Одним из таких легитимных и агрегирующих агентов можно считать профессиональные ресурсы с прототипом базы данных, одной из целей которых является объединение архивов модельных агентств, для общей организации портфолио действующих моделей на рынке труда и их дальнейшего рекрутинга. Однако такие ресурсы также имеют и архивные блоки, включая данные об участии в проектах, связанных с модной индустрией с последней четверти 20 века. Помимо этого, представленные веб-платформы координируют архивы о трудовой вовлеченности других акторов помимо моделей. Туда также входят не только из модной индустрии, но и из культуры, включая деятельность фотографов, дизайнеров, визажистов, режиссеров, стилистов и пр.
В данной работе трудовой рынок модной индустрии изучается с точки зрения коллабораций между двумя «полюсами» агентов. С одной стороны, это модели, в рамки работы которых входит не только участие в журнальных фотосессиях, но и участие в коолаборациях с остальными агентами, к примеру модными домами, фотографами, визажистами и пр. С другой стороны, это журналы, выступающие агрегаторами различных сфер индустрии культуры и моды; а также бренды-производители, с которыми сотрудничает модель.
Первый уровень отбора экспертных списков осуществлялся на уровне двух Интернет-порталов: thefashiondirectory.com models.com. Первый ресурс предоставляет данные о моделях информацию из 135 международных агентств, включая информацию о фотосессиях на обложки журналов, редакторских фотосессиях в журналах, участии в модельных показах, а также участие в рекламных представительствах модных брендов. Второй сайт дополняет архивные данные по моделям, которые участвовали в профессиональном поле в ранние годы, а также предоставляет информацию о вхождении моделей в модельные агентства и их представительство «материнскими» агентствами.
В результате были получены данные по журналам, брендам одежды, аксессуаров и косметики, а также моделям, которые снимались на обложках, подиумных показах и рекламах с 1975 года по декабрь 2016 года. Здесь следует отметить, что в процессе обработки данных часть международных журналов было объединено под одно название (к примеру, VOGUE Italy и VOGUE Russia), что далее учитывалось за одного статусного агента. Это было произведено с учетом схожей структуры интернациональных выпусков, тематической направленности и статусности “имени” журнала как бренда [McCracken, 1992]. Для журналов были взяты следующие атрибутивные данные: ежемесячный тираж журнал, географическое распространение (количество стран, в которых журнал издается), стоимость одного номера журнала (в евро), год старта выпуска журнала.
Для категоризации брендов-производителей, с которыми сотрудничали модели в подиумных показах и рекламах, разделение осуществлялось на основе исследования структуры современной индустрии моды под авторством Асперса и Годара. Они выделяют 3 типа организаций-производителей одежды и аксессуаров согласно следующему разделению: модные дома категории класса люкс, производители выпускающие коллекции «ready-to-wear», а также масс-маркет производства [Aspers, Godart, 2013]. После первичного анализа и классификации имеющихся брендов-участников произошла корректировка и дополнение в типологию брендов, так как обнаружилась четвертая группа. Ее характерными чертами было то, что эти производители были молодыми независимыми дизайнерами, не имеющими покровительства от больших домов мод, их производство не носило массовый характер, но имело стоимость между премиум и люкс сегментами. Исходя из этого, в предложенную Асперсом и Годаром категоризацию была добавлена новая группа «дизайнерских» производителей. По итогам получилось следующее разделение производителей: производители люкс (модные дома), премиум (коллекции «ready-to-wear»/«prкt-a-porter»), масс-маркет и дизайнерские. Также для производителей были составлены следующие параметры: год основания бренда; тип модного производителя - на чем концентрируется бренд (одежда, обувь или аксессуары, косметические средства); принадлежность бренда к корпорации или объединению нескольких компаний-производителей; вхождение бренда в рейтинги популярности на основе объемов производства-спроса, а также вхождение в топ 100 рейтинга по критериям популярности и окупаемости сайтов rankingthebrands.com и SyncForce.
Так как основным исследовательским вопросом является влияние статусных характеристик на динамику профессиональных взаимодействий на примере коллабораций моделей с журналами и брендами, данные были разделены на 6 срезов времени.
2.2 Методы анализа данных
Так как статусные группы в творческих индустриях в большинстве своём являются продуктом сетевых взаимодействий, отслеживание карьерных траекторий должно основываться на изучении связей между различными агентами и в то же время контролем за их позициями в поле и внешними характеристиками. Для анализа карьерных траекторий моделей и групп агентов с которыми они взаимодействуют была выбрана комбинация учета сетевых характеристик, регрессионных моделей, а также машинного обучения (алгоритм деревьев решений CART) [Breiman и др., 1984]. Из-за того, что основным предположением была гипотеза о том, что в поле профессионального взаимодействия работодатели и модели склонны к совместным коллаборациям согласно их статусным позициям и опираясь на процессы сетевой гомофилии. При этом журнал илм производитель выбирал “себе подобную” по статусу модель, поэтому рынок трудовых ресурсов сегментировался на основе статусных характеристик.
Так как по теоретическому умолчанию все категории агентов должны разделяться на 2 типа сообществ (с высоким экономическим капиталом, после сотрудничества с которыми карьера модели идет на спад, или же журналы с высоким символическим капиталом, которые выполняют роль присвоения статуса модели, что позволяет занимать позиции легитимного актора в индустрии моды), производился анализ агентов согласно методу структурной эквивалентоности в сети с помощью алгоритма CONCOR [Breiger, Boorman, Arabie, 1975]. Он рассчитывает схожесть между агентами опираясь на схожесть их социальных позиций в сети, при котором общие связи между агентами не учитываются, но главным являются схожие паттерны взаимодействия с похожими на них другими участниками. Схожесть между агентами рассчитывалась на основе Евклидовых расстояний по матрице связей между агентами.
Таким образом, используя теоретическое разделение поля на две группы, можно проследить переходы моделей по сотрудничествам с ресурсными группами. В качестве «успешного финиша» подразумевался приход модели к рекламному типу сотрудничества с брендом одежды, аксессуаров или косметики, что выступало особым знаком амбассадорства и предписанием друг другу (организация модели и наоборот) взаимного статуса. Для этого были выбраны алгоритмы, базирующиеся на деревьях решений.
Далее, следуя методологической рамке Подольного, который советует измерять статусные позиции уровнем влияния между агентами в сети основываясь на метрике «силы Боначича», коэффициент которой указывает на влиятельность объекта в сети, была сделана регрессионная модель, целью которой было показать, какие внешние характеристики организаций могут сказываться на социальных позициях [Podolny, 2010].
Обработка и анализ данных был выполнен с помощью программного обеспечения R и Python.
3. Результаты
Индустрия моды находится в состоянии непрерывной экспансии, увеличивается не только количество агентов, но и объемы производства, коллабораций между агентами и их частота. На следующих сетях можно наблюдать, как выросло количество отснятых обложек, подиумных показов и производства модной рекламы с 1975 года по конец 2016. Количество произведенных миром моды объектов росло, будь то обложки или коллекции одежды, увеличивались и объемы трудовых сил, вовлеченных в процесс производства, включая приход новых моделей на этот рынок и на связи взаимодействий между агентами.
Так как задачей было посмотреть на формирование сообществ в пространстве профессионального рынка моделей и журналов, для начала следует обратить внимание на общую структуру связей агентов через сети различных типов сотрудничеств моделей с брендами и журналами.
Рекламные коллаборации.
Рис. 3
Модные показы.
Рис. 4
Коллаборации обложек.
Рис. 5
На рисунках выше представлены бимодальные сети трудовых коллабораций между агентами, где голубым цветом представлены модели, а красным - их аффилиации. Также, следует отметить, что вес агентов измеряется в соответствии с центральностью Бонакича -- одной из распространенных метрик оценки статуса агента в сети. Помимо того, что главные компоненты сети становятся плотнее к 2014 году, указывая на рост рынка, видно, что в зачастую фигурирующей ядерно-периферийной структуре, агенты, имеющие наибольший статус, располагаются вне ядра сети (Таблица 1).
Корреляция между статусностью агента и параметром его ядерности
Таблица 1
На таблице выше показана связь между статусностью агента и положением его в ядре сети. Такое наблюдение может говорить нам о том, что само количество сотрудничеств с разнообразными агентами не влияет на положение моделей и журналов с брендами, с которыми они сотрудничают.
Так как одним из исследовательских вопросов стоит измерение влияния статуса агентов в зависимости от их совместных коллабораций, посмотрим на гомофилию в сети по признаку выбора статусными агентами статусных, подсчитанной по метрике assortativity.
Связь статусности агентов в сети.
Таблица 2
Положительно направленная тенденция к гомофилии в сети и выбором статусными агентами других с таким же статусом сохранялась с 1975 по 2011 год, в то время, как потом, до 2014 года статус агентов в меньшей степени влиял на выбор партнеров для трудовых взаимодействий. Однако, в 2015-2016 годах показатель связи статуса модели и журнала или бренда для рекламы был около 0,85.
Так как помимо сетевых характеристик моделей и агентов, с которыми они сотрудничают есть дополнительные внешние параметры, была сделана модель линейной регрессии, в которой зависимой переменной был статус бренда в сети, по метрике центральности Бонакича.
Влияние внешних признаков на статус агента в сети коллабораций рекламных и подиумных сотрудничеств с брендами
Таблица 3
По итогам модели (Таблица 3) наблюдается то, что значимые независимые переменные -- внешние признаки брендов снижают их сетевой статус. К примеру, статус бренда будет снижаться на 3 единицы, если он будет представлять продукт из сферы красоты (парфюмерия, косметика и пр.) из любой категории брендов (b = -3.023, CI = -4.884, -1.162, p<.001; b = -3.140, CI = -5.049, -1.232, p<.001; b = -3.158, CI = -5.033, -1.283, p<.001). Если же бренд будет представлять категорию масс-маркета из сферы производства одежды или же он присутствует в списках топов ранжирования брендов, что тоже является одним из элементов массовости производства, то эти категории так же потенциально уменьшают статус агента (b = -0.895, CI = -1.781, -0.008, p<.1; b = -0.229, CI = -0.423, -0.036, p<.1).
Далее в работе следовало проверить то, какие сотрудничества ведут модель к дальнейшим перспективам на рынке труда, а именно - участию в рекламной кампании бренда. Для начала было произведено разделение брендов и журналов на 2 теоретические группы, одна из которых имеет легитимный статус на рынке модного производства, а вторая группа с низким статусом на данном поле. Это было осуществлено с помощью метода структурной эквивалентности, который определяет группы со схожими паттернами образования связей в сети.
Затем следовало посмотреть на то, как отличаются бренды по своим внешним характеристикам в двух группах. Для этого была построена модель логистической регрессии, зависимой переменной в которой был бинарный показатель того, будет ли бренд относиться к высокостатусному работодателю или нет (Таблица 4).
Внешние факторы, влияющие на попадание в группу статусных организаций
Таблица 4
Таким образом, шансы на попадание в группу с высоким статусом возрастают на 4%, если бренд входит в топ 100 брендов в ранжировании (b = 1.042, CI = 0.177, 1.907, p<.05), но в то же время они будут снижаться почти на 97%, если этот бренд работает долгое время в сфере красоты (b = 0.032, CI = 0.003, 0.062, p<.1). К таким примерам можно отнести примеры сотрудничеств с компаниями Oriflame или Faberlic, которые существуют на рынке с середины 19 века, производя косметику для массового потребления, рекламируя ее по каналам, открытым для широких масс.
Далее посмотрим в целом на важность принадлежности характеристик к определению бренда в категорию статусных или нет, с которыми будет сотрудничать модель.
Важность характеристик брендов для определения в статусную группу
Таблица 5
По результатам работы алгоритма feature importance (Таблица 5), наиболее важными оказались вхождение в топ-100 рейтингования брендов (Importance=1.98), вхождение в корпорацию производителей (Inditex, LVMH) (Importance=1.95), производство в сфере красоты и бренды категории люкс (Importance=1.82).
Следующим этапом анализа было посмотреть уже не на становление статуса на рынке трудового производства в сфере моды, а на сами карьерные траектории. Чтобы проследить такие переходы, была взята подвыборка из трех временных срезов, которая описывает полноценный круг вхождения модели в трудовой процесс и ее дальнейшее укоренение: первый этап -- участие в показах на неделях мод; второй этап -- сотрудничество в журнальных фотосессиях; третий этап -- рекламное представительство брендов.
Для того, чтобы проследить трансформации таких коллабораций, а также проверить гипотезу о том, сотрудничают ли агенты друг с другом на повторяющейся основе, как в индустрии кино, были сделаны модели деревьев решений.
Карьерные траектории моделей
Рис. 6
На дереве решений выше итоговыми исходами является участие в рекламных кампаниях групп 1 и 2, а также -1 - теми, кто был выброшен из рынка в 2015 и 2016 годах. Важно отметить, что участие в показах высокостатусных брендов в 201З и 2014 годах повлияло на дальнейшие трудовые контракты в рекламе у брендов из второго класса для 24% всех моделей, в то время как другие 11% моделей смогли обрести дальнейшие контракты после съёмок на обложки журналов. Однако остальные 56% были выброшены из рынка, из-за отсутствия связей с журнальной индустрией.