Theoretical models of digital inequality (E. Helsper, I. Mariën): comparative review

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article focuses on explanatory schemes, research logic, heuristic capabilities of the online and offline correlation model of exclusion fields (E. Helsper), as well as the continuum model of social and digital inequality, profiling risk groups of digital exclusion (I. Mariën, L. Van Audenhove, A. Asmar) in the explication of the digital divide three-level construct. It is shown that modern studies of digital inclusion are based on the classical sociological conceptualizations of inequality (A. Giddens, P. Bourdieu), the capabilities approach (A. Sen), the intersectional theory (K. Crenshaw). The models of E. Helsper and Belgian researchers are based on the idea of the relationship between social and digital isolation, the reinterpretation of the Bourdieusian categories of "field", "resource", "capital". According to E. Helsper, the fields of exclusion are differentiated by the amount of resources, they are autonomous, but interconnected, they frame individual actions. The operationalization of the concept of personal resources into an analytical model of exclusion fields allows E. Helsper to take into account the freedom of choice of an individual in the construction of online practices. Socio-digital inequality is characterized as the inequality in digital resources and opportunities. The E. Helsper model is based on A. Giddens' theory of structuration in understanding the relationship between sociotechnical structure and user action. The heuristic potential of the capabilities approach in the explanation of digital inclusion is revealed. The Belgian model is based on the analytical construct of E. Helsper, focusing on the identification of exclusion risk factors relevant to the resources of the individual. The digital divide is interpreted as a continuum, a range of positions on a scale from deep exclusion to deep inclusion. In the model of I. Marien and co-authors, eight profiles of (non)users are identified, social and digital predictors of inequality are identified, the dynamism and procedural nature of digital integration and isolation are emphasized. The model shows that socially and economically vulnerable groups can be active users of online technologies. The differences between continuum model of the social and digital inequality and the conceptual construct of E. Helsper are revealed: instead of mutual influence mediators of online and offline fields of exclusion, indicators of isolation risk are proposed, direct and indirect cause and effect relationships between the determinants of social and digital exclusion are established. It was concluded that it is expedient to use models in the study of digital divide third level.

About the authors

Natalia V. Plotichkina

Kuban State University

Email: oochronos@mail.ru
SPIN-code: 2719-4063
Department of Public Policy and Public Administration, Associate Professor Krasnodar, Russia

References

  1. Бурдье П. (2001) Практический смысл. СПб.: Алетейя.
  2. Бурдье П. (2005) Социальное пространство: поля и практики. М.: Институт экспериментальной социологии; СПб.: Алетейя.
  3. Гидденс Э. (2018) Устроение общества: очерк теории структурации. М.: Академический проект.
  4. Сен А. (2004) Развитие как свобода. М.: Новое издательство.
  5. Anrijs S., Mariën I., De Marez L., Ponnet K. (2023) Excluded from essential internet services: Examining associations between digital exclusion, socio-economic resources and internet resources. Technology in Society, 73: 1–11.
  6. Archer M.S. (2010) Morphogenesis versus structuration: on combining structure and action. British Journal of Sociology, 61(1): 225–252.
  7. Asmar A., Mariën I., Van Audenhove L. (2020) A qualitative analysis of the develop-ment of digital autonomy beyond the life course perspective. Brussels: Belgian Science Policy.
  8. Asmar A., Mariën I., Van Audenhove L. (2022) No one-size-fits-all! Eight profiles of digital inequalities for customized inclusion strategies. New Media & Society, 24(2): 279–310.
  9. Burchardt T., Hick R. (2018) Inequality, Advantage and the Capability Approach. Journal of Human Development and Capabilities, 19(1): 38–52.
  10. Calderon Gomez D. (2020) The third digital divide and Bourdieu: bidirectional conversion of economic, cultural, and social capital to (and from) digital capital among young people in Madrid. New Media & Society, 23(9): 2534–2553.
  11. Eynon R. (2023) Utilising a Critical Realist Lens to Conceptualise Digital Inequality: The Experiences of Less Well-Off Internet Users. Social Science Computer Review, 41(3): 1081–1096.
  12. Grenfell M. (ed.) (2008) Pierre Bourdieu: Key Concepts. L.; N.Y.: Routledge; Acumen.
  13. Helsper E. (2008) Digital inclusion: an analysis of social disadvantage and the information society. L.: Department for Communities and Local Government.
  14. Helsper E. (2012) A corresponding fields model for the links between social and digital exclusion. Communication theory, 22(4): 403–426.
  15. Helsper E. (2021) The digital disconnect: the social causes and consequences of digital inequalities. L.: Sage.
  16. Ignatow G., Robinson L. (2017) Pierre Bourdieu: theorizing the digital. Information, Communication & Society, 20(7): 950–966.
  17. Jones M.R., Karsten H. (2008) Giddens's structuration theory and information systems research. MIS Quarterly, 32(1): 127–157.
  18. Livingstone S., Helsper E. (2007) Gradations in digital inclusion: children, young people and the digital divide. New Media & Society, 9(4): 671–696.
  19. Mariën I. (2015) De Dichotomie van de Digitale Kloof Doorprikt: Een Onderzoek naar de Oorzaken van Digitale Uitsluiting en naar Strategieën voor een Duurzaam e-Inclusiebeleid. Doctoral Thesis. Brussel: Free University of Brussels.
  20. Mariën I., Baelden D. (2015) 8 profielen van digitale ongelijkheden [8 profiles of digital inequalities]. Onderzoeksrapport voor het federale onderzoeksproject IDEALiC.be. (Research Report for the federal research project IDEALiC.be.). Brussels: Belgian Science Policy.
  21. Mariën I., Heyman R., Salemink K., Van Audenhove L. (2016) Digital by Default: Consequences, Casualties and Coping Strategies. In: Servaes J., Oyedemi T. (eds). Social Inequalities, Media and Communication: Theory and Roots. Lanham: Rowman and Littlefield: 167–188.
  22. McGillivray D., Mahon J. (2021) Distributed digital capital: digital literacies and everyday media practices. Media Practice and Education, 22(3): 196–210.
  23. Merisalo M., Makkonen T. (2022) Bourdieusian e-capital perspective enhancing digital capital discussion in the realm of third level digital divide. Information Technology & People, 35(8): 231–252.
  24. Neves B.B., Waycott J., Malta S. (2018) Old and afraid of new communication technologies? Reconceptualising and contesting the ‘age-based digital divide.’ Journal of Sociology, 54(2): 236–248.
  25. Ragnedda M., Ruiu M.L., Addeo F. (2022) The self-reinforcing effect of digital and social exclusion: The inequality loop. Telematics and Informatics, 72: 1–13.
  26. Robinson L., Schulz J., McClain N., Hale T., Pait H., Ragnedda M. et al. (2020) Global perspectives on digital inequalities and solutions to them. First Monday, 25(7) [https://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/10840/9560] (дата обращения: 20.06. 2023)
  27. Sallaz J.J., Zavisca J. (2007) Bourdieu in American sociology, 1980–2004. Annual Review of Sociology, 33(1): 21–41.
  28. Savage M., Warde A., Devine F. (2005) Capitals, assets, and resources: Some critical issues. British Journal of Sociology, 56(1): 31–47.
  29. Scheerder A.J., van Deursen A.J.A.M., van Dijk J.A.G.M. (2020) Taking advantage of the Internet: A qualitative analysis to explain why educational background is decisive in gaining positive outcomes. Poetics, 80: 1–12.
  30. Van Deursen, A.J.A.M., Helsper E.J. (2018) Collateral benefits of Internet use: Explaining the diverse outcomes of engaging with the Internet. New Media & Society, 20(7): 2333–2351.
  31. Zheng Y., Walsham G. (2021) Inequality of What? An Intersectional Approach to Digital Inequality under Covid-19. Information and Organization, 31(1): 1–6.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».