Личностные предикторы кибервиктимности и кибербуллинга в юношеском возрасте

505

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.
  1. Кибервиктимность на выборке студентов юношеского возраста связана с нейротизмом, открытостью новому опыту и экстраверсией.
  2. 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 ШапироУилка)

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

  1. 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
  2. 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.
  3. Реан А.А. Буллинг в среде старшеклассников Российской Федерации: распространенность и влияние социоэкономических факторов // Мир психологии. 2019. № 1. С. 165–177.
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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.
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. Khosa N. How personality effects [sic] victim’s response to cyberbullying (Unpublished master’s thesis). Iowa State University, Ames, IA, 2016.
  13. 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
  14. 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
  15. Patchin J.W., Hinduja S. Bullying Beyond the Schoolyard: Preventing and Responding to Cyberbullying. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 2015.
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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

Вихман Александр Александрович, кандидат психологических наук, доцент кафедры практической психологии, факультет психологии, Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет (ФГБОУ ВО ПГГПУ), Пермь, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5483-1702, e-mail: vixmann@mail.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 583
В прошлом месяце: 57
В текущем месяце: 2

Скачиваний

Всего: 505
В прошлом месяце: 34
В текущем месяце: 3