CC BY
69
Вестник Томского государственного университета. 2015. № 392. С. 152-160. DOI 10.17223/15617793/392/26
ПСИХОЛОГИЯ И ПЕДАГОГИКА
УДК 316.62
А.В. Бочаров, Э.И. Мещерякова, А.В. Ларионова
РЕГИОНАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ОТНОШЕНИЯ СТУДЕНЧЕСКОЙ МОЛОДЕЖИ К ЭКСТРЕМИЗМУ
Исследование выполнено при поддержке Российского гуманитарного научного фонда, проект 14-06-18025 «Исследование современных форм экстремистского поведения молодежи с учетом влияния
культурно-средовых факторов».
Рассмотрены региональные различия отношения к экстремизму студенческой молодежи с характеристиками социокультурной среды регионов, влияющей на формирование экстремистских установок. Выявлены три типа отношения к экстремизму: «Смешанность и неопределённость позиции», «Склонность к шовинизму и экстремизму», «Склонность к толерантности», которые дают основание утверждать, что в каждом регионе складывается особенная специфическая комбинация факторов отношения к экстремизму в молодёжной среде.
Ключевые слова: молодежь; региональные факторы экстремизма; многомерный анализ; типология экстремистских форм поведения.
Целью исследования, результаты которого частично представлены в данной статье, было выявление закономерностей и взаимовлияния измеряемых показателей (характеристик социокультурной среды регионов, ценностно-потребностной сферы и мотивацион-ной направленности, диагностика социально-психологических особенностей), влияющих на формирование экстремистских форм поведения студенческой молодежи, и разработка типологии современных экстремистских форм поведения студенческой молодежи с учетом средовых факторов [1].
С целью выявления региональных различий в отношениях к экстремизму были проанализированы мнения студентов трех городов - Томска (ТГУ), Екатеринбурга (УГМУ) и Санкт-Петербурга (СПбГУ), и факультетов - юридического, психологического, экономического, фармацевтического (от 10 до 20 человек с каждого факультета по каждому вузу).
Исследование состояло из нескольких этапов:
1. Анкетирование по теме отношения к различным аспектам экстремизма и разведочное установления связей между ответами на вопросы посредством многомерного анализа соответствий (Multiple correspondence analysis - МСА). Этот метод анализа данных был успешно апробирован на выборке осужденных за экстремизм на предыдущем этапе исследования [2].
2. Группирующий кластерный анализ результатов анкетирования с целью установления типологии отношения к экстремизму и выявления групп студентов с экстремистскими установками.
3. Проверка связи кластеров отношения к экстремизму с региональными признаками (вузовский город и регион основного проживания). Статистическая обработка результатов исследования осуществлялась с помощью пакета программ Statistica 8.0.
Для выявления некоторых культурно-средовых и мотивационных аспектов студентам предлагалась анкета, содержащая 11 вопросов. Каждый вопрос имел смешанный открытый и закрытый характер: среди предлагаемых вариантов ответа содержался также пункт «Другое» с местом для возможности развернутого ответа. Варианты ответов и частоты их вы-
бора приведены в табл. 1, 2. Ниже после каждого вопроса в скобках указаны смысловые краткие обозначения вопроса, которые использовались на этапе статистического анализа данных:
1. Знаете ли Вы, что такое экстремизм? (Знание).
2. В чем, по Вашему мнению, заключаются основные причины экстремизма? (Причины).
3. Приходилось ли Вам сталкиваться с проявлениями экстремизма в повседневной жизни? (Проявление).
4. В каких случаях экстремистские действия будут оправданы? (Оправдание).
5. Какие причины могли бы Вас мотивировать стать членом экстремистской (радикальной) группы? (Мотивы).
6. Участвовали ли Вы в каких-либо массовых политических собраниях, митингах? (Участие).
7. Вы согласны с выражением «Россия для русских»? (Национализм).
8. Вас интересует информация в СМИ (телевидение, Интернет, т.п.) о различных экстремистских и террористических актах? (Интерес).
9. Испытываете ли Вы какие-либо негативные чувства по отношению к представителям других национальностей? (Шовинизм).
10. Как Вы считаете, могут ли представители разных религий сосуществовать мирно? (Религии).
11. Как Вы относитесь к росту миграции в России? (Миграция).
Предъявление подобной анкеты студентам было связано с определенными трудностями. Сложность опроса студентов по теме экстремизма учитывалась уже на этапе составления анкеты. Мы исходили из того, что анкета в виде предложений для оценки системы готовых экстремистских суждений могла стать своеобразной невольной пропагандой экстремистских представлений. Поэтому мы отказались от такого метода анкетирования. На открытые вопросы по тематике экстремизма, как показал опыт, студенты дают ответы неохотно и с осторожностью. Пункт «Другое» в ответах на вопросы выбирали от 5 до 15 человек, при этом случаи записи самостоятельного ответа единичны.
Т а б л и ц а 1
Статистически значимые результаты анализа сопряженности признака принадлежности к кластеру с ответами на вопросы анкеты отношения к экстремизму (в ячейках указаны фактически наблюдаемые частоты)
Причины. Пирсон Хи-квадрат: 29,2; р = 0,0002 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
В многонациональности населения России 7 10 8 25
Целенаправленное разжигание агрессии 11 36 42 89
Недостаточное правовое просвещение 1 4 11 16
Деформация системы ценностей 6 5 33 44
Другое 5 1 4 10
Всего 30 56 98 184
Оправдание. Пирсон Хи-квадрат: 22,6; р = 0,001 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Защита определенной группы людей 8 8 12 28
Донесение идеи до народа, государства 11 13 13 37
Никогда 6 32 67 105
Другое 5 3 7 15
Всего 30 56 99 185
Мотивы. Пирсон Хи-квадрат: 179,2; р = 0,00001 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Если я согласен с позицией этой группы 23 0 0 23
Если это принесет материальную выгоду 1 0 1 2
Если будет возможность познакомиться с интересными людьми 1 0 0 1
Если это принесет новые ощущения 0 0 3 3
Если это поможет решить какую-либо проблему в обществе 0 17 21 38
Никакие 0 39 73 112
Другое 5 0 1 6
Всего 30 56 99 185
Национализм. Пирсон Хи-квадрат: 41,8; р = 0,0000001 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Нет, Россия многонациональная страна 20 20 81 121
Да, каждый народ должен жить на своей территории 7 20 4 31
Не думал об этом 0 9 9 18
Другое 3 7 5 15
Всего 30 56 99 185
Шовинизм. Пирсон Хи-квадрат: 32,1; р = 0,00001 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Да 3 14 6 23
Отдельные нации этого заслуживают 12 20 14 46
Нет 13 18 72 103
Другое 2 4 7 13
Миграция. Пирсон Хи-квадрат: 102,8; р = 0,000001 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Отрицательно 9 48 9 66
Положительно 3 4 5 12
Благоприятно влияет на демографию и экономику 3 3 16 22
Безразлично 6 1 43 50
Затрудняюсь ответить 8 0 22 30
Другое 1 0 4 5
Всего 30 56 99 185
Т а б л и ц а 2
Статистически незначимые результаты анализа сопряженности признака принадлежности к кластеру с социально-демографическими признаками осужденных и ответами на вопросы анкеты отношения к экстремизму (в ячейках указаны фактически наблюдаемые частоты)
Знание. Пирсон Хи-квадрат: 1,4; р = 0,8 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Знаю 23 41 78 142
Не знаю 2 3 3 8
Затрудняюсь ответить 5 12 17 34
Всего 30 56 98 184
Проявление. Пирсон Хи-квадрат: 4,4; р = 0,6 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Сталкиваюсь достаточно часто 1 4 6 11
Сталкивался несколько раз 12 12 34 58
Не приходилось сталкиваться 13 29 45 87
Затрудняюсь ответить 4 11 14 29
Всего 30 56 99 185
Участие. Пирсон Хи-квадрат: 5,09; р = 0,2 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Да 2 3 1 6
Только в санкционированных 2 4 13 19
Нет 26 49 85 160
Всего 30 56 99 185
Интерес. Пирсон Хи-квадрат: 7,5; р = 0,5 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Не интересно 5 15 26 46
Регулярно смотрю (читаю) новости 10 19 22 51
Обсуждаю это с друзьями, комментирую в Сети 7 12 20 39
Затрудняюсь ответить 4 8 22 34
Другое 4 2 9 15
Всего 30 56 99 185
Религии. Пирсон Хи-квадрат: 10,3; р = 0,1 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Всего
Нет, некоторые религии не совместимы 6 14 16 36
Да, религия не влияет на взаимоотношения людей 17 28 72 117
Затрудняюсь ответить 4 10 6 20
Другое 3 4 5 12
Всего 30 56 99 185
В целом эти ответы совпадали по смыслу с одним из вариантов закрытых ответов, представляя собой его индивидуальную интерпретацию. Отказ или нежелание писать самостоятельные ответы можно объяснять как незаинтересованностью в тематике, так и нежеланием из осторожности раскрывать и «саморазоблачаться». Многие студенты отказывались от тестирования, связанного с тематикой экстремизма. Те, кто соглашались на анкетирование и тестирование, тем не менее, отвечали не на все вопросы. Поэтому из нескольких сотен студентов, подвергнутых опросам и тестированию, в матрицу многомерного анализа было включено 185 человек, у которых есть большинство наблюдений по всем пунктам методик. По разным методикам количество статистически обработанных наблюдений различается, поэтому в матрице данных в некоторых ячейках были пустые значения. Пустые
значения распределялись неравномерно по разным шкалам, поскольку разные студенты оставляли без ответа разные вопросы. Статистически значимых зависимостей в распределении пустых значений не наблюдается. В многомерных методах анализа (анализ соответствий и кластерный анализ) в вычислениях включаются только наблюдения, у которых есть значения по всем шкалам. В случае нормально распределённых безразмерных шкал в некоторых ситуациях допустимо в пустые ячейки вставлять средние значения по шкале. Однако в нашей выборке используются качественные или ранговые шкалы, и замена их средними значениями невозможна или некорректна. Всеми вышеуказанными причинами объясняется меньшее количество наблюдений, включенных на разных этапах в многомерный анализ, чем общий размер выборки.
Рис. 1
Предполагается, что на сознание иногородних студентов влияет взаимодействие экстремистских дискурсов и установок в регионе основного проживания до поступления в вуз с экстремистскими дискурсами и установками в вузовском городе [3]. В связи с этим возникает задача проверить того, есть ли различия во влиянии на отношение к экстремизму между регионом основного проживания и городом обучения в вузе, а также какова структура и сила этих различий, если они обнаружатся. Кроме того, важно учитывать длительность проживания в вузовском городе. Все важные содержательные аспекты региональных экстремистских дискурсов анкетный опрос с преобладанием закрытых вопросов, конечно, не выявит. Однако некоторые ключевые сферы, сопряжённые с экстремизмом, всё же можно сравнить. На первом этапе статистического анализа при использовании метода Multiple correspondence analysis - МСА в качестве ключевых были выделены ответы, которые свидетельствуют о потенциальной склонности к экстре-
мизму, и проверены связи данных ответов с возможными мотивами вступления в экстремистскую группу. Целью метода МСА (анализа соответствий) является представление в упрощенном виде (пространстве меньшей размерности) информации, содержащейся в больших частотных таблицах. Интерпретация полученных результатов зависит от адекватности концепции, используемой исследователем в своей специфической предметной области. Анализ соответствий -это разведочный метод без статистических критериев значимости. По мнению М.1 вгеепасге (1984), в таких методах построение моделей рассматривается с точки зрения их соответствия данным, а не наоборот [4]. На рис. 1 выделяется группа взаимомосвязанных ответов об оправдании экстремизма и возможных мотивах вступления в экстремистскую группу. И мотивы, и оправдания в данной группе признаков связаны с идеями общественной пользы и групповыми интересами: решение общественных проблем, защита определённой группы людей, донесение идеи до народа или
государства, согласие с позициеи экстремистской группы. Кроме того, сопряжены ответы «Никогда не оправдано» и «Никакие мотивы», а также ответы «Другое» на вопросы о мотивах и оправданиях. Коммуникативный мотив «Возможность познакомиться с интересными людьми» и мотив материальной выгоды находятся наиболее далеко как друг от друга, так и от всех остальных ответов.
На рис. 2 можно увидеть связи с ответом «Каждый народ должен жить на своей территории» на вопрос «Вы согласны с выражением «Россия для русских?». Наиболее близки к условно националистической ориентации мотивы вступления в экстремистскую группу «Если это поможет решить какую-либо проблему в обществе» и «Если я согласен с позицией группы».
Рис. 2
На рис. 3 видны связи с ответом об отрицательном отношении к миграции. Интересно, что мотив материальной выгоды при возможном вступлении в экс-
тремистскую группу достаточно сильно связан как с отрицательным, так и с безразличным отношением к миграции.
Рис. 3
На рис. 4 можно увидеть связи с ответом «Некоторые религии несовместимы» на вопрос «Как вы считаете, могут ли представители разных религий сосуществовать мирно?». Религиозные аспекты склонно-
сти к экстремизму также связаны с ответами о мотивах вступления в экстремистскую группу «Если это поможет решить какую-либо проблему в обществе» и «Если я согласен с позицией группы». Однако с рели-
гиозной тематикой происходит сближение ещё одного мотива: «Если это принесёт новые ощущения».
Для того чтобы выявить типологию наблюдений, использовался группирующий кластерный анализ по методу Уорда. На рис. 5 видно, что все студенты в выборке разбиваются на три наиболее отличающихся друг от друга кластера. В Кластер 1 входят 30 человек, в Кластер 2 - 56, в Кластер 3 - 99 человек. Результаты кластеризации далее интерпретировались посредством проверки сопряженности признака принадлежности к кластерам с ответами на вопросы анкеты. Предполагалось, что анализ сопряжённости докажет предположение о том, что группирование молодёжной выборки зависит от разного отношения к экстремистским дискурсам и лозунгам, на основе которых структурированы вопросы и ответы анкеты.
Статистически значимые результаты по вопросам анкеты показаны в табл. 1.
Анализ сопряженности показал, что для Кластера 1 на вопрос о причинах экстремизма в обществе характерно сравнительно равномерное распределение частот всех вариантов ответов без значительного преобладания какого-либо одного ответа. Такая же ситуация наблюдается и в ответах на вопросы об оправдании экстремизма и об отношении к миграции.
На вопрос о мотивах возможного вступления в экстремистскую группу подавляющее большинство в Кластере 1 ответили: «Если я согласен с позицией этой группы». При этом по остальным вариантам ответов на этот вопрос наблюдается нулевая частота, или единичные ответы.
Рис. 4
Дендрограмма для 1 83 наблюдении в выборке студентов па анкете отношзнияк экстремизму Метод кластеризации Ward's method Метрика: City-block (Manhattan) 250 ..................................................................................................................................................
Рис. 5
На вопрос о согласии с лозунгом «Россия для русских» (маркер национализма) преобладают ответы «Нет, Россия многонациональная страна». Вопрос «Испытываете ли Вы какие-либо негативные чувства по отношению к представителям других национальностей?» нами решено считать маркером шовинизма. В ответах на данный вопрос студенты из Кластера 2 разделились на две почти равные группы: 12 человек ответили: «Отдельные нации этого заслуживают», 13 человек: «Нет». Поэтому на основе выявленного распределения сопряжённых ответов будем далее интерпретировать Кластер 1 - «Смешанность и неопределённость позиции».
Для Кластера 2 характерно иное распределение ответов. На вопрос о причинах экстремизма в обществе преобладают ответы «В многонациональности населения России» и «Целенаправленное разжигание агрессии». В ответах на вопрос об оправдании экстремизма чаще остальных встречаются ответы «Донесение идеи до народа, государства» и «Никогда». На вопрос о мотивах возможного вступления в экстремистскую группу подавляющее большинство в Кластере 2 ответили: «Если это поможет решить какую-либо проблему в обществе» или «Никакие». При этом по остальным вариантам ответов на этот вопрос наблюдается нулевая частота, или единичные ответы. На вопрос о согласии с лозунгом «Россия для русских» преобладают ответы «Нет, Россия многонациональная страна», подавляющая часть ответов «Да, каждый народ должен жить на своей территории» дали представители именно Кластера 2 (20 ответов из 31 во всей выборке). Аналогичное соотношение наблюдается и в ответах на вопрос «Испытываете ли Вы какие-либо негативные чувства по отношению к представителям других национальностей?». Из 20 человек, ответивших «Отдельные нации этого заслуживают», 14 человек входят в Кластер 2. В ответах на вопрос об отношении к миграции почти все выбрали отрицательное отношение. На основе выявленного распределения сопряжённых ответов будем далее интерпретировать Кластер 2 - «Склонность к шовинизму и экстремизму».
Для Кластера 3 также характерно специфическое типологизирующее распределение ответов. На вопрос о причинах экстремизма в обществе преобладают ответы «Целенаправленное разжигание агрессии», «Недостаточное правовое просвещение», «Деформация системы ценностей». Последние два ответа во всей выборке преобладают именно в Кластере 3. В ответах на вопрос об оправдании экстремизма доминирует ответ «Никогда». Аналогичное соотношение наблюдается и в ответах на вопрос о мотивах возможного вступления в экстремистскую группу - из 121 человека, давшего ответ «Никакие» во всей выборке, 73 человека входят в Кластер 3. То же самое наблюдается и в ответах на вопрос о согласии с лозунгом «Россия для русских» - 81 человек из Кластера 3 дал ответ «Нет, Россия многонациональная страна» при том, что во всей выборке такой ответ дал 121 человек (т.е. большинство из Кластера 3). На вопрос «Испытываете ли Вы какие-либо негативные чувства по от-
ношению к представителям других национальностей?» подавляющее большинство ответило «Нет». В ответах на вопрос об отношении к миграции преобладает ответ «Безразлично». На основе выявленного распределения сопряжённых ответов будем далее интерпретировать Кластер 3 - «Склонность к толерантности».
Статистически незначимые результаты сопряжённости ответов анкеты с Кластерами показаны в табл. 2. Незначимые результаты не менее важны, поскольку они позволяют исключить из факторов дифференциации типа отношения студентов к экстремизму некоторые «нетипичные» показатели, не позволяющие дифференцировать склонности к экстремизму.
Такими признаками оказались ответы о знании определений понятия «экстремизм», интерес к экстремистской тематике в СМИ, столкновение с экстремистскими акциями и участие в них, а также религиозная тематика. Нейтральную роль данных признаков можно объяснить, исходя из результатов анализа соответствий (MCA), полученных на первом этапе исследования. Эти результаты показывают, что на мотивацию студенческого контингента в отношении экстремистских форм поведения сильнее всего влияют соображения «общественной пользы» и «донесения идеи» независимо от того, сталкивались ли они с экстремизмом прежде, интересовались ли им и были ли вообще к нему как-то причастны даже косвенно. С точки зрения профилактики экстремизма такая ситуация не позволяет однозначно утверждать, что ограждение от экстремистских дискурсов в СМИ и в повседневности сможет остановить молодёжь, склонную «доносить идею» и «спасать общество» экстремистскими методами. Стратегия «ограждения» от экстремистских тематик может также привести к порождению новых видов экстремистского дискурса и соответствующих ему форм поведения, не заимствованных из уже существующих форм.
На следующем этапе проверялась зависимость типов отношения к экстремизму от региональной принадлежности. Распределение регионов основного проживания в разных вузовских городах показано в табл. 3. Естественно преобладание студентов из того региона, в котором находится вуз. Однако это преобладание не является полной тождественностью регионов, откуда студенты родом и где жили до поступления в вуз, с вузовским регионом. Это даёт основание рассматривать данные региональных аспектов отдельно друг от друга в статистическом анализе.
Т а б л и ц а 3
Распределение регионов основного проживания студентов в разных вузовских городах
Федеральный округ Вузовский го род Всего
Томск Екатеринбург Санкт-Петербург
Южный 3 0 1 4
Центральный 2 1 8 11
Сибирский 76 4 3 83
Уральский 1 57 7 65
Северо-Западный 0 0 22 22
Всего 82 62 41 185
Анализ сопряжённости региона основного проживания студентов с принадлежностью к кластеру от-
ношения к экстремизму не дал статистически значимых результатов (табл. 4). Однако определённые тенденции всё же наблюдаются, что даёт повод визуализировать их с помощью кластеризации признаком методом Уорда (рис. 6).
Т а б л и ц а 4 Статистически незначимые результаты анализа сопряженности признака региональной принадлежности студентов с кластерами по анкетам отношения к экстремизму.
Указаны фактически наблюдаемые частоты.
Пирсон Хи-квадрат: 14,5; p = 0,07
Регион основного проживания студентов (федеральный округ) Кластер 1 Смешанность и неопределённость позиции Кластер 2 Склонность к шовинизму и экстремизму Кластер 3 Склонность к толерантности Всего
Южный 0 1 3 4
Центральный 1 1 9 11
Сибирский 20 20 43 83
Уральский 7 28 30 65
СевероЗападный 2 6 14 22
Всего 30 56 99 185
На рис. 6 заметно, что смешанность и неопределённость позиции наиболее связана с Южным, Центральным и Северо-Западным федеральными округами как местами основного проживания студентов.
Если соотнести эту связь с частотами в табл. 4, то станет ясно, что эта связь типа «отталкивания», так как лишь три человека из этих регионов имеют подобный тип отношения к экстремизму. Это значит, что данные регионы сильнее, чем остальные, отталкивают такой тип отношения. Эта зависимость даёт основание предполагать, что контингент неопределившейся, идеологически индифферентной молодёжи, не склонной к экстремизму, для регионов, близких к столицам, менее характерен и малочислен, чем для восточных периферийных регионов. Наблюдаются также различия между Уральским и Сибирским округами. В Сибирском округе у молодёжи выше склонность к толерантности, в Уральском - к шовинизму и экстремизму.
Более четкие и статистически значимые различия показал анализ сопряжённости кластеров отношения к экстремизму с вузовским городом (табл. 5). Томск сопряжён с Кластером 3 - «Склонность к толерантности» и в меньшей степени с Кластером 1 - «Смешанность и неопределённость позиции». В Екатеринбурге обучается большинство представителей Кластера 2 -«Склонность к шовинизму и экстремизму». Среди студентов Санкт-Петербурга большинство входят в Кластер 3 - «Склонность к толерантности».
Дендрограмма для 8 переменных Метод кластеризации Void's method Метрика: City-block (Manhattan)
Юилыи федеральный округ Северо-западный федеральный округ
Центральный федеральный округ
Кластер_1_Анкета смешанность и неопределённость позиции
Уральский федеральный округ
Кластер_2_Анкета склонность к шовинизму и экстремизму
Сибирский федеральный округ
Кластер_3_Анкета склонность к толерантности
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Расстояние связи
Рис. 6
Т а б л и ц а 5
Статистически значимые результаты анализа сопряженности признака университетского города с кластерами по анкетам отношения к экстремизму. Указаны фактически наблюдаемые частоты. Критерий Пирсона Хи-квадрат: 20,0; p = 0,001
Город обучения Кластер 1 Анкета Смешанность и неопределённость позиции Кластер 2 Анкета Склонность к шовинизму и экстремизму Кластер 3 Анкета Склонность к толерантности Всего
Томск 20 18 44 82
Екатеринбург 6 30 26 62
С.-Петербург 4 8 29 41
Всего 30 56 99 185
Кластерный анализ (рис. 7) отчетливо показал схожесть шовинизма и экстремизма Томска и Екатеринбурга по наличию в них заметного количества студентов со склонностью к шовинизму и экстремиз-
му, в то время как в Санкт-Петербурге таких студентов единицы. Можно связать данные различия с близостью Санкт-Петербурга к Европе и удалённостью его от и проблемных с точки зрения экстремизма юж-
ных регионов. Кроме того, играют роль более высокий уровень жизни относительно других регионов и меньшая степень маргинализации населения.
Проверка сопряженности признака длительности проживания в вузовском городе статистически значи-
мых результатов не дала. Учитывались три интервала длительности проживания (менее 5 лет, от 5 до 10 лет, от 10 до 20 лет). Все эти интервалы сравнительно равномерно распределены по всем трем кластерам отношения к экстремизму.
Дендрограмма для 6 переменных
Метод кластеризации: Ward's method
City-block (Manhattan) distances
Томск
Екатеринбург
Кла стер_2_Анкета
склонность к шовинизму и экстремизму
С.П етербург Г> ■
Кластер_1_Анкета
смешанность и неопределённость позиции
Кла стер_3_Анкета ^—^^
склонность к толерантности
0 50 100 150 200
Расстояние связи
Рис. 7
Выводы:
1. Отношения к экстремизму по анкетированию выявляют три типа (кластера): Кластер 1 «Смешанность и неопределённость позиции»; Кластер 2 «Склонность к шовинизму и экстремизму»; Кластер 3 «Склонность к толерантности». Принадлежность к данным кластерам зависит от региональных факторов, которые в студенческой среде разделяются на регион основного проживания и вузовский город. Содержание и последствия этих двух региональных факторов могут не совпадать для иногородних студентов. Факторы факультета и пола, по-видимому, существенно не влияют на отношение к экстремизму.
2. По фактору региональности выявлены следующие закономерности. Южный, Центральный и СевероЗападный федеральные округи как места основного проживания студентов сильнее, чем остальные, не приемлют смешанность и неопределённость позиции по отношению к экстремизму. Такая зависимость даёт основание предполагать, что для регионов, близких к столицам, контингент неопределившейся, идеологически индифферентной молодёжи, не склонной к экстремизму, малочислен и менее характерен, чем для восточных периферийных регионов. В Сибирском округе у молодёжи выше склонность к толерантности. В Уральском - выше склонность к шовинизму и экстремизму. Более четкие и статистически значимые различия наблюдаются в сопряженности отношения к экстремизму с вузовским городом. Томск сопряжён с Кластером «Склонность к
толерантности» и в меньшей степени - с Кластером «Смешанность и неопределённость позиции». В Екатеринбурге обучаются большинство представителей Кластера «Склонность к шовинизму и экстремизму». Среди студентов Санкт-Петербурга большинство входят в Кластер «Склонность к толерантности».
3. С точки зрения культурно-средовых факторов, на мотивацию студенческого контингента в отношении экстремистских форм поведения сильнее всего влияют соображения общественной пользы и донесения идеи, независимо от того, сталкивались ли они с экстремизмом прежде, интересовались ли им и были ли к нему как-то причастны даже косвенно.
4. С точки зрения профилактики экстремизма нельзя однозначно утверждать, что ограждение от экстремистских дискурсов в СМИ и в повседневности сможет остановить молодёжь, склонную к экстремистскому поведению. Такая склонность может быть латентной и проявится только в условиях социально-психологического, возрастного или межпоко-ленческого кризиса независимо от того, насколько были «ограждены» студенты от экстремистских дискурсов.
5. В целом выявленные различия дают основания утверждать, что в каждом регионе складывается особенная специфическая комбинация факторов отношения к экстремизму в молодёжной среде. Поэтому в профилактике экстремизма следует учитывать не только специфику вузовского города, но и специфику регионов, откуда приезжают студенты.
ЛИТЕРАТУРА
1. Положение молодежи и реализация государственной молодежной политики в Российской Федерации (2010-2012 гг.) / под ред. А.Ю. Ховрина. М. : МАТИ, 2012. С. 114.
2. Мещерякова Э.И., Бочаров А.В., Ларионова А.В. Анализ представлений об экстремизме у осужденных по ст. 282 УК РФ с использованием
метода многомерной социально-психологической классификации // European Journal of Psychological Studies. 2014. Vol. 2, № 2. P. 36-46.
3. Кузьмин А.В. Профилактика экстремизма в процессе организации социально-культурного взаимодействия // Вестник Тамбовского госу-
дарственного университета. 2011. № 8. С. 152-157.
4. Greenacre M.J. Theory and Applications of Correspondence Analysis. London : Academic Press, 1984. P. 10.
Статья представлена научной редакцией «Философия, социология, политология» 13 января 2015 г.
REGIONAL DIMENSIONS OF YOUNG STUDENTS' ATTITUDE TO EXTREMISM
Tomsk State University Journal, 2015, 392, 152-160. DOI 10.17223/15617793/392/26
Bocharov Aleksey V., Meshcheryakova Emma I., Larionova Anastasiya V. Tomsk State University (Tomsk, Russian Federation). E-mail: bav346@rambler.ru; mei22@mail.ru;. pavlovaa13@mail.ru
Keywords: young people; regional factors of extremism; multivariate analysis; typology of extremist behavior.
The purpose of this study is to investigate regional differences in young students' attitude to extremism and to identify characteristics of the regional sociocultural environment which affects the development of extremist patterns (based on Tomsk, Yekaterinburg, and Saint-Petersburg). The research method is the Questionnaire Survey aimed at identifying youth's attitude to different aspects of extremism The multivariate analysis methods were used for statistical processing of questionnaire survey results. Three types of attitudes to extremism were identified: 1) mixed and uncertain attitude; 2) tendency to chauvinism and extremism; 3)tendency to tolerance. Students with permanent residence in the Southern, Central and Northwestern Federal Districts are more likely to reject the mixed and uncertain attitude to extremism as compared with other districts. Such a relationship suggests that a share of ideologically indifferent young people with uncertain positions who are not prone to extremism is low and less typical of the regions close to capital cities than in eastern peripheral regions. Youth in the Siberian Federal District is more prone to tolerance. Youth in the Ural Federal District is more inclined to chauvinism and extremism. Clearer and more statistically significant differences are observed in the association of attitude to extremism with a university city. Tomsk is associated with the cluster "tendency to tolerance" and, to a lesser degree, with the cluster "mixed and uncertain attitude". Most representatives of the cluster "tendency to chauvinism and extremism" study in Yekaterinburg. Most students in Saint-Petersburg belong to the cluster "tendency to tolerance". In general, the identified differences suggest that each region has its own specific combination of factors underlying the attitude to extremism in the young community. Therefore, not only the specifics of a university city but also the specifics of regions students come from should be taken into account for prevention of extremism.
REFERENCES
1. Khovrin A.Yu. (ed.) Polozhenie molodezhi i realizatsiya gosudarstvennoy molodezhnoy politiki v Rossiyskoy Federatsii (2010-
2012 gg.) [Situation of the youth and the realization of the state youth policy in the Russian Federation (2010-2012)]. Moscow: MATI Publ., 2012. 342 p.
2. Meshcheryakova E.I., Bocharov A.V., Larionova A.V. Analysis of Representations of Extremism from Convicted Under Art.282
of the Code Using the Multidimensional Socio-Psychological Classification. European Journal of Psychological Studies, 2014, vol. 2, no. 2, pp. 36-46. (In Russian).
3. Kuz'min A.V. Preventive measures of extremism during organization of socio-cultural interaction. Vestnik Tambovskogo gosudar-
stvennogo universiteta - Tambov University Reports, 2011, no. 8, pp. 152-157. (In Russian).
4. Greenacre M.J. Theory and Applications of Correspondence Analysis. London: Academic Press, 1984.
Received: 13 January 2015
