Установки на черты личности как предиктор активности «друзей» пользователя социальной сети «Вконтакте»

Щебетенко Сергей Александрович Пермский национальный исследовательский университет

По мере того, как социальные сети становятся все более естествен­ной частью нашей повседневной жизни, исследовательский интерес к по­ведению их пользователей также становится все более устойчивым. В масштабе всемирной паутины интернета безуслов­ным лидером и, как следствие, основ­ным объектом внимания ученых, многие годы остается Facebook. В русскоязычном сегменте эта социальная сеть конку­рирует с такими локальными лидерами как «Вконтакте» и «Одноклассники». Эти и им подобные социальные сети предла­гают пользователям во многих отноше­ниях схожий базовый продукт. Большин­ство известных сегодня эмпирических исследований, касающихся особенно­стей личности пользователей сети, также выполнено на базе Facebook. Представ­ленная работа, напротив, осуществлена с использованием «Вконтакте», среды, во многих отношениях уникальной, в том числе, для исследователя.

Основным инструментом исследо­вания стал диспозициональный подход Большой Пятерки (пятифакторная теория личности – five-factor theory). Пять фунда­ментальных факторов, позволяющих оха­рактеризовать структуру личности чело­века, были определены в итоге научных исследований психологов разных стран (Г. Олпорт, Д. Гилфорд, Р. Кэттелл, Г. Айзенк, Р. МакКрэй, П. Коста и др.) на протяжении пяти десятилетий. После длительного практического использования пятифак­торной модели черт личности Р. Макрэ и П. Коста (McCrae, Costa, 1996, 2013) по­лучили возможность разработки ее теоре­тической основы.

Пятифакторная теория личности (five-factor theory, FFT или Большая Пятерка) предполагает, что пять основных черт личности (экстраверсия, доброжелатель­ность, добросовестность, нейротизм, от­крытость опыту) обусловлены исключительно биологическими факторами и образуют, тем самым, ряд ее базовых тенденций (basic tendencies). Взаимодей­ствие индивида со средой, согласно FFT, приводит к образованию неопределен­ного множества характерных адаптаций (characteristic adaptations) – структурных образований, основанных, с одной сторо­ны, на базовых тенденциях личности, а, с другой стороны, обусловленных действи­ем внешних факторов (external influences). В число характерных адаптаций, согласно Макрэ и Коста, входят социальные установки, мотивы, Я-концепция и прочие об­разования, имеющие выраженную соци­альную природу. «Фирменным знаком» FFT является безапелляционное утверждение о том, что такие черты личности как, на­пример, доброжелательность или добросовестность, являясь базовыми тенденци­ями, обусловлены сугубо биологически, в отличие от характерных адаптаций. Таким образом, базовые тенденции Большой Пя­терки понимаются в традиции темпера­мента (McCrae, Costa, 2013), в то время как характерные адаптации трактуются в традиционных схемах понимания лич­ности и характера.

Среди характерных адаптаций мож­но выделить особый класс, относящийся к рефлексии и мониторингу индивидом своих индивидуальных различий. Этот класс, предположительно функциониру­ющий по принципам метакогниций (Jost, Kruglianski, Nelson, 1998), мы обозначили как метакогнитивные характерные адап­тации (МХА), (Щебетенко, 2014, 2015). В отличие от традиционных метакогни­ций, МХА не являются мыслями о мыслях (thoughts about thoughts) (Petty, Briñol, Tormala, Wegener, 2007). Скорее они пред­ставляют собой мысли о чертах.

В качестве отправной точки для клас­сификации МХА рассматривались об­ласти метаиндивидуального мира (Дорфман, 2006) – полисистемы отношений человека с окружающей его средой. В ме­таиндивидуальном мире эти отношения образуют «области», варьирующие вектор направления активности от человека к миру и обратно, а также взаимные от­ношения этих двух элементов – как ча­сти и целого друг друга. В соответствии с действием этих двух факторов образо­ваны четыре «области» метаиндивидуаль­ного мира: авторство, обладание, приня­тие, зависимость.

Соответственно, среди МХА в первом приближении можно выделить четыре их разновидности. Концептуальные предпо­сылки для выделения этих МХА возника­ют на пересечении ряда традиционных проблем и парадигм современной психо­логии личности: когнитивного подхода (Bandura, 1977), исследований метакогни­ций (Jost, et al., 1998), социальных устано­вок (Petty, Briñol, 2012), а также символиче­ского интеракционизма (Gillespie, 2012). Диспозициональная эффективность, ко­торую можно рассматривать как частный случай области авторства, представляет собой мнение индивида о том, насколько он успешен в реализации данной черты личности в тех случаях, когда среда предъ­являет индивиду вызовы (ситуации) соот­ветствующего ей типа. Установка на чер­ту, рассматриваемая как частный случай области обладания, представляет собой валентную (положительную/отрицатель­ную) оценку данной черты индивидом, без прямого отнесения к собственной личности. Отраженная черта, рассматри­ваемая как частный случай области зави­симости, представляет собой суждения индивида о том, как черты его личности воспринимаются значимыми другими. Наконец, отраженная установка на черту, рассматриваемая как частный случай об­ласти принятия, представляет собой мне­ние индивида об установках на черты лич­ности, присущих значимым другим.

Социальные сети и черты личности

Среди индивидуальных различий, определяющих поведение пользователя социальной сети, ключевую роль играет экстраверсия (Kuo, Tang, 2014). Была установлена ее корреляция с самораскрытием в Facebook (Wang, 2013). Экстравертив­ность характера человека влияет на интенсивность его участия в группах (Ross, Orr, Sisic, Arsenault, Simmering, Orr, 2009), частоту размещения им фотографий «на своей стене» (Muscanell, Guadagno, 2012), наличие большого числа «друзей», постов и комментариев, интенсивное изучение страниц других пользователей (Gosling, Augustine, Vazire, Holzman, Gaddis, 2011), а также частое обновление своего статуса (Garcia, Sikström, 2014). В целом, экстра­версия обеспечивает индивиду удовлет­ворение от взаимодействия в социаль­ных сетях (Deng, Liu, Li, Hu, 2013). Другие черты личности, хотя и демонстриру­ют периодическую сопряженность с этой формой социальной жизни, тем не менее, связаны с ней менее устойчи­во (Muscanell, Guadagno, 2012; Ross, et al., 2009; Ryan, Xenos, 2011).

Ранее мы высказывали предположе­ние о том, что роль и специфика (от­раженных) установок на черты мо­жет быть обусловлена интерактивной природой личности (Щебетенко, 2014, 2015), поскольку в существенной сте­пени индивид познает себя через из­учение позиции другого (Выготский, Лурия, 1993; Mead, 1934). В этом плане установки на черты не характеризуют личность индивида напрямую. Напро­тив, они скорее приводят к тому, что ин­дивид определенным образом реагирует на проявление этих черт у других лю­дей. Например, относясь положительно к доброжелательности или добросовест­ности окружающих, человек с боль­шей долей вероятности получит положительную обратную связь и от своего окружения, а также будет стремиться к обществу добросовестных людей.

Суть «жизни» профиля социальных се­тей заключается в постоянной динами­ке, изменениях, вызываемых как самим пользователем, так и его «друзьями» – другими пользователями. Последние мо­гут оставлять различные следы активно­сти в профиле пользователя. В соответст­вии с вышесказанным, мы предположили, что, выражаясь терминами FFT, эти сле­ды будут преимущественно обусловлены не действием базовых тенденций Боль­шой Пятерки, а такими МХА, как «пря­мые» и отраженные установки на черты. В той мере, в которой установки на чер­ты определяют окружение индивида, они будут сопряжены с варьированием пове­дения «друзей» в профиле данного поль­зователя «Вконтакте».

Нами была сформулирована следую­щая общая гипотеза исследования:

Установки и отраженные установки на черты личности влияют на варьиро­вание поведения «друзей» в профиле пользователей социальной сети «Вкон­такте». Установки и отраженные установки на черты элиминируют возмож­ные корреляции соответствующих черт с этими поведенческими показателями.

Участники и процедура исследования

В исследовании приняли участие 1030 студентов одного из российских универ­ситетов, в возрасте от 17 до 38 лет (M = 19.65, SD = 1.72). Одна участница не сооб­щила своего возраста. Среди участников была 691 женщина (67.1%). Участники сообщали свое полное имя, необходи­мость чего объяснялась стремлением «избежать каких-либо ошибок при под­готовке и рассылке обратной связи». Спу­стя несколько месяцев после завершения сбора данных участникам рассылались электронные письма, содержавшие ре­зультаты оценки их черт личности, а так­же краткий дебрифинг.

Полное имя участника применялось только для поиска его профиля в соци­альной сети «Вконтакте» – наиболее популярной социальной сети в русском сегменте интернета (eBizMBA, 2014). В работе мы использовали только ту информацию, которую можно получить в открытом доступе. Таким образом, ана­лизировалась лишь та информация, ко­торая была доступна любому пользо­вателю «Вконтакте», не являющемуся «другом» данного участника.

На 1 июля 2013 г. было найдено 948 профилей «Вконтакте» (92% выборки). Все интересующие нас переменные были за­мерены по состоянию на 1 июля 2013 г. «Вконтакте» позволяет определить послед­ний день, когда данный профиль был по­сещен его владельцем. Таким образом, мы смогли определить, является ли данный профиль активно используемым, либо «забытым». На 14 декабря 2013 г. из 948 про­филей 17 было удалено (1.8%), а 8 (0.8%) посещались его владельцем неопределен­но давно. Остальные 923 профиля (97.4%) были активны недавно: среднее время последнего визита составило M = 0.54 дня, максимальное время max = 79 дней. 803 профиля были посещены их владельцами в день контроля – 14 декабря 2013 г. Во­семь «заброшенных» профилей были уда­лены из выборки. Таким образом, финаль­ная выборка составила 940 участников.

Методики исследования

Участники заполняли русскую вер­сию (Щебетенко, 2014) 44-пунктного те­ста Big Five Inventory (BFI) (John, Donahue, Kentle, 1991; John, Naumann, Soto, 2008), а также ряд ее модификаций, измеряющих МХА: установки на черты, диспози­циональную эффективность, отраженные черты и отраженные установки на черты. При изучении отраженных черт и отра­женных установок мы просили участни­ков исследования обратиться к образу их родителей, поскольку последние могут эффективно выполнять роль значимо­го другого для студентов (Malloy, Albright, Kenny, Agatstein, Winquist, 1997). На пол­ной выборке (n = 1030) подшкалы всех вопросников продемонстрировали при­емлемый уровень внутренней согласован­ности (.66 < α < .87). Исключение состави­ла подшкала установки на экстраверсию и отраженной установки на экстраверсию, α = .57 и .51, соответственно. Для увели­чения надежности из этих подшкал были исключены три пункта: «сдержанность», «порождение энтузиазма» и «застенчи­вость», в результате чего внутренняя согласованность увеличилась до α = .69 и .65. соответственно.

Индикаторы поведения в социальной сети

Все индикаторы поведения «Вкон­такте» могут быть распределены на две условные группы: «внешние» и «внутренние». «Внешние» показатели характери­зуют поведение пользователя: опубли­кованные им посты «на стене» своего профиля, количество аватарок (картинок-идентификаторов), количество комментариев, опубликованных пользо­вателем и т.п. «Внутренние» показатели отражают поведение других пользовате­лей в профиле его владельца. В соответ­ствии с выдвинутыми гипотезами, наше­го внимания находились «внутренние» показатели, т.е. следы активности других пользователей в профиле рассматрива­емого индивида. В качестве таковых из­учались следующие показатели:

1. число «друзей» пользователя [1] (n = 939);

2. число надписей (постов) «на стене» пользователя, опубликованных дру­гими людьми (за исключением публикаций, посвященных дням ро­ждения и официальным праздникам) (n = 250);

3. медиана числа «лайков», поставлен­ных под портретом [2] пользователя. Учитывались портреты опубликованные в период с 1 января 2011 г. по 25 мая 2013 г (n = 830).

Поскольку индикаторы «Вконтакте» демонстрировали существенную поло­жительную асимметрию, сырые баллы были подвергнуты логарифмическому преобразованию x = log10 (y + 1), что значительно сократило асимметрию и эксцесс распределения.

Результаты

Корреляции характеристик личности с показателями поведения «Вконтакте»

Как и предполагалось, характеристи­ки экстраверсии были наиболее сильно связаны с показателями поведения в социальной сети (табл. 1). При этом, уста­новки на экстраверсию коррелировали с поведением в социальной сети слабее, чем экстраверсия. Открытость опыту показала паттерн схожих, но более сла­бых, корреляций. Характеристики до­брожелательности слабо положительно коррелировали с количеством «друзей», в то время как лишь установки на до­брожелательность коррелировали с чи­слом постов и «лайков». Характеристики добросовестности слабо положительно коррелировали с числом «лайков», в то время как только установки на добросо­вестность слабо положительно корре­лировали с числом «друзей». Характеристики нейротизма показали три слабых корреляции с индикаторами поведения в социальной сети.

Таблица 1. Корреляции показателей характеристик личности и поведе­ния «Вконтакте»

Характеристики личности	«Друзья» (939)	Посты (250)	«Лайки» (830)
Экстраверсия
Черта	.37***	.31***	.25***
Диспозициональная эффективность	.34***	.21**	.23***
Отраженная черта	.35***	.28***	.27***
Установка на черту	.22***	.11	.20***
Отраженная установка на черту	.11**	.02	.14***
Доброжелательность
Черта	.08*	-.03	.02
Диспозициональная эффективность	.08*	.04	.09*
Отраженная черта	.06*	.00	.02
Установка на черту	.09**	.13*	.13***
Отраженная установка на черту	.06	.15*	.11**
Добросовестность
Черта	.05	-.07	.10**
Диспозициональная эффективность	.05	-.03	.11**
Отраженная черта	.02	-.03	.08*
Установка на черту	.08*	.09	.10**
Отраженная установка на черту	.11**	.10	.12**
Нейротизм
Черта	-.00	.07	.08*
Диспозициональная эффективность	-.02	.05	.04
Отраженная черта	.01	.14*	.05
Установка на черту	-.05	-.11	-.01
Отраженная установка на черту	-.05	-.05	-.11**
Открытость опыту
Черта	.17***	.17**	.10**
Диспозициональная эффективность	.15***	.16*	.06
Отраженная черта	.16***	.16*	.08*
Установка на черту	.11**	.17**	.11**
Отраженная установка на черту	.08*	.07	.12***

Примечание. В скобках приведен валидный N; *** p < .001, ** p < .01, * p < .05.

Эффекты метакогнитивных характерных адаптаций при контроле черт: свидетельства множественного регрессионного анализа

Способны ли МХА влиять на поведе­ние в социальной сети независимо от вли­яния черт личности? В поисках ответа на этот вопрос была осуществлена серия ие­рархических множественных регрессион­ных анализов. Сначала (на шаге 1) в урав­нение регрессии в качестве предиктора включался показатель черты личности. На шаге 2 добавлялась диспозициональ­ная эффективность, МХА, концептуаль­но наиболее близкая показателю черты. На шаге 3 в уравнение добавлялся пока­затель отраженной черты личности, так­же характеризующий мнение индивида о выраженности этой черты в его лично­сти, но спроецированное на значимых других (родителей). На шаге 4 в уравнение добавлялся показатель установки на чер­ту, МХА, прямо не относящаяся к оценке выраженности данной черты личности у индивида. Наконец, на шаге 5 добавлялась отраженная установка на черту, наибо­лее «отдаленная» МХА, установка на черту, приписываемая значимым другим (роди­телям) [3].

«Друзья»

Применительно к характеристикам экстраверсии коэффициент детермина­ции в количестве «друзей» существенно увеличивался вплоть до шага 3 включи­тельно (табл. 2). Черта экстраверсии, ди­спозициональная эффективность в экс­траверсии и отраженная экстраверсия привносили инкрементное объяснение в варьирование числа «друзей». Таким образом, вклад этих трех показателей в данный индикатор являлся уникальным относительно друг друга.

Таблица 2. Иерархический регрессионный анализ варьирования числа «друзей» «Вконтакте» в зависимости от характеристик экстраверсии

Экстраверсия (предикторы)				Число «друзей»
	B [95% CI]	β	VIF	R2	ΔR2
Шаг 1 (F(1, 937) = 150.71, p < .001)				.139
Черта	2.66 [2.23; 3.08]	.37***
Шаг 2 (F(2, 936) = 80.22, p < .001):				.146	.008**
Черта	1.91 [1.26; 2.57]	.27***	2.40
ДЭ	1.19 [0.39; 1.99]	.14**	2.40
Шаг 3 (F(3, 935) = 56.75, p < .001):				.154	.008**
Черта	1.34 [0.58; 2.10]	.19**	3.24
ДЭ	0.92 [0.10; 1.74]	.11*	2.53
Отраженная черта	0.91 [0.30; 1.52]	.14**	2.47

Примечание. ДЭ – диспозициональная эффективность; VIF – фактор ин­фляции дисперсии.

Число «друзей» объяснялось исклю­чительно ковариацией с чертами до­брожелательности и открытости, а их МХА инкрементного вклада не вносили. Напомним, при этом, что установки на добросовестность положительно коррелировали с числом «друзей», в то вре­мя как сама добросовестность и прочие МХА с числом «друзей» не коррелирова­ли (табл. 1).

Посты

Число записей «на стене», сделанных «друзьями», также объяснялось исключи­тельно ковариацией с чертами экстравер­сии и открытости, а МХА этих черт инкре­ментного вклада не вносили. Напомним, при этом, что установки на доброжела­тельность положительно коррелировали с числом постов, в то время как сама добро­желательность и прочие МХА с числом по­стов не коррелировали (табл. 2).

«Лайки»

Применительно к экстраверсии коэф­фициент детерминации критериального показателя увеличивался вплоть до шага 4 включительно (см. табл. 3). При этом отраженная экстраверсия и положитель­ная установка на экстраверсию элимини­ровали полученные ранее корреляции для черты экстраверсии и ее диспозици­ональной эффективности. Иными слова­ми, число «лайков» возрастало в связи с отраженной экстраверсией и более поло­жительной установкой на эту черту.

Таблица 3. Иерархический регрессионный анализ варьирования чи­сла «лайков» в зависимости от характеристик экстраверсии

Экстраверсия (предикторы)				Число «лайков» на портрет
	B [95% CI]	β	VIF	R2	ΔR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 53.56, p < .001)				.061
Черта	0.12 [0.08; 0.15]	.25***
Шаг 2 (F(2, 827) = 28.33, p < .001):				.064	.003†
Черта	0.08 [0.04; 0.13]	.18**	2.40
ДЭ	0.05 [-0.01; .11]	.09†	2.40
Шаг 3 (F(3, 826) = 22.76, p < .001):				.076	.012**
Черта	0.04 [-0.02; .09]	.08	3.24
ДЭ	0.03 [-0.03; .09]	.05	2.53
Отраженная черта	0.08 [0.03; 0.12]	.17**	2.47
Шаг 4 (F(4, 825) = 19.03, p < .001):				.084	.008**
Черта	0.03 [-0.03; .08]	.06	3.30
ДЭ	0.01 [-0.05; .07]	.02	2.62
Отраженная черта	0.07 [0.03; 0.12]	.17**	2.47
Установка	0.07 [0.02; 0.13]	.10**	1.30

По отношению к доброжелательно­сти коэффициент детерминации кри­териального показателя увеличивал­ся вплоть до шага 4 включительно (см. табл. 4). При этом установка на доброжелательность производила инкремен­тный эффект на число «лайков», поми­мо диспозициональной эффективности в доброжелательности. Черта доброже­лательности и отраженная доброжела­тельность инкрементных эффектов на число «лайков» не производили.

Таблица 4. Иерархический регрессионный анализ варьирования чи­сла «лайков» в зависимости от характеристик доброжелательности

Доброжелатель­ность (предик­торы)				Число «лай­ков» на портрет
	B [95% CI]	β	VIF	R2	ΔR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 0.38, p = .537)				.000
Черта	0.01 [-0.03; .05]	.02
Шаг 2 (F(2, 827) = 4.30, p = .014):				.010	.010**
Черта	-0.05 [-.10; .01]	-.08	2.03
ДЭ	0.09 [0.03; 0.15]	.14**	2.03
Шаг 3 (F(3, 826) = 3.08, p = .027):				.011	.001
Черта	-0.04 [-.10; .03]	-.06	3.24
ДЭ	0.10 [0.03; 0.16]	.15**	2.22
Отраженная черта	-0.02 [-.07; .03]	-.04	2.04
Шаг 4 (F(4, 825) = 4.74, p = .001):				.022	.011**
Черта	-0.05 [-.11; .01]	-.08	2.52
ДЭ	0.06 [-0.01; .13]	.10†	2.48
Отраженная черта	-0.03 [-.08; .02]	-.05	2.05
Установка	0.10 [0.04; 0.16]	.13**	1.58

Применительно к добросовестности коэффициент детерминации критери­ального показателя увеличивался вплоть до шага 5 (см. табл. 5). При этом лишь положительная отраженная установка на добросовестность предсказывала увеличение числа «лайков». Эффекты черты добросовестности и других ее характер­ных адаптаций были элиминированы.

Таблица 5. Иерархический регрессионный анализ варьирования чи­сла «лайков» в зависимости от характеристик добросовестности

Добросовест­ность (предик­торы)				Число «лай­ков» на портрет
	B [95% CI]	β	VIF	R2	ΔR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 7.91, p = .005)				.009**
Черта	0.05 [0.02; 0.08]	.10**
Шаг 2 (F(2, 827) = 4.99, p = .007):				.012	.002
Черта	0.02 [-0.03; .07]	.04	2.33
ДЭ	0.04 [-0.02; .10]	.08	2.33
Шаг 3 (F(3, 826) = 3.33, p = .019):				.012	.000
Черта	0.02 [-0.04; .08]	.04	2.97
ДЭ	0.04 [-0.02; .10]	.08	2.59
Отраженная черта	-0.00 [-.05; .04]	-.01	2.51
Шаг 4 (F(4, 825) = 3.35, p = .010):				.016	.004†
Черта	0.02 [-0.05; .07]	.03	3.03
ДЭ	0.03 [-0.03; .09]	.06	2.64
Отраженная черта	-0.00 [-.05; .05]	-.00	2.52
Установка	0.06 [-.00; 0.12]	.07†	1.14
Шаг 5 (F(5, 824) = 3.96, p = .001):				.023	.007*
Черта	0.01 [-.05; 0.07]	.02	3.03
ДЭ	0.03 [-.03; 0.09]	.06	2.65
Отраженная черта	0.01 [-.04; 0.05]	.02	2.57
Установка	0.02 [-.05; 0.09]	.02	1.40
ОУ	0.09 [0.02; 0.16]	.10*	1.28

Примечание. ДЭ – диспозициональная эффективность, ОУ – отражен­ная установка на черту

По отношению к нейротизму коэф­фициент детерминации критериально­го показателя увеличивался вплоть до шага 5 (см. табл. 6). При этом, лишь от­рицательная отраженная установка на нейротизм предсказывала увеличение числа «лайков». Эффект черты нейро­тизма был элиминирован.

Таблица 6. Иерархический регрессионный анализ варьирования числа «лайков» в зависимости от характеристик нейротизма

Нейротизм (предикторы)				Число «лайков» на портрет
	B [95% CI]	β	VIF	R2	ΔR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 4.91, p = .027)				.006*
Черта	0.04 [0.00; 0.07]	.08*
Шаг 2 (F(2, 827) = 2.76, p = .064):				.007	.001
Черта	0.05 [0.00; .10]	.11*	2.14
ДЭ	-0.02 [-.06; .03]	-.04	2.14
Шаг 3 (F(3, 826) = 1.84, p = .138):				.007	.000
Черта	0.05 [-0.00; .10]	.10†	2.78
ДЭ	-0.02 [-.07; .03]	-.04	2.39
Отраженная черта	0.00 [-.04; .05]	.01	2.45
Шаг 4 (F(4, 825) = 1.44, p = .219):				.007	.000
Черта	0.05 [-0.01; .10]	.10†	2.79
ДЭ	-0.02 [-.07; .03]	-.04	2.39
Отраженная черта	0.00 [-0.04; .05]	.01	2.45
Установка	-0.01 [-.07; .04]	-.02	1.02
Шаг 5 (F(5, 824) = 3.66, p = .003):				.022	.015***
Черта	0.04 [-.01; 0.09]	.09	2.80
ДЭ	-0.01 [-.06; .04]	-.03	2.41
Отраженная черта	0.00 [-.05; 0.05]	.00	2.45
Установка	0.05 [-.02; 0.11]	.06	1.41
ОУ	-0.11 [-.17; -.05]	-.14***	1.40

Применительно к открытости опыту коэффициент детерминации критери­ального показателя увеличивался вплоть до шага 5 (см. табл. 6). При этом поло­жительная отраженная установка на от­крытость, а также в тенденции черта открытости и диспозициональная неэф­фективность в ней предсказывали уве­личение числа «лайков». Эффекты отраженной открытости и установки на открытость были элиминированы.

Таблица 7. Иерархический регрессионный анализ варьирования чи­сла «лайков» в зависимости от характеристик открытости опыту

Открытость (предикторы)				Число «лайков» на портрет
	B [95% CI]	β	VIF	R2	ΔR2
Шаг 1 (F(1, 828) = 8.10, p = .005)				.010**
Черта	0.05 [0.02; 0.09]	.10**
Шаг 2 (F(2, 827) = 4.34, p = .013):				.010	.001
Черта	0.07 [0.01; 0.12]	.13*	2.44
ДЭ	-0.02 [-.08; .04]	-.04	2.44
Шаг 3 (F(3, 826) = 3.10, p = .026):				.011	.001
Черта	0.06 [-0.00; .12]	.11†	2.97
ДЭ	-0.03 [-.10; .03]	-.06	2.73
Отраженная черта	0.02 [-.03; .07]	.04	2.43
Шаг 4 (F(4, 825) = 3.35, p = .010):				.016	.005*
Черта	0.04 [-0.02; .11]	.09	3.08
ДЭ	-0.05 [-.11; .02]	-.08	2.88
Отраженная черта	0.01 [-0.04; .07]	.03	2.47
Установка	0.07 [0.00; 0.14]	.09*	1.72
Шаг 5 (F(5, 824) = 4.01, p = .001):				.024	.008*
Черта	0.06 [-.00; 0.12]	.11†	3.17
ДЭ	-0.06 [-.12; .01]	-.10†	2.92
Отраженная черта	-0.00 [-.06; .05]	-.00	2.61
Установка	0.04 [-.03; 0.11]	.05	1.91
ОУ	0.07 [.02; .13]	.10*	1.41

Обсуждение

Установки на каждую из черт лич­ности коррелировали с показателями поведения «друзей» в профиле пользо­вателя «Вконтакте». В семи случаях из пятнадцати установки на черты лично­сти – прямые и отраженные – произво­дили инкрементный вклад в поведение в социальной сети, элиминируя тем са­мым эффекты соответствующей черты и метакогнитивных характерных адаптаций, выражающих мнение индивида о своей личности.

Таким образом, гипотеза подтверди­лась, в первую очередь – в отношении количества «лайков»: фотографии пользователя обладали повышенной попу­лярностью среди «друзей» в том случае, если он имел положительные установ­ки на экстраверсию, доброжелатель­ность, добросовестность, эмоциональ­ную стабильность и открытость опыту. В соответствии с нашими гипотезами, этот эффект связан с тем, что индивид, имея определенные установки на черты, создает вокруг себя специфическую со­циальную среду, способствующую боль­шему выражению симпатии и участия. В данном случае это выражается в увели­чивающемся числе «лайков».

Публикация друзьями постов на «сте­не» пользователя зависела, в этом плане, только от положительных установок на доброжелательность. Этот эффект мож­но объяснить аналогичным образом: положительная установка на доброже­лательность может приводить к более тесным контактам с доброжелательны­ми людьми, что и выражается в более интенсивном внимании с их стороны к индивиду, в том числе – в виде постов на «стене» пользователя.

Однако черты личности также про­извели аналогичный инкрементный эф­фект – в четырех случаях из пятнадцати.

В частности, черты экстраверсии и открытости способствовали увели­чению числа постов, написанных «дру­зьями». И эти связи уже не зависели от соответствующих МХА. Экстраверсия и открытость могут представлять собой вторичный фактор пластичности инди­вида (plasticity) – способности к получе­нию нового опыта в социальной и интеллектуальной и чувственной сферах (DeYoung, Peterson, Higgins, 2002). Веро­ятно, высокие значения в этих чертах сами по себе приводят к росту активно­сти индивида, что, в свою очередь, на­ходит отклик в более активном поведе­нии «друзей». При этом установки на эти черты, т.е. то, какую социальную среду формирует вокруг себя индивид в плане пластичности окружающих его людей, уже не играют существенной роли.

Аналогичный результат был получен при изучении взаимосвязи этих черт личности с числом «друзей». Напомним также, что экстраверсия является наи­более надежным из черт личности предиктором активности в социальных се­тях (Gosling, et al., 2011). Число «друзей», в отличие от двух других измерявшихся показателей поведения «Вконтакте», на­прямую зависит не только от действий «друзей», но и от самого пользователя. Таким образом, наши данные согласуют­ся с предположением о заметной роли экстраверсии в поведении пользователя социальной сети, а также свидетельству­ют о том, что эта взаимосвязь является независящей от МХА.

Количество «друзей» также напрямую зависело от наличия доброжелательно­сти. В этом плане данные факты противоречат предсказанию FFT, о том, что черты личности производят непрямые эффекты на внешние события, опос­редованные характерными адаптация­ми. Правда, наши данные, конечно, не исключают того, что это опосредование осуществляется за счет других, не изучавшихся в этой работе, характерных адаптаций.

В дополнение к сказанному, заметим, что число «друзей» увеличивалось в свя­зи с более положительными установками на добросовестность – вне зависи­мости от выраженности самой черты добросовестности у индивида. Видимо, добросовестность, в отличие от экстра­версии и открытости опыту, не делает пользователя популярным среди других пользователей. При этом более положи­тельная оценка этого качества индиви­дом, вероятно, будет создавать вокруг него социальную среду, в которой до­бросовестные люди будут высоко це­ниться, а сам индивид будет более при­влекательным.

Следует иметь в виду, что предложен­ные интерпретации роли установок на черты остаются косвенными. Будущие исследования должны напрямую изучить взаимосвязь установок на черты с выра­женностью этих черт в окружении ин­дивида. Более того, необходимо опре­делить, может ли оцениваемая степень близости данного индивида влиять на силу подобной взаимосвязи. В терминах экспериментального плана следует изучить то, как изменчивость установ­ки на данную черту может влиять на ка­чество социального окружения индиви­да. Очевидно, что параметры поведения «друзей» пользователя не сводятся к тем трем, которые были использованы в ра­боте. Поэтому будущие репликационные исследования могут принимать во внима­ние и другие параметры поведения «дру­зей», такие как число «лайков», адресо­ванных к постам пользователя. Будущие результаты позволят оценить устойчи­вость фактов и теоретических предполо­жений, высказанных в данной статье.

Примечания:

1.Следует отметить, что число «друзей» является одновременно и «внешним» и «внутренним» показателем. В этом случае определить, кто имен­но инициировал «дружбу» в данной паре, невозможно.

2.Под «портретом» мы понимали аватарку пользователя, на которой он изображен без каких-либо других людей или животных. При этом, пользова­тель идентифицировался по ряду косвенных признаков: частоте изображения одного и того же человека, полу, комментариям под портретом и т.п.

3.В таблицах приведены шаги вплоть до ситуации, когда последующие добавления не приводили к значимому увеличению коэффициента детер­минации R2.

Литература:

Выготский Л.С, Лурия А.Р. Этюды по истории поведения: Обезьяна. Примитив. Ребенок. – Москва : Педагогика-Пресс, 1993. – 224 с.

Дорфман Л.Я. Концепция метаиндивидуального мира: современное состояние // Психология Журнал Высшей школы экономики. – 2006. – Т. 3. – № 3. – С. 3–34.

Щебетенко С.А. Отраженные установки на черты личности как предиктор успеваемости студентов // Психология и психотехника. – 2015. – №1. – С. 70-82. doi: 10.7256/2070-8955.2015.1.13526

Щебетенко С.А. «Лучший человек в мире»: установки на черты личности в контексте большой пятерки // Психология. Журнал Высшей школы экономики. – 2014. – № 3. – С. 129–148.

Bandura, A. (1977) Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review. Vol.84, I, 2,191–215. doi: 10.1037/0033- 295x.84.2.191

Deng, S., Liu, Y., Li, H., & Hu, F. (2013) How does personality matter? An investigation of the impact of extraversion on individuals’ SNS use. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. Vol.16, I, 8, 575-81. . doi: 10.1089/cyber.2012.0383

DeYoung, C.G., Peterson, J.B., & Higgins, D.M. (2002) Higher-order factors of the Big Five predict conformity: Are there neuroses of health? Personality and Individual Differences. V.33, I, 4,533-52. 10.1016/s0191-8869(01)00171-4

eBizMBA. The eBusiness Knowledgebase. Top 15 Most Popular Social Networking Sites October 2014. Retrieved form: http://www.ebizmba.com/articles/social-networkingwebsites

Garcia, D., & Sikström, S. (2014) The dark side of Facebook: Semantic representations of status updates predict the Dark Triad of personality. Personality and Individual Differences. V.67, 92-96. 10.1016/j.paid.2013.10.001

Gillespie, A. (2012) Position exchange: The social development of agency. New Ideas in Psychology. V. 30, I, 1 , 32-46. 10.1016/j.newideapsych.2010.03.004

Gosling, S.D., Augustine, A.A., Vazire, S., Holtzman, N., & Gaddis, S. (2011) Manifestations of personality in online social networks: Self-reported Facebook-related behaviors and observable profile information. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. V.14, I, 9, 483-488. 10.1089/ cyber.2010.0087

John, O.P., Donahue, E.M., & Kentle, R.L. (1991) The Big Five Inventory--Versions 4a and 54. Berkeley, CA: University of California, Berkeley, Institute of Personality and Social Research.

John, O.P., Naumann, L.P., & Soto, C.J. (2008) Paradigm shift to the integrative Big Five trait taxonomy: History, measurement, and conceptual issues. John O.P., Robins R.W., Pervin L.A. Handbook of personality: Theory and research. New York, NY: Guilford Press. 114-158.

Jost, J.T., Kruglanski, A.W., & Nelson, T.O. (1998) Social metacognition: An expansionist review. Personality and Social Psychology Review. V.2, I, 2, 137- 154. /10.1207/s15327957pspr0202_6

Kuo, T., & Tang, H.-L. (2014) Relationships among personality traits, Facebook usages, and leisure activities – A case of Taiwanese college students. Computers in Human Behavior. V.31, 13-19. 10.1016/j.chb.2013.10.019

Malloy, T.E., Albright, L., Kenny, D.A., Agatstein, F., & Winquist, L. (1997) Interpersonal perception and metaperception in nonoverlapping social groups. Journal of Personality and Social Psychology. V.72, I, 2, 390-398. 10.1037/0022-3514.72.2.390

McCrae, R.R., & Costa, Jr. P.T. (1996) Toward a new generation of personality theories: Theoretical contexts for the five-factor model. Wiggins J.S. The Five-factor Model of Personality: Theoretical Perspectives. Guilford Press. 51-87.

McCrae, R.R., & Costa, Jr. P.T. (2013) Introduction to the empirical and theoretical status of the five-factor model of personality traits. Widiger T.A., & Costa P.T., Jr. Personality disorders and the five-factor model of personality (3rd ed). Washington, DC, US: American Psychological Association.15-27. 10.1037/13939-002

Mead, G.H. (1934) Mind, self, and society: From the standpoint of a social behaviorist. University of Chicago Press. 440.

Muscanell, N.L., & Guadagno, R.E. (2012) Make new friends or keep the old: Gender and personality differences in social networking use. Computers in Human Behavior. V.28, I, 1, 107-112. 10.1016/j.chb.2011.08.016

Petty, R.E., Briñol, P., Tormala, Z.L., & Wegener, D.T. (2007) The role of metacognition in social judgment. Kruglanski A.W., Higgins E.T. Social Psychology: Handbook of Basic Principles. Guilford Press. 254-284.

Ross, C., Orr, E.S., Sisic, M., Arseneault, J.M., Simmering, M.G., & Orr, R.R. (2009) Personality and motivations associated with Facebook use. Computers in Human Behavior. V.25, I, 2, 578-586. 10.1016/j.chb.2008.12.024

Ryan, T., & Xenos, S. (2011) Who uses Facebook? An investigation into the relationship between the Big Five, shyness, narcissism, loneliness, and Facebook usage. Computers in Human Behavior. V.27, I, 5, 1658-1664.

Wang, S.S. (2013) “I share, therefore I am”: Personality traits, life satisfaction, and Facebook check-ins. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. V.16, I, 12, 870-877. 10.1089/cyber.2012.0395