Психология и право
2023. Том 13. № 1. С. 94–106
doi:10.17759/psylaw.2023130107
ISSN: 2222-5196 (online)
Личностные предикторы кибервиктимности и кибербуллинга в юношеском возрасте
Аннотация
В статье представлено эмпирическое исследование личностных предикторов кибервиктимности и кибербуллинга в юношеском возрасте. Отмечается дефицит отечественных исследований индивидуально-психологических предикторов, как кибервиктимности, так и киберагрессии. Для преодоления этого дефицита организовано эмпирическое исследование на выборке 220 студентов средних специальных и высших учебных заведений (возрастной диапазон — от 17 до 22 лет, средний возраст — 18,3). В выборке есть сильный гендерный уклон в сторону женского пола. У студентов с помощью адаптированной анкеты «Cyberbullying and Online Aggression Survey» (S. Hinduja, J.W. Patchin) измерялись показатели кибервиктимности и киберагрессивности. Для диагностики личностных черт использовалась русскоязычная версия опросника Big Five Inventory (BFI). В результате пошагового регрессионного анализа построено несколько достоверных моделей личностных черт, предсказывающих кибервиктимизацию и киберагрессию. Кибервиктимность предсказывают снижающаяся добросовестность (β = –0,197), увеличивающиеся открытость новому опыту (β = 0,148) и нейротизм (β = 0,145). Кибербуллинг предсказывают снижающаяся добросовестность (β = –0,227), доброжелательность (β = –0,178) и увеличивающаяся экстраверсия (β = 0,171). Обсуждается особая роль недостаточности добросовестности, единственной из личностных черт, оказывающей влияние сразу на оба феномена. Анализ личностных предикторов кибервиктимности на отечественной выборке студентов в целом показывает схожую картину с имеющимися зарубежными данными. На основе выявленных моделей можно выстраивать профилактические программы снижения кибербуллинга в юношеском возрасте.
Общая информация
Ключевые слова: кибербуллинг, личность, предикторы, юношеский возраст, добросовестность
Рубрика издания: Юридическая психология детства
Тип материала: научная статья
DOI: https://doi.org/10.17759/psylaw.2023130107
Финансирование. Исследование выполнено в рамках государственного задания № 07-00080-21-02 от 18.08.2021 г., номер реестровой записи № 730000Ф.99.1.
Получена: 23.12.2021
Принята в печать:
Для цитаты: Вихман А.А. Личностные предикторы кибервиктимности и кибербуллинга в юношеском возрасте [Электронный ресурс] // Психология и право. 2023. Том 13. № 1. С. 94–106. DOI: 10.17759/psylaw.2023130107
Полный текст
Введение
Интернет и современные электронные устройства расширили традиционные формы общения, сформировали новые способы и возможности социализации, но вместе с тем сделали возможными новые виды негативных взаимодействий между людьми, к которым относится особая форма травли — кибербуллинг, т. е. буллинг с применением электронных и интернет-технологий. Определение феномена кибербуллинга постоянно дополняется с расширением технических возможностей для коммуникации и появлением новых методов агрессии и издевательств в Интернете. Кибербуллинг можно рассматривать как продолжение традиционного буллинга, когда проблема издевательств просто переносится на новую территорию — территорию компьютерных технологий. Статья признанных авторитетов по теме кибербуллинга Самира Хиндуджа и Джастина Патчина, написанная ранее, так и называлась — «Хулиганы выходят за пределы школьного двора» [14]. Согласно этим авторам, кибербуллинг — это умышленное и повторяющееся причинение вреда другим лицам с использованием компьютеров, смартфонов и других электронных устройств [15]. Сравнивая это определение и определение традиционного буллинга, нетрудно заметить, что разница между ними представлена только в инструментах, используемых для реализации издевательств, а сущностные элементы феномена остаются неизменными (преднамеренность, нанесение вреда и повторяемость).
Вместе с тем следует учитывать, что у кибербуллинга есть специфические, свойственные только ему условия реализации. Кибербуллинг имеет как общие с буллингом, так и специфические свойства: повторение, анонимность, дистанционность, большое количество свидетелей. Кибербуллинг, в отличие от буллинга, имеет размытые границы отношений между жертвой и агрессором, жертва не может контролировать отношения и влиять на ситуацию развития агрессии [1; 2]. Эти аспекты учтены в определении кибербуллинга предложенном Каролиной Юдес: кибербуллинг — это враждебное и умышленное поведение, связанное с межличностным насилием, повторяющимся с течением времени и реализуемым с использованием коммуникационных технологий (чат или обмен мгновенными сообщениями, веб-сайты, онлайн игры и т. д.), против сверстников, не способных себя в полной мере защитить [20]. Кибербуллинг включает четыре основных компонента: а) умышленное агрессивное поведение; б) повторение; в) неравенство властных полномочий преступника и жертвы; д) использование компьютерных технологий [11]. Разнообразная типология кибербуллинга представлена множеством как прямых, так и косвенных форм агрессии: флейминг; домогательства; клевета и распространение слухов; перевоплощение в другое лицо; выманивание конфиденциальной информации и ее распространение; исключение человека из социальной сети или игрового сайта; хеппислепинг, cекстинг и стремление отомстить или намеренно смутить человека, разместив интимные фотографии или видео о нем без его согласия; психологический прессинг по признаку расы, инвалидности, пола, религии или сексуальной ориентации [1; 6; 8].
По различным эмпирическим данным и метаанализам, распространенность случаев кибербуллинга колеблется между 10 и 40% в выборках подростков и юношей [11]. Распространенность кибербуллинга сложно зафиксировать точно из-за обилия его форм, наличия гендерной, возрастной и культурной специфики и того, что нередко участники киберагрессии не воспринимают некоторые негативные формы поведения в Сети именно как кибербуллинг. Солдатова Г.У., анализируя всероссийское исследование распространенности киберагрессии в рамках Фонда развития интернета в 2013 г., сообщает о том, что каждый четвертый школьник (23%) так или иначе сталкивался с травлей и оскорблениями в Интернете [4]. Хломов К.Д. сообщает о том, что только 28,4% подростков сталкиваются с кибербуллингом и большая часть таких встреч происходит в пространстве социальных сетей [5]. В исследовании Реан А.А. сообщается о 26,2% старших школьников, имевших опыт кибержертвы, и 26,8% школьников, которые сами инициировали агрессивную коммуникацию в Интернете [3]. Можно предположить, что ситуация вынужденного дистанционного образования и другие последствия пандемии коронавируса COVID-2019 лишь увеличили этот и так не малый процент встречаемости. Вместе с учебным процессом в электронное пространство перешли и особенности коммуникации, модифицировались каналы обмена информации. Этот факт добавляет актуальности исследованиям предикторов кибербуллинга и поиску эффективных профилактических схем для борьбы с этим явлением. Согласно эмпирическим исследованиям, личностные ресурсы могут ограничить развитие как буллинга, так и кибербуллинга. Школьные психологи заинтересованы в определении личностных качеств учащихся, через которые можно корректировать агрессивное поведение в Интернете с помощью создания профилактических и развивающих программ.
За последнее десятилетие проведено много эмпирических исследований и выявлено много достоверных предикторов традиционного буллинга. В работах Д. Патчина и С. Хиндуды [14], Р. Ковальски [11], М. Ван Гила [19], Э. Мицопулу и Т. Джовазолии [13], Л. Чена, С. Хо и М.Лвина [8] и Ф. Башира [6] представлены метаанализы исследований предикторов буллинга. В качестве личностных предикторов буллинга наиболее изучены черты пятифакторной модели личности (Big Fife personality): экстраверсия, доброжелательность, добросовестность, нейротизм и открытость опыту.
М. Ван Гил в своем метаанализе связи черт Большой пятерки и традиционного буллинга указывает на то, что склонность к школьной агрессии устойчиво тесно связана с низкими баллами по шкале доброжелательности [19]; а метаанализ Э. Мицопулу и Т. Джовазолии показывает, что агрессия ассоциируется с низкими показателями по шкалам открытости опыту и добросовестности и с более высокими показателями по шкалам экстраверсии и нейротизма, хотя уровень достоверности последних из эффектов был небольшим [13].
Отмечается, что более низкий уровень доброжелательности и добросовестности и более высокий уровень нейротизма и экстраверсии были связаны как с агрессивностью, так и с виктимностью, а в целом, низкая доброжелательность и нейротизм оказались наиболее последовательными предикторами статуса, как школьного хулигана, так и его жертвы. Жертвы агрессии, обладающие низкой доброжелательностью, ведут себя эгоистично и в большей мере склонны защищать свои собственные интересы, но при этом демонстрируют слабую волю и низкую эмоциональную устойчивость [18].
Типичными психологическими чертами буллеров являются низкий уровень развития эмпатии, отсутствие умения разрешать конфликты социально приемлемыми способами, наличие акцентуаций по истероидному или эпилептоидному типу. В ситуации анонимного кибербуллинга мы можем наблюдать феномен «расторможенности», когда из-за физического расстояния между агрессором и жертвой жертва может говорить то, что обычно не сказала бы сверстнику лицом к лицу. Отсутствие непосредственного контакта и адекватной обратной эмоциональной реакции создает ситуацию безнаказанности и способствует подавлению сочувствия и чувства личной ответственности [1]. Феномен «расторможенности» подчеркивает специфику кибербуллинга и его личностных предикторов, в отличие от условий традиционного буллинга.
Есть эмпирические данные о том, что буллеры запугивают сверстников, так как считают, что их жертвы «сами не могут ладить с другими детьми», что приводит к повторной виктимизации и заставляет жертв яростней защищать себя, что, в свою очередь, еще раз отражается на общем дружелюбии [15]. Кроме того, дети к которым за сочувствием обращаются жертвы агрессии, усиливают их вторичную виктимизацию, избегая внимания со стороны пострадавших детей, чтобы не ассоциироваться с жертвой. Низкое дружелюбие жертв и их вторичная виктимизация приводят к тому, что жертвы часто становятся буллерами. В ситуации с кибербуллингом предполагается схожая картина: Д. Патчин и С. Хиндуджа отмечают, что кибервиктимизация является ключевым фактором киберагрессии.
Данных о связи киберагрессии и черт личности значительно меньше, что объясняется относительной новизной феномена кибербуллинга. Р. Фестл и Т. Квандт сообщают о связи кибербуллинга со сниженными показателями добросовестности, а также повышенными показателями экстраверсии на выборке школьников. Предикторами смешанной роли буллер/жертва были экстраверсия и доброжелательность. А для группы жертв достоверных предикторов не обнаружено [10]. Турецкая группа исследователей под руководством С. Челика на выборке студентов и учащихся очно и дистанционно обнаружила, что киберагрессивность наиболее тесно связана с нейротизмом и низкой добросовестностью, а режим обучения не провоцирует кибербуллинг [7]. В другом исследовании, выполненном группой ученых под руководством Дж. Пелучетте, обнаружена взаимосвязь виктимного рискованного поведения в социальной сети, экстраверсии и открытости опыту [16]. Схожие данные получены Н. Хоса: жертв онлайн-преследований отличает высокая эмоциональность и открытость опыту, а экстраверсия хорошо предсказывает частоту негативных событий в Интернете [12]. Можно заметить, что традиционный буллинг и кибербуллинг в части личностных предикторов имеют как общие черты (важность нейротизма и низкой доброcовестности), так и отличительные характеристики (важность экстраверсии и открытости новому опыту у кибержертв).
Вместе с тем необходимо констатировать факт недостаточной изученности кибербуллинга, отсутствия данных о личностных предикторах как киберагрессии, так и кибервиктимности на российских выборках студентов. Русский менталитет, поликультурная среда, особенности и реалии российской семейной и школьной среды, особенности отечественного киберпространства недостаточно изучены в связи с кибербуллингом. Если данные о распространенности кибербуллинга уже встречаются в отечественных исследованиях, то системные эмпирические исследования личностных предикторов кибербуллинга на выборках российских школьников и студентов все еще носят эпизодический и неполный характер. Учитывая дефицит и эпизодичность эмпирических данных, связь между кибербуллингом и личностным конструктом большой пятерки требует дальнейшего изучения, что и является основной научной проблемой данного исследования.
В соответствии с обозначенными выше эмпирическими данными [7; 10; 12; 16; 19] и сформулированной научной проблемой были предложены следующие гипотезы в рамках текущего исследования.
- Кибервиктимность на выборке студентов юношеского возраста связана с нейротизмом, открытостью новому опыту и экстраверсией.
- Киберагрессивность на выборке студентов юношеского возраста связана с добросовестностью, доброжелательностью и экстраверсией.
Организация исследования
Выборка
Выборку исследования составили 220 учащихся двух государственных университетов (направления: филология, психология, социальная педагогика), двух государственных колледжей (педагогика, транспорт) и одной общеобразовательной школы г. Перми. Средний возраст — 18,3 лет (SD=0,92), от 17 до 22 лет. В выборке есть сильный уклон по фактору пола (женщин — 157, мужчин — 43, не обозначили пол 20 человек). Исследование проводилось в групповой форме, в учебных аудиториях образовательных организаций.
Методики
Для диагностики кибервиктимности (шкала жертв) и киберагрессивности (шкала буллеров) использовался русскоязычный аналог анкеты С. Хиндуджа и Д. Патчина «Cyberbullying and Online Aggression Survey», состоящий из 38 вопросов, направленных на выявление опыта встреч респондентов с эпизодами кибербуллинга в роли свидетеля, жертвы и агрессора [15]. Предыдущее применение адаптированной анкеты на выборке русских школьников показало удовлетворительную надежность и согласованность (коэффициент Альфа Кронбаха: шкала виктимизации — 0,74, шкала оскорблений — 0,76). Для диагностики личностных черт использовалась русскоязычная версия опросника «Big Five Inventory» (переведена и адаптирована Щебетенко С.А., Калугиным А.Ю. и Мишкевич А.М. [17]). Опросник состоит из 60 вопросов и измеряет пять базовых черт личности, а также по три аспекта в рамках каждой черты. Базовые черты личности: экстраверсия, доброжелательность (склонность к согласию), добросовестность (контроль импульсивности), негативная эмоциональность (нейротизм) и открытость опыту. Аспекты базовых черт представлены шкалами: общительности, настойчивости, энергичности, сочувствия, уважительности, доверия, организованности, продуктивности, ответственности, тревожности, депрессивности, эмоциональной изменчивости, любознательности, эстетичности и творческого воображения.
Результаты исследования
По результатам анкетирования 35% учащихся (в основном студентки первых курсов университетов и старших курсов колледжей) имели опыт кибержертвы, а 7,7% из них повергались травле в последний месяц. Процент встречаемости опыта кибербуллера среди студентов вдвое меньше: только 18,6% имели опыт киберагрессии (табл. 1.)
Таблица 1
Процент встречаемости кибербуллинга среди студентов юношеского возраста (N=220)
|
|
Опыт кибервиктимности |
Опыт киберагрессии |
|
Часто |
10% |
8,4% |
|
Иногда |
25% |
10,2% |
|
Никогда |
65% |
81,4% |
|
Объем выборки |
220 |
215 |
Процент встречаемости кибервиктимности и кибербуллинга у российских студентов юношеского возраста выше, чем процент, обнаруженный в исследованиях отечественных авторов на выборках подростках [4; 5]. Кроме того, в отличие от сопоставимых процентов встречаемости опыта агрессора и жертвы в подростковом возрасте, в студенческой среде опыт кибержертвы в два раза более распространен, чем опыт кибербуллера.
Далее в исследовании были использованы методы описательной статистики и методы проверки нормальности распределения для двух основных шкал кибербуллинга (табл. 2).
Таблица 2
Описательная статистика шкал кибербуллинга
|
Показатель |
Шкала кибервиктимности |
Шкала киберагрессии |
|
Среднее значение |
6,37 |
1,97 |
|
Медиана |
5 |
1 |
|
Мода |
3 |
0 |
|
Минимальное значение |
0 |
0 |
|
Максимальное значение |
23 |
16 |
|
Стандартное отклонение (SD) |
4,60 |
2,93 |
|
W (критерий Шапиро—Уилка) |
0,9224; p<0,001 |
0,7107; p<0,001 |
Оценка нормальности распределения данных в шкалах кибербуллинга с помощью критерия Шапиро—Уилка выявила, что обе шкалы имеют высоко значимый (p<0,01) показатель W, что, в свою очередь, демонстрирует ситуацию отсутствия нормального распределения в ситуации с кибервиктимностью и киберагрессивностью (табл. 2). Этот факт предсказуем, так как при оценке кибербуллинга чаще всего мы встречаемся с отсутствием опыта этого явления у студентов.
Учитывая неравномерное гендерное распределение респондентов в исследуемой выборке, необходимо проанализировать возможные различия между группами девушек и юношей по ключевым шкалам кибербуллинга. В результате сравнения непараметрическим методом U-критерия Манна—Уитни для независимых выборок между девушками и юношами не выявлено достоверных различий в показателях кибервиктимности и киберагрессивности (табл. 3). Данный факт уменьшает влияние фактора гендерной неравномерности выборки, как источника нарушения валидности, на результаты исследования. Вместе с тем уровень значимости различия агрессивности в Сети между юношами и девушками близок к достоверному. Средние значения киберагрессивности у юношей заметно (но статистически незначимо) выше среднего значения у девушек. Данный факт требует дополнительного исследования на выровненной по фактору пола выборке.
Таблица 3
Различия в кибервиктимности и киберагрессивности между девушками и юношами
|
Шкала |
Девушки (среднее значение) |
Юноши (среднее значение) |
U |
p-level |
|
Кибервиктимность |
6,7 |
6,8 |
3144 |
0,644 |
|
Киберагрессивность |
1,9 |
2,6 |
2690 |
0,067 |
Далее, для изучения предсказательной силы личностных черт в отношении кибервиктимности и кибербуллинга на выборке девушек и юношей, был проведен пошаговый регрессионный анализ. В итоге были построены четыре достоверные модели: две предсказывали кибервиктимность, еще две — кибербуллинг. Две модели построены с использованием обобщенных черт личности, а две другие — с использованием аспектов этих обобщенных черт (табл. 4). Для всех анализов VIF был ниже 2,5, что говорит об отсутствии проблемы с мультиколлинеарностью.
В первой модели, объясняющей 9,3% дисперсии, добросовестность негативно (β = –0,197), а нейротизм (β = 0,145) и открытость опыту (β = 0,148) позитивно предсказывают кибервиктимизацию у студентов (R²=0,093; F(3,178)=6,06; p<0,01). Во второй модели, объясняющей 9,1% дисперсии, добросовестность (β = –0,227) и доброжелательность (β = –0,178) негативно, а экстраверсия (β = 0,171) позитивно предсказывают киберагрессию (R²=0,091; F(3,178)=5,94; p<0,01).
В отличие от предыдущих исследований, дизайн нашего исследования позволяет уточнить картину личностных предикторов кибербуллинга в терминах аспектов личностных черт. Таким образом, в третьей и четвертой модели в качестве независимых переменных (факторов) выступили 15 аспектов черт личности. С помощью пошагового исключения из модели были убраны эффекты со статистически недостоверным показателем β.
В итоге в третьей модели, предсказывающей кибервиктимность студентов, оставлены пять достоверных эффектов: энергичность (β = 0,313) и депрессивность (β = 0,271) с положительным влиянием, а ответственность (β = –0,199), организованность (β = –0,188) и общительность (β = –0,165) — с негативным влиянием. В целом, модель объясняет 17,3% дисперсии и имеет высокую пригодность.
Последняя, четвертая, модель, предсказывающая киберагрессивность среди студентов, включает себя три фактора: настойчивость (β = 0,157) с положительным влиянием, а уважительность (β = –0,203) и организованность (β = –0,158) с отрицательным влиянием. Стоит отдельно подчеркнуть, что в данной модели ключевым предиктором киберагрессии выступает низкая уважительность в сочетании с высокой настойчивостью.
Таблица 4
Регрессионные модели, предсказывающие киберагрессивность и кибервиктимность
|
Кибервиктимность |
Кибербуллинг |
|||||
|
|
Β |
p |
|
Β |
p |
|
|
Модель 1. R²=0,093; F(3,178)=6,06; p<0,01 |
Модель 2. R²=0,091; F(3,178)=5,94; p<0,01 |
|||||
|
Экстраверсия |
|
|
|
0,171 |
0,032 |
|
|
Доброжелательность |
|
|
|
–0,178 |
0,025 |
|
|
Добросовестность |
–0,197 |
0,011 |
|
–0,227 |
0,005 |
|
|
Нейротизм |
0,145 |
0,050 |
|
|
|
|
|
Открытость опыту |
0,148 |
0,043 |
|
|
|
|
|
Модель 3. R²=0,173; F(5,177)=7,44; p<0,01 |
Модель 4. R²=0,100; F(3,179)=6,64; p<0,01 |
|||||
|
Общительность |
–0,165 |
0,070 |
|
|
|
|
|
Настойчивость |
|
|
|
0,157 |
0,029 |
|
|
Энергичность |
0,313 |
0,003 |
|
|
|
|
|
Уважительность |
|
|
|
–0,203 |
0,007 |
|
|
Организованность |
–0,188 |
0,020 |
|
–0,158 |
0,034 |
|
|
Ответственность |
–0,199 |
0,014 |
|
|
|
|
|
Депрессивность |
0,271 |
0,003 |
|
|
|
|
Обсуждение
Недостаточность добросовестности наиболее сильно влияет как на кибервиктимность, так и на киберагрессивность, и это единственная из личностных черт, оказывающая влияние сразу на оба феномена, сближающая их. Также к предикторам кибервиктимности следует добавить нейротизм и открытость новому опыту. Новые данные свидетельствуют о внутриличностных противоречиях кибервиктимного респондента: сочетание энергичности и общительности, с одной стороны, и депрессивности — с другой.
Импульсивность, социальный антагонизм и склонность к сокращению социальной дистанции формируют зону риска для формирования агрессивности в Интернете. Личностные предикторы киберагрессии охватывают диссоциативные признаки (игнорирование социальных обязательств, прав и чувств других людей), дезингибирующие признаки (тенденция действовать импульсивно без учета последствий) в сочетании с признаками социальной активности. Характерным моментом прогностического профиля кибербуллеров является сочетание низкой доброжелательности и высокой экстраверсии. Ф. Тани предлагает объяснять это сочетание тем, что буллерам свойственно активное участие в высокоэнергичных деятельностях (спорт, игры), которые не требуют сотрудничества со своими сверстниками, а скорее предполагают открытое соперничество, демонстрацию силы [18]. Сочетание интенции к людям и одновременно интенции против людей создает почву для внутриличностного конфликта, который может усиливаться плохой организованностью кибербуллера. Вместе с тем этот конфликт может выступать как ресурсное место для изменений в рамках психологического консультирования.
Выявленные статистически достоверные личностные предикторы киберагрессивности на выборке российских студентов хорошо соотносятся с данными в похожем исследовании на выборке немецких студентов [10]. Так же, как и в обсуждаемом исследовании, Р. Фестлом и Т. Квандтом выявлена связь кибербуллинга с заниженными показателями по шкалам доброжелательности и добросовестности и с завышенными показателями по шкале экстраверсии. Таким образом, полученные эмпирические данные свидетельствуют о культурной универсальности киберагрессивности, по крайней мере в сравнении немецких и российских студентов.
Анализ личностных предикторов кибервиктимности на отечественной выборке студентов в целом показывает схожую картину с имеющимися зарубежными данными, но имеет и несколько важных добавлений. В исследованиях С. Челика [7] и Н. Хоса [12] к значимым личностным предикторам кибержертвы отнесены нейротизм (выраженная негативная аффективность), открытость новому опыту и экстраверсия. В нашем исследовании для жертв характерна негативная эмоциональность и открытость новому опыту при сильно сниженной добросовестности. Мы не обнаружили связи между кибервиктимностью и экстраверсией, зато получены эмпирические свидетельства о ведущей роли фактора добросовестности, как у жертв, так и у инициаторов киберагрессии. Так же, как и в ситуации с киберагрессией, импульсивность в поступках без учета последствий является наиболее значимым фактором, предсказывающим кибервиктимность. Студенты с комбинацией черт «высокий нейротизм и низкая добросовестность» могут испытывать сложности с регулированием своего поведения в конфликтных ситуациях. Данное сочетание создает особую уязвимость к виктимизации и может обострять возникающую агрессию кибербуллера.
Не стоит упускать из виду важность фактора «открытость новому опыту» для формирования кибервиктимностии. Нацеленность на новый опыт, в том числе и в пространстве Интернета, может выступать как важный личностный ресурс, поддерживающий профилактику кибервиктимности, если направленность этого опыта будет смещена в сторону интернет-компетентности, продуктивности и цифровой социализации.
Выводы
В результате эмпирического исследования первая заявленная гипотеза нашла полное эмпирическое подтверждение: кибербуллинг достоверно предсказывается сочетанием сниженной доброжелательности и добросовестности, а также повышенной экстраверсией. Вторая гипотеза нашла лишь частичное подтверждение: кибервиктимность достоверно предсказывается сочетанием повышенного нейротизма и направленностью на новый опыт при сниженной добросовестности. Экстраверсия в случае кибервиктимности не обладает значимой предсказательной силой. Следует отметить, что личностные предикторы кибербуллинга в целом соотносятся с личностными предикторами буллинга, а значит, профилактику этих явлений можно проводить одновременно.
Эмпирические данные свидетельствуют о важности профилактических программ кибербуллинга, которые основаны на развитии и поддержке личностных ресурсов субъектов образования. Сниженная добросовестность характерна как для киберагрессивности, так и для кибервиктимности. В таком случае, особое значение приобретают развитие личностной и социальной ответственности; поощрение идеи совместной ответственности при решении проблем кибербуллинга; сопровождение активного участия самих подростков в предотвращении и сокращении киберагрессии; организация совместной просветительской деятельности старшеклассников, родителей, педагогов и администрации школы.
Для снижения и профилактики кибербуллинга и его последствий следует выработать в образовательном учреждении четкие правила отношения к фактам кибербуллинга; сформулировать понятный этический кодекс поведения в Интернете; развивать и поддерживать в учащихся нравственные чувства, чувства благодарности, прощения, дружбы, справедливости, сострадания и гуманности. Развитие моральных чувств будет способствовать снижению фактора мести как одного из частых мотивов киберагрессии.
Способность прощать, как безопасный выход из ситуации необходимости отомстить, — важный фактор уменьшения негативного воздействия кибербуллинга на психическое здоровье студентов [1]. Полезной практикой развития прощения может выступить использование письменных психологических техник, например техники неоправленного письма обиды или письма прощения. Письмо имеет структуру, отражающую последовательность чувств, которые нет возможности выразить в непосредственном взаимодействии с обидчиком.
Значимость нейротизма и депрессивности для эмпирического предсказания кибервиктимности обосновывает профилактические программы на основе развития эмоционального интеллекта и эмпатии [9]. Эмоциональный интеллект может смягчать негативное воздействие киберагрессии, уменьшать сильные негативные эмоции гнева, страха, печали, беспомощности, чувства вины и другие трудности, которые может вызвать кибервиктимизация. Вместе с тем усилия по формированию навыков эмоционального интеллекта без внимания к факту сниженной добросовестности кибержертв не будут иметь эффекта. Стоит отметить, что эмоциональная саморегуляция в ситуации кибербуллинга особенно важна для девушек, которые составляли основу выборки данного исследования.
Учитывая, что среди предикторов кибервиктимности обнаруживается личностная черта открытости новому опыту, важным ресурсом профилактики кибервиктимности является сама интернет-среда, а также интерактивные цифровые психотехнологии и полезные онлайн-сервисы. Жертвы киберагрессии не хотят разговаривать о проблеме кибербуллинга со своим непосредственным окружением и предпочитают получать анонимную помощь через Интернет, и этот факт нужно учитывать при построении профилактической программы кибербуллинга.
Литература
- Карауш И.С., Куприянова И.Е., Кузнецова А.А. Кибербуллинг и суицидальное поведение подростков [Электронный ресурс] // Суицидология. 2020. Том 11. № 1. C. 117–129. doi:10.32878/suiciderus.20-11-01(38)-117-129
- Погорелова Е.И., Арькова И.В., Голубовская А.C. Психологические особенности подростков, включенных в ситуацию кибербуллинга // Северо-Кавказский психологический вестник. 2016. № 14/2. С. 47–53.
- Реан А.А. Буллинг в среде старшеклассников Российской Федерации: распространенность и влияние социоэкономических факторов // Мир психологии. 2019. № 1. С. 165–177.
- Солдатова Г.У., Шляпников В.Н., Журина М.А. Эволюция онлайн-рисков: итоги пятилетней работы линии помощи «Дети онлайн» [Электронный ресурс] // Консультативная психология и психотерапия. 2015. Том 23. № 3. С. 50–66. doi:10.17759/cpp.2015230304
- Хломов К.Д., Давыдов Д.Г., Бочавер А.А. Кибербуллинг в опыте российских подростков [Электронный ресурс] // Психология и право. 2019. Том 9. № 2. С. 276–295. doi:10.17759/psylaw.2019090219
- Bashir Shaikh F., Rehman M., Amin A. Cyberbullying: A Systematic Literature Review to Identify the Factors Impelling University Students Towards Cyberbullying // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 148031–148051. doi:10.1109/ACCESS.2020.3015669
- Çelik S., Atak H., Erguzen A. The effect of personality on cyberbullying among university students in Turkey // Eurasian Journal of Educational Research. Vol. 49. P. 129–150.
- Chen L., Ho S.S., Lwin M.O. A meta-analysis of factors predicting cyberbullying perpetration and victimization: from the social cognitive and media effects approach // New Media & Society. 2017. Vol. 19(8). P. 1194– doi:10.1177/1461444816634037
- Extremera N., Quintana-Orts C., Mérida-López S., Rey L. Cyberbullying victimization, selfesteem and suicidal ideation in adolescence: Does emotional intelligence play a buffering role? // Frontiers in Psychology. 2018. Vol. 9. P. 367. doi:10.3389/fpsyg.2018.00367
- Festl R., Quandt T. Social relations and cyberbullying: The influence of individual and structural attributes on victimization and perpetration via the internet // Human Communication Research. 2013. Vol. 39. P. 101– doi:10.1111/j.1468-2958.2012.01442.x
- Kowalski R.M, Giumetti G.W, Schroeder A. Bullying in the digital age: a critical review and meta-analysis of cyberbullying research among youth // Psychological Bulletin. 2014. Vol. 140(4). P. 1073– doi:10.1037/a0035618
- Khosa N. How personality effects [sic] victim’s response to cyberbullying (Unpublished master’s thesis). Iowa State University, Ames, IA, 2016.
- Mitsopoulou E., Giovazolias T. Personality traits, empathy and bullying behavior: A meta-analytic approach // Aggression and Violent Behavior. Vol. 21. P. 61–72. doi:10.1016/j.avb.2015.01.007
- Patchin J., Hinduja S. Bullies move beyond the schoolyard: a preliminary look at cyberbullying // Youth Violence & Juvenile Justice. 2006. Vol. 4(2). P. 148– doi:10.1177/1541204006286288
- Patchin J.W., Hinduja S. Bullying Beyond the Schoolyard: Preventing and Responding to Cyberbullying. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 2015.
- Peluchette J., Karl K., Wood C., William J. Cyberbullying victimization: Do victims’ personality and risky social network behaviors contribute to the problem? // Computers in Human Behavior. 2015. Vol. 52. P. 424–435. doi:10.1016/j.chb.2015.06.028
- Shchebetenko S., Kalugin A., Mishkevich A., Soto C., John O. Measurement invariance and sex and age differences of the Big Five Inventory—2: Evidence from the Russian version // Assessment. 2020. Vol. 27(3). P. 472– doi:10.1177/1073191119860901
- Tani F., Greenman P.S., Schneider, B.H., & Fregoso, M. Bullying and the Big Five. A study of childhood personality and participant roles in bullying incidents // School Psychology International. 2003. Vol. 24. P. 131–146. doi:10.1177/0143034303024002001
- Van Geel M., Vedder P., Tanilon, J. Relationship between peer victimization, cyberbullying, and suicide in children and adolescents: a meta-analysis // JAMA Pediatrics. 2014. Vol. 168. P. 435–442. doi:10.1001/jamapediatrics.2013.4143
- Yudes C. Rey L. Extremera N. Predictive Factors of Cyberbullying Perpetration amongst Spanish Adolescents // International Journal of Environmental Research and Public Health. Vol. 17(11). doi:10.3390/ijerph17113967
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 394
В прошлом месяце: 35
В текущем месяце: 22
Скачиваний
Всего: 319
В прошлом месяце: 29
В текущем месяце: 39