ФАКТОРНАЯ СТРУКТУРА КОРОТКОЙ ВЕРСИИ ОПРОСНИКА ОЦЕНКИ НЕЗАЩИЩЕННОСТИ ОТ КИБЕРБУЛЛИНГА

Шейнов Виктор Павлович; Девицын Антон Сергеевич

Психологические исследования

УДК 159.9.07

DOI: 10.25688/2223-6872.2023.45.1.02

ФАКТОРНАЯ СТРУКТУРА КОРОТКОЙ ВЕРСИИ ОПРОСНИКА ОЦЕНКИ НЕЗАЩИЩЕННОСТИ ОТ КИБЕРБУЛЛИНГА

В. П. Шейнов,

РИВШ, Минск, Республика Беларусь, sheinov1@mail.ru,

А. С. Девицын,

БГУ Минск, Республика Беларусь a.dziavitsyn@gmail.com

Кибербуллинг — это поведение, которое характеризуется как третирование других лиц через Интернет, прежде всего социальные сети и смартфон, причем угроза подвергнуться травле наиболее реальна для пользователей, страдающих зависимостью от них. Кибербуллинг приводит к виктимизации жертв киберагрессии: кибериздевательства негативно влияют на психическое и физическое здоровье человека, создают серьезные психосоциальные проблемы, вызывают стресс, тревожность, депрессию.

С целью защиты от кибербуллинга разработан опросник НК-22 «Оценка степени незащищенности индивидов от кибербуллинга», позволяющий предупреждать пользователей Интернета о грозящей им опасности стать жертвой кибербуллинга. Результаты тестирования по этому опроснику коррелируют с виктимизацией и зависимостью от социальных сетей и смартфона; с помощью этого опросника получен ряд новых результатов об указанных опасных явлениях. В последние годы в среде российских, белорусских и зарубежных психологов получил развитие тренд на сокращение количества заданий в опросниках, поскольку более короткие опросники облегчают сбор и обработку информации, улучшают ее качество и позволяют получить большее количество результатов. В соответствии с данной тенденцией в статье построены и обоснованы короткая версия опросника — НК-13 — и его трехфакторная модель.

Доказаны надежность и валидность короткого опросника НК-13. Кроме того, выявлено, что он обладает лучшими психометрическими характеристиками, нежели его прообраз — опросник НК-22. Показано, что факторы и переменные построенной трехфакторной модели незащищенности от кибербуллинга наилучшим образом объясняют сущность данного конструкта.

Ключевые слова: незащищенность от кибербуллинга; жертвы незащищенности; короткий опросник; факторная структура; модель; социальные сети; смартфон; интернет; зависимость; психологические проблемы.

Для цитаты: Шейнов В. П., Девицын А. С. Факторная структура короткой версии опросника оценки незащищенности от кибербуллинга // Системная психология и социология. 2023. № 1 (45). С. 18-30. DOI: 10.25688/2223-6872.2023.45.1.02

Шейнов Виктор Павлович, доктор социологических наук, кандидат физико-математических наук, профессор. Профессор кафедры психологии и педагогического мастерства Республиканского института высшей школы, Минск, Республика Беларусь.

E-mail: sheinov1@mail.ru

ORCID: 0000-0002-2191-646X

Девицын Антон Сергеевич, старший преподаватель кафедры веб-технологий и компьютерного моделирования Белорусского государственного университета, Минск, Республика Беларусь. E-mail: a.dziavitsyn@gmail.com ORCID: 0000-0002-2804-4107

UDC 159.9.07

DOI: 10.25688/2223-6872. 2023.45.1.02

FACTOR STRUCTURE OF THE SHORT VERSION OF CYBERBULLYING VULNERABILITY ASSESSMENT QUESTIONNAIRE

V. P. Sheinov,

NIHE, Minsk, Republic of Belarus,

sheinov1@mail.ru,

A. S. Devitsyn,

BSU, Minsk, Republic of Belarus,

a.dziavitsyn@gmail.com

Cyberbullying is a behavior that is characterized as bullying others over the Internet. Opportunities for cy-berbullying are provided, first of all, by social networks and a smartphone, and the threat of cyberbullying is most real for their users who have become dependent on social networks and on a smartphone. The rapid spread of smartphones and social networks creates even greater opportunities for cyberbullying. The latter leads to victimization of the victims of this cyber-aggression: cyberbullying negatively affects their mental and physical health, creates serious psychosocial problems, causes stress, anxiety, depression.

In order to protect against cyberbullying, the NC-22 cyberbullying vulnerability questionnaire, which allows to warn Internet users about the danger of becoming a victim of cyberbullying has been developed. The results of testing on this questionnaire correlate with victimization and dependence on social networks and on a smartphone, with the help of this questionnaire, a number of new results about these dangerous phenomena were obtained. In recent years, the trend among Russian, Belarusian and foreign psychologists to reduce the number of tasks in questionnaires has been developed, since shorter questionnaires facilitate the collection and processing of information, improve its quality and allow you to get more results. In accordance with this trend, the short questionnaire NK-13 of insecurity from cyberbullying and its three-factor model are constructed and justified in the article.

The reliability and validity of the NK-13 short questionnaire of insecurity from cyberbullying have been proved, besides the NK-13 questionnaire has better psychometric characteristics than its prototype, the NK-22 questionnaire. It is shown that the factors and variables of the constructed three-factor model of insecurity from cyberbullying best explain the essence of this construct.

Keywords: insecurity from cyberbullying; victims of insecurity; short questionnaire; factor structure; model; social networks; smartphone; Internet; addiction; psychological problems.

For citation: Sheinov V. P., Devitsyn A. S. Factor structure of the short version of cyberbullying vulnerability assessment questionnaire // Systems Psychology and Sociology. 2023. № 1 (45). P. 18-30. DOI: 10.25688/2223-6872. 2023.45.1.02

Sheinov Viktor Pavlovich, Doctor of Sociological Sciences, PhD in Physical and Mathematical Sciences, Professor. Professor at the Department of Psychology and Pedagogical Mastery of the Republican Institute of Higher Education, Minsk, The Republic of Belarus.

E-mail: sheinov1@mail.ru

ORCID: 0000-0002-2191- 646X

Devitsyn Anton Sergeevich, Senior Lecturer, Department of Web Technologies and Computer Modeling, Belarusian State University, Minsk, The Republic of Belarus. E-mail: a.dziavitsyn@gmail.com ORCID: 0000-0002-2804-4107

Введение

Доступность смартфонов и социальных сетей и их повсеместное использование привели к появлению новых возможностей для онлайн-агрессии, приводящей к негативным последствиям для здоровья их пользователей. В результате значительное число пользователей в разных странах подвергаются кибербуллингу и вик-тимизации от него. Действительно, гнев, ненависть и издевательства со стороны отдельных пользователей сегодня часто встречаются в Интернете [6].

Кибербуллинг — это поведение, которое характеризуется как третирование других лиц с использованием электронных средств связи. Хотя травля сама по себе и не является новой проблемой, но кибербуллинг — это новый феномен, который имеет сходства и различия с травлей в реальной жизни [14: с. 8].

Вероятность подвергнуться травле высока, прежде всего в социальных сетях, причем эта угроза особенно реальна для зависимых от них пользователей [9; 11]. Действительно, в исследованиях установлены прямые связи кибербуллинга с зависимостью от социальных сетей [8; 18]. Затрагивается также проблема взаимосвязи кибербуллинга и вик-тимизации [21]. Факторы, сопутствующие возникновению кибербуллинга в подростковой и молодежной среде, освещены в ряде работ последних лет [5; 13; 15; 16].

Системный анализ исследований, посвященных проблеме кибербуллинга, подтверждает наличие связи кибериздевательств с повышенной тревожностью, переживанием стресса и возникновением депрессивных симптомов [17; 19]. «Главными факторами, способствующими кибербуллингу, являются рискованное использование информационно-коммуникационных технологий и традиционные (например, школьные) издевательства»1.

1 Шейнов В. П. Манипулирование сознанием и кибербуллинг в кибернетическую эпоху // Вестник

Одним из носителей информации, активно используемых для кибербуллинга, служит смартфон. Через него человек может подвергнуться негативному психологическому воздействию посредством систематического получения звонков или СМС-сообщений оскорбительного содержания. Подобное воздействие наиболее явно отражается на людях, не привыкших ни на минуту расставаться с гаджетом. Неслучайно в ряде исследований выявлены положительные связи кибербул-линга с зависимостью от смартфона [10; 20; 22; 24].

В связи с негативным влиянием кибербуллинга на психическое и физическое здоровье их жертв и стремительным ростом числа пользователей, зависимых от смартфона и от социальных сетей, обнаруженные связи кибер-буллинга с зависимостью от них обнажают серьезную проблему. По этой причине потребовалось найти средства защиты от кибер-буллинга. С этой целью разработан опросник, определяющий степень незащищенности от кибербуллинга [1], позволяющий предупреждать пользователей социальных сетей о грозящей им опасности стать его жертвой («Предупрежден — значит вооружен»).

В последние годы в психологической среде получил развитие тренд на сокращение количества заданий в опросниках [3; 4]. Например, по ключевому набору Short version of the questionnaire поисковик научных публикаций Google Scholar показывает тысячи статей последних лет. Указанная тенденция связана с тем, что большие опросники создают проблемы как с набором достаточных для анализа выборок, так и с качеством ответов. Как показывает практика, часть респондентов при большом количества тестовых заданий отказываются проходить их, а если возможность отказаться отсутствует, то при анонимном тестировании ответы зачастую носят случайный характер, что искажает картину

Полоцкого государственного университета. Серия Е: Педагогические науки. 2019. № 7. С. 75.

изучаемых феноменов и затрудняет интерпретацию полученных результатов.

Эти практические наблюдения подтверждены в нескольких эмпирических исследованиях. Например, результаты исследования, проведенного А. Р. Херцогом и Дж. Г. Бахма-ном, показывают, что респонденты с высокой долей вероятности дают одинаковые ответы при заполнении последних частей длинных опросников. В то же время более качественные ответы можно получить, используя короткие версии опросников [12: с. 549]. Обсуждаемые результаты прежде всего касаются традиционного способа тестирования с использование раздаточного материала и характеризующегося непосредственным контактом с респондентами. Другие работы направлены на оценку результатов тестирования в режиме онлайн. Так, М. Галешич и М. Босняк при изучении интернет-опросов установили, что с увеличением длины опросников уменьшается доля респондентов, полноценно завершивших тестирование. При этом ответы на вопросы, расположенные в опросниках ближе к концу, были более короткими и единообразными, по сравнению с ответами на вопросы, находящимися в начале [7: с. 349].

В современных условиях, когда возрастающая цифровизация общества становится нормой, на смену непосредственному взаимодействию приходит общение в режиме онлайн. В этой связи сбор данных для эмпирических исследований также все чаще осуществляется бесконтактно. Достоинством онлайн-опроса является более удобная форма прохождения тестирования для респондентов, недостатком — отсутствие возможности контролировать процесс заполнения бланков со стороны исследователя. Ввиду невозможности реализации полноценного контроля при выполнении заданий респондентами сокращение в опросниках количества заданий приобретает еще большее значение.

Итак, сократив разумным образом опросники, исследователь может протестировать большее количество испытуемых с лучшим качеством их ответов. Немаловажно, что короткие опросники позволяют включить в процедуру тестирования большее количество различных тестов, что расширяет

возможности получения информации и проверки большего числа гипотез исследования. Тем более что современные компьютерные программы позволяют обрабатывать одновременно результаты многих тестов.

Опыт показывает, что грамотное сокращение количества заданий в опроснике дает возможность улучшить его психометрические характеристики. В этой связи целью настоящего исследования является разработка более короткой, надежной и валидной версии опросника «Оценка степени незащищенности индивидов от кибербуллинга».

Методика исследования

Данные для исследования были собраны посредством онлайн-опроса 723 испытуемых (показатели возраста: М = 22,4, SD = 9,1) в Беларуси, России и Армении, в их числе 494 женщины (М = 21,5, SD = 8,6) и 229 мужчин (М = 24,6, SD = 9,6).

В ходе исследования был использован опросник «Оценка степени незащищенности индивидов от кибербуллинга» (НК-22) [1], включающий 22 вопроса (см. Приложение).

Кроме того, были применены опросник ЗСС-15 «Зависимость от социальных сетей», методика оценки степени виктимизации взрослого индивида [23], короткая версия САС-16 опросника «Зависимость от смартфона».

В исследовании задействованы следующие факторные структуры: 1) склонность к агрессивному, саморазрушающему, зависимому, некритичному и рискованному стилям поведения, а также интегративный показатель виктимизации из опросника «Оценка степени виктимизации взрослых» [23]; 2) трехфактор-ная модель зависимости от социальных сетей, включающая показатели «психологическое состояние» (пользователя Сети), «коммуникация» (пользователя Сети), «информация» (получение информации); 3) трехфакторная модель зависимости от смартфона — «потеря контроля» (пользователя над собой), «страх» (лишиться возможности пользоваться смартфоном) и «эйфория» (от использования смартфона) [2].

Статистический анализ осуществлялся с использованием пакета 8Р88-22 и следующих

инструментов: Jamovi ver. 2.3.21 — открытый аналитический интерфейс для статистической платформы R; Jupyter notebooks (Python), модули для работы с табличными данными и статистические инструменты (дисперсионный тест ANOVA и др.). Принят уровень статистической значимости p < 0,05.

Результаты и их обсуждение

Рабочая гипотеза исследования: предположение, что короткую версию опросника «Оценка степени незащищенности индивидов от кибербуллинга» (НК-22) с наилучшими психометрическими характеристиками можно получить, удалив из перечня его заданий те пункты, которые при факторном анализе показывают небольшие веса и потому их нецелесообразно включать в факторную модель.

Исходные данные для создаваемого опросника предоставляет матрица ответов 723 испытуемых на 22 вопроса исходной (полной) версии опросника НК-22, приведенная в Приложении.

Необходимые для исследования данные описательной статистики (N = 723) приведены в таблице 1.

Данные, приведенные в таблице 1, дают основание сделать следующие выводы:

1) согласно критерию Шапиро - Уилка все переменные не подчиняются нормальному распределению2;

2) 15 переменных содержат много повторяющихся экстремальных значений (мода равна их минимуму или максимуму), это переменные № 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 14, 15, 17, 19, 20, 21, 22;

3) ряд переменных имеют в анализируемой выборке много равных значений (например, переменные № 3 и № 9 содержат крайне много нулевых значений, переменная № 12 содержит крайне много значений, равных двум, и т. д.).

2 Пояснение: нулевая гипотеза данного теста состоит в том, что данные имеют нормальное распределение. Поскольку значение p в данном тесте значительно ниже 0,05 для всех переменных, то нулевая гипотеза отвергается, т. е. данные не соответствуют нормальному распределению.

Перечисленные факты показывают, что количество вопросов в данном опроснике может быть сокращено. С этой целью был проведен факторный анализ, реализованный в два этапа. На первом этапе было построено несколько эксплораторных моделей для поиска факторов с применением методов компонентного анализа и различными режимами ограничений (по факторной нагрузке, их корреляциям и по количеству факторов). Каждая модель проверялась общепринятыми статистическими тестами.

С помощью эксплораторного анализа была получена четырехфакторная модель, которая представлена в таблице 2.

В четырехфакторную модель НК в результате отсеивания переменных с факторной нагрузкой меньше 0,35 не вошли следующие переменные: № 3, 6, 12, 15, 16, 17, 22.

Показатели четырехфакторной модели следующие:

• Критерий Бартлетта

Хи-квадрат df P

2386 210 < ,001

• Критерий адекватности выборки Кайзера - Мейера - Олкина = 0,869

Хи-квадрат df p

290 132 < ,001

TLI ,884

RMSEA upper (CI 90 %) ,0470

Факторы 1-3 данной модели с идентичным набором переменных вошли и во все другие полученные и изученные модели.

Вопросы 19 и 18 (фактор 4) содержат множество данных с экстремальными значениями, как было сказано выше, и целесообразность их нахождения в опроснике вызывает сомнения. Эту часть исследования мы провели с помощью корреляционных методов.

Как было показано выше, все изучаемые переменные не отвечают нормальному распределению, поэтому при выявлении связей за основу принимаем корреляции Кендалла, поскольку они определяют и линейные, и нелинейные связи.

Кибербуллинг является следствием зависимости от смартфонов (ЗС) и социальных сетей (ЗСС), поэтому незащищенность от него

Таблица 1

Данные описательной статистики

Переменная Мах Mode Shapiro - Wilk Перцентили

W Р 25 % 50 % 75 %

1 2 2 ,739 < ,001 1 2 2

2 2 1 ,792 < ,001 1 1 2

3 2 0 ,524 < ,001 0 0 0

4 2 1 ,754 < ,001 1 1 2

5 2 0 ,713 < ,001 0 0 1

6 2 0 ,602 < ,001 0 0 1

7 2 0 ,605 < ,001 0 0 1

8 2 0 ,714 < ,001 0 0 1

9 2 0 ,518 < ,001 0 0 0

10 2 1 ,807 < ,001 1 1 2

11 2 1 ,765 < ,001 0 1 1

12 2 2 ,372 < ,001 2 2 2

13 2 1 ,804 < ,001 0 1 1

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

14 2 0 ,713 < ,001 0 0 1

15 2 0 ,751 < ,001 0 0 1

16 2 1 ,679 < ,001 1 1 2

17 2 0 ,549 < ,001 0 0 2

18 2 1 ,784 < ,001 1 1 2

19 2 2 ,713 < ,001 1 2 2

20 2 0 ,682 < ,001 0 0 1

21 2 0 ,777 < ,001 0 1 1

22 4 0 ,860 < ,001 0 1 2

НК 40 20 ,988 < ,001 14 18 22

Примечание: у всех переменных Мш = 0.

Таблица 2

Четырехфакторная модель сокращенной версии НК-15 опросника НК-22

Переменная Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3 Фактор 4

9 ,689

8 ,602

21 ,508

7 ,498

1 ,611

2 ,457

10 ,445

4 ,423

11 ,374

5 ,371

14 ,845

13 ,621

20 ,375

19 ,670

18 ,475

должна положительно коррелировать с ними его жертв [1], поэтому факторы незащищенно-и их факторами. Обнаруженные корреляции сти от кибербуллинга должны положительно представлены в таблицах 3-5. коррелировать с показателем виктимизации.

Таблица 3

Корреляции Кендалла ЗС и ЗСС с НК, сокращенной НК и факторами четырехфакторной модели НК

НК Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 НК сокр.

ЗС Коэффициент ,340** ,213* ,399* ,167* -,045 ,332**

Значимость ,000 ,000 ,000 ,000 ,119 ,000

ЗСС Коэффициент ,394* ,239* ,455** ,194* ,036 ,406*

Значимость ,000 ,000 ,000 ,000 ,213 ,000

Примечание: обозначения во всех таблицах: ЗС — зависимость от смартфона, ЗСС — зависимость от социальных сетей, НК сокр. — сокращенная версия опросника НК; ** — корреляция (двухсторонняя) значима на уровне 0,01; * — корреляция (двухсторонняя) значима на уровне 0,05.

Таблица 4

Корреляции Кендалла факторов четырехфакторной модели НК с факторами ЗС

Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 Незащищенность от кибербуллинга сокращенная

Потеря контроля над собой ,205** ,397** ,172** -,043 ,331*

Страх лишиться смартфона ,185* ,297** ,118* -,024 ,253**

Эйфория от пользования смартфоном ,175** ,306* ,120* -,013 ,261*

Зависимость от смартфона ,213* ,399* ,167* -,045 ,332**

Таблица 5

Корреляции Кендалла факторов четырехфакторной модели НК с факторами ЗСС

Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 Незащищенность от кибербуллинга сокращенная

Психологическое состояние ,249* ,442* ,210* -,014 ,394*

Коммуникация ,168* ,300* ,150* ,146* ,305*

Информация ,222** ,405* ,144* ,028 ,355**

Зависимость от социальных сетей ,239* ,455** ,194* ,036 ,406*

Таблицы 3-5 показывают, что факторы Ф1, Ф2 и ФЗ сокращенной версии опросника НК-22 положительно и статистически высокозначимо коррелируют с зависимостью от смартфона и социальных сетей и всеми их факторами, а фактор Ф4 — нет.

Указанные обстоятельства подтверждают целесообразность использования при разработке итоговой модели опросника незащищенности от кибербуллинга факторов Ф1, Ф2 и ФЗ и одновременно ставят под сомнение целесообразность участия в этой модели фактора Ф4.

Как было показано в более ранних исследованиях, кибербуллинг вызывает виктимизацию

Соответствующие корреляции представлены в таблице 6.

Результаты, представленные в таблице 6, приводят к тем же выводам, к которым мы пришли при анализе данных таблиц 3-5. Все эти факты свидетельствуют в пользу большей оправданности трехфакторной структуры (по сравнению с четырехфакторной) опросника НК, определяющего степень незащищенности от кибербуллинга.

Данные факты служат убедительным основанием к исключению из опросника следующих переменных: № 3, 6, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 22.

С целью проверки оставшихся вопросов был проведен регрессионный анализ между

Таблица 6

Корреляции Кендалла факторов четырехфакторной модели НК-15 и НК-22 с факторами виктимизации

А С З Н Р Викт.

НК ,302** ,144* ,204* ,338** ,200** ,361*

Ф1 ,257** ,155* ,180* ,279** ,182* ,314*

Ф2 ,179* ,064* ,093* ,202** ,038 ,176*

Ф3 ,217** ,127** ,220** ,280** ,273** ,322**

Ф4 -,073* ,023 -,075* -,051 -,014 -.072*

НК сокр ,244* ,141* ,175** ,290** ,167* ,300*

Примечание: факторы склонности к агрессивному (А), саморазрушающему (С), зависимому (З), некритичному (Н) и рискованному (Р) стилям поведения, а также интегративный показатель виктимизации (Викт.).

13 переменными (входящими в факторы Ф1, Ф2 и ФЗ) и результатами полного опросника как целевого значения. Дисперсионный тест ANOVA показал статистическую значимость переменных и наличие существенных различий в среднеквадратических отклонениях. Полученное значение RA2 = 0,91 свидетельствует о том, что при сокращении исходного опросника НК-22 на девять вопросов (40 % от общего числа), мы потеряли только 8,8 % дисперсии, из чего можно сделать вывод, что оставшиеся 13 вопросов описывают дисперсию достаточно хорошо и можно принять подобное сокращение.

Кроме сказанного выше, для удаления переменных имеются и другие основания: большинство из них во всех эксплораторных факторных моделях имели факторные нагрузки, близкие к нулю; все они обладают большим количеством повторяющихся экстремальных и равных значений; имеют низкую дискриминативность (невысокие корреляции с НК).

Проведенный эксплораторный факторный анализ при количестве факторов, не превышающем трех, выявил представленную ниже трехфакторную модель. Факторы в ней названы по общему смыслу входящих в них вопросов опросника НК-22, представленного в Приложении.

Фактор 1. «Нарушение моральных принципов в Сети».

9. Выкладывали ли Вы в Сеть негатив на кого-то?

8. Выкладывали ли Ваши друзья в Сеть негатив на кого-то?

21. Случалось ли подпортить кому-то настроение через Интернет или мобильный телефон?

7. Всегда ли надо соблюдать моральные принципы в Сети?

Фактор 2. «Потребность участвовать в Сети».

1. Участвуете ли Вы в социальных сетях?

2. Сколько у Вас друзей в Сети?

10. Сколько часов в день (в среднем) находитесь в Интернете?

4. Совершаете ли покупки через Интернет?

11. Тяготит ли Вас ситуация, когда нет возможности выйти в Интернет?

5. Участвуете ли в онлайн-форумах?

Фактор 3. «Издевательства».

14. Подвергались ли Вы издевательствам в школе?

13. Наблюдали ли Вы издевательства, учась в школе?

20. Были ли случаи унижения Вас, оскорбления или преследования через Интернет или мобильный телефон?

Полученная трехфакторная модель была проверена и оценена с помощью конфирма-торного факторного анализа (см. табл. 7).

Результаты тестирования трехфакторной модели НК-13:

Хи-квадрат df Р

252 62 < ,001

СЕ1 ,883

ТЫ ,853

RMSEA upper (О 90 %) ,0736

Таким образом, на статистически значимых данных реального исследования построен и обоснован короткий опросник НК-13 (см. табл. 8), определяющий степень незащищенности от кибербуллинга, и его трехфак-торная модель.

Таблица 7

Трехфакторная модель короткой версии (НК-13) опросника НК-22

Фактор Переменная Факторная нагрузка 8Е Ъ Р

Фактор 1 9 ,334 ,0177 18,82 < ,001

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

8 ,409 ,0232 17,59 < ,001

21 ,381 ,0283 13,46 < ,001

7 ,196 ,0255 7,67 < ,001

Фактор 2 1 ,395 ,0278 14,20 < ,001

2 ,281 ,0308 9,13 < ,001

10 ,389 ,0316 12,31 < ,001

4 ,230 ,0273 8,41 < ,001

11 ,251 ,0269 9,36 < ,001

5 ,236 ,0272 8,69 < ,001

Фактор 3 14 ,451 ,0250 18,03 < ,001

13 ,549 ,0271 20,22 < ,001

20 ,316 ,0239 13,22 < ,001

Корреляции короткой версии НК-13 с факторами ее модели Таблица 8

Ф1 Ф2 Ф3 НК НК-13

Ф1 1,0 0,23 0,3 0,56 0,57

Ф2 0,23 1,0 0,19 0,54 0,63

Ф3 0,3 0,19 1,0 0,51 0,53

НК 0,56 0,54 0,51 1,0 0,83

НК-13 0,57 0,63 0,53 0,83 1,0

Надежность и валидность короткой версии НК-13 подтверждаются следующими фактами.

Задания в НК-13 взяты из опросника НК-22, надежность и валидность которого доказана [1]. Кроме того, надежность проверена 1) на однородность, при этом альфа Кронбаха НК-13 равна 0,802 (в то время как у НК-22 она составляет 0,710); 2) повторное тестирование с интервалом в три недели показало высокую корреляцию между результатами г = 0,853, р = 0,001; 3) корреляция между результатами НК-22 и НК-13 очень высокая: г = 0, 838, р = 0,000.

Доказательством конструктной и конвергентной валидности НК-13 являются результаты, представленные в таблицах 3-6. Они показывают, что НК-13 и все ее факторы положительно коррелируют с зависимостью от социальных сетей, зависимостью от смартфона и виктимизацией, а именно с этими переменными позитивно связана незащищенность от кибербуллинга [1].

Заключение

По результатам проведенного исследования построены и обоснованы короткий опросник НК-13, определяющий степень незащищенности от кибербуллинга, и его трехфакторная модель. Доказаны надежность и валидность короткого опросника НК-13, обладающего при этом лучшими психометрическими характеристиками, нежели его прообраз НК-22. Показано, что факторы и переменные построенной трехфакторной модели незащищенности от кибербуллинга наилучшим образом объясняют сущность данного конструкта.

Литература

1. Шейнов В. П. Опросник «Оценка степени незащищенности индивидов от кибербуллинга»: разработка и предварительная валидизация // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Психология и педагогика. 2020. Т. 17. № 3. С. 521-541. DOI: 10.22363/2313-1683-2020-17-3-521-541

2. Шейнов В. П., Девицын А. С. Факторная структура модели зависимости от смартфона // Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология. 2021. Т. 6. № 3 (23). С. 174-197.

3. Янышева В. А., Сенкевич Л. В. Опросник «Переживание экзистенциального кризиса»: краткая версия // Системная психология и социология. 2021. № 1 (37). С. 95-108. DOI: 10.25688/22236872.2020.37.1.8

4. Bieleke M. The AEQ-S: A short version of the Achievement Emotions Questionnaire / M. Bieleke et al. // Contemporary Educational Psychology. 2021. Vol. 65. P. 101940. DOI: 10.1016/j.cedpsych.2020.101940

5. Catone G. The drawbacks of information and communication technologies: Interplay and psychopatho-logical risk of nomophobia and cyber-bullying, results from the bullying and youth mental health Naples study (BYMHNS) / G. Catone et al. // Computers in Human Behavior. 2020. Vol. 113. P. 106496. DOI: 10.1016/j. chb.2020.106496

6. Craig W. Social media use and cyber-bullying: A cross-national analysis of young people in 42 countries / W. Craig et al. // Journal of Adolescent Health. 2020. Vol. 66 (6). P. 100-108. DOI: 10.1016/j.jadohealth.2020.03.006

7. Galesic M., Bosnjak M. Effects of questionnaire length on participation and indicators of response quality in a web survey // Public Opinion Quarterly. 2009. Vol. 73. № 2. P. 349-360. DOI: 10.1093/poq/nfp031

8. Giordano A. L., Prosek E. A., Watson J. C. Understanding adolescent cyberbullies: exploring social media addiction and psychological factors // Journal of Child and Adolescent Counseling. 2021. Vol. 7. № 1. P. 42-55. DOI: 10.1080/23727810.2020.1835420

9. Giumetti G. W., Kowalski R. Cyberbullying via social media and well-being // Current Opinion in Psychology. 2022. Vol. 45. № 8. P. 101314. DOI: 10.1016/j.copsyc.2022.101314

10. Gul H. Cyberbullying among a clinical adolescent sample in Turkey: effects of problematic smart-phone use, psychiatric symptoms, and emotion regulation difficulties / H. Gul et al. // Psychiatry and Clinical Psychopharmacology. 2019. Vol. 29. № 4. P. 547-557. DOI: 10.1080/24750573.2018.1472923

11. Hazlyna N. Awareness about cyberbullying on social media among female students in a Malaysian Public University / N. Hazlyna et al. // Turkish Journal of Computer and Mathematics Education. 2021. Vol. 12. № 3. P. 1592-1601. DOI: 10.17762/turcomat.v12i3.972

12. Herzog A. R., Bachman J. G. Effects of questionnaire length on response quality // The Public Opinion Quarterly. 1981. Vol. 45. № 4. P. 549-559. URL: http://www.jstor.org/stable/2748903 (дата обращения: 12.01.2022).

13. Huang J., Zhong Z., Zhang H., Li L. Cyberbullying in social media and online games among Chinese college students and its associated factors // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021. Vol. 18. № 9. P. 4819. DOI: 10.3390/ijerph18094819

14. Ildirim E., Calici C., Erdogan B. Psychological correlates of cyberbullying and cyber-victimization // International Journal of Human and Behavioral Science. 2017. Vol. 3. № 2. P. 7-21. DOI: 10.19148/ijhbs.365829

15. Jain S., Agrawal S. Perceived vulnerability of cyberbullying on social networking sites: effects of security measures, addiction and self-disclosure // Indian Growth and Development Review. 2021. Vol. 14. № 2. P. 149-171. DOI: 10.1108/IGDR-10-2019-0110

16. Kang K. I., Kang K., Kim Ch. Risk factors influencing cyberbullying perpetration among middle school students in Korea: Analysis using the zero-inflated negative binomial regression model // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021. Vol. 18. № 5. P. 2224. DOI: 10.3390/ ijerph18052224

17. Kircaburun K. Problematic online behaviors among adolescents and emerging adults: associations between cyberbullying perpetration, problematic social media use, and psychosocial factors / K. Kircaburun et al. // International Journal Mental Health Addiction. 2019. Vol. 17. P. 891-908. DOI: 10.1007/s11469-018-9894-8

18. Kircaburun K., Demetrovics Z., Kiraly O., Griffiths M. D. Childhood emotional trauma and cyberbullying perpetration among emerging adults: a multiple mediation model of the role of problematic social media use and psychopathology // International Journal Mental Health Addiction. 2020. Vol. 18. P. 548-566. DOI: 10.1007/s11469-018-9941-5

19. Kircaburun K., Jonason P. K., Griffiths M. D. The dark tetrad traits and problematic social media use: the mediating role of cyberbullying and cyberstalking // Personality and Individual Differences. 2018. Vol. 135. № 1. P. 264-269. DOI: 10.1016/j.paid.2018.07.034

20. Lee S., Mun I. B. How does perceived parental rejection influence cyberbullying by children? A serial mediation model of children's depression and smartphone addiction // The Social Science Journal. 2022. P. 1-16. DOI: 10.1080/03623319.2022.2070826

21. Oksanen A. Cyberbullying victimization at work: social media identity bubble approach / A. Oksanen et al. // Computers in Human Behavior. 2020. Vol. 109. № 4. P. 106363. DOI: 10.1016/j.chb.2020.106363

22. Qudah M. Smartphone addiction and its relationship with cyberbullying among university students / M. Qudah et al. // International Journal of Mental Health Addiction. 2019. № 17. P. 628-643. DOI: 10.1007/ s11469-018-0013-7

23. Sheinov V. P. Developing the technique for assessing the degree of victimization in adults // Russian Psychological Journal. 2018. T. 15. № 2/1. P. 69-85. DOI: 10.21702/rpj.2018.2.1.5

24. Tsimtsiou Z. Pathological Internet use, cyberbullying and mobile phone use in adolescence: a school-based study in Greece / Z. Tsimtsiou et al. // International Journal of Adolescent Medicine and Health. 2018. Vol. 30. № 6. 20160115. DOI: 10.1515/ijamh-2016-0115

References

1. Shejnov V. P. Oprosnik «Ocenka stepeni nezashhishhennosti individov ot kiberbullinga»: razrabot-ka i predvariteFnaya validizaciya [Questionnaire "Evaluation of the degree of vulnerability of individuals from cyberbullying": development and preliminary validation] // Vestnik Rossijskogo universiteta druzhby' narodov. Seriya: Psixologiya i pedagogika [RUDN Journal of Psychology and Pedagogics]. 2020. Vol. 17. № 3. P. 521-541. DOI: 10.22363/2313-1683-2020-17-3-521-541

2. Shejnov V. P., Devicyn A. S. Faktornaya struktura modeli zavisimosti ot smartfona [Factor structure of the smartphone addiction model] // Institut psixologii Rossijskoj akademii nauk. SociaFnaya i ekonomi-cheskaya psixologiya [Institute of Psychology Russian Academy of Sciences. Social and Economic Psychology]. 2021. Vol. 6. № 3 (23). P. 174-197.

3. Yany'sheva V. A., Senkevich L. V. Oprosnik «Perezhivanie e'kzistenciaFnogo krizisa»: kratkaya versiya [The questionnaire "The experience of existential crisis": a short version] // Sistemnaya psixologiya i sociologiya [Systems Psychology and Sociology.]. 2021. № 1 (37). P. 95-108. DOI: 10.25688/22236872.2020.37.1.8

4. Bieleke M. The AEQ-S: A short version of the Achievement Emotions Questionnaire / M. Bieleke et al. // Contemporary Educational Psychology. 2021. Vol. 65. P. 101940. DOI: 10.1016/j.cedpsych.2020.101940

5. Catone G. The drawbacks of information and communication technologies: Interplay and psychopatho-logical risk of nomophobia and cyber-bullying, results from the bullying and youth mental health Naples study (BYMHNS) / G. Catone et al. // Computers in Human Behavior. 2020. Vol. 113. P. 106496. DOI: 10.1016/j. chb.2020.106496

6. Craig W. Social media use and cyber-bullying: A cross-national analysis of young people in 42 countries / W. Craig et al. // Journal of Adolescent Health. 2020. Vol. 66 (6). P. 100-108. DOI: 10.1016/j. jadohealth.2020.03.006

7. Galesic M., Bosnjak M. Effects of questionnaire length on participation and indicators of response quality in a web survey // Public Opinion Quarterly. 2009. Vol. 73. № 2. P. 349-360. DOI: 10.1093/poq/nfp031

8. Giordano A. L., Prosek E. A., Watson J. C. Understanding adolescent cyberbullies: exploring social media addiction and psychological factors // Journal of Child and Adolescent Counseling. 2021. Vol. 7. № 1. P. 42-55. DOI: 10.1080/23727810.2020.1835420

9. Giumetti G. W., Kowalski R. Cyberbullying via social media and well-being // Current Opinion in Psychology. 2022. Vol. 45. № 8. P. 101314. DOI: 10.1016/j.copsyc.2022.101314

10. Gul H. Cyberbullying among a clinical adolescent sample in Turkey: effects of problematic smartphone use, psychiatric symptoms, and emotion regulation difficulties / H. Gul et al. // Psychiatry and Clinical Psychopharmacology. 2019. Vol. 29. № 4. P. 547-557. DOI: 10.1080/24750573.2018.1472923