CC BY
117
Научная статья
УДК 159.9.072.59
https://doi.org/10.21702/rpj.2021.3.10
Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей
Виктор П. Шейнов10 , Антон С. Девицын2
1 Республиканский институт высшей школы, г. Минск, Республика Беларусь
2 Белорусский государственный университет, г. Минск, Республика Беларусь * sheinov1@mail.ru
Аннотация
Введение. Зависимость от социальных сетей - одна из самых массовых немедицинских зависимостей. Многочисленные отрицательные последствия для ее жертв создали психологическую проблему, что сделало актуальным изучение факторов зависимости от социальных сетей. Ввиду отсутствия исследований этих факторов, проблему может разрешить соответствующая модель, разработка которой является целью статьи. Гипотеза исследования: главенствующую роль в модели играет «психологическое состояние» пользователя социальной сети. Методы. Факторная структура зависимости от социальных сетей изучается посредством эксплораторного и конфирматорного анализа (инструменты jаmovi платформы R), непараметрическими корреляциями Кендалла и параметрическими Пирсона (пакет ЗРЗБ-22). Респонденты: 618 пользователей сетей (430 женщин 16-76 лет (М = 37,01) и 188 мужчин 16-67 лет (М = 31,3). Результаты и их обсуждение. Показано, что модель зависимости от социальных сетей включает три фактора: «психологическое состояние», «коммуникация», «получение информации». Показатель надежности модели = 0,828 (р^аЮе < 0,001). Гипотеза исследования подтвердилась. При этом корреляции фактора «психологическое состояние» с тревожностью, депрессией, одиночеством, экстраверсией, самооценкой, удовлетворенностью жизнью (тесно связанными с зависимостью от социальных сетей) превышают корреляции других факторов и опросника в целом. Большая, чем у мужчин, зависимость женщин от социальных сетей объясняется более сильными корреляциями их фактора «психологическое состояние» с вышеперечисленными состояниями и свойствами личности. Для разных социумов модель зависимости от социальных сетей может иметь принципиально отличающуюся факторную структуру. Проведенный анализ показал, что построенная трехфакторная модель зависимости от социальных сетей обладает высокой степенью надежности; модель адекватно описывает сущность этой зависимости и может быть использована в изучении теоретического и практического аспектов данной проблемы.
СС ВУ 4.0 О Шейнов В. П., Девицын А. С., 2021
145
Шейнов В. П., ДЕвицын А. С.
ТРЕХФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ ОТ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
Ключевые слова
социальные сети, зависимость, опросник зависимости, последствия зависимости, факторная модель, психологическое состояние, коммуникация, получение информации, свойства личности, фактор пола
Основные положения
> построена трехфакторная модель зависимости от социальных сетей, включающая факторы «психологическое состояние», «коммуникация», «получение информации»;
> главенствующую роль в модели играет фактор «психологическое состояние», объясняющий основную мотивацию пользователя социальной сети;
> большая зависимость женщин от социальных сетей объясняется более сильными связями у них фактора «психологическое состояние» с состояниями и свойствами личности, тесно связанными с зависимостью от социальных сетей;
> факторная модель обладает высокой степенью надежности;
> модель объясняет сущность зависимости от социальных сетей и может быть использована в изучении теоретического и практического аспектов данной проблемы.
Для цитирования
Шейнов, В. П. и Девицын, А. С. (2021). Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей. Российский психологический журнал, 18(3), 145-158. https://doi.Org/10.21702/rpj.2021.3.10
Введение
Социальные сети занимают всё больше места в повседневной жизни современных людей, и многие тратят сейчас на онлайн-общение больше времени, чем на личное общение.
Использование социальных сетей стремительно растет, и уже охватило более трети населения мира. Число пользователей социальных сетей ежегодно увеличивается на 10 %. При этом в условиях пандемии COVID-19 люди стали больше времени проводить в социальных сетях (КаБЫ^ А.-и.-К., & Javed, 2020). Так, если до пандемии максимум времени нахождения в социальных сетях приходился на воскресенье (что вполне естественно), то теперь он приходится на вторник, захватывая время работы и учебы.
Социальные сети серьезно влияют на образ жизни и психологию людей. Это делает самым актуальным изучение данного явления и его влияния на все стороны современной жизни.
В большом числе зарубежных исследований (выполненных в США, Германии, Великобритании, Китае, Республике Корея, Израиле, Турции, Афганистане, Бангладеш и др.) получены многочисленные экспериментальные результаты о зависимости от социальных сетей и ее взаимосвязях с состояниями и личностными качествами их активных пользователей.
В настоящем исследовании используются только те результаты, в достоверности которых нет сомнений, поскольку они получены в работах многих авторов. Показано, что зависимость от социальных сетей связана с депрессией и тревогой, при этом наиболее зависимые и активные пользователи социальных сетей имеют склонность быстрее вырабатывать у себя симптомы депрессии и тревоги (Шейнов, 2021).
В выборке участников исследования в Германии зависимость от Facebook оказалась связанной с нарциссизмом личности и с нарушениями психического здоровья (депрессия, тревожность
и симптомы стресса) (Brailovskaia & Margraf, 2017). Связь зависимости от социальных сетей с тревогой показана и в других работах (Liu & Ma, 2020; Baltaci, 2019). Взаимосвязь между зависимостью от социальных сетей и депрессией установлена в большом числе зарубежных исследований (Dailey, Howard, Roming, Ceballos, & Grimes, 2020; Al Mamun & Griffiths, 2019; Dalvi-Esfahani, Niknafs, Kuss, Nilashi, & Afrough, 2019).
Люди с высоким нейротизмом в большей степени испытывают негативные эмоции и социальную тревогу, поэтому они могут предпочесть онлайн-общение, в котором имеют возможность изобразить идеализированный образ себя - для поиска подтверждения этого образа, привлечения социальной поддержки и улучшения настроения. Эти мотивы приводят к более широкому использованию социальных сетей и увеличению зависимости от них (Abbasi & Drouin, 2019). Как для экстравертов, так и для невротиков получение положительных отзывов из-за повышенной активности связано с увеличением риска зависимости от социальных сетей (Marengo, Poletti, & Settanni, 2020).
Выявлено наличие отрицательной умеренной корреляции между удовлетворенностью жизнью, самооценкой и зависимостью от социальных сетей (Guven, 2019). Показано, что зависимость, например от Facebook, связана с более низкой самооценкой и отрицательно влияет на удовлетворенность жизнью (Acar, Avcilar, Yazici, & Bostanci, 2020; Andreassen, Pallesen, & Griffiths, 2017; Blachnio, Przepiorka, & Pantic, 2016; §ahin, 2017).
Другие исследования также показали, что чрезмерное использование социальных сетей отрицательно связано с самооценкой, а последняя - с удовлетворенностью жизнью, причем самооценка опосредует влияние зависимости от социальных сетей на удовлетворенность жизнью (Hawi & Samaha, 2017). При этом коэффициент отрицательной корреляции между уровнем самооценки и зависимости от социальных сетей значительно выше для пользователей, у которых более 500 подписчиков (Köse & Dogan, 2019).
Выявлены наиболее важные предикторы зависимости от социальных сетей - одиночество и депрессия (Dalvi-Esfahani et al., 2019). Действительно, риск зависимости от Facebook выше, если человек испытывает одиночество (Al Mamun & Griffiths, 2019; Andreassen et al., 2017). В целом существует положительная взаимосвязь между уровнем зависимости от социальных сетей и уровнем их одиночества (Baltaci, 2019).
Перечисленные отрицательные последствия зависимости от социальных сетей (депрессия, тревога, симптомы стресса, одиночество, низкая самооценка, нейротизм и неудовлетворенность жизнью) могут приводить к виктимизации жертв этой зависимости (Шейнов, 2019а). Зависимость от социальных сетей делает индивида доступным объектом для кибербул-линга (Шейнов, 2019б) и других манипуляций в интернет-пространстве.
Таким образом, зависимость от социальных сетей создала актуальную психологическую проблему, которая ждет своего решения.
Раскрытию действующих в этой зависимости психологических механизмов может способствовать выявление факторов данной зависимости и их роли в ней. Реализуется этот подход посредством разработки и соответствующего анализа факторной модели зависимости от социальных сетей.
Анализ современного состояния предметной области показал, что в русскоязычном социуме отсутствуют исследования о факторных моделях зависимости от социальных сетей, что (в совокупности с вышесказанным) свидетельствует об актуальности данного исследования.
Объект настоящего исследования - зависимость от социальных сетей, его предмет -факторная модель этой зависимости.
Шейнов В. П., Девицын А. С.
Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
Цель исследования: выявление факторов зависимости от социальных сетей и анализ модели этой зависимости.
Целью статьи является построение и анализ факторной модели данной зависимости.
Гипотеза исследования: самое существенное влияние на зависимость индивида от социальных сетей оказывает его психологическое состояние.
Задачи исследования: 1) построить факторную модель зависимости от социальных сетей; 2) проанализировать выявленные факторы; 3) определить степень надежности построенной модели; 4) выяснить роль факторов в модели зависимости от социальных сетей; 5) выявить особенности влияния факторов у мужчин и женщин; 6) выяснить, влияет ли социум на факторную структуру модели зависимости от социальных сетей.
Поставленные задачи согласуются с целью исследования. Первые две задачи отвечают этой цели непосредственно. Следующие задачи диктуются логикой исследования: получив и проанализировав факторную модель зависимости от социальных сетей, мы должны быть уверены в ее надежности и выяснить, какова роль входящих в модель факторов, в том числе влияние на них пола испытуемых и социума, к которому те принадлежат.
Методы
Организация исследования
В исследовании согласилась участвовать большая группа активных пользователей социальных сетей в ответ на разосланное авторами приглашение к исследованию: «Уважаемый(ая) коллега! Приглашаем Вас принять участие в исследовании "Влияние социальных сетей на психологическое состояние их пользователей". Ваши ответы на вопросы тестов позволят психологу обнаружить и сообщить Вам о качествах Вашей личности, о которых Вы даже не догадываетесь. Вы будете бесплатно и анонимно изучать себя, одновременно принося пользу психологической науке. Обработка Ваших ответов производится программой, поэтому Вы получите сведения о своих качествах не позднее 1 часа после отправки Вами последнего ответа. Желаем успехов в самопознании!»
На предложенные 6 тестов ответили 618 человек, в том числе 430 женщин 16-76 лет (M = 37,01; SD = 9,6) и 188 мужчин 16-67 лет (M = 31,3; SD = 9,5).
Методы исследования
За основу данной разработки принят опросник зависимости от социальных сетей (Шейнов и Девицын, 2021).
Уровень тревожности и депрессии определялись посредством «Госпитальной шкалы тревоги и депрессии» (Hospital Anxiety and Depression Scale, HADS), разработанной A. S. Zigmond и R. P. Snaith. Адаптация шкалы для использования в отечественной практике произведена М. Ю. Дробижевым (см. Белова и др., 2002, с. 80-82).
Удовлетворенность жизнью измерялась с помощью опросника, предложенного E. Diener, R. A. Emmons, R. J. Larsen и S. Griffin, адаптированного на русском языке и валидизированного Е. Н. Осиным и Д. А. Леонтьевым (Осин и Леонтьев, 2008).
Степень испытываемого одиночества была оценена с помощью «Методики диагностики уровня субъективного ощущения одиночества» Д. Рассела и М. Фергюсона (Райгородский, 2002, с. 77-78).
Экстраверсия, нейротизм и социальная желательность ответов диагностировались широко известным личностным опросником Г. Айзенка EPI (см. Римский и Римский, 1995, с. 217-224),
самооценка - по методике Р. В. Овчаровой (Тест на определение самооценки у подростков..., н. д.).
Статистический анализ осуществлялся с помощью пакета БРББ-22, платформы К, инструментов на базе этой платформы (jamovi) и специализированных статистических модулей. Принят уровень значимости р = 0,05.
Результаты и их обсуждение
Структура этого раздела выстроена в соответствии с очередностью поставленных задач: построить факторную модель зависимости от социальных сетей; проанализировать выявленные факторы; определить степень надежности построенной модели; выяснить роль факторов в модели зависимости от социальных сетей; выявить особенности влияния этих факторов на мужчин и женщин; выяснить, влияет ли социум на факторную структуру модели зависимости от социальных сетей.
1. Построение факторной модели
Исходными материалами для построения модели послужили результаты тестирования опросником зависимости от социальных сетей (Шейнов и Девицын, 2021) 618 пользователей социальных сетей. Эти материалы исследованы методами описательной статистики и протестированы на предмет закона распределения значений.
Поскольку переменные в этом опроснике имеют одинаковые шкалы, а результат опросника - это просто их сумма, то все они укладываются в предсказуемые границы. Стандартное отклонение переменных близко к единице, что свидетельствует о группировке результатов относительно средних значений и о том, что они имеют низкую степень неопределенности,-всё это указывает на достоверность ответов испытуемых.
Распределение ответов на вопросы опросника близко к нормальному, что подтверждается графиком типа «квантиль - квантиль» и тестом Шапиро - Уилка. Сказанное свидетельствует о пригодности данных для проведения факторного анализа.
Эксплораторный факторный анализ. Эксплораторный анализ проведен с использованием платформы К, инструментов на базе этой платформы (jamovi) и специализированных статистических модулей.
Для моделирования выбран метод извлечения минимальных факторных остатков с использованием косоугольного вращения. Этот выбор обусловлен тем, что вопросы в опроснике имеют скрытые связи, а общая система далека от ортогональности.
Эксплораторный анализ дал первоначальную трехфакторную модель (представлена в таблице 1).
Таблица 1
Общая (первоначальная) трехфакторная модель
Пункты опросника Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3
4 0,685
2 0,661
Шейнов В. П., ДЕвицын А. С.
ТРЕХФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ ОТ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
Таблица 1 Общая (первоначальная) трехфакторная модель
Пункты опросника Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3
6 0,592
15 0,552
12 0,512
1 0,507
11 0,369
8 0,564
5 0,473
3 0,380
7 0,310 0,305
14 0,274
10 0,644
13 0,585
9 0,421
Примечание: выделения шрифтом ранжируют переменные по степени их влияния на результат -полужирным выделено самое высокое, курсивом - самое низкое.
Полученная (первоначальная) трехфакторная модель описывает более 36 % общей дисперсии. Эту модель проверили с помощью четырех статистических тестов.
Тест Бартлетта показал следующее: Хи-квадрат = 2365, Df = 105, p-value < 0,001. По результатам теста можно сделать вывод о том, что модель имеет значительный «запас прочности», а показатели совместности в десятки раз превосходят те, что достаточны для успешного прохождения теста.
В тесте Кайзера - Мейера - Олкина получен показатель KMO = 0,915, что можно назвать «замечательным» (Kaiser, 1974, p. 33). Такое высокое значение свидетельствует о том, что полученное описание факторов является лучшим из числа возможных.
Тест RMSEA (среднеквадратическое отклонение аппроксимации): значение 0,0386; допустимое значение < 0,08; вывод «отлично».
В тесте TLI/NNFI значение 0,957; допустимое значение 0,95; вывод «отлично».
Таким образом, проверка по всем известным тестам показала надежность полученной модели.
2. Анализ выявленных факторов
Переменные (вопросы теста) распределились по 3-м факторам, малозначимые переменные на этом этапе не рассматривались. Значимые переменные (с их номерами в опроснике и содержанием) распределились следующим образом:
Фактор 1:
4. Как часто Вы используете социальную сеть, чтобы уйти от личных проблем?
2. Как часто Вы испытываете непреодолимое желание войти в социальную сеть?
6. Как часто Вы ощущаете раздражительность и беспокойство при отсутствии возможности посетить свою страницу в социальной сети?
15. Как часто Вы страдаете из-за того, что ваша любимая сеть не работает?
12. Как часто посещение социальных сетей улучшает Вам настроение?
I. Как часто Вы находитесь в беспрерывном режиме «онлайн» более 2-х часов в сутки?
II. Как часто Вы можете проспать на работу, учебу после ночи, проведенной в социальной сети?
Фактор 2:
8. Как часто Вы испытываете потребность добавлять фотографии в альбом социальных сетей?
5. Как часто Вы обновляете свою страницу?
3. Как часто Вы проводите время, думая о социальной сети и составляя план действий в ней?
Фактор 3:
10. Как часто Вы все новости узнаете из социальных сетей?
13. Как часто в компании с друзьями Вы обсуждаете новости социальных сетей?
9. Как часто Вы проверяете свой телефон на предмет обновления в социальной сети?
Из этой группировки можно сделать выводы о предназначении факторов:
1. Фактор 1 - «психологическое состояние» пользователя Сети.
2. Фактор 2 - «коммуникация» пользователя Сети.
3. Фактор 3 - «получение информации» пользователем Сети.
Полученная трехфакторная модель взята за основу дальнейших исследований.
Исследование малозначимых переменных. Для подтверждения полученных результатов проведен конфирматорный анализ на мужской и женской выборках с использованием показателей факторов как сумм входящих в них переменных, а корреляции были проверены многомерным моделированием и анализами надежности.
В результате малозначимые переменные распределились следующим образом: переменная № 7 - в фактор «информация», № 14 - в фактор «психологическое состояние».
Это позволило получить модель, которая логична с точки зрения формулировки вопросов и подтверждается корреляционным анализом и многомерным моделированием.
Шейнов В. П., Девицын А. С.
Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
3. Определение степени надежности построенной модели
Конфирматорный анализ уточненной модели на общей выборке, составленной из мужской и женской выборок, показал среднюю факторную нагрузку переменных, равную 0,561, и среднее стандартное отклонение 0,039. Тестирование модели на общей выборке показало: Хи-квадрат = 210, Df = 87, р^а!ие < 0,001. Среднеквадратическое отклонение аппроксимации RMSEA = 0,0479, что является хорошим показателем, поскольку значительно ниже порогового значения 0,08.
Конфирматорный анализ уточненной модели на мужской выборке также продемонстрировал хорошую среднюю нагрузку (0,504) и среднее стандартное отклонение, равное 0,074. Тестирование модели на мужской выборке показало: Хи-квадрат = 182, Df = 87, р-уа1ие < 0,001. Среднеквадратическое отклонение аппроксимации RMSEA = 0,0764.
Конфирматорный анализ уточненной модели на женской выборке также показал более высокую среднюю нагрузку в 0,577 и среднее стандартное отклонение, равное 0,046. Тестирование модели на мужской выборке показало: Хи-квадрат = 184, Df = 87, р-уа1ие < 0,001. Среднеквадратическое отклонение аппроксимации RMSEA = 0,0510.
Таким образом, модель прошла все статистические тесты на общей, мужской и женской выборках. При этом показатели модели на мужской и женской выборках отличаются: на женской выборке они более стабильны, на мужской отличаются большим разбросом значений.
Надежность полученной трехфакторной модели характеризуется следующими показателями: альфа Кронбаха = 0,805, омега Макдональда = 0,828, что свидетельствует о высокой степени надежности модели (показатель «омега Макдональда» оказался больше показателя «альфа Кронбаха», поскольку в модели есть различные факторные нагрузки - в таких случаях альфа Кронбаха рассчитывается с занижением, а омега Макдональда показывает действительное значение альфа Кронбаха).
Представленное выше исследование первоначально было осуществлено на выборке из 514 испытуемых, затем - из 618 (этот вариант и описан выше). При росте количества респондентов показатели модели улучшились, что свидетельствует о верно сделанных предположениях при формировании модели и является дополнительным подтверждением ее статистической обоснованности.
Таким образом, проведенные анализ и тестирование построенной трехфакторной модели полностью подтвердили ее состоятельность и надежность, в том числе на данных с отличающейся структурой связей (мужская и женская выборки). Эта модель позволяет с помощью корреляционного анализа ответить на вопрос о связях зависимости от социальных сетей с состояниями и свойствами личности их пользователей.
4. Роль факторов в модели зависимости от социальных сетей
Выбор методов корреляционного анализа. Прежде чем выявлять возможные связи, необходимо определить, какие методы допустимо использовать. Ответ на этот вопрос получили с помощью одновыборочного критерия Колмогорова - Смирнова, проверяющего соответствие исследуемых экспериментальных выборок закону нормального распределения.
Результаты применения этого критерия показали, что распределение части изучаемых переменных отлично от нормального. Поэтому корреляции между переменными более оправдано выявлять с помощью непараметрического коэффициента Кендалла, который обнаруживает и линейные и нелинейные связи. Для сопоставления вычислили и корреляции по Пирсону.
В таблицах 2-3 представлены корреляции Кендалла выявленных факторов и опросника зависимости от социальных сетей с состояниями и свойствами личности, тесно связанными (Шейнов и Девицын, 2021) с зависимостью от социальных сетей.
Таблица 2
Корреляции Кендалла факторов зависимости от социальных сетей с состояниями и свойствами личности женщин
Факторы I Д УЖ СОЦ Од Экс Нейрот. Ложь Психологическое
0,285** 0,256** -0,169** -0,089** 0,206** 0,281** -0,096** -0,072*
состояние
Коммуникация 0,130** 0,094** -0,056 0,004 0,047 0,149** 0,107** -0,009
Информация 0,176** 0,108** -0,071* -0,057 0,114** 0,173** -0,047 -0,090* Зависимость
0,249** 0,200** -0,135** -0,061 0,168** 0,251** -0,045 -0,072*
от соцсетей
Примечание (обозначения в таблицах 2-3): Т - тревожность, Д - дисперсия, УЖ - удовлетворенность жизнью, СОЦ - самооценка, Од - одиночество, Экс - экстраверсия, Нейрот.-нейротизм, Ложь -социально желательные ответы, Зависимость от соцсетей - показания опросника зависимости от социальных сетей; ** - корреляция статистически значима при р = 0,01; * - корреляция статистически значима при р = 0,05; полужирным шрифтом выделены статистически значимые корреляции.
Таблица 3 Корреляции Кендалла факторов зависимости от социальных сетей с состояниями и свойствами личности мужчин
Факторы I Д УЖ СОЦ Од Экс Нейрот. Ложь
Психологическое состояние 0,196** 0,207** -0,151** -0,105* 0,140** 0,247** -0,033 0,015
Коммуникация 0,212** 0,055 -0,016 -0,052 0,076 0,132* 0,098 0,091
Информация 0,152** 0,096 -0,075 -0,066 0,145** 0,133* 0,040 0,031
Зависимость от соцсетей 0,215** 0,158** -0,104* -0,090 0,153** 0,214** 0,026 0,051
Шейнов В. П., Девицын А. С.
Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
Приводим здесь только корреляции по Кендаллу, поскольку корреляции по Пирсону, превосходя их количественно, показывают те же связи, что и в таблицах 2 и 3.
Указанные таблицы демонстрируют, как у женщин, так и у мужчин, явное преобладание в связях фактора «психологическое состояние». При этом связь фактора «психологическое состояние» с состояниями и свойствами личности, тесно связанными с зависимостью от социальных сетей, более сильная, чем у всего опросника зависимости от социальных сетей, что показывает ведущую роль психологического фактора в формировании зависимости от социальных сетей.
Представленные в таблицах 2 и 3 результаты о связях зависимости от социальных сетей свидетельствуют об актуальности этой проблемы, дополняют картину современного состояния предметной области и хорошо согласуются с выводами многих исследователей из разных стран, показавших, что эта зависимость положительно связана с депрессией и тревогой (Шейнов и Девицын, 2021; Al Mamun & Griffiths, 2019; Baltaci, 2019; Brailovskaia & Margraf, 2017; Dailey et al., 2020; Dalvi-Esfahani et al., 2019; Liu & Ma, 2020), отрицательно коррелирует с удовлетворенностью жизнью и самооценкой (Шейнов и Девицын, 2021; Acar et al., 2020; Andreassen et al., 2017; Blachnio et al., 2016; §ahin, 2017) и положительно - с одиночеством (Шейнов и Девицын, 2021; Al Mamun & Griffiths, 2019; Andreassen et al., 2017; Baltaci, 2019; Dalvi-Esfahani et al., 2019).
Полученный выше результат о важнейшей роли фактора «психологическое состояние» пользователя в зависимости от социальных сетей (и, соответственно, в ее факторной модели) объясняется установленными в таблицах 2 и 3 высоко значимыми корреляциями с характеристиками личности, непосредственно связанными с психологическим состоянием: депрессией, тревогой, низкой самооценкой, одиночеством и неудовлетворенностью жизнью.
Фактор «коммуникация» у женщин сильнее, чем у мужчин, связан с депрессией, экстраверсией и нейротизмом, а фактор «информация» - с тревожностью, депрессией, экстраверсией. У мужчин фактор «информация» сильнее, чем у женщин, связан с одиночеством.
Обращает на себя внимание переменная «самооценка», по которой фактор «психологическое состояние» эту связь фиксирует у обоих полов, но связь опросника с этой переменной статистически незначима, поскольку по двум другим факторам эта связь отсутствует. Это объясняет, за счет чего возникло расхождение с установленной во многих зарубежных исследованиях (Andreassen et al., 2017; Blachnio et al., 2016; Guven, 2019) отрицательной связью зависимости от социальных сетей с самооценкой.
Аналогичная ситуация с переменной «нейротизм» (Abbasi & Drouin, 2019; Marengo et al., 2020) у женщин, но она отличается от ситуации у мужчин, у которых отсутствует связь с нейротизмом, и у зависимости от социальных сетей, и у всех факторов, формирующих эту зависимость. У женщин связи нейротизма с факторами «психологическое состояние» и «коммуникация» разнонаправлены и потому нейтрализуют друг друга.
5. Особенности влияния факторов зависимости от социальных сетей у мужчин и женщин
Ранее установлено, что принадлежность к женскому полу способствует более высокому уровню зависимости от социальных сетей (Andreassen et al., 2017; Chung, Morshidi, Yoong, & Thian, 2019; Turel, Poppa, & Gil-Or, 2018; Шейнов и Девицын, 2021). Естественен вопрос, какую роль играет в этом ведущий фактор зависимости от социальных сетей - «психологическое состояние».
Таблица 4
Корреляции Кендалла фактора «психологическое состояние» с состояниями и свойствами личности женщин и мужчин
I Д УЖ СОЦ Од Экс Нейрот. Ложь
Женщины 0,285** 0,256** -0,169** -0,089** 0,206** 0,281** -0,096** -0,072!
Мужчины 0,196** 0,207** -0,151** -0,105* 0,140** 0,247** -0,033 0,015
Таблица 4 показывает, что более сильная зависимость женщин от социальных сетей объясняется более сильными связями их фактора «психологическое состояние» с состояниями и свойствами личности, тесно связанными с этой зависимостью.
Обращают на себя внимание более сильные связи у женщин фактора «психологическое состояние» с тревожностью, депрессией, неудовлетворенностью жизнью и одиночеством, т. е. с самыми тяжело переживаемыми психическими состояниями.
6. Влияние социума на факторную структуру зависимости от социальных сетей
Анализ современного состояния предметной области в соответствии с целью статьи - факторная модель зависимости от социальных сетей - выявил наличие трех зарубежных исследований указанной проблематики и отсутствие в русскоязычном социуме публикации на эту тему.
Начиная исследование, мы не делали никаких установок на количество возможных факторов в модели зависимости от социальных сетей. Трехфакторную модель выявил эксплораторный анализ и подтвердил конфирматорный анализ. При этом за рубежом одни исследователи показали, что наиболее подходящей для их социума является двухфакторная модель (Vintila, Tudorel, Goian, & Barbat, 2021), другие - что для респондентов из их стран более подходит пя-тифакторная модель (Hassim, Arifin, Kueh, & Yaacob, 2020; Pavia, Cavani, Di Blasi, & Giordano, 2016).
С учетом того, что для русскоязычного общества факторная модель зависимости от социальных сетей включает три фактора, приходим к выводу о том, что для разных социумов эта модель может иметь принципиально отличающуюся структуру. Возможная причина этого - проявление различий в менталитете испытуемых.
Заключение
Следствия из проведенного исследования включают, в частности, теоретические гипотезы, а также цели и исследовательские гипотезы для эмпирических исследований.
Большинство пользователей социальных сетей входят в них через смартфон. То есть зависимость от социальных сетей должна порождать зависимость от смартфона (теоретическая гипотеза № 1). Будет ли факторная модель зависимости от смартфона воспроизводить факторную модель зависимости от социальных сетей? Предварительные результаты подсказывают, что это будет принципиально другая модель. Это теоретическая гипотеза № 2. Обе эти гипотезы определяют цели и исследовательские гипотезы для соответствующих эмпирических исследований.
Шейнов В. П., Девицын А. С.
Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
В практическом плане результат проведенного исследования, показывающий, что главенствующую роль в модели играет фактор «психологическое состояние» пользователя социальной сети, может быть полезен педагогам и психологам учебных заведений, способствуя большей успешности разъяснительной работы среди школьников и студентов об опасности чрезмерного увлечения социальными сетями.
Выводы
Суммируя полученные выше результаты, можем утверждать следующее. Построена и проанализирована модель зависимости от социальных сетей, включающая 3 фактора: «психологическое состояние», «коммуникация», «получение информации».
Анализ модели показал преобладающее влияние на зависимость от социальных сетей фактора «психологическое состояние», что подтверждает справедливость гипотезы исследования.
Связь фактора «психологическое состояние» с тревожностью, депрессией, одиночеством, экстраверсией, самооценкой, удовлетворенностью жизнью (тесно связанными с зависимостью от социальных сетей) является самой сильной среди факторов, превышающей корреляции других факторов и опросника в целом.
Большая зависимость женщин от социальных сетей объясняется более сильными связями их фактора «психологическое состояние» с перечисленными выше состояниями и свойствами личности.
Доказано, что полученная модель надежна и полноценно представляет все факторы, формирующие зависимость от социальных сетей. Эта модель может быть полезным инструментом при исследовании указанной зависимости в теоретическом и практическом плане.
Для разных социумов факторная модель зависимости от социальных сетей может иметь принципиально отличающуюся структуру.
Литература
Белова, А. Н., Буйлова, Т. В., Булюбаш, И. Д., Григорьева, В. Н., Новиков, А. В., Полякова, А. Г., ... Щепетова, О. Н. (2002). Шкалы, тесты и опросники в медицинской реабилитации. Москва: Антидор.
Осин, Е. Н. и Леонтьев, Д. А. (2008). Апробация русскоязычных версий двух шкал экспресс-оценки субъективного благополучия. В Материалы III Всероссийского социологического конгресса. Москва: Институт социологии РАН. Райгородский, Д. Я. (2002). Практическая психодиагностика. Методики и тесты. Самара: БАХРАХ-М.
Римский, Р. Р. и Римский, С. А. (1995). Альманах психологических тестов. Москва: КСП. Тест на определение самооценки у подростков по методике Р. В. Овчаровой (н. д.). Тест на самооценку для подростков. Доступ 03 сентября 2021, источник https://womanadvice.ru/ test-na-samoocenku-dlya-podrostkov Шейнов, В. П. (2019а). Внутриличностные предикторы виктимизации. Институт психологии Российской Академии Наук. Организационная психология и психология труда, 4(1), 154-182. Шейнов, В. П. (2019б). Кибербуллинг: предпосылки и последствия. Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология, 4(2), 77-98.
Шейнов, В. П. (2021). Зависимость от социальных сетей и характеристики личности: обзор исследований. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Психология и педагогика, 18(3), 607-630. https://doi.org/10.22363/2313-1683-2021-18-3-607-630 Шейнов, В. П. и Девицын, А. С. (2021). Разработка надежного и валидного опросника зависимости от социальных сетей. Системная психология и социология, 2, 41-55. Abbasi, I., & Drouin, M. (2019). Neuroticism and Facebook addiction: How social media can affect mood?
The American Journal of Family Therapy, 47(4), 199-215. https://doi.org/10.1080/01926187.2019.1624223 Acar, I. H., Avcilar, G., Yazici, G., & Bostanci, S. (2020). The roles of adolescents' emotional problems and social media addiction on their self-esteem. Current Psychology. https://doi.org/10.1007/ s12144-020-01174-5
Al Mamun, M. A., & Griffiths, M. D. (2019). The association between Facebook addiction and depression: A pilot survey study among Bangladeshi students. Psychiatry Research, 271, 628-633. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2018.12.039 Andreassen, C. S., Pallesen, S., & Griffiths, M. D. (2017). The relationship between addictive use of social media, narcissism, and self-esteem: Findings from a large national survey. Addictive Behaviors, 64, 287-293. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.03.006 Baltaci, O. (2019). The predictive relationships between the social media addiction and social anxiety, loneliness, and happiness. International Journal of Progressive Education, 15(4), 73-82. https://doi.org/10.29329/ijpe.2019.203.6 Blachnio, A., Przepiorka, A., & Pantic, I. (2016). Association between Facebook addiction, self-esteem and life satisfaction: A cross-sectional study. Computers in Human Behavior, 55, Part B, 701-705. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.026 Brailovskaia, J., & Margraf, J. (2017). Facebook Addiction Disorder (FAD) among German students -
A longitudinal approach. PloS ONE, 12(12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189719 Chung, K. L., Morshidi, I., Yoong, L. C., & Thian, K. N. (2019). The role of the dark tetrad and impul-sivity in social media addiction: Findings from Malaysia. Personality and Individual Differences, 143, 62-67. https://doi.org/10.1016/j.paid.2019.02.016 Dailey, S. L., Howard, K., Roming, S. M. P., Ceballos, N., & Grimes, T. (2020). A biopsychosocial approach to understanding social media addiction. Human Behavior and Emerging Technologies, 2(2), 158-167. https://doi.org/10.1002/hbe2.182 Dalvi-Esfahani, M., Niknafs, A., Kuss, D. J., Nilashi, M., & Afrough, S. (2019). Social media addiction: Applying the DEMATEL approach. Telematics and Informatics, 43, 101250. https://doi. org/10.1016/j.tele.2019.101250 Guven, A. (2019). Relationship between social media use, self-esteem and satisfaction with life (A Thesis). The University of Alabama, Tuscaloosa, Alabama. Retrieved from http://ir.ua. edu/handle/123456789/6133 Hassim, S. R., Arifin, W. N., Kueh, Y. C., & Yaacob, N. A. (2020). Confirmatory factor analysis of the Malay version of the smartphone addiction scale among medical students in Malaysia. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(11), 3820. https://doi. org/10.3390/ijerph17113820 Hawi, N. S., & Samaha, M. (2017). The relations among social media addiction, self-esteem, and life satisfaction in university students. Social Science Computer Review, 35(5), 576-586. https:// doi.org/10.1177%2F0894439316660340 Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36.
Шейнов В. П., Девицын А. С.
Трехфакторная модель зависимости от социальных сетей
Российский психологический журнал, 2021, Т. 18, № 3, 145-158. 10.21702/гр].2021.3.10 СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
Kashif, M., A.-U.-R., & Javed, M. K. (2020). Social media addiction due to coronavirus. International Journal of Medical Science in Clinical Research and Review, 3(04), 331-336. Retrieved from https://ijmscrr.in/index.php/ijmscrr/article/view/93 Kose, O. B., & Dogan, A. (2019). The relationship between social media addiction and self-esteem among Turkish university students. Addicta: The Turkish Journal on Addictions, 6(1), 175-190. https://doi.org/10.15805/ADDICTA.2019.6.1.0036 Liu, C., & Ma, J. (2020). Social media addiction and burnout: The mediating roles of envy and social media use anxiety. Current Psychology, 39, 1883-1891. https://doi.org/10.1007/s12144-018-9998-0 Marengo, D., Poletti, I., & Settanni, M. (2020). The interplay between neuroticism, extraversion, and social media addiction in young adult Facebook users: Testing the mediating role of online activity using objective data. Addictive Behaviors, 102, 106150. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2019.106150 Pavia, L., Cavani, P., Di Blasi, M., & Giordano, C. (2016). Smartphone Addiction Inventory (SPAI): Psychometric properties and confirmatory factor analysis. Computers in Human Behavior, 63, 170-178. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.039 §ahin, C. (2017). The predictive level of social media addiction for life satisfaction: A study on
university students. Turkish Online Journal of Educational Technology, 16(4), 120-125. Turel, O., Poppa, N., & Gil-Or, O. (2018). Neuroticism magnifies the detrimental association between social media addiction symptoms and wellbeing in women, but not in men: A three-way moderation model. Psychiatric Quarterly, 89, 605-619. https://doi.org/10.1007/s11126-018-9563-x Vintila, M., Tudorel, O. I., Goian, C., & Barbat, C. (2021). Determining the structure of smartphone addiction scale: A bifactor model analysis. Current Psychology, 40, 1107-1114. https://doi. org/10.1007/s12144-018-0035-0
Дата получения рукописи: 02.05.2021 Дата окончания рецензирования: 15.06.2021 Дата принятия к публикации: 30.09.2021
Информация об авторах Виктор Павлович Шейнов - доктор социологических наук, профессор, профессор кафедры психологии Республиканского института высшей школы, г. Минск, Республика Беларусь; SPIN-код: 7605-9100; e-mail: sheinov1@mail.ru
Антон Сергеевич Девицын - старший преподаватель кафедры веб-технологий и компьютерного моделирования Белорусского государственного университета, г. Минск, Республика Беларусь; e-mail: a.dziavitsyn@gmail.com
Заявленный вклад авторов Виктор Павлович Шейнов - разработка дизайна исследования, его цели, задач, рабочих гипотез, методики; сбор исходных данных; определение роли выявленных факторов; анализ результатов; формирование выводов, библиографии.
Антон Сергеевич Девицын - сбор исходных данных, построение факторной модели, определение роли выявленных факторов, доказательство надежности трехфакторной модели, анализ результатов, формирование выводов.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
