Книга
Прогноз рисков саморазрушающего поведения молодежи на основе автоматизированного анализа социокультурных ценностей в социальных сетях
В учебном пособии рассматриваются теоретические и прикладные вопросы проектирования и организации процесса психологического сопровождения молодежи и профилактики саморазрушающего поведения на основе анализа социокультурных ценностей, представленных в социальных сетях. Представленные материалы используются в рамках спецкурса для студентов специализации «Психологическое консультирование в профессиональной деятельности и межличностном взаимодействии». Пособие предназначено для студентов факультетов психологии, аспирантов, педагогов, психологов, работающих в сфере образования.
1. Абдрахманов Р. Б., Курбаниязов Н. К., Джантыков А. Раннее выявление склонности подростков к суицидальному поведению через социальные сети // Молодой ученый. 2020. № 10 (300). С. 5-10.
2. Андрамонова В. В. Социокультурные аспекты исследования социальных сетей // Культура. Духовность. Общество. 2015. № 19. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsiokulturnye-aspekty-issledovaniya- sotsialnyh-setey (дата обращения: 17.10.2022).
3. Алехин А. Н. Саморазрушающее поведение подростков как феномен и научная проблема / А. Н. Алехин, Е. Е. Малкова // Universum: Вестник Герценовского университета. 2012. № 2. С. 191-198.
4. Арндт П., Клинген Н. Психосоматика и психотерапия: справочник. М.: МедПресс-информ, 2014. С. 250-275.
5. Артемцева Н. Г., Волкова А. А. Психологические особенности созависимости пользователей социальных сетей // Человек. Искусство. Вселенная. 2022. № 1. С. 191-199.
6. Белинская Е. П., Прилуцкая П. Ю. Взаимосвязь виртуального социального статуса и личностных особенностей пользователей социальной сети Инстаграм // Вестник РГГУ. Серия «Психология. Педагогика. Образование». 2019. № 4. С. 116-130. DOI: 10.28995/2073-6398-2019-4-116-130.
7. Бережковская Е. Л., Сугак Ж. П. Интересы и увлечения подростков как фактор их социализации // Цели и задачи образования, способствующие психическому и личностному развитию: сб. науч. ст. М., 2020. С. 8-26.
8. Бондаренко О. В. Телеграм-каналы как новый вид коммуникации с общественностью // Век информации. 2018. № 2-2. С. 170-172.
9. Бульц М. В. Влияние социальных сетей на развитие бьюти-аддикции у подростков // Молодой ученый. 2019. № 24 (262). С. 461-462.
10. Виноградова Е. В., Полякова Т. А., Минбалеев А. В. Цифровой профиль: понятие, механизмы регулирования и проблемы реализации // Правоприменение. 2021. № 4. C. 5-19.
11. Гарагашева Е. П., Молина О. В., Тальчук О. В. Роль телеграм-каналов в пропаганде самоубийства // Университетская медицина Урала. 2021. Т. 7. № 2 (25). С. 44-45.
12. Гарина Е. Д. Проблема социально-психологической зависимости подростков от социальных сетей // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020. № 4-1 (43). С. 73-77. [Электронный ресурс]. ИВЕ: ййрз://е11Ьгагу.ги/йеш.азр?1б=42824490 (дата обращения 03.09.2022).
13. Деминцев А. Д. Развитие творческой активности учителей и совершенствование их педагогического мастерства: автореф. дис.. канд. пед. наук / А. Д. Деминцев. М., 1972. 21 с.
14. Дубик А. С., Кравцова О. И. Использование возможностей социальных сетей при реализации элементов дистанционного обучения для лиц с ограниченными возможностями здоровья // Педагогический поиск. 2019. № 7-8. С. 29-31.
15. Еникеев М. Н. Психологический энциклопедический словарь / И. Н. Еникеев. М.: Велби : Проспект, 2006. 560 с.
16. Заковоротная Г. М. Библиометрический анализ российских диссертационных исследований нарушений пищевого поведения, проведенных с 1995 по 2017 г. // Междунар. студ. науч. вестник «Информационно-технический отдел Академии Естествознания». 2019. № 1.С. 77.
17. Змановская Е. В., Рыбников В. Ю. Девиантное поведение личности и группы. 3-е изд., доп. СПб: Питер, 2019. 352 с.
18. Змановская Е. В. Девиантология (Психология отклоняющегося поведения) : монография / Е. В. Змановская. 2-е изд. М.: Академия, 2004. 288 с.
19. Зуев К. Б., Нестик Т. А. Библиометрический анализ развития основных направлений психологических исследований (по данным WOS и статистике поисковых запросов Google) // Психологическое знание: современное состояние и перспективы развития, Сер. «Методология, история и теория психологии». М., 2018. С. 671-697.
20. Ивашкевич А. М. Телеграм-канал как интерактивная поддержка в кризисных ситуациях // Актуальные проблемы психологической деятельности и пути их решения. Материалы 2-й Всерос. науч.-практ. конф. / Под редакцией С. В. Хусаиновой. Казань, 2021. С. 81-83.
21. Игумнов С. А., Шамарова Е. Ю. Контент-анализ сайтов аутодеструктивного содержания в русскоязычном сегменте интернет // Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека: сб. науч. ст. и мат-лов III международной конференции. Коломна, 2020. С. 146-150.
22. Корниенко Д. С., Руднова Н. А., Горбушина Е. А. Особенности самопрезентации в социальной сети в связи с чертами «большой пятерки» и «темной триады» // Вестник Удмуртского университета. Сер. Философия. Психология. Педагогика. 2021. Т. 31. № 1. С. 45-53.
23. Королева Н. Н., Богдановская И. М., Богдановская А. Б. Семантическое пространство концепций девиантного поведения // Актуальные проблемы человека в инновационных условиях современного образования и науки. 2013. С.177-183.
24. Королева Н. Н., Богдановская И. М., Богдановская А. Б. Семантическое пространство концепций девиантного поведения // Актуальные проблемы человека в инновационных условиях современного образования и науки: сб. мат-лов II Всероссийской студ. науч.-практ. конф. Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена. 2013. С. 177-183.
25. Королева Н. Н., Богдановская И. М., Углова А. Б. Траектории взросления в психологической автобиографии учащихся общеобразовательной школы подросткового возраста // Интеграция образования. 2022. Т. 26. № 1 (106). С.163-179.
26. Короленко Ц. П. Психосоциальная аддиктология / Ц. П. Короленко, Н. В. Дмитриева. Новосибирск: Олсиб, 2001. 251 с.
27. Крылова О. С., Власов Д. А., Шишков В. В., Алымов А. С., Ишин И. А., Колесников И. Е. Петров А. И. Описание информационного образа пользователя социальной сети с учетом его психологической характеристики. International Journal of Open Information Technologies. 2018. № 4. С. 24-37. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32794814 (дата обращения 03.09.2022).
28. Лисенкова А. А., Мельникова А. Ю. Социальные сети как фактор активного влияния на формирование ценностей молодежи // Российский гуманитарный журнал. 2017. № 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-seti- kak-faktor-aktivnogo-vliyaniya-na-formirovanie-tsennostey-molodezhi (дата обращения: 16.10.2022).).
29. МакМаллин Р. Практикум по когнитивной терапии. СПб.: Речь, 2001. 560 с.
30. Мейер В., Чессер Э. Методы поведенческой терапии. СПб.: Речь, 2001. 256 с.
31. Низомутдинов Б. А., Тропников А. С., Углова А. Б. Разработка прогностической модели информационного образа пользователя с применением автоматизированных средств обработки данных из социальных сетей. Научный сервис в сети Интернет. 2019. № 21. С. 532-540. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41256649 (дата обращения 03.09.2022).
32. Рикель А. М., Туниянц А. А., Батырова Н. Понятие субъективного благополучия в гедонистическом и эвдемонистическом подходах // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2017. № 2. C. 64-82.
33. Рошк, Е. В. Проблемы психологической адаптации интернет-зависимых подростков // Modern Science. 2022, № 1-1. С. 343-350. [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47579278 (дата обращения 03.09.2022).
34. Станкевич М. А., Игнатьев Н. А., Смирнов И. В., Кисельникова Н. В. Выявление личностных черт у пользователей социальной сети Вконтакте // Вопросы кибербезопасности. 2019. № 4 (32). С. 80-87.
35. Суббота Е. Н. Историко-библиометрический анализ проблемы аддиктивного поведения в российской психологии XXI века // Научная инициатива в психологии: межвуз. сб. науч. трудов студентов и молодых ученых. Курск, 2016. С. 147-154.
36. Чебунина О. А. Социальные интернет-сети в процессе социализации современной российской молодежи: специфика влияния и социализационные риски: дис.. канд. социол. наук: 22.00.04. ФГБОУ ВО «Адыгейский государственный университет». 2019. С. 3.
37. Шапарь В. Б. Новейший психологический словарь / В. Б. Шапарь, В. Е. Россоха, О. В. Шапарь; под. общ. ред. В. Б. Шапаря. Ростов н/Д.: Феникс, 2005. 808 с.
38. Юрьева Е. А. Влияние социальных сетей на социализацию и систему ценностных ориентаций старших школьников // Вестник КГПУ им. В. П. Астафьева. 2012. № 4. C. 218-221.
39. Южанинова Е. Р. Аксиосфера Интернета и ее морфология // Вестник Оренбургского государственного университета. 2013. № 1 (150). С. 80-86.
40. Abraham C. & Michie S. (2008). A taxonomy of behavior change techniques used in interventions. Health Psychology 27(3): 379-387.
41. Ahmad N., Siddique J. Personality assessment using Twitter tweets. Procedia computer science, 112 (2017), pp. 1964-1973 https://doi.Org/10.1016/j.procs.2017.08.067
42. Ahmad N., Siddique J. Personality assessment using Twitter tweets. Procedia computer science, 112 (2017), pp. 1964-1973 https://doi.org/10.1016zj.procs.2017.08.067
43. Bayer J. B., Anderson I. A., Tokunaga R. S. Building and breaking social media habits. Current Opinion in Psychology. 2022. V. 45. P. 101-303.
44. Besel C., Schlotterer J., Granitzer M. On the quality of semantic interest profiles for onine social network consumers. ACM SIGAPP Applied Computing Review. V. 16. 2016. pp 5-14. https://doi.org/10.1145/3015297.3015298
45. Beyens I., Keijsers L., Coyne S. M. Social media, parenting, and well-being. Current Opinion in Psychology. 2022. V. 47. P. 101-350.
46. Beyens I., Keijsers L., Coyne S. M. Social media, parenting, and well-being. Current Opinion in Psychology. 2022. V. 47. P. 101-350.
47. Boer, M., Stevens, G. W., Eijnden, R. J. (2020) Social media use intensity, social media use problems, and mental health among adolescents: Investigating directionality and mediating processes. Computers in Human Behavior, v. 116, p. 106645 DOI: 10.1016/j.chb.2020.106645.
48. Bogdanovskaya, I., Koroleva, N., Uglova, A. (2020) Digital competence and information security in adolescents. CEUR Workshop Proceedings. 15. Сер. "NESinMIS 2020 - Proceedings of the 15th International Conference “New Educational Strategies in Modern Information Space», p. 63-72. [Электронный ресурс]. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2630/paper_7.pdf (дата обращения 03.09.2022).
49. Boniel-Nissim M., Eijnden R., Badura P. International perspectives on social media use among adolescents: Implications for mental and social well-being and substance use. Computers in Human Behavior. 2021. V. 129. P. 107-144. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107144
50. Boniel-Nissim M., Eijnden R., Badura P. International perspectives on social media use among adolescents: Implications for mental and social well-being and substance use. Computers in Human Behavior. 2021. V. 129. P. 107-144. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107144
51. Braun B., Stopfer J. M., Egloff B. Personality and video gaming: Comparing regular gamers, non-gamers, and gaming addicts and differentiating between game genres. Computers in Human BehaviorFebruary. 2016, V. 55, pp. 406412.
52. Britt E. at al. (2004). Motivational interviewing in health settings: a review. Patient Education and Counseling 53:147-155.
53. CelikI., Muukkonen H., Dogan S. A model for understanding new media literacy: Epistemological beliefs and social media use. Library & Information Science Research. 2021. V. 43. P. 101-125. https:ZZdoi.org/10.1016Zj.lisr.2021.101125
54. Christmas S. (2009). Nine big questions about behaviour change. London: Department for Transport.
55. Darnton A. (2008). Practical Guide: An overview of behaviour change models and their uses. London: Government Social Research Service (GSR).
56. Darnton A. (2008). Reference report: an overview of behaviour change models and their uses. London: GSR.
57. Devakannan M., Bharathi K. Personality prediction model for social media using machine learning Technique. Computers and Electrical Engineering. 2022. v. 100. p. 107852 https:ZZdoi.org/10.1016Zj.compeleceng.2022.107852
58. Devakannan M., Bharathi K. Personality prediction model for social media using machine learning Technique. Computers and Electrical Engineering. 2022. v. 100. p. 107852 https:ZZdoi.orgZ10.1016Zj.compeleceng.2022.107852
59. Ellouze M., Mechti S., Belguith L. H. Automatic profile recognition of authors on social media based on hybrid approach. Procedia Comput Sci. 2020;176:1111-1120. doi: 10.1016Zj.procs.2020.09.107.
60. Ghai S., Magis-WeinbergL., Orben A. Social media and adolescent well-being in the Global South. Current Opinion in Psychology. 2022. v 46. p. 101-318.
61. Ghai S., Magis-WeinbergL., Orben A. Social media and adolescent well-being in the Global South. Current Opinion in Psychology. 2022. v 46. p. 101-318.
62. Greaves C. J. at al. (2011). Systematic review of reviews of intervention components associated with increased effectiveness in dietary and physical activity interventions. BMC Public Health 11:119.
63. Grover S., Gupta B. M., Mamdapur G. COVID-19 and suicidal behavior: A bibliometric assessment. Asian Journal of Psychiatry. V. 65, November 2021, p. 102-817.
64. Hassan H., Hsbollah H. M., Mohamad R. Examining the interlink of social media use, purchase behavior, and mental health. Procedia Computer Science. 2022. v. 196. p. 85-92https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.11.076
65. Lee, Sh., Lohrmann, D. K., Chow, A. (2022) Frequent Social Media Use and Its Prospective Association With Mental Health Problems in a Representative Panel Sample of US Adolescents. Journal of Adolescent, vol. 70, I. 5, pp. 796-803. DOI: 10.1016/jjadohealth.2021.11.029
66. McEachan RRC, at al. (2011). Prospective prediction of health-related behaviours with the theory of planned behaviour: A meta-analysis. Health Psychology Review 5(2):97-144.
67. Merril, R. A., Cao, C, Primack, B. A. (2022) Associations between social media use, personality structure, and development of depression. Journal of Affective Disorders Reports, v. 10, p. 100385 DOI: 10.1016/jjadr.2022.100385
68. Michie S. & Johnston M. (2012). Theories and techniques of behaviour change: Developing a cumulative science of behaviour change. Health Psychology Review 6(1): 1-6.
69. Micha et al. (2008). From theory to intervention: mapping theoretically derived behavioural determinants to behaviour change techniques. Applied Psychology: an international review 57(4):660-680.
70. Michie S. van Stralen NM & West R. (2011). The behaviour change wheel: A new method for characterising and designing behaviour change interventions. Implementation Science 6:42.
71. Nuriymon A. Social danger of social networks. Bulletin Social-Economic and Humanitarian Research. 2020. № 7 (9). C. 43-52.
72. Nuriymon A. Social danger of social networks. Bulletin Social-Economic and Humanitarian Research. 2020. № 7 (9). C. 43-52.
73. Opsenic, J., Pedovic, K. I., Stosic, M. (2022) Predicting social media use intensity in late adolescence: The role of attachment to friends and fear of missing out. Acta Psychologica, v. 229, p. 103-667. DOI: 10.1016/j.actpsy.2022.103667
74. Phillips W. J., Wisniewski A. T. Self-compassion moderates the predictive effects of social media use profiles on depression and anxiety // Computers in Human Behavior Reports. 2021. V. 4. P. 100-128. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2021.100128
75. Phillips W. J., Wisniewski A. T. Self-compassion moderates the predictive effects of social media use profiles on depression and anxiety // Computers in Human Behavior Reports. 2021. V. 4. P. 100-128. https://doi.org/10.1016zj.chbr.2021.100128
76. Primack, B. A, Viera, C. (2017) Social Media as It Interfaces with Psychosocial Development and Mental Illness in Transitional Age Youth. Child Adolesc Psy- chiatr Clin N Am, v. 26(2), pp. 217-233. DOI: 10.1016/j.chc.2016.12.007
77. Przybylski, A. K., Weinstein, N. (2017) A large-scale test of the goldilocks hypothesis: Quantifying the relations between digital screen use and the mental well-being of adolescents. Psychological Science, v. 28 (2), pp. 204-215. DOI: 10.1177%2F0956797616678438
78. Saitov I., Surikov A., Gorokhovatsky L. Analysis of the Relationship between the Users Personality Traits and the Images They Post on Social Media. Procedia Computer Science. 2021. v. 193. P. 155-162. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.10.015
79. Sassi F. at al. (2009). Improving lifestyles, tackling obesity: the health and economic impact of prevention strategies, in OECD Health Working Papers. Paris: OECD Publishing.
80. Schreurs L., Vandenbosch L. The Within-Person Reciprocal Associations between Social Media Literacy, Positivity-Biased Behaviors and Adolescents’ Self-Esteem. Telematics and Informatics Available online. 2022. p. 101-865. https://doi.org/10.1016/j.tele.2022.101865
81. Schwartz S. H. Les valeurs de base de la personne: Théorie, mesures et applications [Basic human values: Theory, measurement, and applications] // Revue Française de Sociologie. 2006. № 47. P. 249-288. DOI: 10.3917/rfs.474.0929.
82. Seghouani B. N., Jipmo C. N., Quercini, G. Determining the interests of social media users: two approaches. Social Media for Personalization and Search. 2018, pp. 1-30.
83. Shensa, A., Sidani, J. E., Escobar-Viera, C. G., Switzer, G. E., Primack, B. A., Choukas-Bradley, S. J. (2020) Emotional support from social media and face- to-face relationships: Associations with depression risk among young adults. Affect Disord, v. 260, pp. 38-44. DOI: 10.1016/j.jad.2019.08.092.
84. Silva M. N. at al. (2008) A randomized controlled trial to evaluate self-determination theory for exercise adherence and weight control: rationale and intervention description. BMC Public Health 8:234.
85. Silva, B. andParaboni, I. 2018. Learning personality traits from facebook text. IEEE LAT AM T. 16, 4 (2018), 1256-1262.
86. Sixto-Costoy A., Castello-Cogollos L., Valderrama-Zuridn J. C. Global scientific production regarding behavioral addictions: An analysis of the literature from 1995 to 2019. Addictive Behaviors Reports. V. 14, 2021, p. 100-371.
87. Speller V. (2007). The prevention paradox. Principles and practice of health promotion: health promotion models and theories, in HealthKnowledge Public Health Textbook, Public Health Action Support Team (PHAST).
88. Teixeira P. J. at al. (2012). Motivation, self-determination, and long-term weight control IJBNPA 9:22.
89. Tropnikov A., Nizomutdinov B., Uglova A. Development of a prognostic model of the user’s information image using automated tools for processing data from social networks //Communications in Computer and Information Science. 2019. Т. 1038 CCIS. С. 40-413.
90. Tropnikov, A., Nizomutdinov, B., Uglova, A. (2019) Development of a prognostic model of the user’s information image using automated tools for processing data from social networks. Communications in Computer and Information Science, t. 1038, pp. 405-413. [Электронный ресурс]. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-37858-5_33 (дата обращения 03.09.2022).
91. Uban A., Chulvi B., Rosso P. An emotion and cognitive based analysis of mental health disorders from social media data. Future Generation Computer Systems. 2021, v. 124, p. 480-494.
92. Van Eck N. J., Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping //scientometrics. 2010. Vol. 84. №. 2. P. 523-538.
93. Webb T.L. at al. (2010). Using the internet to promote health behavior change: a systematic review and meta-analysis of the impact of theoretical basis, use of behavior change techniques, and mode of delivery on efficacy. Journal of Medical Internet Research 12(1):e4.
94. Wei P. C., Xiang B. Y. Research on major depression in China: A perspective from bibliometric analysis. Journal of Affective, v. 315, 2022, pp. 174-181.
95. Xue, D., Wu, L., Hong, Z., Guo, S., Gao, L., Wu, Z., Zhong, X. and Sun, J. 2018. Deep learning-based personality recognition from text posts of online social networks. APPL INTELL. 48, 11 (2018), 4232-4246.
96. Zou M., Xiaoyang M., Cho L. Depression and disclosure behavior via social media: A study of university students in China. Heliyon. 2020. V. 6, I. 2, p. e03368. https://doi.org/10.1016Zj.heliyon.2020.e03368
97. Zou M., Xiaoyang M., Cho L. Depression and disclosure behavior via social media: A study of university students in China. Heliyon. 2020. V. 6, I. 2, p. e03368. https://doi.org/10.1016Zj.heliyon.2020.e03368
98. Zuridn J. C. V., Canigral F. J. B., Benavent R. A. The most 100 cited papers in addiction research on cannabis, heroin, cocaine and psychostimulants. A bibliometric cross-sectional analysis. Drug and Alcohol Dependence. V. 221, 2021, p. 108-616.