CC BY
159
УДК 159.9.072
Методика изучения девиантной активности в реальной и виртуальной среде
А. А. Шаров
Шаров Алексей Александрович, аспирант, кафедра социальной психологии образования и развития, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского, Россия, [email protected]
На основании работ отечественных и зарубежных исследователей в области психологии отклоняющегося поведения конкретизируются определения терминов «реальная девиантная активность», «виртуальная девиантная активность». Предлагается новый инструментарий для изучения выделенных типов социальной активности. Целью исследования являлась разработка и валидизация оригинальной методики. Общая выборка составила 260 студентов (проверка внутренней согласованности, расщепленной надежности, конвергентной валидности п = 210, диахрон-ной надежности п = 50). Психометрический инструмент содержит 48 пунктов и 4 шкалы. Первые две «антисоциальная и асоциальная реальная активность», «аутодеструктивная реальная активность» направлены на оценку отклоняющегося поведения в реальной среде, включают в себя по 14 пунктов в каждой. Следующие две «антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность» и «аутодеструктивная виртуальная активность» оценивают девиантную активность в виртуальной среде и включают по 10 пунктов. Проверка очевидной, содержательной и конвергентной валидности, расщепленной надежности и внутренней согласованности позволяет представить следующие результаты. По итогам экспертной оценки 15 пунктов были переформулированы, а 5 полностью исключены. Уровень внутренней согласованности в диапазоне значений а 0,584-0,862, взаимосвязь шкал 0,257-1. Ретестовая надежность г 0,948-0,976 при р < 0,001. Расщепление методики по четным и нечетным пунктам г\ 0,352-0,715 при р < 0,001. Показатели конвергентной валид-ности (со шкалами четырех известных методик в рассматриваемом контексте) варьируют в диапазоне значений 0,153-0,606 при р < 0,001. Полученные результаты позволяют констатировать, что представленный психометрический инструментарий может быть использован в научно-исследовательских целях. Перспектива изыскания обусловлена процедурами стандартизации на выборках респондентов разных возрастных групп. Ключевые слова: методика, виртуальное пространство, деви-антная активность, валидность, надежность.
DOI: https://doi.org/10.18500/2304-9790-2019-8-1-30-37 Введение
Различные аспекты социальной активности в молодежной среде становятся предметом дискуссий и эмпирических исследований современных авторов [1—5]. Жизнедеятельность молодого поколения развивается не только в реальном, но и виртуальном пространстве. Это происходит за счет постоянного использования компьютера и сети Интернет, включения их в пространство
жизнедеятельности личности. Коммуникативная, досуговая, образовательная среда - это только часть обширной сферы виртуального мира. Однако следует обозначить амбивалентность деятельности в киберпространстве. Она может не только включать конструктивные и нейтральные практики, но и служить площадкой для реализации девиантной активности. Так, отечественный исследователь А. Г. Горбачёва выделяет в виртуальной среде такие девиантные практики, как троллинг, сетевой заппинг, болтовня, зависание в сетях [6]. Д. А. Черенков рассуждает о том, что основной причиной формирования девиантной активности в интернет-среде является анонимный характер виртуальных действий. Киберагрессия рассматривается автором как форма девиантного поведения в интернет-пространстве. Данный вид агресии включает в себя троллинг, кибер-моббинг, астротурфинг [7]. За рубежом очень распространена классификация кибермоббинга как вида девиантного поведения в виртуальном пространстве. Ее автор Н. Виллард (^ШаМ). выделяет следующие его типы: оскорбление, домогательство, распространение слухов, разглашение личной информации, использование фиктивного имени, преследование и продолжительное по времени домогательство, открытые угрозы физической расправы [8]. Таким образом, наблюдается большая вариабельность девиации в интернет-пространстве.
В настоящее время отечественными исследователями разрабатываются методики, направленные на диагностику девиантного поведения не только в реальной [9], но и виртуальной среде [10-12]. Заметим, что в обсуждаемых работах происходит уклон к общей оценке уровня зависимости, восприятия и установок в виртуальной среде. Остается открытым вопрос об определении термина «виртуальная девиантная активность», классификации данного вида социального поведения и его измерения.
На основании анализа работ вышеперечисленных авторов, классификации Е. В. Зманов-ской [13], матрицы отклоняющегося поведения Н. В. Майсак [14] предлагается в русле девиант-ной активности личности различать ее реальную и виртуальную формы. Под реальной девиантной активностью понимается устойчивое поведение индивида, отклоняющееся от нравственных, социально-психологических и правовых норм в невиртуальной сфере жизнедеятельности. Вир-
туальная девиантная активность представляет собой отклоняющееся поведение, реализуемое в киберпространстве посредством использования информационных технологий.
Цель исследования, представленного в статье, - разработка и валидизация оригинальной методики диагностики девиантной активности в реальной и виртуальной среде для научно-исследовательских целей.
Задачи:
- сформулировать перечень утверждений (пунктов) для измерения девиантной активности в реальной и виртуальной среде исходя из общепринятой классификации и современных научных позиций относительно феномена девиантного поведения;
- сформировать репрезентативную выборку с помощью простого рандомизированного отбора;
- провести проверку очевидной, содержательной, конвергентной валидности и надежности разработанной методики.
Выборка и методика исследования
Предлагается методика оценки девиантной активности в реальной и виртуальной среде. Проверка внутренней согласованности, расщепленной и диахронной надежности осуществлялась на выборке из 210 студентов СГУ имени Н. Г. Чернышевского, СГТУ имени Гагарина Ю. А. Средний возраст респондентов 22,1 года (о = 2,34). Из них мужчин 56%, городских жителей 60%, из сельской местности 29%, жителей пригорода 11%. Состоят в браке 38% респондентов, Среднее полное образование имеют 45%, среднее профессиональное 28%, высшее - 27%. Средний уровень дохода у 51% респондентов, ниже среднего у 31%, выше среднего у 17%, значительно выше среднего у 1%.
Диахронная (ретестовая) надежность устанавливалась на выборке из 50 студентов очной формы обучения вышеуказанных учебных заведений. Средний возраст 21,6 (о = 2,0). Мужчин 60%. Городских жителей 60%, из сельской местности 34%, жителей пригорода 6%. Подчеркнем, что численность выборки для подобного рода исследований является приемлемой согласно Стандарту БРРЛ (Европейская федерация психологических ассоциаций), которого рекомендуют придерживаться отечественные исследователи [15].
Статистическая обработка проводилась с помощью пакета программ ХЛБР (версия 0.8.6).
Первый этап включал в себя оценку методики на предмет очевидной и содержательной валидности. Очевидная валидность относится к так называемой априорной, которая тесно связана с пониманием пунктов опросника лицами, не располагающими данными о целях и характере методики. Непрофессиональные эксперты
(5 человек) оценивали утверждения в аспекте их ясности, понятности, стилистической грамотности. Содержательная валидность проверялась профессиональными экспертами (3 человека), имеющими ученую степень и звание, опыт практической психологической работы более 5 лет.
Второй этап включал в себя проверку надежности методики.
1. Внутренняя согласованность оценивалась посредством вычисления а Кронбаха по отдельным шкалам и методике в целом, а также коэффициентов корреляции между итоговыми показателями шкал и интегративным показателем девиантной активности.
2. Ретестовая надежность устанавливалась на выборке из 50 респондентов. Повторное тестирование проводилось через 1 месяц.
3. Надежность частей опросника оценивалась методом расщепления, а именно делением шкал на две части (по четным и нечетным пунктам), после чего рассчитывалась корреляция между ними.
Следующий этап включал в себя проверку конвергентной валидности. Для ее оценки использовался психодиагностический инструментарий, широко применяемый в работах отечественных исследователей: «Шкала агрессивности» методики диагностики враждебности Кука - Медлей [16]; опросник на киберкоммуникативную зависимость (А. В. Тончева) [10]; шкала интернет-зависимости Чена (CIAS) (в адаптации В. Л. Малыгина, К. А. Феклисова) [17]; методика, предназначенная для диагностики склонности к различным видам аддикции (Г. В. Лозовая) [18].
Результаты исследования
Оценка очевидной валидности непрофессиональными экспертами утверждений привела к тому, что 9 пунктов были переформулированы по причине двусмысленности, неопределенности, непонятных формулировок. Вследствие процедуры содержательной валидизации, проведенной экспертами-психологами, были переформулированы 6 вопросов, а 5 полностью исключены. Данные мероприятия, по мнению специалистов, обеспечивают ясность понимания формулировок.
Проверка надежности методики по ее внутренней согласованности с помощью расчета коэффициентов а Кронбаха показала следующие результаты: антисоциальная и асоциальная реальная активность (а = 0,862); аутодеструктивная реальная активность (а = 0,584); антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность (а = 0,755); аутодеструктивная виртуальная активность (а = 0,794); интегративная шкала девиантной активности (а = 0,778). Таким образом, все шкалы показали достаточный уровень внутренней согласованности.
Внутренняя согласованность шкал, вычисляемая путем определения коэффициентов корреляции между шкалами методики и ее интегративного показателя, представлена в табл. 1.
Анализ взаимосвязи между шкалами показывает: все корреляции являются положительными, что свидетельствует о высоком уровне внутренней согласованности методики.
Корреляции шкал методики Correlations of the method scales
Таблица 1 / Table 1
Шкалы методики Антисоциальная и асоциальная реальная активность Аутодеструк-тивная реальная активность Антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность Аутодеструк- тивная виртуальная активность Девиантная активность
Антисоциальная и асоциальная реальная активность 1 0,257 0,436 0,552 0,599
Аутодеструктивная реальная активность 0,257 1 0,436 0,576 0,805
Антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность 0,436 0,436 1 0,286 0,357
Аутодеструктивная виртуальная активность 0,552 0,576 0,286 1 0,916
Девиантная активность 0,599 0,805 0,357 0,916 1
Примечание. Все корреляциир < 0,001.
Оценка ретестовой надежности позволила получить следующие результаты, подробно представленные в табл. 2.
Таким образом, ретестовая надежность ме-
тодики, оценивающая устойчивость тестовых баллов испытуемых в течение времени и показывающая стабильность изучаемого явления, может быть признана достаточно высокой.
Ретестовая надежность методики Retest reliability of the method
Таблица 2 / Table 2
Шкала Показатель ретестовой надежности
Антисоциальная и асоциальная реальная активность 0,976 прир < 0,001
Аутодеструктивная реальная активность 0,973 прир < 0,001
Антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность 0,948 прир < 0,001
Аутодеструктивная виртуальная активность 0,951 прир < 0,001
Интегративная шкала девиантной активности 0,963 прир < 0,001
При выявлении надежности частей методики получены следующие коэффициенты корреляции:
- антисоциальная и асоциальная реальная активность (rt = 0,541 при р < 0.001); аутодеструктивная реальная активность (rt = 0,548 при р < 0.001);
- антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность (rt = 0,715 при р < 0,001); аутодеструктивная виртуальная активность (rt = 0,352 при р < 0,001); интегративная шкала девиантной активности (rt = 0,507 при р < 0,001).
Полученные результаты позволяют сделать вывод о надежности методики как измерительного аппарата.
Рассмотрим итоги по проверке конвергентной валидности предлагаемого психометрического инструментария.
Можно отметить наличие положительных корреляционных связей шкалы «агрессивность» методики диагностики враждебности Кука-Мед-лей со шкалами «антисоциальная и асоциальная реальная активность» (r = 0,305 при р < 0,001) и «аутодеструктивная реальная активность» (r = 0,282 при р < 0,001). Шкала «аутодеструктив-
ная реальная активность» имеет связь со шкалами методики Г. В. Лозовой: «табачная зависимость» (г = 0,287 при р < 0,001) и «общая склонность к зависимости» (г = 0,526 при р < 0,001). Что касается второй части методики, оценивающей виртуальную девиантную активность, то в данном случае имеется положительный характер корреляционной связи шкалы «антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность» со шкалой «агрессивность» методики диагностики враждебности Кука - Медлей (г = 0,153 при р < 0,001). Шкала «аутодеструктивная виртуальная активность» имеет корреляционные связи со следующими шкалами:
- «киберкоммуникативная зависимость» А. В. Тончевой (г = 0,315 прир < 0,001);
- интернет-зависимости Чена (г = 0,367 при р < 0,001).
- шкалой «агрессивность» методики диагностики враждебности Кука - Медлей (г = 0,606 при р < 0,001).
Таким образом, между шкалами методики выявлены положительные корреляционные связи с агрессивностью, общей склонностью к аддикции, табачной и киберкоммуникативной (интернет-) зависимостью.
Обсуждение результатов
Процесс апробации методики показал ее надежность (ретестовую, частей опросника, по внутренней согласованности), а также конвергентную валидность. Шкалы методики прошли экспертную оценку, показали достаточный уровень внутренней согласованности (а в диапазоне значений 0,584-0,862, взаимосвязь шкал 0,257-1 при р < 0,001), устойчивость результатов с течением времени (г = 0,948-0,976 прир < 0,001), надежность частей (гХ в диапазоне 0,352-0,715 при р < 0,001). Показатели проверки конвергентной валидности позволяют утверждать, что шкалы сконструированной методики имеют положительную корреляционную связь с общеизвестными и
широко применяемыми методиками в научно-исследовательской деятельности (размах диапазона значений 0,153-0,606 при р < 0,001). Полный текст разработанной методики представлен в приложении.
Заключение
Представленная методика расширяет взгляд на феномен девиантной активности как в реальной, так и виртуальной среде. Достоинство данного инструмента состоит в том, что его конструкт расширяет научные представления о структуре девиантной активности в социуме, позволяет измерить разные ее компоненты за короткий промежуток времени. К недостаткам можно отнести неравночисленный характер пунктов для оценки выраженности реальной (28) и виртуальной (20) девиантной активности.
Кратко представим полученные выводы.
1. Новая методика является валидным и надежным психометрическим инструментарием, позволяющим оценить выраженность реальной и виртуальной девиантной активности, выявить взаимосвязь той и другой в студенческой среде.
2. Шкальная структура методики предоставляет возможность оценить конкретный вид отклоняющегося поведения.
3. Полученные результаты позволяют считать данный психометрический инструментарий удовлетворительным для научно-исследовательских целей.
4. Представленная методика требует модификации, направленной на повышение конвергентной валидности для практического использования в диагностических целях.
5. Перспективы исследования связаны с процедурами стандартизации на выборке респондентов среднего возраста.
Благодарности и финансирование: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 18-18-00298).
Приложение
Методика диагностики девиантной активности в реальной и виртуальной среде (А. А. Шаров)
Инструкция. Выразите, пожалуйста, степень вашего согласия или несогласия с утверждениями опросника. Используя шкалу (1 - практически никогда; 2 - редко; 3 - иногда; 4 - довольно часто; 5 - постоянно), укажите, насколько вы согласны с этими утверждениями, отметив соответствующий балл.
Утверждение Оценка участия
Используйте шкалу от 1 до 5. Обведите соответствующую оценку кружком практически никогда редко иногда довольно часто постоянно
1. Разрешение конфликта или неприятной ситуации посредством применения физической силы 1 2 3 4 5
2. Выражение в общественных местах незнакомым людям замечаний в грубой форме 1 2 3 4 5
3. Управление транспортным средством на большой скорости, нарушая правила там, где возможно 1 2 3 4 5
4. Использование нецензурных ругательств в общественных местах для выражения своих чувств 1 2 3 4 5
Продолжение приложения
Утверждение Оценка участия
5. Неявка на учебу (работу) по неуважительной причине 1 2 3 4 5
6. Громкое прослушивание музыки без мысли о том, что делают в этот момент окружающие люди 1 2 3 4 5
7. Распитие алкогольных напитков в общественных местах 1 2 3 4 5
8. Совершение действий по присвоению какой-либо чужой понравившейся вещи, предмета и т.п. 1 2 3 4 5
9. Сообщение заведомо ложной информации знакомым и малознакомым людям с целью материального обогащения 1 2 3 4 5
10. Разукрашивание или нанесение рисунков, надписей на стене (заборе) в общественных местах 1 2 3 4 5
11. Бесцельное времяпрепровождение вне дома 1 2 3 4 5
12. Разнообразные интимные (сексуальные) отношения 1 2 3 4 5
13. Ложь для оправдания своих поступков, получения материальной выгоды 1 2 3 4 5
14. Нанесение физического или морального вреда близким людям 1 2 3 4 5
15. Занятие экстремальными видами спорта (парашютизм, скейтбординг, сноубординг и т. д.) 1 2 3 4 5
16. Занятие экстремальными развлечениями (паркур, руфинг, зацепинг и т. д.) 1 2 3 4 5
17. Использование шрамирования, пирсинга, тату, туннелей в щеках и мочках уха 1 2 3 4 5
18. Употребление табачных изделий 1 2 3 4 5
19. Употребление алкогольных напитков 1 2 3 4 5
20. Употребление токсичных (наркотических) веществ для расслабления, эйфории 1 2 3 4 5
21. Участие в гонках на транспортном средстве 1 2 3 4 5
22. Совершение попыток, направленных на уход из жизни 1 2 3 4 5
23. Азартные игры с вовлечением денежных средств 1 2 3 4 5
24. Фанатическая приверженность какому-либо культу, движению 1 2 3 4 5
25. Нанесение себе умышленно телесных повреждений 1 2 3 4 5
26. Прием лекарственных препаратов в дозировках, превышающих терапевтические 1 2 3 4 5
27. Посвящение учебной или трудовой деятельности практически всего свободного времени 1 2 3 4 5
28. Предпочтение быть наедине с собой, чем общаться с другими 1 2 3 4 5
29. Использование различных сайтов, социальных сетей для размещения неверной информации с целью увеличения материального благосостояния 1 2 3 4 5
30. Оскорбление в открытом публичном интернет-пространстве посредством отрицательных комментариев, вульгарных обращений, замечаний 1 2 3 4 5
31. Намеренное распространение слухов, очернение пользователей с помощью публикаций фото- и видеоматериалов на форумах, интернет-страницах, посредством электронной почты и т. п. с целью разрушения отношений или отмщения 1 2 3 4 5
32. Выдача себя за другого человека с использованием чужого пароля от эл. почты, аккаунта и т. п. 1 2 3 4 5
33. Публичное разглашение личной информации с целью оскорбления или шантажа 1 2 3 4 5
34. Распространение обычной или скрытой рекламы людям, не выражающим согласия в ее получении 1 2 3 4 5
35. Систематическое преследование кого-либо в виртуальной среде, сопровождающееся угрозами и домогательствами 1 2 3 4 5
36. Прямые или косвенные угрозы причинения телесных повреждений, высказываемые в сети Интернет 1 2 3 4 5
37. Прямые или косвенные угрозы физического устранения кого-либо, высказываемые в сети Интернет 1 2 3 4 5
38. Активная поддержка в виртуальном пространстве идей национализма, ксенофобии, насилия 1 2 3 4 5
Окончание приложения
Утверждение Оценка участия
39. Предпочтение общения в сети Интернет встрече с друзьями, походу в кино и т. п. 1 2 3 4 5
40. Возникновение проблем в учебе или на работе из-за длительного пребывания в виртуальном пространстве 1 2 3 4 5
41. Восприятие общения в социальных сетях как более увлекательного и интересного, чем реальное 1 2 3 4 5
42. Более частое, чем в реальной жизни, общение со своей девушкой (парнем), с друзьями в социальных сетях 1 2 3 4 5
43. Выход в виртуальную сеть даже в не подходящих для этого местах (при нахождении на лекции, выполнении задания по работе, при управлении транспортным средством) 1 2 3 4 5
44. Неоднократные замечания по поводу проявления виртуальной активности в неподходящем месте 1 2 3 4 5
45. Игра в компьютерные (сетевые, онлайн) игры 1 2 3 4 5
46. Неконтролируемое время игры в компьютерные (сетевые, онлайн) игры, невозможность следить за временем и окружающими событиями 1 2 3 4 5
47. Активное посещение виртуального пространства в ночное время 1 2 3 4 5
48. Беспорядочное блуждание по сети в рассредоточенном состоянии, без какой-либо конкретной цели 1 2 3 4 5
Примечание. Ключи: антисоциальная и асоциальная реальная активность - 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14; аутодеструктивная реальная активность - 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28; антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность - 29,30,31,32,33,34,35,36,37,38; аутодеструктивная виртуальная активность -39,40,41,42,43,44,45,46,47,48.
Библиографический список
1. Балог А. И. Социальная активность студенческой молодежи // Историческая и социально-образовательная мысль. 2015. Т. 7, № 6. С. 143-146. DOI: https://orcid. org/10.17748/2075-9908-2015-7-6/2-143-146
2. Воробьева И. В., Кружкова О. В. Социально-психологические аспекты восприимчивости молодежи к воздействиям среды Интернет // Образование и наука. 2017. Т. 19, № 9. С. 86-102. DOI: https://orcid. org/10.17853/1994-5639-2017-9-86-102
3. Бочарова Е. Е. Границы социальной активности и субъективное благополучие молодежи // Вестн. МГОУ. Сер. Психологические науки. 2012. № 3. С. 5-11.
4. Зайко А. П. Социальная активность студентов колледжей в социальных сетях : региональный аспект // Изв. Урал. федер. ун-та. Сер. 3. Общественные науки. 2017. Т. 12, № 2 (164). С. 106-113.
5. Шамионов Р. М. Соотношение адаптационной готовности и социальной активности личности // Теоретическая и экспериментальная психология. 2012. Т. 5, № 2. С. 72-81.
6. Горбачева А. Г. Конструктивные и деструктивные коммуникативные практики людей в сети Интернет // Идеи и идеалы. 2013. Т. 2, № 3. С. 17-25.
7. Черенков Д. А. Девиантное поведение в социальных сетях : причины, формы, следствие // Nauka-rastudent.ru. 2015. № 07 (19). URL: http://nauka-rastudent.ru/19/2843/ (дата обращения: 01.08.2018).
8. Willard N. E. Cyberbullying and cyberthreats: Responding to the Challenge of Online Social Aggression, Threats, and Distress. Champaign, 2007. рр. 1-2.
9. Руженков В. А., ЛукьянцеваИ. С. Новые возможности клинической скрининг-диагностики риска формирования аддиктивного и зависимого поведения // Науч. ведомости Белгород. гос. ун-та. Сер. Медицина. Фармация. 2016. Т. 35, № 19 (240). С. 36-47.
10. ТончеваА. В. Диагностика киберкоммуникативной зависимости // Интернет-журнал «Науковедение». 2012. № 4 (13). С. 138-143.
11 .МусалимоваР. С., АхмадеевР. Р. Краткая характеристика тестовых методов оценки интернет-зависимого поведения // Вестн. Брян. гос. ун-та. 2015. № 3. С. 32-34.
12. Лажинцева Е. М., Бочавер А. А. Интернет как новая среда для девиантного поведения подростка // Вопр. психологии. 2015. № 4. С. 49-58.
13. Змановская Е. В. Психология девиантного поведения : структурно-динамический подход : автореф. дис. ... д-ра психол. наук. СПб., 2006. 49 с.
14. Майсак Н. В. Матрица социальных девиаций : классификация типов и видов девиантного поведения // Современные проблемы науки и образования. 2010. № 4. С. 78-86.
15. БатуринН.А.,МельниковаН.Н. Технология разработки тестов : ч. III. // Вестн. ЮУрГУ Сер. Психология. 2010. Вып. 8. С. 4-14.
16. Барканова О. В. Методики диагностики эмоциональной сферы : психологический практикум. Красноярск, 2009. 237 с.
17. Малыгин В. Л., Феклисов К. А., Искандирова А. Б., АнтоненкоА. А. Методологические подходы к раннему выявлению интернет-зависимого поведения // Медицинская психология в России : электрон. науч. журн. 2011. № 6. URL: http://medpsy.ru (дата обращения: 02.08.2018).
18. Лoзoвaя Г. В. Тест на зависимость (аддикцию). Методика диагностики склонности к 13 видам завис и-мостей. URL: https://psycabi.net/testy/485-test-na-zavisimost-addiktsiyu-metodika-diagnostiki-sklonnosti-k-13-vidam-zavisimostej-lozovaya-g-v (дата обращения: 02.08.2018).
Образец для цитирования:
Шаров А. А. Методика изучения девиантной активности в реальной и виртуальной среде // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Акмеология образования. Психология развития. 2019. Т. 8, вып. 1 (29). С. 30-37. Б01: https://doi.org/10.18500/2304-9790-2019-8-1-30-37
Method of Studying Deviant Activity in the Real and Virtual Environment
Alexey A. Sharov
Alexey A. Sharov, https://orcid.org/0000-0002-0635-1413, Saratov State University, 83 Astrakhanskaya Str., 410012 Saratov, Russia, [email protected]
Based on the works of Russian and foreign researchers in the field of the psychology of deviant behavior, definitions of the terms "real deviant activity" and "virtual deviant activity" have been specified. The article proposes a new toolset for the study of selected types of social activity. The purpose of the study was to develop and validate the original method. The sample consisted of 260 students (checking internal consistency, split reliability, convergent validity n = 210, diachronic reliability n = 50). Psychometric toolkit contains 48 points and 4 scales. The first two scales are aimed at assessing deviant behavior in the real environment; they include 14 points each; their names are "antisocial and asocial real activity", "self-destructive real activity". The following two evaluate deviant activity in the virtual environment: "antisocial and aggressive-asocial virtual activity" and "auto-destructive virtual activity" and include 10 points each. Checking obvious, meaningful and convergent validity, split reliability and internal consistency allows us to present the following results. According to the results of expert assessment, 15 points were reformulated, and 5 points were completely excluded. The level of internal consistency in the range of values is a 0,584-0,862, the relationship of the scales
0.257-1. The retest reliability is r 0,948-0,976, at p < 0,001. Method splitting for even and odd points is rt 0,352-0,715, at p < 0,001. Convergent validity indicators (with scales of four known techniques in the context under consideration) vary within the range of values 0,153-0,606, at p < 0,001. The obtained results allow us to state that the psychometric tools presented can be used for research purposes. The future prospect of research is determined by standardization procedures based on samples of respondents from different age groups.
Keywords: method, virtual space, deviant activity, validity, reliability.
Acknowledgments: This work was supported by the Russian Science Foundation according to the research project (no.18-18-00298).
References
1. Balog A. I. Social activity of students. Istoricheskaya i social'no-obrazovatel'nayamysl' [Historical and social-
educational ideas], 2015, vol. 7, no. 6/2. pp. 143-146 (in Russian). DOI: https://orcid.org/10.17748/2075-9908-2015-7-6/2-143-146
2. Vorobyeva I. V., Kruzhkova O. V. Social and psychological aspects of youth susceptibility to the effects of the Internet environment. Obrazovanie i nauka [Education and Science], 2017, vol. 19, no. 9, pp. 86-102 (in Russian). DOI: https://orcid.org/10.17853/1994-5639-2017-9-86-102
3. Bocharova E. E. Boundaries of Social Activity and Subjective Well-Being of Young People. VestnikMGOU. Ser. Psikhologicheskie nauki [Bulletin of the Moscow Region State University. Ser. Psychological Sciences], 2012, no. 3, pp. 5-11 (in Russian).
4. Zayko A. P. Social activity of college students in social networks: regional aspect. Izvestiya Ural'skogo federal'nogo universiteta. Ser. 3. Obshchestvennye nauki [Izvestia Ural Federal University Journal, Series 3 Social and Political Sciences], 2017, vol. 12, no. 2 (164), pp. 106-113 (in Russian).
5. Shamionov R. M. Sootnoshenie adaptatsionnoy go-tovnosti i sotsialnoy aktivnosti lichnosti [The ratio of adaptive readiness and social activity of the individual]. Teoreticheskaya i eksperimentalnaya psikhologiya [Theoretical and Experimental Psychology], 2012, vol. 5, no. 2, pp. 72-81 (in Russian).
6. Gorbacheva A. G. Constructive and destructive communicative practices of people on the Internet. Idei i idealy [Ideas and ideals], 2013, vol. 2, no. 3, pp. 17-25 (in Russian).
7. Cherenkov D. A. Deviant behavior in social networks: causes, forms, consequences. Nauka-rastudent.ru: ehlek-tronnyj nauchno-prakticheskij zhurnal (Nauka-rastudent. ru: electronic scientific and practical journal), 2015, no. 07 (19). Available at: http://nauka-rastudent. ru/19/2843/ (accessed 1 August 2018) (in Russian).
8. Willard N. E. Cyberbullying and cyberthreats: Responding to the Challenge of Online Social Aggression, Threats, and Distress. Champaign, 2007, pp. 1-2.
9. Ruzhenkov V. A., Luk'yantseva I. S. New opportunities of clinical screening diagnostics of risk of formation of addictive and dependent behavior. Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Medicina. Farmaciya [Scientific Bulletin of Belgorod State University. Ser. Medicine. Pharmacy], 2016, vol. 35, no. 19 (240), pp. 36-47 (in Russian).
10. Toncheva A. V. Diagnosis cybercommunications based on. Internet-zhurnal Naukovedenie [Online journal of Science], 2012, no. 4 (13), pp. 138-143 (in Russian).
11. Musalimova R. S., Akhmadeev R. R. Brief description of test methods of Internet-dependent behavior evaluation. VestnikBryanskogo gosudarstvennogo universiteta [The Bryansk State University Herald], 2015, no. 3, pp. 32-34 (in Russian).
12. Lazhinceva E. M., Bochaver A. A. The Internet as a new environment for deviant behavior of a teenager. Voprosypsihologii [Voprosy Psychologii], 2015, no. 4, pp. 49-58 (in Russian).
13. Zmanovskaya E. V. Psihologiya deviantnogo povedeniya: strukturno-dinamicheskiy podhod [Psychology of deviant behavior: structural-dynamic approach]. Thesis Diss. Dr. Sci. (Psychol.). St. Petersburg, 2006. 49 p. (in Russian).
14. Maysak N. V. Matrix of social deviations: classification of types and types of deviant behavior. Sovremennye prob-lemy nauki i obrazovaniya [Modern Problems of Science and Education], 2010, no. 4, pp. 78-86 (in Russian).
15. Baturin N. A., Mel'nikova N. N. Test development technology: part III. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosu-
darstvennogo universiteta, Ser. Psihologiya [Bulletin of the South Ural State University. Ser. Psychology], 2010, iss. 8, pp. 4-14 (in Russian).
16. Barkanova O. V. Metodiki diagnostiki ehmocional'noj sfery: psihologicheskijpraktikum [Methods of diagnostics of the emotional sphere: psychological workshop]. Krasnoyarsk, 2009. 237 p. (in Russian).
17. Malygin V. L., Feklisov K. A., Iskandirova A. B., Antonenko A. A. Methodological approaches to early detection of Internet-dependent behavior. Medicinskaya psihologiya v Rossii: ehlektronnyj nauchnyj zhurnal (Medical psychology in Russia: electronic scientific journal), 2011, no. 6. Available at: http:// medpsy.ru (accessed 2 August 2018) (in Russian).
18. Lozovaya G. V. Test na zavisimoct' (addiktsiyu). Me-todika diagnostiki sklonnosti k 13 vidam zavisimoctey (A test for dependence (addiction). The technique of diagnostics of tendency to the 13 types of dependencies). Available at:http://psycabi.net/testy/485-test-na-zavi-simost-addiktsiyu-metodika-diagnostiki-sklonnosti-k-13-vidam-zavisimostej-lozovaya-g-v (accessed 2 August 2018) (in Russian).
Cite this article as:
Sharov A. A. Method of Studying Deviant Activity in the Real and Virtual Environment. Izv. Saratov Univ. (N. S.), Ser. Educational Acmeology. Developmental Psychology, 2019, vol. 8, iss. 1 (29), pp. 30-37 (in Russian). DOI: https://doi. org/10.18500/2304-9790-2019-8-1-30-37
