Использование цифровых следов для изучения факторов, связанных с психологическим благополучием учащихся

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 19-18-00271

НазваниеИспользование цифровых следов для изучения факторов, связанных с психологическим благополучием учащихся

Руководитель Смирнов Иван Борисович, кандидат наук (признаваемый в РФ PhD)

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" , г Москва

Конкурс №35 - Конкурс 2019 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки; 08-601 - Общая педагогика, история педагогики и образования

Ключевые слова психологическое благополучие, цифровые следы, ВКонтакте, старшая школа, студенты, университет, социальные сети

Код ГРНТИ14.01.77

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Повышение качества жизни человека и его продуктивности является основной задачей любого государства. Достижение этой цели обычно оценивается через такие показатели, как продолжительность жизни, доход и уровень образования населения. Помимо этих показателей, существенной составляющей качества жизни человека является его психологическое благополучие. Тема психологического благополучия и близкие к ней темы (такие как субъективное благополучие, психологическое здоровье и т.п.) привлекают все большее внимание исследователей. При этом наибольшее внимание уделяется негативным индикаторам психологического благополучия ввиду их большой значимости. Так, например, проблемы, связанные с психологическим здоровьем (в первую очередь депрессивное и тревожное расстройство), отвечают в развитых странах за потерю 23% всех лет, утраченных из-за преждевременной смерти или потери трудоспособности (disability-adjusted life-years), а рабочий стресс отвечает за 45% всех дней, пропущенных сотрудниками из-за проблем со здоровьем. В исследованиях же образования тема психологического благополучия учащихся остается практически не представленной. В подавляющем большинстве исследований образования единственным показателем успешности образовательной системы считается уровень образовательных достижений учащихся. При этом система образования играет ключевую роль в жизни молодых людей, значительную часть своего времени они проводят в школе и университете, основный круг их общения составляют одноклассники и одногруппники. В связи с этим особенно важным представляется изучение психологического благополучия в контексте образования и выявления факторов, связанных с психологическим благополучием, на уровне школы и университета. Особое значение тема психологического благополучия принимает в контексте распространения цифровых технологий. Новые технологии могут оказывать влияние на психологическое благополучие, например, использование мобильных устройств ведет к нарушению качества сна, которое, в свою очередь, приводит к ухудшению эмоционального состояния, а использование социальных сетей может негативно влиять на самооценку подростков. Одновременно с этим цифровые технологии открывают возможность детально изучать проблемы, связанные с психологическим благополучием. Например, метод выборочного изучения переживаний (experience sampling method) позволяет отслеживать изменения в эмоциональном состоянии с высокой точностью и на протяжении длительного периода времени. Цифровые следы позволяют выявить нарушения в режиме сна по публично доступному времени захода онлайн и их связь с эмоциональным благополучием. Современные методы анализа текстов позволяют автоматически оценивать эмоциональную окраску записей пользователей и изучать распространение эмоций по социальным сетям в ранее недоступных масштабах. Таким образом, данные, полученные из новых источников (геолокационные данные, данные из социальных сетей и с мобильных устройств), а также современные методы машинного обучения открывают большие возможности для исследования факторов, связанных с психологическим благополучием. Эти возможности начинают использоваться исследователями, однако количество таких работ, особенно в России, ограничено. Предлагаемый проект будет посвящен изучению факторов, связанных с психологическим благополучием учащихся. При этом особое внимание будет уделяться факторам, связанным со школьной и университетской жизнью учащихся начиная от расписания занятий и заканчивая общением с одноклассниками и одногруппниками. Другой особенностью проекта является использование цифровых следов учащихся. Цифровые следы позволяют собирать информацию с детализацией, недоступной традиционным опросным методам. Так, например, изучение взаимодействия между учащимися онлайн позволит нам не только получить информацию о структуре социальных контактов учащихся, но и отслеживать ее изменения с течением времени. А использование метода выборочного изучения переживаний позволит нам детально отслеживать изменения настроения с течением времени. Психологическое благополучие — сложный, многофакторный конструкт, который по-разному определяется разными исследователями. Наш проект не призван привнести вклад в теоретическую разработку этого конструкта. Вместо этого мы понимаем его максимально широко и фокусируем свое внимание на ряде конкретных индикаторов, которые, как было установлено в предыдущих исследованиях, тесно связаны с психологическим благополучием. При этом особое внимание мы уделяем негативным индикаторам, а именно уровню депрессии и тревожности, измеренным стандартизированными опросниками, а также негативным эмоциям. Ограничение фокуса исследования этими индикаторами оправдано тем, что они обладают большой предсказательной силой в отношении важных жизненных результатов. Например, было показано, что уровень депрессии, измеренный стандартизованным опросником, заполняемым самим учащимся, лучше предсказывает вероятность самоповреждения у подростков, чем специально разработанные для этого методики. Было также показано, что повышенный уровень депрессии и тревожности в подростковом возрасте связан со злоупотреблением алкоголем, никотином и различными проблемами со здоровьем в будущем даже при учете влияния различных третьих факторов. В дальнейшем мы будем для краткости, говоря о факторах, связанных с психологическим благополучием, иметь в виду факторы, связанные с одним из этих индикаторов. Основной целью проекта является изучение факторов, связанных с психологическим благополучием учащихся, а также построение предсказательных моделей, позволяющих идентифицировать учащихся, находящихся в области повышенного риска. В рамках проекта будет собрано три набора данных, в общей сложности охватывающие около 7 000 учащихся, для них будут известны значения индикаторов психологического благополучия, социально-демографические характеристики, информация о социальном окружении, информация об академической успеваемости и другая информация об академическом контексте учащихся, а также цифровые следы (в основном информация из социальной сети ВКонтакте). Собранные данные позволят не только выявить предикторы психологического благополучия, но и построить модели, позволяющие предсказывать уровень психологического благополучия по цифровым следам учащихся, это позволит на следующем этапе, получить оценку уровня психологического благополучия для большого количества пользователей социальной сети ВКонтакте (порядка одного миллиона пользователей). Это, в свою очередь, позволит выявить новые предикторы уже на макроуровне, например, сравнить показатели благополучия для пользователей из разных школ в масштабе города. Планируемые исследования будут иметь важное практическое значение. Выявленные предикторы помогут составить список практик, потенциально связанных с психологическим благополучием, изменение которых находится в силах образовательной организации. В последний год проекта будут также экспериментально оценены эффекты различных интервенций, которые на основании полученных результатов могут быть рекомендованы образовательным учреждениям. Наконец, будут построены предсказательные модели, которые могут быть использованы для идентификации учащихся, находящихся в зоне повышенного риска, для того чтобы оказать им адресную поддержку.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Бочавер А.А., Докука С.В., Сивак Е.В., Смирнов И.Б. Использование социальных сетей в интернете и депрессивная симптоматика у подростков Клиническая и специальная психология, Том. 8, № 3. С. 1–18 (год публикации - 2019)
10.17759/cpse.2019080301

2. Смирнов И.Б. Estimating educational outcomes from students’ short texts on social media EPJ Data Science (год публикации - 2020)
10.1140/epjds/s13688-020-00245-8

3. Сивак Е.В., Смирнов И.Б. Measuring Adolescents’ Well-Being: Correspondence of Naïve Digital Traces to Survey Data Social Informatics. SocInfo 2020. Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-60975-7_26

4. Поливанова К.Н. Новый образовательный дискурс: благополучие школьников Культурно-историческая психология (год публикации - 2020)

5. Павленко К.В., Бочавер А.А. Субъективное благополучие школьников в ситуации самоопределения Психологическая наука и образование (год публикации - 2020)

6. Докука С.В., Сивак Е.В., Смирнов И.Б. Core But Not Peripheral Online Social Ties is a Protective Factor Against Depression: Evidence from a Nationally Representative Sample of Young Adults Network Science, volume 13197, pp 41–53 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-030-97240-0_4

7. Сивак Е.В., Смирнов И.Б., Дементьева Ю.О. Online Social Integration and Depressive Symptoms in Adolescents Lecture Notes in Computer Science, vol 13618, pp 337–346 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-031-19097-1_21

Публикации

2. Смирнов И.Б. Estimating educational outcomes from students’ short texts on social media EPJ Data Science (год публикации - 2020)
10.1140/epjds/s13688-020-00245-8

Публикации

2. Смирнов И.Б. Estimating educational outcomes from students’ short texts on social media EPJ Data Science (год публикации - 2020)
10.1140/epjds/s13688-020-00245-8