Дейнека О.С., Духанина Л.Н., Максименко А.А. Кибербуллинг и виктимизация: обзор зарубежных публикаций

Введение

Актив­ное раз­ви­тие инфор­ма­ци­он­ных тех­но­ло­гий по все­му миру созда­ёт усло­вия для ожив­лен­ных интер­нет-ком­му­ни­ка­ций, кото­рые ста­но­вят­ся неотъ­ем­ле­мой частью жиз­ни под­рост­ка [30]. Иссле­до­ва­ние агрес­сив­но­го пове­де­ния в сре­де Интер­нет и про­бле­мы вир­ту­аль­но­го экс­тре­миз­ма в этой свя­зи ста­но­вят­ся крайне акту­аль­ны­ми и важ­ны­ми зада­ча­ми госу­дар­ствен­но­го уровня.

Доля поль­зо­ва­те­лей интер­не­та в Рос­сии в пер­вом квар­та­ле 2018 г. соста­ви­ла 80 % насе­ле­ния, при этом доля моло­де­жи от 18 до 24 лет пре­вы­ша­ет 95 %¹. При­ве­дён­ные дан­ные сход­ны с теми, кото­рые при­во­дят зару­беж­ные иссле­до­ва­те­ли. Так, соглас­но еже­год­но­му опро­су немец­кой моло­де­жи (иссле­до­ва­ние JIM), у 98 % детей в воз­расте от 12 до 19 лет есть доступ в интер­нет дома, 94 % респон­ден­тов сооб­щи­ли об исполь­зо­ва­нии Интер­не­та по край­ней мере несколь­ко раз неде­лю и 81 % – еже­днев­но (MPFS, 2014²).

Опро­сы под­рост­ков во мно­гих стра­нах [34; 39; 82] пока­зы­ва­ют, что кибер­бул­линг явля­ет­ся доволь­но рас­про­стра­нен­ным видом меж­лич­ност­ной ком­му­ни­ка­ции и фор­мой вир­ту­аль­но­го экс­тре­миз­ма в совре­мен­ном мире моло­де­жи. Его интен­сив­ность варьи­ру­ет­ся в зави­си­мо­сти от ряда демо­гра­фи­че­ских харак­те­ри­стик (пол, воз­раст, раса, этни­че­ская при­над­леж­ность, вес, сек­су­аль­ность), важ­ных для иссле­до­ва­ния и раз­ра­бот­ки пре­вен­тив­ных мер.

В обзо­ре, выпол­нен­ном пор­ту­галь­ски­ми уче­ны­ми [17] на осно­ве 159 иссле­до­ва­ний, зафик­си­ро­ван­но, что пока­за­тель рас­про­стра­нен­но­сти кибер­бул­лин­га в тече­ние одно­го года коле­бал­ся от 3,0 % до 39,0 %, а пока­за­тель вик­ти­ми­за­ции от кибер­бул­лин­га варьи­ро­вал­ся от 1,0 % до 61,1 %.

В «EU Kids Online» иссле­до­ва­нии, охва­тив­шем более 25 000 моло­дых людей в воз­расте от 9 до 16 лет из 25 евро­пей­ских стран, 19 % детей сооб­щи­ли о кибер­бул­лин­ге [63]. В Бель­гии треть сту­ден­тов ука­за­ли, что они ста­ли жерт­ва­ми интер­нет трав­ли, и при­мер­но одна пятая опро­шен­ных сту­ден­тов сооб­щи­ли, что они участ­во­ва­ли в кибер­бул­лин­ге [106]. В иссле­до­ва­нии ита­льян­ских кол­лег [16] при­во­дят­ся дан­ные, соглас­но кото­рым, око­ло 20–22 % ита­льян­ских под­рост­ков заяви­ли, что были жерт­вой кибер­бул­лин­га по край­ней мере один раз.

Д. Нико­лау [70] кон­ста­ти­ру­ет вли­я­ние кибер­бул­лин­га на суи­ци­даль­ное пове­де­ние моло­де­жи (как на мыс­ли о суи­ци­де, так и на попыт­ки само­убий­ства), при­чем девуш­ки боль­ше стра­да­ют от кибер­бул­лин­га, но муж­чи­ны чаще пере­хо­дят к дей­стви­ям, и их попыт­ки зна­чи­мо чаще сопро­вож­да­ют­ся завер­шен­ны­ми суицидами.

В свя­зи с деструк­тив­но­стью, а ино­гда опас­но­стью для чело­ве­че­ских жиз­ней, кибер­бул­лин­га, этот фено­мен тре­бу­ет раз­но­сто­рон­не­го и после­до­ва­тель­но­го изу­че­ния, в част­но­сти, спе­ци­а­ли­ста­ми в обла­сти пси­хо­ло­гии и педагогики.

Материалы и методы

В каче­стве мето­да иссле­до­ва­ния исполь­зо­вал­ся тео­ре­ти­че­ский ана­лиз зару­беж­ных пуб­ли­ка­ций (более 100 источ­ни­ков), обна­ру­жен­ных в элек­трон­ных биб­лио­те­ках ScienceDirect, Jstor, Springer и др. пре­иму­ще­ствен­но послед­них 5 лет. Акцент в ана­ли­зе был сде­лан на поиск ста­тей с опи­са­ни­ем ори­ги­наль­ных иссле­до­ва­ний с исполь­зо­ва­ни­ем автор­ских моде­лей и реле­вант­ных опросников. 

Целью тео­ре­ти­че­ско­го обзо­ра как осо­бо­го вида ана­ли­ти­че­ской рабо­ты было жела­ние авто­ров обоб­щить резуль­та­ты преды­ду­щих иссле­до­ва­ний в запад­ной науч­ной мыс­ли по теме кибер­бул­лин­га и вик­ти­ми­за­ции, выявить вза­и­мо­свя­зи меж­ду изу­ча­е­мы­ми фено­ме­на­ми, систе­ма­ти­зи­ро­вать согла­со­ван­ные или про­ти­во­ре­чи­вые дан­ные ино­стран­ных коллег.

Результаты

В каче­стве основ­но­го резуль­та­та дан­но­го обзо­ра мож­но рас­смат­ри­вать воз­мож­ность про­ве­де­ния в даль­ней­шем кросс-куль­тур­ных иссле­до­ва­ний с исполь­зо­ва­ни­ем адап­ти­ро­ван­но­го инстру­мен­та­рия и апро­ба­ции раз­ра­бо­тан­ных зару­беж­ны­ми кол­ле­га­ми моде­лей кибер­бул­лин­га и трав­ли в киберпространстве.

Полу­чен­ные резуль­та­ты тео­ре­ти­че­ско­го обзо­ра струк­ту­ри­ро­ва­ны в насто­я­щей ста­тье в сле­ду­ю­щем поряд­ке: выде­ле­ние усто­яв­ших­ся опре­де­ле­ний кибер­бул­лин­га, опи­са­ние наи­бо­лее реле­вант­ных моде­лей кибер­бул­лин­га, типо­ло­ги­за­ция кибер­бул­лин­га, опи­са­ние фак­то­ров, обу­слав­ли­ва­ю­щих онлайн-трав­лю, а так­же ито­ги рефе­ри­ро­ва­ния наи­бо­лее инте­рес­ных как по дизай­ну, так и по выяв­лен­ным зако­но­мер­но­стям, иссле­до­ва­ний кибербуллинга.

Дефиниция и теоретические модели кибербуллинга

Д. Оль­ве­ус [73] опре­де­ля­ет трав­лю (бул­линг) как изде­ва­тель­ство, совер­ша­е­мое в циф­ро­вом кон­тек­сте и име­ю­щее такие харак­те­ри­сти­ки как повто­ре­ние, наме­ре­ние вре­да, силу дис­ба­лан­са. Соглас­но Дж. В. Пат­чин и С. Хиндуд­жа [75], кибер­бул­линг пред­став­ля­ет собой пред­на­ме­рен­ное дей­ствие с целью нане­се­ния трав­мы или повре­жде­ния, исполь­зуя ком­пью­те­ры, мобиль­ные теле­фо­ны и дру­гие элек­трон­ные устрой­ства, про­тив тех, кто не может предот­вра­тить или оста­но­вить это поведение. 

П. К. Смит с соав­то­ра­ми [93] опре­де­ля­ет кибер­бул­линг как агрес­сив­ный пред­на­ме­рен­ный акт, осу­ществ­ля­е­мый неод­но­крат­но, груп­пой или инди­ви­ду­аль­но про­тив жерт­вы, кото­рая не может себя защи­тить, посред­ством элек­трон­ной фор­мы свя­зи (чаще с помо­щью смарт­фо­на или сети Интернет).

Неко­то­рые авто­ры ука­зы­ва­ют еще на ано­ним­ность как прин­ци­пи­аль­ное отли­чие и дви­жу­щую силу кибер­бул­лин­га. Дру­гие допол­ня­ют харак­те­ри­сти­ки фено­ме­на фак­том неопре­де­лен­но­го вари­а­тив­но­го коли­че­ства сви­де­те­лей, кото­рые могут сим­па­ти­зи­ро­вать жерт­ве или агрес­со­ру. Я. Юво­нен и Э. Ф. Гросс [47] как кибер­бул­линг рас­смат­ри­ва­ют любую ата­ку, свя­зан­ную с нане­се­ни­ем вре­да дру­гим в интернет-среде. 

В дру­гой рабо­те [61] поня­тие кибер­бул­лин­га кон­кре­ти­зи­ру­ет­ся как пре­сле­до­ва­ние или напа­де­ние на дру­го­го чело­ве­ка, с исполь­зо­ва­ни­ем тех­но­ло­гий (напри­мер, элек­трон­ная поч­та, ком­пью­тер, мобиль­ный теле­фон, видео­ка­ме­ра и т. д.) в целях рас­про­стра­не­ния кле­ве­ты о жерт­ве, наве­ши­ва­ния непри­ят­ных, обид­ных кли­чек, а так­же ее игно­ри­ро­ва­ния и уда­ле­ния из общих групп.

Подоб­но отсут­ствию еди­но­ду­шия отно­си­тель­но опре­де­ле­ния кибер­бул­лин­га, нет еди­но­го мне­ния и по пово­ду иллю­стри­ру­ю­щей его общей тео­ре­ти­че­ской моде­ли. Экс­пер­ты выде­ля­ют четы­ре наи­бо­лее извест­ных и адек­ват­но объ­яс­ня­ю­щих пове­де­ние участ­ни­ков интер­нет-трав­ли моде­ли, ука­зы­вая на суще­ству­ю­щие огра­ни­че­ния каж­дой из них.

Модель BGCM (Barlett and Gentile Cyberbullying Model) [11] учи­ты­ва­ет ряд важ­ных фак­то­ров кибер­бул­лин­га: ано­ним­ность в вир­ту­аль­ном про­стран­стве, при­зна­ние того, что физи­че­ское пре­вос­ход­ство не при­да­ет каких-либо пре­иму­ществ в онлайн-среде. 

Одна­ко обна­ру­жи­ва­ет­ся ряд огра­ни­че­ний в ее полез­но­сти для иссле­до­ва­тель­ских целей: модель слиш­ком упро­ща­ет рас­смат­ри­ва­е­мый фено­мен и не учи­ты­ва­ет поня­тие вик­ти­ми­за­ции, а так­же игно­ри­ру­ет как лич­ност­ные харак­те­ри­сти­ки под­рост­ков, так и кон­крет­ные внеш­ние усло­вия (вли­я­ние роди­те­лей, исполь­зо­ва­ние тех­но­ло­гий, клас­си­фи­ка­цию школ в зави­си­мо­сти от испо­ве­ду­е­мой поли­ти­ки в отно­ше­нии кибербуллинга). 

Кро­ме того, модель пока­зы­ва­ет раз­лич­ную сте­пень надеж­но­сти, недо­ста­точ­но апро­би­ро­ва­на в кросс-куль­тур­ном кон­тек­сте, а так­же в соче­та­нии с дру­ги­ми методиками.

Модель агрес­сии К. А. Андер­со­на и Б. Дж. Буш­ма­на [7] рас­смат­ри­ва­ет вли­я­ние инди­ви­ду­аль­ных фак­то­ров в син­те­зе с ситу­а­ци­он­ны­ми (напри­мер, при­сут­ствие посто­рон­них лиц, соци­аль­но-пси­хо­ло­ги­че­ский кли­мат в шко­ле и др.). Одна­ко тести­ро­ва­ние [87] этой моде­ли пока­за­ло более слож­ную и дина­мич­ную вза­и­мо­связь меж­ду выше­упо­мя­ну­ты­ми факторами. 

Иссле­до­ва­ние про­де­мон­стри­ро­ва­ло высо­кий риск кибер­бул­лин­га меж­ду дву­мя груп­па­ми лиц, име­ю­щи­ми: 1) высо­кую оцен­ку интер­нет-сооб­ще­ством, высо­кий уро­вень само­эф­фек­тив­но­сти и соци­аль­ных навы­ков и низ­кий уро­вень вер­баль­ной агрес­сии; 2) низ­кий уро­вень соци­аль­ных навы­ков, высо­кий уро­вень вер­баль­ной агрес­сив­но­сти, а так­же высо­кую оцен­ку интер­нет-сооб­ще­ством и высо­кий уро­вень самоэффективности.

Модель трех «i» [92], раз­ра­бо­тан­ная изна­чаль­но Э. Б. Слот­те­ром и Э. Дж. Фин­кель для объ­яс­не­ния наси­лия со сто­ро­ны интим­но­го парт­не­ра, была адап­ти­ро­ва­на Вон­гом с кол­ле­га­ми [109] в 2018 г. для изу­че­ния кибер­пре­ступ­ле­ний. Она рас­смат­ри­ва­ет как инди­ви­ду­аль­ные, так и ситу­а­ци­он­ные пере­мен­ные: «instigation» (под­стре­ка­тель­ство, то есть фак­то­ры, про­во­ци­ру­ю­щие агрес­сию), «impellance» (импле­мен­та­цию, то есть фак­то­ры, спо­соб­ству­ю­щие кибер­за­пу­ги­ва­нию), и «inhibition» (тор­мо­же­ние, то есть фак­то­ры, сни­жа­ю­щие кибер-преследование). 

Пока модель апро­би­ро­ва­на на сту­ден­тах Гон­кон­га и тре­бу­ет более широ­кой гео­гра­фии, а так­же уточ­ня­ю­ще­го тол­ко­ва­ния кибер­бул­лин­га как одно­крат­но­го или повто­ря­ю­ще­го­ся явления.

И, нако­нец, соци­аль­но-эко­ло­ги­че­ская модель «диа­тез-стресс» С. М. Сви­рер и С. Хумель [98] при­зна­ет дина­ми­че­ское вза­и­мо­дей­ствие гене­ти­че­ских, соци­аль­ных и эко­ло­ги­че­ских фак­то­ров, куму­ля­тив­но объ­яс­ня­ю­щих совер­ше­ние кибер­т­рав­ли. Модель учи­ты­ва­ет раз­лич­ные внеш­ние пара­мет­ры в жиз­ни ребен­ка (напри­мер, семья, шко­ла, сосе­ди) и его лич­ност­ные харак­те­ри­сти­ки (напри­мер, тем­пе­ра­мент, лич­ность и т. д.), а так­же инди­ви­ду­аль­ный риск и защит­ные фак­то­ры, объ­яс­ня­ю­щие при­част­ность к запугиванию. 

При­ме­ни­тель­но к пред­ме­ту наше­го иссле­до­ва­ния мож­но выде­лить сле­ду­ю­щие фак­то­ры для объ­яс­не­ния фено­ме­на кибербуллинга: 

• склон­ность ребен­ка к агрес­сии (напри­мер, неста­биль­ность, мораль­ная рас­пу­щен­ность и т. д.);
• преды­ду­щий опыт с изде­ва­тель­ства­ми (эко­ло­ги­че­ские стрессоры);
• сдер­жи­ва­ю­щие фак­то­ры, свя­зан­ные с кибер­про­стран­ством (напри­мер, сила вир­ту­аль­но­го эффек­та рас­тор­ма­жи­ва­ния и тех­но­ло­ги­че­ская эффективность);
• роди­тель­ские фак­то­ры (напри­мер, вза­и­мо­от­но­ше­ния с роди­те­ля­ми, мони­то­ринг тех­но­ло­гий взаимодействия).

Резю­ми­руя экс­пресс-обзор тео­ре­ти­че­ских кон­струк­ций трав­ли в сети Интер­нет, мож­но отме­тить, что моде­ли­ро­ва­ние кибер­бул­лин­га намно­го слож­нее про­сто­го рас­ши­ре­ния тра­ди­ци­он­ных моде­лей в объ­яс­не­нии вир­ту­аль­ной агрес­сии и экстремизма.

Классификации вариантов кибербуллинга

К. Кири­а­ку и А. Зуин выде­ля­ют [57] сле­ду­ю­щие раз­но­вид­но­сти кибербуллинга:

1. Флей­минг – это отправ­ка гнев­ных, гру­бых и вуль­гар­ных сооб­ще­ний о чело­ве­ке в онлайн-груп­пу или адре­са­ту по элек­трон­ной почте или дру­гим способом;
2. Онлайн-домо­га­тель­ство – повтор­ные оскор­би­тель­ные сооб­ще­ния по элек­трон­ной почте или в тек­сто­вом сооб­ще­нии адресату;
3. Кибер­пре­сле­до­ва­ние – домо­га­тель­ство, кото­рое вклю­ча­ет онлайн-угро­зы при­чи­не­ния иму­ще­ствен­но­го или телес­но­го вреда;
4. Кле­ве­та или трол­линг – отправ­ка неправ­ди­вых заяв­ле­ний о чело­ве­ке дру­гим людям или раз­ме­ще­ние таких мате­ри­а­лов онлайн;
5. Пран­кер­ство – дей­ствие от вымыш­лен­но­го лица и отправ­ка или пуб­ли­ка­ция мате­ри­а­лов о чело­ве­ке, кото­рый выстав­ля­ет жерт­ву в пло­хом свете;
6. Раз­гла­ше­ние кон­фи­ден­ци­аль­ной инфор­ма­ции – отправ­ка или раз­ме­ще­ние мате­ри­а­ла о чело­ве­ке, кото­рый содер­жит кон­фи­ден­ци­аль­ную, лич­ную или сму­ща­ю­щую информацию.

Дру­гое иссле­до­ва­ние [22] клас­си­фи­ци­ру­ет груп­пы, по кото­рым авто­ра­ми рас­сы­ла­ет­ся кон­тент сообщений:

Бул­лер (хули­ган) – тот, кто пуб­ли­ку­ет мно­же­ство постов с нега­тив­ны­ми наме­ре­ни­я­ми (4,5 % от обще­го чис­ла пользователей);

Агрес­сор – тот, кто пуб­ли­ку­ет один пост с оскорб­ле­ни­я­ми (3,4 % от обще­го чис­ла пользователей);

Спа­мер – тот, кто пуб­ли­ку­ет реклам­ные тек­сты или дру­гой подо­зри­тель­ный кон­тент с целью сбо­ра паро­лей (фишин­го­вые ссыл­ки) (31,8 % от обще­го пользователей);

Обыч­ные поль­зо­ва­те­ли – те, кто не пре­сле­ду­ют выше­пе­ре­чис­лен­ных целей (их 60,3 % от обще­го чис­ла пользователей).

Предикторы кибербуллинга

Иссле­до­ва­ния обра­за жиз­ни и вре­мя­про­вож­де­ния моло­де­жи в соци­аль­ных сетях (Facebook), выяви­ли, что чем боль­ше вре­ме­ни они про­во­дит в сети и интен­сив­нее исполь­зу­ют соци­аль­ные сети, тем боль­ше веро­ят­ность того, что они ста­нут жерт­ва­ми кибер­за­пу­ги­ва­ния [31; 53; 107].

Кро­ме того, иссле­до­ва­ния пока­за­ли, что чис­ло дру­зей в соци­аль­ных сетях (под­пис­чи­ков, кото­рые име­ют доступ к про­фи­лю поль­зо­ва­те­ля), кор­ре­ли­ру­ет с высо­ки­ми пока­за­те­ля­ми вик­ти­ми­за­ции [4; 14; 29]. Слиш­ком малое или чрез­мер­но боль­шое коли­че­ство дру­зей (их «кол­лек­ци­о­ни­ро­ва­ние»), осо­бен­но тех людей, с кото­ры­ми поль­зо­ва­тель нико­гда не встре­чал­ся вжи­вую, соглас­но иссле­до­ва­нию Тон­га и его кол­лег [100], дела­ют поль­зо­ва­те­лей более уяз­ви­мы­ми к киберзапугиванию.

Ряд иссле­до­ва­ний сви­де­тель­ству­ют, что моло­дое поко­ле­ние склон­но охот­нее делить­ся инфор­ма­ци­ей, в то вре­мя как поль­зо­ва­те­ли сетей стар­ше­го воз­рас­та име­ют мень­шую склон­ность к само­рас­кры­тию [62]. Игно­ри­ро­ва­ние какой-либо лич­ной само­за­щи­щен­но­сти и пре­не­бре­же­ние кон­фи­ден­ци­аль­но­стью с посла­ни­ем «лип­ких» сиг­на­лов о деви­ант­ном пове­де­нии (упо­треб­ле­ние алко­го­ля, откро­вен­но про­во­ци­ру­ю­щий сек­су­аль­ный кон­тент) с целью эпа­ти­ро­вать или шоки­ро­вать свою ауди­то­рию так­же ведет к кибер­бул­лин­гу [28].

В ста­тье немец­ких иссле­до­ва­те­лей [67] на осно­ве 4-вол­но­во­го лон­ги­тюд­но­го иссле­до­ва­ния в 14 бер­лин­ских шко­лах (2012–2013 гг.) на выбор­ке в 1 199 чело­век (сред­ний воз­раст 12 лет) пока­за­но, что исполь­зо­ва­ние СМИ не явля­ет­ся пре­дик­то­ром кибер­вик­ти­ми­за­ции и кибер­бул­лин­га. При этом кибер­вик­ти­ми­за­ция застав­ля­ет жерт­ву чаще искать инфор­ма­цию в циф­ро­вых медиа или про­сить о помо­щи, для того что­бы актив­но спра­вить­ся со стрессом.

Поль­зо­ва­те­лей соци­аль­ных сетей школь­но­го воз­рас­та отно­сят к груп­пе рис­ка по несколь­ким основаниям. 

Во-пер­вых, в моло­дом воз­расте еще про­дол­жа­ют фор­ми­ро­вать­ся когни­тив­ная и эмо­ци­о­наль­ная сфе­ры регу­ля­ции пове­де­ния, и импуль­сив­ные дей­ствия зача­стую усколь­за­ют из-под кон­тро­ля моло­де­жи [79].

Во-вто­рых, рас­про­стра­нен­ность и повсе­мест­ное исполь­зо­ва­ние IT-тех­но­ло­гий, а так­же их ано­ним­ность дела­ют лег­ко­до­сти­жи­мым и уяз­ви­мым боль­шин­ство жертв в кибер­про­стран­стве [78].

В-тре­тьих, вовле­чен­ность и вме­ша­тель­ство взрос­лых в про­цесс вир­ту­аль­ной дра­ма­тур­гии крайне низ­кий, так как боль­шин­ство (91 %) сви­де­те­лей кибер­бул­лин­га [58] сооб­ща­ют, что ниче­го не виде­ли или ниче­го не делали. 

В-чет­вер­тых, отчет­ность кибер-запу­ги­ва­ний труд­но под­да­ет­ся уче­ту и фик­са­ции, так как дети не склон­ны об этом гово­рить [55], опа­са­ясь, что им будет закрыт доступ к соци­аль­ным сетям.

С. М. Спэйн, П. Хармс и Дж. М. Лебре­тон [95] ука­зы­ва­ют на так назы­ва­е­мую «тем­ную три­а­ду» – осо­бен­ные чер­ты лич­но­сти, а имен­но: пси­хо­па­тия, макиа­вел­лизм и нар­цис­сизм, кото­рые явля­ют­ся пре­дик­то­ра­ми кибер­бул­лин­га со сто­ро­ны агрессора.

А. К. Бол­дри, Д. П. Фар­ринг­тон, А. Сор­рен­ти­но [9] утвер­жда­ют, что низ­кая эмпа­тия пред­опре­де­ля­ет веро­ят­ность кибер­бул­лин­га, а сам кибер­бул­линг и вик­ти­ми­за­ция часто свя­за­ны с дру­ги­ми рис­ко­ван­ны­ми вида­ми пове­де­ния в сети Интер­нет (как, напри­мер, сек­стинг [74]: отправ­ка и полу­че­ние откро­вен­но сек­су­аль­ных сообщений).

В соци­аль­ных сетях под вли­я­ни­ем инфор­ма­ции дру­гих поль­зо­ва­те­лей люди склон­ны боль­ше к само­рас­кры­тию, чем в ситу­а­ции лицом к лицу [40]. Лич­ност­ные осо­бен­но­сти, изме­ря­е­мые с помо­щью опрос­ни­ка «Боль­шая пятер­ка» [66] (откры­тость опы­ту, доб­ро­со­вест­ность, экс­тра­вер­сия, дру­же­люб­ность и ней­ро­тизм), так­же вза­и­мо­свя­за­ны с пове­де­ни­ем в соци­аль­ных сетях. Так субъ­ек­ты с более высо­кой экс­тра­вер­си­ей име­ют тен­ден­цию заво­дить боль­шее коли­че­ство дру­зей в Facebook [103], а так­же склон­ность к рас­кры­тию лич­ной инфор­ма­ции о себе [6; 42]. Низ­кая сте­пень дру­же­лю­бия напря­мую свя­за­на с кибер­бул­лин­гом [32].

Что каса­ет­ся кон­тен­та в про­фи­ле поль­зо­ва­те­ля, про­во­ци­ру­ю­ще­го на кибер­бул­линг, то иссле­до­ва­ния пока­зы­ва­ют обрат­ную связь с высо­кой сте­пе­нью доб­ро­со­вест­но­сти, дру­же­лю­бия и эмо­ци­о­наль­ной ста­биль­но­сти [50; 69; 89]. 

Ряд дру­гих иссле­до­ва­ний пока­за­ли, что кибер­бул­линг свой­стве­нен тем поль­зо­ва­те­лям, у кото­рых высо­кие пока­за­те­ли экс­тра­вер­сии и ней­ро­тиз­ма и низ­кие пока­за­те­ли доб­ро­со­вест­но­сти и дру­же­лю­бия [32; 104; 108]. При этом жерт­вы кибер­бул­лин­га име­ют, как пра­ви­ло, высо­кие пока­за­те­ли откры­то­сти к опы­ту и ней­ро­тиз­ма [5].

Мно­гие иссле­до­ва­ния опре­де­ля­ют сви­де­те­лей как важ­ных участ­ни­ков инци­ден­тов кибер­бул­лин­га [85], кото­рые могут ухуд­шить или улуч­шить поло­же­ние жерт­вы, под­дер­жи­вая или облег­чая ее стра­да­ния [77]. Пока­за­но, что сви­де­те­ли реа­ги­ру­ют нега­тив­но на жертв, кото­рые пуб­ли­ку­ют чрез­мер­но мно­го лич­ной инфор­ма­ции о себе [88].

Есть так­же дан­ные о том, что под­рост­ки склон­ны пере­оце­ни­вать спа­си­тель­ную помощь сви­де­те­лей. В сред­нем, дети счи­та­ют, что око­ло 70,3 % сви­де­те­лей кибер­бул­лин­га вме­ши­ва­ют­ся в ситу­а­цию интер­нет-трав­ли, хотя на самом деле такая циф­ра нахо­дит­ся в пре­де­лах 50 % [90].

В ходе опро­са 532 чело­век из раз­ных стран [76] уста­нов­ле­но, что основ­ной при­чи­ной вик­ти­ми­за­ции от кибер­бул­лин­га явля­ют­ся соб­ствен­ные дей­ствия поль­зо­ва­те­лей соци­аль­ных сетей, при этом самым силь­ным пре­дик­то­ром вик­ти­ми­за­ции была пуб­ли­ка­ция нескромного/негативного кон­тен­та в сво­ем про­фи­ле в Facebook. 

Коли­че­ство дру­зей в Facebook и неспо­соб­ность исполь­зо­вать настрой­ки кон­фи­ден­ци­аль­но­сти были так­же пре­дик­то­ра­ми вик­ти­ми­за­ции. Как и ожи­да­лось авто­ра­ми, откры­тость так­же ока­за­лась пре­дик­то­ром кибер­бул­лин­га. Эта харак­те­ри­сти­ка спо­соб­ству­ет рис­ку быть вос­при­ня­тым как лег­кая цель. Кро­ме того, моло­дые люди с низ­ким уров­нем доб­ро­со­вест­но­сти под­вер­га­ют­ся боль­ше­му рис­ку стать жерт­вой кибербуллинга. 

Срав­ни­тель­ный ана­лиз меж­ду респон­ден­та­ми из США и Австра­лии при­вел к неко­то­рым инте­рес­ным выво­дам. Австра­лий­цы зна­чи­тель­но чаще участ­ву­ют в рис­ко­ван­ных прак­ти­ках в соци­аль­ных сетях по срав­не­нию с аме­ри­кан­ца­ми. Это объ­яс­ня­ет­ся сти­лем обще­ния австра­лий­цев, харак­те­ри­зу­е­мым как пря­мой, нефор­маль­ный, откро­вен­ный, с уча­сти­ем суро­во­го юмо­ра, вслед­ствие чего его мно­гие счи­та­ют доволь­но вульгарным. 

Более того, Австра­лия и США нахо­дят­ся на про­ти­во­по­лож­ных кон­цах спек­тра с точ­ки зре­ния их отно­ше­ния к ненор­ма­тив­ной лек­си­ке. Это рас­про­стра­ня­ет­ся на спо­со­бы обще­ния в соци­аль­ных сетях, нега­тив­ное вос­при­я­тие и интер­пре­та­цию онлайн поведения.

В Испа­нии на выбор­ке из 374 сту­ден­тов [86] были иссле­до­ва­ны свя­зи бул­линг-пове­де­ния с тем­ной три­а­дой лич­ност­ных черт агрес­со­ра. В резуль­та­те было выяс­не­но, что суще­ству­ет тес­ная вза­и­мо­связь меж­ду пси­хо­па­ти­ей и сек­су­аль­ным бул­лин­гом, а так­же макиа­ве­лиз­мом и сек­су­аль­ным бул­лин­гом, при этом не обна­ру­жи­лось ника­кой вза­и­мо­свя­зи меж­ду нар­цис­сиз­мом и сек­су­аль­ной трав­лей в сети Интернет.

В ста­тье Ч. П. Бар­летт [13] на осно­ве лон­ги­тюд­но­го 4-х вол­но­во­го иссле­до­ва­ния (2013–2014 гг.) в аме­ри­кан­ских шко­лах на юге Пен­силь­ва­нии (96 чело­век, из них 57 % деву­шек) было пока­за­но, что наи­бо­лее зна­чи­мы­ми пре­дик­то­ра­ми кибер­бул­лин­га высту­пи­ли вос­при­я­тие ано­ним­но­сти и пози­тив­ное отно­ше­ние к кибер­бул­лин­гу (опрос­ник Positive Attitudes towards Cyberbullying Questionnaire – PACQ [12]). При этом поло­вых раз­ли­чий в отно­ше­нии к кибер­бул­лин­гу выяв­ле­но не было.

Авто­ры дру­гой пуб­ли­ка­ции [110] обсле­до­ва­ли 3393 школь­ни­ков из 10 школ ЛосАн­дже­ле­са (сред­ний воз­раст 15,5 лет, из них 53,5 % девуш­ки) и пока­за­ли, что кибер­бул­линг может быть свя­зан с повы­шен­ным упо­треб­ле­ни­ем пси­хо­ак­тив­ных веществ в под­рост­ко­вом воз­расте, таких как алко­голь, мари­ху­а­на, сига­ры, элек­трон­ные сига­ре­ты, рецеп­тур­ные сти­му­ля­то­ры, рецеп­тур­ные апиоиды.

Низ­кий уро­вень дру­же­ской под­держ­ки сверст­ни­ков, нега­тив­ное семей­ное окру­же­ние и сек­су­аль­ное наси­лие уси­ли­ва­ют рис­ки вик­ти­ми­за­ции и кибер­бул­лин­га [56] и, напро­тив, высо­кая сте­пень дру­же­ской под­держ­ки сверст­ни­ков, теп­лые отно­ше­ния к шко­ле, под­держ­ка роди­те­лей явля­ют­ся защит­ным фак­то­ром от вир­ту­аль­ной трав­ли [111].

Другие аспекты в исследовании кибербуллинга

Иссле­до­ва­те­лям уда­лось выявить инди­ка­то­ры, или «горя­чие сло­ва» [41], по кото­рым мож­но опре­де­лить кибер­бул­линг. Таки­ми эмо­ци­о­наль­но заря­жен­ны­ми сло­ва­ми в соци­аль­ной сети «Твит­тер» явля­ют­ся, по мне­нию уче­ных, 14 наи­бо­лее часто встре­ча­е­мых слов [68]: «уме­реть», «педик», «тол­стый», «неудач­ник», «дерь­мо», «шлю­ха», «убить» и нецен­зур­ные экви­ва­лен­ты, обо­зна­ча­ю­щие поло­вые орга­ны и про­цесс совокупления. 

Таким обра­зом, мож­но сде­лать вывод, что интер­нет-трав­ля в сети Интер­нет стро­ит­ся на обра­зах сек­су­аль­но­го уни­же­ния, угро­зы смер­ти, под­чер­ки­ва­нии внеш­них недо­стат­ков под­рост­ка. Более мас­штаб­ный анно­ти­ро­ван­ный набор дан­ных о кибер­бул­лин­ге извле­чен [22] из 9484 тви­тов по хэш­те­гу #GamerGate (рас­про­стра­нен­ной онлайн-видео­иг­ры, в про­цес­се кото­рой обсуж­де­ние руга­тельств пере­рос­ло в кам­па­нию, посвя­щен­ную сек­сиз­му и соци­аль­ной справедливости).

Н. С. Анса­ры [8] ука­зы­ва­ет на суще­ству­ю­щие с 2010 г. зако­ны во всех 50 шта­тах США, ссы­ла­ю­щи­е­ся на базо­вый стан­дарт защи­ты и вклю­ча­ю­щие в себя шесть усло­вий эффек­тив­но­го про­ти­во­дей­ствия кибербуллингу. 

Пере­чис­лим их: 

1. опре­де­ле­ние домо­га­тель­ства или запу­ги­ва­ния с уче­том вари­а­тив­но­сти при­ме­ня­е­мой технологии; 
2. санк­ции, уси­ли­ва­ю­щи­е­ся по сте­пе­ни повторяемости;
3. ясная поли­ти­ка отчетности;
4. ясная поли­ти­ка расследования;
5. подроб­ное упо­ми­на­ние об актив­но­сти, про­ис­хо­дя­щей за сте­на­ми шко­лы, кото­рые свя­за­ны с кибербуллингом;
6. про­це­ду­ры и линия пове­де­ния для предот­вра­ще­ния кибербуллинга. 

Подоб­ные зако­ны уста­нав­ли­ва­ют ответ­ствен­ность педа­го­гов и адми­ни­стра­то­ров школ (дирек­то­ров) за эффек­тив­ное вме­ша­тель­ство, рас­сле­до­ва­ние и отчет­ность, а так­же за внед­ре­ние эффек­тив­ных про­грамм про­фи­лак­ти­ки кибербуллинга.

В фоку­се чеш­ских уче­ных [54] ока­за­лась вир­ту­аль­ная агрес­сия в отно­ше­нии учи­те­лей. Иссле­до­ва­ни­ем, про­ве­ден­ным в 2016 г. уни­вер­си­те­том Палац­ко­го (г. Оло­мо­уц), было охва­че­но 5136 респон­ден­тов (78,60 % жен­щин и 21,40 % муж­чин) из всех реги­о­нов Чехии. Сред­ний воз­раст соста­вил 46,42 года. Наи­боль­шую часть выбор­ки соста­ви­ли учи­те­ля началь­ной шко­лы (60,22 %) и учи­те­ля сред­ней шко­лы (37,03 %). Сред­ний стаж рабо­ты респон­ден­тов соста­вил 20,65 лет. 

С помо­щью онлайн-опро­са было выяс­не­но, что 21,73 % (1118 из 5136) учи­те­лей ста­ли жерт­ва­ми раз­лич­ных форм кибер­бул­лин­га и 78,27 % учи­те­лей ска­за­ли, что они нико­гда не были жерт­ва­ми кибер­бул­лин­га. 318 респон­ден­тов под­твер­ди­ли вир­ту­аль­ную ата­ку на них за послед­ние 12 меся­цев, 754 респон­ден­та сооб­щи­ли, что ста­ли жерт­ва­ми кибе­р­ата­ки ранее, чем 12 меся­цев назад. 

В кибер­про­стран­стве учи­те­ля чаще все­го ста­но­вят­ся жерт­ва­ми сло­вес­ной агрес­сии (осо­бен­но уни­жа­ю­щей, оскорб­ля­ю­щей, сму­ща­ю­щей), кле­ве­ты и насмешек. 

Дру­гие рас­про­стра­нен­ные фор­мы атак вклю­ча­ют пре­сле­до­ва­ние по теле­фо­ну, угро­зы и запу­ги­ва­ние или рас­про­стра­не­ние уни­зи­тель­ных фото­гра­фий. Реак­ция у учи­те­лей на кибе­ра­грес­сию сопро­вож­да­ет­ся гне­вом и гру­стью, кото­рая сопря­же­на с воз­ни­ка­ю­щим чув­ством неуве­рен­но­сти, бес­по­кой­ства, а так­же неже­ла­ни­ем идти на работу. 

Гипо­те­за о раз­ли­чии в испы­ты­ва­е­мых эмо­ци­ях от кибер­бул­лин­га меж­ду муж­чи­на­ми и жен­щи­на­ми не под­твер­ди­лась, а это зна­чит, что все учи­те­ля неза­ви­си­мо от пола оди­на­ко­во чув­ству­ют и вос­при­ни­ма­ют кибератаки. 

Кро­ме того, был сде­лан вывод о том, что чем доль­ше длит­ся ата­ка на жерт­ву, тем серьез­нее ее воз­дей­ствие, осо­бен­но свя­зан­ное с нару­ше­ни­ем сна, голов­ны­ми боля­ми, боля­ми в живо­те, недо­стат­ком кон­цен­тра­ции вни­ма­ния или сни­же­ни­ем имму­ни­те­та. К это­му добав­ля­ют­ся отме­чен­ное воз­рас­та­ю­щее коли­че­ство кон­флик­тов в семье, с кол­ле­га­ми, началь­ни­ком, уче­ни­ка­ми или сту­ден­та­ми и т. д.

В выпол­нен­ном в Гон­кон­ге иссле­до­ва­нии [59] про­ве­ря­лись два пред­по­ло­же­ния, заклю­ча­ю­щи­е­ся в том, что кибер­бул­линг отри­ца­тель­но вли­я­ет на удо­вле­тво­рен­ность жиз­нью, и что каче­ство друж­бы смяг­ча­ет вик­ти­ми­за­цию от кибер­пре­ступ­но­сти. Для это­го было опро­ше­но 312 сту­ден­тов кол­ле­джа Гон­кон­га (174 муж­чи­ны, 138 жен­щи­ны) в воз­расте 18–25 лет. 

Для изме­ре­ния дру­же­ских отно­ше­ний при­ме­ня­лась шка­ла оцен­ки каче­ства друж­бы [19], состо­я­щая из четы­рех под­шкал: обще­ние, помощь, без­опас­ность, бли­зость. Так­же у участ­ни­ков иссле­до­ва­ния изме­ря­ли уро­вень вик­ти­ми­за­ции в онлайн-сре­де с помо­щью 8-ми вопро­сов [19] и удо­вле­тво­рен­ность жиз­нью с помо­щью 5-ти вопро­сов [26].

В резуль­та­те обра­бот­ки полу­чен­ных дан­ных выяс­ни­лось, что 58 % респон­ден­тов совер­ша­ли кибер­бул­линг, а 68 % опро­шен­ных под­верг­лись кибер­бул­лин­гу. При этом не было выяв­ле­но воз­раст­ных различий. 

Вик­ти­ми­за­ция от кибер­бул­лин­га и совер­ше­ние кибер­бул­лин­га зна­чи­мо вза­и­мо­свя­за­ны (r = 0,65; p < 0.01). Изу­че­ние поло­вых раз­ли­чий в кибер­бул­лин­ге выяви­ло, что муж­чи­ны боль­ше вовле­че­ны в кибер­бул­линг, при этом и чаще ста­но­вят­ся жерт­вой кибербуллинга. 

Под­твер­ди­лась гипо­те­за о том, что совер­ше­ние кибер­бул­лин­га и вик­ти­ми­за­ция зна­чи­тель­но вза­и­мо­свя­за­ны с удо­вле­тво­рен­но­стью жиз­нью (r = –0,23, p < 0.001 и r = –0,18, p < 0.002 соответственно). 

Дан­ные, полу­чен­ные с помо­щью шка­лы каче­ства дру­же­ских отно­ше­ний, зна­чи­тель­но обу­слав­ли­ва­ли связь меж­ду вик­ти­ми­за­ци­ей и кибер­бул­лин­гом, кото­рую авто­ры отсле­ди­ли по при­зна­ку пола. Так, жен­щи­ны сооб­ща­ли о кибер­бул­лин­ге в том слу­чае, когда дан­ные по под­шка­лам дру­же­ской бли­зо­сти и без­опас­но­сти были зна­чи­мо более низкими. 

Таким обра­зом, под­твер­ди­лось пред­по­ло­же­ние о сдер­жи­ва­ю­щем эффек­те дру­же­ских отно­ше­ний меж­ду кибер­бул­лин­гом и виктимизацией.

Ста­тья швей­цар­ских иссле­до­ва­те­лей [20] посвя­ще­на обзо­ру лон­ги­тюд­ных иссле­до­ва­ний кибер­бул­лин­га и вики­ти­ми­за­ции. Ими был осу­ществ­лен поиск по клю­че­вым сло­вам (cyber*, Internet, online, bully*, victim*, harass*, child*, adolescent*, youth, longitudinal, long term, prospect) в 12 ака­де­ми­че­ских базах: Communication and Mass Media Complete, Psychology and Behavioral Sciences Collection, Psyc INFO, Psych ARTICLE, CINAHL, ERIC, Pro Quest Sociology, Medline, Web of Science, Med Line (вклю­чая Pub Med), EMBASE и CENTRAL, а так­же по пер­вым 100 запи­сям в Google Scholar, Pro Quest Dissertations, Theses Global. 

В ито­ге были обна­ру­же­ны 3567 пуб­ли­ка­ций, вклю­чая 1827 дуб­ли­ка­тов, кото­рые иден­ти­фи­ци­ро­ва­лись с помо­щью про­грам­мы Zotero. Далее отсев про­из­во­дил­ся на осно­ве оцен­ки каче­ства пред­ло­жен­ной мето­до­ло­гии лон­ги­тюд­но­го иссле­до­ва­ния по сле­ду­ю­щим пара­мет­рам: соблю­да­лась ли про­це­ду­ра фор­ми­ро­ва­ния выбор­ки на кри­те­рий слу­чай­но­сти; про­ве­ря­лась ли надеж­ность изме­ре­ния, при­ме­нял­ся ли коэф­фи­ци­ент отбо­ра меж­ду началь­ной и послед­ней вол­на­ми, была ли про­ве­де­на про­вер­ка систе­ма­ти­че­ско­го отбо­ра путем срав­не­ния исход­но­го образ­ца с ана­ли­ти­че­ским и т. д.

В резуль­та­те авто­ры оста­но­ви­лись на ана­ли­зе 76 пуб­ли­ка­ций, из кото­рых 52 % были по пси­хо­ло­гии, 13 % по меди­цине и 11 % по кри­ми­но­ло­гии. Боль­шин­ство лон­ги­тюд­ных иссле­до­ва­ний (72 %) вклю­ча­ло две вол­ны, в 14 иссле­до­ва­ни­ях собра­ны дан­ные по трем эта­пам, а осталь­ные семь иссле­до­ва­ний – в четы­рех или пяти вре­мен­ных точ­ках. Дли­на меж­ду пер­вой и послед­ней вол­ной зна­чи­тель­но отли­ча­лась при самом корот­ком иссле­до­ва­нии в 5 дней и самом про­дол­жи­тель­ном в тече­ние 48 меся­цев. Сбор дан­ных обыч­но про­во­дил­ся в шко­лах с охва­том от 1 до 156 школ для одно­го исследования. 

Семь­де­сят иссле­до­ва­ний исполь­зо­ва­ли днев­ни­ки (само­от­че­ты) по мерам про­ти­во­дей­ствия кибер­бул­лин­гу, в трех иссле­до­ва­ни­ях исполь­зо­ва­лись ком­мер­че­ские онлайн-пане­ли. Лон­ги­тюд­ные иссле­до­ва­ния были про­ве­де­ны в Евро­пе (42 %), Север­ной Аме­ри­ке (38 %), Оке­а­нии (11 %) и Азии (8 %).

Раз­мер ана­ли­ти­че­ской выбор­ки варьи­ро­вал­ся от 60 до 7850 чел. Воз­раст обсле­до­ван­ных коле­бал­ся от 10,5 до 15,5 лет (M = 13,1), что сви­де­тель­ству­ет о том, что уча­щи­е­ся сред­ней шко­лы явля­ют­ся наи­бо­лее при­сталь­но изу­ча­е­мой ауди­то­ри­ей в этом вопросе.

Почти поло­ви­на иссле­до­ва­ний сооб­щи­ли о рас­про­стра­нен­но­сти вик­ти­ми­за­ции от кибер­бул­лин­га в пре­де­лах от 1,9 % до 84,0 % (меди­а­на = 14,4 %). Два­дцать семь иссле­до­ва­ний предо­ста­ви­ли пока­за­те­ли рас­про­стра­нен­но­сти кибер­бул­лин­га от 5,3 % до 66,2 % (меди­а­на = 11,7 %). Соглас­но семи иссле­до­ва­ни­ям, про­цент вик­ти­ми­за­ции варьи­ро­вал­ся от 2,3 до 20,4 % (меди­а­на = 8,6 %).

33 из 76 лон­ги­тюд­ных иссле­до­ва­ний (43 %) бази­ро­ва­лись на тео­рии запла­ни­ро­ван­но­го пове­де­ния [2], общей тео­рии напря­же­ния [1], тео­рии обра­бот­ки соци­аль­ной инфор­ма­ции [25], соци­аль­но-когни­тив­ной тео­рии [10], тео­рии эко­ло­ги­че­ской систе­мы [18].

В 41 % лон­ги­тюд­ных иссле­до­ва­ни­ях при­ме­нял­ся метод ана­ли­за при­чин­но-след­ствен­ных свя­зей для изу­че­ния вза­им­ных эффек­тов меж­ду совер­ше­ни­ем кибер­бул­лин­га и вик­ти­ми­за­ци­ей, и свя­зан­ны­ми с ними факторами.

Тра­ди­ци­он­ная вик­ти­ми­за­ция явля­лась фак­то­ром рис­ка во мно­гих иссле­до­ва­ни­ях кибер­бул­лин­га. В каче­стве часто выде­ля­е­мых резуль­та­тов вик­ти­ми­за­ции высту­пи­ли повы­шен­ная тре­вож­ность, гнев, пере­жи­ва­е­мое оди­но­че­ство, депрес­сия. Чуть мень­ше иссле­до­ва­ний обна­ру­жи­ли воз­ни­ка­ю­щие про­бле­мы с пси­хо­ло­ги­че­ским здо­ро­вьем [102]: отри­ца­тель­ный образ тела, про­бле­мы перед сном. Сре­ди внеш­них про­блем в пове­де­нии были обна­ру­же­но упо­треб­ле­ние пси­хо­ак­тив­ных веществ, воров­ство, при­чи­не­ние вре­да и нару­ше­ние правил.

Про­ве­ден­ный авто­ра­ми обзор так­же пока­зал, что муж­чи­ны под­вер­же­ны более высо­ко­му рис­ку кибер­бул­лин­га, при этом нет поло­вых раз­ли­чий в вик­ти­ми­за­ции от кибер­бул­лин­га. Дан­ные о воз­раст­ных раз­ли­чи­ях про­ти­во­ре­чи­вы, одна­ко про­смат­ри­ва­ет­ся тен­ден­ция, что уче­ни­ки стар­ших клас­сов боль­ше под­вер­же­ны кибер­бул­лин­гу, при этом жерт­ва­ми чаще высту­па­ют уче­ни­ки млад­ших классов. 

К фак­то­рам окру­жа­ю­щей сре­ды чаще отно­сят фак­то­ры, свя­зан­ные с роди­те­ля­ми и семей­ным кон­тек­стом, а так­же сверст­ни­ков и уча­стие шко­лы. Зна­чи­мо сни­жа­ет кибер­бул­линг роди­тель­ское посред­ни­че­ство (сов­мест­ный про­смотр соци­аль­ных сетей или инструк­тив­ное посредничество).

Важ­ный эко­ло­ги­че­ский фак­тор – это обна­ру­жен­ная U-образ­ная вза­и­мо­связь с попу­ляр­но­стью про­фи­лей в соци­аль­ных сетях у под­рост­ков, то есть кибер­бул­линг выше сре­ди под­рост­ков, кото­рые ранее испы­ты­ва­ли либо низ­кий, либо очень высо­кий уро­вень попу­ляр­но­сти по срав­не­нию со сред­ни­ми данными.

В ста­тье ита­льян­ских пси­хо­ло­гов из Уни­вер­си­те­та Три­е­ста [80] кибер­бул­линг иссле­ду­ет­ся через приз­му соци­аль­но­го вли­я­ния и на осно­ве вос­при­ни­ма­е­мых норм сверст­ни­ков, пра­вил кибер­про­стран­ства и вну­ри­г­руп­по­вых про­цес­сов. Для это­го иссле­до­ва­те­ля­ми были ано­ним­но через онлайн сер­вис Survey Monkey опро­ше­ны 3511 школь­ни­ков (1 916 деву­шек и 1 489 юно­шей, 106 чел. не ука­за­ли свой пол) из 19 сред­них школ стар­ших клас­сов на севе­ре Ита­лии, кото­рые доб­ро­воль­но при­ня­ли уча­стие в опросе. 

Инстру­мен­та­рий состо­ял из несколь­ких бло­ков. Оце­ни­ва­лись: часто­та выступ­ле­ния ини­ци­а­то­ром кибер­т­рав­ли (совер­ше­ние актов кибер­бул­лин­га); часто­та, с кото­рой опро­шен­ный высту­пал жерт­вой кибер­бул­лин­га; часто­та, с кото­рой респон­дент высту­пал сви­де­те­лем (наблю­да­те­лем) кибер­бул­лин­га; вос­при­ни­ма­е­мые нор­мы, раз­де­ля­е­мые груп­пой сверст­ни­ков; зако­но­да­тель­ные нор­мы кибер­про­стран­ства (оце­ни­ва­лась осве­дом­лен­ность о легаль­но­сти тех или иных ситу­а­ций в сети Интер­нет с точ­ки зре­ния зако­нов Ита­лии); уро­вень ожи­да­е­мой тяже­сти послед­ствий от вовле­чен­но­сти в те или иные ситу­а­ции в кибер­про­стран­стве; сте­пень внут­ри­г­руп­по­вой про­то­ти­пич­но­сти [44], сте­пень груп­по­вой когни­тив­ной и аффек­тив­ной идентификации.

Резуль­та­ты опро­са пока­за­ли, что 34,2 % опро­шен­ных осу­ществ­ля­ли кибер­бул­линг по край­ней мере один раз в тече­ние про­шло­го года, а 38,3 % участ­ни­ков отве­ча­ли, что они по край­ней мере одна­жды были под­верг­ну­ты кибе­р­ата­ке, еще 77,1 % школь­ни­ков сооб­щи­ли, что они были сви­де­те­ля­ми кибер­бул­лин­га за про­шед­ший год по край­ней мере иногда. 

Кро­ме того, авто­ры обна­ру­жи­ли, что чем выше сте­пень под­держ­ки норм сверст­ни­ков, содей­ству­ю­щих кибер­бул­лин­гу, тем выше веро­ят­ность совер­ше­ния кибер­бул­лин­га при одно­вре­мен­ном сни­же­нии осве­дом­лен­но­сти о зако­нах, регу­ли­ру­ю­щих киберпространство. 

Таким обра­зом, в соот­вет­ствии с меха­низ­мом фор­ми­ро­ва­ния соци­аль­но­го вли­я­ния, под­рост­ки пола­га­ют­ся на вос­при­ни­ма­е­мые груп­по­вые нор­мы, опре­де­ля­ю­щие их пове­де­ние в отно­ше­нии кибер­бул­лин­га, осо­бен­но когда им не хва­та­ет зна­ний о соот­вет­ству­ю­щем пове­де­нии в киберпространстве. 

Прак­ти­че­ским след­стви­ем полу­чен­ных резуль­та­тов явля­ет­ся вывод о том, что вме­ша­тель­ства, направ­лен­ные на про­ти­во­по­став­ле­ние рефе­рент­но­го инфор­ма­тив­но­го соци­аль­но­го вли­я­ния осла­би­ли бы связь меж­ду вос­при­ни­ма­е­мы­ми груп­по­вы­ми нор­ма­ми и участ­ни­ка­ми кибер­бул­лин­га в боль­шей сте­пе­ни, чем обыч­ные инфор­ма­ци­он­ные воздействия.

В ста­тье фин­ских кол­лег [72] на осно­ве моде­ли уси­ле­ния иден­тич­но­сти пузы­ря соци­аль­ных сетей [51] пока­за­но, как лич­ное и про­фес­си­о­наль­ное исполь­зо­ва­ние соци­аль­ных сетей свя­за­но с кибер­бул­лин­гом и вик­ти­ми­за­ци­ей на рабо­чем месте, как вовле­че­ние в соци­аль­ные сети смяг­ча­ет вза­и­мо­связь этих явле­ний с таки­ми про­бле­ма­ми как пси­хо­ло­ги­че­ский стресс, тех­но­с­тресс и про­фес­си­о­наль­ное выго­ра­ние. В свя­зи с этим сле­ду­ет под­черк­нуть, что пузы­ри иден­тич­но­сти опре­де­ля­ют дея­тель­ность людей [52] и свя­за­ны с про­цес­са­ми соци­аль­ной иден­ти­фи­ка­ции [105].

Оста­но­вим­ся подроб­нее на иссле­до­ва­нии фин­ских кол­лег [72], кото­ры­ми в нояб­ре – декаб­ре 2018 г. были собра­ны про­фи­ли пер­со­наль­ных стра­ниц (акка­ун­ты из соци­аль­ных сетей) 563 сотруд­ни­ков из 5 экс­перт­ных орга­ни­за­ций (как пра­ви­ло, такие орга­ни­за­ции очень актив­ны в исполь­зо­ва­нии соци­аль­ных сетей). 

Воз­раст сотруд­ни­ков 21–67 лет, сред­ний воз­раст – 40,1 год; сре­ди них 67,67 % жен­щи­ны. Через отдел управ­ле­ния чело­ве­че­ски­ми ресур­са­ми орга­ни­за­ций им были разо­сла­ны при­гла­ше­ния на e-mail для уча­стия в опросе. 

Вто­рая выбор­ка была репре­зен­та­тив­ной в обще­на­ци­о­наль­ном охва­те, ее участ­ни­ка­ми были 1817 чело­век в воз­расте от 18 до 65 лет (сред­ний воз­раст 41,37 лет), 47,9 % жен­щи­ны. Респон­ден­ты обе­их выбо­рок отве­ча­ли на одни и те же вопросы.

Инстру­мен­та­рий вклю­чал в себя несколь­ко бло­ков. Кибер­бул­линг на рабо­чем месте изме­рял­ся с помо­щью 10-вопрос­ной анке­ты [33], направ­лен­ной на выяв­ле­ние часто­ты полу­че­ния по элек­трон­ной почте гру­бых, агрес­сив­ных или оскор­би­тель­ных сооб­ще­ний (ежедневно/ежемесячно/еженедельно). Уси­ле­ния иден­тич­но­сти пузы­ря соци­аль­ных сетей фик­си­ро­ва­лось с помо­щью соот­вет­ству­ю­ще­го опрос­ни­ка [48].

Тех­но­с­тресс изме­рял­ся опрос­ни­ком М. Сала­но­ва с кол­ле­га­ми [83]. Для изме­ре­ния про­фес­си­о­наль­но­го выго­ра­ния исполь­зо­вал­ся опрос­ник К. Мас­лач с кол­ле­га­ми [65]. Пси­хо­ло­ги­че­ский стресс был изме­рен с помо­щью обще­го вопрос­ни­ка пси­хо­ло­ги­че­ско­го здо­ро­вья [37]. Уро­вень исполь­зо­ва­ния соци­аль­ных сетей изме­рял­ся вопро­сом об исполь­зо­ва­нии 14 раз­лич­ных соци­аль­ных сетей, таких как Facebook и YouTube. 

Вари­ан­ты отве­та фик­си­ро­ва­ли часто­ту исполь­зо­ва­ния каж­дой плат­фор­мы в диа­па­зоне от «я им не поль­зу­юсь» до «мно­го раз в день». Соци­аль­но-демо­гра­фи­че­ская и про­фес­си­о­наль­ная инфор­ма­ция вклю­чи­ла воз­раст, пол и образование.

Рас­про­стра­нен­ность еже­ме­сяч­но­го кибер­бул­лин­га на рабо­чем месте соста­ви­ла 12,61 % в пер­вой выбор­ке и 17,39 % во вто­рой выбор­ке. В пер­вой выбор­ке более моло­дой воз­раст, низ­кая под­держ­ка со сто­ро­ны руко­во­ди­те­ля, част­ное и про­фес­си­о­наль­ное исполь­зо­ва­ние соци­аль­ных сетей было свя­за­но с еже­ме­сяч­ным кибер­бул­лин­гом на рабо­те. Во вто­рой (обще­на­ци­о­наль­ной) выбор­ке поми­мо моло­до­го воз­рас­та пара­метр более низ­ко­го обра­зо­ва­ния так­же ока­зал­ся свя­зан с риском стать жерт­вой кибербуллинга. 

Кро­ме того, про­явил­ся отрас­ле­вой фак­тор: у работ­ни­ков помо­га­ю­щих про­фес­сий (здра­во­охра­не­ния и соци­аль­но­го обес­пе­че­ния) уро­вень вик­ти­ми­за­ции ока­зал­ся ниже, чем в про­из­вод­ствен­ном секторе. 

Допол­ни­тель­но выяс­ни­лось, что кибер­бул­линг был свя­зан с рабо­той на руко­во­дя­щей долж­но­сти, уда­лен­ной рабо­той, низ­кой под­держ­кой со сто­ро­ны руко­во­ди­те­ля, част­ным и про­фес­си­о­наль­ным исполь­зо­ва­ни­ем соци­аль­ных сетей и пузы­ря­ми иден­тич­но­сти в соци­аль­ных сетях.

Полу­чен­ные резуль­та­ты пер­вой выбор­ки пока­за­ли, что кибер­бул­линг высту­пил пре­дик­то­ром пси­хо­ло­ги­че­ско­го стрес­са, тех­но­с­трес­са и про­фес­си­о­наль­но­го выго­ра­ния. Так­же было обна­ру­же­но, что те, кто актив­но вовле­че­ны в пузы­ри соци­аль­ных сетей, име­ют более высо­кий пси­хо­ло­ги­че­ский стресс, тех­но­с­тресс и про­фес­си­о­наль­ное выгорание. 

Нет зна­чи­мых раз­ли­чий в пси­хо­ло­ги­че­ских про­бле­мах у тех, кто под­вер­га­ет­ся и не под­вер­га­ет­ся кибер­бул­лин­гу при низ­кой вовле­чен­но­сти в соци­аль­ные сети, но раз­ни­ца ста­но­вит­ся зна­чи­тель­ной, когда вовле­чен­ность уве­ли­чи­ва­ет­ся. При­чем раз­ни­ца осо­бо силь­ная по пара­мет­рам пси­хо­ло­ги­че­ско­го дис­трес­са и про­фес­си­о­наль­но­го выго­ра­ния, и мень­ше для техностресса. 

Этот вывод под­чер­ки­ва­ет двой­ствен­ную при­ро­ду рас­ши­ре­ния исполь­зо­ва­ния про­фес­си­о­наль­ных соци­аль­ных медиа. Наря­ду с пре­иму­ще­ства­ми для рабо­ты соци­аль­ные сети могут иметь нега­тив­ные последствия.

В ста­тье турец­ких кол­лег [3] на выбор­ке из 687 сту­ден­тов (66 % муж­чи­ны) с исполь­зо­ва­ни­ем инстру­мен­та­рия Cyber Victim и Bullying Scale (CVBS) [21], а так­же шка­лы выра­же­ния гне­ва [96], было пока­за­но, что чем боль­ше вик­ти­ми­за­ция у опро­шен­ных, тем боль­ше у них выра­же­на склон­ность участ­во­вать в кибербуллинге. 

Жерт­вы кибер­бул­лин­га име­ли более высо­кую веро­ят­ност­ную спо­соб­ность про­яв­лять агрес­сив­ное пове­де­ние, чем те, кто не был жерт­вой. Резуль­та­ты опро­са так­же пока­за­ли, что кибер­вик­ти­ми­за­ция была поло­жи­тель­но и непо­сред­ствен­но свя­за­на с гневом.

В ста­тье аме­ри­кан­ских кол­лег [38] постав­ле­на зада­ча опре­де­ле­ния фак­то­ров, побуж­да­ю­щих сви­де­те­лей кибер­бул­лин­га помо­гать его жерт­вам. Подоб­ная попыт­ка была пред­при­ня­та ими в све­те ана­ли­за пуб­ли­ка­ций и мно­го­чис­лен­ных сви­де­тельств из раз­лич­ных иссле­до­ва­ний [94], где боль­шин­ство сви­де­те­лей явля­ют­ся пас­сив­ны­ми наблю­да­те­ля­ми и не пред­при­ни­ма­ют каких-либо действий. 

В сво­ей рабо­те авто­ры опи­ра­ют­ся на пове­ден­че­ский эко­но­ми­че­ский под­ход [49], соглас­но кото­ро­му выбор для сви­де­те­ля пред­по­ла­га­ет ком­про­мисс меж­ду выго­да­ми для себя (избе­га­ние затрат, свя­зан­ных с помо­щью жерт­ве и местью от хули­га­на) и поль­зой для дру­гих (спа­се­ние жерт­вы). Допол­ни­тель­но они исполь­зо­ва­ли тео­рию соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния [15].

Дан­ная тео­рия заклю­ча­ет­ся в сокра­ще­нии субъ­ек­тив­ной цен­но­сти резуль­та­та для дру­го­го чело­ве­ка в зави­си­мо­сти от соци­аль­ной дистан­ции (бли­зо­сти к чело­ве­ку). Тео­рия постро­е­на на экс­пе­ри­мен­те [46], в ходе кото­ро­го участ­ни­ков про­си­ли сде­лать выбор меж­ду мень­шей сум­мой денег для себя и боль­шей сум­ма денег, раз­де­лен­ной с дру­гим чело­ве­ком в зави­си­мо­сти от соци­аль­ной дистан­ции. Экс­пе­ри­мент пока­зал, что люди более щед­ры с теми, кто бли­же в соци­аль­ной дистанции. 

Исхо­дя из этой тео­рии, авто­ры опи­сы­ва­е­мо­го эмпи­ри­че­ско­го иссле­до­ва­ния [38] пред­по­ло­жи­ли, что субъ­ек­тив­ная цен­ность помо­щи жерт­ве кибер­бул­лин­га будет дис­кон­ти­ро­вать­ся как функ­ция соци­аль­ной дистан­ции. Кро­ме того, были пред­ло­же­ны неко­то­рые част­ные гипотезы. 

Участ­ни­ки, кото­рые име­ют опыт ока­за­ния помо­щи жерт­вам, будут пока­зы­вать мень­шие пока­за­те­ли соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния (то есть боль­ше нахо­дить для себя поль­зу от помо­щи жерт­ве кибер­бул­лин­га при уве­ли­че­нии соци­аль­ной дистан­ции). Более низ­кая веро­ят­ность дис­кон­ти­ро­ва­ния будет в том слу­чае, если ситу­а­ция кибер­бул­ли­на доволь­но серьез­на. Про­яв­ле­ния соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния будут зна­чи­мо свя­за­ны с эмпа­тий и наме­ре­ни­ем помочь жерт­вам кибербуллинга. 

В опро­се при­ня­ли уча­стие 132 сту­ден­та уни­вер­си­те­та США (64 муж­чи­ны и 58 жен­щин, сред­ний воз­раст – 19,5 лет). В ходе онлайн-иссле­до­ва­ния респон­ден­там была пред­ло­же­на анке­та, состо­я­щая из трех частей. 

Сна­ча­ла опро­шен­ных сегре­ги­ро­ва­ли на 4 груп­пы по опы­ту сви­де­тель­ства кибер­бул­лин­га с помо­щью вопро­са: «Если Вы были сви­де­те­лем неод­но­крат­ных изде­ва­тельств (трав­ли) над кем-то в Интер­не­те или при исполь­зо­ва­нии сото­вых теле­фо­нов в послед­ние 6 меся­цев, как вы отре­а­ги­ро­ва­ли?» с воз­мож­ны­ми отве­та­ми: (а) «Я при­со­еди­нил­ся к хули­га­ну», (б) «Я ниче­го не сде­лал», (в) «Я помог жерт­ве» и (г) «Я не был сви­де­те­лем кибер­бул­лин­га». Далее респон­ден­тов про­си­ли отве­тить на 2 раз­ра­бо­тан­ных с опо­рой на преды­ду­щие иссле­до­ва­ния дру­гих авто­ров [27] опрос­ни­ка, изме­ря­ю­щих эмпа­тию по отно­ше­нию к жерт­ве кибер­бул­лин­га и наме­ре­ние ей помочь.

Важ­ным вкла­дом авто­ров иссле­до­ва­ния явил­ся опрос­ник соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния, оце­ни­ва­ю­щий веро­ят­ность помо­щи жерт­ве кибер­бул­лин­га в трех ситу­а­ци­ях, раз­ли­ча­ю­щих­ся по его интен­сив­но­сти (раз­ра­бо­тан на осно­ве мате­ри­а­лов Рэч­лин и Джо­у­нс [81].)

Суть зада­ния состо­я­ла в том, что участ­ни­ков мыс­лен­но про­си­ли соста­вить спи­сок из 50 чело­век с вели­чи­ной соци­аль­ной дистан­ции от 1 (бли­жай­ший друг или род­ствен­ник) до 50 (про­сто зна­ко­мый). Далее участ­ни­ков про­си­ли выпол­нить зада­чу соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния, в кото­рой они оце­ни­ли веро­ят­ность помощи/защиты жерт­вы по срав­не­нию с без­дей­стви­ем по 100-балль­ной шка­ле (от 0 – «ниче­го не сде­лал бы» до 100 – «помог жерт­ве»). Кро­ме того, изме­ня­лись ситу­а­ции и по сте­пе­ни интен­сив­но­сти кибер­бул­лин­га (незна­чи­мая, уме­рен­ная, сильная). 

На осно­ве отве­та на вопрос об опы­те кибер­бул­лин­га все участ­ни­ки были раз­де­ле­ны на 4 груп­пы («помог­ли жерт­ве» (36 чело­век), «помог­ли хули­га­ну» (1), «ниче­го не сде­ла­ли» (40 чело­век) и «не были сви­де­те­ля­ми» (45 человек)). 

Ана­лиз пока­зал, что нет зна­чи­мых раз­ли­чий по полу, воз­рас­ту, кур­су обу­че­ния в веро­ят­но­сти ока­за­ния помо­щи и про­яв­ле­нии эмпа­тии. При этом все гипо­те­зы авто­ров под­твер­ди­лись: субъ­ек­тив­ная цен­ность помо­щи жерт­ве кибер­бул­лин­га дис­кон­ти­ро­ва­лась как функ­ция соци­аль­ной дистан­ции; более низ­кая веро­ят­ность дис­кон­ти­ро­ва­ния ока­за­лась в том слу­чае, когда ситу­а­ция кибер­бул­лин­га была доволь­но серьез­ной; сте­пень согла­сия соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния зна­чи­мо свя­за­на с чув­ством эмпа­тии и наме­ре­ни­ем помочь жерт­вам кибербуллинга.

Отдель­но сле­ду­ет упо­мя­нуть иссле­до­ва­ние [35], посвя­щен­ное эффек­тив­но­сти про­грамм, направ­лен­ных про­тив кибер­бул­лин­га, посред­ством ана­ли­за всех име­ю­щих­ся пуб­ли­ка­ций по этой теме (про­ана­ли­зи­ро­ва­но 3994 ста­тей, содер­жа­щих 64 иссле­до­ва­ния эффек­тив­но­сти подоб­ных программ). 

В каче­стве инстру­мен­та оцен­ки при­ме­нял­ся метод, пред­ло­жен­ный М. М. Тто­фи и Д. П. Фар­ринг­тон [101]. Резуль­та­ты пока­за­ли, что рас­смат­ри­ва­е­мые про­грам­мы про­тив кибер­бул­лин­га спо­соб­ству­ют сокра­ще­нию чис­ла слу­ча­ев кибер­за­пу­ги­ва­ния при­мер­но на 9–15 % и сни­же­нию вик­ти­ми­за­ции при­мер­но на 14–15 %.

Обсуждение результатов

Обзор совре­мен­ных зару­беж­ных пуб­ли­ка­ций поз­во­лил нам выде­лить при­о­ри­тет­ные зоны инте­ре­са иссле­до­ва­те­лей кибер­бу­лин­га. К ним отно­сит­ся поиск фак­то­ров и детер­ми­нант вовле­че­ния в деструк­тив­ную ком­му­ни­ка­цию. В част­но­сти, авто­ры недав­них пуб­ли­ка­ций выяви­ли неко­то­рые лич­ност­ные пред­по­сыл­ки сек­су­аль­но­го бул­лин­га (пси­хо­па­тия, макиа­вел­лизм [95]).

Мно­го вни­ма­ния уде­ля­ет­ся груп­по­вым эффек­там (сте­пень внут­ри­г­руп­по­вой про­то­ти­пич­но­сти, сте­пень груп­по­вой когни­тив­ной и аффек­тив­ной иден­ти­фи­ка­ции [44]), а так­же фак­то­рам соци­аль­ной сре­ды под­рост­ка (вли­я­ние роди­тель­ско­го посред­ни­че­ства [102] и дру­же­ской под­держ­ки) и инфор­ма­ци­он­но-ком­му­ни­ка­тив­ной сре­ды (опти­маль­ное чис­ло дру­зей и под­пис­чи­ков в соци­аль­ных сетях, пуб­ли­ка­ция нескромного/негативного кон­тен­та в сво­ем про­фи­ле в соци­аль­ных сетях [88]).

Кро­ме того, нами были осве­ще­ны новые под­хо­ды к изу­че­нию «целе­вых» ауди­то­рий деструк­тив­ных кибер воз­дей­ствий (кибер­бул­линг в отно­ше­нии педа­го­гов [54] и кибер-трав­ля на рабо­чем месте у про­фес­си­о­наль­ных групп [72], вовле­чен­ных в тема­ти­че­ские сооб­ще­ства соци­аль­ных сетей).

Весь­ма про­дук­тив­ным и пер­спек­тив­ным направ­ле­ни­ем изу­че­ния фено­ме­на кибер­бул­лин­га ока­за­лось иссле­до­ва­ние роли сви­де­те­лей в рам­ках тео­рии соци­аль­но­го дис­кон­ти­ро­ва­ния [38].

Сле­ду­ет отме­тить опре­де­лен­ный про­гресс в стрем­ле­нии уче­ных решать при­клад­ные зада­чи про­ти­во­дей­ствия кибер­бул­лин­гу. Для этой цели раз­ра­ба­ты­ва­ют­ся спе­ци­аль­ные про­грам­мы (А. А. Реан), про­из­во­дит­ся оцен­ка их эффек­тив­но­сти (М. М. Тто­фи, Д. П. Фаррингтон).

Срав­ни­тель­ный ана­лиз 11 меж­ду­на­род­ных анти­бул­лин­го­вых про­грамм, про­ве­ден­ный экс­пер­та­ми НИУ «Выс­шая шко­ла эко­но­ми­ки» в 2020 году³, пока­зал, что их эффек­тив­ность зави­сит от регу­ляр­но­го про­ве­де­ния скри­нин­го­вых опро­сов, осо­бен­но­сти направ­лен­но­сти самой про­грам­мы в отно­ше­нии того или ино­го вида бул­лин­га (физи­че­ско­го, вебраль­но­го, соци­аль­но­го и др), а так­же их адап­та­ция и куль­тур­но­язы­ко­вой фак­тор, замед­ля­ю­щий про­цесс внед­ре­ния, а так­же опи­са­ние усло­вий и барье­ров их эффек­тив­ной имплементации.

Выводы

Акту­аль­ность про­ти­во­дей­ствия трав­ле в сети Интер­нет в насто­я­щее вре­мя чрез­вы­чай­но вели­ка в силу рас­про­стра­нен­но­сти фено­ме­на кибер­бул­лин­га, осо­бен­но в под­рост­ко­вой и моло­деж­ной сре­де. В свя­зи с соци­аль­ным запро­сом в раз­ных стра­нах актив­но ведут­ся иссле­до­ва­ния на тему кибербуллинга. 

Про­дол­жа­ет­ся поиск тео­ре­ти­че­ских обос­но­ва­ний явле­ния, а так­же меха­низ­мов, пред­по­сы­лок и фак­то­ров, кото­рые могут ока­зы­вать вли­я­ние, как на жертв, так и на кибер-агрес­со­ров, а так­же тех, кто ста­но­вит­ся сви­де­те­лем деструк­тив­ных процессов.

В пси­хо­ло­го-педа­го­ги­че­ской прак­ти­ке важ­но учи­ты­вать резуль­та­ты эмпи­ри­че­ских иссле­до­ва­ний не толь­ко оте­че­ствен­ных, но и зару­беж­ных авто­ров. Обзор совре­мен­ных иссле­до­ва­ний зару­беж­ных уче­ных сви­де­тель­ству­ет о необ­хо­ди­мо­сти про­дол­же­ния про­ве­де­ния эмпи­ри­че­ских иссле­до­ва­ний, о неко­то­ром дефи­ци­те раз­ра­бот­ки и уче­та пра­во­вых основ про­ти­во­дей­ствия трав­ле в Интер­не­те, педа­го­ги­че­ских мер по про­фи­лак­ти­ке кибер­бул­лин­га, а так­же важ­но­сти обме­на опытом.

Финансирование

Иссле­до­ва­ние выпол­не­но при финан­со­вой под­держ­ке Санкт-Петер­бург­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та, про­ект № 26520757 «Инно­ва­ци­он­ные мето­до­ло­гии обес­пе­че­ния инфор­ма­ци­он­ной без­опас­но­сти Рос­сий­ской Федерации».

REFERENCES

1. Agnew R. (1992). Foundation for general strain theory of crime and delinquency. Criminology, 30 (1). pp. 47–88. doi: 10.1111/j.1745-9125.1992.tb01093.x
2. Ajzen I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. In: Action control. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 11–39. doi: 10.1007/978-3642-69746-3_2.
3. Ak S., Özdemir Y., Kuzucu Y. (2015). Cybervictimization and cyberbullying: The mediating role of anger, don’t anger me! Computers in human behavior, 49. pp. 437–443.
4. Akbulut Y., Saihn Y., Eristi B. (2010). Cyberbullying victimization among Turkish online social utility members. Educational Technology and Society, 13 (4). pp. 192–201.
5. Alonso C., Romero E. (2017). Aggressors and victims in bullying and cyberbullying: a study of personality profiles using the five-factor model. The Spanish Journal of Psychology, 20. p. 76. DOI: 10.1017/sjp.2017.73.
6. Amichai-Hamburger Y., Vinitzky G. (2010). Social network use and personality. Computers in Human Behavior, 26. pp. 1289–1295. doi: 10.1016/j.chb.2010.03.018.
7. Anderson C. A., Bushman B. J. (2002). Human aggression. Annual Review of Psychology, 53. pp. 27–51. doi: 10.1146/ annurev.psych.53.100901.135231.
8. Ansary N. S. (2020). Cyberbullying: Concepts, theories, and correlates informing evidence-based best practices for prevention. Aggression and violent behavior, 50. 101343.
9. Baldry A.C., Farrington D.P., Sorrentino A. (2015). ‘Am I at risk of cyberbullying’? A narrative review and conceptual framework for research on risk of cyberbullying and cybervictimization: the risk and needs assessment approach. Aggressive and Violent Behavior, 23. pp. 36–51.
10. Bandura A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ, US.
11. Barlett C, Chamberlin K, Witkower Z. (2017). Predicting cyberbullying perpetration in emerging adults: A theoretical test of the Barlett Gentile Cyberbullying Model. Aggressive Behavior, 43 (2). pp. 147–154. DOI: 10.1002/ab.21670.
12. Barlett C. P., Gentile D. A. (2012). Attacking others online: the formation of cyber-bullying in late adolescence. Psychology of Popular Media Culture, 1. pp. 130–135.
13. Barlett Ch. P. (2015). Predicting adolescent’s cyberbullying behavior: A longitudinal risk analysis. Journal of adolescence, 41. pp. 86–95.
14. Bennett D., Guran E., Ramos M., Margolin G. (2011). College students’ electronic victimization in friendships and dating relationships: Anticipated distress and associations with risky behaviors. Violence and Victims, 26 (4). pp. 410–429. doi: 10.1891/0886-6708.26.4.410
15. Bradstreet M. P., Higgins S. T., Heil S. H., Badger, G. J., Skelly, J. M., Lynch, M. E., et al. (2012). Social discounting and cigarette smoking during pregnancy. Journal of Behavioral Decision Making, 25. pp. 502–511. doi: 10.1002/ bdm.750.
16. Brighi A., Guarini A., Melotti G., Galli S., Genta M. L. (2012). Predictors of victimisation across direct bullying, indirect bullying and cyberbullying. Emotional and Behavioural Difficulties, 17. pp. 375–388. doi: 10.1080/13632752.2012. 704684.
17. Brochado S., Soares S., Fraga S. (2017). A scoping review on studies of cyberbullying prevalence among adolescents. Trauma, Violence and Abuse, 18 (5). pp. 523–531. doi: 10.1177/1524838016641668.
18. Bronfenbrenner U. (1979). The Ecology of Human Development. Harvard University Press.
19. Bukowski W. M., Hoza B., Boivin M. (1994). Measuring friendship quality during preand early adolescence: The development and psychometric properties of the Friendship Qualities Scale. Journal of Social and Personal Relationships, 11 (3). pp. 471–484.
20. Camerini A. L., Marciano L., Carrara A., Schulz P.J. (2020). Cyberbullying perpetration and victimization among children and adolescents: A systematic review of longitudinal studies. Telematics and informatics, 49. 101362.
21. Çetin B., Yaman E., Peker A. (2011). Cyber victim and bullying scale: A study of validity and reliability. Computers and Education, 57 (4). pp. 2261–2271.
22. Chatzakou D., Kourtellis N., Blackburn J., De Cristofaro E., Stringhini G., Vakali A. (2017). Mean birds: detecting aggression and bullying on Twitter. In: Proceedings of the ACM on Web Science Conference, Troy, New York. USA. pp. 13–22.
23. Christofides E., Muise A., Desmarais S. (2009). Information disclosures and control on Facebook: Are they two sides of the same coin or two different perspectives? Cyber Psychology and Behavior, 12. pp. 341–345. doi: 10.1089/ cpb.2008.0226.
24. Christofides E., Muise A., Desmarais S. (2012). Hey Mom, what’s on your Facebook? Comparing Facebook disclosure and privacy in adolescents and adults. Social Psychological and Personality Science, 3 (1). pp. 48–54. doi: 10.1177/1948550611408619.
25. Crick N. R., Dodge K. A. (1996). Social information-processing mechanisms in reactive and proactive aggression. Child Development, 67 (3). pp. 993–1002. doi: 10. 1111/j.1467-8624.1996.tb01778.x
26. Diener E. D., Emmons R. A., Larsen R. J., Griffin S. (1985). The satisfaction with life scale. Journal of Personality Assessment, 49 (1). pp. 71–75.
27. Doane A. N., Pearson M. R., Kelley M. L. (2014). Predictors of cyberbullying perpetration among college students: An application of the Theory of Reasoned Action. Computers in Human Behavior, 36. pp. 154–162. doi: 10.1016/j. chb.2014.03.051.
28. Dolliver M. (2007). Despite appearances to the contrary, they’re turning into normal adults. Adweek, 48 (15). 40. 4/9/2007.
29. Dredge R., Gleeson J., Garcia X. (2014). Presentation on Facebook and risk of cyberbullying victimization. Computers in Human Behavior, 40. pp. 16–22. doi: 10.1016/j.chb.2014.07.035.
30. Espelage D. L., Hong J. S., Valido A. (2018). Cyberbullying in the United States. In A. Baldry C. Blaya D. P. Farrington (Eds.). To be published by Palgrave McMillan: Palgrave Studies in Cybercrime and Cybersecurity Series.
31. Faucher C., Jackson M., Cassidy W. (2014). Cyberbullying among university students: Gendered experiences, impacts, and perspectives. Education Research International, pp. 1–10. doi: 10.1155/2014/698545
32. Festl R., Quandt T. (2013). Social relations and cyberbullying: the influence of individual and structural attributes on victimization and perpetration via the Internet. Human Communication Research, 39. pp. 101–126. DOI: 10.1111/j.1468-2958.2012.01442.x
33. Forssell R. (2016). Exploring cyberbullying and face-to-face bullying in working life–Prevalence, targets and expressions. Computers in Human Behavior, 58 (May). pp. 454–460. doi: 10.1016/j.chb.2016.01.003.
34. Gaffney H., Farrington D. P. (2018). Cyberbullying in the United Kingdom and Ireland. In A. Baldry C. Blaya D. P. Farrington (Eds.). To be published by Palgrave McMillan: Palgrave Studies in Cybercrime and Cybersecurity Series.
35. Gaffney H., Farrington D. P., Espelage D. L., Ttofi M. M. (2019). Are cyberbullying intervention and prevention programs effective? A systematic and meta-analytical review. Aggression and Violent Behavior, 45. pp. 134–153.
36. Genta M., Brighi A., Guarini A. (2009). European project on bullying and cyberbullying granted by Daphne II programme. Zeitschrift für Psychologie Journal of Psychology, 217 (4). pp. 233. doi: 10.1027/0044-3409.217.4.233.
37. Goldberg D. P., Hillier V. F. (1979). A scaled version of the general health Questionnaire. Psychological Medicine, 9 (1). pp. 139–145. doi: 10.1017/ S0033291700021644.
38. Hayashi Y., Tahmasbi N. (2020). Decision-making process underlying bystanders’ helping cyberbullying victims: A behavioral economic analysis of role of social discounting. Computers in human behavior, 104. 106157.
39. Herrera-López M., Romera E. M., Ortega-Ruiz R. (2018). Bullying y cyberbullying en latinoamérica. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 23 (76). pp. 125–155.
40. Ho S., McLeod D. (2008). Social–psychological influences on opinion expression in face-to-face and computermediated communication. Communication Research, 35 (2). pp. 190–207.
41. Ho S. M., Kao D., Chiu-Huang M.-J., Li W., Lai Ch.-J. (2020). Detecting Cyberbullying “Hotspots” on Twitter: A Predictive Analytics Approach. Forensic science international: digital investigation, 32. 300906.
42. Hollenbaugh E., Ferris A. (2014). Facebook self-disclosure: Examining the role of traits, social cohesion, and motives. Computers in Human Behavior, 30. pp. 50–58. doi: 10.1016/j.chb.2013.07.055.
43. Jang H., Song J., Kim R. (2014) Does the offline bully-victimization influence cyberbullying behavior among youths? Application of General Strain Theory. Computers in Human Behavior, 31 (1). pp. 85–93.
44. Jetten J., Spears R., Manstead A. S. (1997). Strength of identification and intergroup differentiation: The influence of group norms. European Journal of Social Psychology, 27 (5). pp. 603–609. doi: 10.1002/(SICI)1099-0992(199709/10) 27:53.0.CO;2-B
45. Joinson A. (2001). Self-disclosure in computer-mediated communication: The role of self-awareness and visual anonymity. European Journal of Social Psychology, 31 (2). pp. 177–192. doi: 10.1002/ejsp.36.
46. Jones B., Rachlin H. (2006). Social discounting. Psychological Science, 17. pp. 283–286. doi: 10.1111/j.14679280.2006.01699.x.
47. Juvonen J., Gross E. F. (2008). Extending the school grounds? – Bullying experiences in cyberspace. Journal of school Health, 78 (9). pp. 496–505. doi: 10.1111/ j.1746-1561.2008.00335.x.
48. Kaakinen M., Sirola A., Savolaine I., Oksanen A. (2020). Shared Identity and Shared Information in Social Media: Development and Validation of the Identity Bubble Reinforcement Scale. Media Psychology, 23 (1). pp. 23–51. doi: 10.1080/15213269.2018.1544910.
49. Kahneman D. (2011). Thinking, fast and slow. New York, NY: Farrar, Straus and Giroux.
50. Karl K., Peluchette J., Schlaegal C. (2010). Who’s posting Facebook faux pas? A cross-cultural examination of personality differences. International Journal of Selection and Assessment, 18. pp. 174–186. doi: 10.1111/j.14682389.2010.00499.
51. Keipi T., Nasi M., Oksanen A., Rasanen, P. (2017). Online hate and harmful content: Cross-national perspectives. Abingdon, UK: Routledge. pp. 121–127. URL: https://library.oapen.org/bitstream/hand le/20.500.12657/22350/9781138645066_text.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
52. Koivula A., Kaakinen M., Oksanen A., Rasanen, P. (2019). The role of political activity in the formation of online identity bubbles. Policy and Internet, 11 (4). pp. 396–417. doi: 10.1002/poi3.211.
53. Kokkinos C., Antoniadou N., Markos A. (2014). Cyberbullying: An investigation of the psychological profile of university student participants. Journal of Applied Developmental Psychology, 35. pp. 204–214. doi: 10.1016/j.appdev.2014.04.001.
54. Kopecky K., Szotkowski R. (2017). Cyberbullying, cyber aggression and their impact on the victim – The teacher. Telematics and informatics, 34. pp. 506–517.
55. Kowalski R. M., Limber S. P., McCord A. (2019). A developmental approach to cyberbullying: Prevalence and protective factors. Aggression and Violent Behavior, 45. pp. 20–32. doi: 10.1016/j.avb.2018.02.009.
56. Kowalski R. M., Giumetti G. W., Schroeder A. N., Lattanner M. R. (2014). Bullying in the digital age: A critical review and meta-analysis of cyberbullying research among youth. Psychological Bulletin, 140 (4). pp. 1073–1137. doi: 10.1037/ a0035618.
57. Kyriacou C., Zuin A. (2015). Cyberbullying of teachers by students on YouTube: challenging the image of teacher authority in the digital age. Res. Pap. Educ. 1522 (October). pp. 1–19. doi: 10.1080/02671522.2015.1037337.
58. Lenhart A., Madden M., Smith A., Purcell K., Zickuhr K., Rainie, L. (2011). Teens, kindness and cruelty on social network sites. Washington, D.C: Pew Research Center.
59. Leung A. N. M., Wong N., Farver J. M. (2018). Cyberbullying in Hong Kong Chinese students: Life satisfaction, and the moderating role of friendship qualities on cyberbullying victimization and perpetration. Personality and Individual Differences, 133. pp. 7–12. DOI: 10.1016/j.paid.2017.07.016.
60. Leung A. N., McBride-Chang C. (2013). Game on? Online friendship, cyberbullying, and psychosocial adjustment in Hong Kong Chinese children. Journal of Social and Clinical Psychology, 32 (2). pp. 159–185.
61. Li Q. (2007). New bottle but old wine: a research of cyberbullying in schools. Computers in Human Behavior, 23 (4). pp. 1777–1791. doi: 10.1016/j. chb.2005.10.005.
62. Ljepava N., Orr, R., Locke S., Ross C. (2013). Personality and social characteristics of Facebook non-users. Computers in Human Behavior, 29. pp. 1602–1607. doi: 10.1016/j.chb.2013.01.026.
63. Lobe B., Livingstone S., Ólafsson K., Vodeb H. (2011). Cross-national comparison of risks and safety on the Internet: Initial analysis from the EU Kids online survey of european children. London: EU Kids Online, LSE.
64. Marczak M., Coyne I. (2015). A focus on online bullying. In A. Attrill (Ed.). Cyberpsychology. pp. 145–163. Oxford, UK: Oxford University Press.
65. Maslach C., Jackoson S. E., Leitner M. P. (2018). Maslach Burnout inventory manual (4th ed.). Mind Garden. Mc.
66. McCrae R. R., Costa P. T. Jr. (1997). Personality trait structure as a human universal. American Psychologist, 52. pp. 509–516.
67. Müller Ch. R., Pfetsch J., Schultze-Krumbholz A., Ittel A. (2018). Does media use lead to cyberbullying or vice versa? Testing longitudinal associations using a latent cross-lagged panel design. Computers in human behavior, 81. pp. 93–101.
68. Nand P., Perera R., Kasture A. (2016). “How bullying is this message?” A psychometric thermometer for bullying. In: Proceedings of the 2016 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING’16). 2016. Osaka, Japan, pp. 695–706.
69. Newness K., Steinert J., Viswesvaran C. (2012). Effects of personality on social network disclosure: Do emotionally intelligent individuals post inappropriate content? Psychological Topics, 21 (3). pp. 473–486.
70. Nikolaou D. (2017). Does cyberbullying impact youth suicidal behaviors? Journal of health economics, 56. pp. 30– 46.
71. Nocentini A., Menesini E., Calmaestra J., Ortega R., Schultze-Krumbholz A., Scheithauer H. (2010). Cyberbullying: labels, behaviours and definition in three European countries. Aust. J. Guid. Counsell, 20 (2). pp. 129–142.
72. Oksanen A., Oksa R., Savela N., Kaakinen M., Ellonen N. (2020). Cyberbullying victimization at work: Social media identity bubble approach. Computers in human behavior, 109. 106363.
73. Olweus D. (1994). Bullying at school: basic facts and effects of a school based intervention program. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 35 (7). pp. 1171–1190.
74. Ouytsel J. V., Lu Y., Ponnet K., Walrave M., Temple J. R. (2019). Longitudinal associations between sexting, cyberbullying, and bullying among adolescents: Cross-lagged panel analysis. Journal of adolescence, 73. pp. 36–41.
75. Patchin J.W., Hinduja S. (2015). Measuring cyberbullying : implications for research. Aggression and Violent Behavior, 23. pp. 69–74.
76. Peluchette J. V., Karl K., Wood C., Williams J. (2015). Cyberbullying Victimization: Do Victims’ Personality and Risky Social Network Behaviors Contribute to the Problem? Computers in Human Behavior, 52. pp. 424–435.
77. Pepler D., Craig W., O’Connell P. (2010). Peer processes in bullying: informing prevention and intervention strategies. In S. R. Jimerson, S. M. Swearer, D. L. Espelage (Eds.), Handbook of bullying in schools: An international perspective. pp. 469–479. New York: Routledge.
78. Peter I.-K., Petermann F. (2018). Cyberbullying: A concept analysis of defining attributes and additional influencing factors. Computers in Human Behavior, 86. pp. 350–366. doi: 10.1016/j.chb.2018.05.013.
79. Pharo H., Sim C., Graham M., Gross J., Hayne H. (2011). Risky business: Executive function, personality, and reckless behavior during adolescence and emerging adulthood. Behavioral Neuroscience, 125 (6). pp. 970–978. doi: 10.1037/ a0025768.
80. Piccoli V., Carnaghi A., Grassi M., Stragà M., Bianchi M. (2020). Cyberbullying through the lens of social influence: Predicting cyberbullying perpetration from perceived peer-norm, cyberspace regulations and ingroup processes. Computers in human behavior, 102. pp. 260–273.
81. Rachlin H., Jones B. A. (2008). Social discounting and delay discounting. Journal of Behavioral Decision Making, 21. pp. 29–43. doi: 10.1002/bdm.567.
82. Riddell J., Pepler D., Craig W. (2018). Cyberbullying in Canada. In A. Baldry, C. Blaya, D. P. Farrington (Eds.). To be published by Palgrave McMillan: Palgrave Studies in Cybercrime and Cybersecurity Series.
83. Salanova M., Llorens S., Cifre E. (2013). The dark side of technologies: Technostress among users of information and communication technologies. International Journal of Psychology, 48 (3), pp. 422–436. doi: 10.1080/00207594.2012.680460.
84. Salmivalli C. (2010). Bullying and the peer group: a review. Aggression and Violent Behavior, 15 (2). pp. 112–120. doi: 10.1016/j.avb.2009.08.007.
85. Salmivalli C. (2014). Participant roles in bullying: how can peer bystanders be utilized in interventions? Theory Into Practice, 53 (4). pp. 286–292. doi: 10.1080/00405841.2014.947222.
86. Sanchez-Medina A. J., Galvan-Sanchez I., Fernandez-Monroy M. (2020). Applying artificial intelligence to explore sexual cyberbullying behavior. Heliyon, 6. e03218.
87. Savage M. W., Tokunaga R. S. (2017). Moving toward a theory: Testing an integrated model of cyberbullying perpetration, aggression, social skills, and internet self-efficacy. Computers in Human Behavior, 71. pp. 353–361. doi: 10.1016/j.chb. 2017.02.016.
88. Schacter H. L., Greenberg Sh., Juvonen J. (2016). Who’s to blame? The effects of victim disclosure on bystander reactions to cyberbullying. Computers in human behavior, 57. pp. 115–121.
89. Seidman G. (2013). Self-presentation and belong on Facebook: How personality influences social media use and motivations. Personality and Individual Differences, 54. pp. 402–407. doi: 10.1016/j.paid.2012.10.009.
90. Shultz E., Heilamn R., Hart K. J. (2014). Cyber-bullying: An exploration of bystander behavior and motivation. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 8 (4). Article 3. DOI: 10.5817/CP2014-4-4.
91. Slonje R., Smith P.K., Frisén A. (2013). The nature of cyberbullying, and strategies for prevention. Computers in Human Behavior, 29 (1). pp. 26–32.
92. Slotter E. B., Finkel E. J. (2011). I3 theory: Instigating, impelling, and inhibiting factors in aggression. In P. R. Shaver, M. Mikulincer (Eds.). Herzilya series on personality and social psychology. Human aggression and violence: Causes, manifestations, and consequences. pp. 35–52. Washington, DC, US: American Psychological Association. doi: 10.1037/12346-002.
93. Smith P. K., Mahdavi J., Carvalho M., Fisher S., Russell S., Tippett N. (2008). Cyberbullying: Its nature and impact in secondary school pupils. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 49 (4). pp. 376–385. doi: 10.1111/j.1469-7610. 2007.01846.x.
94. Song J., Oh I. (2018). Factors influencing bystanders’ behavioral reactions in cyberbullying situations. Computers in Human Behavior, 78. pp. 273–282. doi: 10.1016/j.chb.2017.10.008.
95. Spain S.M., Harms P., Lebreton J. M. (2014). The dark side of personality at work. Journal of Organizational Behavior, 35. pp. 41–60.
96. Spielberger C. D., Johnson E. H., Russell S. F., Crane R. J., Jacobs G. A., Worden T. I. (1985). The experience and expression of anger: Construction and validation of an anger expression scale. In M. A. Chesney, R. H. Rosenman (Eds.). Anger and hostility in cardiovascular and behavioral disorders. Hemisphere: McGraw-Hill. pp. 5–30.
97. Suler J. (2004). The online disinhibition effect. CyberPsychology and Behavior, 7. pp. 321–326. doi: 10.1089/1094931041291295;
98. Swearer S. M., Hymel S. (2015). Understanding the psychology of bullying: Moving toward a social-ecological diathesis-stress model. American Psychologist, 70 (4). pp. 344–353. doi: 10.1037/a0038929
99. Tidwell L., Walther J. (2002). Computer-mediated communication effects on disclosure, impressions, and interpersonal evaluations: Getting to know one another a bit at a time. Human Communication Research, 28. pp. 317–348. doi: 10.1111/j.1468-2958.2002.tb00811.x.
100. Tong S., Van der Hiede B., Langwell L., Walther J. (2008). Too much of a good thing? The relationship between number of friends and interpersonal impressions on Facebook. Journal of Computer-Mediated Communication, 13. pp. 531–549. doi: 10.1111/j.1083-6101.2008.00409.x
101. Ttofi M. M., Farrington D. P. (2011). Effectiveness of school-based programs to reduce bullying: A systematic and meta-analytic review. Journal of Experimental Criminology, 7. pp. 27–56.
102. Ubertini M. (2011). Cyberbullying may reduce adolescent’s well-being: Can life satisfaction and social support protect them? (Doctoral dissertation). Retrieved from Dissertation Abstracts International.
103. Utz S., Tanis M., Vermeulen I. (2012). It is all about being popular: The effects of need for popularity on social network site use. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15 (1). pp. 37–42. doi: 10.1089/cyber.2010.0651.
104. van Geel M., Goemans A., Toprak F., Vedder P. (2017). Which personality traits are related to traditional bullying and cyberbullying? A study with the Big Five, Dark Triad and sadism. Personality and Individual Differences, 106. pp. 231–235. DOI: 10.1016/j. paid.2016.10.063.
105. Vignoles V. L. (2011). Identity motives. In S. J. Schwartz, K. Luyckx, V. L. Vignoles (Eds.), Handbook of identity theory and research. New York, NY: Springer. pp. 403–432. doi: 10.1007/978-1-4419-7988-9_18.
106. Walrave M., Heirman W. (2011). Cyberbullying: Predicting victimisation and perpetration. Children and Society, 25 (1). pp. 59–72. doi: 10.1111/j.1099-0860.2009.00260.x
107. Whittaker E., Kowalski R. (2015). Cyberbullying via social media. Journal of School Violence, 14 (1). pp. 11–29. doi: 10.1080/15388220.2014.949377.
108. Wong N., McBride C. (2018). Fun over conscience: fun-seeking tendencies in cyberbullying perpetration. Computers in Human Behavior, 86. pp. 319–329. DOI: 10.1016/j.chb.2018. 05.009.
109. Wong R. Y. M., Cheung C. L. K., Xiao B. (2018). Does gender matter in cyberbullying perpetration? An empirical investigation. Computers in Human Behavior, 79. pp. 247–257. doi: 10.1016/j.chb.2017.10.022.
110. Yoon Y., Olivia Lee J., Cho J., Bello M. S., Khoddam R., Riggs N. R., Leventhal A. M. (2019). Association of Cyberbullying Involvement With Subsequent Substance Use Among Adolescents. J Adolesc Health, 65 (5), pp. 613-620. doi: 10.1016/j.jadohealth.2019.05.006
111. Zych I., Farrington D., Ttofi M. M. (2019). Bullying and cyberbullying: Protective factors and effective interventions. Aggression and Violent Behavior, 45. pp. 4–19. doi: 10.1016/j.avb.2018.06.008.

Об авторах

• Оль­га Сер­ге­ев­на Дей­не­ка — про­фес­сор, док­тор пси­хо­ло­ги­че­ских наук, про­фес­сор кафед­ры поли­ти­че­ской пси­хо­ло­гии Санкт-Петер­бург­ский госу­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет, Санкт-Петер­бург, Россия.
• Любовь Нико­ла­ев­на Духа­ни­на — про­фес­сор, док­тор педа­го­ги­че­ских наук, пред­се­да­тель Обще­рос­сий­ская обще­ствен­но-госу­дар­ствен­ная про­све­ти­тель­ская орга­ни­за­ция Рос­сий­ское обще­ство «Зна­ние», Костро­ма, Россия.
• Алек­сандр Алек­сан­дро­вич Мак­си­мен­ко — доцент, док­тор социо­ло­ги­че­ских наук, кан­ди­дат пси­хо­ло­ги­че­ских наук, ана­ли­тик про­ект­но-учеб­ной лабо­ра­то­рии анти­кор­руп­ци­он­ной поли­ти­ки Наци­о­наль­ный иссле­до­ва­тель­ский уни­вер­си­тет «Выс­шая шко­ла эко­но­ми­ки», Москва, Россия.

Смот­ри­те также:

• Бли­но­ва Д.Н., Гури­на О.Д. Кибе­ра­грес­сия и кибер­бул­линг в судеб­но-экс­перт­ной практике
• Вла­со­ва Н.В., Бусла­е­ва Е.Л. Кибер­бул­линг в под­рост­ко­вом воз­расте: агрес­сор и жертва
• Кирю­хи­на Д.В. Кибер­бул­линг и инди­ви­ду­аль­но-пси­хо­ло­ги­че­ские харак­те­ри­сти­ки его участников
• Сол­да­то­ва Г.У., Рас­ска­зо­ва Е.И., Чигарь­ко­ва С.В. Виды кибе­ра­грес­сии: опыт под­рост­ков и молодежи

1. Жизнь в интер­не­те и без него. ВЦИОМ: дан­ные опросов.
2. JIM 2014 Jugend, Information, (Multi-) Media. Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest (LFK, LMK), 2014. Stuttgart, November.
3. IПро­ти­во­дей­ствие школь­но­му бул­лин­гу: ана­лиз меж­ду­на­род­но­го опы­та / Д. В. Мол­ча­но­ва, М. А. Нови­ко­ва; НИУ «Выс­шая шко­ла эко­но­ми­ки», Инсти­тут обра­зо­ва­ния. М.: НИУ ВШЭ, 2020. 72 с. (Совре­мен­ная ана­ли­ти­ка обра­зо­ва­ния. № 1 (31)).