Модели социальной мобильности работников сферы IT на материалах вторичного анализа биографических интервью

Основной целью настоящего исследования являлось определение моделей социальной мобильности профессионалов, занятых в сфере информационных технологий. Для достижения поставленной цели было принято решение использовать качественную методологию, а именно глубинные биографические интервью с мужчинами в двух городах – Екатеринбурге и Новосибирске, занятыми в изучаемой области. Эмпирические данные являлись вторичными, так как весь массив интервью был собран в рамках проекта «Межпоколенная социальная мобильность от XX века к XXI: четыре генерации российской истории» (www.smxxi.ru). В данной работе выборка составила 24 биографических интервью (12 в каждом городе). Возраст информантов варьировался от 35 до 50 лет. Погружение в теоретические источники помогло понять, что работники сферы ИТ, с точки зрения профессионального признака, представляют собой «профессиональную общность». С опорой на понятие «мобильности» были рассмотрены предпосылки выбора ИТ сферы как основной сферы занятости исследуемых специалистов, и взаимосвязи выявленных предпосылок с траекториями их перемещении в изучаемой области. Анализ эмпирических данных осуществлялся в два этапа – на первом, предварительном этапе, использовалась техника визуализации Life Lines, которая способствовала выявлению в биографиях и визуализации пяти основных этапов трудового пути работников в сфере ИТ: школьное образование, основное образование, «подработки», места работы информантов за весь трудовой путь и их нынешнее место работы. Далее, благодаря методу тематического анализа, были проанализированы выявленные этапы трудового пути представителей и сформулированы три типа мобильности работников данной сферы: восходящая мобильность («Люди карьеры»), горизонтальная мобильность («Люди профессии») и «плавающая» мобильность («Поплавки»). Кодирование биографических интервью осуществлялось с помощью программы NVivo, которая не только смогла облегчить работу с большими массивами данных, но и сделать ее более точной и насыщенной.