CC BY
51
ISSN 2313-1683 (Print); ISSN 2313-1705 (Online) 2021 Vol. 18 No. 3 631-649
http://journals.rudn.ru/psychology-pedagogics
DOI 10.22363/2313-1683-2021-18-3-631-649 УДК 159.9
Исследовательская статья
Половые и возрастные различия личностной направленности пользовательской активности в социальной сети «ВКонтакте»
Д.С. Корниенко1 , Ф.В. Дериш2 н, Е.Ю. Никитина2
'Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Российская Федерация, 119571, Москва, пр-кт Вернадского, д. 82, стр. 1 2Пермский государственный национальный исследовательский университет, Российская Федерация, 614990, Пермь, ул. Букирева, д. 15 И [email protected]
Аннотация. Исследуются роли факторов индивидуальных различий пользовательской активности в социальной сети «ВКонтакте». На данный момент в отечественной психологии существуют несколько направлений по изучению пользовательской активности в социальных сетях. Однако ни в одном из них не рассматривались половые и возрастные различия. Также имеются ограничения проведенных исследований в связи с преобладанием субъективных показателей в оценке пользовательской активности. Цель данного исследования - изучить половые и возрастные различия посредством анализа объективных данных профилей пользователей социальной сети. Представлен обзор современных отечественных исследований, посвященных половым и возрастным различиям в пользовательской активности. Проанализированы 9699 профилей пользователей социальной сети «ВКонтакте» в возрасте от 18 до 55 лет с помощью сравнительного анализа групп и анализа структуры взаимосвязей показателей пользовательской активности. В результате обнаружены множественные индивидуальные различия в связи с полом и возрастом пользователей. Дополнительно получена структура пользовательской активности, состоящая из двух компонентов: «Самопрезентация» и «Утилитарность». Данные компоненты характеризуют личностную направленность в использовании социальной сети. Пол и возраст как факторы индивидуальных различий играют существенную роль. Наиболее важным оказалось, что мужчины в большей мере ориентированы на расширение круга знакомств, поскольку это является атрибутом статуса. Женщины, в свою очередь, в целом характеризуются большей активностью в социальной сети, большему стремлению к презентации себя и большей ориентацией на других людей. Молодые люди - от 18 до 25 лет - в меньшей степени проявляют пользовательскую активность, социальную сеть «ВКонтакте» они чаще используют как источник видеоконтента. Пользователи, относящиеся к старшим возрастным группам, отличаются друг от друга незначительно.
Ключевые слова: социальные сети, пол, возраст, индивидуальные различия, цифровые следы, пользовательская активность, структура пользовательской активности, ВКонтакте
© Корниенко Д.С., Дериш Ф.В., Никитина Е.Ю., 2021
0 I This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License https://creativecommons.Org/licenses/by/4.0/
Благодарности и финансирование. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-013-00775. Авторы благодарят студентов специальности «Компьютерная безопасность» механико-математического факультета Пермского государственного национального исследовательского университета А. Найданова и К. Мурзина за помощь в сборе данных.
Введение
Согласно докладу Международного союза электросвязи «Измерение цифрового развития: факты и цифры за 2019 год», 96 % населения Земли находятся в зоне доступа к мобильному цифровому сигналу, а 4,1 млрд человек (53,6 % населения Земли) пользуются Интернетом постоянно. Использование Интернета с каждым годом затрагивает все большее число людей не только в России, но и по всему миру. Это связано, во-первых, с развитием технологий, обеспечивающих доступ в Интернет людей, проживающих в удаленных местах, а во-вторых, с развитием цифровых технологий, расширяющих возможности использования глобальной сети. По последним данным Росстата за 2019 год1, из 72,7 % россиян, имеющих доступ в Интернет 56,2 % пользуются социальными сетями. Причем ежедневную активность из всех пользователей социальных сетей проявляют 73,3 % граждан.
Для психологов наиболее интересным на сегодняшний день остается исследование различных поведенческих коррелятов так называемых цифровых следов - объективных показателей пользовательской активности в социальных сетях, выражаемых в частоте и охвате использования возможностей ресурсов социальной сети, обновлении собственной информации, характере публикуемых фотографий, обратной связи в виде количества лайков и др.
В фокусе внимания отечественных исследователей пользовательской активности в социальных сетях остаются характеристики, относящиеся к разным сферам психической организации, среди которых: личностные черты, способности, мотивационные переменные и прочее как детерминанты и предикторы пользовательской активности (Фриндте, Келер, 2000; Joinson, 2003; Back et al., 2010; Gosling et al., 2011; Войскунский, 2010; Kosinski et al., 2013; Белинская, 2013; Федоров, Милеев, 2015; Рябикина, Богомолова, 2015; Корниенко, Рудно-ва, 2018; Собкин, Федотова, 2019). При рассмотрении и интерпретации факторов индивидуальных различий современные исследователи придерживаются тенденции рассматривать социальные сети как часть повседневности, где профили социальных сетей в большинстве своем отражают реальное Я пользователей (Back et al., 2010; Gosling et al., 2011; Белинская, 2013; Пилишвили, 2015).
Обзор литературы
Для корректной оценки психологических коррелятов цифровых следов необходимо исследовать наиболее существенные факторы индивидуальных различий: пол, возраст, место проживания и пр. Такие факторы являются ключевыми для анализа индивидуальных различий.
1 Выборочное федеральное статистическое наблюдение по вопросам использования населением информационных технологий и информационно-телекоммуникационных сетей / Федеральная служба государственной статистики. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/iree_doc/new_sitE/business/it/fed_nabl-croc/index.html (дата обращения: 28.02.2021).
В начале 2000-х годов активные пользователи сети Интернет обладали не характерными для популяции психологическими особенностями. В то время исследователи рассматривали Интернет и соответствующие коммуникативные площадки в качестве возможности для компенсации фрустрирован-ных потребностей (в том числе и социальных). При изучении половых различий именно это обстоятельство повлияло на описание и интерпретацию получаемых результатов. Так, в исследованиях отмечалось, что женщины проявляли большую тревожность и депрессивность в Сети, а их отношение к Интернету оказывалось менее позитивным, чем у мужчин (Jackson et al., 2001).
Сейчас Интернет изменился, стал более открытым для общения, в большей степени развились различные сервисы, платформы, в том числе и социальные сети. Более поздние результаты исследований показывают, что характер индивидуальных различий в пользовательской активности меняется. Например, исследователи указывают, что молодые женщины чаще пользуются социальными сетями и имеют большее количество друзей (Pempek et al., 2009; McAndrew, Jeong, 2012; Wang et al., 2013), а также в большей мере подвержены риску злоупотребления социальными сетями (Chae et al., 2018). Женщины склонны использовать социальные сети для поддержания отношений с друзьями и знакомыми (Valkenburg et al., 2006; Blomfield Neira, Barber, 2014). Мужчины предпочитают использовать социальные сети для поиска информации и развлечения (Barker, 2009).
Несмотря на актуальность изучения поведения в сети Интернет, в частности в социальных сетях, существует небольшое количество отечественных исследований, причем они посвящены узким темам. Кроме того, количество работ, посвященных изучению психологических коррелятов пользовательской активности посредством анализа цифровых следов, гораздо меньше. Полученные данные характеризуют в основном юношеский и подростковый возраст. Однако, несмотря на указанные ограничения, наблюдаются сходные результаты: преобладание пользовательской активности характерно для женщин. Так, в исследовании Д.С. Корниенко и Н.А. Рудновой показано, что женщины более интенсивно используют социальные сети (d Коэна от 0,37 до 0,53) (Корниенко, Руднова, 2018), в исследовании Д.А. Никитиной обнаружено, что женщины чаще меняют основную фотографию профиля социальной сети (Никитина, 2019).
В качественном исследовании А.Е. Войскунского и соавт. были обнаружены половые различия относительно этической стороны использования социальной сети молодых людей в возрасте от 15 до 25 лет. Молодые люди в возрасте до 22 лет часто меняют свое отношение к хорошо знакомому человеку в случае обнаружения новой и нелицеприятной информации из социальной сети. Половые различия выражались в том, как они реагировали. Женщины были склонны запоминать такую информацию для учета в будущем взаимодействии, а также готовы предпринять действия по отношению к человеку (например, перестать общаться) (Войскунский и др., 2013). Кроме того, девушки значимо чаще, чем юноши, затрагивали темы работы над своим образом, личностного самосовершенствования, борьбы с искушениями и пр. Юноши же чаще демонстрировали альтруистические проявления по отношению к другим людям (Войскунский и др., 2014).
Социальные сети используются подростками как площадки для самореализации и социального экспериментирования. Они конструируют альтернативные идентичности, создают ненастоящие (фейковые) профили для управления впечатлением, реализации социальных потребностей, шуток и даже ради собственной безопасности (Щекотуров, 2012). Их пользовательская активность детерминирована социальными потребностями, в частности, в мо-тивационной сфере подростков исследователями выделены три группы мотивов: 1) мотивы, направленные на установление и поддержание социальных контактов; 2) мотивы успешности деятельности; 3) мотивы самореализации (Федоров, Милеев, 2015).
Как и в случае с взрослыми, для девочек-подростков характерна большая пользовательская активность по сравнению с мальчиками: они чаще добавляют фотографии в свой профиль, меняют аватары (Хороших, Чарыкова, 2017). Также качественно отличаются интересы мальчиков и девочек подросткового возраста (Поливанова, Смирнов, 2017). У девочек доминируют сообщества, усиливающие полоролевую идентификацию девочек и посвященные отношениям с другими людьми. Мальчики в большей степени интересуются компьютерными видеоиграми, футболом и юмором. Иная ситуация с коммуникативной активностью. Подростки и студенты первых курсов демонстрируют высокий уровень коммуникативной активности в социальной сети, но факторы пола, места проживания и обучения не играют здесь существенной роли (Белинская, 2013). Половые различия наблюдаются в уровне агрессивности, а именно в восприятии коммуникативного пространства социальной сети (Собкин, Федотова, 2019). Мальчики и девочки по-разному относятся к агрессивному контенту (фото, видео соответствующего содержания). Большинству подростков агрессивный контент не нравится (66 %), но девочкам такой контент не нравится сильнее (76,4 против 55,2 %).
Необходимо отметить, что в отечественных работах, посвященных изучению цифровых следов и соответствующих психологических коррелятов, достаточно слабо освещается вопрос о половых и возрастных различиях. Отечественные исследователи не выделяют их в качестве отдельных предметов изучения, что является пробелом, который необходимо заполнить. Существующие исследования обладают рядом недостатков, одним из ключевых здесь является использование преимущественно анкетных (субъективных) данных о пользовательской активности в социальной сети. Кроме того, использование методологий, где параметры социальной сети оцениваются субъективно, снижают надежность данных о пользовательской активности. Согласно обзору Е.Р. Агадуллиной (Агадуллина, 2015), связи между психологическими характеристиками (например, факторами Большой пятерки) и цифровыми следами обнаруживаются, когда цифровые следы собираются напрямую из профиля, а не путем опроса респондентов. Здесь возникает закономерный исследовательский вопрос: существуют ли общая личностная направленность в объективных показателях пользовательской активности в социальной сети и как она проявляется в связи с полом и возрастом?
Для более тщательного рассмотрения проблемы половых и возрастных различий в активности в социальной сети было проведено эмпирическое иссле-
дование, посвященное изучению половозрастных различий в активности пользователей самой популярной в России социальной сети «ВКонтакте» (vk.com). Цель исследования заключается в поиске общей личностной направленности пользовательской активности в социальной сети с учетом возрастных и половых различий посредством изучения объективных показателей (цифровых следов). Данная цель позволила сформулировать несколько гипотез: 1) существует структура пользовательской активности в социальной сети как личностной направленности; 2) мужчины и женщины вне зависимости от возраста отличаются в предпочитаемых способах использования социальной сети; 3) существуют возрастные различия пользовательской активности в социальной сети.
Материалы и методы исследования
Для формирования выборок была разработана программа для сбора данных, написанная на языке программирования Python версии 3.8 с использованием фреймворка Qt5. Реализация программы осуществлена на основе использования программного интерфейса социальной сети «ВКонтакте» (VK API). Программа выполняла запросы к профилям пользователей социальной сети и таким образом осуществляла сбор данных. Для получения данных в запросах первоначально вручную задавался город и возрастной диапазон пользователей, по которым осуществлялся дальнейший поиск профилей и сбор показателей.
Выборочная совокупность была получена из открытого доступа в количестве 12 139 профилей из социальной сети «ВКонтакте». Формирование выборки проводилось с помощью кластерного метода с учетом принадлежности к разным возрастным диапазонам: 1) от 18 до 25 лет; 2) от 26 до 35 лет; 3) от 36 до 45 лет; 4) от 46 до 55 лет; 5) старше 55 лет. Также учитывалось место проживания - были выбраны профили из трех городов, которые сходны в степени разнообразия этнического состава, технологической обеспеченности и развитости, уровня культуры и образования жителей и население которых составило более миллиона человек, а именно: Москва, Пермь и Новосибирск. Пользователи из выбранных городов хоть и различаются в степени урбанизации, но для изучения факторов индивидуальных различий в пользовательской активности - пола и возраста - являются на наш взгляд сходными.
Из всего пула показателей использовались лишь те, по которым частота пропущенных значений составляла менее 50 %. Оставшиеся показатели были подразделены на две основные группы. В первую группу вошли социально-демографические: год рождения, пол, город проживания, уровень образования, семейное положение, год создания профиля. Вторая группа представлена информацией о пользовательской активности в виде следующих показателей: количество записей на стене, количество друзей пользователя, количество фотографий, количество видео, количество групп, в которых присутствует пользователь. Дополнительно были преобразованы первичные показатели «Год рождения» и «Год создания профиля» в соответствующие показатели «Возраст пользователя» и «Возраст профиля».
В качестве математико-статистических методов анализа данных использовался подсчет описательных статистик, анализ главных компонент и сравнительные анализы с помощью £/-критерия Манна - Уитни, критерия Краска-
ла - Уоллеса. Количественный анализ проводился с помощью программы JASP ver. 0.14.1 (https://jasp-stats.org/). Данная программа позволяет использовать все необходимые статистические методы, а также распространяется по лицензии Creative Commons Sharealike, то есть является бесплатной.
Результаты исследования
Полученные данные профилей анализировались в несколько этапов. На первом этапе оценивалось распределение частот полученных значений по социально-демографическим показателям и показателям пользовательской активности. На втором этапе были выделены компоненты пользовательской активности на основе взаимосвязей между соответствующими показателями. На третьем этапе оценивались пол и возраст как факторы пользовательской активности в социальной сети.
Предварительно были исключены профили, не имеющие информации (или закрывшие к ней доступ) сразу по нескольким показателям (n = 236): наличие информации о дате рождения, семейном положении, количестве фотографий и записей на стене. При выборе критериев для удаления мы исходили из двух принципов: 1) наличие/отсутствие персональной информации в открытом доступе (дата рождения, семейное положение); 2) наличие/отсутствие признаков активности профиля (наличие фотографий и записей на стене) за последние три месяца.
В самой старшей возрастной подвыборке было обнаружено большое количество профилей с указанием возраста старше 100 лет. Были просмотрены 10 таких профилей, выбранных случайным образом. Оказалось, что содержание профиля (фотографии, записи на стене, информация об образовании и т. п.) соответствует возрасту более молодой возрастной группы. Данная возрастная группа была исключена из дальнейшего анализа. Итоговое количество анализируемых профилей составило 9699. Пропущенные значения были проанализированы на предмет связи с различными переменными. Достоверных различий обнаружено не было.
Описательные статистики. Для анализа распределения значений используемых показателей были подсчитаны описательные статистики. Распределение значений показателя «Пол» оказалось неравномерным. Количество мужчин составило 4374 человек, что составило 45 % от выборки. Эмпирическое распределение соответствует популяционным данным Росстата (2020), где доля мужчин в возрасте от 18 до 55 лет для Москвы, Новосибирска и Перми составляет от 45 до 46 % от общей популяции.
Распределение показателя «Город проживания» не является равномерным (х2 = 23,38;p < 0,001). Количество анализируемых профилей из Москвы составило 3405 (35,5 %), из Новосибирска (32,9 %) и 3024 из Перми (31,5 %). Данный результат является ожидаемым, так как ранги категорий анализируемого показателя, согласно Всероссийской переписи населения 2010 г.2, отражают ранги городов по количеству проживающего населения.
2 Всероссийская перепись населения - 2010. URL:
http://www.gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/perepis_itogi1612.htm (дата обращения: 28.02.2021).
Большинство количественных показателей имеют экспоненциальное распределение (табл. 1). Вероятно, это вызвано тем, что большинство пользователей скрывают информацию о себе частично либо полностью. Для данного исследования указанные обстоятельства не являются критическими, так как нас интересуют наиболее общие особенности пользовательской активности в зависимости от возраста и пола. Однако в дальнейшем это повлияло на выбор непараметрических методов статистической обработки.
Таблица 1 / Table 1
Описательные статистики показателей пользовательской активности / Descriptive statistics of indicators of social network user activity
Показатели пользовательской активности / Indicators of social network user activity
Статистики / Statistics Возраст пользователя / Userage Возраст профиля / Profile age Количество записей / Wall posts Количество друзей/ Friends Количество фотографий / Photos Количество видео / Videos Количество групп / Groups
Действительные / Valid 4023 9677 6561 9587 9695 8940 9530
Пропущенные/ Missing 5676 22 3138 112 4 759 169
Среднее/ Mean 35,0 9,5 107,6 2344,6 1376,4 369,2 242,4
Медиана / Median 34 10 17 689 228 95 98
Мода / Mode 37 12 1 10000 1 1 1000
Стандартное отклонение / Standard deviation 10,38 2,90 589,20 3058,37 9875,10 867,60 384,36
Асимметрия / Skewness 0,25 -0,86 22,40 1,32 46,53 5,48 3,75
Стандартная ошибка ассиметрии / Standard error of skew-ness 0,04 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03
Эксцесс/ Kurtosis -1,13 -0,02 732,85 0,31 2910,04 38,35 21,82
Стандартная ошибка эксцесса/ Standard error of kur-tosis 0,08 0,05 0,06 0,05 0,05 0,05 0,05
Минимум / Minimum 18 1 1 1 1 1 1
Максимум / Maximum 56 14 25749 10000 700469 9999 4348
Структура пользовательской активности. Пользовательская активность не является однородной характеристикой или свойством, а представляет собой многомерное образование (Войскунский, 2010; Рябикина, Богомолова, 2015; Корниенко, Руднова, 2018). Выделение тех или иных аспектов в пользовательской активности обусловлено в большей степени предпочтениями авторов, нежели анализом эмпирических данных. Для анализа структуры пользовательской активности был проведен анализ главных компонент, где входящими переменными выступили показатели пользовательской активности. Используемые показатели не являются производными друг от друга и в наименьшей степени являются следствием функциональных особенностей самой социальной сети.
В результате было выбрано двухкомпонентное решение с вращением варимакс c нормализацией Кайзера, доля объяснимой дисперсии которого составила 51,15 % (табл. 2).
Таблица 2 / Table 2
Структура взаимосвязей показателей пользовательской активности, N = 6041 / Structure of relationships between indicators of social network user activity, N = 6041
Компоненты / Components
Показатели / Variables -
1 2
Количество фотографий / Photos 0,725 0,045
Количество друзей / Friends 0,649 -0,106
Количество записей на стене / Wall posts 0,624 0,216
Количество групп / Groups 0,046 0,761
Количество видео / Videos 0,036 0,760
Доля объясненной дисперсии / Variance 26,8 % 24,3 %
Примечание: полужирным шрифтом выделены наиболее весомые нагрузки. Note: strong factor-weights are highlighted in semi-bold.
Первый компонент (26,8 %) включил в себя показатели «Количество друзей», «Количество фотографий» и «Количество записей на стене». Данный компонент можно обозначить как «Самопрезентация». Он проявляется в самопрезентации (публикация фотографий), создании и распространении контента для других пользователей (публикации на стене) и в большем количестве знакомств (количество друзей).
Второй компонент (24,3 %) представлен показателями «Количество групп» и «Количество видео». В основе большего количества групп и видео лежат утилитарные, прагматические (как результат - большее количество групп) и развлекательные (большее количество видео) мотивы использования социальной сети. Данный компонент можно обозначить как «Утилитарность».
Таким образом, полученная структура отражает личностную направленность пользовательской активности в социальной сети, что подтверждает первую гипотезу исследования.
Методом регрессии были сформированы две новые переменные, которые соответствовали двум выделенным компонентам. Данные показатели использовались в дальнейшем для оценки роли пола и возраста как факторов индивидуальных различий в пользовательской активности в социальной сети.
Половые и возрастные различия в пользовательской активности. Пол и возраст как факторы пользовательской активности оценивались с помощью сравнительных анализов. В них использовались показатели «Количество записей на стене», «Количество друзей», «Количество фотографий», «Количество видео», «Количество групп» и новые переменные «Самопрезентация» и «Утилитарность».
Пользовательская активность различна в зависимости от указанного в профиле пола. Почти по всем показателям были обнаружены половые различия (табл. 3).
Мужчины обладали большим уровнем выраженности только по двум показателям: «Количество друзей» и «Самопрезентация». Эти два показателя пользовательской активности являются связанными, так как первый является структур-
ным элементом второго (см. предыдущий параграф). Мужчины оказались в большей степени склонными к расширению числа своих знакомых и друзей (р < 0,001). Такой параметр активности, вероятно, ассоциирован с социальным статусом и является проявлением большего влияния в обществе, большей значимости.
Таблица 3 / Table 3
Оценка половых различий в пользовательской активности с помощью U-критерия Манна - Уитни / Mann - Whitney U-test for sex differences in user activity
Средний ранг / Average rank U P
Мужчины / Male Женщины / Female
Количество записей на стене / Wall posts 3154,3 (2818) 3376,3 (3743) 4916979 0,001
Количество друзей / Friends 5047,1 (4310) 4587,2 (5277) 10280920,5 0,001
Количество фотографий / Photos 4432,6 (4370) 5188,8 (5325) 9819915,5 0,001
Количество видео / Videos 4432,2 (4002) 4501,5 (4938) 5183755,5 0,210
Количество групп / Groups 4102,1 (4283) 5307,0 (5247) 9727820,5 0,001
Самопрезентация / Self-presentation 3222,3 (2555) 2873,4 (3486) 8395112 0,001
Утилитарность/ Utilitarianism 2666,4 (2555) 3280,8 (3486) 3938932 0,001
Примечание: в скобках указано количество проанализированных профилей. Note: the number of profiles is indicated in brackets.
Женщины в целом обладают более выраженной пользовательской активностью, чаще публикуют фотографии, состоят в большем количестве тематических групп и сообществ, чаще публикуют записи на стене профиля. Женщины в большей мере, чем мужчины, пользуются функциональными возможностями и контентом социальной сети. Такая склонность проявляется в большей направленности на собственные потребности и желания.
Возрастные различия были обнаружены почти по всем показателям пользовательской активности, исключение составил показатель «Утилитарность» (p < 0,35). Результаты представлены в табл. 4.
Дополнительно было проведено Post-hoc сравнение по параметрам пользовательской активности. Практически по всем показателям были обнаружены достоверные различия. Для визуализации результатов анализируемые показатели были разделены на две группы в соответствии со структурой пользовательской активности и представлены на рис. 1 и 2.
Количество друзей, фотографий и записей на стене в наименьшей степени представлены у самой молодой группы - от 18 до 25 лет. Пользовательская активность молодых людей в наибольшей степени отличается от остальных возрастов. Различия обусловлены несколькими причинами. Во-первых, у более старших пользователей объективно было больше времени для накопления контента и расширения круга друзей и знакомых. Тем более что популярность и широкое распространение социальной сети «ВКонтакте» для возраста от 26 лет падает на их подростковый и юношеский возраст. Во-вторых, более молодой возраст характеризуется меньшей проактивностью, что скорее связано с особенностями личности данного возраста.
Таблица 4 / Table 4
Оценка возрастных различий в пользовательской активности с помощью Н-критерия Краскела - Уоллиса / The Kruskal - Wallis Н-test for age differences in user activity
Показатели / Variables
Средний ранг / Average rank
18-25 лет / years
26-35 лет / years
36-45 лет / years
46-55 лет / years
Количество записей
на стене / Wall posts 2429,3 (1422) 3150,9 (1646) 3608,4 (1727) 3767,7 (1766) 464,17 0,001
Количество друзей / Friends 3736,3 (2298) 5083,0 (2394) 5544,9 (2430) 4758,9 (2465) 541,04 0,001
Количество фотографий / Photos 3151,2 (2340) 5202,0 (2422) 5697,8 (2450) 5263,1 (2483) 1179,32 0,001
Количество видео / Videos 4550,9 (2006) 4742,4 (2267) 4495,0 (2325) 4113,9 (2342) 72,03 0,001
Количество групп / Groups 4335,9 (2292) 4668,4 (2376) 4953,5 (2405) 5075,9 (2457) 101,34 0,001
Самопрезентация / Self-presentation 2044,9 (1209) 3078,9 (1538) 3511,4 (1629) 3196,3 (1665) 525,99 0,001
Утилитарность/ Utilitarianism 3020,2 (1209) 2978,9 (1538) 2997,7 (1629) 3083,2 (1665) 3,31 0,35
Примечание: в скобках указано количество проанализированных профилей. Note: the number of profiles is indicated in brackets.
2,40
2,20
2,00
1,80 1,60 1,40 1,20 1,00
18-25
26-35
36-45
П
46-55
I Количеств о записей на стене ■ Количеств о друзей i Количество фотографий Posts Friends Photos
Рис. 1. Гистограммы возрастных различий по показателям «Количество записей на стене», «Количество друзей» и «Количество фотографий» Figure 1. Histogram of age differences in indicators "Wall posts", "Friends", "Photos"
На наш взгляд, личностные особенности лучше объясняют пользовательскую активность в молодом возрасте. К примеру, большее время для накопления контента не описывает различия в пользовательской активности между другими возрастными группами. Кроме того, возраст профиля хоть и
p
г
связан с возрастом пользователя, но не вносит значимого вклада в связи между пользовательской активностью и возрастом пользователя.
Важным является тот факт, что с увеличением возраста выраженность указанных ранее показателей растет нелинейно. Пользователи в возрасте от 36 до 45 лет в наибольшей степени направлены на других, тогда как пользователи в возрасте от 26 до 35 лет по количеству фотографий, друзей и записей в социальной сети в большей мере похожи на пользователей в возрасте от 46 до 55 лет. Все три возрастные группы в большей мере характеризуются направленностью на других людей, нежели более молодая группа.
1,00 —
18-25
26-35
36-45
46-55
I Количеств о видео ■ Количеств о грппп Videos Groups
Рис. 2. Гистограммы возрастных различий по показателям «Количество видео» и «Количество групп» Figure 2. Histogram of age differences in indicators "Video" and "Groups"
Результаты, полученные при сравнении возрастных групп по количеству видео и групп, демонстрируют иную картину. Наблюдаются две противоположные тенденции: с увеличением возраста, во-первых, уменьшается количество видео и, во-вторых, увеличивается количество групп и сообществ. Количество видео предполагает их просмотр в основном для развлечения или досуга. Пользователи старших возрастов в большей мере интегрированы в общественную жизнь, что приводит к большему количеству задач, которые они могут решать посредством обращения к тематическим сообществам и группам. Кроме того, просмотр видео требует больше свободного времени.
Как оказалось, переменные пол и возраст взаимодействуют, что проявляется при сравнении мужчин и женщин, относящихся к разным возрастам (табл. 5).
Так, характерные для всей выборки различия (табл. 4) детализируются в зависимости от анализируемой возрастной группы. В наименьшей степени различаются профили мужчин и женщин, относящиеся к самой молодой воз-
растной группе. Девушки публикуют больше фотографий, состоят в большем количестве групп и сообществ. При использовании социальной сети девушки в большей мере ориентируются на собственные потребности и пользу от использования возможностями социальной сети.
Таблица 5 / Table 5
Значимые половые различия в пользовательской активности в разных возрастных диапазонах, полученные с помощью U-критерия Манна - Уитни (p < 0,001 с использованием поправки Шидака) / Sex differences in different age ranges in user activity obtained using the Mann - Whitney U-test, p < 0,001 with Sidak correction
Показатели / Variables Средний ранг / Average rank Мужчины / Male Женщины / Female
18-25 лет / years
Количество фотографий / Photos 1069,4 (1261) 1288,5 (1079)
Количество групп / Groups 1053,0 (1239) 1256,4 (1053)
Утилитарность / Utilitarianism 557,7 (649) 659,7 (560)
26-35 лет / years
Количество друзей / Friends 1274,9 (992) 1142,7 (1402)
Количество фотографий / Photos 1121,8 (1003) 1274,8 (1419)
Количество групп / Groups 979,47 (981) 1335,4 (1395)
Самопрезентация / Self-presentation 844,5 (618) 719,0 (920)
Утилитарность / Utilitarianism 647,1 (618) 851,7 (920)
36-45 лет / years
Количество друзей / Friends 1327,8 (1051) 1129,9 (1379)
Количество фотографий / Photos 1133,0 (1066) 1296,7 (1384)
Количество групп / Groups 983,2 (1036) 1369,3 (1369)
Самопрезентация / Self-presentation 904,3 (630) 758,6 (999)
Утилитарность / Utilitarianism 689,2 (630) 894,3 (999)
46-55 лет / years
Количество друзей / Friends 1408,8 (1026) 1107,6 (1439)
Количество групп / Groups 1113,1 (1027) 1312,1 (1430)
Самопрезентация / Self-presentation 962,5 (658) 748,3 (1007)
Утилитарность / Utilitarianism 769,6 (658) 874,3 (1007)
Примечание: в скобках указано количество проанализированных профилей. Note: the number of profiles is indicated in brackets.
В остальных возрастных группах мужчины и женщины отличаются сильнее. Мужчины характеризуются большим количеством друзей, а женщины - большим количеством фотографий и групп. Мужчины старших возрастов в большей мере направлены на других в аспекте расширения своих знакомств.
Таким образом, вторая гипотеза подтвердилась в части наличия различий между мужчинами и женщинами в предпочитаемых способах использования социальной сети, однако различия оказались связанными с возрастом. Третья гипотеза подтвердилась частично, так как различия получены не по всем показателям и не для всех возрастных групп.
Обсуждение
В исследовании показано, что структура пользовательской активности представлена двумя компонентами - «Самопрезентация» и «Утилитарность». Такая структура характеризует личностную направленность использования
социальных сетей, в основе которой лежат соответствующие ценности, мотивы, потребности и другие характеристики. Доминирование мотивов сходной направленности (социальные и развлекательные мотивы) были получены в предшествующих исследованиях (Гуркина, Мальцева, 2015; Федоров, Милеев, 2015).
Пол как фактор индивидуальных различий в пользовательской активности играет существенную роль. Как и в других исследованиях (Valkenburg et al., 2006; Pempek et al., 2009; McAndrew, Jeong, 2012; Wang et al., 2013; Blomfield Neira, Barber, 2014; Chae et al., 2018), женщины оказались более активными пользователями социальных сетей независимо от возраста. Однако результаты привносят и новые данные относительно половых различий. Мужчины любых возрастов обладают большим количеством друзей. Вероятно, это описывает их ориентацию на расширение круга знакомств как атрибут более высокого социального статуса. Женщины характеризуются большей ориентацией на других людей, что проявляется в большей эмпатии, более точном распознавании базовых эмоций, большей честности, доброжелательности и меньшей психопатии (Егорова и др., 2015; Красавцева, Корнилова, 2016; Корниенко, Дериш, 2019).
Наиболее интересные результаты касаются возрастных различий. Во-первых, молодые люди в возрасте от 18 до 25 лет существенно отличаются от других возрастных групп. Они менее активны в социальной сети по отношению к другим людям. Молодые люди используют данную социальную сеть как источник видеоконтента чаще, чем взрослая аудитория. С одной стороны, это обусловлено наличием большего разнообразия доступных социальных сетей, с другой - характеризует пассивно-созерцательный характер использования социальных сетей (Пилишвили, 2015). Сниженную направленность на других в пользовательской активности можно объяснить характерными личностными чертами данной возрастной группы: чертами Темной триады (Jonason et al., 2012) и меньшей доброжелательностью (Poulin, Hasse, 2015). Другие возрастные группы отличаются друг от друга по большинству параметров активности в социальной сети. Различия касаются только социальной направленности и носят нелинейный характер изменчивости.
Существуют некоторые ограничения результатов, полученных в данном исследовании. Первое ограничение связано с характером данных. Крайне сложно оценить с помощью программируемых средств истинность профилей и предоставляемой в открытом доступе информации. Так, согласно опросу ВЦИОМ 2011 года, пользователи искажают данные возраста (29 %) и пола (18 %), указанные в профиле социальной сети (цит. по: Войскунский и др., 2014). На данный момент существует возможность настроить приватность и, соответственно, ограничить доступ к информации собственного профиля. В то же время результаты, полученные на нашей выборке, сопоставимы со многими проведенными ранее исследованиями и данными Рос-стата. То есть, несмотря на низкий контроль, собираемые данные из открытых источников действительно позволяют получить адекватную информацию относительно индивидуальных различий в связи с полом и возрастом. Второе ограничение связано с тем, что в данном исследовании пользователь-
ская активность рассматривалась не со всех сторон. Полученные данные характеризуют статический или кумулятивный аспект пользовательской активности, не учитывая, например, частоту обновления фотографий, публикации записей на стене, добавления других пользователей в категорию друзья и пр.
Заключение
Проведенное исследование позволяет сформулировать следующие выводы.
1. В пользовательской активности в социальной сети «ВКонтакте» можно выделить два ключевых аспекта - «Самопрезентация» и «Утилитарность». Такая структура характеризует личностную направленность использования социальных сетей, в основе которой лежат соответствующие ценности, мотивы, потребности и другие личностные характеристики.
2. Пол как фактор индивидуальных различий в пользовательской активности играет существенную роль. Мужчины ориентированы на расширение круга знакомств как атрибут более высокого социального статуса. Женщины характеризуются большей ориентацией на других людей.
3. Анализ возрастных различий показал наиболее существенные различия между самой молодой группой (от 18 до 25 лет) и более взрослыми пользователями. Оказалось, что в меньшей степени проявляют пользовательскую активность по отношению к другим людям молодые люди. Они используют социальную сеть в основном как источник видеоконтента. Пользователи, принадлежащие к разным группам старшего возраста, различаются друг от друга в самопрезентации, но такие различия выражены менее и носят нелинейный и разнородный характер.
Стоит отметить, что данное исследование позволит психологам и работникам образования более корректно подходить к созданию контента для психологического просвещения по вопросам кибербуллинга, защиты персональной информации, идентичности и т. д. Так, полученные данные позволят скорректировать адресность в зависимости от возраста и пола в связи с выявленными особенностями личностной направленности пользовательской активности. В этом смысле исследования факторов индивидуальных различий расширяют понимание личностной направленности посредством получения относительно новых объективных данных. Такое понимание позволит более адекватно применять психологические технологии посредством медиаконтента.
Список литературы
Агадуллина Е.Р. Пользователи социальных сетей: современные исследования // Современная зарубежная психология. 2015. Т. 4. № 3. С. 36-46. https://doi.org/10.17759/jmfp.2015040305 Белинская Е.П. Информационная социализация подростков: опыт пользования социальными сетями и психологическое благополучие // Психологические исследования. 2013. Т. 6. № 30. С. 5. Войскунский А.Е. Психология и Интернет. М.: Акрополь, 2010. 439 с. Войскунский А.Е., Евдокименко А.С., Федунина Н.Ю. Альтернативная идентичность в социальных сетях // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. 2013. № 1. С. 66-83.
Войскунский А.Е., Евдокименко А.С., Федунина Н.Ю. Этическая направленность подростков и молодежи в социальных сетях // Психологические исследования. 2014. Т. 7. № 37. С. 2.
Гуркина О.А., Мальцева Д.В. Мотивы использования виртуальных социальных сетей
подростками // Социологические исследования. 2015. № 5. С. 123-130. Корниенко Д.С., Дериш Ф.В. Психометрические характеристики «Короткого опросника Темной Триады» // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2019. № 4. С. 525-538. https://doi.org/10.17072/2078-7898/2019-4-525-538 Корниенко Д.С., Руднова Н.А. Особенности использования социальных сетей в связи с прокрастинацией и саморегуляцией // Психологические исследования. 2018. Т. 11. № 59. С. 9.
Красавцева Ю.В., Корнилова Т.В. Свойства темной триады в регуляции стратегий принятия решений (на материале игровой задачи Айова - IGT) // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Психологические науки.
2016. № 2. С. 22-33. https://doi.org/10.18384/2310-7235-2016-2-22-33 Никитина Д.А. Особенности самооценки внешнего облика и социально-демографические
характеристики молодых людей с различной вариативностью самопрезентации внешнего облика в публичном пространстве // Colloquium-Journal. 2019. № 24 (5). С. 27-29.
Пилишвили Т.С. Особенности реализации активности в виртуальной и повседневной реальности // Вестник Костромского государственного университета имени Н.А. Некрасова. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2015. № 21 (1). С. 53-56. Поливанова К.Н., Смирнов И.Б. Что в профиле тебе моем: данные «ВКонтакте» как инструмент изучения интересов современных подростков // Вопросы образования.
2017. № 2. С. 134-152. https://doi.org/10.17323/1814-9545-2017-2-134-152 Рябикина З.И., Богомолова Е.И. Взаимосвязь личностных характеристик пользователей
социальных сетей интернета с особенностями их активности в сети // Научный журнал КубГАУ. 2015. № 109 (05). С. 1-17. Собкин В.С., Федотова А.В. Подростковая агрессия в социальных сетях: восприятие и личный опыт // Психологическая наука и образование. 2019. Т. 24. № 2. C. 5-18. https://doi.org/10.17759/pse.2019240201 Федоров В.В., Милеев И.Д. О мотивации подростков - пользователей социальных сетей // Социальная психология и общество. 2015. Т. 6. № 3. С. 98-108. https://doi.org/10.17759/sps.2015060307 Фриндте В., Келер Т. Публичное конструирование «Я» в опосредствованном компьютером общении // Гуманитарные исследования в Интернете / под ред. А.Е. Вой-скунского. Можайск: Можайск-Терра, 2000. С. 40-54. Хороших В.В., Чарыкова Е.Б. Факторы вариативности виртуальной самопрезентации подростков // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Психология. 2017. Т. 19. С. 103-112. Щекотуров А.В. Конструирование виртуальной гендерной идентичности подростков на страницах социальной сети «ВКонтакте» // Женщина в российском обществе. 2012. № 4. C. 31-43.
Back M.D., Stopfer J.M., Vazire S., Gaddis S., Schmukle S.C., Eglof B., Gosling S.D. Face-book profiles reflect actual personality not self-idealization // Psychological Science. 2010. Vol. 21. Pp. 372-374. https://doi.org/10.1177/0956797609360756 Barker V. Older adolescents' motivations for social network site use: the influence of gender, group identity, and collective self-esteem // Cyberpsychology and Behavior: The Impact of the Internet, Multimedia and Virtual Reality on Behavior and Society. 2009. Vol. 12. No. 2. Pp. 209-213. https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0228 Blomfield Neira C.J., Barber B.L. Social networking site use: Linked to adolescents' social self-concept, self-esteem, and depressed mood // Australian Journal of Psychology. 2014. Vol. 66. No. 1. Pp. 56-64. https://doi.org/10.1111/ajpy.12034
Chae D., Kim H., Kim Y. A. Sex differences in the factors influencing Korean college students' addictive tendency toward social networking sites // International Journal of Mental Health and Addiction. 2018. Vol. 16. Pp. 339-350. https://doi.org/10.1007/s11469-017-9778-3 Gosling S.D., Augustine A.A., Vazire S., Holtzman N., Gaddis S. Manifestations of personality in online social networks: self-reported Facebook-related behaviors and observable profile information // Cyberpsychology, Behavior and Social Networking. 2011. Vol. 14. No. 9. Pp. 483-488. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0087 Jackson L.A., Ervin K.S., Gardner P.D., Schmitt N. Gender and the Internet: women communicating and men searching // Sex Roles: A Journal of Research. 2001. Vol. 44. No. 5-6. Pp. 363-379. https://doi.org/10.1023/A: 1010937901821 Joinson A. Understanding the psychology of Internet behaviour: virtual worlds, real lives.
Houndmills, UK; New York: Palgrave Macmillan. Jonason P.K., Slomski S., Partyka J. The Dark Triad at work: how toxic employees get their way // Personality and Individual Differences. 2012. Vol. 52. No. 3. Pp. 449-453. https://doi.org/10.1016/j.paid.2011.11.008 Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2013. Vol. 110. No. 15. Pp. 5802-5805. https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110 McAndrew F.T., Jeong H.S. Who does what on Facebook? Age, sex, and relationship status as predictors of Facebook use // Computers in Human Behavior. 2012. Vol. 28. No. 6. Pp. 2359-2365. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.07.007 Pempek T., Yermolayeva Y., Calvert S.L. College students' social networking experiences on Facebook // Journal of Applied Developmental Psychology. 2009. Vol. 30. No. 3. Pp. 227-238. https://doi.org/10.1016/). appdev.2008.12.010 Poulin M.J., Hasse C.M. Growing to trust: evidence that trust increase and sustains well-being across the lifespan // Social Psychological and Personality Science. 2015. Vol. 6. No. 6. Pp. 614-621.
Valkenburg P.M., Peter J., Schouten A.P. Friend networking sites and their relationship to adolescents' well-being and social self-esteem // Cyberpsychology and Behavior. 2006. Vol. 9. No. 5. Pp. 584-590. https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.584 Wang Y.-C., Burke M., Kraut R. Gender, topic, and audience response: An analysis of usergenerated content on Facebook // Proceedings of Conference on Human Factors in Computing Systems. 2013. Pp. 31-34. https://doi.org/10.1145/2470654.2470659
История статьи:
Поступила в редакцию 25 марта 2021 г. Принята к печати 20 июля 2021 г.
Для цитирования:
Корниенко Д.С., Дериш Ф.В., Никитина ЕЮ. Половые и возрастные различия личностной направленности пользовательской активности в социальной сети «ВКоноакте» // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Психология и педагогика. 2021. Т. 18. № 3. С. 631-649. http://dx.doi.org/10.22363/2313-1683-2021-18-3-631-649
Сведения об авторах:
Корниенко Дмитрий Сергеевич, доктор психологических наук, доцент, профессор кафедры общей психологии, Институт общественных наук, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6597-264X E-mail: [email protected]
Дериш Федор Валерьевич, старший преподаватель кафедры общей и клинической психологии, Пермский государственный национальный исследовательский университет. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8929-9093 E-mail: [email protected]
Никитина Елена Юрьевна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационной безопасности и систем связи, Пермский государственный национальный исследовательский университет. E-mail: [email protected]
DOI 10.22363/2313-1683-2021-18-3-631-649
Research article
Sex and Age Differences in the Personal Orientation of User Activity in the Russian Social Network "VKontakte"
Dmitrii S. Kornienko1 , Fedor V. Derish2 Elena Yu. Nikitina2
:The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration,
82 Vernadsky Prospekt, Moscow, 119571, Russian Federation 2Perm State University, 15 Bukireva St, Perm, 614990, Russian Federation El [email protected]
Abstract. The role of factors of individual differences in user activity in the Russian social network "VKontakte" is analyzed. At the moment, in Russian psychology, there are several directions for the study of user activity in social networks. However, none of them has considered user sex and age differences. There are also limitations due to the predominance of subjective indicators in assessing user activity. The aim of this work is to study sex and age differences through the analysis of objective data on the profiles of social network users. The paper also provides an overview of modern Russian studies on sex and age differences in user activity. Using a comparative analysis of groups and analysis of the structure of relationships between indicators of user activity, the 9699 profiles of users of the social network "VKontakte" at the ages from 18 to 55 were examined. As a result, multiple individual differences were found in relation to the sex and age of the users. Additionally, the structure of user activity was obtained, consisting of two components: "Self-presentation" and "Utilitarianism". These components characterize the personal orientation in the use of the social network. Sex and age play a significant role as factors of individual differences. The most important thing has turned out to be that men are more focused on expanding the circle of acquaintances, which is an attribute of status. Women, on the contrary, are generally characterized by greater activity in the social network, a greater desire to present themselves and a greater focus on other people. Young people - aged 18-25 years - are less active users, they often use the social network as a source of video content. Users belonging to the older age groups differ slightly from one another.
Key words: social networks, sex, age, individual differences, digital footprints, user activity, structure of user activity, social network, VKontakte
Acknowledgements and Funding. The study was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research, Project No. 20-013-00775. The authors are grateful to A. Naydanov and K. Murzin, students of the specialty "Computer Security", Faculty of Mechanics and Mathematics, Perm State National Research University, for their help in data collection.
References
Agadullina, E.R. (2015). Social networks user: Current research. Journal of Modern Foreign
Psychology, 4(3), 36-46. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/jmfp.2015040305
Back, M.D., Stopfer, J.M., Vazire, S., Gaddis, S., Schmukle, S.C., Eglof, B., & Gosling, S.D. (2010). Facebook profiles reflect actual personality not self-idealization. Psychological Science, 21, 372-374. https://doi.org/10.1177/0956797609360756 Barker, V. (2009). Older adolescents' motivations for social network site use: The influence of gender, group identity, and collective self-esteem. Cyberpsychology and Behavior: The Impact of the Internet, Multimedia and Virtual Reality on Behavior and Society, 12(2), 209-213. https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0228 Belinskaya, E.P. (2013). Information socialization of adolescents: The experience of using social networks and psychological well-being. Psychological Studies, 6(30), 6. (In Russ.) Blomfield Neira, C.J., & Barber, B.L. (2014). Social networking site use: Linked to adolescents' social self-concept, self-esteem, and depressed mood. Australian Journal of Psychology, 66, 56-64. https://doi.org/10.1111/ajpy.12034 Chae, D., Kim, H., & Kim, Y.A. (2018). Sex differences in the factors influencing Korean college students' addictive tendency toward social networking sites. International Journal of Mental Health and Addiction, 16, 339-350. https://doi.org/10.1007/s11469-017-9778-3 Frindte, V., & Keler, T. (2000). Publichnoe konstruirovanie "Ya" v oposredstvovannom komp'yuterom obshchenii. In A.E. Voiskunsky (Ed.), Gumanitarnye Issledovaniya v Internete (pp. 40-54). Mozhaisk: Mozhaisk-Terra Publ. (In Russ.) Fyodorov, V.V., & Mileev, I.D. (2015). Motivation in teenage users of social media. Social Psychology and Society, 6(3), 98-108. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/sps.2015060307 Gosling, S.D., Augustine, A.A., Vazire, S., Holtzman, N., & Gaddis, S. (2011). Manifestations of personality in online social networks: Self-reported Facebook-related behaviors and observable profile information. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14, 483-488. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0087 Gurkina, O.A., & Maltseva, D.V. (2015). Motives of social network use by adolescence. Sot-
siologicheskie Issledovaniya, (5), 123-130. (In Russ.) Jackson, L.A., Ervin, K.S., Gardner, P.D., & Schmitt, N. (2001). Gender and the Internet: Women communicating and men searching. Sex Roles: A Journal of Research, 44(5-6), 363-379. https://doi.org/10.1023/A:1010937901821 Joinson, A. (2002). Understanding the psychology of Internet behaviour: Virtual worlds, real
lives. Houndmills, UK; New York: Palgrave Macmillan. Jonason, P.K., Slomski, S., & Partyka, J. (2012). The Dark Triad at work: How toxic employees get their way. Personality and Individual Differences, 52(3), 449-453. https://doi.org/10.1016/j.paid.2011.11.008 Khoroshikh, V.V., & Charykova, E.B. (2017). Aspects of variation of adolescents' virtual self-presentation. The Bulletin of Irkutsk State University. Series "Psychology", 19, 103-112. (In Russ.)
Kornienko, D.S., & Derish, F.V. (2019). Psychometric properties of the short Dark Triad measure. Perm University Herald. Series: Philosophy. Psychology. Sociology, (4), 525-538. (In Russ.) https://doi.org/10.17072/2078-7898/2019-4-525-538 Kornienko, D.S., & Rudnova, N.A. (2018). Online social network usage, procrastination and
self-regulation. Psychological Studies, 11(59), 9. (In Russ.) Kosinski, M., Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 5802-5805. https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110 Krasavtseva, Y., & Kornilova, T. (2016). The Dark Triad traits in the regulation of decision-making strategies. Bulletin of Moscow State Regional University. Series: Psychology, (2), 22-33. (In Russ.) https://doi.org/10.18384/2310-7235-2016-2-22-33 McAndrew, F.T., & Jeong, H.S. (2012). Who does what on Facebook? Age, sex, and relationship status as predictors of Facebook use. Computers in Human Behavior, 28(6), 2359-2365. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.07.007 Nikitina, D.A. (2019). Peculiarities of self-evaluation of the external appearance and socio-demo-graphic characteristics of young people with various variability of the self-presentation of the external appearance in public space. Colloquium-Journal, (24), 27-29. (In Russ.)
Pempek, T., Yermolayeva, Y., & Calvert, S.L. (2009). College students' social networking experiences on Facebook. Journal of Applied Developmental Psychology, 30(3), 227-238. https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.12.010 Pilishvili, T.S. (2015). Features of activity in virtual and everyday life. Kostroma State University Bulletin, (21), 53-56. (In Russ.) Polivanova, K.N., & Smirnov, I.B. (2017). What's in my profile: VKontakte data as a tool for studying the interests of modern teenagers. Educational Studies, (2), 134-152. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/1814-9545-2017-2-134-152 Poulin, M.J., & Hasse, C.M. (2015). Growing to trust: Evidence that trust increase and sustains well-being across the lifespan. Social Psychological and Personality Science, 6(6), 614-621. https://doi.org/10.1177/1948550615574301 Ryabikina, Z.I., & Bogomolova, E.I. (2015). Interrelation personality characteristics of users of social networks in the internet with the features of their network activity. Scientific Journal of KubSAU, 109(05), 1-17. (In Russ.). Shchekoturov, A.V. (2012). Construction of adolescents' virtual gender identity in the social
network web-site "VKontakte". Woman in Russian Society, (4), 31-43. (In Russ.) Sobkin, V.S., & Vedotova, A.V. (2019). Adolescent aggression in social media: Perception and personal experience. Psychological Science and Education, 24(2), 5-18. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/pse.2019240201 Valkenburg, P.M., Peter, J., & Schouten, A.P. (2006). Friend networking sites and their relationship to adolescents' well-being and social self-esteem. Cyberpsychology and Behavior, 9(5), 584-590. https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.584 Voiskounsky, A.E., Evdokimenko, A.S., & Fedunina, N.Yu. (2013). Alternative identity in
social networks. Moscow University Psychology Bulletin, (1), 66-83. (In Russ.) Voiskounsky, A.E., Evdokimenko, A.S., & Fedunina, N.Yu. (2014). Ethical orientation of adolescents and young adults in social networks. Psychological Studies, 7(37), 2. (In Russ.) Voiskunsky, A.E. (2010). Psikhologiya i Internet. Moscow: Acropol Publ. (In Russ.) Wang, Y.-C., Burke, M., & Kraut, R. (2013). Gender, topic, and audience response: An analysis of user-generated content on Facebook. Human Factors in Computing Systems: Proceedings of Conference (pp. 31-34). https://doi.org/10.1145/2470654.2470659
Article history:
Received 25 March 2021 Revised 19 July 2021 Accepted 20 July 2021
For citation:
Kornienko, D.S., Derish, F.V., & Nikitina, E.Yu. (2021). Sex and age differences in the personal orientation of user activity in the Russian social network "VKontakte". RUDN Journal of Psychology and Pedagogics, 18(3), 631-649. (In Russ.) http://dx.doi.org/10.22363/2313-1683-2021-18-3-631-649
Bio notes:
Dmitrii S. Kornienko, Doctor of Psychological Sciences, Associate Professor, is Professor of the Department of General Psychology, Institute of Social Sciences, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6597-264X E-mail: [email protected]
Fedor V. Derish, senior lecturer of the Department of General and Clinical Psychology, Perm State University. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8929-9093 E-mail: fedor.derish@ gmail.com
Elena Yu. Nikitina, PhD in Physical and Mathematical Sciences, is Associate Professor of the Department of Information Security and Communication Systems, Perm State University. E-mail: [email protected]
