CC BY
7
Внутренняя структура аффективных составляющих семейных
установок
И.Н. Мощенко, О.А. Ершова Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Аннотация: Работа посвящена одному из показателей скрытой семейной агрессии -эмоциональным составляющим семейных установок. В основу исследования положены пилотажные измерения, выполненные анкетированием по методу семантического дифференциала. Всего было опрошено 50 человек, из них 18 мужчин и 32 женщины, в возрасте от 18 до 64 лет. Использовался вариант с калибровкой, респондентов просили охарактеризовать по семантической шкале как реальную, так и идеальные положительную и отрицательную семьи. Образы идеальных конструктов задавали в семантическом пространстве масштаб и направление. В соответствии с подходом Кумбса «идеальной точки» уровень эмоционального восприятия оценивался нами по относительным расстояниям от образа реального объекта до образов идеальных конструктов.
Обработка результатов проводилась для каждого анкетируемого отдельно, а по полученным результатам строились функции распределения уровней эмоционального восприятия по респондентам. Они отражали внутреннюю структуру по группе аффективных составляющих семейных установок. Расчеты проводились в линейном приближении (по полуразности вышеуказанных относительных расстояний) и в рамках нелинейной психосемантической феноменологической модели. В последней уровни восприятия задаются в виде дифференциальных уравнений, которые решались методом Монте-Карло на пакете многоагентного моделирования AnyLogic.
Полученные результаты подтверждают ранее сделанные оценки по усредненным данным. Среднее значение уровня эмоционального восприятия по всей исследуемой аудитории положительно (0,33 по шкале от -1 до +1), что говорит об отсутствии агрессивного поведения для большинства респондентов. Сильно отрицательный уровень (от -0,5 до -1) показали всего 6%, на таком фоне у них может развиваться агрессивное поведение. Еще 6% характеризуются незначительным эмоциональным раздражением в семейной сфере (уровень от -0,1 до -0,3), это промежуточная группа, которая при неблагоприятных условиях можем перерасти в группу риска. Для остальной части исследуемой аудитории (88%) эмоциональные отношения в семье неагрессивны, положительны.
Ключевые слова: семантический дифференциал, субъективное восприятие, латентные переменные, психосемантическая феноменологическая модель, эмоциональное восприятие, многоагентное моделирование, функция распределения.
Осенью 2017 г. нами было проведено среди населения г. Ростова-на-Дону небольшое экспериментальное исследованию в области семейных установок [1,2]. Анкетирование носило пилотажный характер, всего было опрошено 50 человек различного возраста (от 18 до 64 лет), пола (36% мужчин, 64% женщин), семейного (70% в браке, 30% холосты) и социального
(в основном работники торговли (58%), 10% студентов и 8% домохозяек) положений, образования (большая часть с высшим (84%) или с неоконченным высшим (6%)), экономического благосостояния (19% с высоким и 41% с хорошим уровнями). Более подробно социальная структура выборочной совокупности приведена в другой нашей статье [2], опубликованной в этом же номере журнала и останавливаться на ней не будем.
При исследовании основное внимание было направлено на вопросы домашнего насилия и агрессивного поведения в семье. Анализировались как когнитивные составляющей восприятия респондентами этих проблем, так и аффективные. Для чего анкета состоял из двух блоков. В первом, когнитивном, прямым опросом выявлялось, что знает и думает респондент по поводу некоторых аспектов вышеуказанных проблем. Обработка полученных по этой части результатов приведена в двух наших предыдущих работах [1,2].
Когнитивная составляющая семейных установок показывает только видимое отношение респондентов к данной проблеме, так как человек может подстраиваться под вопросы и отвечать не так как считает, а согласно нормам и правилам. Этого недостатка лишена аффективная составляющая. Она измеряется проективными технологиями, позволяющими выявить латентное эмоциональное восприятие и проанализировать, склонен ли сам респондент к агрессивному поведению или нет. Кроме того, с поведенческим компонентом установок гораздо лучше коррелирует именно эмоциональная составляющая. Второй блок анкеты был предназначен для ее измерения по методу семантического дифференциала, разработанного Ч. Осгудом [3,4].
В основу этой технологии положен ряд специальных семантических шкал. Каждая имеет бимодальный характер и образованна парами
прилагательных-антонимов, задающих концы шкалы [3-5]. В наших исследованиях мы использовали 20 семибальных шкал, приведенных в [5].
Респондентов просят охарактеризовать по этим признакам исследуемый объект. В данном случае - реальные эмоциональное отношение между членами его семьи. Следует отметить, что в качестве шкалообразующих элементов используются коннотативные признаки, отражающие не объективные свойства оцениваемого объекта, а субъективно-значимые для респондента характеристики. Как указал еще основоположник технологии Ч. Осгуд, этим выявляется субъективный смысл, вкладываемый респондентом в исследуемое понятие [3]. И при таком опросе происходит проекция (на подсознательном уровне) эмоционального, аффективного восприятия объекта в субъективное семантическое пространство.
Наиболее просто интерпретировать результаты анкетирования и «вытаскивать» на вербальный уровень объективную величину такого эмоционального восприятия, если в измерение включить калибровку. При анкетировании респондентов просить охарактеризовать по тем же семантическим шкалам два идеальных конструкта того же класса, что и исследуемый объект: абсолютно положительный и абсолютно отрицательный. В соответствии с теорией Кумбса порождения ответа респондентом (известной как модель идеальной точки [6]), чем положительнее эмоциональное восприятие объекта, тем ближе его семантический образ к образу идеального положительного конструкта. И наоборот, отрицательное эмоциональное отношение приводит к смещению реального образа в сторону отрицательного конструкта. Таким образом, относительные расстояния в семантическом пространстве между этими тремя точками позволяют оценить уровень эмоционального восприятия исследуемого процесса или явления [5].
В технологии семантического дифференциала обычно на первом этапе выполняют расчеты по усредненным семантическим портретам, для всей
исследуемой аудитории в целом. Для нашего случая такие оценки приведены в [5]. Здесь показаны усредненные семантические и факторные портреты для как реальных, так и идеальных семейных отношений и рассчитанные по вышеуказанным относительным расстояниям усредненные уровни эмоционального восприятия реальных отношений. Вычисления проводились в линейном приближении, а потом уточнялись с помощью ранее разработанной психосемантической феноменологической модели [4]. В последней в рамках теории катастроф [7] учтена возможная типичная нелинейность в зависимости уровня восприятия от относительных расстояний [4].
По усредненным данным получено, что в целом по группе уровень эмоционального восприятия семейных отношений положителен, равен 0,48. В работе для характеристики уровня мы использовали шкалу от -1 (эмоциональное отношение к семье со ссорами и конфликтами, неприязнью к друг другу) до +1 (восприятие дружной семьи без конфликтов).
Следует отметить, что оценки по средним данным являются довольно грубыми. Они хорошо описывают ситуацию в двух случаях. Либо если все расчеты проводятся по линейным формулам. Тогда операции усреднения и оценивания коммутативны и все равно, в каком порядке их выполнять. Или когда функции распределения первичных данных очень узки.
В нашей ситуации нет ни того, ни другого. Относительные расстояния даже в эвклидовой метрике вычисляются по квадратам, а исследуемая аудитория сильно неоднородна по субъективному восприятию семейных отношений. Первичные семантические признаки в целом по группе размазаны практически по всему используемому диапазону.
В социологии в таком случае расчет нужных параметров проводят по индивидуальным данным, а для характеристики исследуемой группы используют функцию распределение этих величин по респондентам. Целью настоящей работы являлась интерпретация полученных данных по
индивидуальным значениям. Расчеты проводились по тем же формулам, что и в предыдущей работе [5], но для каждого респондента в отдельности. А уже по полученным результатам делалась статистика, в частности функции распределения.
В линейном приближении уровень эмоционального восприятия семейных отношений определялся по полуразности относительных расстояний между вышеуказанными образами в семантическом пространстве [5]. По этим результатам строилась функция распределения уровня эмоционального восприятия по респондентам, показаная на Рис. 1.
Рисунок 1 - Функция распределения аффективной составляющей восприятия эмоционального состояния. Линейное приближение.
Здесь по горизонтальной оси приведен уровень восприятия (в вышеуказанной нормировке), по вертикальной - доля респондентов (в процентах), характеризующихся таким уровнем. В первом приближении по линейной функции распределения можно выделить несколько групп респондентов. Одна (6%) с явно выраженной агрессией, уровень эмоционального восприятия семейных отношений глубоко отрицательный,
от -0,5 до -1. У второй (8%) мало выраженная агрессия (раздражение), уровень от -0,3 до -0,1. Наибольшая группа респондентов (56%) характеризуется нейтральным (20%, уровень от 0 до 0,2) и устойчиво положительным (36%, уровень от 0,3 до 0,5) отношением к семье. И довольно значительная часть исследуемой аудитории (30%) показали высокий положительный уровень эмоционального восприятия (от 0,6 до 1).
Для уточнения результатов интерпретации исходных данных ранее разработанная нелинейная психосемантическая феноменологическая модель [8-10] была адаптирована к нашим условиям. В модели скорость изменения уровня восприятия задается стохастическим дифференциальным уравнением, потенциал которого определялся по исходным данным, исходя из концепции типичности, в рамках теории катастроф [7]. Уравнения решались численно, методом Монте-Карло с использованием пакета многоагентного моделирования AnyLogic [11].
В конечном итоге численно рассчитывалась уточненная функция распределения уровня эмоционального восприятия семейных отношений. Среднее полученное по этой функции распределения, оказалось равным 0,326, что немного отличается от результатов, полученных по усредненным семантическим портретам ^=0,475). Эта разница, как мы уже отмечали, обусловлена сильной размазанностью исходных данных. И наиболее точную оценку в такой ситуации дает обработка именно на индивидуальном уровне (в рамках нелинейного приближения теории катастроф), с последующем получением функции распределения.
Сама функция приведена на Рис. 2. Она полностью подтверждает тенденции, полученные в линейном приближении.
II Инженерный вестник Дона, №2 (2018) ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2018/4917
Рисунок 2 - Функция распределения аффективной составляющей восприятия эмоционального состояния. Нелинейная модель.
Средний по всей группе уровень восприятия немного выше, 0,33. Все те же 6% аудитории имеют выраженное агрессивное отношение (уровень от -1 до -0,5), и слабое проявление агрессии (от -0,3 до -0,1) наблюдается у 6%. У 20% респондентов нейтральное отношение (уровень от 0 до 0,2). Доля аудитории с устойчивым (от 0,3 до 0,5, 38%) и высоким (0,6 и выше, 30%) положительными отношениями практически не изменилась.
В заключение работы следует отметить, что расчеты уровня эмоциональной составляющей семейных установок по индивидуальным данным полностью подтверждают ранее полученные оценки по усредненным семантическим портретам [5]. В целом по исследуемой группе наблюдается положительное эмоциональное отношение к семье, со средним уровнем такого восприятия равным 0,33, против 0,48, полученным по групповым семантическим портретам. Это отличие связано с вышеотмеченной некоммутативностью процедур расчета и усреднения. В основу как
групповых, так и индивидуальных оценок положена модель Кумбса восприятия данных респондентами [6], которая была разработана именно для индивидуального уровня. Это говорит о том, что более адекватно отражают ситуацию результаты, полученные в настоящей работе.
Кроме того, такие расчеты позволили выявить внутреннею (по исследуемой группе) структуру аффективной составляющей семейных установок. Всего 6% аудитории характеризуются сильным негативным эмоциональным отношением к семье (уровень от -1 до -0,5). Если учесть, что любые акты домашнего насилия и агрессии всегда возникают на отрицательном эмоциональном фоне, то именно в этой подгруппе возможно развитие таких явлений. Такая же по величине часть респондентов является пограничной в этом плане. У них отрицательный уровень эмоционального отношения к семье ниже (от -0,3до -0,1), но при соответствующих условиях может перерасти в высокий. Для остальной аудитории, характеризующейся уровнем эмоционального отношения от нейтрального (20%) до среднего (38%) и высокого (30%) положительного, маловероятна угроза появления актов насилия и агрессии.
Работа выполнена по гранту ЮФУ № ВнГр-07/2017-20.
Литература
1. Ершова О.А., Иванова М.И. Анализ агрессивного поведения в контексте проблемы семейного насилия. Когнитивный анализ социальных проблем. Материалы I Всероссийской научной конференции (с международным участием) молодых ученых, аспирантов, студентов, магистрантов. Ростов-на-Дону.2017. С. 57-61.
2. Ершова О.А., Иванова М.И. Анализ агрессивного поведения в контексте проблемы семейного насилия. Инженерный вестник Дона, 2018, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2018/4923.
3. Osgood C.E., Suci G.J., Tannenbaum P.H. The measurement of meaning. Urbana and Chicago: University of Illinois press, 1957. 347 p.
4. Мощенко И.Н., Ярошенко А.Н. Анализ эмоционального состояния студенчества ДГТУ методом семантического дифференциала. Инженерный вестник Дона, 2016, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3904.
5. Ершова О.А., Мощенко И.Н. Аффективная составляющая групповых семейных установок. Актуальные проблемы моделирования, проектирования и прогнозирования социальных и политических процессов в мультикультуральном пространстве современного общества. Материалы II Всероссийской научной конференция (с международным участием) молодых ученых, аспирантов, студентов, магистрантов. URL: rozmisly.ru/preprints/48.
6. Coombs, Clyde H. A theory of data. Oxford, England: Wiley. (1964). 585 p.
7. Poston, T., & Stewart, I. Catastrophe theory and its applications. Courier Corporation. 2014. 472 p.
8. Мощенко И.Н., Иванова М.И. Стохастическая интерпретация психосемантической феноменологической модели оценок социальных установок. Инженерный вестник Дона, 2015, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2948.
9. Розин М.Д., Мощенко И.Н., Дебиев М.В. Многоагентная стохастическая модель восприятия политических процессов студенчеством Чеченской Республики (по данным 2015 г.) Инженерный вестник Дона, 2016, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2016/3697.
10. Мощенко И.Н., Алботов А.М. Агентно-ориентированная модель конфликтогенности студенчества КЧР. Инженерный вестник Дона, 2015, №2 ч. 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3177.
11. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. С.-Петербург, БХВ-Петербург. 2006. 400 с.
References
1. Yershova O.A., Ivanova M.I. Materialy I Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii (s mezhdunarodnym uchastiem) molodykh uchenykh, aspirantov, studentov, magistrantov. Rostov-na-Donu.2017. Pp. 57-61.
2. Yershova O.A., Ivanova M.I. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2018, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2018/4923.
3. Osgood C.E., Suci G.J., Tannenbaum P.H. The measurement of meaning. Urbana and Chicago: University of Illinois press, 1957. 347 p.
4. Moshchenko I.N., Yaroshenko A.N. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3904.
5. Yershova O.A., Moshchenko I.N. Aktualnye problemy modelirovaniya, proektirovaniya i prognozirovaniya sotsialnykh i politicheskikh protsessov v multikulturalnom prostranstve sovremennogo obshchestva. Materialy II Vserossiyskoy nauchnoy konferentsiya (s mezhdunarodnym uchastiem) molodykh uchenykh, aspirantov, studentov, magistrantov. URL: rozmisly.ru/preprints/48.
6. Coombs, Clyde H. A theory of data. Oxford, England: Wiley. (1964). 585 p.
7. Poston, T., & Stewart, I. Catastrophe theory and its applications. Courier Corporation. 2014. 472 p.
8. Moshchenko I.N., Ivanova M.I. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2948.
9. Rozin M.D., Moshchenko I.N., Debiev M.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2016/3697.
10. Moshchenko I.N., Albotov A.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2. h.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3177.
11. Karpov Yu. Imitatsionnoe modelirovanie sistem. Vvedenie v modelirovanie s AnyLogic 5 [Simulation modeling of systems. Introduction to modeling with AnyLogic 5]. S.-Peterburg, BKhV-Peterburg. 2006. 400 p.
