Влияние интерфейса на восприятие пользователей на сайтах благотворительных организаций: социологический анализ цифровых практик социальной активности

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.

1. Алексеева Е.А. Возможен ли искусственный преподаватель? Технологос. 2020;4:40–55. https://doi.org/10.15593/perm.kipf/2020.4.04

2. Батенова Ю.В. Информационное пространство: междисциплинарный ракурс. Новое в психолого-педагогических исследованиях. 2015;4(40):7–19.

3. Былевский П.Г. Социально-культурные риски мультимодальных больших генеративных моделей «искусственного интеллекта» (GenAI). Культура и искусство. 2024;6:213–224. https://doi.org/10.7256/2454-0625.2024.6.70926

4. 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.2023.15.3.1

5. Кузьмин 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.

6. Латур Б. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию. М.: Высшая школа экономики; 2014. 382 с.

7. Морозова 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/10.17072/2218-1067-2019-2-5-16

8. Пирлиев К., Тедженова Дж., Чарыев М. Значение сетевого анализа в изучении социальных связей у подростков-правонарушителей. Вестник науки. 2024;3(72):401–407.

9. Сазонов 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/10.24412/2079-0910-2024-4-83-99

10. Тишкова А.С. Особенности цифровой социализации современной молодежи: теоретический экскурс. Человеческий капитал. 2023;1(12):212–218. https://doi.org/10.25629/HC.2023.12.19

11. Харпер Д., Богданова Н.М. Фотовыявление: истоки, развитие, темы и формы. Социологический журнал. 2013;2:54–79.

12. Хоманс Дж. Социальное поведение как обмен. В кн.: Современная зарубежная социальная психология. М.: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; 1984. С. 82–91.

13. Шелгинская В.А. Социокультурная рекурсия в контексте акторно-сетевого взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом. Цифровая социология. 2025;2(8):4–16.

14. Barnes J.A. Class and committees in a Norwegian Island parish. Human Relations. 1954;1(7):39–58. https://doi.org/10.1177/001872675400700102

15. Budylin 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.2.2.12362.62400/1

16. Callon M. Actor Network Theory. In: International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2001. Pp. 62–66. https://doi.org/10.1016/b0-08-043076-7/03168-5

17. 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.

18. Goriunova O. Digital subjects: an introduction. Subjectivity. 2019;1(12). https://doi.org/10.1057/s41286-018-00065-2

19. 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.v5i1.159

20. 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/10.1177/26317877241275118

21. Kolosova Е. М., Spasenov I.V., Gorbunova. Е.S. Social Cues in News Interfaces: a Key to Building Initial Online Trust. 2025;6(40).

22. 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.05601

23. 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.2024.130106

24. Norman A.D. Emotional Design: Why we love or hate everyday things. New York: BasicBooks; 2004. 257 p.

25. Orlikowski W.J., Scott S.V. The digital undertow and institutional displacement: a sociomaterial approach. Organization Theory. 2023;2(4). https://doi.org/10.1177/26317877231180898