Размещено на http://www.allbest.ru/

Страница 1 из 9 1 b 3 d b 2 b 9 7 0 1 8 7 c b a 7 1 7 9 c c 7 e 8 2 6 4 f 2 5 2 http://mir-nauki.com 30PSMN317

Страница 1 из 9 1 b 3 d b 2 b 9 7 0 1 8 7 c b a 7 1 7 9 c c 7 e 8 2 6 4 f 2 5 2 http://mir-nauki.com 30PSMN317

УДК 159.9

ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)» Россия, Челябинск¹

Прогностическая модель структуры личностных особенностей субъектов с интернет-зависимостью

Колмогорцева Анастасия Алексеевна

Заведующий учебной лабораторией кафедры «Психологии развития и возрастного консультирования»

E-mail: kolmogotcevaaa@susu.ru

Аннотация

личностный интернет зависимость эмоциональный

Данная статья посвящена разработке прогностической модели, отражающей структуру личностных особенностей субъектов с интернет-зависимостью. Выдвинута гипотеза о том, что определенные сочетания личностных черт выступают в качестве предпосылок развития интернет-зависимости. С целью проверки данной гипотезы было проведено эмпирическое исследование (N = 120). Методы исследования: «Шкала интернетзависимости Чена» в адаптации В.Л. Малыгина, К.А. Феклисова, 16-факторный опросник Кеттела (форма С), опросник рефлексивности А.В. Карпова.

На основе анализа результатов было выявлено, что респонденты с интернетзависимостью имеют статистически значимо более низкие показатели уровня рефлексивности по сравнению с группой риска и контрольной группой.

Анализ личностных особенностей показал, что интернет-зависимым присущи такие черты как эмоциональная неустойчивость, повышенная тревожность, неуверенность в себе, мнительность, низкая стрессоустойчивость, излишняя эмоциональная напряженность, фрустрированность, низкий контроль эмоций и поведения, импульсивность, аффективность, зависимость от настроения.

В прогностическую модель вошли 6 переменных: фактор С «эмоциональная нестабильность - эмоциональная стабильность», фактор Q3 «низкий самоконтроль - высокий самоконтроль», фактор О «спокойствие - тревожность», фактор G «низкая нормативность поведения - высокая нормативность поведения», уровень рефлексивности, фактор F «сдержанность -экспрессивность».

Ключевые слова: интернет-зависимость; личностные особенности; уровень рефлексивности; прогностическая модель

Abstract

The present article examines the development of the prognostic model which reflects the personality characteristics of people with internet addiction. According to the hypothesis of this research, particular combinations of personality characteristics can be a prerequisite for the development of internet addiction. To prove this hypothesis, we conducted an experimental research (N=120) using the following methods: Chen Internet Addiction Scale adapted by V.L. Malygyn and K.A. Feklisov; Sixteen Personality Factor Questionnaire (Form C); and A. Karpov reflexivity questionnaire.

The results showed that the respondents with internet addiction had significantly lower reflexivity level compared to the risk group and the control group.

The analysis of personality characteristics revealed that the addicted people were characterized by such qualities as emotional instability, increased anxiety, lack of self-confidence, suspicion, low resistance to stress, emotional tension, frustration, lack of emotional and behavioral self-regulation, impulsive behavior, and mood dependence.

We included 6 variables in the prognostics model: Factor C “Emotional Stability - Emotional Instability”; Factor Q3 “Low Self-Discipline - High Self-Discipline”; Factor O “Complacency - Apprehension”; Factor G “Low Behavioral Self-Regulation - High Behavioral Self-Regulation”; reflexivity level; Factor F “Self-Restraint - Liveliness”.

Keywords: internet addiction; personality characteristics; reflexivity level; prognostic model

Теоретические предпосылки исследования

В настоящее время отмечается убыстряющееся развитие информационной среды с повсеместным использованием интернета как в профессиональной и учебной деятельности, так и в обыденной жизни. С каждым годом количество пользователей всемирной паутины растет, становясь все более доступной в техническом и материальном аспекте для всех слоев населения. Но помимо пользы интернет приносит и ряд проблем, что влечет за собой необходимость рассмотрения вопроса о социальных и психологических последствиях масштабной компьютеризации. Перед специалистами, занимающимися проблемами психического здоровья встает вопрос как диагностировать болезное пристрастие к использованию интернета.

Некоторые интернет-пользователи настолько сильно погружаются в виртуальное пространство, что реальность для них отходит на второй план. Одни из них «зависают» в социальных сетях, другие предпочитают многопользовательские ролевые онлайн-игры, третьи озадачены пространством интернет-шопинга. Все это различные виды интернет-зависимости [1, 2, 3, 8].

Международные демографические исследования подтверждают, что интернетзависимость стремительно распространяется и становится все более частой в мире. В Южной Корее интернет-зависимость рассматривается как одна из самых серьезных проблем национального здоровья. В Европе коэффициент распространенности интернет-зависимости варьируется в диапазоне от 2% до 4%, в США - 5%, в то время как в Азии влияние более серьезно -10,7%. В России по разным данным диапазон варьируется от 1,7% до 4,3% [13].

Отечественными и зарубежными учеными проведено немало исследований, посвященных изучению феномена интернет-зависимости. Одни исследователи делают акцент на изучении индивидуально-психологических особенностей личности (эмоционально-волевая, мотивационная сферы, ценностно-смысловые ориентации и пр.), другие выделяют физиологические аспекты формирования зависимости, третьи указывают на связь с психическими заболеваниями [5, 6, 9, 10, 12].

По словам Ц.П. Короленко развитию аддиктивного процесса способствует слабое суперэго, которое затрудняет преодоление фрустрации, мешает формированию волевых функций; выраженный, не полностью осознанный, психологический дискомфорт также способствует аддиктивной реализации. Он вводит понятие аутодестуктивного драйва - «желание не заменить одно психическое состояние другим, а как можно скорее «выпасть» из реальности, забыться, ничего не переживать, не чувствовать» [4].

В отечественной психологии было проведено большое количество исследований, направленных на выявление особенностей лиц с интернет-зависимостью, но основная часть исследований был проведена на школьниках или студентах.

А.Ю. Егоров с коллегами отмечает, что среди интернет-зависимых преобладают подростки с шизоидным (29,8%), истероидным (19,3%), лабильным и эпилептоидным (по 12,3%) типами акцентуаций [9]. В проведенном Л.И. Козловой и М.Г. Чухровой исследовании описывались личностные характеристики, отличающие склонных к зависимости от интернета, это: замкнутость, эмоциональная нестабильность, склонность к подчинению, сдержанность, робость, низкий самоконтроль, тревожность, напряженность, мечтательность [5]. По мнению В.Л. Малыгина подростки с интернет-зависимым поведением характеризуются повышенной импульсивностью, недостаточностью концентрации внимания, снижением регуляторноволевой сферы [6]. К.Д. Дмитриев при исследовании психологических детерминант интернетзависимости в юношеском возрасте, установил выраженные акцентуации характера по возбудимому, демонстративному и застревающему типам акцентуаций. Также автор указывает на то, что все испытуемые, страдающие интернет-зависимостью, имели низкий уровень развития состояния эмпатии, что проявилось в трудностях взаимодействия с социальной средой [3].

Согласно исследованию, Qiang Chen et al, интернет-зависимые характеризуются личностными особенностями, такими как: слабость эго, зависимость, тревожность, социальная безответственность, низкий уровень самоконтроля [10]. В Великобритании Mehwash Mehroof, Mark D. Griffiths, выявили значимую взаимосвязь между интернет-зависимостью и агрессией, поиском удовольствия, ситуативной и личностной тревожностью, нейротизмом [11].

Таким образом, на основании проведенного нами анализа проблематики интернетзависимости, можно предположить, что определенные личностные черты являются доминирующими в формировании интернет-зависимости. Целью нашего исследования стала разработка прогностической модели, позволяющая выявить сочетание личностных черт характерных для интернет-зависимых, что позволит в дальнейшем определить перечень методик для экспресс-диагностики интернет-зависимых.

Организация исследования В пилотажном исследовании приняли участие 120 человек в возрасте от 18 до 33 лет (М = 22,43; SD = 3,79), в том числе 14 женщин (11,67%) и 106 мужчин (88,33%). Электронные версии психодиагностических методик были размещены в интернет-сообществах, посвященных массовым многопользовательским компьютерным онлайн играм: «World of Tanks», «World of Warcraft». В связи с жанровой спецификой данных игр, аудитория пользователей представлена в основном мужчинами.

Респондентам предлагалось заполнить брошюру, содержащую ряд вопросов касательно социально-демографических показателей и серию методик, направленных на изучение взаимосвязи наличия интернет-зависимости и личностных особенностей.

Для оценки выраженности интернет зависимого поведения, испытуемым было предложено ответить на вопросы методики «Шкала Интернет-зависимого поведения Чена», в адаптации В.Л. Малыгина и К.А. Феклисова [7]. Опросник состоит из 26 утверждений, на которые даны 4 варианта ответа («совсем не подходит», «слабо подходит», «частично подходит», «полностью подходит»). Методика включает следующие шкалы: компульсивных симптомов; симптомов отмены; толерантности; внутриличностных проблем и проблем, связанных со здоровьем; управления временем. Оценка шкал производится путем суммирования всех пунктов шкалы. Общий балл рассчитывается суммированием всех шкал. Нормативные интервалы теста: от 27 баллов до 42 - отсутствие интернет зависимого поведения; от 43 баллов до 64 - склонность к возникновению интернет зависимого поведения/доаддиктивный этап; от 65 баллов и выше - наличие интернет зависимого поведения.

Для изучения индивидуально-психологических особенностей личности был использован 16-факторный опросник Кеттела (форма С), в адаптации А.Н. Капустиной, Л.В. Мургулец, Н.Г. Чумаковой, который состоит из 105 вопросов, на каждый из которых предлагается 3 варианта ответов (a, b, c). Обработка результатов осуществляется по «ключу». Полученный «сырой балл» переводится по таблице перевода «сырого балла» в стандартные величины - стены.

Для измерения уровня рефлексивности был использован опросник рефлексивности А.В. Карпова. Опросник состоит из 27 пунктов, ответы на которые формируются по 7-балльной шкале Ликкерта. Обработка результатов происходит путем суммирования баллов в прямых и обратных значениях по «ключу». Полученный «сырой балл» переводится по таблице перевода «сырого балла» в стандартные величины - стены. Показатель, меньше 4-х стенов - свидетельствует о низком уровне развития рефлексивности; от 4 до 7 стенов - средний уровень рефлексивности; свыше 7 стенов - высокий уровень рефлексивности.

В качестве методов математической обработки данных использовались первичные описательные статистики, непараметрические методы сравнения выборок (Н-критерий Краскела-Уоллеса, U-критерий Манна-Уитни), дискриминантный анализ. Математическая обработка данных проводилась с применением стандартизованного пакета программ IBM SPSS Statistics 17.

Анализ результатов исследования

По результатам методики «Шкала Интернет-зависимого поведения Чена» выборка испытуемых была разделена на 3 группы: 40 человек, из них 8 женщин и 32 мужчины - группа с отсутствием интернет зависимого поведения (контрольная группа - КГ); 40 человек, из них 3 женщины и 37 мужчин - группа со склонностью к возникновению интернет зависимого поведения (группа риска- ГР); 40 человек, из них 3 женщины и 37 мужчин - группа с наличием интернет зависимого поведения (группа с интернет-зависимостью - ИЗ). Средние значения уровня рефлексивности можно увидеть в таблице 1, статистически значимые различия между группами по результатам диагностики представлены в таблице 2.

Таблица 1 Средние значения в группах по результатам диагностики уровня рефлексивности

Условные обозначения: группа 1 (КГ) - контрольная группа; группа 2 (ГР) - группа риска; группа 3 (ИЗ) - группа с интернет-зависимостью (составлено автором)

Таблица 2 Значения H-критерия Краскела-Уоллеса для оценки различий уровня рефлексивности между группами

Составлено автором

Как можно увидеть из таблицы, группа респондентов с интернет-зависимостью имеет статистически значимо более низкие показатели уровня рефлексивности по сравнению с группой риска и контрольной группой.

Таблица 3 Значения критерия U Манна-Уитни между группой риска и группой с интернет-зависимостью

Составлено автором

При этом стоить отметить, что при сравнении между собой только группы риска и группы с интернет-зависимостью статистически значимые различия по уровню рефлексивности отсутствуют.

Рефлексивность определяется, как способность личности выходить за пределы собственного «Я», осмысливать, изучать, анализировать что-либо посредством сравнения образа своего «Я» с какими-либо событиями, личностями. Предполагает особое направление внимания на деятельность собственной души, а также достаточную зрелость субъекта. На основании данных представленных выше, можно выдвинуть предположение о том, что люди с низким уровнем рефлексивности склонны выбирать уход от реальности путем погружения в виртуальной мир, нежели осмысливать собственную жизнь. Таким способом человек пытается совладать с имеющимися проблемами, которые требуют разрешения. Отсутствие навыков рефлексии не позволяет проанализировать чувства, эмоции, поступки как положительные, так и отрицательные, что приводит к не понимаю процесса течения собственной жизни и еще больше усугубляет ситуацию внутренней напряженности.

Для выявления и анализа свойств личности субъектов с интернет-зависимостью был использован 16-факторный опросник Кеттела (форма С). В связи с тем, что целью исследования являлось изучение личностных особенностей, а не интеллектуальной сферы при обработке результатов был исключен фактор В «Интеллект». Полученные результаты представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Значение средних по 16-ти факторному опроснику Кеттела (рисунок автора)

На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы. Для субъектов с интернет-зависимостью ярко выраженными характеристиками личности являются эмоциональная нестабильность (фактор С), низкая нормативность поведения (фактор G), тревожность (фактор О), прямолинейность (фактор N), консерватизм (фактор Q1), конформизм (фактор Q2), низкий самоконтроль (фактор Q3), эмоциональная напряженность (фактор Q4). Стоит отметить, что эмоционально-волевой блок образуют следующие факторы: фактор С, фактор О, фактор Q3, фактор Q4, фактор G. При анализе совокупности этих факторов у испытуемых группы 3 (ИЗ), были выявлены следующие личностные особенности: эмоциональная неустойчивость, повышенная тревожность, неуверенность в себе, мнительность, низкая стрессоустойчивость, излишняя эмоциональная напряженность, фрустрированность, низкий контроль эмоций и поведения, импульсивность, аффективность, зависимость от настроений. Низкий самоконтроль проявляется в потворстве своим желаниям, неумении контролировать свои эмоции и поведение, слабой воле. Это отражается на умении управлять собственным временем, снижая критичность восприятия потраченного времени в сети. Полученные результаты согласуются с проведенными ранее исследованиями специалистами, занимающимися данной проблематикой.

Для разработки эмпирически обоснованной прогностической модели, отражающей структуру личностных особенностей субъектов с интернет-зависимостью, был проведен дискриминантный анализ. При проведения дискриминантного анализа была определена переменная-критерий, которая представляет собой номинативную переменную со значениями: 1 - группа с отсутствием интернет зависимого поведения, 2 - группа со склонностью к интернет зависимому поведению, 3 - группа с наличием интернет зависимого поведения. Переменныепредикторы представлены факторами опросника Кеттела и уровнем рефлексивности. В исследовании был использован дискриминантный анализ с пошаговым отбором предикторов, при котором на каждом шаге включается переменная минимизирующая индикатор л-Уилкса. Максимальное количество шагов составило - 34. Минимум частного F-включения - 3,84; максимум частного F-исключения - 2,71. Данные о включенных переменных представлены в таблице 4. Основные расчеты по дискриминантному анализу представлены в таблицах 6, 7.

Таблица 4 Включенные переменные

Составлено автором

Таблица 6 Коэффициенты канонической дискриминантной функции

Составлено автором

В таблице 6приведены коэффициенты канонической дискриминантной функции, представляющие собой не стандартизованные коэффициенты и константу дискриминантного уравнения. На основании этих данных строится дискриминантное уравнение для предсказания. По этому уравнению подсчитывается значение функции для каждого из объектов. d = -5,266 + 0,6 * фактор С - 0,096 * фактор F + 0,426 * фактор G - 0.463 * фактор О + 0,563

* фактор Q3 + 0,207 * рефлексивность,

где d - ожидаемая группа принадлежности.

Для определения принадлежности к конкретной группе необходимо подставить значения включенных переменных, рассчитать дискриминантный балл и соотнести его с центроидами групп. Выбирается та группа, к центроиду которой ближе дискриминантный балл.

Центроид представляет собой значение функции, получаемое при подстановке в дискриминантное уравнение средних значений предикторов. В таблице 7 представлены значения цетроидов.

Таблица7 Функции в центроидах групп

Составлено автором

Нормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции служат для определения относительного вклада каждой переменной в значение дискриминантной функции с учетом влияния остальных переменных. Чем больше абсолютное значение коэффициента, тем больше относительный вклад данной переменной в значение дискриминантной функции, разделяющей классы. Как видно из таблицы 9 максимальное абсолютное значение имеет фактор С (0,573), следовательно, самый большой вклад в разделение классов вносит фактор С «эмоциональная нестабильность - эмоциональная стабильность». Незначительно меньшее абсолютное значение имеет фактор Q3 (0,538) «низкий самоконтроль - высокий самоконтроль». Далее идут фактор О «спокойствие - тревожность» (-0,482) и фактор G «низкая нормативность поведения - высокая нормативность поведения» (0,436). Наименьшим вкладом обладают «рефлексивность» (0,264) и фактор F «сдержанность - экспрессивность» (-0,162).

Дискриминантное уравнение обеспечило 91,67% корректных результатов для той выборки, с помощью которой оно было создано. Соответственно, точность предсказания интернет-зависимости для других испытуемых может достигать 91,67% лишь в том случае, если выборка испытуемых совершенно идентична тем 120 испытуемым, данные по которым послужили основой прогноза.

Анализируя прогностическую модель наибольший вклад в разделение классов вносит фактор С и фактор Q3, далее по степени значимости включены фактор О и фактор G. Интерпретируя факторы второго порядка, можно увидеть, что модель прогноза построена на факторе QVIII «Высокое «супер-эго» - низкое «супер-эго», в который входят фактор C, фактор Q3, фактор G. Следовательно можно сделать вывод о том, что субъекты с интернетзависимостью характеризуются низким «супер-эго» с такими проявлениями, как незрелость эмоций, неустойчивость интересов, неразвитость чувства ответственности, низкий контроль эмоций и поведения, импульсивность, конфликтность. Такие проявления личности наряду с присущей тревожностью порождают чувство нестабильности, непринятия окружающей действительности, что выражается в уходе от реальности путем погружения в виртуальное пространство игры, т.к. данный способ «ухода» в современном мире является доступным как с материальной стороны, так и с технологической.

Выводы

На основании анализа результатов проведенного исследования мы можем сделать вывод, что наша гипотеза о том, что определенные сочетания личностных черт выступают в качестве предпосылок развития интернет-зависимости, получила подтверждение.

Так, лица с интернет-зависимостью имеют низкий уровень рефлексивности, что не позволяет проанализировать чувства, эмоции, поступки как положительные, так и отрицательные, что приводит к не понимаю процесса течения собственной жизни и еще больше усугубляет ситуацию внутренней напряженности.

Личностные особенности субъектов с интернет-зависимостью проявляются в эмоциональной неустойчивости, повышенной тревожности, неуверенности в себе, мнительности, низкой стрессоустойчивости, излишней эмоциональной напряженности, фрустрированности, низком контроле эмоций и поведения, импульсивности, зависимости от настроений.

Разработанная прогностическая модель позволила определить совокупность личностных особенностей, предрасполагающих к интернет-зависимости. Для экспрессдиагностики интернет-зависимых необходимо включить в батарею тестов методики, направленные на диагностику таких личностных черт как: эмоциональная нестабильность, низкий самоконтроль, тревожность, низкая нормативность поведения, рефлексивность, экспрессивность.

Литература

1. Бородина, Н.А. Психологическая причинность аддитивного поведения личности: автореферат дис. … канд. психол. наук: 19.00.01 / Н.А. Бородина. - Новосибирск, - 2005. - 28 с.

2. Войскунский, А.Е. Перспективы становления психологии Интернета // Психологический журнал. - 2013. - Т. 34, № 3. - С. 110-118.

3. Дмитриев, К.Г. Психологические детерминанты интернет-зависимости в юношеском возрасте: автореферат дис. … канд. психол. наук: 19.00.01 / К.Г. Дмитриев. - М., 2013. - 22 с.

4. Дмитриева, Н.В. Аддитивная идентичность виртуально-зависимой личности: Монография / Н.В. Дмитриева, О.В. Дубровина. - Новосибирск: Издательство НГПУ, 2010. - 248 с.

5. Козлова, Л.И. Личностные характеристики пользователей сети интернет, склонных к зависимости от многопользовательских ролевых онлайн-игр / Л.И. Козлова, М.Г. Чухрова // Мир науки, культуры и образования. - 2012. - № 3 (34). - С. 193-195.

6. Малыгин, В.Л. Интернет-зависимое поведение: биологические, психологические и социальные факторы риска формирования у подростков / В.Л. Малыгин, Ю.А. Мерькурьева и др. // Психолого-педагогические технологии. Профилактика зависимостей. - 2015. - № 4. - С. 61-65.

7. Малыгин, В.Л. Интернет-зависимое поведение. Критерии и методы диагностики: учеб. пособие / В.Л. Малыгин, К.Л. Феликсов, А.С. Искандирова и др. - М. МГСМУ, 2011 - 32 с.

8. Омельченко, Н.В. Личностные особенности играющих в компьютерные игры: автореферат дис. … канд. психол. наук: 19.00.01 / Н.В. Омельченко. - Краснодар, - 2011. - 27 с.

9. Руководство по аддиктологии / под ред. проф. В.Д. Менделевича. СПб.: Речь, 2007. - 768 с.

10. Chen, Qiang. Comparison of the personality and other psychological factors of students with internet addiction who do and do not have associated social dysfunction / Qiang Chen, Xing QUAN, Huimin LU, Pei FEI, Ming LI // Shanghai Archives of Psychiatry. - 2015. - V. 27, № 1. - Р. 36-41.

11. MehwashMehroof, B.Sc. Online Gaming Addiction: The Role of Sensation Seeking, Self-Control, Neuroticism, Aggression, State Anxiety, and Trait Anxiety / MehwashMehroof, B.Sc., Mark D. Griffiths, Ph.D. // Cyberpsychology, behavior, and social networking. - 2010. - V. 13, № 3. - Р. 313-316.

12. Mike, Z. Yao. The Influence of Personality, Parental Behaviors, and Self-Esteem on Internet Addiction: A Study of Chinese College Students / Mike Z. Yao, Jing He, Deborah M. Ko, Kaichung Pang // Cyberpsychology, behavior, and social networking. - 2014. - V. 17, № 2. - Р. 104-110.

13. Amnon Jacob SuissaNancy, M. Petry. An international consensus for assessing internet gaming disorder using the new DSM-5 approach/ Nancy M. Petry, Florian Rehbein, Douglas A. Gentile et al. // Society for the Study of Addiction. - 2014. - Addiction, 109. - P. 1399-1406.

Размещено на Allbest.ru