Средние значения различных категорий респондентов по шкалам методики ДГА

Коэффициенты корреляции между результатами по отдельным шкалам методики ДГА и результатами, полученными по тесту К. Янг

	Межличностные отношения	Отношение к игре	Физические проявления	Гейм-аддикция (общий балл)	Интернет-зависимость (по методике К. Янг)
Межличностные отношения	*	0,325**	0,230**	0,683**	0,131
Отношение к игре	0,325**	*	0,662**	0,857**	0,288**
Физические проявления	0,230**	0,662**	*	0,748**	0,514**
Гейм-аддикция (общий балл)	0,683**	0,857**	0,748**	*	0,359**
Интернет-зависимость (по методике К. Янг)	0,131	0,288**	0,514**	0,359**	*
Условные обозначения: ** – р≤0,01

Для проверки критериальной валидности мы использовали критерий, положенный нами в основу разработанной методики, а именно наличие фигуры «значимого другого» в виртуальном пространстве. Для определения этого мы заложили в паспортичку методики вопрос: «Есть ли у вас друзья по игре?». Затем вся выборка была разбита на три подвыборки: респонденты, которые играют в онлайн-игры (для выявления этого задавался прямой вопрос) и имеют в них «друзей»; респонденты, которые играют в онлайн-игры и не имеют в них «друзей»; респонденты, которые по их словам, не играют в компьютерные игры (табл. 2).

Таблица 2

Средние значения различных категорий респондентов по шкалам методики ДГА

Категории респондентов Шкалы	Межличностные отношения	Отношение к игре	Физические проявления	Гейм-аддикция (общий балл)
Играющие и имеющие «друзей»	22,56	24,60	12,29	59,45
Играющие и не имеющие «друзей»	16,71	16,95	9,10	42,76
Не играющие в онлайн-игры	21,09	14,47	8,33	43,89

Статистическая проверка осуществлялась с помощью однофакторного дисперсионного анализа. При сравнении результатов между первыми двумя подгруппами выявлены значимые различия по всем трем шкалам и общему результату (р≤0,01). Отдельно отметим тот факт, что критерий «наличие друзей в Сети» также «работает» и для теста К. Янг – респонденты, которые отметили наличие «друзей» в виртуальном пространстве, давали значимо более высокие баллы и по этому тесту, что еще раз говорит о том, что фактор «значимого другого» в Сети является ключевым. Таким образом, можно было бы сказать, что все представленные результаты проверки данной методики на валидность подтверждают ее необходимую с точки зрения требований психометрики степень. Однако нельзя не обратить внимание на различия результатов в подгруппах респондентов, которые при опросе отвечали, что не играют в компьютерные игры. Средние значения по шкалам «отношение к игре» и «физические проявления зависимости» у них значимо (р≤0,05) ниже, чем у двух других подгрупп, интегральный индекс гейм-аддикции достоверно ниже (р≤0,01), чем у подгруппы «играющей и имеющей в Сети друзей», но значимо не отличается от индекса подгруппы, которая не играет в компьютерные игры. Объяснить этот парадоксальный, на первый взгляд, результат можно двумя фактами. Во-первых, большинство современной городской молодежи имеет опыт компьютерных игр и много времени проводит в Сети, т.е. в той или иной степени они вовлечены в процесс взаимодействия с виртуальной (пусть и не игровой) реальностью, что не может не отражаться на результатах нашей методики. Во-вторых, принципиально иная закономерность, нежели в других шкалах, прослеживается по шкале «межличностные отношения». Один уровень результатов, полученных по ней среди играющих и не играющих испытуемых говорит о потенциальной готовности индивидов ориентироваться на фигуру «другого», которая находится в виртуальном пространстве. Этим объясняется и факт превалирования баллов респондентов из группы «не играющих» над группой «играющие и не имеющие "друзей"» – вторая группа по тем или иным причинам отказалась от социальных контактов в игре, первая же потенциально готова это сделать. Таким образом, шкала «межличностные отношения» является чувствительным инструментом, с помощью которого можно выявлять «группы риска», респондентов со склонностью к гейм-аддикции.

Общую оценку зависимости от онлайн-игр можно проводить как количественно, так и качественно по отдельным блокам, оценивая каждую шкалу по силе выраженности признака и присваивая каждому респонденту определенный ранг (зависимость не выражена; имеется склонность к зависимости; выраженное зависимое поведение). Тогда интегральный показатель будет высчитываться не средним арифметическим показателем, а определенным сочетанием полученных индивидом ранговых значений. Такой вариант подсчета может дать исследователю важную информацию не только о наличии или отсутствии аддикции, но и о том, на какой стадии зависимости находится испытуемый. Так, например, завышенные баллы по шкале «межличностные отношения» при низких показателях других шкал говорят о потенциальной склонности к формированию гейм-аддикиции; высокие значения по шкалам «межличностные отношения» и «отношение к игре» вместе с невысокими показателями по шкале «физические проявления зависимости» говорят, скорее, о начальной стадии зависимости. Высокие баллы по шкале «физические проявления зависимости» при одинаково выраженных показателях по других двум шкалам – о выраженной аддикции. Однако для корректности подобных выводов необходимо не только выработать единые критерии зависимости от онлайн-игр, но и провести лонгитюдные исследования, которые позволили бы проследить динамику результатов и сделать их нормализацию.

Если использовать методику ДГА как исследовательскую, а не диагностическую и определять наличие гейм-аддикции количественно, то необходимо перевести баллы из шкалы от -2 до 2 в шкалу от 1 до 5 и суммировать полученные баллы по всем трем шкалам. Утверждения № 10, 11, 17, 19, 21 являются обратными (т.е. оценка в 5 баллов по ним превращается в 1 балл, 4 – в 2 и т.д.). Ключ методики представлен матрицей-спецификацией (табл. 3). Методика содержит в себе три нерядоположные шкалы, две из которых представлены тремя субшкалами, в каждой по три утверждения, которые оцениваются по шкале Лайкерта: -2 – полностью не верно, -1 – не верно, 0 – затрудняюсь ответить, +1 – верно, +2 – полностью верно.

Таблица 3