dgisocioЦифровая социология/Digital SociologyDigital Sociology2658-347X2713-1653Государственный университет управления10.26425/2658-347X-2025-8-3-14-23dgisocio-397Research ArticleЦИФРОВАЯ СОЦИОЛОГИЯ: НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙDIGITAL SOCIOLOGY: RESEARCH AREASВлияние интерфейса на восприятие пользователей на сайтах благотворительных организаций: социологический анализ цифровых практик социальной активностиStudy of the impact of a charitable organization’s website interface on users: sociological analysis of digital practices of social activityhttps://orcid.org/0000-0003-1331-1302ЛаринаТ. И.LarinaT. I.

Ларина Татьяна Игоревна - Канд. социол. наук, доц. каф. социологии

г. Москва 

Tatiana I. Larina - Cand. Sci. (Sociol.), Assoc. Prof. at the Sociology Department

Moscow 

larina-ti@rudn.ruhttps://orcid.org/0009-0007-8856-102XВахрушинК. А.VakhroushinK. A.

Вахрушин Константин Андреевич - Студент 

г. Москва 

Konstantin A. Vakhroushin - Student 

Moscow 

1132220323@pgur.ruРоссийский университет дружбы народов имени Патриса ЛумумбыРоссияPeoples’ Friendship University of Russia named after Patrice LumumbaRussian Federation202527102025831423Copyright © Ларина Т.И., Вахрушин К.А., 20252025Ларина Т.И., Вахрушин К.А.Larina T.I., Vakhroushin K.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://digitalsociology.guu.ru/jour/article/view/397

Изучено влияние интерфейса сайтов благотворительных организаций на поведенческие и эмоциональные реакции пользователей, а также на их мотивацию к совершению пожертвований. В качестве объекта исследования выступают пользователи с разным уровнем цифровой компетентности и опытом взаимодействия с благотворительными платформами. Методологической основой служит акторно-сетевая теория в сочетании с принципами пользовательского опыта и теорией социального обмена. На основании пилотажного экспертного опроса путем использования метода полустандартизированного интервью с включенным наблюдением в рамках пользовательского тестирования установлено, что простой и понятный интерфейс сайта благотворительной организации, цветовая кодировка и понятные элементы интерфейса положительно влияют на вовлеченность пользователей, что потенциально влечет повышение доли пожертвований. Цифровой опыт влияет на модель поведения пользователей во время взаимодействия с интерфейсом. Результаты могут быть применены для разработки и оптимизации пользовательских интерфейсов благотворительных и других социально-ориентированных платформ. Основной вывод заключается в необходимости комплексного UX-дизайна, который сочетает функциональность, персонализацию и эмоциональную вовлеченность для удовлетворения потребностей разнородной аудитории и повышения эффективности онлайн-сборов. Статья будет полезна социологам, UX-специалистам, специалистам в области маркетинга.

The impact of charity organizations’ websites interface on users’ behavioral and emotional reactions, as well as on their motivation to donate, has been studied. The object of the study is users with different levels of digital competence and experience interacting with charity platforms. The methodological basis is the actor network theory in combination with the user experience principles and the social exchange theory. Based on a pilot expert survey using the semi-standardized interviews method with included monitoring as part of user testing, it has been found that simple and intuitive interface of a charity organization’s website, color coding, and intuitive interface elements have a positive effect on user engagement, which potentially leads to an increase in the share of donations. Digital experience influences users’ behavior during interaction with the interface. The study results can be applied to developing and optimizing user interfaces for charitable and other socially oriented platforms. The main conclusion is the need for a comprehensive UX design that combines functionality, personalization, and emotional engagement to meet the needs of a diverse audience and increase the effectiveness of online fees. The article will be useful for sociologists, UX specialists, and marketing specialists.

Благотворительностьинтерфейс сайтаUX-дизайнцифровая компетентностьповеденческая модельвовлеченность пользователейпользовательский опытмотивация к пожертвованиямэмоциональная вовлеченностьонлайн-платформы для пожертвованийСharitywebsite interfaceUX-designdigital competencebehavioral modeluser engagementuser experiencedonation motivationemotional engagementonline donation platformsReferencesАлексеева Е.А. Возможен ли искусственный преподаватель? Технологос. 2020;4:40–55. https://doi.org/10.15593/perm.kipf/2020.4.04Alekseeva E.A. Is an artificial teacher possible? Technologos. 2020;4:40–55. (In Russian). https://doi.org/10.15593/perm.kipf/2020.4.04Батенова Ю.В. Информационное пространство: междисциплинарный ракурс. Новое в психолого-педагогических исследованиях. 2015;4(40):7–19.Barnes J.A. Class and committees in a Norwegian Island parish. Human Relations. 1954;1(7):39–58. https://doi.org/10.1177/001872675400700102Былевский П.Г. Социально-культурные риски мультимодальных больших генеративных моделей «искусственного интеллекта» (GenAI). Культура и искусство. 2024;6:213–224. https://doi.org/10.7256/2454-0625.2024.6.70926Batenova Yu.V. Information space: an interdisciplinary perspective. Innovation in psychological and pedagogical studies. 2015;4(40):7–19. (In Russian).Ким А.В. Методологический подход к изучению отношений в сети: качественный сетевой анализ. Интеракция. Интервью. Интерпретация. 2023;3(15):11–30. https://doi.org/10.19181/inter.2023.15.3.1Budylin R., Drutsa A., Gusev G., Kharitonov E., Seryukov P., Yashkov I. Online Evaluation for Effective Web-Service Development. In: The Web Conference (WWW) Tutorial Proceedings. 2018;5(5). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12362.62400/1Кузьмин А.Н., Туровец А.М. Проблема минимизации общих ошибок языковых генеративных моделей нейронных сетей в логистических системах. В кн.: Бизнес. Инновации. Экономика. Минск: Институт бизнеса Белорусского государственного университета; 2024. С. 155–160.Bylevsky P.G. Socio-cultural risks of large multimodal generative models of “artificial intelligence” (GenAI). Culture and Art. 2024;6:213–224. (In Russian). https://doi.org/10.7256/2454-0625.2024.6.70926Латур Б. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию. М.: Высшая школа экономики; 2014. 382 с.Callon M. Actor Network Theory. In: International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2001. Pp. 62–66. https://doi.org/10.1016/b0-08-043076-7/03168-5Морозова Е.В., Плотичкина Н.В., Попова К.И. Государство как агент цифровой социализации. Вестник Пермского университета. Политология. 2019;2(13):5–16. https://doi.org/10.17072/2218-1067-2019-2-5-16Darawsheh S.M.H. The digital social actor: the marginalized player in the sociology of social change. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry. 2021;9(12):6322–6338.Пирлиев К., Тедженова Дж., Чарыев М. Значение сетевого анализа в изучении социальных связей у подростков-правонарушителей. Вестник науки. 2024;3(72):401–407.Denisova G.S., Polonskaya I.N., Susimenko E.V. Actor-network theory: innovative aspects of sociological methodology. Bulletin of the Institute of Sociology. 2022;2(13):137–158. (In Russian). https://doi.org/10.19181/vis.2022.13.2.797Сазонов А.А. Интеграция акторно-сетевой теории и концепции социотехнических воображаемых в контексте социальных исследований искусственного интеллекта. Социология науки и технологий. 2024;4(15):83–99. https://doi.org/10.24412/2079-0910-2024-4-83-99Goriunova O. Digital subjects: an introduction. Subjectivity. 2019;1(12). https://doi.org/10.1057/s41286-018-00065-2Тишкова А.С. Особенности цифровой социализации современной молодежи: теоретический экскурс. Человеческий капитал. 2023;1(12):212–218. https://doi.org/10.25629/HC.2023.12.19Harper D., Bogdanova N.M. Photo-elicitation: origins, development, themes and forms. Sociological Journal. 2013;2:54–79. (In Russian).Харпер Д., Богданова Н.М. Фотовыявление: истоки, развитие, темы и формы. Социологический журнал. 2013;2:54–79.Heimann M., Hubener A.-F. AI as social actor: a Lacanian investigation into social technology. Journal of Digital Social Research. 2023;1(5):48–69. http://dx.doi.org/10.33621/jdsr.v5i1.159Хоманс Дж. Социальное поведение как обмен. В кн.: Современная зарубежная социальная психология. М.: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; 1984. С. 82–91.Homans J. Social behavior as exchange. In: Modern foreign social psychology. Moscow: Lomonosov Moscow State University; 1984. Pp. 82–91. (In Russian).Шелгинская В.А. Социокультурная рекурсия в контексте акторно-сетевого взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом. Цифровая социология. 2025;2(8):4–16.Hsu G., Bechky B.A. Exploring the digital undertow: how generative AI impacts social categorizations in creative work. Organization Theory. 2024;3(5). https://doi.org/10.1177/26317877241275118Barnes J.A. Class and committees in a Norwegian Island parish. Human Relations. 1954;1(7):39–58. https://doi.org/10.1177/001872675400700102Kim A.V. Methodological approach to study relationships in network: qualitative social network analysis. Interaction. Interview. Interpretation. 2023;3(15):11–30. (In Russian). https://doi.org/10.19181/inter.2023.15.3.1Budylin R., Drutsa A., Gusev G., Kharitonov E., Seryukov P., Yashkov I. Online Evaluation for Effective Web-Service Development. In: The Web Conference (WWW) Tutorial Proceedings. 2018;5(5). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12362.62400/1Kolosova Е. М., Spasenov I.V., Gorbunova. Е.S. Social Cues in News Interfaces: a Key to Building Initial Online Trust. 2025;6(40).Callon M. Actor Network Theory. In: International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2001. Pp. 62–66. https://doi.org/10.1016/b0-08-043076-7/03168-5Kuzmin A.N., Turovets A.M. The issue of minimizing the total errors of linguistic generative models of neural networks in logistic systems. In: Business. Innovations. Economics. Minsk: Institute of Business of the Belarusian State University; 2024. Pp. 155–160. (In Russian).Darawsheh S.M.H. The digital social actor: the marginalized player in the sociology of social change. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry. 2021;9(12):6322–6338.Laine J., Minkkinen M., Mantymaki M. Understanding the ethics of generative AI: established and new ethical principles. Communications of the Association for Information Systems. 2025;1(56). https://doi.org/10.17705/1CAIS.05601Goriunova O. Digital subjects: an introduction. Subjectivity. 2019;1(12). https://doi.org/10.1057/s41286-018-00065-2Latour B. Reassembling the social: An introduction to actor network theory. Moscow: Higher School of Economics; 2014. 382 p. (In Russian).Heimann M., Hubener A.-F. AI as social actor: a Lacanian investigation into social technology. Journal of Digital Social Research. 2023;1(5):48–69. http://dx.doi.org/10.33621/jdsr.v5i1.159Li Yu., Zhu J. An ethical study of generative AI from the actor-network theory perspective. International Journal on Cybernetics & Informatics. 2024;1(13):67–78. https://doi.org/10.5121/ijci.2024.130106Hsu G., Bechky B.A. Exploring the digital undertow: how generative AI impacts social categorizations in creative work. Organization Theory. 2024;3(5). https://doi.org/10.1177/26317877241275118Morozova E.V., Plotichkina N.V., Popova K.I. The state as an agent of digital socialization. Bulletin of Perm University. Political Science. 2019;2(13):5–16. (In Russian). https://doi.org/10.17072/2218-1067-2019-2-5-16Kolosova Е. М., Spasenov I.V., Gorbunova. Е.S. Social Cues in News Interfaces: a Key to Building Initial Online Trust. 2025;6(40).Norman A.D. Emotional Design: Why we love or hate everyday things. New York: BasicBooks; 2004. 257 p. Orlikowski W.J., Scott S.V. The digital undertow and institutional displacement: a sociomaterial approach. Organization Theory. 2023;2(4). https://doi.org/10.1177/26317877231180898Laine J., Minkkinen M., Mantymaki M. Understanding the ethics of generative AI: established and new ethical principles. Communications of the Association for Information Systems. 2025;1(56). https://doi.org/10.17705/1CAIS.05601Pirliev K., Tejenova J., Charyev M. Importance of network analysis in study of social connections among juvenile offenders. Bulletin of Science. 2024;3(72):401–407. (In Russian).Li Yu., Zhu J. An ethical study of generative AI from the actor-network theory perspective. International Journal on Cybernetics & Informatics. 2024;1(13):67–78. https://doi.org/10.5121/ijci.2024.130106Sazonov A.A. Integration of actor-network theory and the concept of sociotechnical imaginaries in the context of social studies of artificial intelligence. Sociology of Science & Technology. 2024;4(15):83–99. (In Russian). https://doi.org/10.24412/2079-0910-2024-4-83-99Norman A.D. Emotional Design: Why we love or hate everyday things. New York: BasicBooks; 2004. 257 p.Shelginskaya V.A. Sociocultural recursion in the context of actor-network interaction with generative artificial intelligence. Digital Sociology. 2025;2(8):4–16. (In Russian).Orlikowski W.J., Scott S.V. The digital undertow and institutional displacement: a sociomaterial approach. Organization Theory. 2023;2(4). https://doi.org/10.1177/26317877231180898Tishkova A.S. Features of digital socialization of modern youth: theoretical excursion. Human capital. 2023;1(12):212–218. (In Russian). https://doi.org/10.25629/HC.2023.12.19

The authors declare that there are no conflicts of interest present.