможности науки в области измерения цифрового капитала и понимания цифрового неравенства, подытоживают авторы.

Источник.