• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Культурный капитал, пространство вкусов и статусные границы среди российских студентов

Соколов М. М., Сафонова М. А., Чернецкая Г. А.

В статье делается попытка систематически сравнить предсказания, следующие из теорий Пьера Бурдье и Ричарда Петерсона («культурная всеядность»), на данных о культурном потреблении, осведомленности и художественных вкусах популяции студентов трех факультетов престижного университета, образующих взаимодействующие в повседневной жизни группы. Нашей целью в формировании этой выборки было опросить популяцию, в которой в соприкосновении находились бы обладатели очень большого объема культурного капитала и значительного объема экономического. Организация приема в российские вузы в 2007, когда проводилось исследование, позволяла нам получить в точности нужную выборку, так как студенты, демонстрирующий академический блеск, и студенты, платящие высокую плату за обучение, учились в них вместе. Гипотезы, которые мы извлекли из работ Бурдье,Петерсона и ДиМаджио касаются (1) общей конфигурации пространства вкусов (существование элитарно-массовой поляризации vs. ядро-периферийная структура), (2) существования гомологии между формами «высокого» искусства или сегментарных делений по родам, (3) использования вкусов для создания дистанций или селективной инклюзии. Теория культурной всеядности значительно лучше соответствует данным: мы не видим отрицательной корреляции между потреблением и вкусами к высокому и массовому искусству; по поводу высокой оценки самых известных деятелей массовой культуры и героев школьной программы существует полный консенсус, разделяемый носителями элитарных вкусов. Мы обсуждаем следствия этих наблюдений для других элементов теории Бурдье (в частности, теории полей) и для представлений об организации статусных границ в России. Методической инновацией этого исследования является использование реконструкции культурных карт, а не данных о классе или профессиональной принадлежности респондентов, для верификации гипотез. В заключение, мы обсуждаем применение этих исследовательских стратегий для анализа big data.