Статья: Опросник Оценка степени незащищенности индивидов от кибербуллинга: разработка и предварительная валидизация

Подавляющее число опросников разработано для подростков. Вместе с тем имеются и опросники, ориентированные на взрослых: Negative Acts Questionnaire (NAQ-R) - модифицированная версия пересмотренного NAQ (Privitera, Campbell, 2009). Для оценки распространенности кибербуллинга в трудовой жизни предложен опросник CBQ-S, являющийся укороченной версией опросника CBQ (Jonsson et al., 2017). Опросник «Злоупотребления киберзнакомством» (CDAQ) выявляет агрессивные действия в отношении партнеров по романтическим отношениям (Borrajo et al., 2015). Опросник «Как справиться с кибербуллингом» (CWCBQ) нацелен на понимание возможностей справиться с опытом кибервиктимизации (Sticca et al., 2015). Общим для всех этих опросников является то, что все они представляют собой самоотчеты респондентов о степени их участия в кибербуллинге в качестве жертв, агрессоров, агрессоров-жертв (являющихся жертвами агрессии от одних и агрессорами для других) или свидетелей кибербуллинга с указанием, какими конкретно способами он осуществлялся.

Эти опросники дали исследователям массу информации для изучения данного феномена, помогли обнаружить множество предикторов кибербул- линга (их мы используем в процессе разработки авторского опросника). Однако указанные опросники не приспособлены к решению поставленной нами задачи - предупредить испытуемых о возможной опасности стать жертвой кибербуллинга. Ведь кроме тех, кто в представленных опросниках признается в причастности к кибербуллингу, существует еще большая группа лиц, которые пока не задеты этим злом, но могут находиться в зоне риска. Этой группе респондентов такие опросники не только не принесут пользу, но могут навредить, успокоив, что «уж у них-то все в порядке». Поэтому для решения проблемы незащищенности от кибербуллинга необходимо разработать опросник иного типа. Относительно желаемых отличий от рассмотренных опросников можно привести следующие соображения.

В перечисленных опросниках ставятся прямолинейные вопросы к респондентам, которым предлагается «свидетельствовать против себя», отвечая на вопросы о переносимых ими унижениях и страданиях или об их собственных неблаговидных действиях в отношении других. И то, и другое многие предпочитают скрывать, о чем свидетельствует появление «Перечня внешних признаков кибербуллинга» (Hinduja, Patchin, 2014). Поскольку никакой пользы непосредственно для себя обследуемые не видят, а многие вопросы вызывают у них неприятные чувства, то это может снизить желание участвовать в исследовании и правдивость ответов. Легче заинтересовать испытуемых и в том, и в другом, если избежать неприятных вопросов и, инструктируя, рассказать о пользе, которую им принесет психодиагностика, указать на то, что эта польза будет тем существеннее, чем точнее будут их ответы. Практика психодиагностики показывает, что качество ответов в этом случае наилучшее. Отсюда следует первое требование к создаваемому опроснику - его нацеленность на непосредственную пользу для испытуемого, чтобы информация о результате тестирования, подкрепленная соответствующей рекомендацией психолога, приносила реальную пользу. В случае кибербуллинга это тем более важно, поскольку речь идет о явлении, угрожающем благополучию, здоровью, а то и жизни (в случае возможного суицида) человека. Большей объективности психодиагностики посредством такого опросника будет способствовать и то, что в нем вопросы формулируются не только щадящим образом, но и завуалированно: так, что испытуемый не знает, что у него действительно измеряют.

Как видим, ни в отечественных, ни в зарубежных источниках не удалось обнаружить опросника, подходящим образом оценивающего степень незащищенности индивидов от кибербуллинга. Поэтому мы были ориентированы на создание оригинального опросника, отвечающего сформулированным требованиям.

Отбор заданий для опросника. В соответствии с теоретической моделью исследования формулировка заданий опросника должна отражать предикторы кибербуллинга, роль которых как его предпосылок, предсказателей была установлена и подтверждена не в одном исследовании.

В обзоре исследований предикторов кибериздевательств, выполненном Лян Чен, Ширли С Хо и Май О Лвин (2017), выявлено 16 предсказателей кибериздевательств и последующей виктимизации. Проанализирована сила воздействия этих предсказателей путем метаанализа 81 эмпирического исследования, которые представляли собой общую выборку из 99 741 участника и дали 259 независимых корреляций. Полученные результаты показали, что основными факторами, способствующими кибериздевательствам, являются рискованное использование информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), общительность, большое число друзей в Сети, нарушения моральных принципов и социальных норм, депрессия и традиционные издевательства (Chen et al., 2017). Результаты исследования В. Пелучетте и соавторов (2015) показывают, что открытость, общительность, публикация нескромного или негативного контента, наличие друзей в Сети, которые публикуют такой контент, и общее количество друзей в Сети были сильными предсказателями кибервиктимизации (Peluchette et al., 2015). Исследования также показали, что: 1) интернет-зависимость предсказывает киберагрессию; 2) между предикторами школьного издевательства и конкретными переменными виртуальной среды, которые предсказывают кибериздевательства, существуют множественные связи; 3) школьный климат является важным предсказателем кибериздевательств; 4) отсутствие контроля над личной информацией в интернете предсказывает кибербуллинг; 5) факторы риска, связанные с традиционными издевательствами, также предсказывают кибериздевательства (Casas et а1., 2013). Согласно результатам исследования Ф. Мишна и его коллег (2012), школьники, вовлеченные в кибериздевательство, чаще сообщали о насилии в отношении сверстников, которые больше времени использовали компьютеры и давали свой пароль друзьям (М^па et а1., 2012). Исследование Йохана ван Вилсема показало, что активные онлайн-покупатели и участники онлайн-форумов подвергаются значительно более высокому риску виктимизации (МНет, 2013). Исследование Катарины Катцер, Детлеф Фетченхауэр и Фрэнка Белшак (2009) выявило прочную связь между виктимизацией в школе и виктимизацией в интернет-чатах. «Школьные жертвы» значительно чаще становятся жертвами чата. При этом предсказателями виктимизации и посредством чатов, и при непосредственных контактах в школе являются отношения между детьми и родителями (Katzer et а1., 2009). Предикторами кибербуллинга являются также тревожность, депрессия, низкий уровень удовлетворенности жизнью (Шейнов, 2019а, в).

Таким образом, в указанных работах представлено 18 предикторов кибербуллинга: использование информационно-коммуникационных технологий, интернет-зависимость, общительность, открытость, большое число друзей в Сети, нарушения моральных принципов и социальных норм, депрессия, тревожность, традиционные издевательства, публикация нескромного или негативного контента, наличие друзей в интернете, которые публикуют такой контент, большее время пользования компьютером, сообщение своего пароля друзьям, активность в онлайн-покупках, участие в онлайн-форумах, виктимизация в школе, напряженные отношения между детьми и родителями, отсутствие контроля со стороны родителей.

Обнаруженные предикторы использованы нами: 1) для формулирования заданий опросника незащищенности от кибербуллинга; 2) для проверки его валидности. Для формулировки заданий использованы те предикторы, которые можно отразить в первом и втором заданиях, а другие (депрессия, тревожность, интернет-зависимость и неудовлетворенность жизнью) использованы для проверки конструктной валидности опросника.

Всего в первоначальную версию опросника НК включено 22 задания (см. Приложение), отображающих 15 предикторов из числа вышеперечисленных (ряд предикторов представлен не одним заданием). Отобранные задания соответствуют предикторам, характеризующим: 1) особенности поведения индивида в Сети - задания 1-11 опросника; 2) взаимодействие испытуемого с окружением - задания 12-15; 3) личные качества испытуемого - задания 16-19; 4) личный опыт участия в кибербуллинге - задания 20-22. Критерием включения заданий в окончательную версию опросника является их дис- криминативность, то есть «измерение каждым из них тех же личностных особенностей, что и другие, предназначенные для этого задания. Для определения дискриминативности заданий используется коэффициент корреляции каждого задания с общим баллом всего теста. Чем выше коэффициент корреляции, тем выше дискриминативность заданий, тем лучше задание. Это основной критерий» (Бурлачук, 2010. С. 174).

Как показывает табл. 1, корреляции Кендалла всех 22 заданий опросника оказались положительными, статистически значимыми и находящимися в пределах от r = 0,118, p = 0,038 до r = 0,734, p < 0,001. Иными словами, дискриминативность заданий оказалась высокой. Несколько меньшие корреляции заданий 2 («Сколько у Вас друзей в Сети?») и 19 («Вы общительный человек?»). Эти задания оставлены в опроснике потому, что в ряде работ они отнесены к числу «сильных предсказателей кибервиктимизации» (Chen et al., 2017. P. 1194; Peluchette et al., 2015. P. 424). Критерий ранговой корреляция Кендалла выбран в связи с тем, что ряд изучаемых переменных имеет распределение, отличное от нормального, и, кроме того, выявляемые связи могут быть нелинейными.

Таблица 1 Корреляции Кендалла между показателями пунктов опросника и его суммарным показателем (N = 307)

[Table 1. Correlations between the indicators of the questionnaire items and the total indicator (N = 307)]

Примечание. Обозначения в таблицах здесь и далее: * - p < 0,05, ** - p < 0,01.

Процесс отбора заданий в окончательную версию опросника и определения правильности выделения набора факторов мы проверили посредством конфирматорного факторного анализа. Проверка проводилась на тестовых данных с группировкой заданий по четырем факторам, ранее сформированным по их направленности: 1) особенности поведения индивида в Сети (задания 1-11); 2) взаимодействие испытуемого с окружением (задания 12-15); 3) личные качества испытуемого (задания 16-19); 4) личный опыт участия в кибербулинге (задания 20-22).

Результаты конфирматорного факторного анализа представлены в табл. 2 и в Примечании.

Таблица 2 Результаты конфирматорного факторного анализа

[Table 2. Results of confirmatory factor analysis]

Примечание. Показатели факторной ковариации находятся в интервале между 0,083 и 0,090. ЯМБЕД с 90 % доверительным интервалом = [0,58-0,62].

Данные, представленные в табл. 2, позволяют сформулировать следующие выводы по конфирматорному факторному анализу:

1) в данной факторной модели все факторные нагрузки выше 0,7, что означает «очень хорошее» включение заданий в факторы и распределение нагрузки (охват модели). Отметим, что для психологических тестов принято считать «неприемлемым» лишь значения, меньшие 0,3;

2) значения факторной ковариации ниже 0,09 можно трактовать как «очень хорошо», так как выбранные факторы имеют очень низкие линейные зависимости и выбранная система стремится к ортогонализации. Это говорит об «очень хорошем» выборе состава факторов и включении свойств. Одним из основных показателей, указывающих на приемлемость проведения факторного анализа, является тест сферичности Бартлетта. Тест Бартлетта на использованных данных с учетом описанных факторов показал значение p = 0,00... (до 15 знаков после запятой). Следовательно, использованные эмпирические данные приемлемы для проведения факторного анализа, а значения свойств стремятся к нормальному распределению при росте выборки, что является одним из статистических требований к психологическим тестам и говорит о его статистической корректности. О правомерности применения факторного анализа и достоверности полученных выводов свидетельствует также полученное значение 0,65 критерия адекватности выборки Кайзера - Мейера - Олкина, которое означает, что результат подобного анализа можно рассматривать как статистически достоверный, поскольку для психологических тестов принято считать степень пригодности: при значении ниже 0,5 - «сомнительной», при значении выше 0,5 - «приемлемой», при значении выше 0,6 - «хорошей» (Cerny, Kaiser, 1977).

В соответствии с результатами данного исследования можно утверждать, что представленная модель опросника имеет хорошие показатели достоверности и статистической согласованности. Таким образом, отобранные по литературным данным 22 задания вошли и в окончательную версию опросника (см. Приложение). Этот факт также служит признаком качественности исследований, составивших экспериментальную основу данной разработки.

Проверка надежности опросника

Проверка надежности опросника была проведена по следующим критериям: 1) внутренняя согласованность; 2) однородность; 3) ретестовая надежность (Анастази, Урбина, 2009. С. 150-151; Бурлачук, 2010. С. 176-177). Мерой внутренней согласованности и однородности является а Кронбаха. Для матрицы ответов 307 испытуемых на 22 задания теста она оказалась равной 0,786, что свидетельствует о приемлемой внутренней согласованности и однородности опросника. Ретестовая надежность проверена повторным тестированием с интервалом в два месяца 292 испытуемых: учащихся Слонимского государственного медицинского колледжа (98 участников), Пинского государственного медицинского колледжа (97 участников) и курсантов Университета гражданской защиты МЧС (97 участников). Коэффициенты корреляции с первым тестированием показали значения 0,839, 0,857 и 0,882 соответственно. Эти результаты свидетельствуют о «хорошей ретестовой надежности» опросника (Бурлачук, 2010. С. 176). Таким образом, исследование показало удовлетворительную согласованность и хорошую надежность опросника.