Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Акмеология образования. Психология развития

ISSN 2304-9790 (Print)
ISSN 2541-9013 (Online)


Для цитирования:

Шаров А. А. Методика изучения девиантной активности в реальной и виртуальной среде // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Акмеология образования. Психология развития. 2019. Т. 8, вып. 1. С. 30-37. DOI: 10.18500/2304-9790-2019-8-1-30-37

This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 690)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
159.9.072

Методика изучения девиантной активности в реальной и виртуальной среде

Авторы: 
Шаров Алексей Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Аннотация: 

На основании работ отечественных и зарубежных исследователей в области психологии отклоняющегося поведения конкретизируются определения терминов «реальная девиантная активность», «виртуальная девиантная активность». Предлагается новый инструментарий для изучения выделенных типов социальной активности. Целью исследования являлась разработка и валидизация оригинальной методики. Общая выборка составила 260 студентов (проверка внутренней согласованности, расщепленной надежности, конвергентной валидности n = 210, диахронной надежности n = 50). Психометрический инструмент содержит 48 пунктов и 4 шкалы. Первые две «антисоциальная и асоциальная реальная активность», «аутодеструктивная реальная активность» направлены на оценку отклоняющегося поведения в реальной среде, включают в себя по 14 пунктов в каждой. Следующие две «антисоциальная и агрессивно-асоциальная виртуальная активность» и «аутодеструктивная виртуальная активность» оценивают девиантную активность в виртуальной среде и включают по 10 пунктов. Проверка очевидной, содержательной и конвергентной валидности, расщепленной надежности и внутренней согласованности позволяет представить следующие результаты. По итогам экспертной оценки 15 пунктов были переформулированы, а 5 полностью исключены. Уровень внутренней согласованности в диапазоне значений ? 0,584–0,862, взаимосвязь шкал 0,257–1. Ретестовая надежность r 0,948–0,976 при р < 0,001. Расщепление методики по четным и нечетным пунктам rt 0,352–0,715 при р < 0,001. Показатели конвергентной валидности (со шкалами четырех известных методик в рассматриваемом контексте) варьируют в диапазоне значений 0,153–0,606 при р < 0,001. Полученные результаты позволяют констатировать, что представленный психометрический инструментарий может быть использован в научно-исследовательских целях. Перспектива изыскания обусловлена процедурами стандартизации на выборках респондентов разных возрастных групп.

Список источников: 

1. Балог А. И. Социальная активность студенческой молодежи // Историческая и социально-образовательная мысль. 2015. Т. 7, № 6. С. 143–146. DOI: https://orcid.org/10.17748/2075-9908-2015-7-6/2-143-146
2. Воробьева И. В., Кружкова О. В. Социально-психологические аспекты восприимчивости молодежи к воздействиям среды Интернет // Образование и наука. 2017. Т. 19, № 9. С. 86–102. DOI: https://orcid.org/10.17853/1994-5639-2017-9-86-102
3. Бочарова Е. Е. Границы социальной активности и субъективное благополучие молодежи // Вестн. МГОУ. Сер. Психологические науки. 2012. № 3. С. 5‒11.
4. Зайко А. П. Социальная активность студентов колледжей в социальных сетях : региональный аспект // Изв. Урал. федер. ун-та. Сер. 3. Общественные науки. 2017. Т. 12, № 2 (164). С. 106–113.
5. Шамионов Р. М. Соотношение адаптационной готовности и социальной активности личности // Теоретическая и экспериментальная психология. 2012. Т. 5, № 2. С. 72–81.
6. Горбачева А. Г. Конструктивные и деструктивные коммуникативные практики людей в сети Интернет // Идеи и идеалы. 2013. Т. 2, № 3. С. 17–25.
7. Черенков Д. А. Девиантное поведение в социальных сетях : причины, формы, следствие // Nauka-rastudent.ru.2015. № 07 (19). URL: http://nauka-rastudent.ru/19/2843/ (дата обращения: 01.08.2018).
8. Willard N. E. Cyberbullying and cyberthreats: Responding to the Challenge of Online Social Aggression, Threats, and Distress. Champaign, 2007. рр. 1–2.
9. Руженков В. А., Лукьянцева И. С. Новые возможности клинической скрининг-диагностики риска формирования аддиктивного и зависимого поведения // Науч. ведомости Белгород. гос. ун-та. Сер. Медицина. Фармация. 2016. Т. 35, № 19 (240). С. 36–47.
10. Тончева А. В. Диагностика киберкоммуникативной зависимости // Интернет-журнал «Науковедение». 2012. № 4 (13). С. 138–143.
11. Мусалимова Р. С., Ахмадеев Р. Р. Краткая характеристика тестовых методов оценки интернет-зависимого поведения // Вестн. Брян. гос. ун-та. 2015. № 3. С. 32–34.
12. Лажинцева Е. М., Бочавер А. А. Интернет как новая среда для девиантного поведения подростка // Вопр. психологии. 2015. № 4. С. 49–58.
13. Змановская Е. В. Психология девиантного поведения : структурно-динамический подход : автореф. дис. ... д-ра психол. наук. СПб., 2006. 49 с.
14. Майсак Н. В. Матрица социальных девиаций : классификация типов и видов девиантного поведения // Современные проблемы науки и образования. 2010. № 4. С. 78–86.
15. Батурин Н. А., Мельникова Н. Н. Технология разработки тестов : ч. III. // Вестн. ЮУрГУ. Сер. Психология. 2010. Вып. 8. С. 4–14.
16. Барканова О. В. Методики диагностики эмоциональной сферы : психологический практикум. Красноярск, 2009. 237 с.
17. Малыгин В. Л., Феклисов К. А., Искандирова А. Б., Антоненко А. А. Методологические подходы к раннему выявлению интернет-зависимого поведения // Медицинская психология в России : электрон. науч. журн. 2011. № 6. URL: http://medpsy.ru (дата обращения: 02.08.2018).
18. Лoзoвaя Г. В. Тecт нa зaвиcимocть (aддикцию). Мeтo дикa диaгнocтики cклoннocти к 13 видaм зa ви cимocтeй. URL: https://psycabi.net/testy/485-test-nazavisimost-addiktsiyu-metodika-diag... (дата обращения: 02.08.2018).

Опубликована: 
28.02.2019