Корнилова, Смирнов. Группировки мотивационно-личностных свойств как регулятивные системы принятия решений

ГРУППИРОВКИ МОТИВАЦИОННО-ЛИЧНОСТНЫХ СВОЙСТВ КАК РЕГУЛЯТИВНЫЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ*

Т. В. КОРНИЛОВА, С. Д. СМИРНОВ

Обсуждается возможность выявить динамические системы регуляции принятия решений на основе применения процедур кластер-анализа по данным двух исследований, выполненных путем сравнения личностно-мотивационных профилей у критериально различаемых групп — контрольной и экспериментальной (слабослышащие студенты в первом исследовании и больные диабетом — во втором). Продемонстрированы различия в группировках разноуровневых личностно-мотивационных свойств у лиц со снижением самоконтроля и вынужденными ограничениями в общении.

Ключевые слова: динамические регулятивные системы, принятие решений, осознанная саморегуляция, глубинная мотивация, когнитивный стиль, характерологические черты, кластер-анализ.

ЛИЧНОСТНАЯ АКТИВНОСТЬ СУБЪЕКТА В ДИНАМИЧЕСКИХ РЕГУЛЯТИВНЫХ СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Самая общая характеристика любых видов психологической реальности, стоящей за психологическими механизмами принятия решений (ПР), выражается понятием преодоления условий неопределенности. Феноменально ПР как выборы субъекта из заданных альтернатив характеризуются тем, что требуют от человека приложения определенных усилий, т. е. предполагают личностную (субъектную) активность.

Реализация субъектом своего интеллектуального и личностного потенциала в подготовке выбора включает мотивационную регуляцию и другие виды личностного опосредствования актов ПР. Длительное время бытовавшее представление о свернутости процессов, обеспечивающих ПР, выразилось, в частности, в неразличении, невозможности выделять этапы или единицы личностно-мотивационной регуляции ПР. Устоявшимся можно считать только разделение специфической мотивации, связываемой с личностной готовностью к риску (как необходимому компоненту активности субъекта при преодолении неопределенности), и неспецифической, т. е. общей и для других видов активности человека. Из многообразия психодиагностических показателей в качестве наиболее связанных с характеристиками ПР в специальной литературе называются шкалы мотивации по опроснику «Личностный определитель» А. Эдвардса [1], [4].

Уровень субъектной регуляции ПР не задан прямо в характеристиках осуществленной альтернативы, более того, от самого субъекта зависит превалирование тех или иных уровней регуляции или ориентиров на микроэтапах стратегии выбора. Сам человек заранее не может знать тех новообразований, которые выступят ведущими в соподчинении процессов, задающих единство направляющих и смыслообразующих контекстов, репрезентирующих личностную активность субъекта в ситуации выбора. Обоснование принципов открытости иерархий и множественности (или гетерархичности) процессов регуляции (функционального

развития, или актуалгенеза) ПР привело к формулированию функционально-уровневой концепции [6]. Определение роли личностно-мотивационных переменных в динамических системах, обеспечивающих субъектную регуляцию ПР, стало одним из путей конкретизации этих принципов.

Динамическая регуляция, или становление регулятивных профилей, опосредствующих личностно-мотивационную регуляцию ПР, — наименее освоенный аспект в теоретических и эмпирических разработках проблемы личностных компонентов ПР. Его изучение и стало основной целью нашего исследования. Вместе с тем открытие новых методических путей выявления личностно-мотивационных образований, выполняющих регулятивную роль в смыслообразующих процессах при ПР, — не менее важная задача, которая решалась в изложенных ниже эмпирических исследованиях.

Вначале необходимо указать на преемственность в терминологии, связывающую понятие динамических смысловых систем, как оно использовалось Л. С. Выготским, и регулятивных систем, опосредствующих личностные предпочтения субъекта при ПР. Мы предположили, что в личностно-мотивационной сфере человека можно выделить разные динамические системы, которые включают разноуровневые личностные свойства (иерархии), интегрированные в функциональные образования. Последние, в свою очередь, оказывают влияние на другие составляющие ПР актуально («здесь и сейчас») и, значит, могут быть рассмотрены в качестве единиц регуляции ПР. Их можно представить также в качестве аналогов «функциональных органов» (в понимании А. А. Ухтомского), в структуры которых как бы встраиваются личностные свойства, характеризующие их в целом (глубинно, диспозиционально), и актуализирующиеся именно в связи с моментами становления решений как личностных (и, значит, авторских) выборов.

Итак, гипотетические составляющие личностной регуляции ПР можно рассматривать в виде открытых динамических регулятивных систем. Они в комплексе с интеллектуальной ориентировкой субъекта выступают детерминантами стратегий ПР. Исследовательской задачей является раскрытие их роли в актуалгенезе ПР, для чего необходимо решить задачу их идентификации. Предлагаемый в данной работе способ решения такой задачи заключался в определении сходств и различий группировок психологических переменных у лиц с разной степенью саморегуляции ПР (согласно внешнему критерию). Общим предположением было то, что у людей, отличающихся друг от друга особенностями ПР в условиях реальной жизнедеятельности, должны диагностироваться и отличающиеся группировки (кластеры) переменных, наиболее тесно связанных с личностно-мотивационной регуляцией ПР.

КЛАСТЕР-АНАЛИЗ КАК СРЕДСТВО ВЫДЕЛЕНИЯ ГРУППИРОВОК ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ МОТИВАЦИИ

Идентификация переменных, определяющих личностно-мотивационную регуляцию ПР, и выявление структурных связей между ними, которые свидетельствовали бы о разном функциональном месте этих переменных в динамических регуляторных системах, — две взаимосвязанные задачи. Если решение первой в большей степени связано с содержательными проблемами (теоретическим и эмпирическим обоснованием роли мотивационных образований), то решение второй — с поиском формальных методов, с помощью которых можно исследовать связи и дистанцированность друг от друга психологических переменных (в отношении к предполагаемым уровням регуляции ПР). Из арсенала многомерных методов анализа данных перспективными, но редко используемыми являются методы кластерного анализа.

Одна из целей кластерного анализа заключается в поиске существующих структур [1]. Точнее, речь идет о классификациях как нахождении групп сходных объектов в эмпирических данных. Важно, что в разных науках понятие «объектов» не идентично друг другу. Любая процедура кластер-анализа предполагает представление первичных данных в виде исходной матрицы p×n, в которой строки и столбцы отражают ряды явлений (событий, единиц и т. п.), характеризующиеся рядом признаков (свойств, характеристик). В общественных науках обычно переменными выступают распределения признаков на объектах, заданные столбцами матрицы. В психологических исследованиях этому соответствует представление строками данных об испытуемых (субъектах) и столбцами — измеренных психологических свойств (переменных). В биологии предпочитается обратный порядок — в матрице p×n строками заданы переменные.

Обычно цель кластер-анализа — определить группировки объектов, но в исследовательских целях именно психологические переменные, а не сами испытуемые, могут выступать исследуемыми «объектами». Соответственно, задачей применения метода может быть выделение их классов (группировок) и тем самым прояснение их структурных связей.

В отличие от более распространенных методов факторного анализа методы кластерного анализа не имеют достаточного статистического обоснования. В частности, это касается определения числа искомых группировок и оценки статистической достоверности полученных разбиений. Имеющимся здесь проблемам посвящена специальная литература. Общим для применения этого способа описания многомерных эмпирических данных является признание относительности полученного результата (и, соответственно, подкрепленности психологических гипотез количественными процедурами вывода зависимостей). Выявление конфигураций связей между переменными оставляет открытым поле для гипотетических интерпретаций оснований полученных группировок и того, почему эти связи имеют место.

Более существенной проблемой, однако, является именно уточнение того, могут ли переменные, измеренные средствами психодиагностики, выступать в качестве объектов, структурные связи между которыми и следует прояснить. Применительно к разным способам построения психодиагностических средств ответы могут варьировать. В привычных для психолога процедурах факторного анализа первичные данные предполагают независимые измерения переменных, характеризующих испытуемых как исследуемые «объекты». Но есть форматы данных, а именно, ипсативный формат, где психологические показатели, представленные индексами для разных психологических конструктов, являются взаимозависимыми переменными. Тогда процедуры факторного анализа применять нельзя. Примером является опросник А. Эдвардса, где глубинная мотивация представляется профилем взаимозависимых индексов, причем сплошь и рядом, как показал обзор зарубежной литературы по апробации этого опросника, к его первичным данным необоснованно, но все же применяются методы факторизации [4].

При таком количественном представлении индексов мотивации, как получаемое в случае использования опросника А. Эдвардса при транспонировании матрицы, можно менять местами объекты и переменные. «Объектами» можно считать не испытуемых, а полученные индексы разных видов мотивации. Собственно интраиндивидуальный анализ данных здесь и предполагает соотнесение количественных показателей видов мотивации по отношению к их общему теоретически рассчитанному среднему баллу (идентичному для всех видов, если ни один из мотивов не превалирует над другими). Разброс данных в этом случае имеет две составляющие: 1) отличия индивидуальных

показателей от выборочного среднего (тогда вид мотивации — переменная), 2) отличия индивидуальных показателей между собой (тогда виды мотивации — «объекты», или «единицы»).

Выявление группировок личностно-мотивационных показателей, парциально регулирующих аспекты субъектной включености в регуляцию ПР, при ипсативном формате опросников предпочтительнее, чем выявление факторных осей, поскольку не предполагает такого грубого нарушения условий, как это имеет место при факторном анализе многомерных данных в случае его применения для взаимозависимых индексов. Кроме того, интерпретации в психологии явно страдают онтологизацией факторных осей; в этом аспекте эмпирически обоснованные группировки в большей степени отвечают исследовательским задачам прояснения структурных связей между разными психологическими индексами.

Не приводя обзора различных методов выделения группировок, что должно было бы быть специальной задачей, укажем преимущества использованной нами далее дивизимной (разделяющей) стратегии.

Мерой связи между «объектами» выступает коэффициент корреляции. Поскольку в качестве таковых рассматривались индексы, полученные по разным психологическим методикам, применялась процедура стандартизации переменных. В качестве стратегии образования группировок была выбрана дивизимная; согласно ей определяются центры, по отношению к которым оценивается дистанцированность каждого из признаков. Все личностно-мотивационные индексы группировались, таким образом, на основе оценки близости/дальности каждого из них по отношению к центру группировки. Класс, или группу, составляли те из них, которые находились к этому центру ближе, чем к любому другому.

Как статистический способ выделения группировок переменных в исследованиях мотивации, кластер-анализ использовался В. Ф. Петренко [8]. В рамках реализованной им психосемантической парадигмы эмпирическими данными служили субъективные оценки, проставляемые испытуемыми. Варианты использования многомерных методов анализа данных, включающих шкалы мотивации для оценивания ситуаций ПР, представлены в зарубежных [12] и отечественных исследованиях [5].

Использованная нами в другой работе схема применения процедуры кластер-анализа для матриц личностно-мотивационных индексов (согласно опроснику А. Эдвардса) позволила прояснить различные направления мотивационной регуляции ПР у лиц, относящихся к разным возрастным и профессиональным выборкам [4], причем основания разного психологического опосредствования, соотносимого с разными классами личностно-мотивационных индексов, лучше интерпретировались в том случае, если учитывалась не только неспецифическая глубинная мотивация, но и специфические личностные факторы, связываемые с регуляцией ПР, — индексы «рациональности» и «готовности к риску».

Представляемые ниже исследования направлялись общей целью использовать процедуры кластер-анализа в качестве методического пути выявления различий личностной регуляции ПР в реальной жизни людей.

ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ГРУППИРОВОК ЛИЧНОСТНО-МОТИВАЦИОННЫХ СВОЙСТВ

Общая методическая часть объединила два представляемых ниже исследования, одно из которых выполнено под нашим руководством Н. В. Зателепиной, а второе — наша совместная работа с Е. В. Сурковой и другими сотрудниками Института эндокринологии РАМН [9]. В обоих исследованиях реализован квазиэкспериментальный

способ сравнения личностно-мотивационных профилей в выборках, критериально отличающихся по успешности ПР. Общим был методический арсенал — методики диагностики мотивации (опросник А. Эдвардса) и личностных свойств саморегуляции (опросники «Личностные факторы принятия решений» (ЛФР) [3] и «Стиль саморегуляции поведения» (ССП) [7]), — и использование описанной выше стратегии кластер-анализа.

В обеих работах применялись одни и те же методики и квазиэкспериментальный способ сравнения групп нормы (контрольной) и группы с предполагаемыми нарушениями самоконтроля (экспериментальной). Различие заключалось в факторах, связываемых с этими нарушениями, а также в возрасте испытуемых (студентов — в первом исследовании и лиц преимущественно пожилого возраста — во втором).

В исследовании Н. В. Зателепиной различием между группами был фактор затруднений в общении в связи с существенной потерей слуха. В исследовании С. Д. Смирнова с соавторами — фактор заболевания; экспериментальную группу составили больные диабетом второго типа. У них внешним показателем нарушений самоконтроля при ПР (соблюдении диеты) был уровень гликемического контроля.

Первое исследование

Сравнивались результаты ПР и личностно-мотивационные свойства групп студентов: с нормальным слухом (33 человека) и слабослышащих (33 человека).

Отличием в методической части было, во-первых, использование закрытых задач — вербальных ситуаций, в которых испытуемые осуществляли выборы при множественных вариантах ПР для решения житейских проблем. Оценивались различия в частотах предпочитаемых выборов. Дополнительно проводилось измерение когнитивного стиля «импульсивности/рефлексивности» (по тесту Дж. Кагана). Для этой методики использовались три количественных индекса: среднее время выбора, количество ошибок и общий Z-показатель [11].

Целью применения процедуры кластер-анализа было идентифицировать в связях между личностно-мотивацицонными переменными разных (предположительно) уровней регуляции их структурные объединения, которые представляют собой динамические регуляторные системы, функционально влияющие на действия и решения человека.

Основной гипотезой было предположение о существовании разных группировок переменных, образованных под влиянием значимых условий, которыми являются искажение личностных особенностей при потере слуха. В предварительном исследовании оценивалась репрезентативность ситуаций, представленных в разных вербальных задачах, с точки зрения трудности личностного выбора.

Ниже представлены результаты кластер-анализа, демонстрирующие структуры взаимосвязей переменных (см. табл. 1).

Благодаря использованию процедуры кластерного анализа было установлено, что различные характеристики личностно-мотивационных свойств находятся в разной степени близости/дальности к показателям выборов в вербальных задачах, а значит, в разной степени могут оказывать влияние на ПР испытуемыми. Объединение в один — первый — кластер показателя ПР с переменными мотивации достижения и доминирования в группе нормально слышащих студентов и с чувством вины — в группе слабослышащих позволяет говорить о большем вкладе этих мотивационных тенденций в регуляцию выборов из альтернатив, причем в различных динамических регулятивных системах, складывающихся у испытуемых двух групп.

Качественные отличия в кластерах подкреплены и количественными показателями выраженности разных видов

мотивации. Наибольшие различия между экспериментальной и контрольной группами пришлись именно на факторы мотивации достижения и доминирования. Высокие индексы этих видов мотивации значимо коррелировали также с более рискованными выборами личности в вербальных задачах. Отличия в показателе чувства вины достаточно хорошо интерпретируются: видимо, у слабослышащих студентов более выражены сомнения в собственных возможностях, а именно в способности адекватно и уверенно действовать в заданных ситуациях. Поэтому для этой группы характерны выборы менее рискованных альтернатив.

Таблица 1

Результаты кластерного анализа диагностируемых переменных и показателя ПР (группы слышащих и слабослышащих студентов)

Остальные кластеры — со второго по пятый — достаточно похожи для экспериментальной и контрольной групп. Это позволяет рассматривать группировки вошедших в них личностно-мотивационных переменных в качестве достаточно стабильных единиц регуляции ПР.

Объединение вокруг свойства рациональности индексов мотивации автономии, а также таких свойств саморегуляции, как самостоятельность и гибкость (во втором кластере), демонстрирует, что даже в одной регулятивной системе могут быть представлены разные уровни личностных детерминантов — более однозначно относимых к уровню самосознания личностных факторов саморегуляции