Интеграция социальных медиа в ежедневную активность подростков при разных уровнях саморегуляции

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Цифровизация различных сфер жизни привела к тому, что социальные медиа (социальные сети, блоги, сервисы обмена информацией) становятся неотъемлемой частью ежедневной активности и деятельности, например образовательной. Обнаружены положительные и отрицательные эффекты активности в социальных медиа, которые расширили понимание их роли в психологическом благополучии, социализации подростков и молодежи. Вместе с тем вопрос об особенностях регуляции собственного поведения при увеличении интенсивности использования социальных медиа остается недостаточно изученным. Статья посвящена исследованию взаимосвязей особенностей саморегуляции и степени интеграции социальных медиа в ежедневную активность подростков.

Материалы и методы. В исследовании приняли участие подростки (336 чел.) в возрасте 12–17 лет, у которых были определены характеристики саморегуляции по опроснику ССПМ-2020 В. И. Моросановой и активности в социальных сетях (Шкала интеграции социальных медиа в ежедневную активность, время, проводимое в сети, количество социальных сетей). Обработка результатов производилась на основе корреляционного, сравнительного и кластерного анализа.

Результаты исследования. Интеграция социальных медиа в ежедневную активность подростка отличается на разных уровнях саморегуляции. Однако формальные параметры (время и количество социальных сетей) не обнаруживают отличий при разном уровне саморегуляции. Активность в использовании социальных медиа остается относительно постоянной на протяжении подросткового возраста. Девушки больше проявляют поведенческую и эмоциональную связь с социальными медиа и демонстрируют большую их интеграцию в ежедневную активность.

Обсуждение и заключение. Развитие характеристик саморегуляции может способствовать не только успешности в учебной деятельности, но и большему самоконтролю активности в цифровой среде. Использование содержательных параметров оценки интеграции социальных медиа в ежедневную активность подростков может быть востребовано при изучении эффектов дистанционного обучения и создании программ сопровождения онлайн-обучения. Сделанные авторами выводы вносят вклад в развитие представлений о взаимосвязях характеристик саморегуляции и использовании социальных медиа подростками.

Полный текст

Введение

Подростки и юноши, находясь в условиях глобальной цифровизации, сталкиваются с проблемами избыточности и фрагментарности информации, дезориентации и, как следствием, десоциализации1, а в силу несформированности навыков саморегуляции молодые люди часто проявляют аддиктивное поведение [1; 2], испытывают проблемы с эмоциональной регуляцией [3]. Например, обнаружено, что зависимость от интернета и увлеченность онлайн-играми выступают как факторы, способные оказать негативное влияние на волевую регуляцию поведения в юношеском возрасте2. При высокой увлеченности онлайн-играми наблюдается неустойчивый стиль саморегуляции, недостаточный уровень развития планирования, моделирования, программирования, самостоятельности и гибкости, а также способности оценивать результаты своей деятельности3. Кроме того, саморегуляция, направленная на активное взаимодействие в сети, может препятствовать вовлечению в другую деятельность, в частности учебную.

Однако активная вовлеченность в интернет-сетевое пространство подразумевает не только участие в сетевых онлайн-играх, но и в различных сетевых группах и социальных сообществах. В настоящее время вся совокупность платформ и сервисов для взаимодействия в интернете обозначается термином «социальные медиа». Социальные медиа включают социальные сети (ВКонтакте, Фейсбук), сайты (сети) для размещения информации, контента (Инстаграм, Тикток), микроблоги (Твиттер), платформы для онлайн-игр [4]. Почти все социальные медиа предполагают ведение своего аккаунта (профиля), активную публикационную деятельность различного контента, открытое выражение в сети своего мнения и убеждений. Результатами такой активности является освоение новой идентичности4 и сетевая социализация в новых социальных пространствах [5–7]. Это способствует удовлетворению потребностей в общении, поддержке, признанию и развитию способностей саморегуляции, а также снижению общего уровня стресса [8]. Предпочтение в использовании социальных сетей как средств коммуникации оказывается положительно связано и с количеством контактов в сети, и наличием эмоциональной привязанности [9]. Использование социальных медиа нарастает от дошкольного к подростковому возрасту, где остается относительно постоянным, при этом популярность социальных медиа различается в связи с полом и спецификой социального медиа: женщины чаще пользуются социальными сетями [10; 11].

Исследования поведения в социальных медиа часто нацелены на выявление различных параметров – формальных (время, количество друзей) и содержательных (переживаемые эмоции, образ Я) – использования социальных сетей и других платформ. На сегодняшний день существуют различные подходы и методы к исследованию аспектов интернет поведения, в частности, интенсивность использования социальных сетей или навязчивого использования (близкого, но не достигающего порогового значения для зависимости) [12; 13].

Вместе с тем изменения в распространенности интернет-сервисов достигли того развития, когда грань между временным использованием для осуществления какой-либо деятельности и постоянным присутствием в сети начинает исчезать. Это подтверждается результатами исследования: сами подростки говорят о том, что социальные медиа занимают доминирующую часть в их социальной жизни; становятся элементом подростковой и юношеской культуры, отличающейся от культуры взрослых [14; 15].

Вариантом решения данного вопроса является подход, рассматривающий социальные медиа в совокупности и исследующий интеграцию или степень включения социальных медиа в ежедневную активность с позиции поведенческих проявлений, эмоциональных переживаний от коммуникации в сети [16].

Несмотря на обилие исследований в отношении различных аспектов саморегуляции, особенности операциональной и содержательной сторон ее деятельности изучены недостаточно, в отличии от эмоциональной регуляции.

Целью данной работы является изучение взаимосвязи характеристик саморегуляции и интеграции социальных сетей в ежедневную активность подростков. Более частными являются следующие исследовательские вопросы: во-первых, каковы особенности вовлеченности в интернет-сетевое пространство и социальные сети у учащихся с различным уровнем саморегуляции? Во-вторых, можно ли рассматривать факторы пола и возраста в сочетании с уровнем саморегуляции как значимые для различий в интеграции социальных сетей в ежедневную активность?

 Обзор литературы

В отечественной психологической науке саморегуляция рассматривается как «системный многоуровневый процесс психической активности человека по выдвижению целей и управлению их достижений» [17; 18], включающий следующие функциональные звенья: постановка цели деятельности, значимые условия деятельности, программа деятельности, система критериев успешности, оценка результатов, решение о необходимости изменения программы действий (корректировка).

Позднее модель была усовершенствована и в ней были выделены операциональные и содержательные аспекты саморегуляции, а также представления общей осознанной саморегуляции [19; 20]. Существуют две формы проявления субъектности: операциональный уровень и субъектные черты или регуляторно-личностные. Регуляторно-личностные черты помогают преодолевать препятствия на пути к достижению поставленных целей и в совокупности с индивидуальным регуляторным профилем являются основой для формирования индивидуальных стилей саморегуляции [21].

В рамках данного подхода были разработаны концептуальные представления о стилевых особенностях саморегуляции. На основании результатов исследований индивидуальных особенностей саморегуляции были описаны два вида ее профилей: гармоничный, отличающийся равномерным и высоким развитием различных регуляторных свойств, и акцентуированный, при котором обнаруживается разная выраженность регуляторных свойств и компенсаторные отношения между ними [18; 19]. Кроме того, акцентуированный профиль может быть представлен в виде нескольких стилей, характеризующихся различными компенсаторными отношениями между характеристиками саморегуляции. Например, низкое планирование и программирование компенсируются за счет развитости процессов моделирования, гибкостью учета в поведении значимых условий деятельности (оперативный стиль); развитое планирование покрывает невысокий уровень моделирования и оценки результатов (автономный); низкая выраженность процессов моделирования компенсируется за счет программирования действий, корректировки и контроля. Однако ни один из стилей не являлся более предпочтительным с точки зрения успеваемости и успешной учебной деятельности [22]. Данная модель саморегуляции была применена во многих исследованиях профессиональной и учебной деятельности5 [23; 24].

Исследования, проведенные под руководством В. И. Моросановой, показали наличие возрастной специфики развития регуляторных процессов, а также регуляторно-личностных свойств уровня осознанной саморегуляции [22]. Установлено, что высокий и средний уровни развития саморегуляции младших подростков имеют тенденцию к снижению в средней школе и повышению в старших классах. Такая закономерность объясняется за счет ослабления контроля со стороны родителей в подростковом возрасте, стремления к автономности, а также сменой ведущей деятельности и перенаправлении ресурсов саморегуляции на другие более актуальные цели в средней школе и необходимостью актуализации ценностно-смысловых6 и регуляторных ресурсов для поступления в вуз в старшей. В исследовании регулятивных и мировоззренческих факторов различных форм социальной активности учащейся молодежи показана разная структура регуляторно-личностных свойств и активностей старшеклассников и студентов. Для более младшего возраста характерны досуговая, интернет-сетевая и образовательно-развивающая формы социальной активности, для старшего – социально-экономическая. Возрастные группы отличаются и акцентуированными профилями: устойчивый стиль в оценивании результатов присущ старшеклассникам, а автономный стиль планирования задач и контролирования – студентам [23]. Исследования саморегуляции учебной деятельности продемонстрировали, что стилевые особенности и развитие осознанной саморегуляции являются мощным ресурсом в освоении новых задач [24].

Изменения, связанные с расширением применения сети Интернет в ежедневной активности, в частности переход обучения в онлайн-пространство в связи с пандемией COVID-19, актуализировали вопрос о роли саморегуляции в цифровой среде [25]. Для студентов, успешных в онлайн-обучении, характерен более высокий общий уровень саморегуляции, они лучше планируют и управляют своей деятельностью, более активны и самостоятельны в онлайн-обучении, оценивают себя как успешных в отношении тайм-менеджмента [26]. В своей работе, посвященной теоретическому анализу регулятивных механизмов в цифровой среде, Н. Н. Покровская и А. В. Тюлин указывают на необходимость изучения и развития регулятивных механизмов, определяющих совершение выбора поведенческих моделей не только в связи с пандемией, но и переходом к цифровой среде в целом [27]. Цифровая социализация представляет собой не только формирование нового ценностного отношения к деятельности в онлайн-среде, но и процесс адаптации и выработку новых стратегий регуляции и управления собственным цифровым поведением.

Особый интерес для исследования становления сознательной регуляции представляет подростковый возраст как период, в котором нарастает использование интернет- и социальных медиа. Это может представлять проблему, поскольку сниженные способности к саморегуляции и неспособность контролировать активность и использование интернета могут приводить к негативным последствиям, которые будут отражаться как на психологическом благополучии, так и на реализации учебной и другой деятельности. Таким образом, вопросы исследования особенностей саморегуляции и контроля собственной сетевой активности подростками являются актуальным в связи с усилением интеграции социальных медиа в ежедневную активность.

 Материалы и методы

Организация исследования. Исследование проводилось в апреле 2021 г. с помощью интернет-опроса. Участникам были предоставлены общие сведения о целях исследования и инструкции. Исследование проводилось анонимно, при условии информированного согласия.

Выборка. В исследовании приняли участие 336 человек в возрасте 12–17 лет (M = 15,49; SD = 1,12), девушки составили 49,7 %. Все респонденты проживают в Российской Федерации и обучаются в средних учебных заведениях.

Методы. Для определения характеристик саморегуляции использовался опросник «Стиль саморегуляции поведения ССПМ-2020» [28], который позволил определить семь характеристик саморегуляции: планирование целей, моделирование значимых условий достижения цели, программирование действий, оценивание результатов, настойчивость, надежность и гибкость. Опросник содержит 28 вопросов с вариантами ответа от 1 (неверно) до 5 (верно). Данная методика была психометрически проверена на большой выборке респондентов от подросткового до пожилого возраста, имеет устойчивую структуру и хорошие показатели внутренней согласованности (альфа Кронбаха – 0,64–0,85).

С помощью «Шкалы интеграции социальных медиа» [16] оценивалась степень включения социальных медиа (социальные сети и любые другие средства коммуникации в интернет) в ежедневную активность, их субъективная важность и наличие эмоциональной связи с использованием социальных сетей. Шкала позволила измерить поведенческую интеграцию, т. е. действия, которые предпринимает человек в социальной сети (пример вопроса «Мне нравится проверять свою учетную запись в социальной сети»); социально-эмоциональную интеграцию, т. е. выраженность положительных или отрицательных эмоций при взаимодействии с другими или отсутствии доступа к сети, а также степень социальных связей (пример вопроса «Я расстраиваюсь, когда не могу войти в социальную сеть»); общий показатель интеграции социальных медиа в ежедневную активность. Шкала содержит 10 вопросов, отражающих поведение респондентов и их активность в социальной сети (например, ежедневная проверка своего профиля, реакции на содержание информации от других пользователей социальной сети), а также особенности взаимодействия с другими пользователями в социальной сети. Варианты ответа от 1 (совершенно не согласен) до 5 (совершенно согласен). Данная шкала была разработана для диагностики респондентов с 17 лет, однако в силу отсутствия подобного русскоязычного инструментария было принято решение ее использовать. Формулировка вопросов является доступной для понимания подростками младше 17 лет. Методика продемонстрировала хорошие психометрические показатели, сравнимые с оригинальной версией, надежность шкал (альфа Кронбаха) от 0,75 до 0,84.

Также респондентам предлагалось ответить на вопросы относительно количества времени, проводимом в социальных сетях (в неделю); отметить наиболее часто используемую социальную сеть; перечислить все используемые социальные сети.

Респонденты указывали пол, возраст.

Проверка распределения данных показала отклонение от нормального распределения, в связи с чем статистическая обработка проводилась с использованием непараметрических методов (корреляционного анализа по Спирмену, критерия Манна – Уитни, теста Краскела – Уоллиса).

 Результаты исследования

Взаимосвязи исследуемых показателей. Для установления взаимосвязей показателей саморегуляции и активности в социальных сетях (шкала интеграции, время, проводимое в социальных сетях, количество используемых социальных сетей) был сделан корреляционный анализ.

Общий показатель интеграции социальных сетей обнаруживает отрицательные корреляционные связи со следующими показателями: моделирование значимых условий достижения цели (r = –0,146; p < 0,01), гибкость (r = –0,125; p < 0,05), надежность (r = –0,280; p < 0,001) и настойчивость (r = –0,158; p < 0,01). Показатель поведенческой интеграции обнаруживает аналогичные по знаку, силе и значимости корреляции с теми же характеристиками саморегуляции, значение социально-эмоциональной интеграции – взаимосвязи только с надежностью (r = –0,238; p < 0,01).

Показатель времени, проводимого в социальных сетях, отрицательно коррелирует с показателями саморегуляции: моделирование (r = –0,107; p < 0,05), программирование действий (r = –0,132; p < 0,05) и надежность (r = –0,120; p < 0,05). Количество используемых социальных сетей не обнаруживает связи со значениями саморегуляции.

Между показателями активности в социальных сетях[7] обнаружены положительные корреляции (r = 0,142:0,319; p < 0,01), что позволяет рассматривать их как описывающие формальные и содержательные характеристики использования социальных сетей.

Полученные связи демонстрируют, что при большей саморегуляции подростка обнаруживается низкая интеграция социальных сетей в ежедневную активность, меньшее время пользования социальными сетями. Связей с эмоциональной и социальной стороной использования социальных сетей и саморегуляцией не обнаруживается, за исключением надежности саморегуляции. Надежность саморегуляции как показатель устойчивости осознанной саморегуляции негативно связана со всеми характеристиками использования и активности в социальной сети. Таким образом, подростки со сниженными возможностями личностно-волевой саморегуляции будут демонстрировать тенденцию к большему использованию социальных сетей.

Выделение групп с различными профилями саморегуляции. Для исследования саморегуляции важным является изучение не только ее отдельных характеристик, но и стиля или профиля. Выделение профилей позволяет рассматривать данное понятие как единую систему, в которой уровень выраженности и взаимосвязей между отдельными характеристиками определяет специфику саморегуляции8 [20]. На основании показателей саморегуляции (планирование целей, моделирование значимых условий достижения цели, программирование действий и оценивание результатов) был осуществлен кластерный анализ по методу k-средних. Адекватность кластеризации проверена индексом Хьюберта. В результате было выделено три кластера с низкой (N = 79), средней (N = 211) и высокой (N = 46) выраженностью показателей саморегуляции (табл. 1).

 

Таблица  1.  Средние и стандартные отклонения показателей саморегуляции, времени и интеграции социальных медиа в трех кластерах

Table  1.  Means and standard deviations of indicators of self-regulation, time spent on social media and social media integration features in three clusters

Показатели / Variables

Кластер (Уровень саморегуляции) /
Self-regulation level

1 (низкий) / low

2 (средний) / medium

3 (высокий) / high

Планирование / Planning

2,17 (0,50)

2,59 (0,38)

3,38 (0,47)

Моделирование / Modeling

2,69 (0,44)

2,82 (0,26)

3,15 (0,36)

Программирование / Programming

2,32 (0,46)

2,40 (0,34)

3,39 (0,50)

Оценивание / Assessment

1,63 (0,39)

2,55 (0,29)

3,17 (0,58)

Гибкость / Flexibility

2,27 (0,70)

2,25 (0,54)

2,55 (0,69)

Надежность / Reliability

2,45 (0,78)

2,70 (0,61)

2,85 (0,69)

Настойчивость / Persistence

2,29 (0,61)

2,33 (0,52)

3,10 (0,72)

Интеграция социальных медиа (общий показатель) / Social Media Integration (total score)

2,96 (0,89)

3,03 (0,69)

2,69 (0,80)

Поведенческая интеграция / Behavioral integration

2,53 (0,98)

2,63 (0,76)

2,24 (0,82)

Социально-эмоциональная интеграция / Social-emotional integration

3,39 (0,93)

3,43 (0,77)

3,13 (0,93)

Время, проводимое в социальных сетях / Time spent on social media

10,08 (17,70)

9,18 (17,13)

6,54 (10,25)

Количество социальных сетей / Number of social networks

4,29 (1,5)

4,31 (1,52)

4,04 (1,7)

N

79

211

46

 

Различия между кластерами по всем показателям являются значимыми (F (2 333) = 29,65:265,64; p < 0,001). При этом наибольшие различия между группами наблюдаются по показателю «оценивание результатов», а наименьшие – «моделирование условий достижения цели».

Первый кластер (группа с низким уровнем саморегуляции) включает респондентов, для которых характерен учет внешних и внутренних условий деятельности и контроль собственных действий. Однако способности планирования и продумывания целей деятельности, также как и оценивание результата, обладают низкой выраженностью, что может приводить к трудностям корректировки собственных действий в изменяющейся ситуации. Для данной группы характерна меньшая эмоциональная устойчивость и подверженность эмоциям при осуществлении деятельности. В целом выраженность всех показателей, по сравнению с другими группами, характеризует низкий уровень саморегуляции, а соотношение характеристик саморегуляции показывает близость к акцентуированному оперативному стилю.

У второго кластера (группа со средним уровнем саморегуляции) более выраженные показатели моделирования и оценки результатов, по сравнению с другими. Учитывая это, его можно рассматривать как относящийся к автономному стилю, с акцентом на контрольно-корректирующих функциях. Обращаясь к характеристике такого профиля, отметим, что данная группа хорошо ориентируется в меняющихся условиях и способна к корректировке своей деятельности, соотнесению собственных действий с ожидаемым результатом. Планирование и организация деятельности выражены в меньшей степени. Учитывая средние значения по шкалам, можно характеризовать данную группу как имеющую средний уровень саморегуляции.

Третий кластер (группа с высоким уровнем саморегуляции) наиболее близок к автономному стилю с выраженными функциями планирования и программирования и в целом высоким уровнем саморегуляции. Кроме того, данной группе присуща высокая способность к адаптации в случае изменения условий деятельности и стремление добиваться поставленных целей. Высокая выраженность всех показателей позволяет считать эту группу с наиболее развитой саморегуляцией. В дальнейшем выделенные кластеры будут рассматриваться как группы с низким, средним и высоким уровнем саморегуляции.

Сравнение по другим показателям саморегуляции, не включенным в кластерный анализ, выявило значимое различие по таким значениям, как гибкость (KW (2 333) = 7,12; p < 0,05) и настойчивость (KW (2 333) = 49,6; p < 0,001), прежде всего за счет бóльшей выраженности этих показателей у третьей группы. В группах с высоким и средним уровнем саморегуляции показатель гибкости выражен ниже других характеристик, что отмечается особенностью подросткового возраста9. Показатель надежности также отличается (KW (2 333) = 10,45; p < 0,01): в первой группе более низкие значения, чем в двух других.

Различия в показателях активности в социальных медиа в связи с уровнем саморегуляции, возрастом и полом. В качестве группирующих факторов рассматривались уровень саморегуляции (низкий, средний, высокий), возраст (младший, старший подросток) и пол респондентов. В связи с тем, что выборка представляет различные периоды школьного обучения (средняя и старшая школа) и включает младший и старший подростковые возрасты (согласно периодизации Д. Б. Эльконина10) для дальнейшего анализа она была разделена на две подгруппы. Первая относилась к младшему (M = 14,46; SD = 0,56), вторая – к старшему (M = 16,45; SD = 0,5) подростковому возрасту. Средние и стандартные отклонения приведены в таблицах 2 и 3.

 

Таблица  2.  Средние и стандартные отклонения исследуемых показателей в группах с разным уровнем саморегуляции и полом

Table  2.  Mean and standard deviations of the studied variables in groups with different levels of self-regulation and gender

Показатели / Variables

Уровень саморегуляции / Self-regulation level

Низкий / Low

Средний / Medium

Высокий / High

Пол / Gender

муж. / male

жен. / female

муж. / male

жен. / female

муж. / male

жен. / female

Интеграция социальных медиа (общий показатель) / social media integration (total score)

2,65 (0,74)

3,26 (0,93)

2,94 (0,71)

3,11 (0,65)

2,54 (0,79)

2,84 (0,79)

Поведенческая интеграция / Behavioral integration

2,23 (0,84)

2,82 (0,98)

2,55 (0,76)

2,70 (0,76)

2,17 (0,92)

2,32 (0,72)

Социально-эмоциональная интеграция / Social-emotional integration

3,08 (0,87)

3,70 (0,88)

3,33 (0,83)

3,52 (0,70)

2,92 (0,88)

3,36 (0,95)

Время, проводимое в социальных сетях / Time spent on social media

5,87 (9,36)

14,18 (22,51)

9,19 (17,12)

9,16 (17,21)

7,75 (12,80)

5,23 (6,50)

Количество социальных сетей / Number of social networks

4,08 (1,69)

4,50

(1,26)

4,21 (1,62)

4,41 (1,42)

4,50

 (1,98)

3,55 (1,18)

N

39

40

106

105

24

22

 

Таблица  3.  Средние и стандартные отклонения исследуемых показателей в группах с разным уровнем саморегуляции и возрастом

Table  3.  Mean and standard deviations of the studied variables in groups with different levels of self-regulation and age

Показатели / Variables

Уровень саморегуляции / Self-regulation level

Низкий / Low

Средний / Medium

Высокий / High

Возраст / Age

младший / younger

старший / older

младший / younger

старший / older

младший / younger

старший / older

Интеграция социальных медиа (общий показатель) / Social Media Integration (total score)

4,48 (1,47)

4,03 (1,51)

4,05 (1,57)

4,52 (1,46)

3,75 (1,48)

4,27 (1,85)

Поведенческая интеграция / Behavioral integration

2,54 (0,98)

2,52 (0,94)

2,56 (0,74)

2,68 (0,78)

2,20 (0,83)

2,27 (0,82)

Социально-эмоциональная интеграция / Social-emotional integration

3,46 (0,96)

3,30 (0,88)

3,34 (0,82)

3,50 (0,72)

3,10 (0,98)

3,15 (0,88)

Время, проводимое в социальных сетях / Time spent on social media

10,78 (16,87)

9,09 (19,02)

9,76 (16,94)

8,69 (17,33)

4,70 (4,90)

7,96 (12,89)

Количество социальных сетей / Number of social networks

4,48 (1,47)

4,03 (1,51)

4,05 (1,57)

4,52 (1,46)

3,75 (1,48)

4,27 (1,85)

N

39

40

106

105

24

22

 

Группы с разным уровнем саморегуляции отличаются по показателю поведенческой интеграции (KW (2 333) = 7,2; p < 0,05), общему показателю интеграции социальных сетей (KW (2 333) = 9,05; p < 0,05); различий по социально-эмоциональной интеграции социальных медиа в ежедневную активность не обнаружено. Попарные сравнения групп с разной саморегуляцией показали значимое различие во всех показателях интеграции социальных сетей между группами со средним и высоким уровнем саморегуляции (MW = 3515:3982; p < 0,05). Девушки демонстрируют бóльшую интеграцию социальных медиа, чем юноши, по всем показателям интеграции социальных медиа в ежедневную активность (MW (2 333) = 11293:11819; p < 0,01). Значимых различий по факторам «возраст» и «время использования социальных сетей» не обнаружено.

Полученные результаты позволяют утверждать, что при низком и среднем уровне саморегуляции социальные сети одинаково высоко включены в ежедневную активность подростков, тогда как при высоком уровне саморегуляции интеграция социальных сетей в жизнь значимо ниже. Установлено, что для девушек характерна бóльшая интеграция социальных сетей в ежедневную активность, причем как на поведенческом (проверка ленты, размещение постов или комментариев), так и на социально-эмоциональном (стремление общаться и получать эмоции от взаимодействия в социальных сетях) уровне.

Несмотря на тенденцию к уменьшению времени использования социальных сетей в связи с повышением уровня саморегуляции, различия не достигают значимости. На протяжении почти всего подросткового возраста активность в социальных сетях остается на относительно сходном уровне, как и количество используемых подростком социальных сетей.

Обсуждение и заключение

Интеграция социальных медиа в ежедневную активность обнаруживает отрицательные взаимосвязи с компонентами саморегуляции. Это позволяет предполагать, что низкое развитие компонентов саморегуляции приводит к бóльшему использованию социальных сетей, а активное включение в ежедневную активность социальных медиа может негативно сказываться на характеристиках саморегуляции. Данное предположение отражено в отрицательной взаимосвязи между интеграцией социальных медиа, временем, проводимым в сети, с моделированием как способностью учитывать внешние и внутренние условия и менять деятельность. Такие результаты согласуются с идеей о том, что развитие негативных форм интернет-коммуникативного поведения связано со сниженными навыками саморегуляции, что при крайних низких значениях приводит к аддиктивному интернет-поведению11.

Интерес представляет бóльшее число корреляций показателя интеграции социальных медиа с характеристиками саморегуляции, которые не являются определяющими для стиля саморегуляции, но характеризуют процесс достижения результата, адаптивность и роль эмоций в деятельности (гибкость, надежность, настойчивость). Возможно, даже при эффективном стиле саморегуляции сниженная адаптивность и высокая эмоциональность способствуют большему отвлечению от учебной деятельности в пользу социальных сетей. Также можно высказать предположение, требующее отдельной проверки – при низкой саморегуляции использование социальных сетей, просмотр контента начинают происходить бесконтрольно, что подтверждают данные о связи со временем, проводимым в сети. Косвенным подтверждением данного утверждения являются исследования, проведенные в период перехода на дистанционное обучение в связи с пандемией СOVID-19. Изменение образовательной среды, интенсивное использование информационно-коммуникационных технологий и объективное снижение внешнего контроля со стороны педагога потребовали от школьников изменить свое отношение к социальным медиа [29–31].

Рассматривая полученные различия между группами подростков с различным профилем саморегуляции, можно констатировать следующее. Разный уровень саморегуляции проявляется не только в лучшей постановке и удержании целей деятельности, но и в более адекватном оценивании степени рассогласования ожидаемого и реального результата, и, как следствие, приводит к более высоким результатам деятельности. При этом недостаток планирования может быть компенсирован процессами моделирования [18], что, вероятно, происходит в группе со средним уровнем саморегуляции. Несмотря на то, что группа с низким уровнем саморегуляции имеет близкий, но значимо отличающийся уровень моделирования, именно недостаточное развитие процессов планирования и оценивания приводит к низкому результату.

Важными представляются различия в характеристике включения социальных медиа в ежедневную активность в связи с уровнем развития саморегуляции. Подростки с наиболее и наименее развитой саморегуляцией оказываются близки по степени активности в использовании социальных медиа, а наибольшую поведенческую и эмоциональную интеграцию социальных медиа в жизнь демонстрирует группа со средним уровнем саморегуляции. Возможным объяснением является то, что при высокой осознанной саморегуляции обнаруживается значительный контроль любой деятельности, поэтому использование социальных сетей, например, становится менее актуальным. В случае низкой саморегуляции контроль за деятельностью снижен, что может приводить к тому, что в отношении использования социальных сетей и других социальных медиа, как и в отношении другой деятельности, нет следования плану и цели. При среднем и низком уровне саморегуляции обнаруживаются сходные значения: недостаток саморегуляции, прежде всего моделирования, может сопровождаться бóльшей интеграцией социальных медиа в ежедневную активность. Выявленные факты согласуются с исследованиями эффективности онлайн-обучения, в которых было установлено, что саморегуляция способствует не только обучению, но и контролю использования социальных сетей как отвлекающего фактора. Даже в условиях онлайн-обучения, когда граница между социальными медиа и обучением может размываться, высокий уровень саморегуляции позволяет разделять учебные занятия и развлечения, даже если они связаны с использованием социальной сети [26; 32]. Различия по полу в показателях интеграции социальных медиа свидетельствуют в пользу того, что девушки больше используют социальные сети и другие социальные медиа. Несмотря на то, что подобные результаты были получены и в других исследованиях на выборках студентов (например, [13]), исследования на подростковых группах говорят о бóльшей склонности юношей к формированию зависимых форм интернет-поведения12.

На основе показателей саморегуляции возможно рассмотрение групп как с различной выраженностью регуляторных процессов, так и личностно-регуляторных характеристик. Различия проявляются не только в отдельных параметрах саморегуляции, но и в близости к разнообразным стилям. Так, при низкой выраженности характеристик стиль саморегуляции скорее является акцентуированным и оперативным, тогда как при средних значениях – автономный контрольно-корректирующий стиль и при высоких значениях близок к автономному организованному.

Несмотря на общее снижение использования социальных медиа при бóльшей саморегуляции, группы с различными уровнями саморегуляции оказываются близки во времени, которое посвящено интернет-активности. Возможно, что в основе склонности к использованию, например социальных сетей, у групп с разной саморегуляцией может лежать именно специфика выраженности отдельных характеристик и их соотношение.

При анализе различий в интеграции социальных медиа в ежедневную активность не обнаружено возрастных различий, но выявлены различия по полу. Девушки характеризуются бóльшей активностью в отношении социальных медиа (чаще проверяют ленту новостей, меняют свой статус и используют для коммуникации и др.).

Также можно говорить о бóльшей информативности содержательных показателей использования социальных сетей, в частности интеграции социальных медиа в ежедневную активность, по сравнению с формальными – время и количество используемых социальных сетей.

Использование содержательных показателей, характеризующих активность в социальных медиа, может быть востребовано в будущем в исследовательских и практических целях, в частности, в связи с развитием технологий дистанционного обучения и необходимостью учитывать степень интеграции социальных медиа в ежедневную активность подростков.

Полученные в статье результаты в отношении интеграции социальных медиа в ежедневную активность подростков представляют интерес для исследователей интернет-поведения, результаты относительно особенностей саморегуляции подростков могут быть применены в работе практическими психологами и педагогами, в целом материал статьи, при соответствующей адаптации, может быть востребован и другими группами, например родителями подростков.

 

 

1           Гордилов А. В. Виртуальное общение и проблема саморегуляции информационно-коммуникативного поведения личности в интернет-сообществах // Материалы международной научно-практической конференции «Информационно-коммуникационное пространство и человек». Пенза – Москва – Витебск : Научно-издательский центр «Социосфера», 2011. С. 15–19. URL: http://sociosphera.com/files/conference/2011/k-17-4-11.pdf (дата обращения 28.08.2021).

2           Маленова А. Ю. Особенности волевой саморегуляции и уровень интернет-аддикции первокурсников, увлеченных онлайн-играми // Психологическое, физическое, информационное насилие и пути его преодоления в современном обществе: материалы Всерос. науч.-практ. конф. с международным участием (Омск, 1–2 октября 2015 г.). Омск : Изд-во Омского гос. ун-та, 2015. С. 96–102. URL: http://www.psy.omsu.ru/new/conf/2015.pdf (дата обращения: 15.10.2021).

3           Там же.

4           Гордилов А. В. Виртуальное общение и проблема саморегуляции информационно-коммуникативного поведения личности в интернет-сообществах.

5   Зинченко Ю. П. Психология саморегуляции: эволюция подходов и вызовы времени / под ред. Ю. П. Зинченко, В. И. Моросановой. М. ; СПб. : Нестор-История, 2020. 472 с.

6   Захарова Е. И., Карабанова О. А., Старостина Ю. А. Соотношение семейной и профессиональной карьер в жизненных планах девушек в период вхождения во взрослость // Ананьевские чтения – 2020. Психология служебной деятельности: достижения и перспективы развития (в честь 75-летия Победы в Великой Отечественной войне 1941–1945 гг.). 2020. С. 469–470.

7    При изложении результатов и обсуждении показатели шкалы интеграции социальных медиа (время, проводимое в социальных сетях, и количество социальных сетей) обозначаются общим термином активность в социальных медиа.

8   Константиниди М. К., Тен Р. В. Изучение взаимосвязи интернет-зависимости и стилей саморегуляции у старших школьников и студентов начальных курсов // Актуальные психолого-педагогические проблемы в науке и практике. 2014. С. 60–63.

9   Там же.

10   Эльконин Д. Б. К проблеме периодизации психического развития в детском возрасте // Психическое развитие в детских возрастах ; под ред. Д. И. Фельдштейна. М. : Изд-во «Институт практической психологии», Воронеж : НПО «МОДЭК». 1997. С. 66–86.

11   Гордилов А. В. Виртуальное общение и проблема саморегуляции информационно-коммуникативного поведения личности в интернет-сообществах.

12    Жданова Н. Е. Исследование саморегуляции и интернет-зависимости подростков // Наука. Информатизация. Технологии. Образование: материалы XIV междунар. науч.-практ. конф. (г. Екатеринбург, 1–5 марта 2021 г.). Екатеринбург : Изд-во РГППУ, 2021. С. 558–565.

 

×

Об авторах

Дмитрий Сергеевич Корниенко

Психологический институт Российской академии образования; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Email: dscorney@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6597-264X
Scopus Author ID: 36053200600
ResearcherId: L-5971-2015

старший научный сотрудник лаборатории психологии детства и цифровой социализации; профессор кафедры общей психологии Института общественных наук, доктор психологических наук, доцент

Россия, Москва; Москва

Анна Яновна Фоминых

Психологический институт Российской академии образования

Автор, ответственный за переписку.
Email: aj.fominykh@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6936-887X
ResearcherId: Q-3891-2018

младший научный сотрудник лаборатории психологии детства и цифровой социализации

Россия, Москва

Александр Николаевич Веракса

Психологический институт Российской академии образования; Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Email: veraksa@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7187-6080
Scopus Author ID: 15770369700
ResearcherId: H-9298-2012

заместитель директора; заведующий кафедрой психологии образования и педагогики, доктор психологических наук, профессор, академик РАО

Россия, Москва; Москва

Айдар Минимансурович Калимуллин

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: kalimullin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7788-7728
Scopus Author ID: 56260775400
ResearcherId: N-1528-2013

директор Института психологии и образования 

Россия, Казань

Юрий Иванович Семенов

Академия наук Республики Саха

Email: yra_semen1109@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8766-3936

руководитель Научно-образовательного центра, кандидат исторических наук

Россия, Якутск

Список литературы

  1. Rasskazova E. I., Soldatova G. V. Assessment of the Digital Competence in Russian Adolescents and Parents: Digital Competence Index // Psychology in Russia: State of the Art. 2014. Vol. 7, issue 4. P. 65–74. doi: http://doi.org/10.11621/pir.2014.0406
  2. Колесников В. Н., Мельник Ю. И., Теплова Л. И. Интернет-активность и проблемное использование интернета в юношеском возрасте // Национальный психологический журнал. 2019. № 1 (33). C. 34–46. doi: http://doi.org/10.11621/npj.2019.0104
  3. Motivational Processes and Dysfunctional Mechanisms of Social Media Use among Adolescents: A Qualitative Focus Group Study / M. A. Throuvala, M. D. Griffiths, M. Rennoldson, D. J. Kuss // Computers in Human Behavior. 2019. Vol. 93. P. 164–175. doi: http://doi.org/10.1016/j.chb.2018.12.012
  4. Kuss D. J., Griffiths M. D. Social Networking Sites and Addiction: Ten Lessons Learned [Electronic resource] // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2017. Vol. 14, no. 3. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph14030311
  5. Аянян А. Н., Марцинковская Т. Д. Социализация подростков в информационном пространстве [Электронный ресурс] // Психологические исследования. 2016. Т. 9, № 46. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2016v9n46/1262-ayanyan46.html (дата обращения: 29.10.2021).
  6. Soldatova G. U. Rasskazova E. I., Chigarkova S. V. Digital Socialization of Adolescents in the Russian Federation: Parental Mediation, Online Risks, and Digital Competence // Psychology in Russia: State of the Art. 2020. Vol. 13, issue 4. P. 191–206. doi: https://doi.org/10.11621/pir.2020.0413
  7. Солодников В. В., Зайцева А. С. Использование социальных сетей и социализация российских подростков // Социологическая наука и социальная практика. 2021. Т. 9, № 1. С. 23–42. doi: https://doi.org/10.19181/snsp.2021.9.1.7870
  8. Силантьева Т. А. Операционализация конструкта «социальная поддержка» // Современная зарубежная психология. 2014. Т. 3, № 4. С. 57–70. URL: https://psyjournals.ru/jmfp/2014/n4/75375.shtml (дата обращения: 29.10.2021).
  9. Сибирко А. И., Винокуров Ф. Н. Роль мобильных социальных сетей в межличностном общении молодежи // Психологические исследования. 2016. Т. 9, № 47. С. 5. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2016v9n47/1281-sibirko47.html (дата обращения: 29.10.2021).
  10. Keresteš G., Štulhofer A. Adolescents’ Online Social Network Use and Life Satisfaction: A Latent Growth Curve Modeling Approach [Electronic resource] // Computers in Human Behavior. 2020. Vol. 104. doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.106187
  11. Корниенко Д. С., Руднова Н. А. Особенности использования социальных сетей в связи с прокрастинацией и саморегуляцией [Электронный ресурс] // Психологические исследования. 2018. Т. 11, № 59. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2018v11n59/1574-kornienko59.html (дата обращения: 04.08.2021).
  12. Ellison N. B., Steinfield C., Lampe C. The Benefits of Facebook “Friends:” Social Capital and College Students’ Use of Online Social Network Sites // Journal of Computer-Mediated Communication. 2007. Vol. 12, issue 4. P. 1143–1168. doi: https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00367.x
  13. Elphinston R. A., Noller P. Time to Face It! Facebook Intrusion and the Implications for Romantic Jealousy and Relationship Satisfaction // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2011. Vol. 14, no. 11. P. 631–635. doi: https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0318
  14. “Snapchat is More Personal”: An Exploratory Study on Snapchat Behaviors and Young Adult Interpersonal Relationships / J. M. Vaterlaus, K. Barnett, C. Roche, J. A. Young // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 62. P. 594–601. doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.04.029
  15. Weinstein E. The Social Media See-Saw: Positive and Negative Influences on Adolescents’ Affective Well-Being // New Media & Society. 2018. Vol. 20, issue 10. P. 3597–3623. doi: https://doi.org/10.1177/1461444818755634
  16. Jenkins-Guarnieri M. A., Wright S. L., Johnson B. Development and Validation of a Social Media Use Integration Scale // Psychology of Popular Media Culture. 2013. Vol. 2, no. 1. P. 38–50. doi: https://doi.org/10.1037/ a0030277
  17. Моросанова В. Индивидуальные особенности осознанной саморегуляции произвольной активности человека // Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология. 2010. № 1. C. 36–45. URL: http://www.psy.msu.ru/science/vestnik/archive/vestnik2010-1.pdf (дата обращения: 04.08.2021).
  18. Моросанова В. И. Индивидуальный стиль саморегуляции в произвольной активности человека // Психологический журнал. 1995. Т. 16, № 4. С. 26–36.
  19. Конопкин О. А. Психическая саморегуляция произвольной активности человека // Вопросы психологии. 1995. № 1. С. 5–12.
  20. Моросанова В. И., Сагиев P. P. Диагностика индивидуально-стилевых особенностей саморегуляции в учебной деятельности студентов // Вопросы психологии. 1994. № 5. С. 134–140.
  21. Моросанова В. И., Кондратюк Н. Г., Гайдамашко И. В. Надежность осознанной саморегуляции как ресурс достижения целей в профессиях высокого риска // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2020. № 1. С. 77–95. doi: https://doi.org/10.11621/vsp.2020.01.05
  22. Моросанова В. И., Фомина Т. Г. Осознанная саморегуляция в системе психологических предикторов достижения учебных целей // Вопросы психологии. 2016. № 2. С. 124–135.
  23. Бочарова Е. Е. Регулятивные и мировоззренческие факторы различных форм социальной активности молодежи // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Акмеология образования. Психология развития. 2018. Т. 7, вып. 4. С. 333–345. doi: https://doi.org/10.18500/2304-9790-2018-7-4-333-345
  24. Schwarz U., Gawrilow C. Measuring and Compensating for Deficits of Self-Regulation in School Children via Ambulatory Assessment // Psychology in Russia: State of the Art. 2019. Vol. 12, issue 4. P. 8–22. doi: https://doi.org/10.11621/pir.2019.0401
  25. Conscious Self-Regulation and Self-Organization of Life During the COVID-19 Pandemic / Y. P. Zinchenko, V. I. Morosanova, N. G. Kondratyuk, T. G. Fomina // Psychology in Russia: State of the Art. 2020. Vol. 13, issue 4. P. 168–182. doi: https://doi.org/10.11621/pir.2020.0411
  26. Истратова О. Н., Лызь Н. А. Индивидуальные особенности студентов как фактор эффективности онлайн-обучения // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2020. Т. 9, № 4 (33). С. 326–330. doi: https://doi.org/10.26140/anip-2020-0904-0074
  27. Покровская Н. Н., Тюлин А. В. Психологические вопросы формирования регулятивных механизмов в цифровой среде // Technology and Language. 2021. Т. 2, № 2. С. 106–125. doi: https://doi.org/10.48417/technolang.2021.02.11
  28. Моросанова В. И., Кондратюк Н. Г. Опросник В. И Моросановой «Стиль саморегуляции поведения-ССПМ 2020» // Вопросы психологии. 2020. № 4. С. 155–167.
  29. Баранова В. А., Дубовская Е. М., Савина О. О. Опыт жизнедеятельности и ресурсы преодоления трудностей социальной изоляции в первый период пандемии COVID-19 у студентов // Социальная психология и общество. 2021. Т. 12, № 1. С. 10–25. doi: https://doi.org/10.17759/sps.2021120102
  30. Шилко Р. С., Егоров С. Ю., Зинченко Ю. П. Проблемы саморегуляции учебной деятельности в массовых открытых онлайн курсах // Герценовские чтения: психологические исследования в образовании. 2020. Вып. 3. С. 632–639. doi: https://doi.org/10.33910/herzenpsyconf-2020-3-104
  31. Солдатова Г. У., Теславская О. И. Особенности использования цифровых технологий в семьях с детьми дошкольного и младшего школьного возраста // Национальный психологический журнал. 2019. № 4 (36). C. 12–27. doi: https://doi.org/10.11621/npj.2019.0402
  32. Broadbent J., Poon W. L. Self-Regulated Learning Strategies & Academic Achievement in Online Higher Education Learning Environments: A Systematic Review // The Internet and Higher Education. 2015. Vol. 27. P. 1–13. doi: https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2015.04.007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Корниенко Д.С., Фоминых А.Я., Веракса А.Н., Калимуллин А.М., Семенов Ю.И., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.



Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).