- 2 шкалы
- 18 вопросов
- Онлайн-расчёт бесплатно
- Авторы
- S. Hinduja, J. W. Patchin, 2015–2019 (Cyberbullying Research Center)
- Контингент
- Подростки 11–18 лет (шкалы применялись авторами на выборках школьников). Темы анкеты чувствительны; проводить её в школе лучше с согласия родителей и психолога.
Шкалы кибербуллинга Хиндужи и Патчина — две парные части по 9 утверждений. Первая спрашивает, как часто за последние 30 дней человека травили в сети, вторая — как часто он сам травил других. Ответ — одна из четырёх частот от «никогда» до «много раз».
Авторы из Cyberbullying Research Center (Сэмир Хинджуа и Джастин Патчин) придумали вопросы в 2002 году и дорабатывали их в школьных опросах. Шкалы, которые приведены на странице, — версия 2019 года; в 2016 году убрали вариант «несколько раз» (several times), оставив четыре частоты, поэтому суммарный балл теперь равен 0–27, а не 0–36.
Перед шкалами авторы всегда определяют кибербуллинг для респондента: это когда кто-то многократно и намеренно, чтобы причинить вред, оскорбляет, обижает или высмеивает другого человека в интернете или с помощью телефона и других устройств. Это определение приведено в начале бланка.
Шкалы выкладываются авторами для некоммерческого образовательного и исследовательского использования при условии ссылки на источник. Для диплома их удобно брать как измерение распространённости кибербуллинга в классе или школе, а также как замер «до / после» профилактической программы.
Русской адаптации с психометрическими данными не опубликовано. Текст на странице — рабочий перевод; в дипломе его надо оговорить, а согласованность пунктов проверить альфой Кронбаха (у авторов — от 0,87 до 0,94 для жертвы и от 0,79 до 0,97 для агрессора по 10 исследованиям).
Онлайн-расчёт и генерация данных
БесплатноПройдите тест для себя и узнайте свой результат — или обработайте данные группы для диплома: таблица, график и выгрузка в Word.
Шаг 1. Что вам нужно?
Шкалы методики
Кибервиктимизация (Cyberbullying Victimization Scale)
Как часто за последние 30 дней человека оскорбляли, высмеивали, распространяли о нём слухи, угрожали или выдавали себя за него в сети. Чем выше балл, тем чаще он становился жертвой кибербуллинга.
пункты 1–9, сумма 0–27, обратных нет
Киберагрессия (Cyberbullying Offending Scale)
Как часто за последние 30 дней человек сам совершал те же действия в отношении других. Чем выше балл, тем чаще он участвовал в травле как агрессор.
пункты 10–18, сумма 0–27, обратных нет
Полный текст методики
Кибербуллинг — это когда кто-то многократно и намеренно, чтобы причинить вред, оскорбляет, обижает или высмеивает другого человека в интернете или с помощью мобильных телефонов и других электронных устройств. Отметьте, как часто за последние 30 дней с вами происходило каждое из следующих событий (пункты 1–9) и как часто вы сами так поступали с другими (пункты 10–18).
Шкала ответов: Никогда (0) — Один раз (1) — Несколько раз (2) — Много раз (3)
Шкалы авторов Hinduja S., Patchin J. W. (Cyberbullying Research Center) выложены для некоммерческого образовательного и исследовательского использования с обязательной ссылкой: Hinduja S., Patchin J. W. Bullying Beyond the Schoolyard. 2nd ed. Sage, 2015.
- 1.Меня травили в интернете (я стал(а) жертвой кибербуллинга).
- 2.Кто-то разместил в сети злые или обидные комментарии обо мне.
- 3.Кто-то разместил в сети мою злую или обидную фотографию.
- 4.Кто-то разместил в сети злое или обидное видео обо мне.
- 5.Кто-то создал злую или обидную веб-страницу обо мне.
- 6.Кто-то распространял обо мне слухи в интернете.
- 7.Кто-то угрожал причинить мне вред в SMS-сообщении на мобильном телефоне.
- 8.Кто-то угрожал причинить мне вред в интернете.
- 9.Кто-то выдавал себя за меня в интернете и вёл себя злобно или обидно по отношению ко мне.
- 10.Я травил(а) других в интернете (кибербуллинг).
- 11.Я размещал(а) в сети злые или обидные комментарии о ком-то.
- 12.Я размещал(а) в сети злую или обидную фотографию кого-то.
- 13.Я размещал(а) в сети злое или обидное видео о ком-то.
- 14.Я распространял(а) слухи о ком-то в интернете.
- 15.Я угрожал(а) кому-то причинить вред в интернете.
- 16.Я угрожал(а) кому-то причинить вред в SMS-сообщении на мобильном телефоне.
- 17.Я создал(а) злую или обидную веб-страницу о ком-то.
- 18.Я выдавал(а) себя в интернете за другого человека и вёл(а) себя злобно или обидно по отношению к нему.
Ключи: как обрабатываются ответы
- 1Каждое утверждение оценивается по частоте за последние 30 дней: никогда = 0, один раз = 1, несколько раз = 2, много раз = 3.
- 2Кибервиктимизация = сумма баллов пунктов 1–9 (0–27). Киберагрессия = сумма баллов пунктов 10–18 (0–27).
- 3Вариативный балл (по желанию): пункт получает 1, если он оценён на 2 или 3, и 0 при ответах 0 и 1; сумма по шкале даёт число видов травли, 0–9.
- 4Дихотомия: суммарный балл 0–1 — не вовлечён; 2 и более — вовлечён в кибербуллинг (как жертва или как агрессор — отдельно по каждой шкале).
Как обрабатывать математически
Единица измерения
Сумма баллов 0–27 по каждой шкале
Тип шкалы
Порядковая, сильно скошена вправо → ранговые методы
Как описывать
Медиана и квартили; доля вовлечённых (балл ≥ 2)
Основные критерии
Вилкоксон / Манна-Уитни / хи-квадрат
В обычной школьной выборке большинство подростков набирает 0–1 балл, поэтому распределение резко скошено и не нормально. Корректнее описывать медиану и квартили, сравнивать группы ранговыми критериями, а долю «вовлечённых» (дихотомия авторов) — критерием хи-квадрат или угловым преобразованием Фишера.
Пошаговый план расчёта
- 1Проверьте бланки: все 18 пунктов заполнены, ответы закодированы 0–3 (никогда = 0, один раз = 1, несколько раз = 2, много раз = 3). Обратных пунктов нет.
- 2Для каждого респондента сложите баллы пунктов 1–9 (кибервиктимизация) и пунктов 10–18 (киберагрессия). Суммы лежат в пределах 0–27.
- 3При необходимости вычислите вариативный балл: каждый пункт перекодируйте (0 и 1 → 0; 2 и 3 → 1) и сложите — получится число видов травли от 0 до 9.
- 4Постройте дихотомию: суммарный балл 0–1 → «не вовлечён», 2 и более → «вовлечён». Посчитайте доли жертв и агрессоров.
- 5Опишите группы: Me, Q1–Q3 по суммарному баллу и проценты вовлечённых.
- 6Выберите критерий по дизайну исследования (таблица ниже) и сделайте вывод при p < 0,05.
- 7Проверьте согласованность каждой шкалы альфой Кронбаха на своей выборке.
Какой критерий выбрать
Что ещё пригодится
Пример обработки результатов
10 подростков заполнили шкалу кибервиктимизации до и после школьной программы по профилактике кибербуллинга (учебный пример: данные условные). Нужно проверить, изменилась ли частота травли.
До: 5 3 8 2 6 4 9 3 7 5
После: 3 2 5 2 4 3 6 1 4 3
- 1Дизайн: те же 10 подростков, два замера → критерий Вилкоксона.
- 2Медиана до: Me = 5 (Q1 = 3; Q3 = 7); после: Me = 3 (Q1 = 2; Q3 = 4). Снижение на 2 балла.
- 3Разности «до − после»: 2, 1, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 3, 2. Нулевая разность (четвёртый подросток) отбрасывается, остаётся n = 9. Сдвигов в сторону роста нет, T эмп = 0.
- 4При n = 9 T крит = 5 (p ≤ 0,05) и 1 (p ≤ 0,01). Поскольку 0 < 1, снижение значимо при p ≤ 0,01.
Как оформить это в дипломе
В таблице 1 представлены медиана и квартили суммарного балла кибервиктимизации до и после программы, а также результат критерия Вилкоксона.
Таблица 1 — Кибервиктимизация (сумма, 0–27) до и после программы профилактики (n = 10)
| Замер | Q₂₅ | Me | Q₇₅ | T эмп | T крит | p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| До программы | 3 | 5 | 7 | 0 | 1 | < 0,01 |
| После программы | 2 | 3 | 4 | 0 | 1 | < 0,01 |
На рисунке 1 графически представлено изменение медианного суммарного балла кибервиктимизации после программы.
Рисунок 1 — Медиана кибервиктимизации до и после программы профилактики
Медиана суммарного балла снизилась с 5 до 3. Ни у одного подростка балл не вырос; у одного остался прежним.
Значимость сдвига оценивали критерием Вилкоксона для связанных выборок: баллы порядковые, распределение скошено, выборка мала. После исключения нулевой разности n = 9, T эмп = 0 меньше T крит = 1 при p ≤ 0,01.
Вывод
После программы кибервиктимизация значимо снизилась (T эмп = 0, p ≤ 0,01): медиана упала с 5 до 3 баллов.
Три способа подсчёта по авторам
Авторы предлагают считать каждую шкалу тремя способами в зависимости от задачи исследования.
Таблица — Способы подсчёта шкал кибербуллинга (Hinduja, Patchin)
| Способ | Как считается | Диапазон | Для чего |
|---|---|---|---|
| Суммарный | Никогда = 0, один раз = 1, несколько раз = 2, много раз = 3; сумма по 9 пунктам | 0–27 | Общая вовлечённость: и разнообразие видов травли, и частота |
| Вариативный | Пункт = 0 при ответах «никогда» и «один раз»; 1 при «несколько раз» и «много раз»; сумма | 0–9 | Сколько разных видов травли встречалось |
| Дихотомия | Суммарный балл 0–1 → 0; 2 и более → 1 | 0 или 1 | Бинарный признак «вовлечён / не вовлечён» для логистической регрессии и сравнения долей |
До 2016 года использовали пять вариантов ответа (был «несколько раз» — several times), и сумма доходила до 36. Версия 2016–2019 годов — четыре варианта и максимум 27.
О переводе и ключе
Ключ взят из раздела «Scale Construction» бланка авторов; обратных пунктов нет, пункты не пересекаются между шкалами. Дополнительные пункты бланка (про расу, сексуальные намёки, религию, платформы) авторы не включают в шкалы, и в карточку они не вошли.
Независимой проверки ключа по второму источнику сделать не удалось: тот же текст повторён в справочнике CDC (Hamburger и др., 2011) со ссылкой на авторов.