Статья посвящена типологии барьеров, препятствующих реализации позитивного потенциала цифровизации здравоохранения в России. На основе эмпирического исследования (массовый опрос населения N=1800, анкетирование медицинских работников N=450, глубинные интервью N=60) выделены три группы барьеров: социально-демографические (когорта, кластер проживания, образование, доход), институциональные дисфункции (несовместимость систем, регуляторные сложности, низкая эргономика, технические сбои) и социально-психологические (недоверие к сохранности данных, страх утечки, предпочтение привычных форм). С помощью структурного моделирования (SEM) показано, что эти барьеры не действуют изолированно, а образуют кумулятивный эффект «воронки исключения», который количественно оценивается уровнем β = 0,57. Установлено, что институциональные дисфункции значимо влияют на формирование социально-психологических барьеров, замыкая круг воспроизводства неравенства. Выявлены статистически значимые различия в типах аксиологических стереотипов: у «цифровых исключенных» доминируют «естественные» стереотипы с низкой рефлексивностью (78,3%), у «цифровых аборигенов» – «искусственные» стереотипы с высокой рефлексивностью (64,5%). Обосновывается необходимость перехода от технократической к человекоцентричной модели цифровой трансформации.
The article is devoted to the typology of barriers preventing the realization of the positive potential of healthcare digitalization in Russia. Based on empirical research (mass survey of the population N=1800, questionnaire of medical workers N=450, in-depth interviews N=60), three groups of barriers are identified: socio-demographic (cohort, cluster of residence, education, income), institutional dysfunctions (incompatibility of systems, regulatory difficulties, low ergonomics, technical failures) and socio-psychological (distrust of data security, fear of leakage, preference for familiar forms). Using structural modeling (SEM), it is shown that these barriers do not act in isolation, but form a cumulative «exclusion funnel» effect, which is quantified at β = 0.57. It has been established that institutional dysfunctions significantly affect the formation of socio-psychological barriers, closing the circle of reproduction of inequality. Statistically significant differences in the types of axiological stereotypes were revealed: the «digital excluded» are dominated by «natural» stereotypes with low reflexivity (78.3%), while the «digital aborigines» have «artificial» stereotypes with high reflexivity (64.5%). The necessity of the transition from a technocratic to a human-centered model of digital transformation is substantiated.