CC BY
139
UNIVERSUM:
ПСИХОЛОГИЯ И ОБРАЗОВАНИЕ
• 7universum.com
КОГНИТИВНЫЙ КОМПОНЕНТ НЕТВОРКИНГА: СПОСОБНОСТЬ ЛИЧНОСТИ К АНАЛИЗУ ОТНОШЕНИЙ
В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ
Марарица Лариса Валерьевна
канд. психол. наук, ст. преп., Санкт-Петербургский государственный университет, 199034, Россия, г. Санкт-Петербург, Университетская наб. д. 7-9
E-mail: larisamararilsa@mail. ru
COGNITIVE ASPECT OF NETWORKING:
PERSONAL ABILITY TO UNDERSTAND SOCIAL RELATIONSHIPS
В статье представлены предпосылки и модель когнитивного компонента нетворкинга, «сетевого интеллекта» как одной из сторон социального интеллекта человека. Рассматриваются три измерения этой способности: точность восприятия социальной сети, рефлексивное видение того, как воспринимают отношения в сети другие, и социальный интерес. Она нацелена на три задачи: поиск ресурсов в социальной сети, улучшение положения в ней и сохранение социального капитала сети. Проанализированы и кратко охарактеризованы современные методы оценки способности к анализу отношений в социальной сети. Предложен способ оценки когнитивного компонента нетворкинга с помощью задач-графов, моделирующих отношения в социальной сети. Особенностями предложенного метода являются: 1 -
Larisa Mararitsa
Candidate of Psychological Sciences, senior lecturer, Saint-Petersburg State University, 199034, Russia, Saint-Petersburg, Universitetskaya nab.,7-9
АННОТАЦИЯ
Марарица Л.В. Когнитивный компонент нетворкинга: способность личности к анализу отношений в социальной сети // Universum: Психология и образование : электрон. научн. журн. 2015. № 11-12 (20) . URL: http://7universum.com/ru/psy/archive/item/2824
обоснование правильного ответа через обращение к социально-психологическим эффектам; 2 - рассмотрение «языка» описания отношений в сети; 3 - нацеленность на активизацию критического мышления. Результаты апробации задач (на выборке 143 руководителей и исполнителей) указывают на то, что респонденты способны интерпретировать задачи и обнаруживать заложенные в них закономерности. Обсуждается необходимость доработки заданий (и модели, стоящей за ними) через добавление определяющих отношения характеристик, снижение степеней свободы при интерпретации заданий.
ABSTRACT
The background and model of cognitive component of networking, “network intelligence” as a part of social intelligence of a person is described in the article. Three dimensions of this ability are explored: the accuracy of social network perception, reflexive vision of relationships in the network from the point of view of others and the social interest. It has three goals: search for the resources inside the social network, strengthen person’s position and preserving of social capital of the network. Modern methods of assessment of ability to analyze the relationships inside the network are examined in the article. New way of its assessment through graph-tasks modeling interpersonal relationships in the social network is presented. This method has the following features: 1 - justification of correct solutions through the social-psychological phenomena, 2 - taking a look at the “language” describing the relationships inside the network, 3 - aim on critical thinking activation. The results of the testing (on sample of 143 managers and subordinates) show that respondents are able to interpret the tasks and discover the pattern inside them. The necessity of further improvement of the whole model and task in particular is discussed too. Adding characteristics defining the relationships and decreasing the degrees of freedom in interpreting the tasks are the main directions of those improvements.
Ключевые слова: социальный интеллект, социальная сеть, методика оценки способности к нетворкингу, структура, функции и роль «сетевого интеллекта».
Keywords: social intelligence, social network, method of networking ability assessment, structure, functions and role of “network intelligence”.
Введение
Э. Торндайк в 1920 году ввёл понятие социального интеллекта и дал ему очень ёмкое определение как дальновидности в межличностных отношениях. Тем не менее большинство исследовательских концепций, приемов и методов изучения социального интеллекта ограничиваются исследованием социальной компетентности, адекватности восприятия экспрессии, понимания другого человека, эмоционального социального интеллекта [5; 8]. Надситуативный анализ социальных стимулов и учет широкого контекста взаимодействия, обеспечивающие дальновидность понимания человеческих отношений, крайне редко становятся предметом описания и измерения в психологии. Целью данной работы является описание способности к анализу отношений в социальной сети как феномена, как такого аспекта, компонента социального интеллекта, который предполагает самый стратегический уровень анализа межличностных отношений, рассмотрение его содержания, определение конструкта «сетевой интеллект» и апробация нового подхода к его оценке.
Предпосылки изучения феномена
Антропологи доказали связь относительного объема неокортекса у человека (как вида) с размером его социальной группы (феномен предела Данбара (число Данбара)), предложили модель социальной природы интеллекта, обосновав это высокой сложностью в построении необходимых отношений с социальным окружением и поиском баланса издержек и возможностей, которые эти отношения влекут за собой [16]. Модель А. Сатклиффа и его коллег указывает на сложность персональной социальной сети, которая, по мнению авторов, состоит из нескольких слоев, отличающихся
по количественным и качественным характеристикам отношений. В каждом следующем слое связей все больше, но доверие, близость и частота общения -все меньше. Они предлагают выделить три слоя: 5 контактов (сильные связи); 15 и 50 (средние связи); 150-200 (слабые связи) (это и есть предел Данбара). Эти слои выполняют различные функции: они дают доступ к разным ресурсам, повышая риск конфликтов, который балансируется за счет создания подгрупп в рамках большей группы, что и выступает основой дифференциации слоев [16]. Эта модель приводится нами, чтобы продемонстрировать сложность социального мира, в котором «работает» социальный интеллект, указать на то, что его работа не ограничивается анализом состояния и мотивов конкретного человека (эмоциональный интеллект), пониманием его личностных особенностей и адекватным прочтением и прогнозом ситуаций межличностного взаимодействия (классические исследования социального интеллекта). Социальный интеллект, по всей видимости, должен работать и в масштабах персональной социальной сети, обеспечивая своего носителя и сообщество в целом ресурсами и обеспечивая возможность совместного существования.
Предпосылки для исследования такого сложного явления, как способность к анализу отношений в социальной сети, существуют в области организационной психологии и менеджмента. В ряде публикаций подчеркивается необходимость оценки подобных аналитических способностей, обсуждается недостаточность «классического» социального интеллекта для описания социально-когнитивных способностей лидера в организации. Организационные психологи изучают ментальные репрезентации социальной сети организации, оценивают их точность (сравнивая индивидуальное видение с обобщенным представлений всех агентов сети) и подчеркивают необходимость управления впечатлением (основанном на рефлексивном знании о видении отношений другими агентами сети) для активного формирования потребной структуры социальной сети организации [10]. Широко исследовано нетворкинг-поведение как умение формировать сеть рабочих контактов,
эффективно использовать связи для достижения личных целей и целей организации (при оценке учитывают и качество сети как результат нетворкинга) [19]. Иногда в определениях нетворкинга прямо звучит и умение анализировать рабочую сеть в терминах ресурсов, правда, релевантный инструмент для этого не предлагается [18].
Еще одним основанием для выделения этой способности может служить присутствие в научной литературе еще не устоявшегося термина «сетевой интеллект», под которым понимается способность (чаще всего лидера) оптимально организовать взаимодействие людей в социальной сети [15]. В своей концепции социального интеллекта Д.В. Ушаков указывает, что, если есть некое социальное явление, феномен, значит, способность к его анализу может быть включена в социальный интеллект [8]. А значит, мы можем говорить о необходимости изучения способности к анализу отношений в социальной сети в структуру социального интеллекта личности.
Определение и описательная модель «сетевого интеллекта» личности
К сожалению, термин «сетевой интеллект» имеет очень много совершенно иных коннотаций как в нейронауках и области интернет-технологий, так и в гуманитарном дискурсе. В философских, социологических и футурологических исследованиях под «сетевым интеллектом» понимается новый тип мышления, возникающий вслед за открытием возможностей, предоставляемых интернетом [17]. В психологическом дискурсе под «сетевым интеллектом» может пониматься признание за социальной сетью когнитивных функций [6]. Тем не менее мы решили остановиться на терминах «когнитивный компонент нетворкинга» («сетевой интеллект» личности) и понимать его как компонент социального интеллекта, отвечающий за анализ отношений в социальной сети.
Под «сетевым интеллектом» (когнитивным компонентом нетворкинга) мы будем понимать умение анализировать и понимать отношения в социальной сети, включающее в себя рефлексивное видение того, как эти отношения представляют другие участники взаимодействия. Эти два аспекта необходимы
для планирования действий в социальном окружении и предсказания их результатов. Сетевой интеллект, с нашей точки зрения, должен включать в себя:
1. Умение точно и полно представлять отношения в социальной сети.
2. Рефлексивное понимание того, как видят эти отношения другие, и способность влиять на это видение, управлять им.
3. Социальный интерес - мотивационную основу для разворачивания интеллектуальной деятельности по репрезентации отношений, ресурсов и рефлексивных видений социальной сети.
Основанием для включения первого компонента служат работы в области исследования когнитивных схем организаций (cognitive schemas) и точности восприятия отношений в социальной сети (accuracy of network perception), которые показывают способность людей строить столь сложные ментальные репрезентации [10]. Второй компонент широко представлен в области научнопопулярной психологии и является способностью понимать и управлять тем, как другие люди видят отношения в социальной сети (management of others' perceptions), в особенности для того, чтобы продвигаться по карьерной лестнице [12]. Кроме того, мы гипотезируем наличие третьего компонента -социального интереса. Предлагая включить его в структуру сетевого интеллекта личности, мы основываемся на идее «праздного» познания, познания впрок, которое так важно для осмысления природы человеческого мышления [1]. Мы предполагаем, что именно эта мотивационная основа отвечает за то, насколько хорошо и систематически будет человек собирать информацию о своем окружении, обращать внимание и помнить о нюансах отношений между людьми.
Кроме представления о 3 компонентах сетевого интеллекта, изложенных выше, нам необходимо включить в модель и представление о его целях и функциях. Так как сетевой интеллект - это способность к анализу отношений в социальной сети, мы предполагаем наличие у него трёх ключевых задач:
поиск ресурсов в социальной сети, улучшение положения в ней и сохранение социального капитала, накопленного сетью.
На данном этапе нашего исследования мы предполагаем, что сетевой интеллект личности опирается, в первую очередь, на механизмы и эвристики Системы 2 (медленное, критическое мышление) [14], так как интуитивномежличностный компонент этой способности соответствует таким психологическим конструктам, как эмоциональный и социальный интеллект в классическом понимании.
В рамках исследования структуры опросника самооценки способности анализировать социальную сеть организации, построенного на представленной модели, нам удалось найти первое её эмпирическое подтверждение [3]. Во-первых, структура опросника совпала с ожидаемой, в ней выделены три устойчивых измерения: точность восприятия социальной сети организации, рефлексивное видение того, как воспринимают отношения в сети другие сотрудники и социальный интерес. Во-вторых, надежность опросника и двух из трех его шкал оказалась соответствующей принятым в психологии нормам. В-третьих, получены первые подтверждения экологической и прогностической валидности методики: 1 - связь со шкалой нетворкинга Дж. Ферриса и др. (г=0,612, p<0,001, это значит, что наш опросник и шкала нетворкинга измеряют действительно близкие конструкты, возможно, стороны одного явления); 2 - связь с социальным опытом респондента и объективными показателями, такими как его статус в компании и стаж руководства (г=0,27, p<0,01 для социального опыта; г=0,22, p<0,05 и г=0,24, p<0,01 для статуса и стажа руководства соответственно). Полученные результаты стоит рассматривать как пилотажные, поскольку для их подтверждения необходимо провести серию исследований, доказывающих воспроизводимость полученных эффектов.
Операционализация и методика исследования сетевого интеллекта личности
Так как нам не удалось обнаружить методик, направленных на изучение сетевого интеллекта личности, рассмотрим существующие методики
исследования и оценки близких к сетевому интеллекту конструктов. Методики оценки социального интеллекта, как правило, рассматривают ситуативный, сугубо межличностный контекст общения и взаимодействия, поэтому они по определению не могут оценить способность к анализу социальной сети. Так, самый известный тест, основанный не на самооценке способности, предложенный Дж. Гилфордом и М. Салливеном [5], сложно признать удовлетворительным: он ограничивается межличностным контекстом
взаимодействия, включает в себя субтесты, близкие по своему содержанию тактическому эмоциональному интеллекту, и предполагает ограничения по времени, что провоцирует испытуемого принимать быстрые, интуитивные решения. В наших исследованиях мы также нашли косвенное подтверждение нерелевантности подобных тестов: мы обнаружили отсутствие связи между социальным интеллектом (по тесту Дж. Гилфорда и М. Салливена) и нетворкинг-поведением (шкала нетворкинга Дж. Ферриса и др.), этот результат оказался воспроизводим и в рамках настоящего исследования [4]. Мы считаем этот результат крайне важным: он значит, что «межличностный», тактический социальный интеллект (а тем более та его часть, которая сейчас выделяется в отдельный «эмоциональный» интеллект), по всей видимости, не способствует успешному нетворкинг-поведению.
Методы оценки точности восприятия социальной сети организации предполагают сложные процедуры наложения ментальных карт агентов этой сети с не менее сложными и затратными процедурами сравнения индивидуальной картины с разделяемой, эти приемы столь трудоемки и требовательны с точки зрения доверия между исследователем и респондентом, что могут использоваться только в научных целях [10].
В области нетворкинг-поведения практически не существует разработок, позволяющих оценить не только поведенческий, но и когнитивный компонент способности [4]. Эта ситуация закономерна из-за того, что методики оценки служат целям быстрой оценки актуального уровня нетворкинга в сугубо прикладных целях управления персоналом. Безусловно, есть модели
и методики, объединяющие понимание социальной ситуации и поведение, такие как модель 4 измерений политических навыков Дж. Ферриса и его коллег [11]. Но в них когнитивная составляющая рассматривается как проницательность в межличностных отношениях, адекватное понимание социальных ситуаций, поэтому замечания к классическим тестам на социальный интеллект уместны и здесь. В методике Дж. Ферриса и коллег заложено измерение «искренняя самопрезентация», суть которой состоит в располагающей целенаправленной презентации себя, увеличивающей персональную влиятельность и доверие, но понимание этого конструкта соответствует тактическому поведенческому уровню.
Если принять описанную выше модель сетевого интеллекта личности, то для создания методики необходимо разрешить ряд вопросов. Самым сложным представляется разработать адекватный язык для описания отношений в социальной сети, который позволил бы респондентам понимать и сходным образом интерпретировать стимульный материал заданий. М.А. Холодная во введении к своей работе, посвященной интеллекту, определяет его как систему психических механизмов, которые обусловливают возможность построения «внутри» индивидуума субъективной картины происходящего [9]. Это позволяет нам предположить существование особого языка, на котором человек формулирует для себя задачи на понимание отношений в социальной сети. Все это ставит перед нами, в первую очередь, методическую проблему, проблему поиска и обоснования языка для описания отношений в социальной сети. Желательно, чтобы этот язык соответствовал тому «внутреннему языку», на котором человек сам для себя ставит и решает подобные задачи, или был бы легко на него переводим. И наконец, стимульный материал методики должен быть простым, таким, который было бы легко освоить.
Таким образом, нам необходимо выделить характеристики, которые описывают особенности агентов (персонажей или групп персонажей) и самой сети в целом. Опираясь на исследования социального капитала [7], мы
выделили ключевые атрибуты социально-сетевых отношений (см. таблицу 1). Эти характеристики - это внутренний язык методики, безусловно, он должен быть реализуем в простом и понятном стимульном материале. Стимульный материал должен позволять варьировать все эти параметры для того, чтобы создавать различные ситуации, встречающиеся в социальном опыте респондентов.
Таблица 1.
Основные характеристики агентов (персонажей или групп персонажей) и самой сети в целом, заложенные в методике на сетевой
интеллект личности
№ Характеристики персонажа Характеристики групп персонажей Характеристики сети
1 Влиятельность персонажа (объем его ресурсов) Количественный состав (сколько персонажей включено) Размер сети (сколько персонажей включено)
2 Количество сильных связей Количество и плотность сильных и слабых внутренних связей (связанность персонажей в группе) Количество и плотность сильных и слабых связей в сети
3 Количество слабых связей Количество сильных и слабых внешних связей (открытость/изолированн ость группы) Количество групп в сети
4 Количество связей-мостов, со сколькими разными группами персонаж связан (диапазон контактов) Количество связей-мостов, связей с другими группами (диапазон контактов группы) Количество и плотность сильных и слабых связей между группами в сети (дифференцированность сети)
5 Влиятельность окружения персонажа, тех, с кем он связан (принадлежность к элите) Совокупная влиятельность персонажей группы Равномерность распределения влияния (распределение влиятельных персонажей по группам)
Как видно из таблицы, подобные характеристики практически невозможно компактно вербально описать (дать задания в виде исключительно вербальной информации). Реальные социальные сети, их структура, особенности, атрибуты участников изучаются в рамках социально-сетевого анализа (social network analysis, SNA). В общем случае они представлены как объединение социальных позиций, представленное в виде графа. В узлах, как правило, находятся
конкретные участники сети - люди. Связи между ними являются ключевым компонентом, и всё зависит от того, какой смысл заложен в эти связи [13]. Мы можем позаимствовать идею изображения сетевых отношений, задав следующие элементы: людей мы можем изобразить в виде кружочков, влиятельность - их размером, а слабые и сильные связи визуализировать пунктирными и сплошными линиями (см. пример на рисунке 1). Такой «стимульный материал» кажется нам, с одной стороны, достаточно простым для освоения, с другой стороны, он позволяет смоделировать все представленные в таблице 1 характеристики агентов сети. Конечно, респонденты скорее всего не представляют себе отношения в сети подобным образом, но это наиболее компактный способ их описания, который, мы надеемся, будет переводим на внутренний язык даже лучше (и меньше будет зависеть от личного опыта и культурных особенностей восприятия), чем вербально представленные ситуации. Важно отметить, что дистанция и компоновка графа имеет значение (хотя и не должна), поскольку порождает рамочный эффект.
У задания должен быть правильный ответ. Это требование осложняется еще и тем, что ряд авторов говорят о включенности внутренних оснований, таких как ценности и установки личности, в социальные суждения человека, что усложняет оценку по шкале «правильный-неправильный» по отношению к социальным задачам [2]. Единственным решением, которое кажется нам обоснованным на данном этапе, - это опираться на известные социальнопсихологические феномены. Мы сформулировали 8 вопросов, ответы на которые (для конкретного графа) можно было оценить (как более или менее правильные) в согласии с известными социально-психологическими феноменами (например, социальной компенсации, конформности или эффект ореола). В разработанных нами заданиях респондентам предлагалось отвечать на кратко сформулированные вопросы, отношения в сети задавались графом на рисунке, при этом респондентов просили представить себе ситуацию в знакомом социальном контексте (например, в рабочем коллективе
или в неформальной дружеской контактной группе). Таким образом, у нас получился тест «на знание социальной психологии», сформулированный на языке обыденных вопросов (кто кого будет оправдывать, или кто имеет больше возможностей), а ответы на них были зашифрованы в виде совокупности соответствующих характеристик персонажей социальной сети. Ответы на задания предполагали выбор одного из двух агентов сети (А или В, см. рисунок 1), который больше соответствует критерию, указанному в вопросе, один и тот же вопрос мог быть задан на разных графах, и, наоборот, один граф мог использоваться для разных вопросов. Всего было сгенерировано 25 задач.
Рисунок 1. Пример стимульного материала методики.
От респондента требовалось ответить на вопрос:
«Перед кем (А или В) С скорее нарушит принятое обязательство?»
Характер подачи заданий должен актуализировать именно критическое, медленное мышление, подталкивать респондента осознанно принимать решение, так как именно к нему мы относим способность справляться с подобного рода задачами. Именно поэтому мы: 1 - считаем недопустимым ограничивать время решения задач (в то время как в тесте на социальный интеллект Дж. Гилфорда и М. Салливена это, наоборот, логично); 2 - ставим задачу сравнения, которая требует больших когнитивных усилий, чем ответ
типа да-нет.
Результаты исследования с целью апробации методики и их обсуждение
В рамках данного исследования перед нами стояла задача апробировать задачи на сетевой интеллект личности, рассмотреть структуру методики сетевого интеллекта личности, проверить согласованность её пунктов, проверить связь с классическим социальным интеллектом и нетворкинг-поведением. В рамках пилотажного исследования на пяти задачах нам удалось показать, что респонденты способны «читать» предложенные им графы, на своем языке описывая заложенные в них характеристики персонажей и эффекты их положения в сети. Это позволило нам не просить респондентов давать обоснования ответов в настоящем исследовании (что было бы чрезвычайно утомительно, учитывая количество задач).
Выборка исследования
В исследовании приняли участие 143 человека, жителя Санкт-Петербурга и Москвы в возрасте от 20 до 62 лет, средний возраст 30,72, стандартное отклонение 9,29 (27 % мужчины и 73 % женщины). Выборка состояла из работников двух категорий: исполнители (46 %) и руководители разного уровня (48 % руководят исполнителями, и 6 % другими руководителями), респонденты имеют опыт работы в 2,66 компаниях, стандартное отклонение 1,66. Стаж в руководящей должности составил: 39 % без опыта руководства, не более года - у 23 %, еще у 22 % - от года до пяти лет, не более 10 лет -у 11 %, и оставшиеся 5 % руководят более 10 лет.
Методы и процедура
Исследование проводилось осенью 2015 года. Респонденты приглашались к участию в интернет-опросе через социальные сети и отделы персонала двух крупных российских компаний. Исследование проводилось при помощи ресурса для конструирования опросов и сбора данных www.surveygizmo.com. Этот ресурс позволяет контролировать время заполнения форм и рандомизированно предъявлять задания. Проводился контроль качества заполнения методики в виде вопроса об отношении к исследованию (можно
было выразить отношения в терминах интереса к пройденному исследованию), также учитывались комментарии, оставленные участниками в специально отведенном для этого поле. Обработка результатов проводилась при помощи IBM SPSS 22.0.
Комплекс пилотажных задач на сетевой интеллект личности
25 задач, созданных нами по описанной выше схеме, предъявлялись в случайном порядке для исключения эффектов последовательности предъявления вопросов. Респонденты выбирали каждый раз между персонажем А и В и отмечали степень уверенности в ответе. Время решения каждой задачи также записывалось в базу данных. Перед предъявлением задач респондентам предлагалась инструкция с подробным описанием обозначений, примером их прочтения на графе, объяснялась необходимость сопоставления отображенных на графе отношений в социальной сети с отношениями людей в том сообществе, которое респонденту хорошо знакомо (будь то организация или учебная группа).
Шкала нетворкинга Дж. Ферриса и др.
Шкала способности к нетворкингу (networking ability scale) - это одна из шкал опросника политических навыков Дж. Ферриса и др. (Political Skill Inventory, PSI), которая может использоваться самостоятельно [11]. Эта шкала оценивает умение формировать сеть рабочих контактов, присоединяться к другим людям, входить в коалиции, формируя социальный капитал. В исследовании использовалась пятипунктовая русскоязычная версия шкалы с коэффициентом надежности альфа Кронбаха 0,87 [4]. Респондентам предлагалась семибалльная шкала согласия Лайкерта: от 1 (совершенно не согласен) до 7 (полностью согласен).
Тест на социальный интеллект
Наше исследование включало два из четырех субтестов (1 и 4), составляющих методику на социальный интеллект Дж. Гилфорда и М. Салливена. Субтесты «Истории с завершением» (1) и «Истории с дополнением» (4) выбраны нами из-за того, что они оценивают в первую
очередь интеллект социальный (способность к познанию поведения и анализ межличностных ситуаций в динамике), в то время как 2 и 3 - ближе к оценке эмоционального (группы экспрессии и вербальная экспрессия) [5].
Результаты исследования и их обсуждение
Для проверки пилотажной версии теста мы рассмотрели корреляции каждой из задач с результирующей оценкой по всему тесту (используя коэфф. эта, позволяющий подсчитать корреляцию между номинальной и интервальной переменной). Оказалось, что всего 5 из 25 задач коррелируют с итоговой оценкой на уровне 0,40, эти задачи не демонстрируют связанности между собой, а шкала имеет недостаточную надежность (альфа Кронбаха 0,42). Этот результат ясно указывает на отсутствие согласованности методики, если ее рассматривать как единую шкалу. Если мы рассмотрим структуру опросника подробнее и попробуем сформировать субшкалы на основе целевых сочетаний сетевых характеристик персонажей (5 базовых эффектов «диапазона контактов», «влиятельности», «группового давления», «формирования коалиции» и эффекта «свой-чужой», обосновывающих правильный выбор), то получим, что 20 из 25 задач относятся именно к тем субшкалам-эффектам, к которым они и должны относиться согласно нашим ожиданиям, но коэффициент согласованности альфа для этих субшкал не превышает 0,45. Из 25 задач только 8 значимо связаны с тестом на социальный интеллект, и ни одна - со шкалой нетворкинга. Эти результаты говорят нам о том, что респонденты, по всей видимости, способны выделить и прочесть искомые «сетевые эффекты», но слишком свободно интерпретируют сами задачи. Они, скорее, указывают на возможности доработки методики, чем на ее надежность и согласованность. Мы полагаем, что главной причиной отсутствия согласованности является разнообразие интерпретаций задач. Необходимо снизить количество интерпретаций, степеней свободы, уточнить контекст, добавить характеристик отношений в описательную модель.
По результатам исследования можно сделать ряд выводов. Во-первых, когнитивный компонент нетворкинга («сетевой интеллект» личности) является
одним из компонентов социального интеллекта, отвечающим за анализ отношений в социальной сети. Во-вторых, сетевой интеллект личности включает три измерения: точность восприятия социальной сети организации, рефлексивное видение того, как другие воспринимают отношения в сети и социальный интерес. В-третьих, задачи-графы, предложенные нами как релевантный материал для оценки сетевого интеллекта, имеют ряд важных особенностей: 1 - респонденты способны их «читать» и интерпретировать, описывая заложенные в задачах эффекты положения агентов в социальной сети; 2 - ответы на задачи заданы и обоснованы известными социально -психологическими эффектами, что позволяет говорить об обоснованности оценки; 3 - необходимость сравнения двух возможных вариантов решения актуализирует критическое мышление, заставляя респондента рассуждать при выборе ответа. Эти особенности указывают на перспективность дальнейшей разработки методики. Для повышения её надежности требуется уточнить описательную модель отношений в социальной сети, на основе которой формулируются задачи.
Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых - кандидатов, проект МК-3198.2014.6 («Способность к сетевому анализу как компонент социального интеллекта личности»).
Список литературы:
1. Аллахвердов В.М. Сознание как парадокс. - СПб.: Издательство ДНК,
2000. - Т. 1: Экспериментальная психологика. - 528 с.
2. Лунева О.В. Концепция социального интеллекта личности // Знание.
Понимание. Умение. - 2012. - № 2. - С. 46-51.
3. Марарица Л.В. Методика оценки способности личности к анализу
социальной сети организации // Личность, семья и общество: вопросы педагогики и психологии: сб. статей международной конференции
(Новосибирск, 14 декабря 2015 г.). - Новосибирск, 2015. (в печати)
4. Марарица Л.В. Нетворкинг: определение феномена и методы измерения // Петербургский психологический журнал. - 2014. - № 9 / [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ojs.spbu.ru/index.php/psy/artide/view/69/43 (дата обращения: 10.11.15).
5. Михайлова (Алешина) Е.С. Методика исследования социального интеллекта: Руководство по использованию. - СПб.: ГП «ИМАТОН», 1996. - 34 с.
6. Нестик Т. Метакогнитивные функции персональной социальной сети // Экономические стратегии. - 2013. - № 5. - С. 51-56.
7. Почебут Л.Г., Свенцицкий А.Л., Марарица Л.В. и др. Социальный капитал личности. - М.: ИНФРА-М, 2014, - 250 с.
8. Ушаков Д.В. Социальный интеллект как вид интеллекта // Социальный интеллект: теория, измерение, исследования. - М.: Институт психологии РАН, 2004. - С. 11-29.
9. Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. 2-е изд., перераб. и доп. - СПб: Питер, 2002. - 272 с.
10. Balkundi P., Kilduff M. The ties that lead: A social network approach to leadership // The Leadership Quarterly. - 2006. - V. 17(4). - P. 419-439.
11. Ferris G.R., Treadway D.C., Kolodinsky R.W. et al. Development and Validation of the Political Skill Inventory // Journal of Management. - 2005. -V. 31(1). - P. 126-152.
12. Garfinkle J.A. Getting Ahead: Three Steps to Take Your Career to the Next Level. - New Jersey: Wiley&Sons Inc., 2011. - 288 p.
13. Kadushin C. Understanding Social Networks. - Oxford: Oxford University Press, 2012. - 252 р.
14. Kahneman D. Thinking, Fast and Slow. - New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011. - 499 p.
15. Riggio R.E., Reichard R.J. The emotional and social intelligences of effective leadership: An emotional and social skill approach // Journal of Managerial Psychology. - 2008. - V. 23(2). - P. 169-185.
16. Sutcliffe A., Dunbar R., Binder J. et al. Relationships and the social brain: integrating psychological and evolutionary perspectives // British Journal Psychology. - 2012. - V. 103. - P. 149-168.
17. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. - New York: McGraw-Hill, 1997. - 348 p.
18. Van Buren III H., Hood J. Building student competency to develop power and influence through social capital // Journal of Management Education. - 2011. -V. 35(5). - P. 648-678.
19. Wolff H.G., Moser K. Effects of Networking on Career Success: A Longitudinal Study // Journal of Applied Psychology. - 2009. - V. 94(1). - P. 196-206.
References:
1. Allahverdov V.M. Consciousness as a paradox. Saint-Petersburg, DNK Publ. 2000, V. 1: Experimental psychologic, 528 p. (In Russian).
2. Luneva O.V. A Conception of the social intelligence of the person. Znanie. Ponimanie. Umenie. [Knowledge. Understanding. Skill.]. 2012, no. 2, pp. 46-51. (In Russian).
3. Mararitsa L.V. Personal ability of organizational social network analysis
assessment. Lichnost', sem'ja i obshhestvo: voprosy pedagogiki
i psihologii [Personality, family and society; questions of pedagogy and psychology]. Novosibirsk, 2015. (In Russian, Unpublished).
4. Mararitsa L.V. Networking ability and behavior: understanding the phenomenon
and its assessment. Peterburgskij psihologicheskij zhurnal [Petersburg psychologic journal]. 2014, no. 9. Avialable at:
http://ojs.spbu.ru/index.php/psy/article/view/69/43 (Accessed 10 November 2015).
5. Mihajlova (Aleshina) E.S. Social intelligence method of examination: Manual for use. Saint-Petersburg, GP “IMATON”» Publ., 1996, 34 p. (In Russian).
6. Nestik T.A. Metacognitive functions of personal social network.
Ekonomicheskie strategii [Economic strategies]. 2013, no. 5, pp. 51-56.
(In Russian).
7. Pochebut L.G., Sventsitskiy A.L., Mararitsa L.V., Kazantseva T.V., Kuznetsova I.V. Social capital of the personality. Moscow, INFRA-M Publ., 2014, 250 p. (In Russian).
8. Ushakov D.V. Social intelligence as a type of intelligence. Social'nyj intellekt: teorija, izmerenie, issledovanija [Social intelligence: theory, assessment. research]. Moscow, Institut psihologii RAN Publ., 2004, pp. 11-29. (In Russian).
9. Kholodnaya M.A. Psychology of intelligence: research paradoxes. Saint-
Petersburg, Piter Publ., 2002, 272 p. (In Russian).
10. Balkundi P., Kilduff M. The ties that lead: A social network approach
to leadership. The Leadership Quarterly, 2006, V. 17(4), pp. 419-439.
11. Ferris G.R., Treadway D.C., Kolodinsky R.W., Hochwarter W.A., Kacmar C.J., Douglas C., Frink D.D. Development and Validation of the Political Skill Inventory. Journal of Management, 2005, V. 31(1), pp. 126-152.
12. Garfinkle J.A. Getting Ahead: Three Steps to Take Your Career to the Next Level. New Jersey: Wiley&Sons Inc., 2011, 288 p.
13. Kadushin C. Understanding Social Networks. Oxford: Oxford University Press, 2012, 252 p.
14. Kahneman D. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011, 499 p.
15. Riggio R.E., Reichard R.J. The emotional and social intelligences of effective leadership: An emotional and social skill approach. Journal of Managerial Psychology, 2008, V. 23(2), pp. 169-185.
16. Sutcliffe A., Dunbar R., Binder J. & Arrow H. Relationships and the social brain: integrating psychological and evolutionary perspectives. British Journal Psychology, 2012, V. 103, pp. 149-168.
17. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. New York: McGraw-Hill, 1997, 348 p.
18. Van Buren III H., Hood J. Building student competency to develop power and influence through social capital. Journal of Management Education, 2011, V. 35(5), pp. 648-678.
19. Wolff H.G., Moser K. Effects of Networking on Career Success: A Longitudinal Study. Journal of Applied Psychology, 2009, V. 94(1), pp. 196-206.
