Краткий дизайн эмпирического исследования.
Цель: исследовать, как онлайн-взаимодействия (социальные сети, онлайн‑сообщества, игры) влияют на идентичность, самопрезентацию и самооценку подростков.
Ключевые вопросы и гипотезы
- Q1: Какие типы онлайн‑взаимодействий (активная самопрезентация, пассивный серфинг, получение обратной связи) связаны с изменениями самооценки?
H1: Частая позитивная обратная связь повышает самооценку; частое социальное сравнение снижает её.
- Q2: Как изменяется поведенческая норма (имитация, рискованное поведение) под влиянием онлайн‑популяций?
H2: Высокая идентификация с онлайновой группой усиливает соответствие групповым нормам.
- Q3: Как самопрезентация и обратная связь медиируют связь между использованием и идентичностью?
H3: Самопрезентация → обратная связь → изменение самооценки (медиативная модель).
Дизайн: смешанный, продольный + экспериментальная подвыборка.
- Продольное наблюдение: три замера (базовый, через $3$ месяца, через $6$ месяцев).
- EMA (experience sampling) в периоды по $2$ недели после каждого замера для фиксации ежедневных взаимодействий и эмоций.
- Контент‑анализ профилей (посты, комментарии, лайки) для объективной меры самопрезентации.
- Эксперимент (подвыборка): рандомизированное манипулирование обратной связью (позитивная vs нейтральная) при публикации контролируемого поста, чтобы проверить причинность.
Выборка и критерии
- Подростки $13$–$17$ лет, шкальный/городской репрезентативный набор, общий размер выборки целевой: $n=400$ (с учётом ожидаемой утраты $20\%$ на последующих волнах).
- Подвыборка для EMA: $n=150$. Эксперимент: $n=120$ (рандомизация по группам).
Операционализация и инструменты
- Самооценка: шкала Розенберга (RSES).
- Развитие идентичности: Ego Identity Process Questionnaire (EIPQ) / альтернативно адекватная валидированная шкала.
- Самопрезентация: количественные метрики (частота постов, редактирование фото) + самооценочные шкалы impression management.
- Социальное сравнение: Social Comparison Orientation Scale.
- Поведенческие нормы: самоотчёт о имитации/рискованных действиях и наблюдаемое поведение в контенте.
- EMA: краткие вопросы $3$ раза в день о взаимодействии, переживаниях, выборе контента.
- Контент‑анализ: машинное и ручное кодирование тем, эмоционального тона, демонстративности, признаков рискованного поведения.
Этические меры
- Родительское согласие + согласие подростка; возможность выхода в любой момент.
- Анонимизация, шифрование данных, минимизация сбора лишних личных данных.
- Планы поддержки при выявлении дистресса (горячая линия, консультации).
План сбора данных и расписание
- Волна 1: базовый опрос + $2$-недельный EMA.
- Волна 2: через $3$ месяца — опрос + EMA.
- Волна 3: через $6$ месяцев — опрос + EMA + эксперимент (в подвыборке).
- Контент‑сбор непрерывно в периоды EMA (скриншоты/метаданные с разрешения).
Аналитика
- Продольный анализ: перекрёстные панели (cross‑lagged panel models) для теста направления влияния.
- Многоуровневые модели (MLM) для EMA: уровень событий (день/момент) вложен в уровень индивида. Простейшая модель:
$${\text{SelfEsteem}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Exposure}}_{it}+u_i+e_{it}$$ - Медиаторный анализ (например, bootstrapped indirect effects) для самопрезентации → обратная связь → самооценка.
- Анализ контента: тематическое моделирование + регрессии для связи характеристик контента с изменениями в шкалах.
- Для эксперимента — ANOVA/регрессия для оценки причинного эффекта обратной связи.
Мощность и критерии
- Цель: обеспечить мощность $0.8$ для обнаружения малого-среднего эффекта ($d\approx 0.3$); исходный размер выборки $n=400$ учитывает утрату и многомерный анализ.
Ограничения
- Самоотчёты и селективность выборки; возможные проблемы с доступом к приватным данным; краткая длительность наблюдения для долгосрочных эффектов.
Краткая последовательность действий для запуска
1) Подготовить инструменты (опросы, EMA‑приложение).
2) Этическое одобрение и привлечение школ/сообществ.
3) Пилот $n\approx 30$ для теста процедур.
4) Основной сбор, анализ, отчёт.
Если нужно, могу дать конкретные примеры шкал, шаблон EMA‑вопросов или статистические формулы для расчёта мощности.