Вклад доступности технологий и уровня компетенции в цифровой капитал Объединенных Арабских Эмиратов

Вклад доступности технологий и уровня компетенции в цифровой капитал Объединенных Арабских Эмиратов

Применяя факторный анализ к репрезентативной выборке населения ОАЭ, авторы изучают взаимосвязь между демографическими и социально-экономическими факторами (пол, возраст, образование, вероисповедание, сфера деятельности, характер занятости, доход, тип устройства) и двумя важнейшими измерениями цифрового капитала: доступом к цифровым технологиям и цифровой компетентностью.

В условиях все более глубокой цифровизации общества, утверждают во введении авторы, возрастает значимость фактора «цифрового капитала» как ресурсной базы социально-экономического развития и средства преодоления цифрового неравенства. Если ранние исследования цифрового разрыва фокусировались преимущественно на доступе к технологиям, то сейчас признается его многоаспектность, включающая освоение навыков и продуктивное использование цифровых инструментов. При этом несмотря на расширение возможностей подключения, уровень цифровой грамотности и компетенций существенно различается и по-прежнему зависит от социально-экономического статуса.

Данное исследование, опирающееся на модель цифрового капитала Рагнедды, посвящено анализу этих взаимосвязей в ОАЭ — стране с разнообразным населением, динамично внедряющей инновационные технологии в жизнь. Авторы ставят перед собой ряд задач: подтвердить на практике применимость Индекса цифрового капитала (DCI) в ОАЭ, изучить влияние социально-демографических, экономических, географических и культурных факторов на формирование цифрового капитала, а также рассмотреть взаимосвязь между использованием устройств и развитием цифрового капитала.

Для сбора эмпирической базы ученые с помощью стратифицированной случайной выборки сформировали группу из 493 жителей ОАЭ, обеспечив таким образом репрезентативность полученных в ходе онлайн-опроса данных по ключевым социально-демографическим категориям. В выборке, которая охватывала все семь эмиратов, наблюдалось разнообразие по уровню образования, занятости, доходам и типу используемого устройства. Для более точного измерения цифрового капитала методика Рагнедды была адаптирована с учетом культурной специфики ОАЭ. Методика обработки данных включала как поисковый, так и подтверждающий факторный анализ. Затем для изучения демографических взаимосвязей ученые провели дисперсионный анализ (ANOVA) и корреляционный анализ.

Переходя к результирующей части, авторы утверждают: рассмотрение дисперсии и t-критериев позволили изучить, как демографические факторы влияют на доступ к цифровым технологиям и цифровую компетентность в ОАЭ. Доход домохозяйства оказался наиболее сильным предиктором для обоих аспектов цифрового капитала, демонстрируя значительные различия и большие размеры эффекта (η² = 0,484 для доступа, η² = 0,196 для компетентности). Группы с более высоким доходом последовательно демонстрировали больший доступ к цифровым технологиям и более высокую компетентность.

Уровень образования и возраст также существенно влияли на цифровую компетентность (η² = 0,235 и η² = 0,187 соответственно), при этом более высокий уровень образования и более молодой возраст (25–34 лет) показывали повышенную компетентность. Однако ни образование, ни возраст не имели значимой связи с доступом к цифровым технологиям. С другой стороны, факторы пола, типа устройства, статуса занятости и религиозной принадлежности не показали значительных различий ни в доступе к цифровым технологиям, ни в цифровой компетентности.

Сфера деятельности, напротив, существенно влияла на цифровую компетентность (η² = 0,089): профессии, связанные с технологиями, демонстрировали более высокие уровни, однако на доступ к цифровым технологиям этот фактор не влиял. Хотя местоположение внутри одного эмирата показало статистически значимое различие в цифровой компетентности (p = 0,033), размер эффекта был небольшим (η² ≈ 0,028), и между отдельными эмиратами не было обнаружено значимых различий, то же подтвердилось и в отношении доступа.

Несмотря на то, что в целом результаты подтверждают уже существующие идеи, в ходе исследования ученые определили уникальные особенности, характерные для ОАЭ. Как и в развитых странах, уровень образования и доход существенно влияют на цифровой капитал. Однако, в отличие от предшествующих исследований, не было обнаружено значительного гендерного разрыва, что свидетельствует о прогрессе в обеспечении гендерного равенства в ОАЭ.

Подытоживая описание исследования, авторы обращают внимание на ряд имеющихся в нем объективных ограничений. Во-первых, комплексный подход к изучению не позволяет делать однозначные выводы о причинно-следственных связях между демографическими факторами и формированием цифрового капитала. Для более детального понимания этого процесса необходим долгосрочный анализ. Во-вторых, онлайн-опрос мог привести к необъективному отбору участников, исключавшего респондентов с самыми низкими уровнями доступа и навыков. Кроме того, данные, предоставленные самими участниками, могут быть субъективно искажены завышенной или заниженной самооценкой их цифровой компетентности.

Для снятия этих ограничений и повышения надежности результатов будущих исследований авторы рекомендуют использовать объективные показатели цифровых навыков. Важным направлением научного поиска является изучение трансформации цифрового капитала с течением времени. Также необходимо будет рассмотреть факторы, которые связывают демографические характеристики с уровнем цифрового капитала, и проанализировать влияние сферы профессиональной деятельности на развитие цифровых навыков, убеждены авторы.

Источник.