StatBlank

Шкала киберсталкинга — обработка и онлайн-расчёт

Измерение склонности следить за романтическим партнёром и другими людьми через социальные сети и добывать закрытую информацию о них при помощи интернета.

Полное название
Шкала киберсталкинга (Cyberstalking Scale)
Авторы
I. L. Silva Santos, C. E. Pimentel, T. E. Mariano, 2023. Русскоязычный перевод: П. А. Кисляков, А. Ю. Саенко, 2025
Назначение
Измерение склонности следить за романтическим партнёром и другими людьми через социальные сети и добывать закрытую информацию о них при помощи интернета.

Шкала киберсталкинга (Cyberstalking Scale) — короткий опросник из 10 утверждений о слежке за партнёром и другими людьми через социальные сети: от «нахожу профили часами» до «хотел бы посмотреть историю браузера партнёра». Ответ по каждому пункту — согласие от 1 до 5, обратных пунктов нет. Итог — один показатель, средний балл по всем 10 пунктам, от 1 до 5.

Методику разработали I. L. Silva Santos, C. E. Pimentel и T. E. Mariano (Федеральный университет Параибы, Бразилия) в 2021–2023 годах. Исходно было написано 15 утверждений; эксплораторный факторный анализ на выборке 200 человек показал, что пять пунктов не соответствуют критериям (низкая факторная нагрузка), и итоговая версия сократилась до 10 пунктов в одном факторе. Надёжность (альфа Кронбаха) — 0,86.

На второй выборке (200 человек) конфирматорный факторный анализ подтвердил однофакторную структуру (GFI = 0,98; CFI = 0,99; TLI = 0,99; RMSEA = 0,02; SRMR = 0,06). Показатель киберсталкинга положительно связан со страхом упустить важное (FOMO, r = 0,42), вовлечённостью в социальные сети (r = 0,38) и статистически различается по полу — женщины в среднем набирают выше.

Русскоязычный перевод выполнили П. А. Кисляков и А. Ю. Саенко (2025) и опубликовали в учебном пособии «Социальная киберпсихология». В дипломных работах методику используют для описания уровня контролирующего поведения в отношениях, сравнения групп (по полу, типу привязанности, уровню ревности) и поиска связей с FOMO, интернет-зависимостью и вовлечённостью в соцсети.

Действия

Статистика под ключ — 3 500 ₽По всем методикам и расчётам для диплома. Цена фиксированная — 3 500 ₽, без каких-либо условий. Оплата по факту, когда работа готова. Заказать расчёт

Онлайн-расчёт и генерация данных

Бесплатно

Пройдите 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

Киберсталкинг

Единый показатель склонности следить за партнёром и другими людьми в социальных сетях и добывать закрытую информацию о них при помощи интернета.

все 10 пунктов, обратных нет

Полный текст методики

Оцените, насколько вы согласны с каждым из приведённых утверждений, по шкале от 1 до 5.

Шкала ответов: 1 – Полностью не согласен 2 – Не согласен 3 – Затрудняюсь ответить 4 – Согласен 5 – Полностью согласен

  1. 1.Я обычно нахожу профили в социальных сетях интересующего меня человека, даже если на это уходят часы.
  2. 2.Нормально проверять, кто ставит лайки и пишет комментарии под постами твоего партнера.
  3. 3.Я теряю счет времени, когда ищу информацию о своих знакомых в интернете.
  4. 4.Это нормально – «следить» за социальными сетями человека, который часто взаимодействует с твоим партнером.
  5. 5.Если человек скрывает свои сообщения, я ищу другие способы узнать их содержание.
  6. 6.Если бы у меня были пароли от социальных сетей моей партнерши, моя жизнь была бы проще.
  7. 7.Если бы я мог, я бы просматривал историю просмотров моего партнера.
  8. 8.Я предпочитаю заводить отношения с людьми, которых могу изучить в социальных сетях.
  9. 9.Я проверяю, какие приложения моя партнерша использует на своем телефоне.
  10. 10.Когда кто-то тебе интересен, нет ничего плохого в том, чтобы просматривать социальные сети его знакомых, чтобы лучше узнать его.

Ключи: как обрабатываются ответы

  1. 1Каждый из 10 пунктов оценивается от 1 (полностью не согласен) до 5 (полностью согласен). Обратных пунктов нет.
  2. 2Сложите баллы по всем 10 пунктам и разделите сумму на 10 — получите средний балл, интегральный показатель, от 1 до 5.
  3. 3Сравните средний балл с диапазонами: менее 1,97 — низкий уровень; 1,97–2,75 — средний; более 2,75 — повышенный (границы рассчитаны по M и SD валидизационной выборки Silva Santos et al., 2023).

Как оценить результат

Средний балл по каждой шкале (от 1 до 5):

🙂

менее 1,97

Низкая склонность

😐

1,97–2,75

Средняя склонность

😟

более 2,75

Повышенная склонность

Как обрабатывать математически

Единица измерения

Средний балл от 1 до 5

Тип шкалы

Порядковая → ранговые методы

Как описывать

Медиана и квартили (Me, Q1–Q3)

Основные критерии

Вилкоксон / Манна-Уитни

Ответы по 5-балльной шкале согласия — порядковые данные, поэтому по умолчанию применяют непараметрические (ранговые) критерии. Если распределение итогового показателя в вашей выборке проверено критерием Шапиро-Уилка и оно не отличается от нормального, допустимы t-критерий Стьюдента и корреляция Пирсона.

Пошаговый план расчёта

  1. 1Переведите ответы на все 10 пунктов в баллы 1–5 (обратных пунктов нет).
  2. 2Посчитайте средний балл по 10 пунктам — интегральный показатель склонности к киберсталкингу, от 1 до 5.
  3. 3Посчитайте медиану и квартили (Me, Q1–Q3) по группе, выберите критерий и проверьте значимость различий.

Какой критерий выбрать

Замеры «до / после» у одних и тех же людейНапример: уровень киберсталкинга у студентов до и после тренинга по цифровой этике отношений.Критерий ВилкоксонаДве независимые группы (разные люди)Например: показатель у студентов с высоким и низким уровнем FOMO.Критерий Манна-УитниТри и более независимые группыНапример: показатель у студентов с разным типом привязанности.Критерий Краскела-УоллисаСвязь с другим показателемНапример: связь показателя киберсталкинга со шкалой FOMO или вовлечённостью в соцсети.Корреляция СпирменаПросто описать уровень группыНапример: доля студентов с повышенным уровнем киберсталкинга в выборке из 60 человек.Описательная статистика

Пример обработки результатов

Десять первокурсников прошли короткий тренинг по цифровой этике отношений. Шкалу киберсталкинга заполнили до и после тренинга.

До:   2,7 3,1 2,4 2,9 3,3 2,6 2,8 3,0 2,5 2,9

После: 2,2 2,6 2,0 2,4 2,8 2,1 2,3 2,5 2,0 2,4

  1. 1Дизайн: одни и те же 10 испытуемых, два замера → критерий Вилкоксона.
  2. 2Медиана до тренинга Me = 2,85 балла (зона среднего/повышенного уровня), после Me = 2,35 балла (средний уровень) — снижение на 0,5 балла.
  3. 3Все 10 разностей отрицательные, сдвигов в сторону роста нет, поэтому T эмп = 0. При n = 10 T крит = 5 (p = 0,01). Так как 0 ≤ 5, снижение статистически значимо (p < 0,01).

Как оформить это в дипломе

В таблице 1 представлены медиана и квартили показателя киберсталкинга до и после тренинга, а также результат критерия Вилкоксона.

Таблица 1 — Показатель киберсталкинга до и после тренинга (n = 10)

ЗамерQ₂₅MeQ₇₅T эмпT критp
До тренинга2,582,853,0305< 0,01
После тренинга2,132,352,53———

На рисунке 1 графически представлена динамика медианного значения показателя до и после тренинга.

02,552,852,35КиберсталкингКиберсталкингСредний балл (1–5)ДоПосле

Рисунок 1 — Медиана показателя киберсталкинга до и после тренинга

Медианное значение снизилось с 2,85 до 2,35 балла (на 0,5 балла). Снижение отмечено у всех десяти испытуемых, группа перешла из зоны среднего/повышенного уровня в зону среднего уровня.

Значимость сдвига оценивалась непараметрическим критерием Вилкоксона, поскольку показатель порядковый, а выборка мала (n = 10). T эмп = 0 при T крит = 5 (n = 10, p = 0,01). Так как T эмп ≤ T крит, снижение признаётся статистически значимым (p < 0,01).

Вывод

После тренинга по цифровой этике отношений склонность к киберсталкингу значимо снизилась (T эмп = 0, p < 0,01): медиана уменьшилась с 2,85 до 2,35 балла.

Нормы и интерпретация

У методики нет официальных клинических порогов — это молодая шкала (2023), нормирование на отдельной популяции не публиковалось. Границы ниже рассчитаны по описательным статистикам валидизационной выборки (M = 2,36, SD = 0,78; n = 200, Study 2 из Silva Santos et al., 2023) по формуле M ± 0,5·SD:

Уровни склонности к киберсталкингу

Средний балл (1–5)Интерпретация
менее 1,97Низкая склонность
1,97–2,75Средняя склонность
более 2,75Повышенная склонность

Границы получены на бразильской студенческой выборке (n = 200, средний возраст ~22 года) и являются статистически, а не клинически обоснованными. Для российской популяции их стоит использовать как ориентир, а не жёсткий норматив.

Психометрические свойства

  • Исходная версия содержала 15 пунктов; эксплораторный факторный анализ (n = 200) показал, что 5 из них не соответствуют критерию факторной нагрузки (> 0,30) — их исключили без потери надёжности.
  • Итоговая 10-пунктовая версия имеет альфу Кронбаха 0,86 (при исключении отброшенных пунктов альфа не менялась — дополнительное подтверждение обоснованности исключения).
  • Однофакторная структура подтверждена конфирматорным факторным анализом на второй выборке (n = 200): GFI = 0,98; CFI = 0,99; TLI = 0,99; RMSEA = 0,02; SRMR = 0,06.
  • Показатель положительно коррелирует со страхом упустить важное (FOMO, r = 0,42; p < 0,01), вовлечённостью в социальные сети (r = 0,38; p < 0,01) и статистически значимо различается по полу (r = 0,21; p < 0,01, женщины выше).

Ограничения

  • Нормы получены на небольшой бразильской студенческой выборке (n = 200), а не на российской популяции — используйте границы как ориентир.
  • Методика измеряет самоотчётную склонность к контролирующему поведению в отношениях, а не факт совершения киберсталкинга и не диагноз.
  • Один фактор без субшкал: методика не разделяет мотивы слежки (ревность, любопытство, тревога) — для этого нужны дополнительные инструменты.

Частые вопросы