Структура отношений между участниками потока Векторы науки

Структура отношений между участниками потока «Векторы науки» : некоторые особенности и факторы Социологическая лаборатория анализа, моделирования и прогнозирования рисков Инновационный парк – Балтийский федеральный университет им. И. Канта Е. Фидря, к. соц. н. , зав. лабораторией А. Викторов, аспирант

Методика: что мы делали Главная задача, которую мы решали – показать некоторые возможности методов статистического анализа в социальных науках. Для этого мы решили проанализировать некоторые аспекты отношений в коллективе участников потока «Векторы науки» и ответить на вопросы: -какова структура личностных предпочтений и авторитетности мнений среди участников? - влияют ли на формирование отношений личной симпатии и авторитета такие факторы, как пол, возраст или совместное проживание участников потока? - какие психологические характеристики личности оказывают влияние на личную популярность, авторитет участника и то, какую функциональную роль он предпочитает играть в коллективе? Чтобы ответить на эти вопросы, мы опросили наших участников, используя следующие методики: -многофакторный личностный опросник FPI; - тест «Командные роли» Р. М. Белбина; - социометрическое исследование (выявление структуры личных предпочтений, авторитета, а также базовых характеристик – пола, возраста и «двора» участников – того сектора палаточного лагеря, где они проживают). Анализ данных проводился следующими методами: - сетевой анализ (корреляционный анализ матриц личных предпочтений, авторитета, пола, возраста и «дворов» участников); - моделирование самообучающейся нейронной сети (анализ влияния психологических характеристик по шкалам FPI, пола и возраста на количество выборов по личным предпочтениям и авторитету, а также выбранную командную роль). Разумеется, ни о какой особой репрезентативности в нашем случае речи не идет: полные данные у нас были только по 21 участнику потока, а в качестве авторитетов и друзей участники указывали ребят и из других потоков (и даже администрации лагеря), поэтому сеть отношений мы строили с учетом большего количества людей (39), а модель – только по 21 участнику. 21 наблюдение – маловато для полноценного моделирования, однако некоторые результаты всё равно оказались «говорящими» . Ниже мы приводим все статистически значимые результаты, которые нам удалось получить.

Структура личных предпочтений участников потока «Векторы науки» мужской пол женский пол Размер кружка отражает количество связей участника Статистическая связь пола участников и их личных симпатий невысока – коэффициент корреляции составляет всего 0, 067 при уровне значимости p = 0, 026. То есть, грубо говоря, личные предпочтения в общении статистически достоверно связаны с полом участников только на 6, 7%.

Структура личных предпочтений участников потока «Векторы науки» Двор 1 Двор 3 Двор 6 Двор 7 Двор 8 Двор не определен Размер кружка отражает количество связей участника Корреляция между двором, где проживают участники, и их личными симпатиями оказалась существенно выше – коэффициент корреляции равен 0, 385 при уровне значимости p = 0, 000. Таким образом, личные предпочтения в общении статистически достоверно связаны с одинаковым двором проживания участников на 38, 5% (что логично).

Отношения авторитетности участников потока «Векторы науки» мужской пол женский пол Размер кружка отражает количество связей участника Статистическая связь пола участников и их авторитета среди других еще ниже, чем в случае с личными симпатиями – коэффициент корреляции составляет всего 0, 0457 при уровне значимости p = 0, 066. То есть, в данном случае, полученный результат даже не является статистически достоверным.

Отношения авторитетности участников потока «Векторы науки» Двор 1 Двор 3 Двор 6 Двор 7 Двор 8 Двор не определен Размер кружка отражает количество связей участника А вот с проживанием в одном дворе авторитетность мнений связана сильнее: коэффициент корреляции составляет 0, 205 при уровне значимости p = 0, 001. Таким образом, авторитетность мнения участника для других и совместное с ними проживание в одном дворе связаны на 20, 5%.

Взаимосвязи между переменными Среди других интересных взаимосвязей нужно отметить и сами главные переменные, которые мы измеряли – личные предпочтения и авторитетность мнений. Существует довольно значимая и достоверная связь между личными симпатиями участников и отношениями авторитетности. Коэффициент корреляции составляет 0, 432 при уровне значимости p = 0, 000. То есть статистически достоверно структура отношений на основе личных симпатий и отношений авторитета взаимосвязаны на 43, 2%. А вот возраст, по нашим данным, не оказывает абсолютно никакого влияния ни на личные симпатии, ни на авторитетность мнений. Так что ни друзья, ни авторитет в коллективе не придут к вам просто «со временем» , придется их чем-то завоевывать. Итак, благодаря простому корреляционному анализу сетевых матриц, нам удалось установить следующее об участниках потока «Векторы науки» : - примерно на 43% связаны между собой личная симпатия участников и авторитетность их мнений друг для друга; - на формирование личных симпатий и авторитета среднее значимое влияние (38% и 20% соответственно) оказывает проживание участников в одном «дворе» ; - слабое, но все же статистически значимое влияние на формирование личных симпатий оказывает пол участников – примерно на 7% предпочтения в общении обусловлены совпадением по полу; - возраст участников не является важным фактором для формирования отношений неформальной коммуникации и авторитета. Отметим, что похожие результаты мы получили в свое время и для студентов, и для младших школьников, то есть несмотря на маленькую выборку, результаты вышли вполне достоверные. Однако корреляционный анализ позволяет найти только достаточно простые связи между переменными. Более сложные многомерные взаимосвязи мы рассчитывали найти при помощи тех математических моделей, которые лежат в основе нейронной сети, которую мы попытались построить. Фактически их было три – в одной моделировалось значение количества тех людей, которые укажут участника в качестве предпочитаемого партнера в общении, во второй – количество людей, которые укажут участника в качестве авторитета, в третьей – роль в коллективе, которую предпочитает участник.

Интерпретация моделей Ниже представлены три модели: параметры, которые мы измеряли, и их коэффициенты, отражающие степень их влияния на конечный показатель. Номера переменных с [0] по [11] – это значения по шкалам I-XII психологического многофакторного опросника, переменная [12] – пол, а [13] – возраст. Отрицательный коэффициент говорит, что эта переменная оказывает на итоговое значение отрицательное влияние (понижает), положительный – что повышает. Первая модель: влияние переменных на «личную популярность» Из тех результатов, которые хорошо поддаются интерпретации, можно выделить следующие: - резко негативно влияет на вашу привлекательность в качестве партнера по общению степень вашей невротизации (переменная [0]), что логично. Если Вы невротик – шансов на популярность немного; - также негативное влияние на популярность оказывает раздражительность (переменная [3]) – неустойчивость в эмоциональных состояниях и склонность к аффективному реагированию делает вас неприятным собеседником; - отметим положительное влияние переменной «уравновешенность» [5]: эмоциональная устойчивость, оптимистичность и активность повышают Вашу привлекательность в общении; - также положительно влияет на популярность переменная [8] – «открытость» . , отражающая стремление к доверительному общению с другими и высокую самокритичность. Отметим, что у многих участников потока этот показатель был высоким. Наконец, интересным результатом является сильное отрицательное влияние шкалы [11] «мужественность-женственность» . Она отражает то, по какому типу преимущественно протекает психическая деятельность человека. Более низкие значения по шкале соответствуют «женскому» типу, а более высокие – «мужскому» . Соответственно, с «женским» типом психики собеседник становится более успешным в общении. Логично. Другие результаты оказалось намного сложнее интерпретировать. Например, внятного объяснения положительного влияния шкалы [1] (шкала спонтанной агрессивности) мы предложить не можем. Можно было бы, конечно, попытаться построить психологическую «теорию» , постулирующую, что собеседник, склонный к импульсивному агрессивному поведению, является привлекательным, потому что «с ним не скучно» … Но мы лучше напомним, что в силу маленькой выборки наша модель подвержена повышенному риску статистических ошибок. Видимо, это – одна из них.

Интерпретация моделей Вторая модель: влияние переменных на «авторитет» Эта модель отражает влияние различных характеристик на то, какое количество участников назовет Вас человеком, мнение которого является для них авторитетным. Здесь мы можем указать следующие «интерпретабельные» результаты: -крайне негативно на авторитетность влияет высокий показатель по шкале [0] «невротизация» . Не ломайте нервно карандаши, когда пытаетесь кого-то в чем-то убедить; - «раздражительность» (шкала [3]) тоже не прибавляет Вам авторитетности; - а вот высокие значения по шкалам [4] и [5] – «общительность» и «уравновешенность» сильно повышают Ваши шансы на то, что к Вашему мнению будут обращаться и прислушиваться; - то же самое относится к шкале [8] «открытость» : настоящий авторитет должен быть не только откровенен, но и самокритичен. Отличные качества для ученого! - хорошая новость для девушек: положительно на Вашу влиятельность в группе влияют шкала [11] «мужественность-женственность» и переменная [12] пол. То есть влияют-то они отрицательно, но отрицательному полюсу как раз соответствует значение «женский» . Можно также отметить отрицательное влияние шкал [9] «интроверсивность-экстраверсивность» (интроверты авторитетнее), [10] «эмоциональная лабильность» (эмоционально стабильные авторитетнее). Остальные шкалы плохо поддаются интерпретации. Например, сложно оценить характер положительного влияния шкал [1] «спонтанная агрессивность» и [2] «депрессивность» . Снова спишем на издержки маленькой выборки. Или плохое знание нами психологии. Тем не менее, как любые ученые, мы смело испытали построенные модели на руководителе эксперимента (Е. С. Фидре). Он прошел психологическое тестирование, указал пол и возраст, и нейросеть предсказала ему, что среди участников потока «Векторы науки» он был бы популярен как собеседник у трех человек, а как авторитет – у двух. Что ж, не так уж плохо : )

Интерпретация моделей Третья модель: влияние переменных на роль в коллективе Данная модель характеризует влияние различных характеристик на то, какую роль в коллективе, согласно классификации по тесту Белбина, участник склонен выполнять. В данном случае можно оценить, в первую очередь, значимость различных параметров: наиболее существенным весом обладают такие характеристики, как [1] «спонтанная агрессивность» , [3] «раздражительность» , [0] «невротичность» . Несколько меньшую значимость имеют такие параметры, как [6] «общительность» , [10] «эмоциональная лабильность» , [2] «депрессивность» и [9] «интроверсия - экстраверсия» . Эту модель мы тоже апробировали на руководителе группы. Основываясь на его вводных, модель «предположила» , что он бы играл роль «Формирователя» . Если вам самим интересно попытаться «встроиться» в нашу модель и приблизительно предсказать, насколько вы были бы популярны и авторитетны среди участников нашего потока, и какую роль предпочитаете играть в коллективе, вам нужно: - пройти онлайн-тестирование FPI (например, вот здесь) и сохранить вторую колонку результатов (значения по 12 шкалам в диапазоне от 1 до 9); - указать свой пол и возраст; - отправить полученные результаты на адрес электронной почты efim. fidrya@gmail. com. Если вам интересно получить психологическую интерпретацию пройденного теста, можете переслать результаты своего теста FPI психологу Екатерине Шахториной по адресу katerina_sh@mail. ru.