Использование методики «Сетевой самоотчет» для изучения специфики интернет-социализации подростков и юношей с нарушением интеллекта

Авторы

  • Татьяна И. Кузьмина Институт коррекционной педагогики Российской академии образования, Московский государственный психолого-педагогический университет

DOI:

https://doi.org/10.21702/rpj.2021.1.1

Ключевые слова:

умственная отсталость, сетевая социализация, Интернет, личность, подростки, юноши, интернет-пользователи, сетевые риски, общение, сетевое взаимодействие

Аннотация

Введение. Изучение специфики сетевой социализации подростков и юношей с ОВЗ и, в частности, с нарушением интеллекта является новым и перспективным направлением в специальной психологии и нуждается в разработке методологических подходов и методических основ проведения исследований подобного рода.

Методы. Изучение специфики сетевой социализации лиц с нарушением интеллекта связано с описанием особенностей их социализационно-сетевого становления, в сравнении с нормативно развивающимися сверстниками предполагающим понимание исследователем интернет-взаимодействия как формы альтернативной коммуникации, способа адаптации и потенциального источника сетевых рисков личности. Методический инструментарий представлен авторской методикой «Сетевой самоотчет», апробированной с участием 181 респондента подросткового и юношеского возраста с нормативным развитием и 119 респондентов тех же возрастов с нарушением интеллекта.

Результаты. Апробация методики «Сетевой самоотчет» с участием выборок подростков и юношей с умственной отсталостью и их нормативно развивающихся сверстников показала, что данный инструментарий доступен для выполнения респондентам обеих групп и применим для выявления качественно-количественных различий между выборками. У респондентов с умственной отсталостью наблюдаются меньшая активность в Сети по поиску информации, низкая осведомленность о сетевых явлениях и феноменах сетевого взаимодействия, использование Интернета как дополнительного поля реализации выраженной потребности в общении и более агрессивная защита своего сетевого пространства от вмешательства родителей.

Обсуждение результатов. Представленные данные открывают ряд перспективных направлений исследования в предметной области сетевой социализации обучающихся с нарушением развития: 1) первичный скрининг в рамках ведущего нарушения по сравнению с нормативно развивающимися сверстниками; 2) углубленное исследование по возрастным диапазонам в рамках одной нозологии и выявление возрастных различий внутри одной нозологической группы; 3) дифференцированное исследование по сравнению разных нозологических категорий и выявлению межгрупповых различий.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биография автора

Татьяна И. Кузьмина, Институт коррекционной педагогики Российской академии образования, Московский государственный психолого-педагогический университет

старший научный сотрудник лаборатории образования и комплексной абилитации лиц с нарушениями опорно-двигательного аппарата и множественными нарушениями развития ФГБНУ «Институт коррекционной педагогики Российской академии образования», доцент кафедры специальной психологии и реабилитологии ФГБОУ ВО «Московский государственный психолого-педагогический университет»

Библиографические ссылки

Andalibi, N., Ozturk, P., & Forte, A. (2015). Depression-related imagery on Instagram. In Proceedings of the 18th ACM conference companion on computer supported cooperative work & social computing (pp. 231–234). https://doi.org/10.1145/2685553.2699014

Arnoux, P.-H., Xu, A., Boyette, N., Mahmud, J., Akkiraju, R., & Sinha, V. (2017). 25 tweets to know you: A new model to predict personality with social media. In Proceedings of the international AAAI conference on web and social media (Vol. 11, № 1, pp. 472–475). Retrieved from https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/view/14963

Azucar, D., Marengo, D., & Settanni, M. (2018). Predicting the Big 5 personality traits from digital footprints on social media: A meta-analysis. Personality and Individual Differences, 124, 150–159. https://doi.org/10.1016/j.paid.2017.12.018

Beck, U. (1992). Risk society. Toward a new modernity. London: Sage Publications.

Benton, A., Mitchell, M., & Hovy, D. (2017). Multi-task learning for mental health using social media text. In Proceedings of the 15th conference of the EACL (pp. 152–162). Retrieved from https://arxiv.org/pdf/1712.03538

Bijl, R. V., Ravelli, A., & van Zessen, G. (1998). Prevalence of psychiatric disorder in the general population: Results of the Netherlands Mental Health Survey and Incidence Study (NEMESIS). Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 33, 587–595. https://doi.org/10.1007/s001270050098

Boyd, R. L., & Pennebaker, J. W. (2017). Language-based personality: A new approach to personality in a digital world. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 63–68. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.07.017

Chuiko, A. E. (2012). The ethical dimension of the Internet. Uchenye zapiski Rossiiskogo gosudarstvennogo sotsial'nogo universiteta (Scientific Notes of the Russian State Social University), 10, 57–59. (in Russ.).

Celli, F., Bruni, E., & Lepri, B. (2014). Automatic personality and interaction style recognition from Facebook profile pictures. In Proceedings of the 22nd ACM international conference on multimedia (pp. 1101–1104). https://doi.org/10.1145/2647868.2654977

Danilenkov, A. V. (2014). Internet law. Moscow: Yustitsinform. (in Russ.).

Danilov, S. A. (2012). Risks and potential of youth internet socialization. Izvestiya Saratovskogo universiteta. Seriya Filosofiya. Psikhologiya. Pedagogika, (Izvestiya of Saratov University. Philosophy Series. Psychology. Pedagogy), 12(2), 42–46. (in Russ.).

De Choudhury, M., Counts, S., & Horvitz, E. (2013). Social media as a measurement tool of depression in populations. In Proceedings of the 5th annual ACM web science conference (pp. 47–56). https://doi.org/10.1145/2464464.2464480

Dibble, J. L., & Levine, T. R. (2013). Sharing good and bad news with friends and strangers: Reasons for and communication behaviors associated with the MUM effect. Communication Studies, 64(4), 431–452. https://doi.org/10.1080/10510974.2013.770407

Farnadi, G., Sitaraman, G., Sushmita, S., Celli, F., Kosinski, M., Stillwell, D., … De Cock, M. (2016). Computational personality recognition in social media. User Modeling and User-Adapted Interaction, 26, 109–142. https://doi.org/10.1007/s11257-016-9171-0

Ferwerda, B., & Tkalcic, M. (2018). You are what you post: What the content of Instagram pictures tells about users’ personality. IUI Workshops. Retrieved from http://ceur-ws.org/Vol-2068/humanize2.pdf

Golbeck, J., Robles, C., & Turner, K. (2011). Predicting personality with social media. In CHI’11 extended abstracts on human factors in computing systems (pp. 253–262). https://doi.org/10.1145/1979742.1979614

Gorshenin, A. A., & Dubenskii, I. V. (2018). Protection of privacy on the Internet. Molodoi uchenyi (Young Scientist), 19, 279–282. (in Russ.).

Guntuku, S. C., Lin, W., Carpenter, J., Ng, W. K., Ungar, L. H., & Preoţiuc-Pietro, D. (2017). Studying personality through the content of posted and liked images on Twitter. In Proceedings of the 2017 ACM on web science conference (pp. 223–227). https://doi.org/10.1145/3091478.3091522

Guntuku, S. C., Qiu, L., Roy, S., Lin, W., & Jakhetiya, V. (2015). Do others perceive you as you want them to?: Modeling personality based on selfies. In Proceedings of the 1st international workshop on affect & sentiment in multimedia (pp. 21–26). https://doi.org/10.1145/2813524.2813528

Guntuku, S. C., Yaden, D. B., Kern, M. L., Ungar, L. H., & Eichstaedt, J. C. (2017). Detecting depression and mental illness on social media: An integrative review. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 43–49. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.07.005

Kalimeri, K., Beiró, M. G., Delfino, M., Raleigh, R., & Cattuto, C. (2019). Predicting demographics, moral foundations, and human values from digital behaviours. Computers in Human Behavior, 92, 428–445. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.11.024

Karpukhin, O. I. (2000). Youth of Russia: Features of socialization and self-determination. Sotsiologicheskie issledovaniya (Sociological Research), 3, 124–128. (in Russ.).

Kolokol'tseva, T. N., & Lutovinova, O. V. (Eds.). (2012). Internet communication as a new speech formation: A collective monograph. Moscow: Flinta; Nauka. (in Russ.).

Kovaleva, N. D., & Serdyukova, E. A. (2015). Ethical aspect in ICT. Elektronnyi vestnik Rostovskogo sotsial'no-ekonomicheskogo instituta (Electronic Bulletin of the Rostov Social and Economic Institute), 3–4, 745–752. (in Russ.).

Kuchin, I. Yu. (2010). Protecting data privacy with anonymization. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika (Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Engineering and Informatics), 2, 158–162. (in Russ.).

Maner, W. (1980). Starter kit in computer ethics. Helvetia Press and the National Information and Resource Center for Teaching Philosophy.

McLuhan, M. (2007). Understanding media: The extensions of man (V. G. Nikolaeva, Trans.). Moscow: Giperboreya; Kuchkovo pole. (in Russ.).

Molchanov, S. V., Voiskunskii, A. E., Markina, O. S., & Borodina, A. S. (2019). Features of cognitive processing of social information with different levels of moral development. National Psychological Journal, 4, 3–11. Retrieved from https://doi.org/10.11621/npj.2019.0401 (in Russ.).

Moor, J. H. (2017). What is computer ethics? In K. Miller, M. Taddeo (Eds.), The ethics of information technologies (pp. 15–24). https://doi.org/10.4324/9781003075011-1

Ovchinnikov, S. A., & Grishin, S. E. (2012). Information and ethical problems of building an information society. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universiteta (Bulletin of Saratov State Social and Economic University), 1, 206–210. (in Russ.).

Reece, A. G., Reagan, A. J., Lix, K. L. M., Dodds, P. S., Danforth, C. M., & Langer, E. J. (2017). Forecasting the onset and course of mental illness with Twitter data. Scientific Reports, 7. https://doi.org/10.1038/s41598-017-12961-9

Sobkin, V. S., & Fedotova, A. V. (2019). Social media as a field of a modern teenager’s socialization. Konsul'tativnaya psikhologiya i psikhoterapiya (Counseling Psychology and Psychotherapy), 27(3), 119–137. https://doi.org/10.17759/cpp.2019270308 (in Russ.).

Voiskunskii, A. E. (2000). The phenomenon of Internet addiction. In A. E. Voiskunskii (Ed.), Humanitarian research on the Internet (pp. 100–131). Moscow: Mozhaisk-Terra. Retrieved from https://cyberpsy.ru/docs/gumanitarnye_issledovaniya_v_Internete_voyskunskiy.pdf (in Russ.).

Voiskunskii, A. E. (2010). Information security: Psychological aspects. Natsional'nyi psikhologicheskii zhurnal (National Psychological Journal), 1, 48–53. (in Russ.).

Yartsev, D. V. (1999). Features of socialization of a modern teenager. Voprosy psikhologii, 6, 54–59. (in Russ.).

Загрузки

Опубликован

2021-04-15

Как цитировать

Кузьмина, Т. И. (2021). Использование методики «Сетевой самоотчет» для изучения специфики интернет-социализации подростков и юношей с нарушением интеллекта. Российский психологический журнал, 18(1), 5–21. https://doi.org/10.21702/rpj.2021.1.1

Выпуск

Раздел

Коррекционная психология