Альтруистическое инвестирование как нетворкинг-стратегия личности: разработка шкалы и проверка конструктной валидности

886

Аннотация

В статье описан процесс разработки и проверки конструктной валидности «Шкалы альтруистического инвестирования». Альтруистическое инвестирование — одна из нетворкинг-стратегий, которые позволяют рассматривать социальное поведение личности с точки зрения ее включенности в обращение социального капитала социальной сети. Результаты эмпирического исследования подтверждают теоретическую модель и показывают, что разработанная шкала соотносится с компонентами стратегии, измеренными альтернативным путем. Проверка этой гипотезы проводилась при помощи структурного моделирования (n=362). Надежность шкалы составила 0,74 (альфа Кронбаха, n=670), оценки по ней не зависят от пола, не связаны с социальной желательностью и коррелируют ожидаемым образом с другими шкалами альтруизма и эгоизма. Показана принципиальная новизна конструкта альтруистическое инвестирование, который, в отличие от альтруистической мотивации, является более сложным феноменом и включает в себя также ценностный и поведенческий компоненты. Кроме того, шкала альтруистического инвестирования не измеряет альтруизм первого уровня.

Общая информация

Ключевые слова: стратегии нетворкинга, социальные стратегии личности, социальный капитал, альтруизм, просоциальное поведение, альтруистическое инвестирование

Рубрика издания: Методический инструментарий

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/sps.2019100310

Финансирование. Работа выполнена при поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 17-06-00777-ОГН «Нетворкинг-стратегии личности в формировании социального капитала социальной сети»).

Для цитаты: Марарица Л.В., Казанцева Т.В., Почебут Л.Г., Свенцицкий А.Л. Альтруистическое инвестирование как нетворкинг-стратегия личности: разработка шкалы и проверка конструктной валидности // Социальная психология и общество. 2019. Том 10. № 3. С. 157–176. DOI: 10.17759/sps.2019100310

Полный текст

Введение            

Межличностные связи человека часто рассматриваются, с одной стороны, как его социальное богатство, с другой — как система взаимных обязательств, существующих между ним и его партнерами или группой [17]. Исследования нетворкинг-поведения и социального капитала показали, что люди отличаются по формируемой ими структуре неформальных отношений, паттерну связей в социальной сети и способу взаимодействия с социальным окружением [8; 21].

Данное исследование посвящено «альтруистическому инвестированию» (АИ) — нетворкинг-стратегии, характеризующейся, с одной стороны, просоциальной направленностью, с другой — направленностью на накопление и приумножение социального капитала [5]. Своим названием, звучащим, на первый взгляд, как оксюморон, стратегия обязана как раз этим двум измерениям. Оно отражает соответствие данной социальной стратегии критериям альтруизма, а также принадлежность к сфере «капитала». Социальный капитал можно определять как инвестирование в социальные отношения и получение «прибавочной стоимости» именно через них [15]. Только в случае альтруистического инвестирования выгоду человек получает косвенную, улучшая условия взаимодействия в социальной среде, к которой он сам принадлежит. В данной работе мы рассматриваем теоретические основания стратегии, а затем — разработку и проверку валидности шкалы АИ.

Альтруистическое инвестирование
как нетворкинг-стратегия:
обоснование конструкта
и проверка теоретической модели

Для того чтобы описать логику создания шкалы, необходимо обратиться к понятиям нетворкинга; модели 4-х нетворкинг-стратегий и ее предпосылкам; критериям и структуре стратегии АИ, выделенным в результате анализа феноменов альтруизма.

Термин «нетворкинг» чаще всего используется в контексте организационной психологии и означает социальное поведение, направленное на более эффективное достижение личных или организационных целей посредством выстраивания и активации социальных связей [12; 16; 22].

В течение последних десяти лет не­творкинг начал рассматриваться в более широком контексте (в контексте социальной сети) как отношение человека к формированию межличностных связей, например, как «склонность контактировать» [20] или как «персональная стратегия управления социальным капиталом» [18], которая создает эффекты, выходящие за рамки эго-сети человека.

Одна из теорий социального капитала описывает его через особенности социальных сетей, которые обеспечивают необходимые условия для доступа и пользования имеющимися в социальной сети ресурсами [15]. Характеристики социальной сети могут менять количество и качество доступных человеку ресурсов. Нас же интересует включенность личности в функционирование социальной сети. В этом контексте нетворкинг — это характерный для человека способ взаимодействия со своим социальным окружением, который, с одной стороны, определяется характеристиками социальных сетей, а с другой — сам может оказывать влияние на их функционирование и развитие. Социальная сеть — это среда для обмена ресурсами и общения. Именно в социальной сети человек участвует в накоплении и использовании социального капитала, стремясь найти баланс между просоциальной и эгоцентрической линиями поведения.

Предпосылками модели нетворкинг- стратегий стали релевантные идеи и концепции, разрабатываемые социологами и психологами [8]. Как видно из рис. 1, четыре стратегии выделяются на стыке 4-х векторов. Это, с одной стороны, ориентация на просоциальное или эгоцентрическое поведение, а с другой — ориентация на приумножение или использование социального капитала. Таким образом, АИ — это просоциальная стратегия личности с ориентацией на приращение социального капитала.

Рис. 1. Модель 4-х нетворкинг-стратегий

Для уточнения психологического содержания стратегии и дифференциации со смежными стратегиями был проведен анализ понятия и феноменов альтруизма. Наиболее значимым для наших целей оказалось разведение альтруизма первого и второго уровня [11] и вычленение тех феноменов, которые «маскируются» под альтруизм, таковыми не являясь (вынужденный альтруизм, реципрокный альтруизм, родственный альтруизм, репутационный альтруизм и др.). Поле феноменов, включенных в формирование представления о стратегии АИ, представлено в табл. 1.

Таблица 1

Феномены альтруизма и их соответствие содержанию стратегии АИ

Феномены, относящиеся к АИ

Феномены, не относящиеся к стратегии

Альтруистическое вознаграждение

Альтруизм лидера

Альтруистическое наказание

Альтруизм по отношению к родственникам

Альтруизм второго уровня

Альтруизм первого уровня

Социально-психологический капитал

Альтруизм власть имущих

Альтруистическая компенсация

Вынужденный альтруизм

Непрямой, нереципрокный альтруизм

Реципрокный альтруизм

Волонтерство

Репутационный альтруизм

Альтруистический интерес

 

Альтруистическая мотивация

 

Альтруизм первого уровня направлен на помощь конкретному человеку, в то время как альтруизм второго уровня обусловлен заботой об общем благе, процветании сообщества. Реализация альтруизма второго уровня становится возможной благодаря нескольким механизмам [11]: альтруистическому вознаграждению за кооперативное поведение и соблюдение норм общежития, альтруистическому наказанию за пренебрежение ими (в ущерб себе, но во имя общественных интересов), а также возможности альтруистической компенсации пострадавшему в результате нечестного взаимодействия [14]. Все эти механизмы работают только при условии, что осуществляются с целью обеспечения и максимизации общего блага. Таким образом, бескорыстно помогая и контролируя соблюдение норм взаимопомощи и кооперации другими членами сообщества, личность сознательно инвестирует усилия в создание благоприятной для всех социальной среды, косвенный выигрыш от чего в равной степени получит и сам альтруист, и все другие участники.

По результатам анализа феноменов альтруизма мы сформулировали пять критериев, которым должна отвечать стратегия АИ:

1    —  готовность и расположенность помогать;

2    —  доброжелательность как норма отношения к другим людям;

3    —  нацеленность на общее благо, на улучшение ситуации для всех;

4    —  готовность помогать бескорыстно, без отдачи и вне перспективы сотрудничества;

5    —  важность общего блага по сравнению с личной репутацией.

Социальная стратегия отличается от многих других психологических кон­структов тем, что она должна «читаться», быть понятной и адекватно воспринятой окружающими людьми. Поэтому мы сопоставили выделенные на основе анализа феноменов критерии стратегии с результатами исследования социальных представлений [7]. В этом исследовании респондентов просили привести примеры альтруистов и альтруистических поступков и описать их отличительные особенности. Чаще всего упоминались бескорыстность поступков, стремление принести пользу, отсутствие каких-либо выгод или даже жертвование личными интересами, ориентация на ценности доброты, поддержки и привлечение к этому других людей (выборка исследования: городская молодежь — 155 человек в возрасте 18—30 лет, 54% женщин). Эти ответы были получены в исследовании, проходившем параллельно теоретическому анализу и независимо от него. Поскольку данные результаты о социальных представлениях согласуются с критериями стратегии АИ, выделенными на основе теоретического анализа феноменов, мы считаем их подтверждением корректности выбранного подхода.

АИ рассматривается нами именно как стратегия, что предполагает наличие в структуре стратегии нескольких компонентов: ценностного, поведенческого и мотивационно-целевого. Ценностный компонент стратегии составляют ценности доброты и универсализма; поведенческий компонент составляют феномены альтруистического наказания и компенсации; мотивационно-целевой компонент стратегии основывается на субъективном представлении о причинах и целях собственных поступков (например, «нацеленность на общее благо, на улучшение ситуации для всех», «готовность помогать бескорыстно, без отдачи и вне перспективы сотрудничества»).

В 2017 году мы проверили эту априорную теоретическую модель структуры стратегии, согласно которой стратегия состоит из 3-х компонентов: ценностного (ценности доброты и универсализма в терминах Ш. Шварца), мотивационно­целевого (нацеленность на общее благо) и соответствующего поведения (в ситуациях типа социальных дилемм). При помощи методов структурного моделирования было показано, что выделение трех связанных между собой компонентов согласуется с эмпирическими данными [5].

Разработка шкалы
альтруистического инвестирования
и первые результаты проверки
ее психометрических свойств

Пункты шкалы были сформулированы и отобраны группой из 5 экспертов на основе представления о критериях стратегии и относящихся к ней феноменах. В исследовании 2015 года на выборке 267 человек (городская молодежь 18—29 лет, 55% женщин) был апробирован текст шкалы из 22 пунктов. Альтруистическое поведение подвержено социальной желательности, поэтому были исключены пункты, которые не давали разброса ответов и/или сильно коррелировали со шкалой социальной желательности, учитывались и связи между пунктами и с суммарным баллом по шкале. В итоговом варианте шкала состояла из 7 вопросов (см. Приложение 1), надежность ее составила 0.75 по коэффициенту альфа Кронбаха; корреляция с сокращенной версией шкалы социальной желательности Марлоу- Крауна оказалась не значима (r=0,105), что важно для шкал подобного содержания и может рассматриваться как первый аргумент в пользу дискриминант­ной валидности шкалы.

В 2016 году шкала прошла первую проверку на конвергентную валидность в двух исследованиях под нашим руководством. В первом исследовании М.А. Недошивиной была показана положительная связь шкалы АИ с установкой личности на альтруизм (r=0,523, p<0,01) и отрицательная на эгоизм по методике О.Ф. Потемкиной (r=-0,419, p<0,01, на выборке n=170, возраст 18—35 лет, 68% женщин). Несмотря на достаточно высокий уровень корреляции между установкой на альтруизм и стратегией АИ, за этими феноменами стоят различные мотивационные механизмы. Результаты регрессионного анализа показали, что стремление к принятию со стороны группы является значимым предикто­ром балла по шкале АИ (F(1,168)=18,24, p<0,001, скорр. R2=0,093), а страх отвержения нет (F(1,168)=0,60, p=0,81, скорр. R2=-0,006). А для установки на альтруизм, измеренной по методике О.Ф. Потемкиной, уже страх отвержения становится значимым предикто­ром (F(1,168)=14,90, p<0,001, скорр. R2=0,076), а стремление к принятию незначимым (F(1,168)=0,03,    p=0,87, скорр. R2=-0,006). Стремление к принятию и страх отвержения оценивались при помощи опросника аффилиации А. Мехрабиана [10]. Отсутствие связи между АИ и страхом отвержения это еще одно подтверждение дискрими­нантной валидности шкалы. В этом же исследовании было получено подтверждение и прогностической валидности шкалы: она позволяет предсказать го- 162 товность человека помочь другому в различных ситуациях, таких, например, как помощь пожилым людям [7].

В исследовании И.А. Андреева получена отрицательная корреляция со шкалой диспозиционного эгоизма К. Муздыбаева (r=-0,332, p<0,01, на выборке n=101, возраст 20—60 лет, 67% женщин). Была показана связь шкалы с предоставлением поддержки не родственникам (r=0,271, p<0,01) на материале модифицированного опросника воспринимаемой социальной поддержки (Social Support Questionnaire 6 (SSQ6) [19]), в то время как связи стратегии с объемом предоставляемой социальной поддержки родственникам обнаружено не было. Этот результат можно рассматривать как важный аргумент в пользу дискриминантной валидности методики: она не измеряет альтруизм первого уровня. В этом же исследовании показано, что социальная поддержка играет принципиально разную роль в жизни людей с высокими и низкими показателями АИ. Для тех, кто имеет высокие показатели по этой стратегии, получение и оказание социальной поддержки связано с удовлетворенностью жизнью (r=0,423, p<0,01 и r=0,290, p<0,05 соответственно, на подвыборке n=54). В то же время у людей с низкими показателями по стратегии АИ получение и оказание поддержки связано с самочувствием (r=0,417, p<0,01 и r=0,443, p<0,01 соответственно, на подвыборке n=47). Как и предполагалось, для людей с выраженной стратегией АИ поддержка других важна при оценке своей жизни в целом, для остальных она оказывается значимой на более тактическом, ситуативном уровне переживания субъективного благополучия и не определяет общую оценку жизни [1].

Дизайн исследования по проверке
конструктной валидности шкалы
альтруистического инвестирования
и его результаты

Целью настоящего эмпирического исследования являлась проверка конструкт- ной валидности шкалы АИ, для чего было необходимо изучить: 1) связь АИ как комплексного феномена с ценностными ориентациями, поведенческими стратегиями и осознаваемыми целями, оцененными независимо другими методиками; 2) характер связи АИ с альтруистической и эгоцентрической направленностью личности; 3) отсутствие связи АИ с полом и возрастом респондентов в соответствии с пониманием функции данной стратегии.

Процедура исследования

Исследование проводилось онлайн, что позволило контролировать время заполнения методик и исключить влияние присутствия исследователя (что важно для адекватной оценки социального поведения). Выборка формировалась методом снежного кома в виртуальной социальной сети («ВКонтакте»). Подавляющее большинство респондентов проживают в г. Санкт-Петербурге и в г. Москве, имеют высшее или неоконченное высшее образование.

В 2015 году первичная выборка составила 167 человек, после отбора в нее вошли 153 человека в возрасте от 17 до 68 лет (медиана — 26 лет, среднее — 27.93), 61% женщин. В 2016 году в исследовании участвовало 694 человека, из которых после отбора в выборку вошли 670 человек в возрасте от 18 до 64 лет (медиана — 28 лет, среднее — 29.99), 64% женщин.

Методы и результаты проверки гипотез

Первая гипотеза о связи шкалы с компонентами стратегии, оцененными независимо другими методиками, проверялась на объединенной выборке 2015 и 2016 гг., в итоге в нее вошли 362 человека (возраст от 17 до 62 лет, медиана — 27 лет, среднее — 28.69, 60% женщин). Объединение выборок связано с требованием определенного соотношения переменных, включенных в анализ, и необходимого для проверки гипотезы количества наблюдений.

Методики, включенные в исследование для проверки первой гипотезы

Стратегия альтруистического инвестирования оценивалась по разработанной нами методике из 7 утверждений с 5-балльной шкалой Ликерта для оценки степени согласия с ними от «совершенно согласен» до «совершенно не согласен» (см. Приложение 1). Компоненты стратегии выделялись как латентные факторы, согласно верифицированной модели стратегии [5]. Ценностный компонент оценивался на основе шкал доброты и универсализма методики ценностных ориентаций Ш. Шварца [4]. Поведенческий компонент — на основе выбора той или иной линии поведения в социальных ситуациях, релевантных стратегии, которые исследовались при помощи специально разработанного опросного листа «социальных дилемм» [2]. Мотивационно-целевой компонент оценивался при помощи прямого закрытого вопроса, предъявляемого после ответов на опросный лист: «Чем может руководствоваться человек, который ответил так же, как Вы?» Важно отметить, что подобный методический прием определения мотивационно-целевого компонента, безусловно, порождает связь между двумя компонентами (мотивационно-целевым и поведенческим), поскольку мотивировка представляет собой рефлексивный уровень принятого решения. Однако мы считаем этот прием наиболее адекватным
способом оценки содержания мотивацион­но-целевого компонента.

Методика анализа данных для первой гипотезы

Гипотеза о том, что стратегия АИ, оцененная разработанной нами шкалой, связана с тремя компонентами этой же стратегии, представляющими собой латентные факторы, выделенные на основе существующих психологических методик и приемов оценки ценностей, выбора линии поведения и ее мотивировки, предполагает конфирматорный анализ. Для его реализации подходят методы структурного моделирования с оценкой качества модели, ее соответствия эмпирическим данным. Мы построили модель и проверили ее методом структурного моделирования (SEM). Обработка и анализ данных были проведены с помощью языка программирования R (версия 3.3.2) в среде Rstudio (версия 1.1.350). Структурное моделирование произведено с помощью пакета Lavaan (версия 0.5-23.1097); для построения моделей использовался метод максимального правдоподобия. Пороговые значения и методология анализа выбирались на основе работы Р. Кляйна [13]. Пороговыми значениями критериев для принятия модели мы поставили CFI>0.95, RMSEA<0.05, SRMR<0.05. В рамках анализа мы сравниваем две факторные модели с помощью LTR теста (теста отношения правдоподобия).

Результаты проверки первой гипотезы

Переменные, включенные в анализ, указаны в табл. 2. В модели присутствуют три латентных компонента стратегии, полученных на основе приведенных в табл. 2. переменных: ценностный (Vls), поведенческий компонент (Alt_s) и мо­тивационно-целевой (Alt_m).

Таблица 2

Переменные, включенные в построение модели методом SEM

Переменные

Краткие обозначения

Компонент стратегии

Альтруистическое наказание

A P

Поведенческий

Альтруистическая компенсация

A C

Поведенческий

Конформное инвестирование в группу

C I

Поведенческий

Взаимное инвестирование в группу

M I

Поведенческий

Универсализм

Univ

Ценностный

Доброта

Ben

Ценностный

Желание помочь другому человеку, удовольствие от этого

cr1

Мотивационный

Доброжелательное отношение ко всем людям без исключения

сг2

Мотивационный

Желание улучшить ситуацию в целом, для всех

cr3

Мотивационный

Готовность помогать просто так, без отдачи (бескорыстие)

cr4

Мотивационный

Готовность помогать, даже если при этом тебя поймут неправильно

cr5

Мотивационный

Балл по разработанной нами шкале альтруистического инвестирования (altruistic investment, AI)

AI

Стратегия в целом как объединение всех компонентов

Первым этапом анализа в рамках построения и проверки модели для конфирматорного факторного анализа является проверка данных на мульти­коллинеарность. Такую проверку мы осуществили методом подсчета квадрата множественного коэффициента корреляции (SMC). Ни у одной из переменных он не превысил 0,8. Следующим этапом нашего анализа являются построение модели и ее проверка. Важно указать, что подробный анализ выделения и проверки содержания компонентов стратегии, представленных в модели латентными факторами, проводился нами ранее и показал корректность априорной модели, поэтому мы не будем останавливаться подробно на этом в данной работе [5].

В настоящей работе мы рассмотрим более сложную структурную модель. Мы предполагаем, что выделенные в предыдущем анализе латентные переменные — компоненты стратегии — могут предсказывать значения по нашей шкале АИ.

В первую очередь проверим модель, в которой мы используем все три компонента для расчета значений шкалы АИ (см. рис. 2). Значения критериев соответствия показывают хорошую сходимость модели и данных (CFI>0.95, RMSEA<0.05, SRMR<0.05). Точные значения приведены в табл. 3.

Рис. 2. Структурная модель для предсказания значений шкалы АИ на основе всех трех
ее компонентов (полная)

Таблица 3

Показатели полной структурной модели предсказания значений шкалы АИ
на основе всех трех ее компонентов

Переменные

Значение

Кол-во параметров

26.000

Степени свободы

40.000

Х2

62.458

CFI

0.971

RMSEA

0.039

SRMR

0.041

Таблица 4

Коэффициенты регрессии в полной модели предсказания оценки по шкале АИ
на основе трех компонентов стратегии

Переменная

Коэффициент

Ст. отклонение

Р-уровень

Поведенческий компонент

0.0259819

0.0985498

0.7920558

Ценностный компонент

0.2523947

0.0680328

0.0002073

Мотивационный компонент

0.3870721

0.0858847

0.0000066

Так как факторная модель показывает идентичные результаты, полученные в ранней работе [5], сконцентрируемся на показателях регрессии. В табл. 4 видно, что не все латентные взаимосвязи одинаково сильно связаны со шкалой: практически нет связи с поведенческим компонентом. Этот эффект хорошо объясняют корреляции, которые возникли между латентными переменными. Взаимосвязь между поведенческим и мотивационным компонентами сильная — 0.65, такая связь между компонентами ожидаема и связана с методическими особенностями исследования: мотивационный компонент измерялся через мотивировку выбранной линии поведения (которая и составляет поведенческий). Так как мотивационный компонент измерялся как группа бинарных переменных, то вероятнее всего он просто перетягивает предсказательный эффект на себя за счет меньшего разброса данных. Проверим, как будет выглядеть модель без связи между мотивационным компонентом и шкалой альтруистического инвестирования (см. рис. 3).

 

Рис. 3. Структурная модель (частичная) для предсказания значений шкалы АИ
на основе двух ее компонентов, без учета мотивационного

В этой модели («частичная модель») мы не рассматриваем мотивационный компонент как один из предикторов оценок в регрессии, чтобы проверить, будет ли в его отсутствие поведенческий компонент предсказывать оценки по шкале альтруистического инвестирования.

Критерии сходимости, приведенные в табл. 5, так же показывают, что эта модель сошлась и правдоподобно описывает наши данные.

Таблица 5

Показатели частичной структурной модели предсказания значений шкалы АИ
на основе двух ее компонентов, без учета мотивационного

Переменные

Значение

Кол-во параметров

26.000

Степени свободы

40.000

Х2

62.458

CFI

0.971

RMSEA

0.039

SRMR

0.041

Рассмотрим построенную в рамках модели регрессию и корреляции между латентными переменными. Теперь поведенческий компонент играет ключевую роль, что подтверждает наше предположение о коллинеарности латентных переменных, представляющих поведенческий и мотивационный компоненты стратегии (см. табл. 6), и говорит о важности этого компонента.

Таблица 6

Коэффициенты регрессии в частичной модели предсказания оценки
по шкале АИ при исключении мотивационного компонента

Переменная

Коэффициент

 

Р-уровень

Поведенческий компонент

0.3957918

0.0741658

0.0000001

Ценностный компонент

0.2303850

0.0752196

0.0021925

Сравним полную и частичную модели по качеству описания данных (табл. 7). Для этого оценим разницу в показателях теста Х2 с помощью LTR теста (теста отношения правдоподобия).

Таблица 7

Сравнение полной и частичной моделей по качеству описания данных

 

AIC

BIC

X2

LTR-тест

Р-уровень

Полная модель

16317.51

16434.26

69.83983

-

-

Частичная модель

16331.68

16444.54

86.01687

16.17704

5.77e-05

Этот тест показывает, что полная модель статистически значимо (p<0.0001) лучше описывает данные. Стоит еще раз отметить, что в рамках проведения исследования респонденты в ответах на моти­вационную часть опросника (по которой оценивался мотивационный компонент) опирались на решения, принятые в поведенческой части (по которой оценивался поведенческий компонент) — это объясняет сильную корреляцию между двумя факторами и приводит к такому поведению полной и частичной моделей. Исходя из приведенного анализа, мы можем сказать, что описанная нами теоретическая модель нашла подтверждение в данных и может быть использована в дальнейшем анализе.

Вторая гипотеза о связи шкалы АИ со шкалами, измеряющими близкие конструкты, проверялась через три частные гипотезы на подвыборках исследования 2016 года.

2.1. Шкала АИ положительно связана со шкалой альтруизма из методики «Измерение показателей заботы» (M. Donius «Instrumental Caring Inventory (ICI)»), адаптированной И.А. Фурмановым, Н.В. Кухтовой [4].

2.2.   Шкала АИ отрицательно связана со шкалой диспозиционного эгоизма К. Муздыбаева [6].

2.3.  Шкала АИ связана со шкалами методики «Социально-психологическая установка на альтруизм и эгоизм» О.Ф. Потемкиной [9]: положительно для установки на альтруизм и отрицательно с установкой на эгоизм.

Выбор инструментария для подтверждения конвергентной валидности определялся исходя из доступности методик на русском языке на момент проведения исследования. Гипотеза проверялась при помощи рангового коэффициента корреляции Спирмена и t-критерия Стью­дента. Обработка и анализ данных были проведены с помощью языка программирования R (версия 3.3.2) в среде Rstudio (версия 1.1.350).

Результаты проверки второй гипотезы

Результаты корреляционного анализа представлены в табл. 8. Как видно из таблицы, шкала альтруистического инвестирования ожидаемым образом связана со шкалами, измеряющими альтруистические и эгоистические установки и диспозиции. Сила эффектов также соответствует нашим ожиданиям, что позволяет сделать вывод о подтверждении второй гипотезы.

Таблица 8

Коэффициенты корреляции шкалы альтруистического инвестировани
с близкими конструктами

Конструкт, включенный в анализ корреляции со шкалой АИ

Размер под­выборки

Коэффициент

Р-уровень

Шкала альтруизма из методики «Измерение показателей заботы» (M. Donius «Instrumental Caring Inventory (ICI)»), адаптированной И.А. Фурмано­вым, Н.В. Кухтовой (2012)

494

0.327

p<0,001

Шкала диспозиционного эгоизма К. Муздыбаева (2000)

494

-0.201

p<0,001

Шкала социально-психологической установки на альтруизм О.Ф. Потемкиной (2001)

259

0.435

p<0,001

Шкала социально-психологической установки на эгоизм О.Ф. Потемкиной (2001)

259

-0.242

p<0,001

Третья гипотеза о независимости шкалы от пола и возраста проверялась на всей выборке 2016 года. Также на всей выборке был подсчитан коэффициент надежности шкалы — альфа Кронбаха. Третья гипотеза проверялась, как и вторая, при помощи рангового коэффициента корреляции Спирмена и t-критерия Стьюдента.

Результаты проверки третьей гипотезы

Балл по шкале альтруистического инвестирования колеблется в диапазоне от 7 до 35, средний балл — 25.46, стандартное отклонение — 4.62, медиана — 26. Коэффициент надежности шкалы альфа Кронбаха для выборки 2016 года составил 0.74.

Была обнаружена слабая корреляция шкалы альтруистического инвестирования с возрастом (r=0.1, p<0,01 (t=2.7922, p-value=0.00538), n=670). Пол не влияет на выраженность стратегии (t=-0.30487, не значим (p-value=0.7606), n=670) (см. рис. 4). Таким образом, можно считать, что третья гипотеза подтверждена для пола, слабая связь с возрастом требует дополнительного исследования, подтверждения и объяснения, ранее в наших исследованиях на выборках меньшего объема подобная связь не обнаруживалась.

Рис. 4. Распределение баллов по шкале АИ по полу и возрасту

Обсуждение результатов
исследования

Результаты исследования подтверждают заявленные гипотезы, содержат подтверждение конструктной валидности разработанной шкалы АИ и указывают на отсутствие различий по полу. Очень слабая связь шкалы с возрастом может быть проинтерпретирована как эффект от накопления социального опыта, пересмотр установок в сторону большей просоциальности у старшей части выборки, но такое объяснение требует отдельной проверки, а полученная связь воспроизводства в независимом исследовании (эта связь не обнаруживалась нами ранее). С нашей точки зрения, самым сильным аргументом в пользу качества шкалы является подтверждение априорной теоретической модели стратегии на данных эмпирического исследования с оценкой компонентов как латентных факторов, выделенных на основе существующих методик и подходов к оценке ценностей личности, социального поведения и его мотивировок.

Вторым подтверждением конструкт- ной валидности является ожидаемый паттерн связей методики с другими шкалами альтруизма и эгоизма. Если сравнивать психометрические качества разработанной нами шкалы, то ее надежность выше, чем надежность шкалы альтруизма из методики «Измерение показателей заботы» (M. Donius «Instrumental Caring Inventory (ICI)»), адаптированной И.А. Фурмановым, Н.В. Кухтовой (2012) [4]. Альфа Крон- баха нашей шкалы составляет 0,75, в то время как у русскоязычной версии сравниваемой методики — 0,62, для шкалы социально-психологической установки на альтруизм О.Ф. Потемкиной (2001) [9] показатель надежности в публикациях не обнаружен. Кроме того, предложенная нами шкала не связана с социальной желательностью.

Следует отметить, что измеряемый шкалой АИ конструкт обладает принципиальной новизной. Так, социально-психологическая установка на альтруизм, с которой были получены наиболее сильные связи, — это, прежде всего, мотивационный конструкт. Альтруистическое инвестирование, будучи социальной стратегией обращения с социальным капиталом, помимо мотива­ционного компонента включает в себя ценностный и поведенческий компоненты. Кроме того, выше были описаны результаты проверки дискриминантной валидности шкалы, которые указывают на то, что мотивационные составляющие этих двух конструктов имеют тонкое различие в своем содержании. Альтруистическое инвестирование, являясь проявлением заботы о благе группы как целого, не связано со страхом отвержения группой, в то время как установка на альтруизм (отражающая скорее установку на помощь конкретному другому) — связана. Таким образом, можно утверждать, что шкала АИ не измеряет альтруизм первого уровня.

Важно отметить, что в исследовании принимали участие городские жители с достаточно высоким уровнем образования, имеющие аккаунты в социальной сети, проживающие в России. Это может служить ограничениями нашего исследования. Также стоит отметить, что в рамках данной работы мы не ставили перед собой задачу проверки ретестовой надежности шкалы, ее стандартизацию, выработку норм.

Выводы

1.   Шкала АИ получила подтверждение своей конструктной валидности путем проверки априорной теоретической модели на данных эмпирического исследования с использованием методов структурного моделирования.

2.   Показана конвергентная валидность шкалы АИ с методиками, измеряющими близкие понятия: социально-психологическими установками на альтруизм и эгоизм, диспозиционным эгоизмом, а также альтруизмом в контексте заботы о других людях.

3.    Шкала АИ показала удовлетворительную надежность: 0,74—0,75 (альфа Кронбаха), независимость от пола и слабую положительную связь с возрастом респондентов, которая требует дополнительного исследования для своего подтверждения и интерпретации.

4.    Проведенный анализ настоящего и представленных в статье исследований показывает, что шкала альтруистического инвестирования валидна, не связана с социальной желательностью и обладает хорошими психометрическими качествами.

Финансирование

Работа выполнена при поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 17-06-00777-ОГН «Нетворкинг-стратегии личности в формировании социального капитала социальной сети»).

Приложение 1

Ключ: все утверждения прямые, ответы оцениваются по 5-балльной шкале в зависимости от степени согласия с утверждением, от 1 — «совершенно не согласен» до 5 — «совершенно согласен». Суммарный балл отражает степень приверженности человека социальной стратегии альтруистического инвестирования.

Литература

  1. Андреев И.А. Социальная поддержка как фактор субъективного благополучия: дипл. работа (диссертация магистра психологии). Санкт-Петербургский государственный университет, СПб., 2016. 115 с.
  2. Казанцева Т.В., Марарица Л.В. Ситуационные факторы решения социальных дилемм в экономических играх: эмпирическое исследование на выборке российской молодежи [Электронный ресурс] // Universum: Психология и образование: электрон. научн. журн. 2016. № 5 (23). URL: http://7universum.com/ru/psy/archive/item/3177 (дата обращения: 10.05.2016).
  3. Карандашев В.Н. Методика Шварца для изучения ценностей личности. СПб.: Речь, 2004. 72 с.
  4. Кухтова Н.В. Помогающее поведение, связанное с проявлением заботы: адаптация методики «Измерение показателей заботы» // Психологический журнал: ежеквартальное научно-практическое издание / Учр.: Республиканский центр проблем человека. 2012. № 3—4 (33—34). С. 109—115.
  5. Марарица Л.В., Казанцева Т.В., Почебут Л.Г., Свенцицкий А.Л. Вклад личности в социальный капитал группы: структура альтруистического инвестирования // Социальная психология и общество. 2018. Т. 9. № 1. С. 43—66. doi:10.17759/ sps.2018090104
  6. Муздыбаев К. Эгоизм личности // Психологический журнал. 2000. Т. 21. № 2.
  7. Недошивина М.А. Личностные и ситуационные детерминанты альтруистического поведения: дипл. работа (диссертация магистра психологии). Санкт-Петербургский государственный университет, СПб., 2016. 112 с.
  8. Почебут Л.Г., Свенцицкий А.Л., Марарица Л.В., Казанцева Т.В., Кузнецова И.В. Социальный капитал личности: Монография. М.: ИНФРА-М, 2014. 250 с.
  9. Райгородский Д.Я. Практическая психодиагностика. Методики и тесты: Учебное пособие / Под ред. Д.Я. Райгородского. Самара: Бахрах-М, 2001. 672 с.
  10. Фетискин Н.П., Козлов В.В., Мануйлов Г.М. Социально-психологическая диагностика развития личности и малых групп. М.: Изд-во Института психотерапии. 2002. 490 с.
  11. Fehr E., Fischbacher U. The Nature of Human Altruism // Nature. 2003. № 425. P. 785—791.
  12. Forret M.L., Dougherty T.W. Networking Behaviors and Career Outcomes: Differences for Men and Women? // Journal of Organizational Behavior. 2004. V. 25 (3). P. 419—437.
  13. Kline R.B. Convergence of Structural Equation Modeling and Multilevel Modeling // The Sage handbook of Innovation in Social Research Methods / In Williams M., Vogt W.P. (eds.). London: SAGE Publications Ltd, 2011. P. 562—589. doi:10.4135/9781446268261
  14. Leliveld M.C., van Dijk E., van Beest I. Altruistic Compensation Vs. Altruistic Punishment: How People Restore Justice (November 9, 2008). // IACM 21st Annual Conference Paper. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1298584 (дата обращения: 12.10.2017).
  15. Lin N. A Network Theory of Social Capital // The Handbook of Social Capital / In Castiglione, Dario, van Deth, Jan, Wolleb, Guglielmo (eds.). New York: Oxford University Press, 2008. P. 50—69.
  16. Michael J., Yukl G. Managerial Level and Subunit Function as Determinants of Networking Behavior in Organizations // Group & Organization Management. 1993. V. 18 (3). P. 328—351.
  17. Molm L.D. The Structure of Reciprocity // Social Psychology Quarterly. 2010. Vol. 73 (2). P. 119—131. doi:10.1177/0190272510369079
  18. Pochebut L.G., Mararitsa L.V. Individual Strategies of Managing Social Capital: A New Look at the Psychology of Interpersonal Relationships // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2013. Vol. 86. P. 557—562. doi:10.1016/j.sbspro.2013.08.613
  19. Sarason B.R., Sarason I.G., Pierce G.R. Traditional Views of Social Support and Their Impact on Assessment // Social Support: An Interactional View / In Sarason B.R., Sarason I.G., Pierce G.R. (eds.). New York: Wiley, 1990. P. 9—25.
  20. Totterdell P., Holman D., Hukin A. Social Networkers: Measuring and Examining Individual Differences in Propensity to Connect with Others // Social Networks. Vol. 30 (4). P. 283—296. doi:10.1016/j.socnet.2008.04.003
  21. Tulin M., Lancee B., Volker B. Personality and Social Capital // Social Psychology Quarterly. December 7, 2018. P. 295—318. doi:10.1177/0190272518804533
  22. Wolff H.G., Moser K. Effects of Networking on Career Success: A Longitudinal Study // Journal of Applied Psychology. 2009. V. 94 (1). P. 196—206. doi:10.1037/ a0013350

 

Информация об авторах

Марарица Лариса Валерьевна, кандидат психологических наук, доцент кафедры социальной психологии факультета психологии, ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет» (ФГБОУ ВО СПбГУ), Санкт-Петербург, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3858-5369, e-mail: larisamararitsa@mail.ru

Казанцева Татьяна Валерьевна, кандидат психологических наук, старший преподаватель кафедры социальной психологии факультета психологии, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2540-2976, e-mail: tatakaz@mail.ru

Почебут Людмила Георгиевна, доктор психологических наук, профессор, профессор кафедры социальной психологии, ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет» (ФГБОУ ВО СПбГУ), Санкт-Петербург, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4390-1442, e-mail: Ludmila.pochebut@gmail.com

Свенцицкий Анатолий Леонидович, доктор психологических наук, почетный профессор кафедры социальной психологии факультета психологии, ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет» (ФГБОУ ВО СПбГУ), Санкт-Петербург, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0854-4059, e-mail: social.psychology@spbu.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 988
В прошлом месяце: 8
В текущем месяце: 17

Скачиваний

Всего: 886
В прошлом месяце: 3
В текущем месяце: 1