Questionnaire on Assessing Individual Vulnerability to Cyberbullying: Development and Preliminary Validation

Cover Page

Cite item

Abstract

Cyberbullying is manifested in repeated deliberate acts of aggression by one or more persons who use electronic means of communication to attack a victim who cannot defend him- or herself. Cyberbullying is a form of violence through harassment, insults, bullying, humiliation or intimidation carried out using the Internet, mobile phones and other electronic devices. Cyberbullying is widespread and causes severe harm to its victims, having a negative impact on their mental and physical health. The purpose of this study is to develop a reliable and valid questionnaire on assessing individual vulnerability to cyberbullying. The article constructs such a questionnaire and proves that it meets the standard reliability criteria: internal consistency, homogeneity and retest reliability. It is shown that the questionnaire is valid and satisfies the key validity criteria: validation in the process of designing the questionnaire, substantive, constructive and convergent validity. The questionnaire is standardised, the norms for young men and women are given, presented in average values and standard deviations. The theoretical basis of the study is the model of manipulative influence (which includes cyberbullying) and the psychological mechanism of cyberbullying described by this model. Confirmatory factor analysis showed that the model of the presented questionnaire has good indicators of reliability and statistical consistency. The experimental part of the study involved 307 young men and women at the ages from 17 to 21 years old - students of medical colleges and cadets of the University of the Ministry of Emergencies. The study included two stages of psychodiagnostics of the subjects carried out with an interval of two months. The states of individuals vulnerable to cyberbullying, identified using the questionnaire, are consistent with the results obtained in previous studies. The proposed questionnaire makes it possible to warn an individual about the existing or threatening danger of becoming a victim of cyberbullying. The questionnaire can stimulate the study of cyberbullying in the Russian-speaking society and, in particular, in cross-cultural studies.

Full Text

Введение Стремительное массированное внедрение информационных технологий во все сферы жизни общества приводит к появлению новых вызовов, с которыми человек ранее не сталкивался. Одним из таких вызовов стал кибербуллинг - многократные преднамеренные агрессивные действия одного или нескольких лиц, использующих электронные средства связи для агрессии против жертвы, которая не может защититься (Smith et al., 2006). Кибербуллинг - это вид насилия посредством издевательств, оскорблений, травли, унижения, запугивания, осуществляемых с помощью интернета, мобильных телефонов и других электронных устройств. (Используемые далее термины кибербуллинг и кибериздевательства мы рассматриваем как синонимы.) «Показатели распространения кибериздевательств в разных странах различаются. По одним оценкам, в школьные годы издеваются над 10-20 % молодых людей, а от 5 до 15 % подростков сами издеваются над другими. При этом многие дети, которые подвергаются издевательствам, испытывают повторную и устойчивую виктимизацию в последующем» (Gini, Espelage, 2014. P. 545). «В России 10 % детей и 9 % родителей указали, что дети были жертвами кибербуллинга. Это превышает данные по странам Европы, где по 6 % детей и родителей свидетельствовали о кибербуллинге» (Солдатова и др., 2012. C. 105). Первые попытки исследовать явление кибербуллинга в Беларуси выявили схожую картину: «20 % участников выступали в роли жертвы, 14 % - в качестве агрессора, а 6 % - в роли свидетеля травли» (Белковец, 2016. C. 48). О распространенности кибербулинга в русскоязычном сегменте интернета, его негативных последствиях для детей и подростков, необходимости пристального изучения и разработки мер профилактики свидетельствуют многочисленные публикации последних лет (Бочавер и др., 2019; Марченко, Маховская, 2018; Солдатова, Ярмина, 2019; Струков и др., 2018; Хломов и др., 2019 и др.). Есть множество других свидетельств распространенности кибербуллинга (Шейнов, 2019а). В проведенном нами ранее аналитическом обзоре исследований кибербуллинга показано, что «кибериздевательства причиняют его жертвам значительный вред, положительно коррелируют с интернет-зависимостью, тревожностью, депрессией, неудовлетворенностью жизнью» (Шейнов, 2019а. С. 77). В обзоре охарактеризовано множество предикторов кибербуллинга, которые мы далее используем при конструировании опросника. Кибербуллинг приводит к виктимизации, при этом исследователями установлено, что «виктимизация детей, подростков и взрослых порождает отрицательные эмоциональные состояния - депрессию, тревогу, уныние, страх, дистресс, гнев, отрицательную аффективность, самообвинение, низкую самооценку и посттравматический стресс» (Шейнов, 2019б. С. 94). Выявлена и обратная связь: «виктимизацию с большой вероятностью предсказывают низкий уровень удовлетворенности жизнью, низкая самооценка индивида, его депрессивные симптомы, тревожность, отрицательная аффективность» (Шейнов, 2019в. С. 154). Представленные данные о распространенности кибербуллинга и его негативных последствиях приводят к необходимости разработки средства защиты от кибериздевательств. Первым средством защиты от любой опасности является информирование об имеющейся угрозе ее потенциальных жертв («предупрежден - значит вооружен»). В случае опасности кибербуллинга эффективным средством такой защиты может стать опросник, количественно оценивающий степень незащищенности индивида от кибербуллинга и позволяющий тем самым предупреждать индивидов об имеющей место или грозящей им опасности стать жертвой кибериздевательств. В соответствии с выполняемой функции защиты, его можно назвать опросником «незащищенности индивида от кибербуллинга» (НК). Более детальное обоснование этого термина приведено нами далее в части работы, посвященной описанию теоретических предпосылок исследования. Исходя из сказанного, цель данного исследования мы видим в разработке надежного и валидного опросника «Оценка степени незащищенности от кибербуллинга». Теоретические предпосылки исследования Целью кибербуллинга является нанесение психологической травмы жертве кибериздевательства, поэтому данное психологическое воздействие правомерно отнести к числу манипулятивных. Психологический механизм воздействия кибербуллингом описывается общей моделью манипулятивного воздействия (Шейнов, 2009. С. 39-40). В случае кибербуллинга модель манипулятивного воздействия реализуется следующим образом: 1) сбор информации о потенциальной жертве, который производится при непосредственных контактах и/или через социальные сети; 2) вовлечение в контакт, происходящее в тот момент, когда адресат открывает свой аккаунт, почту; 3) фоновым фактором при этом служит безнаказанность, анонимность нападающего и незащищенность жертвы от этого нападения; 4) мишени воздействия - предикторы кибербуллинга, побуждение - к депрессии, тревожности, стрессу и т. п., вплоть до суицида. Мишени воздействия - главное звено в модели любой манипуляции, поэтому в качестве заданий опросника целесообразно использовать предикторы кибербуллинга, выявленные в экспериментальных исследованиях. Кибербуллинг - разновидность манипулятивного воздействия, суть которой составляет издевательство, наносящее психологическую травму жертве. В научную практику введен термин «незащищенность от манипуляций», разработан опросник «Оценка степени незащищенности индивида от манипулятивных воздействий» (Шейнов, 2012). Активное внедрение термина «незащищенность от манипуляций» в научный оборот подтверждают двадцать восемь цитирований в РИНЦ работы, в названии которой присутствует этот термин, а также публикация ряда статей об этом конструкте. Процедура и методы исследования Методики. Интернет-зависимость количественно оценивалась известным тестом Кимберли - Янг (Young, 1999). Уровень тревожности и депрессии определялся 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 (Госпитальная шкала.., 2002). Удовлетворенность жизнью измерялась с помощью опросника, предложенного E. Diener, R.A. Emmons, R.J. Larsen и S. Griffin, переведенного на русский язык, адаптированного и валидизированного Е.Н. Осиным и Д.А. Леонтьевым (Осин, Леонтьев, 2008). Процедура исследования. Поскольку кибербуллинг сегодня представляет наибольшую угрозу для молодежи, для эмпирической части опросника были отобраны юноши и девушки в возрасте от 17 лет до 21 года - учащиеся Пинского и Слонимского медицинских колледжей, а также курсанты Университета гражданской защиты МЧС - всего 307 испытуемых, в том числе 175 девушек и 132 юноши. С ними была дважды проведена психодиагностика с интервалом в два месяца. Перед тестированием испытуемым зачитывалась инструкция, мотивирующая на участие в исследовании и серьезное отношение к нему. Тестирование было добровольным, оно происходило во время еженедельных встреч студентов с кураторами групп. В первых группах было несколько отказавшихся от тестирования. Однако, услышав от одногруппников, что те «узнали о себе нечто интересное и полезное и хотят продолжить участие», эти студенты пришли на тестирование другой группы. Для ознакомления участников с результатом и для повторного тестирования было необходимо, чтобы они сохранили свои шифры, полученные при первом тестировании. Поэтому, принимая заполненные бланки ответов, мы проверяли, записал ли испытуемый свой шифр и дату звонка. Чтобы участники не забыли о дате звонка, накануне в группах были сделаны соответствующие объявления. Благодаря этим мерам значительная часть испытуемых (292) прошла и второй этап (ретест) под своими шифрами. Таким образом, в двух этапах тестирования было осуществлено 599 актов психодиагностики. Для достоверности получаемых сведений и обеспечения массового тестирования очень важно было акцентировать внимание на его анонимности. Поэтому свой результат испытуемые получали, не представляясь, назвав только свой шифр, одним из двух способов (по выбору): 1) по телефону в назначенный день; 2) обратившись к психологу (который помогал нам). После этого испытуемые могли лично побеседовать с психологом. Подавляющее большинство использовали первый вариант, после которого многие обращались к психологу - и не только по поводу результатов тестирования. Статистический анализ осуществлялся с помощью пакета SPSS 20, а также пакета jamovi на базе R. Принят уровень значимости p = 0,05. Конструирование опросника Обзор имеющегося инструментария. Нам представляется логичным начать с анализа уже готовых опросников, тем более что за рубежом для изучения проблемы кибербуллинга уже разработан ряд подобных инструментов. Рассмотрим имеющиеся опросники. Опросник кибербуллинга (Smith et al., 2006) позволяет определить наиболее и наименее распространенные формы кибертравли как в школе, так и вне ее. Аналогичную цель преследуют опросник Cyberbullying Questionnaire, CBQ (Calvete et al., 2010) и опросник Европейского проекта по вмешательству в кибербуллинг (European Cyberbullying Intervention Project Questionnaire, ECIPQ), фиксирующие различные типы поведения при кибербуллинге (Del Rey et al., 2015). Ряд опросников измеряет участие респондентов в кибербуллинге в качестве жертв, агрессоров, свидетелей (Menesini et al., 2011; González-Cabrera et al., 2019). Различные версии шкалы CABS выявляют домогательства, оскорбления, вторжения в личную жизнь, кражу личных данных и социальную изоляцию (Wong et al., 2018; Buelga, Pons, 2012; Buelga et al., 2015). Шкала подростковой киберагрессии (CYB-AGS) является обновленной версией аналогичной шкалы CYB-AG (Buelga et al., 2020). Применяются также опросник школьного насилия (Little et al., 2003), двумерный опросник CBVEQ-G (Antoniadou et al., 2016), двухфакторная шкала CYB-VICS (Buelga et al., 2019) и др. Подавляющее число опросников разработано для подростков. Вместе с тем имеются и опросники, ориентированные на взрослых: Negative Acts Questionnaire (NAQ-R) - модифицированная версия пересмотренного NAQ (Privitera, Campbell, 2009). Для оценки распространенности кибербуллинга в трудовой жизни предложен опросник CBQ-S, являющийся укороченной версией опросника CBQ (Jönsson et al., 2017). Опросник «Злоупотребления киберзнакомством» (CDAQ) выявляет агрессивные действия в отношении партнеров по романтическим отношениям (Borrajo et al., 2015). Опросник «Как справиться с кибербуллингом» (CWCBQ) нацелен на понимание возможностей справиться с опытом кибервиктимизации (Sticca et al., 2015). Общим для всех этих опросников является то, что все они представляют собой самоотчеты респондентов о степени их участия в кибербуллинге в качестве жертв, агрессоров, агрессоров-жертв (являющихся жертвами агрессии от одних и агрессорами для других) или свидетелей кибербуллинга с указанием, какими конкретно способами он осуществлялся. Эти опросники дали исследователям массу информации для изучения данного феномена, помогли обнаружить множество предикторов кибербуллинга (их мы используем в процессе разработки авторского опросника). Однако указанные опросники не приспособлены к решению поставленной нами задачи - предупредить испытуемых о возможной опасности стать жертвой кибербуллинга. Ведь кроме тех, кто в представленных опросниках признается в причастности к кибербуллингу, существует еще бо́льшая группа лиц, которые пока не задеты этим злом, но могут находиться в зоне риска. Этой группе респондентов такие опросники не только не принесут пользу, но могут навредить, успокоив, что «уж у них-то все в порядке». Поэтому для решения проблемы незащищенности от кибербуллинга необходимо разработать опросник иного типа. Относительно желаемых отличий от рассмотренных опросников можно привести следующие соображения. В перечисленных опросниках ставятся прямолинейные вопросы к респондентам, которым предлагается «свидетельствовать против себя», отвечая на вопросы о переносимых ими унижениях и страданиях или об их собственных неблаговидных действиях в отношении других. И то, и другое многие предпочитают скрывать, о чем свидетельствует появление «Перечня внешних признаков кибербуллинга» (Hinduja, Patchin, 2014). Поскольку никакой пользы непосредственно для себя обследуемые не видят, а многие вопросы вызывают у них неприятные чувства, то это может снизить желание участвовать в исследовании и правдивость ответов. Легче заинтересовать испытуемых и в том, и в другом, если избежать неприятных вопросов и, инструктируя, рассказать о пользе, которую им принесет психодиагностика, указать на то, что эта польза будет тем существеннее, чем точнее будут их ответы. Практика психодиагностики показывает, что качество ответов в этом случае наилучшее. Отсюда следует первое требование к создаваемому опроснику - его нацеленность на непосредственную пользу для испытуемого, чтобы информация о результате тестирования, подкрепленная соответствующей рекомендацией психолога, приносила реальную пользу. В случае кибербуллинга это тем более важно, поскольку речь идет о явлении, угрожающем благополучию, здоровью, а то и жизни (в случае возможного суицида) человека. Большей объективности психодиагностики посредством такого опросника будет способствовать и то, что в нем вопросы формулируются не только щадящим образом, но и завуалированно: так, что испытуемый не знает, что у него действительно измеряют. Как видим, ни в отечественных, ни в зарубежных источниках не удалось обнаружить опросника, подходящим образом оценивающего степень незащищенности индивидов от кибербуллинга. Поэтому мы были ориентированы на создание оригинального опросника, отвечающего сформулированным требованиям. Отбор заданий для опросника. В соответствии с теоретической моделью исследования формулировка заданий опросника должна отражать предикторы кибербуллинга, роль которых как его предпосылок, предсказателей была установлена и подтверждена не в одном исследовании. В обзоре исследований предикторов кибериздевательств, выполненном Лян Чен, Ширли С Хо и Май О Лвин (2017), выявлено 16 предсказателей кибериздевательств и последующей виктимизации. Проанализирована сила воздействия этих предсказателей путем метаанализа 81 эмпирического исследования, которые представляли собой общую выборку из 99 741 участника и дали 259 независимых корреляций. Полученные результаты показали, что основными факторами, способствующими кибериздевательствам, являются рискованное использование информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), общительность, большое число друзей в Cети, нарушения моральных принципов и социальных норм, депрессия и традиционные издевательства (Chen et al., 2017). Результаты исследования В. Пелучетте и соавторов (2015) показывают, что открытость, общительность, публикация нескромного или негативного контента, наличие друзей в Сети, которые публикуют такой контент, и общее количество друзей в Сети были сильными предсказателями кибервиктимизации (Peluchette et al., 2015). Исследования также показали, что: 1) интернет-зависимость предсказывает киберагрессию; 2) между предикторами школьного издевательства и конкретными переменными виртуальной среды, которые предсказывают кибериздевательства, существуют множественные связи; 3) школьный климат является важным предсказателем кибериздевательств; 4) отсутствие контроля над личной информацией в интернете предсказывает кибербуллинг; 5) факторы риска, связанные с традиционными издевательствами, также предсказывают кибериздевательства (Casas et al., 2013). Согласно результатам исследования Ф. Мишна и его коллег (2012), школьники, вовлеченные в кибериздевательство, чаще сообщали о насилии в отношении сверстников, которые больше времени использовали компьютеры и давали свой пароль друзьям (Mishna et al., 2012). Исследование Йохана ван Вилсема показало, что активные онлайн-покупатели и участники онлайн-форумов подвергаются значительно более высокому риску виктимизации (Wilsem, 2013). Исследование Катарины Катцер, Детлеф Фетченхауэр и Фрэнка Белшак (2009) выявило прочную связь между виктимизацией в школе и виктимизацией в интернет-чатах. «Школьные жертвы» значительно чаще становятся жертвами чата. При этом предсказателями виктимизации и посредством чатов, и при непосредственных контактах в школе являются отношения между детьми и родителями (Katzer et al., 2009). Предикторами кибербуллинга являются также тревожность, депрессия, низкий уровень удовлетворенности жизнью (Шейнов, 2019а, в). Таким образом, в указанных работах представлено 18 предикторов кибербуллинга: использование информационно-коммуникационных технологий, интернет-зависимость, общительность, открытость, большое число друзей в Сети, нарушения моральных принципов и социальных норм, депрессия, тревожность, традиционные издевательства, публикация нескромного или негативного контента, наличие друзей в интернете, которые публикуют такой контент, большее время пользования компьютером, сообщение своего пароля друзьям, активность в онлайн-покупках, участие в онлайн-форумах, виктимизация в школе, напряженные отношения между детьми и родителями, отсутствие контроля со стороны родителей. Обнаруженные предикторы использованы нами: 1) для формулирования заданий опросника незащищенности от кибербуллинга; 2) для проверки его валидности. Для формулировки заданий использованы те предикторы, которые можно отразить в первом и втором заданиях, а другие (депрессия, тревожность, интернет-зависимость и неудовлетворенность жизнью) использованы для проверки конструктной валидности опросника. Всего в первоначальную версию опросника НК включено 22 задания (см. Приложение), отображающих 15 предикторов из числа вышеперечисленных (ряд предикторов представлен не одним заданием). Отобранные задания соответствуют предикторам, характеризующим: 1) особенности поведения индивида в Сети - задания 1-11 опросника; 2) взаимодействие испытуемого с окружением - задания 12-15; 3) личные качества испытуемого - задания 16-19; 4) личный опыт участия в кибербуллинге - задания 20-22. Критерием включения заданий в окончательную версию опросника является их дискриминативность, то есть «измерение каждым из них тех же личностных особенностей, что и другие, предназначенные для этого задания. Для определения дискриминативности заданий используется коэффициент корреляции каждого задания с общим баллом всего теста. Чем выше коэффициент корреляции, тем выше дискриминативность заданий, тем лучше задание. Это основной критерий» (Бурлачук, 2010. С. 174). Как показывает табл. 1, корреляции Кендалла всех 22 заданий опросника оказались положительными, статистически значимыми и находящимися в пределах от r = 0,118, p = 0,038 до r = 0,734, p ≤ 0,001. Иными словами, дискриминативность заданий оказалась высокой. Несколько меньшие корреляции заданий 2 («Сколько у Вас друзей в Сети?») и 19 («Вы общительный человек?»). Эти задания оставлены в опроснике потому, что в ряде работ они отнесены к числу «сильных предсказателей кибервиктимизации» (Chen et al., 2017. P. 1194; Peluchette et al., 2015. P. 424). Критерий ранговой корреляция Кендалла выбран в связи с тем, что ряд изучаемых переменных имеет распределение, отличное от нормального, и, кроме того, выявляемые связи могут быть нелинейными. Таблица 1 Корреляции Кендалла между показателями пунктов опросника и его суммарным показателем (N = 307) [Table 1. Correlations between the indicators of the questionnaire items and the total indicator (N = 307)] Пункт опросника 1 2 3 4 5 6 7 8 Корреляции 0,295** 0,118* 0,287** 0,240** 0,249** 0,337** 0,227** 0,469** Пункт опросника 9 10 11 12 13 14 15 16 Корреляции 0,383** 0,271** 0,350** 0,215** 0,434** 0,366** 0,368** 0,291** Пункт опросника 17 18 19 20 21 22 Корреляции 0,209** 0,237** 0,177** 0,560** 0,603** 0,734** Примечание. Обозначения в таблицах здесь и далее: * - p ≤ 0,05, ** - p ≤ 0,01. Процесс отбора заданий в окончательную версию опросника и определения правильности выделения набора факторов мы проверили посредством конфирматорного факторного анализа. Проверка проводилась на тестовых данных с группировкой заданий по четырем факторам, ранее сформированным по их направленности: 1) особенности поведения индивида в Сети (задания 1-11); 2) взаимодействие испытуемого с окружением (задания 12-15); 3) личные качества испытуемого (задания 16-19); 4) личный опыт участия в кибербулинге (задания 20-22). Результаты конфирматорного факторного анализа представлены в табл. 2 и в Примечании. Таблица 2 Результаты конфирматорного факторного анализа [Table 2. Results of confirmatory factor analysis] Фактор Факторная нагрузка по значениям Минимум Максимум 1 0,920 0,940 2 0,805 0,829 3 0,785 0,856 4 0,719 0,856 Примечание. Показатели факторной ковариации находятся в интервале между 0,083 и 0,090. RMSEA c 90 % доверительным интервалом = [0, 58-0, 62]. Данные, представленные в табл. 2, позволяют сформулировать следующие выводы по конфирматорному факторному анализу: 1) в данной факторной модели все факторные нагрузки выше 0,7, что означает «очень хорошее» включение заданий в факторы и распределение нагрузки (охват модели). Отметим, что для психологических тестов принято считать «неприемлемым» лишь значения, меньшие 0,3; 2) значения факторной ковариации ниже 0,09 можно трактовать как «очень хорошо», так как выбранные факторы имеют очень низкие линейные зависимости и выбранная система стремится к ортогонализации. Это говорит об «очень хорошем» выборе состава факторов и включении свойств. Одним из основных показателей, указывающих на приемлемость проведения факторного анализа, является тест сферичности Бартлетта. Тест Бартлетта на использованных данных с учетом описанных факторов показал значение p = 0,00… (до 15 знаков после запятой). Следовательно, использованные эмпирические данные приемлемы для проведения факторного анализа, а значения свойств стремятся к нормальному распределению при росте выборки, что является одним из статистических требований к психологическим тестам и говорит о его статистической корректности. О правомерности применения факторного анализа и достоверности полученных выводов свидетельствует также полученное значение 0,65 критерия адекватности выборки Кайзера - Мейера - Олкина, которое означает, что результат подобного анализа можно рассматривать как статистически достоверный, поскольку для психологических тестов принято считать степень пригодности: при значении ниже 0,5 - «сомнительной», при значении выше 0,5 - «приемлемой», при значении выше 0,6 - «хорошей» (Cerny, Kaiser, 1977). В соответствии с результатами данного исследования можно утверждать, что представленная модель опросника имеет хорошие показатели достоверности и статистической согласованности. Таким образом, отобранные по литературным данным 22 задания вошли и в окончательную версию опросника (см. Приложение). Этот факт также служит признаком качественности исследований, составивших экспериментальную основу данной разработки. Проверка надежности опросника Проверка надежности опросника была проведена по следующим критериям: 1) внутренняя согласованность; 2) однородность; 3) ретестовая надежность (Анастази, Урбина, 2009. С. 150-151; Бурлачук, 2010. С. 176-177). Мерой внутренней согласованности и однородности является α Кронбаха. Для матрицы ответов 307 испытуемых на 22 задания теста она оказалась равной 0,786, что свидетельствует о приемлемой внутренней согласованности и однородности опросника. Ретестовая надежность проверена повторным тестированием с интервалом в два месяца 292 испытуемых: учащихся Слонимского государственного медицинского колледжа (98 участников), Пинского государственного медицинского колледжа (97 участников) и курсантов Университета гражданской защиты МЧС (97 участников). Коэффициенты корреляции с первым тестированием показали значения 0,839, 0,857 и 0,882 соответственно. Эти результаты свидетельствуют о «хорошей ретестовой надежности» опросника (Бурлачук, 2010. С. 176). Таким образом, исследование показало удовлетворительную согласованность и хорошую надежность опросника. Проверка валидности опросника Проверка валидности опросника проведена нами по ключевым критериям валидности: валидизации в процессе конструирования теста и содержательной, конструктной, конвергентной валидности (Анастази, Урбина, 2009; Бурлачук, 2010; Бурлачук, Морозов, 2004). Валидизация в процессе конструирования опросника. Мы исходили из следующей установки: «валидность теста создается постепенно, начиная с первого шага его разработки» (Анастази, Урбина, 2009. С. 160). Именно этому посвящены предыдущие разделы статьи «Теоретические предпосылки исследования» и «Отбор заданий для опросника», в которых были охарактеризованы процедуры отбора и проверки заданий опросника, непосредственно связанные с незащищенностью от кибербуллинга - его предикторами, обнаруженными в исследованиях. Содержательная (внутренняя) валидность обеспечивается отбором в качестве стимульного материала ситуаций, напрямую связанных с поведением испытуемых, их установками и чертами характера, способствующими кибербуллингу, скомпонованных в четыре группы предикторов: 1) особенности поведения испытуемого в Сети; 2) его взаимодействие с окружением; 3) личные качества испытуемого; 4) его опыт участия в буллинге. Конструктная валидность включает как уже рассмотренные типы валидности, так и проверяемую далее конвергентную валидность. Конвергентная валидность означает, что опросник должен иметь «высокие корреляции с другими переменными, с которыми он должен коррелировать, исходя из теоретических предположений» (Анастази, Урбина, 2009. С. 151). Понятно, что опросник должен положительно коррелировать с предикторами кибербуллинга. Данные табл. 3 показывают наличие значимых положительных корреляций опросника с 15 представленными выше предикторами кибербуллинга. К предикторам кибербуллинга относятся также интернет-зависимость (Casas et al., 2013; Шейнов, 2019а), депрессия, тревожность и низкий уровень удовлетворенности жизнью (Chen et al., 2017; Шейнов, 2019в). Данные предикторы не представлены в опроснике ввиду того, что их диагностику невозможно осуществить малым количеством заданий. Табл. 3 показывает, что для интернет-зависимости, тревожности и удовлетворенности жизнью значимы именно такие связи, а для депрессии - тенденция положительной связи. Депрессия, тревожность, интернет-зависимость и неудовлетворенность жизнью являются одновременно и предсказателями, и последствиями кибербуллинга (Шейнов, 2019а, б, в). В случае диагностирования испытуемых, уже ставших жертвами кибербуллинга, опросник должен коррелировать со свойствами, присущими этим жертвам. Данные табл. 3 демонстрируют, что в отношении интернет-зависимости, тревожности и удовлетворенности жизнью имеют место именно такие корреляции. Учитывая важность связи между интернет-зависимостью и кибербуллингом, нами проведено дополнительное изучение корреляции опросника с интернет-зависимостью. Оно осуществлялось на втором этапе исследования - через два месяца после первого, основной задачей этого этапа было повторное тестирование опросника (ретест). Таблица 3 Корреляции между показателями состояния испытуемых и показателем опросника [Table 3. Correlations between the states of the subjects and the questionnaire] Группы Интернет-зависимость Тревожность Депрессия Удовлетворенность жизнью Девушки 0,488** 0,288** 0,088 -0,151* Юноши 0,370* 0,523** 0,175 -0,179* Примечание. Интернет-зависимость количественно оценивалась тестом Кимберли - Янг, тревожность и депрессия - госпитальной шкалой тревоги и депрессии, удовлетворенность жизнью - опросником, адаптированным Е.Н. Осиным и Д.А. Леонтьевым. В этом этапе приняли участие 292 испытуемых: учащихся Слонимского государственного медицинского колледжа (98 участников), Пинского государственного медицинского колледжа (97 участников) и курсантов Университета гражданской защиты МЧС (97 участников). Для учащихся Слонимского государственного медицинского колледжа R = 0,445, p = 0,000; для учащихся Пинского государственного медицинского колледжа R = 0,543, p = 0 ,000; для сводной группы из 163 девушек R = 0,488, p = 0,000; для сводной группы из 129 юношей - учащихся колледжей и курсантов Университета МЧС R = 0,370, p = 0,037. Таким образом, можно констатировать, что опросник удовлетворяет ключевым критериям валидности, что свидетельствует о его валидности. Для предоставления возможности сравнивать показатели, получаемые конкретными испытуемыми по итогам тестирования, со средним показателем соответствующей группы произведена стандартизация опросника (Анасази, Урбина, 2009. С. 20-21; Бурлачук, 2010. С. 182-183). Стандартизация включает обязательные компоненты: инструкцию по тестированию (мотивирующую испытуемого на объективные ответы); набор заданий - бланковый стимульный материал (вопросы в электронном и распечатанном виде); стандартизованный бланк ответов (с вводимым шифром, обеспечивающим анонимность тестирования); таблицу преобразования «сырых» баллов и подсчета результата; способ интерпретации - нормы, позволяющие выразить отличие индивидуального результата от среднего в единицах стандартного отклонения (представлены в табл. 4). Таблица 4 Нормы опросника незащищенности от кибербуллинга [Table 4. Standardization of cyberbullying vulnerability questionnaire] Группы Среднее значение Стандартное отклонение Девушки 17,5 1,2 Юноши 18,47 4,6 Распределения ряда факторов, в сумме формирующих показатель опросника незащищенности от кибербуллинга, отличны от нормального, но их сумма имеет распределение, близкое к нормальному, что позволило вычислить стандартные отклонения результирующего показателя опросника. Поскольку на всех этапах исследования испытуемыми были юноши и девушки в возрасте от 17 лет до 21 года, то нормы, приведенные в табл. 4, относятся именно к этой категории. Критерием отнесения к высоким или низким значениям опросника является сравнение с его средним значением для соответствующего пола: превышение означает его высокий показатель, величина меньше среднего - низкий. Отклонение в ту или иную сторону измеряется единицами стандартного отклонения. Обсуждение результатов Результаты тестирования свидетельствуют о том, что формулировки вопросов в опроснике не вызвали ни отторжения, ни затруднений у испытуемых - никто из них не отказался и не обращался за разъяснениями по поводу их смысла (как это иногда происходит при тестировании). Использованная форма обратной связи с испытуемыми посредством анонимного общения по телефону показала свою эффективность (она была ранее опробована нами на тренингах и занятиях со слушателями групп повышения квалификации). Это лишний раз подтвердило, что обеспечение полной анонимности важно не только для согласия участвовать в исследовании, но и для достоверности ответов испытуемых. Достоверность опросника (в плане его защищенности от влияния на результат возможного стремления некоторых испытуемых изменить его в желательную для них сторону) была обеспечена тем, что испытуемым не были известны качества, которые у них диагностируют. Возможно, положительную роль в интересе к тестированию сыграло и то, что к молодым людям обратился профессор с просьбой помочь в исследовании. Следует также отметить, что тестирование происходило на еженедельном классном часе. На подобных мероприятиях кураторы обычно обсуждают с учащимися скучные вопросы посещаемости, успеваемости и поведения в общежитии, в то время как исследователем было предложено более интересное и (как обещано) полезное проведение времени. Положительную роль для последующего участия в тестировании сыграло то, что испытуемые, знакомясь с личным результатом тестирования, получали (вместе с оценкой степени их незащищенности от кибербуллинга) сведения и о том, какие из 22 факторов именно в их случае могут сделать их жертвами кибербуллинга, а также (подкрепленные цифрами) рекомендации психолога относительно того, как можно избавиться от опасных привычек. Убедительности этого воздействия на испытуемого способствовало личное участие последнего в получении результатов. Заключение: прикладные результаты исследования Психологи, работающие в учебных заведениях, где проводилось исследование, отметили увеличение интереса учащихся к самопознанию и использовали полученные результаты в профилактической работе. Руководство данных учебных заведений относит эту работу к воспитательной, поэтому поддержало инициативу психологов. Сама идея разработки опросника незащищенности от кибербуллинга возникла в процессе общения с работающими с молодежью психологами-практиками, с которыми мы регулярно проводим занятия в системе переподготовки и повышения квалификации. По роду своей деятельности в учебных заведениях эти психологи должны заниматься профилактикой негативных явлений среди учащихся. Но для этого нужен подходящий инструментарий, который и подготовлен в ответ на запрос практики. Опросник адресован именно таким профессиональным психологам. Их заинтересованность в нем проявилась, в частности, в том, что именно они помогли провести представляемое здесь исследование в своих (указанных выше) учебных заведениях. Опросник прошел апробацию, с его помощью психологами В.А. Карпиевичем, Н.В. Дятчик и Г.Н. Полховской, работающими в указанных учебных заведениях, проведено новое исследование и подготовлена статья «Незащищенность от кибербуллинга и интернет-зависимость: связи и свойства» (журнал «Социология», 2020, № 3 - находится в печати). Практическая значимость разработки опросника незащищенности от кибербуллинга подтверждена и руководителями трех указанных учебных заведений, на ряде курсов которых проводилась описанная работа: положительно оценен (психологам, которые проводили работу, объявлена благодарность) воспитательный эффект для учащихся, в частности, в разъяснении опасности, которую представляют чрезмерное увлечение интернетом и нарушение этических норм при пользовании им. Было получено приглашение продолжить исследования и на других курсах, где было проведено аналогичное исследование и с помощью опросника получены новые результаты по проблеме незащищенности от кибербуллинга (в частности, о ее связи с успеваемостью, самоэффективностью, самоконтролем, самоуважением). Эти результаты также используются в работе психологов с учащимися.

×

About the authors

Viktor P. Sheinov

Republican Institute of Higher Education

Author for correspondence.
Email: sheinov1@mail.ru

D.Sc. in Sociology, Full Professor, is Professor at the Department of Psychology and Pedagogical Excellence

15 Moskovskaya St, Minsk, 220001, Republic of Belarus

References

  1. Anastasi, A., & Urbina, S. (2002). Psychological Testing (7th ed.). Saint Petersburg: Piter Publ. (In Russ.)
  2. Antoniadou, N., Kokkinos, C.M., & Markos, A. (2016). Development, construct validation and measurement invariance of the Greek cyber-bullying/victimization experiences questionnaire (CBVEQ-G). Computers in Human Behavior, 65, 380–390. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.08.032
  3. Belkovec, O.S. (2016). The phenomenon of cyberbullying among teenagers on social media. Vescі BDPU. Seryya 1, (2), 46–49. (In Russ.)
  4. Bochaver, A.A., Dokuka, S.V., Sivak, E.V., & Smirnov, I.B. (2019). Internet use and depressive symptoms in adolescents: A review. Clinical Psychology and Special Education, 8(3), 1–18. http://doi.org/10.17759/psyclin.2019080301 (In Russ.)
  5. Borrajo, E., Gámez-Guadix, M., Pereda, N., & Calvete, E. (2015). The development and validation of the cyber dating abuse questionnaire among young couples. Computers in Human Behavior, 48, 358–365. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.01.063
  6. Buelga, S., & Pons, J. (2012). Agresiones entre Adolescentes a través del Teléfono Móvil y de Internet. Psychosocial Intervention, 91–101. https://doi.org/10.5093/in2012v21n1a2
  7. Buelga, S., Cava, M.J., Musitu, G., & Torralba, E. (2015). Cyberbullying aggressors among Spanish secondary education students: An exploratory study. Interactive Technology and Smart Education, 12(2), 100–115. https://doi.org/10.1108/itse-08-2014-0025
  8. Buelga, S., Martínez-Ferrer, B., Cava, M.J., & Ortega-Barón, J. (2019). Psychometric properties of the CYBVICS cyber-victimization scale and its relationship with psychosocial variables. Social Sciences, 8(1), 13. https://doi.org/10.3390/socsci8010013
  9. Buelga, S., Postigo, J., Martínez-Ferrer, B., Cava, M., & Ortega-Barón, J. (2020). Cyberbullying among adolescents: Psychometric properties of the CYB-AGS Cyber-Aggressor Scale. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(9), 3090. https://doi.org/10.3390/ijerph17093090
  10. Burlachuk, L.F. (2010). Psihodiagnostika. Saint Petersburg: Piter Publ. (In Russ.)
  11. Burlachuk, L.F., & Morozov, S.M. (2004). Spravochnik po Psihodiagnostike. Saint Petersburg: Piter Publ. (In Russ.)
  12. Calvete, E., Orue, I., Estévez, A., & Villardón, L. (2010). Cyberbullying in adolescents: Modalities and aggressors' profile. Computers in Human Behavior, 26(5), 1128–1135. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.03.017
  13. Casas, J.A., Rey, R.D., & Ortega-Ruiz, R. (2013). Bullying and cyberbullying: Convergent and divergent predictor variables. Computers in Human Behavior, 2(3), 580–587. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.11.015
  14. Cerny, B.A., & Kaiser, H.F. (1977). A study of a measure of sampling adequacy for factor-analytic correlation matrices. Multivariate Behavioral Research, 12(1), 43–47. https://doi.org/10.1207/s15327906mbr1201_3
  15. Chen, L., Ho, S., & Lwin, M.O. (2017). A meta-analysis of factors predicting cyberbullying perpetration and victimization: From the social cognitive and media effects approach. New Media & Society, 19(8), 1194–1213. https://doi.org/10.1177/1461444816634037
  16. Del Rey, R., Casas, J.A., Ortega-Ruiz, R., et al. (2015). Structural validation and cross-cultural robustness of the European Cyberbullying Intervention Project Questionnaire. Computers in Human Behavior, 50, 141–147. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.065
  17. Gini, G., & Espelage, D.L. (2014). Peer victimization. Cyberbullying and suicide risk in children and adolescents. JAMA, 312(5), 545–546. https://doi.org/10.1001/jama.2014.3212
  18. González-Cabrera, J.M., León-Mejía, A., Machimbarrena, J.M., Balea, A., & Calvete, E. (2019). Psychometric properties of the cyberbullying triangulation questionnaire: A prevalence analysis through seven roles. Scandinavian Journal of Psychology, 60(2), 160–168. https://doi.org/10.1111/sjop.12518
  19. HADS, Hospital Anxiety and Depression Scale. (2002). In A.N. Belova, & O.N. Shchepetova (Eds.), Shkaly, Testy i Oprosniki v Meditsinskoi Reabilitatsii (pp. 80–82). Moscow: Antidor Publ. (In Russ.)
  20. Hinduja, S., & Patchin, J.W. (2014). Cyberbullying: Identification, Prevention, & Response. Cyberbullying Research Center. Retrieved May 22, 2019, from https://cyberbullying.org/Cyberbullying-Identification-Prevention-Response-2018.pdf
  21. Jönsson, S., Muhonen, T., Cowen Forssell, R., & Bäckström, M. (2017). Assessing exposure to bullying through digital devices in working life: Two versions of a cyberbullying questionnaire (CBQ). Psychology, 8(3), 477–494. https://doi.org/10.4236/psych.2017.83030
  22. Katzer, C., Fetchenhauer, D., & Belschak, F. (2009). Cyberbullying: Who are the victims? A comparison of victimization in internet chatrooms and victimization in school. Journal of Media Psychology, 21(1), 25–36. https://doi.org/10.1027/1864-1105.21.1.25
  23. Khlomov, K.D., Davydov, D.G., & Bochaver, A.A. (2019). Cyberbullying in the experience of Russian teenagers. Psychology and Law, 9(2), 276–295. http://doi.org/10.17759/psylaw.2019090219 (In Russ.)
  24. Little, T.D., Henrich, C.C., Jones, S.M., & Hawley, P.H. (2003). Disentangling the “whys” from the “whats” of aggressive behavior. International Journal of Behavioral Development, 27(2), 122–130. https://doi.org/10.1080/01650250244000128
  25. Marchenko, F.O., & Makhovskaya, O.I. (2018). Psychology of network aggression (cyberbullying) during an epidemic of narcissism. Human Being: Image and Essence. Humanitarian Aspects, (4), 100–119. (In Russ.)
  26. Menesini, E., Nocentini, A., & Calussi, P. (2011). The measurement of cyberbullying: Dimensional structure and relative item severity and discrimination. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(5), 267–274. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0002
  27. Mishna, F., Khoury-Kassabri, M., Schwan, K., Wiener, J., Craig, W., Beran, T., Pepler, D., & Daciuk, J. (2016). The contribution of social support to children and adolescents' self-perception: The mediating role of bullying victimization. Children and Youth Services Review, 63, 120–127. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2016.02.013
  28. Osin, E.N., & Leontyev, D.A. (2008). Aprobatsiya russkoyazychnykh versii dvukh shkal ekspress-otsenki sub"ektivnogo blagopoluchiya. Proceedings of of the 3rd All-Russian Sociological Congress. Moscow: Institut sotsiologii RAN. Retrieved February 25, 2019, https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/folder/pjuun7fz60/direct/78753837.pdf (In Russ.)
  29. Peluchette, J.V., Karlb, K., Wood, Ch., & Williams, J. (2015). Cyberbullying victimization: Do victims’ personality and risky social network behaviors contribute to the problem? Computers in Human Behavior, 52, 424–435. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.06.028
  30. Perren, S., Dooley, J., Shaw, T., & Cross, D. (2010). Bullying in school and cyberspace: Associations with depressive symptoms in Swiss and Australian adolescents. Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health, 4(1), 28. https://doi.org/10.1186/1753-2000-4-28
  31. Privitera, C., & Campbell, M.A. (2009). Cyberbullying: The new face of workplace bullying? CyberPsychology & Behavior, 12(4), 395–400. https://doi.org/10.1089/cpb.2009.0025
  32. Schneider, S.K., O'Donnell, L., Stueve, A., & Coulter, R.W.S. (2012). Cyberbullying, School Bullying, and Psychological Distress: A Regional Census of High School Students. American Journal of Public Health, 102(1), 171–177. https://doi.org/10.2105/ajph.2011.300308
  33. Sheinov, V.P. (2011). Psikhologiya Manipulirovaniya (3rd edition). Moscow: AST Publ.; Minsk: Kharvest Publ. (In Russ.)
  34. Sheinov, V.P. (2012). Development of a questionnaire to assess the degree of vulnerability of the individual against manipulative influences. Voprosy Psikhologii, (4), 147–154. (In Russ).
  35. Sheinov, V.P. (2019а). Cyberbulling: Prerequisite and implications. Institute of Psychology Russian Academy of Sciences. Social and Economic Psychology, 4(2), 77–98. (In Russ.)
  36. Sheinov, V.P. (2019б). Victimization of mockeries’ victims as the source of their negative emotional states. Institute of Psychology Russian Academy of Sciences. Social and Economic Psychology, 4(1), 94–123. (In Russ.)
  37. Sheinov, V.P. (2019в). Intrapersonal predictors of victimization. Institute of Psychology Russian Academy of Sciences. Organizatsionnaya Psikhologiya i Psikhologiya Truda, 4(1), 154–182. (In Russ.)
  38. Smith, P., Mahdavi, J., Carvalho, M., & Tippett, N. (2006). An investigation
  39. into cyberbullying, its forms, awareness and impact, and the relationship
  40. between age and gender in cyberbullying. Retrieved June 14, 2020, from http://www.antibullyingalliance.org/ResearchEvaluationTeamResarchReport.htm
  41. Soldatova, G., Rasskazova, E., Zotova, E., Lebesheva, M., & Roggendorf, P. (2012).Children of Russia Online: Risks and Safety. Results of the international project EU Kids Online II in Russia. Retrieved July 3, 2017, from http://detionline.com/assets/files/helplineRussianKidsOnline_Final%20ReportRussian.pdf (In Russ.)
  42. Soldatova, G.U., & Yarmina, A.N. (2019). Cyberbullying: Features, role structure, parent-child relationships and coping strategies. National Psychological Journal, (3), 17–31. http://doi.org/10.11621/npj.2019.0303 (In Russ.)
  43. Sticca, F., Machmutow, K., Stauber, A., & Perren, S. (2015). The coping with Cyberbullying Questionnaire: Development of a new measure. Societies, 5(2), 515–536. https://doi.org/10.3390/soc5020515
  44. Strukov, V.S., Stefanovic, Yu., & Popova, L.G. (2018). Risk-analiz of kiberbulling fenomena in the events of social network VKontakte. Informatsiya i Bezopasnost', 21(3), 416–419. (In Russ.)
  45. Wilsem, J. (2013). ‘Bought it, but Never Got it’ Assessing Risk Factors for Online Consumer Fraud Victimization. European Sociological Review, 29(2), 168–178. https://doi.org/10.1093/esr/jcr053
  46. Wong, R.Y.M., Cheung, C.M.K., & Xiao, B. (2018). Does gender matter in cyberbullying perpetration? An empirical investigation. Computers in Human Behavior, 79, 247–257. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.022
  47. Young, K.S. (1999). Internet addiction: symptoms, evaluation and treatment. Innovations in Clinical Practice. A Source Book (vol. 17, pp. 19–31). Sarasota, FL: Professional Resource Press.

Copyright (c) 2020 Sheinov V.P.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies