Гендерные аспекты применения информационных технологий.

Войскунский А.Е., Митина О. В.

Гендерные исследования занимают все более заметное место в психологии и в других областях гуманитарного знания. Значительный интерес представляют гендерные аспекты деятельности быстро растущей популяции пользователей интернета. В наиболее развитых (в применении интернета) странах женщин среди пользователей не меньше, чем мужчин; в России, по данным Фонда “Общественное мнение” (internet.fom.ru), женщины составляют не менее 40% сообщества пользователей. Вместе с тем сетевые технологии применяются представителями разных полов с различной интенсивностью и с частично разнящимися целями; признается, что женщинам зачастую нелегко вступать в изначально “мужской мир” интернета, утвердиться в нем. Проведенные исследования отчасти подтверждают такую точку зрения (Арестова, Войскунский, 2000; Бабаева, Войскунский, 2003, с. 35-42; Морган, Морган, 2000). Вместе с тем исследований пока явно недостаточно, а ситуация изменчива и подвижна. Это обусловило проведение весной 2003 г. описываемого эмпирического исследования.

Методика. В качестве опросного инструмента была использована психосемантическая методика множественной идентификации (Петренко, 1988, 1997), хорошо зарекомендовавшая себя для исследования общественного сознания, бытующих в социуме стереотипных представлений (Петренко, 1997; Митина, Петренко, 2000). В определенной степени это своеобразный аналог проективных методов для анализа групповой картины мира.

Список вопросов (разновидностей интернет-активности) был составлен на основе ранее проведенных исследований. В качестве шкалируемых персонажей были выбраны:

Я сам(а)

Женщина – постоянный пользователь интернет

Мужчина – постоянный пользователь интернет

Типичная женщина Россиянка

Типичный мужчина Россиянин

Мои идеал женщины

Мой идеал мужчины

испытуемым предлагалось указать в баллах от 0 (“никогда”) до 6 (“всегда”), насколько свойственна та или иная интернет-активность им самим или указанным персонажам. испытуемыми были 95 человек, из них 47 мужчин и 48 женщин – в большинстве своем студенты московских вузов. Опрос был осуществлен выпускницей факультета психологии МГУ О.В. Нелипой.

Анализ данных. Авторы отказались от традиционного метода анализа данных, принятых при использовании метода множественной идентификации, ибо факторизация усредненной матрицы ответов ведет к частичной потере информации за счет превращения трехмерного массива данных в двумерный. Для избежания потерь мы проанализировали ответы респондентов по столбцам отдельно для каждого персонажа. В результате получилось 7 различных матриц, соответствующих оценкам, данным всеми респондентами по каждому персонажу.

На первом этапе были объединены первые столбцы индивидуальных матриц, т.е. ответы респондентов о себе самих. Этот агрегированный массив был проанализирован с помощью конфирматорного факторного анализа, который является развитием факторного анализа – последний правильнее называть эксплораторным факторным анализом (Byrne, 2000). Преимущество конфирматорного факторного анализа в том, что он позволяет не только вычислить факторные нагрузки переменных по каждому фактору, но и статистически проверить гипотезы о распределении этих переменных (пунктов опросника) по факторам (шкалам). При этом в модели конфирматорного факторного анализа, как правило, предполагается, что каждый пункт соотносится лишь с одной шкалой.

При построении модели конфирматорного факторного анализа мы распределили все пункты опросника по следующим шкалам:

Профессионально-деловое использование интернета;

Вовлечение своих детей в интернет-активность с целью их образования;

Развлечение;

“Продвинутость” в интернет-технологиях;

Желание нереальную активность сделать реальной;

Желание реальную активность сделать виртуальной;

Деятельность “продвинутого” компьютерного пользователя/программиста;

Виртуальное общение.

Результаты показали значимость всех факторных нагрузок, а также достаточно хорошее соответствие экспериментальных данных теоретической модели по критерию отношения статистики хи-квадрат к числу степеней свободы (данный показатель оказался равен 1.91).

Показатели надежности (альфа-Кронбаха) шкал для матрицы, составленной из столбцов самооценивания, могут считаться вполне удовлетворительными. Наиболее надежными оказались шкалы 1 и 2 (a > 0.90), наименее – шкалы 3 и 8 (но даже по этим шкалам, состоящим из двух пунктов, а > 0.50). Показатели надежности для остальных шести матриц, соответствующих оценкам различных персонажей, оказались еще выше. Этот факт можно объяснить тем, что при оценке персонажей ответы относительно стереотипизированы, лишены элементов индивидуальности (так сказать, “шума”), которые неизбежны при самооценивании.

Таким образом, можно утверждать, что составленный опросник является адекватным измерительным средством интернет-активности индивида.

На втором этапе проанализированы гендерные различия и собственной интернет-активности, и представлений о различной степени вовлеченности мужчин и женщин в связанную с интернетом активность. Рассмотрим наиболее характерные различия в ответах респондентов (и мужчин, и женщин) по каждому персонажу и каждой шкале.

Оценки, относящиеся к позиции Я сам(а), указывают на значимые различия в профессионально-деловом использовании интернета – женщины используют его больше – и в вовлечении детей в интернет с целью образования (здесь, как ни странно на первый взгляд, “лидируют” мужчины). Первый факт подтверждается и результатами других исследований (Ваганов, 2003). Объяснений второму фактору может быть несколько. Так, обеспокоенные состоянием здоровья детей матери нередко полагают, что сидение за компьютером может отрицательно сказаться на здоровье, а потому предпочитают традиционные формы учебы. Отцов же могут привлекать нестандартные, чаще всего мало знакомые им самим образовательные применения новых технологий – возможно, мужчины высоко оценивают именно новизну.

Мужчины значимо отличаются от женщин также по шкале Желание реальную активность сделать виртуальной. Отличие может быть обусловлено склонностью мужчин к домоседству. Однако ввиду довольно низких абсолютных средних баллов (менее 1, что означает колебание ответов между “никогда” и “достаточно редко”) и у мужчин и у женщин данный результат нуждается в дополнительной проверке.

Оценки женщины – постоянного пользователя интернета, данные мужчинами и женщинами, схожи; имеется лишь одно существенное различие по уже упоминавшейся шкале (вовлечение детей в интернет с целью образования). Мужчины в большей степени, нежели женщины, полагают, что владеющая интернетом женщина должна регулярно применять его для образования детей. Возможно, различие объясняется идентификацией женщин-респондентов с оцениваемым персонажем и отмеченными выше опасениями за здоровье ребенка (в меньшей степени свойственными мужчинам).

Анализ оценок мужчины -постоянного пользователя интернета гендерных различий не выявил. Как и следовало ожидать, этому персонажу в наибольшей степени приписываются все виды интернет-активности. Впрочем, различий при оценках постоянного пользователя интернетом мужчины <-> женщины на обеих выборках не выявлено. Хотя женщине-пользователю интернета респонденты в среднем приписывают несколько меньшую активность, разница эта статистически незначима.

Типичные россияне, по мнению респондентов, мало пользуются интернетом. При оценке женского персонажа вновь получены значимые различия по первым двум шкалам. Женщины-респонденты приписывают ей более высокую активность в профессионально-деловом использовании интернета и менее высокую в вовлечении в интернет детей с целью образования, нежели это делают респонденты-мужчины. Вполне возможно, что здесь вновь работает механизм самоидентификации. Оценивая соответствующий мужской персонаж, женщины также приписывают ему большую активность в профессионально-деловом использовании интернета. Что касается шкалы 8 (Виртуальное общение), то респонденты-женщины выше, нежели респонденты-мужчины, оценивают вовлеченность в этот род активности обоих персонажей безотносительно к полу. Вообще пол персонажа в данном случае (типичный россиянин, будь то мужчина или женщина) для респондентов мужского пола значения не имеет, а вот для респондентов-женщин были выявлены значимые различия по трем шкалам. Женщины приписывают мужчине большую интернет-активность в области занятий с детьми (шкала 2), в развлечениях (шкала 3) и в виртуальном общении (шкала 8).

Наибольшее расхождение в оценках в зависимости от пола респондентов было выявлено при оценке персонажа Мой идеал женщины. Во всех случаях женщины приписывают этому персонажу большую интернет-активность, нежели мужчины. По пяти шкалам из восьми, а также по суммарной оценке эти различия статистически значимы. Женщины приписывают большую интернет-активность и идеалу-мужчине (правда, имеется незначимое исключение по шкале занятий с детьми). Таким образом, можно утверждать, что женщины в большей степени, нежели мужчины, оценивают интернет-активность как положительную характеристику. Различий в оценке в зависимости от пола персонажа ни у мужчин, ни у женщин не выявлено.

Вообще сопоставляя балльные оценки для всех шкалируемых персонажей, стоит отметить, что респонденты полагают идеальным применять интернет регулярно, но в количественном отношении умеренно. Не вызывают у них одобрения ситуации, близкие к зависимости, когда в интернете проводится значительная часть суток. Однако, по мнению респондентов, состояние интернет-активности населения России остается на очень низком уровне. Даже оценки собственной интернет-активности респондентов (а они – студенты московских вузов – пользуются интернетом гораздо чаще, нежели среднестатистический россиянин) далеки от их субъективного идеала.

Говоря о гендерных различиях, отметим их наличие, однако на не очень высоком уровне. Позиций различия насчитывается 19 из 63 (т.е. менее 30%). Однако стоит заметить, что эти различия характеризуются достаточно большой устойчивостью и в 12 случаях атрибутируются 3 шкалам из 9. Это свидетельствует о выявленной закономерности. Женщины оказываются более вовлеченными в профессионально-деловое использование интернета, мужчины используют интернет при занятиях с детьми и для виртуального общения. При этом реальные оценки согласуются со стереотипами. Пол оцениваемого персонажа влияет на результат еще реже – 3 случая из 27 (т.е. около 10%), при этом различия выявлены только у респондентов-женщин.

Можно утверждать, что примененная методология является перспективной для решения поставленной задачи выявления гендерных различий в интернет-активности.


 

Другие страницы рубрики

Ваш отзыв