CC BY
103
Оригинальная статья / Original Article УДК 159.923.3
doi: 10.11621/npj.2016.0404
Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте»
С.А. Щебетенко
Пермский национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Поступила 2 октября 2015 / Принята к публикации: 16 февраля 2016
Online Social Network Users' Attitudes toward Personality Traits Predict Behaviour of their Friends
Sergei A. Shchebetenko
Perm State University, Perm, Russia
Received October 2, 2015 / Accepted for publication: February 16, 2016
рассматривается значение установок на черты личности при общении в социальной сети «Вконтакте». В начале исследования предполагалось, что данные Г установки могут влиять на то, как другие пользователи («друзья») проявляют себя при виртуальном взаимодействии. В исследовании, в котором приняли участие 1030 человек, изучалась роль метакогнитивной разновидности характерных адаптаций как ключевого элемента пятифакторной теории личности. Наряду с установками на черты исследовались и другие метакогнитивные характерные адаптации: диспозициональная эффективность, отраженная черта, отраженная установка на черту.
Установлено, что экстраверсия является наиболее сильным среди черт личности предиктором поведения в социальной сети. Важно, что этот факт получен не в связи с самоотчетными данными, а в связи с фактическим поведением. При этом речь идет о поведении других людей («друзей») в отношении данного пользователя. Было также установлено, что число «лайков» (положительных оценок) портретов пользователя увеличивалось при положительных установках на каждую из пяти черт личности: экстраверсию, доброжелательность, добросовестность, эмоциональную стабильность и открытость опыту. При этом эффекты самих черт личности на «лайки» элиминировались установками на соответствующие черты. Автор высказывает предположение о том, что роль установок на черты (в отличие от черт) заключается в селекции индивидом определенного социального окружения, соответствующего данной установке. Это, в свою очередь, может влиять на поведение других людей в отношении индивида, что и было продемонстрировано в исследовании.
Ключевые слова: черты личности, пятифакторная теория личности, характерные адаптации, метакогниции, социальные установки, социальные сети.
^Tpihe research considers attitudes toward personality traits in online social network (OSN) Vkontakte users' behaviour. Users' friends' activity on a given user's profile T was supposed to be affected by attitudes toward traits of the latter. Within a broader context, the role of metacognitive type of characteristic adaptations as a key element of the five-factor theory of personality is studied. Accordingly, along with attitudes toward traits, other metacognitive characteristic adaptations are examined (e.g. dispositional efficiency, reflected trait, and reflected attitude toward a trait). 1030 undergraduates participated in the study. The research results confirm that extraversion is the most important predictor of OSN behavior among other personality traits. The information presented in this research is obtained using behavioural data instead of more convenient self-reports. Moreover, these behavioural data characterise other users' (friends') behaviour while addressing a certain user's profile. Positive attitudes toward each Big Five traits (extraversion, agreeableness, conscientiousness, emotional stability, and openness to experience) separately affected the number of "Likes" of the avatars representing users' photographs. Furthermore, revealed correlations between traits and "Likes" were subsequently eliminated by the attitudes toward respective traits. Positive attitudes toward conscientiousness predicted the increase of friends' number unlike trait conscientiousness. Positive attitude toward agreeableness predicted the increase of the number of posts written by friends on user's wall unlike trait agreeableness. Attitudes toward traits are argued to affect social environment governed by an individual: one may select those social relationships and partners that fit better one's attitudes toward traits. This, in turn, may affect actions of other people towards the given individual including those of online behaviour.
Keywords: personality traits, five-factor theory of personality, characteristic adaptations, metacognitions, social attitudes, online social networking
34
Для ¡цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 Со1: 10.11621/пр].2016.0404
Г о мере того, как социальные сети становятся все более естествен-j-L J-L ной частью нашей повседневной жизни, исследовательский интерес к поведению их пользователей также становится все более устойчивым. В масштабе всемирной паутины интернета безусловным лидером и, как следствие, основным объектом внимания ученых, многие годы остается Facebook. В русскоязычном сегменте эта социальная сеть конкурирует с такими локальными лидерами как «Вконтакте» и «Одноклассники». Эти и им подобные социальные сети предлагают пользователям во многих отношениях схожий базовый продукт. Большинство известных сегодня эмпирических исследований, касающихся особенностей личности пользователей сети, также выполнено на базе Facebook. Представленная работа, напротив, осуществлена с использованием «Вконтакте», среды, во многих отношениях уникальной, в том числе, для исследователя.
Основным инструментом исследования стал диспозициональный подход Большой Пятерки (пятифакторная теория личности - five-factor theory). Пять фундаментальных факторов, позволяющих охарактеризовать структуру личности человека, были определены в итоге научных исследований психологов разных стран (Г. Олпорт, Д. Гилфорд, Р. Кэттелл, Г. Айзенк, Р. МакКрэй, П. Коста и др.) на протяжении пяти десятилетий. После длительного практического использования пятифак-торной модели черт личности Р. Макрэ и П. Коста (McCrae, Costa, 1996, 2013) получили возможность разработки ее теоретической основы.
Пятифакторная теория личности (five-factor theory, FFT или Большая Пятерка) предполагает, что пять основных черт личности (экстраверсия, доброжелательность, добросовестность, нейротизм, от-
крытость опыту) обусловлены исключительно биологическими факторами и образуют, тем самым, ряд ее базовых тенденций (basic tendencies). Взаимодействие индивида со средой, согласно FFT, приводит к образованию неопределенного множества характерных адаптаций (characteristic adaptations) - структурных образований, основанных, с одной стороны, на базовых тенденциях личности, а, с другой стороны, обусловленных действием внешних факторов (external influences). В число характерных адаптаций, согласно Макрэ и Коста, входят социальные установки, мотивы, Я-концепция и прочие образования, имеющие выраженную социальную природу. «Фирменным знаком» FFT является безапелляционное утверждение о том, что такие черты личности как, например, доброжелательность или добросовестность, являясь базовыми тенденциями, обусловлены сугубо биологически, в отличие от характерных адаптаций. Таким образом, базовые тенденции Большой Пятерки понимаются в традиции темперамента (McCrae, Costa, 2013), в то время как характерные адаптации трактуются в традиционных схемах понимания личности и характера.
Среди характерных адаптаций можно выделить особый класс, относящийся к рефлексии и мониторингу индивидом своих индивидуальных различий. Этот класс, предположительно функционирующий по принципам метакогниций (Jost, Kruglianski, Nelson, 1998), мы обозначили как метакогнитивные характерные адаптации (МХА), (Щебетенко, 2014, 2015). В отличие от традиционных метакогни-ций, МХА не являются мыслями о мыслях (thoughts about thoughts) (Petty, Brinol, Tormala, Wegener, 2007). Скорее они представляют собой мысли о чертах.
В качестве отправной точки для классификации МХА рассматривались об-
Сергей Александрович Щебетенко -
кандидат психологических наук, доцент, старший научный сотрудник кафедры психологии развития Пермского национального исследовательского университета.
E-mail: shebetenko@rambler.ru
ласти метаиндивидуального мира (Дор-фман, 2006) - полисистемы отношений человека с окружающей его средой. В ме-таиндивидуальном мире эти отношения образуют «области», варьирующие вектор направления активности от человека к миру и обратно, а также взаимные отношения этих двух элементов - как части и целого друг друга. В соответствии с действием этих двух факторов образованы четыре «области» метаиндивидуаль-ного мира: авторство, обладание, принятие, зависимость.
Соответственно, среди МХА в первом приближении можно выделить четыре их разновидности. Концептуальные предпосылки для выделения этих МХА возникают на пересечении ряда традиционных проблем и парадигм современной психологии личности: когнитивного подхода (Bandura, 1977), исследований метакогниций (Jost, et al., 1998), социальных установок (Petty, Brinol, 2012), а также символического интеракционизма (Gillespie, 2012). Диспозициональная эффективность, которую можно рассматривать как частный случай области авторства, представляет собой мнение индивида о том, насколько он успешен в реализации данной черты личности в тех случаях, когда среда предъявляет индивиду вызовы (ситуации) соответствующего ей типа. Установка на черту, рассматриваемая как частный случай области обладания, представляет собой валентную (положительную/отрицательную) оценку данной черты индивидом, без прямого отнесения к собственной личности. Отраженная черта, рассматриваемая как частный случай области зависимости, представляет собой суждения индивида о том, как черты его личности воспринимаются значимыми другими. Наконец, отраженная установка на черту, рассматриваемая как частный случай области принятия, представляет собой мнение индивида об установках на черты личности, присущих значимым другим.
Социальные сети и черты личности
Среди индивидуальных различий, определяющих поведение пользователя социальной сети, ключевую роль играет экстраверсия (Kuo, Tang, 2014). Была уста-
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
ISSN 2079-6617 Print | 2309-9828 Online © Lomonosov Moscow State University, 2016 © Russian Psychological Society, 2016
http://npsyj.ru
новлена ее корреляция с самораскрытием в Facebook (Wang, 2013). Экстравертив-ность характера человека влияет на интенсивность его участия в группах (Ross, Orr, Sisic, Arsenault, Simmering, Orr, 2009), частоту размещения им фотографий «на своей стене» (Muscanell, Guadagno, 2012), наличие большого числа «друзей», постов и комментариев, интенсивное изучение страниц других пользователей (Gosling, Augustine, Vazire, Holzman, Gaddis, 2011), а так же частое обновление своего статуса (Garcia, Sikström, 2014). В целом, экстраверсия обеспечивает индивиду удовлетворение от взаимодействия в социальных сетях (Deng, Liu, Li, Hu, 2013). Другие черты личности, хотя и демонстрируют периодическую сопряженность с этой формой социальной жизни, тем не менее, связаны с ней менее устойчиво (Muscanell, Guadagno, 2012; Ross, et al., 2009; Ryan, Xenos, 2011).
Ранее мы высказывали предположение о том, что роль и специфика (отраженных) установок на черты может быть обусловлена интерактивной природой личности (Щебетенко, 2014, 2015), поскольку в существенной степени индивид познает себя через изучение позиции другого (Выготский, Лурия, 1993; Mead, 1934). В этом плане установки на черты не характеризуют личность индивида напрямую. Напротив, они скорее приводят к тому, что индивид определенным образом реагирует на проявление этих черт у других людей. Например, относясь положительно к доброжелательности или добросовестности окружающих, человек с большей долей вероятности получит положительную обратную связь и от своего окружения, а также будет стремиться к обществу добросовестных людей.
Суть «жизни» профиля социальных сетей заключается в постоянной динамике, изменениях, вызываемых как самим пользователем, так и его «друзьями» -другими пользователями. Последние могут оставлять различные следы активности в профиле пользователя. В соответствии с вышесказанным, мы предположили, что, выражаясь терминами FFT, эти следы будут преимущественно обусловлены не действием базовых тенденций Большой Пятерки, а такими МХА, как «прямые» и отраженные установки на черты.
В той мере, в которой установки на черты определяют окружение индивида, они будут сопряжены с варьированием поведения «друзей» в профиле данного пользователя «Вконтакте».
Нами была сформулирована следующая общая гипотеза исследования: Установки и отраженные установки на черты личности влияют на варьирование поведения «друзей» в профиле пользователей социальной сети «Вконтакте». Установки и отраженные установки на черты элиминируют возможные корреляции соответствующих черт с этими поведенческими показателями.
Участники и процедура исследования
В исследовании приняли участие 1030 студентов одного из российских университетов, в возрасте от 17 до 38 лет (M = 19.65, SD = 1.72). Одна участница не сообщила своего возраста. Среди участников была 691 женщина (67.1%). Участники сообщали свое полное имя, необходимость чего объяснялась стремлением «избежать каких-либо ошибок при подготовке и рассылке обратной связи». Спустя несколько месяцев после завершения сбора данных участникам рассылались электронные письма, содержавшие результаты оценки их черт личности, а также краткий дебрифинг.
Полное имя участника применялось только для поиска его профиля в социальной сети «Вконтакте» - наиболее популярной социальной сети в русском сегменте интернета (eBizMBA, 2014). В работе мы использовали только ту информацию, которую можно получить в открытом доступе. Таким образом, анализировалась лишь та информация, которая была доступна любому пользователю «Вконтакте», не являющемуся «другом» данного участника.
На 1 июля 2013 г. было найдено 948 профилей «Вконтакте» (92% выборки). Все интересующие нас переменные были замерены по состоянию на 1 июля 2013 г. «Вконтакте» позволяет определить последний день, когда данный профиль был посещен его владельцем. Таким образом, мы смогли определить, является ли данный профиль активно используемым, либо «за-
бытым». На 14 декабря 2013 г. из 948 профилей 17 было удалено (1.8%), а 8 (0.8%) посещались его владельцем неопределенно давно. Остальные 923 профиля (97.4%) были активны недавно: среднее время последнего визита составило M = 0.54 дня, максимальное время max = 79 дней. 803 профиля были посещены их владельцами в день контроля - 14 декабря 2013 г. Восемь «заброшенных» профилей были удалены из выборки. Таким образом, финальная выборка составила 940 участников.
Методики исследования
Участники заполняли русскую версию (Щебетенко, 2014) 44-пунктного теста Big Five Inventory (BFI) (John, Donahue, Kentle, 1991; John, Naumann, Soto, 2008), а также ряд ее модификаций, измеряющих МХА: установки на черты, диспози-циональную эффективность, отраженные черты и отраженные установки на черты. При изучении отраженных черт и отраженных установок мы просили участников исследования обратиться к образу их родителей, поскольку последние могут эффективно выполнять роль значимого другого для студентов (Malloy, Albright, Kenny, Agatstein, Winquist, 1997). На полной выборке (n = 1030) подшкалы всех вопросников продемонстрировали приемлемый уровень внутренней согласованности (.66 < а < .87). Исключение составила подшкала установки на экстраверсию и отраженной установки на экстраверсию, а = .57 и .51, соответственно. Для увеличения надежности из этих подшкал были исключены три пункта: «сдержанность», «порождение энтузиазма» и «застенчивость», в результате чего внутренняя согласованность увеличилась до а = .69 и .65. соответственно.
Индикаторы поведения в социальной сети
Все индикаторы поведения «Вкон-такте» могут быть распределены на две условные группы: «внешние» и «внутренние». «Внешние» показатели характеризуют поведение пользователя: опубликованные им посты «на стене» своего профиля, количество аватарок (карти-
ISSN 2079-6617 Print | 2309-9828 Online © Lomonosov Moscow State University, 2016 © Russian Psychological Society, 2016
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
нок-идентификаторов), количество комментариев, опубликованных пользователем и т.п. «Внутренние» показатели отражают поведение других пользователей в профиле его владельца. В соответствии с выдвинутыми гипотезами, наше-
Таблица 1. Корреляции показателей характеристик личности и поведения «Вконтакте»
2) число надписей (постов) «на стене» пользователя, опубликованных другими людьми (за исключением публикаций, посвященных дням рождения и официальным праздникам) (n = 250);
Table 1. Correlations of indicators of personality characteristics and behaviour on "Vkontakte"
го внимания находились «внутренние» показатели, т.е. следы активности других пользователей в профиле рассматриваемого индивида. В качестве таковых изучались следующие показатели: 1) число «друзей» пользователя1 (п = 939);
Характеристики личности «Друзья» (939) Посты (250) «Лайки» (830)
Экстраверсия
Черта .37*** .31*** .25***
Диспозициональная эффективность .34*** .21** .23***
Отраженная черта .35*** .28*** .27***
Установка на черту .22*** .11 .20***
Отраженная установка на черту .11** .02 .14***
Доброжелательность
Черта .08* -.03 .02
Диспозициональная эффективность .08* .04 .09*
Отраженная черта .06* .00 .02
Установка на черту .09** .13* .13***
Отраженная установка на черту .06 .15* .11**
Добросовестность
Черта .05 -.07 .10**
Диспозициональная эффективность .05 -.03 .11**
Отраженная черта .02 -.03 .08*
Установка на черту .08* .09 .10**
Отраженная установка на черту .11** .10 .12**
Нейротизм
Черта -.00 .07 .08*
Диспозициональная эффективность -.02 .05 .04
Отраженная черта .01 .14* .05
Установка на черту -.05 -.11 -.01
Отраженная установка на черту -.05 -.05 -.11**
Открытость опыту
Черта .17*** .17** .10**
Диспозициональная эффективность .15*** .16* .06
Отраженная черта .16*** .16* .08*
Установка на черту .11** .17** .11**
Отраженная установка на черту .08* .07 .12***
Personality Characteristics Friends (939) Posts (250) Likes (830)
Extraversion
Personality Trait .37*** .31*** .25***
Dispositional Efficiency .34*** .21** .23***
Reflected Personality Trait .35*** .28*** .27***
Attitude toward Personality Trait .22*** .11 .20***
Reflected Attitude toward Personality Trait .11** .02 .14***
Amiability
Personality Trait .08* -.03 .02
Dispositional Efficiency .08* .04 .09*
Reflected Personality Trait .06* .00 .02
Attitude toward Personality Trait .09** .13* .13***
Reflected Attitude toward Personality Trait .06 .15* .11**
Conscientiousness
Personality Trait .05 -.07 .10**
Dispositional Efficiency .05 -.03 .11**
Reflected Personality Trait .02 -.03 .08*
Attitude toward Personality Trait .08* .09 .10**
Reflected Attitude toward Personality Trait .11** .10 .12**
Neurotism
Personality Trait -.00 .07 .08*
Dispositional Efficiency -.02 .05 .04
Reflected Personality Trait .01 .14* .05
Attitude toward Personality Trait -.05 -.11 -.01
Reflected Attitude toward Personality Trait -.05 -.05 -.11**
Opennes to Experience
Personality Trait .17*** .17** .10**
Dispositional Efficiency .15*** .16* .06
Reflected Personality Trait .16*** .16* .08*
Attitude toward Personality Trait .11** .17** .11**
Reflected Attitude toward Personality Trait .08* .07 .12***
Примечание. В скобках приведен валидный N; ***p < .001, **p < .01, *p < .05. Note In the brackets N is valid N; *** p < .001, ** p < .01, * p < .05.
1 Следует отметить, что число«друзей»является одновременно и«внешним»и«внутренним»показателем. В этом случае определить, кто именно инициировал «дружбу» в данной паре, невозможно.
2 Под «портретом» мы понимали аватарку пользователя, на которой он изображен без каких-либо других людей или животных. При этом, пользователь идентифицировался по ряду косвенных признаков: частоте изображения одного и того же человека, полу, комментариям под портретом и т. п.
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
ISSN 2079-6617 Print | 2309-9828 Online © Lomonosov Moscow State University, 2016 © Russian Psychological Society, 2016
http://npsyj.ru
Таблица 2. Иерархический регрессионный анализ варьирования числа
Table 2. Hierarchical regression analysis of "Vkontakte" Friends number
Экстраверсия (предикторы) Число «друзей»
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Шаг 1 (F(1, 937) = 15G.71, p < .GG1) .139
Черта 2.66 [2.23; 3.08] .37***
Шаг 2 (F(2,93б) = 8G.22, p < .GG1): .146 .008**
Черта 1.91 [1.26; 2.57] .27*** 2.40
ДЭ 1.19 [0.39; 1.99] .14** 2.40
Шаг 3 (F(3, 935) = 5б.75, p < .GG1): .154 .008**
Черта 1.34 [0.58; 2.10] .19** 3.24
ДЭ 0.92 [0.10; 1.74] .11* 2.53
Отраженная черта 0.91 [0.30; 1.52] .14** 2.47
Extraversion (Predictors) Number of Friends
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Step 1 (F(1, 937) = 15G.71, p < .GG1) .139
Personality Trait 2.66 [2.23; 3.08] .37***
Step 2 (F(2,93б) = 8G.22, p < .GG1): .146 .008**
Personality Trait 1.91 [1.26; 2.57] .27*** 2.40
DE 1.19 [0.39; 1.99] .14** 2.40
Step 3 (F(3, 935) = 5б.75, p < .GG1): .154 .008**
Personality Trait 1.34 [0.58; 2.10] .19** 3.24
DE 0.92 [0.10; 1.74] .11* 2.53
Reflected Personality Trait 0.91 [0.30; 1.52] .14** 2.47
Примечание. ДЭ - диспозициональная эффективность; VIF - фактор инфляции дисперсии.
Note DE- Dispositional Efficiency; VIF - Variance Inflation Factor.
Таблица 3. Иерархический регрессионный анализ варьирования чи-
сла «лайков» в зависимости от характеристик экстраве эсии
Экстраверсия (предикторы) Число «лайков» на портрет
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 53.5б, p < .GG1) .061
Черта 0.12 [0.08; 0.15] .25***
Шаг 2 (F(2, 827) = 28.33, p < .GG1): .064 .003t
Черта 0.08 [0.04; 0.13] .18** 2.40
ДЭ 0.05 [-0.01; .11] .09t 2.40
Шаг 3 (F(3,82б) = 22.7б, p < .GG1): .076 .012**
Черта 0.04 [-0.02; .09] .08 3.24
ДЭ 0.03 [-0.03; .09] .05 2.53
Отраженная черта 0.08 [0.03; 0.12] .17** 2.47
Шаг 4 (F(4, 825) = 19.G3, p < .GG1): .084 .008**
Черта 0.03 [-0.03; .08] .06 3.30
ДЭ 0.01 [-0.05; .07] .02 2.62
Отраженная черта 0.07 [0.03; 0.12] .17** 2.47
Установка 0.07 [0.02; 0.13] .10** 1.30
Table 3. Hierarchical regression analysis of Likes variation depending on the extraversion characteristics
Extraversion (Predictors) Number of Likes per Picture
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Step 1 (F(1, 828) = 53.5б, p < .GG1) .061
Personality Trait 0.12 [0.08; 0.15] .25***
Step 2 (F(2, 827) = 28.33, p < .GG1): .064 .003t
Personality Trait 0.08 [0.04; 0.13] .18** 2.40
DE 0.05 [-0.01; .11] .09t 2.40
Step 3 (F(3,82б) = 22.7б, p < .GG1): .076 .012**
Personality Trait 0.04 [-0.02; .09] .08 3.24
DE 0.03 [-0.03; .09] .05 2.53
Reflected Personality Trait 0.08 [0.03; 0.12] .17** 2.47
Step 4 (F(4, 825) = 19.G3, p < .GG1): .084 .008**
Personality Trait 0.03 [-0.03; .08] .06 3.30
DE 0.01 [-0.05; .07] .02 2.62
Reflected Personality Trait 0.07 [0.03; 0.12] .17** 2.47
Attitude 0.07 [0.02; 0.13] .10** 1.30
3) медиана числа «лайков», поставленных под портретом2 пользователя. Учитывались портреты опубликованные в период с 1 января 2011 г. по 25 мая 2013 г (n = 830). Поскольку индикаторы «Вконтакте» демонстрировали существенную положительную асимметрию, сырые баллы были подвергнуты логарифмическому преобразованию x = log10 (y + 1), что значительно сократило асимметрию и эксцесс распределения.
Результаты
Корреляции характеристик личности с показателями поведения «Вконтакте»
Как и предполагалось, характеристики экстраверсии были наиболее сильно связаны с показателями поведения в социальной сети (табл. 1). При этом, установки на экстраверсию коррелировали с поведением в социальной сети слабее, чем экстраверсия. Открытость опыту
показала паттерн схожих, но более слабых, корреляций. Характеристики доброжелательности слабо положительно коррелировали с количеством «друзей», в то время как лишь установки на доброжелательность коррелировали с числом постов и «лайков». Характеристики добросовестности слабо положительно коррелировали с числом «лайков», в то время как только установки на добросовестность слабо положительно коррелировали с числом «друзей». Характери-
3 В таблицах приведены шаги вплоть до ситуации, когда последующие добавления не приводили к значимому увеличению коэффициента детерминации R2.
ISSN 2079-6617 Print | 2309-9828 Online © Lomonosov Moscow State University, 2016 © Russian Psychological Society, 2016
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
Таблица 4. Иерархический регрессионный анализ варьирования числа «лайков» в зависимости от характеристик доброжелательности
Доброжелательность (предикторы) Число «лайков» на портрет
B [95% CI] в VIF R2 AR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 0.38, p = .537) .000
Черта 0.01 [-0.03; .05] .02
Шаг 2 (F(2, 827) = 4.30, p = .014): .010 .010**
Черта -0.05 [-.10; .01] -.08 2.03
ДЭ 0.09 [0.03; 0.15] .14** 2.03
Шаг 3 (F(3, 826) = 3.08, p = .027): .011 .001
Черта -0.04 [-.10; .03] -.06 3.24
ДЭ 0.10 [0.03; 0.16] .15** 2.22
Отраженная черта -0.02 [-.07; .03] -.04 2.04
Шаг 4 (F(4, 825) = 4.74, p = .001): .022 .011**
Черта -0.05 [-.11; .01] -.08 2.52
ДЭ 0.06 [-0.01; .13] .10+ 2.48
Отраженная черта -0.03 [-.08; .02] -.05 2.05
Установка 0.10 [0.04; 0.16] .13** 1.58
Table 4. Hierarchical regression analysis of Likes variation depending on amiability characteristics____
Amiability (Predictors) Number of Likes per Picture
B [95% CI] в VIF R2 AR2
Step 1 (F(1, 828) = 0.38, p = .537) .000
Personality Trait 0.01 [-0.03; .05] .02
Step 2 (F(2, 827) = 4.30, p = .014): .010 .010**
Personality Trait -0.05 [-.10; .01] -.08 2.03
DE 0.09 [0.03; 0.15] .14** 2.03
Step 3 (F(3, 826) = 3.08, p = .027): .011 .001
Personality Trait -0.04 [-.10; .03] -.06 3.24
DE 0.10 [0.03; 0.16] .15** 2.22
Reflected Personality Trait -0.02 [-.07; .03] -.04 2.04
Step 4 (F(4, 825) = 4.74, p = .001): .022 .011**
Personality Trait -0.05 [-.11; .01] -.08 2.52
DE 0.06 [-0.01; .13] .10+ 2.48
Reflected Personality Trait -0.03 [-.08; .02] -.05 2.05
Attitude 0.10 [0.04; 0.16] .13** 1.58
Таблица 5. Иерархический регрессионный анализ варьирования чи-
Table 5. Hierarchical regression analysis of Likes variation depending on conscientiousness characteristics
Добросовестность (предикторы) Число «лай-ков» на портрет
B [95% CI] в VIF R2 AR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 7.91, p = .005) .009**
Черта 0.05 [0.02; 0.08] .10**
Шаг 2 (F(2, 827) = 4.99, p = .007 .012 .002
Черта 0.02 [-0.03 .07] .04 2.33
ДЭ 0.04 [-0.02 .10] .08 2.33
Шаг 3 (F(3, 826) = 3.33, p = .019 .012 .000
Черта 0.02 [-0.04 ; .08] .04 2.97
ДЭ 0.04 [-0.02 .10] .08 2.59
Отраженная черта -0.00 [-.05; .04] -.01 2.51
Шаг 4 (F(4, 825) = 3.35, p = .010 .016 .004+
Черта 0.02 [-0.05 .07] .03 3.03
ДЭ 0.03 [-0.03 ; .09] .06 2.64
Отраженная черта -0.00 [-.05; .05] -.00 2.52
Установка 0.06 [-.00; 0.12] .07+ 1.14
Шаг 5 (F(5, 824) = 3.96, p = .001): .023 .007*
Черта 0.01 [-.05; 0.07] .02 3.03
ДЭ 0.03 [-.03; 0.09] .06 2.65
Отраженная черта 0.01 [-.04; 0.05] .02 2.57
Установка 0.02 [-.05; 0.09] .02 1.40
ОУ 0.09 [0.02; 0.16] .10* 1.28
Conscientiousness (Predictors) Number of Likes per Picture
B [95% CI] в VIF R2 AR2
Step 1 (F(1, 828) = 7.91, p = .005) .009**
Personality Trait 0.05 [0.02; 0.08] .10**
Step 2 (F(2, 827) = 4.99, p = .007): .012 .002
Personality Trait 0.02 [-0.03; .07] .04 2.33
DE 0.04 [-0.02; .10] .08 2.33
Step 3 (F(3, 826) = 3.33, p = .019): .012 .000
Personality Trait 0.02 [-0.04; .08] .04 2.97
DE 0.04 [-0.02; .10] .08 2.59
Reflected Personality Trait -0.00 [-.05; .04] -.01 2.51
Step 4 (F(4, 825) = 3.35, p = .010): .016 .004+
Personality Trait 0.02 [-0.05; .07] .03 3.03
DE 0.03 [-0.03; .09] .06 2.64
Reflected Personality Trait -0.00 [-.05; .05] -.00 2.52
Attitude 0.06 [-.00; 0.12] .07+ 1.14
Step 5 (F(5, 824) = 3.96, p = .001): .023 .007*
Personality Trait 0.01 [-.05; 0.07] .02 3.03
DE 0.03 [-.03; 0.09] .06 2.65
Reflected Personality Trait 0.01 [-.04; 0.05] .02 2.57
Attitude 0.02 [-.05; 0.09] .02 1.40
RA 0.09 [0.02; 0.16] .10* 1.28
Примечание. ДЭ - диспозициональнаяэффективность, ОУ- отраженная установка на черту
Note DE - Dispositional Efficiency, RA - Reflected Attitude toward Personality Trait
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 10.11621/пр].2016.0404
39
http://npsyj.ru
Таблица 6. Иерархический регрессионный анализ варьирования числа
Table 6. Hierarchical regression analysis of Likes variation depending on neurotism characteristics
Нейротизм (предикторы) Число «лайков» на портрет
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 4.91, p = .027) .006*
Черта 0.04 [0.00; 0.07] .08*
Шаг 2 (F(2, 827) = 2.76, p = .064): .007 .001
Черта 0.05 [0.00; .10] .11* 2.14
ДЭ -0.02 [-.06; .03] -.04 2.14
Шаг 3 (F(3, 826) = 1.84, p = .138): .007 .000
Черта 0.05 [-0.00; .10] .10t 2.78
ДЭ -0.02 [-.07; .03] -.04 2.39
Отраженная черта 0.00 [-.04; .05] .01 2.45
Шаг 4 (F(4, 825) = 1.44, p = .219): .007 .000
Черта 0.05 [-0.01; .10] .10t 2.79
ДЭ -0.02 [-.07; .03] -.04 2.39
Отраженная черта 0.00 [-0.04; .05] .01 2.45
Установка -0.01 [-.07; .04] -.02 1.02
Шаг 5 (F(5, 824) = 3.66, p = .003): .022 .015***
Черта 0.04 [-.01; 0.09] .09 2.80
ДЭ -0.01 [-.06; .04] -.03 2.41
Отраженная черта 0.00 [-.05; 0.05] .00 2.45
Установка 0.05 [-.02; 0.11] .06 1.41
ОУ -0.11 [-.17; -.05] -.14*** 1.40
Neurotism (Predictors) Number of Likes per Picture
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Step 1 (F(1, 828) = 4.91, p = .027) .006*
Personality Trait 0.04 [0.00; 0.07] .08*
Step 2 (F(2, 827) = 2.76, p = .064): .007 .001
Personality Trait 0.05 [0.00; .10] .11* 2.14
DE -0.02 [-.06; .03] -.04 2.14
Step 3 (F(3, 826) = 1.84, p = .138): .007 .000
Personality Trait 0.05 [-0.00; .10] .10t 2.78
DE -0.02 [-.07; .03] -.04 2.39
Reflected Personality Trait 0.00 [-.04; .05] .01 2.45
Step 4 (F(4, 825) = 1.44, p = .219): .007 .000
Personality Trait 0.05 [-0.01; .10] .10t 2.79
DE -0.02 [-.07; .03] -.04 2.39
Reflected Personality Trait 0.00 [-0.04; .05] .01 2.45
Attitude -0.01 [-.07; .04] -.02 1.02
Step 5 (F(5, 824) = 3.66, p = .003): .022 .015***
Personality Trait 0.04 [-.01; 0.09] .09 2.80
DE -0.01 [-.06; .04] -.03 2.41
Reflected Personality Trait 0.00 [-.05; 0.05] .00 2.45
Attitude 0.05 [-.02; 0.11] .06 1.41
ОУ -0.11 [-.17; -.05] -.14*** 1.40
стики нейротизма показали три слабых корреляции с индикаторами поведения в социальной сети.
Эффекты метакогнитивных характерных адаптаций при контроле черт: свидетельства множественного регрессионного анализа
Способны ли МХА влиять на поведение в социальной сети независимо от влияния черт личности? В поисках ответа на этот вопрос была осуществлена серия иерархических множественных регрессионных анализов. Сначала (на шаге 1) в уравнение регрессии в качестве предиктора включался показатель черты личности. На шаге 2 добавлялась диспозициональная эффективность, МХА, концептуально наиболее близкая показателю черты. На шаге 3 в уравнение добавлялся показатель отраженной черты личности, также характеризующий мнение индивида о выраженности этой черты в его лично-
сти, но спроецированное на значимых других (родителей). На шаге 4 в уравнение добавлялся показатель установки на черту, МХА, прямо не относящаяся к оценке выраженности данной черты личности у индивида. Наконец, на шаге 5 добавлялась отраженная установка на черту, наиболее «отдаленная» МХА, установка на черту, приписываемая значимым другим (роди-телям)3.
«Друзья»
Применительно к характеристикам экстраверсии коэффициент детерминации в количестве «друзей» существенно увеличивался вплоть до шага 3 включительно (табл. 2). Черта экстраверсии, ди-спозициональная эффективность в экстраверсии и отраженная экстраверсия привносили инкрементное объяснение в варьирование числа «друзей». Таким образом, вклад этих трех показателей в данный индикатор являлся уникальным относительно друг друга.
Число «друзей» объяснялось исключительно ковариацией с чертами доброжелательности и открытости, а их
МХА инкрементного вклада не вносили. Напомним, при этом, что установки на добросовестность положительно коррелировали с числом «друзей», в то время как сама добросовестность и прочие МХА с числом «друзей» не коррелировали (табл. 1).
Посты
Число записей «на стене», сделанных «друзьями», также объяснялось исключительно ковариацией с чертами экстраверсии и открытости, а МХА этих черт инкре-ментного вклада не вносили. Напомним, при этом, что установки на доброжелательность положительно коррелировали с числом постов, в то время как сама доброжелательность и прочие МХА с числом постов не коррелировали (табл. 2).
«Лайки»
Применительно к экстраверсии коэффициент детерминации критериального показателя увеличивался вплоть до шага 4 включительно (см. табл. 3). При этом отраженная экстраверсия и положительная установка на экстраверсию элиминировали полученные ранее корреляции
ISSN 2079-6617 Print | 2309-9828 Online © Lomonosov Moscow State University, 2016 © Russian Psychological Society, 2016
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
Таблица 7. Иерархический регрессионный анализ варьирования числа «лайков» в зависимости от характеристик открытости опыту_
Открытость (предикторы) Число «лайков» на портрет
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 8.10, p = .005) .010**
Черта 0.05 [0.02; 0.09] .10**
Шаг 2 (F(2, 827) = 4.34, p = .013): .010 .001
Черта 0.07 [0.01; 0.12] .13* 2.44
ДЭ -0.02 [-.08; .04] -.04 2.44
Шаг 3 (F(3, 826) = 3.10, p = .026): .011 .001
Черта 0.06 [-0.00; .12] .11t 2.97
ДЭ -0.03 [-.10; .03] -.06 2.73
Отраженная черта 0.02 [-.03; .07] .04 2.43
Шаг 4 (F(4, 825) = 3.35, p = .010): .016 .005*
Черта 0.04 [-0.02; .11] .09 3.08
ДЭ -0.05 [-.11; .02] -.08 2.88
Отраженная черта 0.01 [-0.04; .07] .03 2.47
Установка 0.07 [0.00; 0.14] .09* 1.72
Шаг 5 (F(5, 824) = 4.01, p = .001): .024 .008*
Черта 0.06 [-.00; 0.12] .11t 3.17
ДЭ -0.06 [-.12; .01] -.10t 2.92
Отраженная черта -0.00 [-.06; .05] -.00 2.61
Установка 0.04 [-.03; 0.11] .05 1.91
ОУ 0.07 [.02; .13] .10* 1.41
Table 7. Hierarchical regression analysis of Likes variation depending on openness to experience characteristics ___
Openness (Predictors) Number of Likes per Picture
B [95% CI] ß VIF R2 ÜR2
Step 1 (F(1, 828) = 8.10, p = .005) .010**
Personality Trait 0.05 [0.02; 0.09] .10**
Step 2 (F(2, 827) = 4.34, p = .013): .010 .001
Personality Trait 0.07 [0.01; 0.12] .13* 2.44
DE -0.02 [-.08; .04] -.04 2.44
Step 3 (F(3, 826) = 3.10, p = .026): .011 .001
Personality Trait 0.06 [-0.00; .12] .11t 2.97
DE -0.03 [-.10; .03] -.06 2.73
Reflected Personality Trait 0.02 [-.03; .07] .04 2.43
Step 4 (F(4, 825) = 3.35, p = .010): .016 .005*
Personality Trait 0.04 [-0.02; .11] .09 3.08
DE -0.05 [-.11; .02] -.08 2.88
Reflected Personality Trait 0.01 [-0.04; .07] .03 2.47
Attitude 0.07 [0.00; 0.14] .09* 1.72
Step 5 (F(5, 824) = 4.01, p = .001): .024 .008*
Personality Trait 0.06 [-.00; 0.12] .11t 3.17
DE -0.06 [-.12; .01] -.10t 2.92
Reflected Personality Trait -0.00 [-.06; .05] -.00 2.61
Attitude 0.04 [-.03; 0.11] .05 1.91
RA 0.07 [.02; .13] .10* 1.41
для черты экстраверсии и ее диспозици-ональной эффективности. Иными словами, число «лайков» возрастало в связи с отраженной экстраверсией и более положительной установкой на эту черту.
По отношению к доброжелательности коэффициент детерминации критериального показателя увеличивался вплоть до шага 4 включительно (см. табл. 4). При этом установка на доброжелательность производила инкремен-тный эффект на число «лайков», помимо диспозициональной эффективности в доброжелательности. Черта доброжелательности и отраженная доброжелательность инкрементных эффектов на число «лайков» не производили.
Применительно к добросовестности коэффициент детерминации критериального показателя увеличивался вплоть до шага 5 (см. табл. 5). При этом лишь положительная отраженная установка на добросовестность предсказывала увеличение числа «лайков». Эффекты черты добросовестности и других ее характерных адаптаций были элиминированы.
По отношению к нейротизму коэффициент детерминации критериального показателя увеличивался вплоть до шага 5 (см. табл. 6). При этом, лишь отрицательная отраженная установка на нейротизм предсказывала увеличение числа «лайков». Эффект черты нейро-тизма был элиминирован.
Применительно к открытости опыту коэффициент детерминации критериального показателя увеличивался вплоть до шага 5 (см. табл. 6). При этом положительная отраженная установка на открытость, а также в тенденции черта открытости и диспозициональная неэффективность в ней предсказывали увеличение числа «лайков». Эффекты отраженной открытости и установки на открытость были элиминированы.
Обсуждение
Установки на каждую из черт личности коррелировали с показателями поведения «друзей» в профиле пользо-
вателя «Вконтакте». В семи случаях из пятнадцати установки на черты личности - прямые и отраженные - производили инкрементный вклад в поведение в социальной сети, элиминируя тем самым эффекты соответствующей черты и метакогнитивных характерных адап-таций, выражающих мнение индивида о своей личности.
Таким образом, гипотеза подтвердилась, в первую очередь - в отношении количества «лайков»: фотографии пользователя обладали повышенной популярностью среди «друзей» в том случае, если он имел положительные установки на экстраверсию, доброжелательность, добросовестность, эмоциональную стабильность и открытость опыту. В соответствии с нашими гипотезами, этот эффект связан с тем, что индивид, имея определенные установки на черты, создает вокруг себя специфическую социальную среду, способствующую большему выражению симпатии и участия. В данном случае это выражается в увеличивающемся числе «лайков».
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
ISSN 2079-6617 Print | 2309-9828 Online © Lomonosov Moscow State University, 2016 © Russian Psychological Society, 2016
http://npsyj.ru
Публикация друзьями постов на «стене» пользователя зависела, в этом плане, только от положительных установок на доброжелательность. Этот эффект можно объяснить аналогичным образом: положительная установка на доброжелательность может приводить к более тесным контактам с доброжелательными людьми, что и выражается в более интенсивном внимании с их стороны к индивиду, в том числе - в виде постов на «стене» пользователя.
Однако черты личности также произвели аналогичный инкрементный эффект - в четырех случаях из пятнадцати.
В частности, черты экстраверсии и открытости способствовали увеличению числа постов, написанных «друзьями». И эти связи уже не зависели от соответствующих МХА. Экстраверсия и открытость могут представлять собой вторичный фактор пластичности индивида (plasticity) - способности к получению нового опыта в социальной и интеллектуальной и чувственной сферах (DeYoung, Peterson, Higgins, 2002). Вероятно, высокие значения в этих чертах сами по себе приводят к росту активности индивида, что, в свою очередь, находит отклик в более активном поведении «друзей». При этом установки на эти черты, т.е. то, какую социальную среду формирует вокруг себя индивид в плане пластичности окружающих его людей, уже не играют существенной роли.
Аналогичный результат был получен при изучении взаимосвязи этих черт личности с числом «друзей». Напомним также, что экстраверсия является наиболее надежным из черт личности предиктором активности в социальных сетях (Gosling, et al., 2011). Число «друзей», в отличие от двух других измерявшихся показателей поведения «Вконтакте», напрямую зависит не только от действий «друзей», но и от самого пользователя. Таким образом, наши данные согласуются с предположением о заметной роли экстраверсии в поведении пользователя социальной сети, а также свидетельствуют о том, что эта взаимосвязь является независящей от МХА.
Количество «друзей» также напрямую зависело от наличия доброжелательности. В этом плане данные факты противоречат предсказанию FFT, о том, что черты личности производят непрямые эффекты на внешние события, опосредованные характерными адаптация-ми. Правда, наши данные, конечно, не исключают того, что это опосредование осуществляется за счет других, не изучавшихся в этой работе, характерных адаптаций.
В дополнение к сказанному, заметим, что число «друзей» увеличивалось в связи с более положительными установками на добросовестность - вне зависимости от выраженности самой черты добросовестности у индивида. Видимо,
добросовестность, в отличие от экстраверсии и открытости опыту, не делает пользователя популярным среди других пользователей. При этом более положительная оценка этого качества индивидом, вероятно, будет создавать вокруг него социальную среду, в которой добросовестные люди будут высоко цениться, а сам индивид будет более привлекательным.
Следует иметь в виду, что предложенные интерпретации роли установок на черты остаются косвенными. Будущие исследования должны напрямую изучить взаимосвязь установок на черты с выраженностью этих черт в окружении индивида. Более того, необходимо определить, может ли оцениваемая степень близости данного индивида влиять на силу подобной взаимосвязи. В терминах экспериментального плана следует изучить то, как изменчивость установки на данную черту может влиять на качество социального окружения индивида. Очевидно, что параметры поведения «друзей» пользователя не сводятся к тем трем, которые были использованы в работе. Поэтому будущие репликационные исследования могут принимать во внимание и другие параметры поведения «друзей», такие как число «лайков», адресованных к постам пользователя. Будущие результаты позволят оценить устойчивость фактов и теоретических предположений, высказанных в данной статье.
Литература:
Выготский Л.С, Лурия А.Р. Этюды по истории поведения: Обезьяна. Примитив. Ребенок. - Москва : Педагогика-Пресс, 1993. - 224 с. Дорфман Л.Я. Концепция метаиндивидуального мира: современное состояние // Психология Журнал Высшей школы экономики. - 2006. - Т. 3. - № 3. - С. 3-34.
Щебетенко С.А. Отраженные установки на черты личности как предиктор успеваемости студентов // Психология и психотехника. - 2015. -№1. - С. 70-82. doi: 10.7256/2070-8955.2015.1.13526
Щебетенко С.А. «Лучший человек в мире»: установки на черты личности в контексте большой пятерки // Психология. Журнал Высшей школы экономики. - 2014. - № 3. - С. 129-148.
Bandura, A. (1977) Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review. Vol.84, I, 2,191-215. doi: 10.1037/0033-295x.84.2.191
Deng, S., Liu, Y., Li, H., & Hu, F. (2013) How does personality matter? An investigation of the impact of extraversion on individuals' SNS use. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. Vol.16, I, 8, 575-81. . doi: 10.1089/cyber.2012.0383
DeYoung, C.G., Peterson, J.B., & Higgins, D.M. (2002) Higher-order factors of the Big Five predict conformity: Are there neuroses of health? Personality and Individual Differences. V.33, I, 4,533-52. 10.1016/s0191-8869(01)00171-4
eBizMBA. The eBusiness Knowledgebase. Top 15 Most Popular Social Networking Sites October 2014. Retrieved form: http://www.ebizmba.com/articles/ social-networkingwebsites
Garcia, D., & Sikstrom, S. (2014) The dark side of Facebook: Semantic representations of status updates predict the Dark Triad of personality. Personality and Individual Differences. V.67, 92-96. 10.1016/j.paid.2013.10.001
Gillespie, A. (2012) Position exchange: The social development of agency. New Ideas in Psychology. V. 30, I, 1 , 32-46. 10.1016/j.newideapsych.2010.03.004
42
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 Со1: 10.11621/пр].2016.0404
[ Психология личности ] Национальный психологический журнал № 4(24) 2016
National Psychological Journal 20l6, no. 4
http://npsyj.ru
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. V.14, I, 9, 483-488. 10.1089/ cyber.2010.0087
John, O.P., Donahue, E.M., & Kentle, R.L. (1991) The Big Five Inventory—Versions 4a and 54. Berkeley, CA: University of California, Berkeley, Institute of Personality and Social Research.
John, O.P., Naumann, L.P., & Soto, C.J. (2008) Paradigm shift to the integrative Big Five trait taxonomy: History, measurement, and conceptual issues. John O.P., Robins R.W., Pervin L.A. Handbook of personality: Theory and research. New York, NY: Guilford Press. 114-158.
Jost, J.T., Kruglanski, A.W., & Nelson, T.O. (1998) Social metacognition: An expansionist review. Personality and Social Psychology Review. V.2, I, 2, 137154. /10.1207/s15327957pspr0202_6
Kuo, T., & Tang, H.-L. (2014) Relationships among personality traits, Facebook usages, and leisure activities - A case of Taiwanese college students. Computers in Human Behavior. V.31, 13-19. 10.1016/j.chb.2013.10.019
Malloy, T.E., Albright, L., Kenny, D.A., Agatstein, F., & Winquist, L. (1997) Interpersonal perception and metaperception in nonoverlapping social groups. Journal of Personality and Social Psychology. V.72, I, 2, 390-398. 10.1037/0022-3514.72.2.390
McCrae, R.R., & Costa, Jr. P.T. (1996) Toward a new generation of personality theories: Theoretical contexts for the five-factor model. Wiggins J.S. The Five-factor Model of Personality: Theoretical Perspectives. Guilford Press. 51-87.
McCrae, R.R., & Costa, Jr. P.T. (2013) Introduction to the empirical and theoretical status of the five-factor model of personality traits. Widiger T.A., & Costa P.T., Jr. Personality disorders and the five-factor model of personality (3rd ed). Washington, DC, US: American Psychological Association.15-27. 10.1037/13939-002
Mead, G.H. (1934) Mind, self, and society: From the standpoint of a social behaviorist. University of Chicago Press. 440.
Muscanell, N.L., & Guadagno, R.E. (2012) Make new friends or keep the old: Gender and personality differences in social networking use. Computers in Human Behavior. V.28, I, 1, 107-112. 10.1016/j.chb.2011.08.016
Petty, R.E., Brinol, P., Tormala, Z.L., & Wegener, D.T. (2007) The role of metacognition in social judgment. Kruglanski A.W., Higgins E.T. Social Psychology: Handbook of Basic Principles. Guilford Press. 254-284.
Ross, C., Orr, E.S., Sisic, M., Arseneault, J.M., Simmering, M.G., & Orr, R.R. (2009) Personality and motivations associated with Facebook use. Computers in Human Behavior. V.25, I, 2, 578-586. 10.1016/j.chb.2008.12.024
Ryan, T., & Xenos, S. (2011) Who uses Facebook? An investigation into the relationship between the Big Five, shyness, narcissism, loneliness, and Facebook usage. Computers in Human Behavior. V.27, I, 5, 1658-1664.
Wang, S.S. (2013) "I share, therefore I am": Personality traits, life satisfaction, and Facebook check-ins. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. V.16, I, 12, 870-877. 10.1089/cyber.2012.0395
References:
Bandura, A. (1977) Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review. Vol.84, I, 2,191-215. doi: 10.1037/0033-295x.84.2.191
Deng, S., Liu, Y., Li, H., & Hu, F. (2013) How does personality matter? An investigation of the impact of extraversion on individuals' SNS use. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. Vol.16, I, 8, 575-81. . doi: 10.1089/cyber.2012.0383
DeYoung, C.G., Peterson, J.B., & Higgins, D.M. (2002) Higher-order factors of the Big Five predict conformity: Are there neuroses of health? Personality and Individual Differences. V.33, I, 4,533-52. 10.1016/s0191-8869(01)00171-4
Dorfman, L.Ya. (2006) Concept of the metaindividual world: a modern condition. [Psikhologiya. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki]. Vol. 3, 3, 3-34.
eBizMBA. The eBusiness Knowledgebase. Top 15 Most Popular Social Networking Sites October 2014. Retrieved form: http://www.ebizmba.com/articles/ social-networkingwebsites
Garcia, D., & Sikstrom, S. (2014) The dark side of Facebook: Semantic representations of status updates predict the Dark Triad of personality. Personality and Individual Differences. V.67, 92-96. 10.1016/j.paid.2013.10.001
Gillespie, A. (2012) Position exchange: The social development of agency. New Ideas in Psychology. V. 30, I, 1 , 32-46. 10.1016/j. newideapsych.2010.03.004
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. V.14, I, 9, 483-488. 10.1089/ cyber.2010.0087
John, O.P., Donahue, E.M., & Kentle, R.L. (1991) The Big Five Inventory - Versions 4a and 54. Berkeley, CA: University of California, Berkeley, Institute of Personality and Social Research.
John, O.P., Naumann, L.P., & Soto, C.J. (2008) Paradigm shift to the integrative Big Five trait taxonomy: History, measurement, and conceptual issues. John O.P., Robins R.W., Pervin L.A. Handbook of personality: Theory and research. New York, NY: Guilford Press. 114-158. JJost, J.T., Kruglanski, A.W., & Nelson, T.O. (1998) Social metacognition: An expansionist review. Personality and Social Psychology Review. V. 2, I, 2, 137-154. /10.1207/s15327957pspr0202_6
Kuo, T., & Tang, H.-L. (2014) Relationships among personality traits, Facebook usages, and leisure activities - A case of Taiwanese college students. Computers in Human Behavior. V.31, 13-19. 10.1016/j.chb.2013.10.019
Malloy, T.E., Albright, L., Kenny, D.A., Agatstein, F., & Winquist, L. (1997) Interpersonal perception and metaperception in nonoverlapping social groups. Journal of Personality and Social Psychology. V.72, I, 2, 390-398. 10.1037/0022-3514.72.2.390
McCrae, R.R., & Costa, Jr. P.T. (1996) Toward a new generation of personality theories: Theoretical contexts for the five-factor model. Wiggins J.S. The Five-factor Model of Personality: Theoretical Perspectives. Guilford Press. 51-87.
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44
doi: 10.11621/npj.2016.0404
43
McCrae, R.R., & Costa, Jr. P.T. (2013) Introduction to the empirical and theoretical status of the five-factor model of personality traits. Widiger T.A., & Costa P. T., Jr. Personality disorders and the five-factor model of personality (3rd ed). Washington, DC, US: American Psychological Association.15-27. 10.1037/13939-002
Mead, G.H. (1934) Mind, self, and society: From the standpoint of a social behaviorist. University of Chicago Press. 440.
Muscanell, N.L., & Guadagno, R.E. (2012) Make new friends or keep the old: Gender and personality differences in social networking use. Computers in Human Behavior. V.28, I, 1, 107-112. 10.1016/j.chb.2011.08.016
Petty, R.E., Brinol, P., Tormala, Z.L., & Wegener, D.T. (2007) The role of metacognition in social judgment. Kruglanski A.W., Higgins E.T. Social Psychology: Handbook of Basic Principles. Guilford Press. 254-284.
Ross, C., Orr, E.S., Sisic, M., Arseneault, J.M., Simmering, M.G., & Orr, R.R. (2009) Personality and motivations associated with Facebook use. Computers in Human Behavior. V.25, I, 2, 578-586. 10.1016/j.chb.2008.12.024
Ryan, T., & Xenos, S. (2011) Who uses Facebook? An investigation into the relationship between the Big Five, shyness, narcissism, loneliness, and Facebook usage. Computers in Human Behavior. V.27, I, 5, 1658-1664.
Schebetenko, S.A. (2015) Recognised installation on personality traits as a predictor of student performance. [Psikhologiya i psikhotehnika]. 1, 70-82. doi: 10.7256 / 2070-8955.2015.1.13526
Schebetenko, S.A. (2014) «The best people in the world»: attitudes toward personality traits in the context of the big five. [Pskihologiya. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki]. 3, 129-148.
Vygotsky, L.S., & Luria, A.R. (1993) Studies on the history of behaviour: Ape. Primitive. Child. Moscow, Pedagogiks Press, 224.
Wang, S.S. (2013) "I share, therefore I am": Personality traits, life satisfaction, and Facebook check-ins. Cyberpsychology, Behavior, and Social
Networking. V.16, I, 12, 870-877. 10.1089/cyber.2012.0395
44
Для цитирования: Щебетенко С.А. Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте» // Национальный психологический журнал. - 2016. - №4(24). - С. 34-44 doi: 10.11621/npj.2016.0404
