<<
>>

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ "1-Й И 2-Й ГРУППЫ


Как было показано выше, испытуемые 1-й группы значимо отличаются от испытуемых 2-й группы по таким параметрам, как переживание опыта потока и опыт работы с компьютерами (его длительность и широта).
При этом было отмечено, что испытуемые 1-й группы имеют меньший опыт работы с компьютерами (и по времени, и по широте) и при этом значимо больше испытывают опыт потока (рlt;0,001). Поэтому возникла задача выявить наиболее информативные переменные, которые вносят наибольший вклад в различия между группами. Для этой цели был проведен дискриминантный анализ данных по следующим переменным: суммарному баллу опыта потока, широте и длительности работы с компьютерами. Был использован пошаговый метод дискриминантного анализа: на каждом следующем шаге отбирались наиболее информативные переменные.
На первом шаге была определена переменная с наибольшим вкладом в различие групп: показатель переживания опыта потока (рlt;0,0001). На втором этапе выделилась переменная широты опыта работы с компьютерами (рlt;0,0001), а на третьем — длительность этого опыта (рlt;0,01). Каноническая дискриминантная функция, разделяющая группы 1 и 2, представлена в таблице 3 стандартизованными коэффициентами, благодаря чему можно сравнивать «вклады» переменных (опыт потока, широта и длительность опыта работы с ИТ). Рассмотрим эти коэффициенты: определяющее значение имеет суммарный балл опыта потока, затем — глубина опыта и длительность работы с компьютерами. Кроме того, эти показатели разнонаправле- ны. Таким образом, для одной группы характерен высокий уровень опыта потока при небольших длительности и широте опыта работы с

Стандартизованные коэффициенты канонической дискриминантной функции

Переменные

Стандартизованные коэффициенты канонической функции

Показатель переживания опыта потока

0,927901

Широта опыта работы с ИТ

-0,523860

Длительность опыта работы с ИТ

-0,308284

Собственное значение

0,184381


ИТ, для другой — низкий уровень опыта потока при достаточно большом и разнообразном опыте.
Таким образом, результаты дискриминантного анализа показали, что группы действительно отличаются по таким показателям, как переживание опыта потока и квалификация. На определенном этапе взаимодействия с компьютером именно переживание опыта потока является определяющим мотивацию хакеров образованием.
В ходе постэкспериментального интервью с испытуемыми обсуждались вопросы, касающиеся процессов целеполагания: выбора ими познавательных задач, специфичных для хакерской деятельности, эмоций, возникающих в процессе работы с компьютером, соответствия требований задач и имеющейся квалификации.
Интервью показали значение целеполагания для мотивации потока. Так, испытуемые первой группы предпочитают работать над проектами, ход осуществления которых им известен, и над задачами, которые ненамного труднее или немногим отличаются от уже решенных ими. Так, испытуемый Serge отмечает:
«Сами по себе все задачи решаемы, в том смысле, что пути их решений видны сразу, просто иногда средства (программы) бывают мной не изучены, то есть если браться за какой-либо проект, то основной упор, на мой взгляд, я делаю на время — хватит ли времени разобраться в том или ином нюансе самого проекта (изучение новых программ, которые помогли бы мне сделать проект более совершенным)».

Похожие особенности целеполагания характерны и для другого испытуемого этой группы, М.Г.: «Долгосрочные проекты часто не приносят удовольствия, просто на каком-то этапе все это перестает приносить удовольствие, так как нет результата. Поэтому сейчас берусь только за те проекты, где в обозримом будущем можно получить положительный результат.

Кстати, раньше, занимаясь хакерством, я не понимал, почему мне это интересно, почему, взломав защиту, я получал колоссальное удовольствие. Потом мне стало понятно, что просто быстрое достижение результата (быстрое по сравнению, например, с разработкой какого-то прикладного программного проекта) и приносило мне удовольствие. То есть удовольствие от работы с компьютером приносит хорошо выполненная работа, как и в любом другом деле, просто на компьютере зачастую можно быстрее получить нужный результат».
Испытуемые второй группы предпочитают работать над задачами, решение которых их интересует само по себе, вне зависимости от их сложности: «Все зависит исключительно от настроения и погоды ;). Сегодня мне может захотеться написать бесплатный почтовый сервер, типа mail.ru, завтра я начну писать бухгалтерию под Линукс, послезавтра систему учета траффика в сети, а в следующий день я, утомленный предыдущим написательством, вообще не захочу писать ничего ;).
Скорее всего, интересность задачи определяется сиюминутным порывом — сейчас интересно, завтра нет» (Юрий К.).
Как можно легко увидеть из примеров, приведенных Юрием К., он самостоятельно выбирает проекты; примеры, приведенные им, представляют собой весьма сложные проекты, в ряде случаев уже реализованные другими программистами или хакерами (возможно, целыми коллективами), эти проекты требуют значительного времени и усилий. Кроме того, можно отметить, что стремление создать такую же программу, которая уже функционирует в Интернете (например, сервер mail.ru), может побуждаться внешней мотивацией достижения, самоутверждения и пр.; испытуемого может привлекать сам процесс проверки своих сил, сравнения своих возможностей с возможностями целых команд программистов.
Сходные представления о своем увлечении характерны и для другого испытуемого, Y.K.: «...Постоянно ощущаю нехватку информации и знаний, поскольку в голове вечно роятся идеи и для их осуществления это все необходимо. Задачи выбираются, в первую очередь, исходя из их интересности для меня, и сложность задачи при выборе практически не играет роли (или стоит где-то в конце списка приоритетов)».
Таким образом, особенности целеобразования влияют на мотивацию потока. Если хакеры первой группы переживают опыт потока в ходе «хакинга» и выбирают очередные проекты таким образом, чтобы обеспечить возможность такого переживания в дальнейшем, то испытуемые второй группы в меньшей степени испытывают опыт потока и выбирают проекты либо исходя из своих познавательных интересов, либо движимые внешней мотивацией социального харак

тера (достижения, самоутверждения и пр.). Следовательно, можно говорить о фиксации на мотивации потока (1-я группа) или о предполагаемом сочетании внутренних и внешних мотивов деятельности при слабой выраженности мотивации потока (2-я группа).
Поскольку полученная в результате дискриминантного анализа классификационная функция объясняет в среднем 67,7% распределения испытуемых по группам (в первой группе — 57,4%, во второй — 76 % правильных «попаданий» испытуемых в группу), был проведен кластерный анализ данных методом к-значений.
Наиболее четким оказалось разделение испытуемых на три группы. По результатам кластерного анализа выделились следующие группы (см. рис. 5): для первого кластера характерно высокое переживание опыта потока в сочетании со средней квалификацией; испытуемые, попавшие во второй кластер, характеризуются высоким переживанием опыта потока и обладают наибольшим опытом работы с компьютерами; в третьем кластере испытуемые, обладая относительно небольшим опытом работы с компьютерами, практически не испытывают мотивацию потока.
Рассмотрим для начала, не совпадает ли какой-либо из трех кластеров с одной из экспериментальных групп, различных по квалификации и способу рекрутирования входящих в них испытуемых. На
Средние значения для всех кластеров
12




Опит работы с ИТ              Количество              Опыт              потока
известных программ



Рисунок 5. Средние значения переменных для выделенных кластеров

рисунке 6 показано, как распределились испытуемые исходных 1-й и 2-й группы по выделенным кластерам. Так, более половины испытуемых из исходной первой группы (высокие показатели по переживанию опыта потока при средних широте и длительности опыта работы с компьютерами) оказалась в кластере 1. Оставшиеся испытуемые почти поровну распределились по двум остальным кластерам. Исходная вторая группа оказалась менее однородна — в третий кластер (низкое переживание опыта потока при среднем опыте работы с компьютерами) вошли 48% испытуемых, 30% испытуемых — в первый кластер, и оставшиеся 22% — во второй.
Группа 1              Группа 2
3 кластер 21%
Рисунок 6. Распределение испытуемых 1-й и 2-й групп по кластерам
В1 кластер ¦2 кластер ? 3 кластер
Рисунок 6. Распределение испытуемых 1-й и 2-й групп по кластерам


Таким образом, распределение испытуемых по кластерам не совпадает с исходным разделением их на две экспериментальные группы. Охарактеризуем три новые группы, совпадающие с кластерами. Две из них аналогичны по своим характеристикам исходным экспериментальным группам. Это группа из 181 испытуемого с высокой мотивацией потока при сравнительно невысокой квалификации, а также группа из 167 испытуемых со слабым переживанием опыта потока при сравнительно большом опыте работы с компьютерами. Помимо этого, оказалось возможным выделить группу из 109 испытуемых с большим опытом работы с компьютерами (в среднем 10 лет) и высокими показателями мотивации потока. Это крайне важный результат, на основании которого представляется возможным выявить временную динамику мотивации переживания опыта потока хакерами. Это будет сделано в следующем разделе.
Что же касается исходной гипотезы, согласно которой мотивация потока усиливается по мере повышения квалификации, то надо признать, что зависимость не столь прямолинейна и приобретает, судя по результатам кластерного анализа, более сложный характер: мотивация потока сильна у наименее и у наиболее квалифицированных
хакеров. Даже незначительное (по сравнению с начальным уровнем) повышение квалификации может самым кризисным образом отразиться на переживании опыта потока, особенно если процессы целе- полагания недостаточно гибки. И только дальнейшие усилия, направленные на приобретение специальных знаний, ведут к возвращению баланса между навыками и сложностью решаемых задач, а тем самым и к избавлению от «кризиса» — повторному обретению мотивации потока. Тем самым зависимость между квалификацией и потоком — волнообразная. Следует заметить, что на каждом «гребне» этой условной «волны» — немалое количество хакеров.
<< | >>
Источник: Д.А. Леонтьев. СОВРЕМЕННАЯ  П С И ХО Л О Г И Я    М О Т И В А Ц И И. 2002 {original}

Еще по теме СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ "1-Й И 2-Й ГРУППЫ:

  1. Потери человеческого капитала в 1990-е и 2000-е гг.: сравнительный анализ данных опросов 1994 и 2006 гг.7
  2. 1. ЯЗЫК АНАЛИЗА ДАННЫХ
  3. 3. Методы анализа данных
  4. 1. ОТ ПОСТУЛАТОВ ЭМПИРИЧЕСКОЙ СОЦИОЛОГИИ К МЕТОДОЛОГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ
  5. Этапы анализа и презентации данных
  6. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ПО ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЮ
  7. ИНДЕКСЫ ПРИ СБОРЕ И АНАЛИЗЕ ДАННЫХ
  8. Проблемы измерения, возникающие при выборе способа анализа данных
  9. ГЛАВА 3 ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
  10. ГЛАВА 4 НИСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
  11. Операционализация понятий: использование многомерных методов анализа данных
  12. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ПО ПЕДАГОГИКЕ
- Cоциальная психология - Возрастная психология - Гендерная психология - Детская психология общения - Детский аутизм - История психологии - Клиническая психология - Коммуникации и общение - Логопсихология - Матметоды и моделирование в психологии - Мотивации человека - Общая психология (теория) - Педагогическая психология - Популярная психология - Практическая психология - Психические процессы - Психокоррекция - Психологический тренинг - Психологическое консультирование - Психология в образовании - Психология лидерства - Психология личности - Психология менеджмента - Психология педагогической деятельности - Психология развития и возрастная психология - Психология стресса - Психология труда - Психология управления - Психосоматика - Психотерапия - Психофизиология - Самосовершенствование - Семейная психология - Социальная психология - Специальная психология - Экстремальная психология - Юридическая психология -