<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Роджер Р.</first-name>
    <last-name>Хок</last-name>
   </author>
   <book-title>40 исследований, которые потрясли психологию</book-title>
   <annotation>
    <p>Эта уникальная книга представляет 40 наиболее известных и влиятельных исследований, кардинально изменивших лицо психологии и наши знания о природе поведения человека. Книга заставляет испытать волнение первооткрывателя, приглашая в творческие лаборатории Розенцвейга и Гибсона, Скиннера и Бандуры, Пиаже и Аша, Экмана и Фестингера, Мастерса и Джонсон, Роршаха. Милгрема и многих других мастеров психологии. Для самого широкого круга читателей, интересующихся современными знаниями о поведении человека.</p>
   </annotation>
   <date>2003</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover_src.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>А.</first-name>
    <last-name>Боричев</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>Е.</first-name>
    <last-name>Будагова</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>О.</first-name>
    <last-name>Голубева</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>Е.</first-name>
    <last-name>Завойко</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>М.</first-name>
    <last-name>Парсаданова</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>А.</first-name>
    <last-name>Ракитина</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>А.</first-name>
    <last-name>Туник</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <src-title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Roger R.</first-name>
    <last-name>Hok</last-name>
   </author>
   <book-title>FORTY STUDIES THAT CHANGED PSYCHOLOGY</book-title>
   <date>2002</date>
   <lang>en</lang>
  </src-title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Your</first-name>
    <last-name>Name</last-name>
   </author>
   <program-used>ABBYY FineReader 11, FictionBook Editor Release 2.6.6, AlReader2</program-used>
   <date value="2013-04-10">130100230958260000</date>
   <src-ocr>ABBYY FineReader 11</src-ocr>
   <id>4BD0FD5D-4412-4EFE-B582-600AF38D5531</id>
   <version>0.1</version>
   <history>
    <p>1.0 — создание файла</p>
    <p>1.1 — добавлены недостающие страницы, кроме 46, 47 стр.</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>40 исследований, которые потрясли психологию. Секреты выдающихся экспериментов. 5-е международное издание (Проект «Психология-Best»)</book-name>
   <publisher>прайм-ЕВРОЗНАК</publisher>
   <city>СПб</city>
   <year>2003</year>
   <isbn>5-93878-096-9</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>40 ИССЛЕДОВАНИЙ, КОТОРЫЕ ПОТРЯСЛИ ПСИХОЛОГИЮ</p>
   <p>Секреты выдающихся экспериментов</p>
  </title>
  <epigraph>
   <p>Редкая удача для учебника! Эту книгу хочется перечитать вновь!</p>
   <text-author><emphasis>V. Shimkevitch,</emphasis></text-author>
   <text-author><emphasis>аспирант Гарвардского университета</emphasis></text-author>
  </epigraph>
  <epigraph>
   <p>«Замечательное собрание классических исследований, наилучшим способом представляющих науку психологию студентам!»</p>
   <text-author><emphasis>D. Cooper, PhD, University of Chicago</emphasis></text-author>
  </epigraph>
  <epigraph>
   <p><emphasis>Диане Перин Хок, Кэролайн Мэй Перин Хок</emphasis></p>
   <p><emphasis>и Беверли К. Болла посвящаю.</emphasis></p>
  </epigraph>
  <section>
   <title>
    <p>ПРЕДИСЛОВИЕ</p>
    <p>«…Исследования наиболее известные, наиболее важные, наиболее влиятельные в истории психологии»</p>
   </title>
   <p>Наука движется сквозь историю разными путями и с различной скоростью. Временами ее движение замедляется, так что кажется, будто она почти или полностью остановилась в своем развитии. А затем наступают периоды бурного, стремительного роста, когда новые открытия поднимают вокруг себя волны интереса, дебатов, исследований и достижений.</p>
   <p>Эти открытия в буквальном смысле переворачивают наши представления о том, как устроен мир. История психологии не отличается в этом отношении от истории остальных наук. История эта отмечена исследованиями, оказавшими глубокое и длительное воздействие на дисциплины, составляющие науку, которую мы называем психологией.</p>
   <p>Результаты этих исследований изменили наши познания о человеческом поведении и подготовили почву для многочисленных новых проектов и исследовательских программ. И даже в тех случаях, когда результаты этих эпохальных исследований позднее были подвергнуты сомнению и критике, их влияние и их роль в контексте истории развития психологии никогда не утратят своего значения. На них продолжают ссылаться авторы новых исследований; они не перестают быть предметом внимания научных дискуссий; эти исследования продолжают оставаться основным материалом новых учебников и занимать умы новых поколений психологов.</p>
   <subtitle><emphasis>Замысел этой книги рождался в течение многих лет преподавания психологии</emphasis></subtitle>
   <p>Основным материалом учебников психологии являются ключевые исследования, сформировавшие организм психологической науки в течение ее непродолжительной истории. Однако в учебных пособиях оригинальным исследованиям редко уделяется то внимание, которого они заслуживают. Процесс исследования, как правило, описывается в настолько сокращенном и схематическом виде, что дух творческого поиска и открытия из них практически полностью исчезает.</p>
   <p>Более того, методы и результаты исследований порой описываются таким образом, что создают у читателя неверное представление об истинных масштабах и значении проделанной работы. Это замечание ни в коем случае не следует рассматривать как критику авторов учебной литературы, поставленных в жесткие рамки и вынужденных принимать множество решений, касающихся того, какой материал им необходимо изложить и насколько подробно. К сожалению, эту ситуацию нельзя назвать благоприятной, поскольку фундаментом психологической науки являются именно исследования, и прежде всего благодаря оригинальным и изящным исследованиям наши знания и наше понимание человеческого поведения прошли нелегкий путь накопления и уточнения, позволивший им достичь уровня, которым мы обладаем сегодня.</p>
   <p>Данная книга является попыткой заполнить значительный пробел, образовавшийся между текстами учебников и исследованиями, которым эти учебники обязаны своим появлением. Эта книга — путь по <emphasis>заголовкам истории</emphasis> психологии. Мы надеемся, что она будет полезна всем, кто хотел бы достичь более глубокого понимания истинных истоков психологии.</p>
   <subtitle><emphasis>Исследования, включенные в эту книгу, были тщательно отобраны</emphasis></subtitle>
   <p>Исследования, включенные в эту книгу, были тщательно отобраны из числа найденных в психологических текстах и журналах, а также рекомендованных ведущими авторитетами во многих разделах психологии. Количество работ, подлежащих включению, изначально не планировалось, однако после того как исследования были отобраны, число 40 показалось подходящим как с исторической точки зрения, так и с точки зрения объема книги.</p>
   <p>Выбранные исследования, предположительно, являются наиболее известными, наиболее важными или наиболее влиятельными в истории психологии. Я использую слово <emphasis>предположительно</emphasis>, поскольку многие из тех, кто прочтет эту книгу, могут пожелать оспорить сделанный мною выбор в тех или иных пунктах. В одном можно быть уверенным: невозможно составить такой список из сорока исследований, который удовлетворил бы <emphasis>всех.</emphasis></p>
   <p>Тем не менее исследования, включенные в эту книгу, до сих пор продолжают наиболее часто цитироваться; именно они вызвали наибольшее количество споров в период их опубликования, вдохновили наибольшее количество уточняющих исследований по смежным вопросам, открыли новые горизонты экспериментальной психологии или заставили нас радикально изменить наши представления о человеческом поведении. Описание организовано по разделам психологии, которым рассматриваемые здесь исследования в наибольшей степени соответствуют. Это такие разделы, как <emphasis>Биология и человеческое поведение; Восприятие и осознание; Научение и обусловливание; Интеллекту познание, память; Развитие человека; Эмоции и мотивация; Личность; Психопатология; Психотерапия; Социальная психология.</emphasis></p>
   <subtitle><emphasis>Характер описания исследований</emphasis></subtitle>
   <p>С целью наиболее ясного понимания сути каждого описываемого исследования на протяжении всей книги используется стандартный формат. Каждая глава содержит:</p>
   <p>1. Точную ссылку на легкодоступную публикацию, в которой может быть найден оригинальный отчет об исследовании.</p>
   <p>2. Краткое введение; оно описывает общее состояние знаний в соответствующей области, послужившее почвой для проведения исследования, и причины, по которым исследователи осуществили данный проект.</p>
   <p>3. Теоретические положения или гипотезы, на которых основывалось данное исследование.</p>
   <p>4. Подробное описание экспериментальной схемы и методов, используемых при проведении исследования, включая, где это представлялось уместным, информацию об испытуемых и способах их набора; описание используемой аппаратуры и материалов, а также конкретных процедур, осуществляемых при проведении исследования.</p>
   <p>5. Краткую сводку результатов исследования, изложенную ясным, понятным языком, без использования технических терминов, статистического представления информации и профессионального жаргона.</p>
   <p>6. Интерпретацию смысла полученных результатов, базирующуюся на представленной авторами исследования в оригинальной статье.</p>
   <p>7. Значение исследования для развития соответствующего раздела психологии.</p>
   <p>8. Краткое обсуждение результатов проведенных позднее исследований, подтверждающих либо ставящих под сомнение результаты оригинального исследования, а также вопросы и критику, последовавшие со стороны других специалистов, работающих в соответствующей области.</p>
   <p>9. Примеры современных разработок по теме и информация о статьях других авторов, ссылающихся на оригинальное исследование, свидетельствующие о его влиянии на современную психологию.</p>
   <p>10. Ссылки на дополнительные и содержащие более свежую информацию публикации, имеющие отношение к исследованию.</p>
   <subtitle><emphasis>Основная цель данной книги — представить открытия в осмысленной и доступной для читателя форме и дать ему возможность самому пережить тот энтузиазм и драматизм, которыми сопровождались эти замечательные и важные открытия</emphasis></subtitle>
   <p>Ученые нередко изъясняются языком, который непросто понять (даже другим ученым!). Основная цель данной книги — представить их открытия в осмысленной и доступной для читателя форме и дать ему возможность самому пережить тот энтузиазм и драматизм, которыми сопровождались эти замечательные и важные открытия. Там, где это было возможно и уместно, описания представленных исследований были подвергнуты упрощению и редактированию с Целью облегчить чтение и понимание текста. Однако это было сделано таким образом, чтобы сохранить смысл и изящество проделанной работы и более ясно и отчетливо представить в глазах читателей ее значение для психологической науки.</p>
   <subtitle><emphasis>Этика проведения исследований с участием людей или животных</emphasis></subtitle>
   <p>Без конкретного предмета изучения проведение научных исследований было бы практически невозможным. В физике предметом исследования являются субатомные частицы; в ботанике — растения; в химии — элементы периодической таблицы; а в психологии — люди, выступающие в качестве испытуемых. Иногда характер используемых процедур или изучаемых форм поведения не позволяет привлекать в качестве испытуемых людей, поэтому вместо людей используются животные.</p>
   <p>Тем не менее целью исследований, проводимых на животных, является более глубокое понимание людей, а не животных самих по себе. В этой книге вы прочтете об исследованиях, проводимых с участием как людей, так и животных. Описания некоторых из этих исследований могут вызвать у вас вопросы, касающиеся соблюдения исследователями этических норм при проведении определенных процедур с испытуемыми. В большинстве случаев, когда частью обсуждаемого исследования являлись болезненные или стрессовые процедуры, вопросы этики будут рассмотрены в нашем изложении. Однако поскольку дело касается в высшей степени тонкого и важного вопроса, мы приводим здесь краткую характеристику этических правил, которыми руководствуются современные психологи, планируя исследования, подобные некоторым описанным в этой книге.</p>
   <subtitle>Исследования с участием людей</subtitle>
   <p>Американская Психологическая Ассоциация (АПА), сформулировала строгие и ясные правила, которые должны соблюдать исследователи при проведении экспериментов с участием людей в качестве испытуемых. Ниже приводится фрагмент введения к своду этих правил:</p>
   <cite>
    <p>«Психологи уважают достоинство индивидуума и ценность человеческой жизни и стремятся обеспечить сохранность и защиту фундаментальных человеческих прав. Они обязуются служить целям преумножения знаний о человеческом поведении и понимания людьми себя и других, а также цели использования этих знаний на благо процветания человечества. Преследуя эти цели, они предпринимают все усилия, чтобы защитить благополучие… участников исследований, которые могут являться предметом изучения». <emphasis>[Из документа:</emphasis> Американская Психологическая ассоциация. (1981). Этические принципы работы психологов. (American Psychological Association (1981). Ethical principles of psychologist. <emphasis>American Psychologist</emphasis>, 36,633–638)].</p>
   </cite>
   <p>Для того чтобы следовать этим принципам, исследователи должны соблюдать ряд базовых правил, имеющих силу при проведении любых исследований с участием людей в качестве испытуемых:</p>
   <p>1. <emphasis>Информированное согласие.</emphasis> Исследователь обязан объяснить потенциальным испытуемым, в чем состоит эксперимент и какие процедуры будут использоваться, так чтобы индивидуум был способен принять решение, касающееся своего участия в эксперименте, учитывая всю имеющуюся информацию. Если индивидуум соглашается участвовать, его решение называется <emphasis>информированным согласием.</emphasis> Как вы убедитесь, прочтя эту книгу, бывают случаи, когда истинные цели эксперимента не могут быть обнародованы, поскольку это вызвало бы изменения в поведении испытуемых и сделало бы недействительными результаты эксперимента. В случаях, когда используется обман, испытуемым все же необходимо предоставить информацию, достаточную для информированного согласия, а утаивание отдельных деталей эксперимента должно быть оправдано важностью потенциально получаемых результатов.</p>
   <p>2. <emphasis>Свободное право выйти из эксперимента в любое время.</emphasis> Все люди, участвующие в качестве испытуемых во всех исследовательских проектах, должны знать о том, что они могут свободно отказаться от дальнейшего участия в эксперименте в любой момент. Данное правило может показаться излишним, поскольку очевидно, что любой испытуемый, переживающий слишком сильный дискомфорт при проведении экспериментальных процедур, может просто уйти. Однако ситуация не всегда настолько проста. В частности, студентам-выпускникам часто начисляются дополнительные баллы за изучаемые курсы в случае участия в психологических экспериментах. Студенты могут считать, что выход из эксперимента повлияет на оценку, которую они получат, а потому не чувствовать себя свободными выйти из него. В случаях, когда за участие в эксперименте полагается денежное вознаграждение и экспериментаторы создают у участников впечатление, что завершение эксперимента является условием его выплаты, это может рассматриваться как неэтичное побуждение участников отказаться от выхода из эксперимента, даже если бы они хотели сделать это. Во избежание подобных проблем испытуемым должны начисляться баллы или выплачиваться вознаграждение в самом начале прохождения процедур только за то, <emphasis>что они явились</emphasis> для участия в эксперименте.</p>
   <p>3. <emphasis>Разбор эксперимента и техника безопасности.</emphasis> Экспериментаторы несут ответственность за защиту испытуемых от любого физического и психологического ущерба, который могут повлечь за собой экспериментальные процедуры. Большинство психологических экспериментов проводится методами, не способными оказать какое-либо вредное воздействие как во время, так и после завершения эксперимента. Однако даже, казалось бы, совершенно безобидные процедуры иногда оказывают такие негативные воздействия, как фрустрация, неловкость или озабоченность. Наиболее распространенным методом предотвращения подобных эффектов является соблюдение этического правила, обязывающего проводить разбор эксперимента. После своего завершения любой эксперимент, в особенности предполагавший обман участников, должен подвергнуться разбору. Во время разбора испытуемым должны быть объяснены истинные цели и задачи эксперимента и предоставлена возможность задать любые вопросы, касающиеся своих ощущений, связанных с экспериментом. Если существует вероятность появления долговременных эффектов, являющихся следствием эксперимента, исследователи должны предоставить испытуемым номера телефонов для обсуждения этих эффектов в случае возникновения такой необходимости.</p>
   <p>4. <emphasis>Конфиденциальность.</emphasis> Все данные, полученные с участием испытуемых в ходе эксперимента, должны носить исключительно конфиденциальный характер, за исключением случаев, когда с испытуемыми была достигнута специальная договоренность. Это не означает, что результаты эксперимента не могут сообщаться или публиковаться, однако это должно быть сделано в форме, не позволяющей идентифицировать личные данные участников. Во многих случаях испытуемых даже не просят сообщать личную информацию, и все собранные данные объединяются для получения усредненных различий между экспериментальными группами.</p>
   <p>В исследованиях с участием детей требуется родительское согласие, а также соблюдение всех перечисленных выше этических требований.</p>
   <p>Когда вы будете читать о работах, включенных в эту книгу, у вас может сложиться впечатление, что в ходе некоторых из описанных исследований были нарушены те или иные из перечисленных этических принципов. Однако эти исследования были проведены задолго до того, как появились перечисленные выше формальные этические правила, и повторение подобных экспериментов сегодня невозможно. Отсутствие этических правил, однако, не оправдывает злоупотреблений, допускавшихся исследователями в прошлом. Судить о допущенных ими нарушениях сегодня каждый из нас должен в индивидуальном порядке, и нам надлежит, как это подобает психологам, извлечь уроки из прошлых ошибок.</p>
   <subtitle>Исследования, проводимые на животных</subtitle>
   <p>Одним из вопросов, вызывающих наиболее горячие споры, как в рамках, так и за пределами научного сообщества, является вопрос об этической стороне исследований, проводимых на животных. Число общественных группировок, выступающих в защиту животных, постоянно растет, а их члены становятся все более активными и воинственными.</p>
   <p>Сегодня участие животных в экспериментах порождает больше полемики, чем участие людей, вероятно потому, что животные, в отличие от людей, не могут защитить себя требованиями информированного согласия, права на выход из эксперимента или его разбора. Кроме того, наиболее радикальные активисты движения за права животных считают, что ценность жизни всех живых существ может быть проранжирована в соответствии с их способностью испытывать боль. Согласно данной концепции, по ценности своей жизни животные приравниваются к людям, а потому любое использование животных людьми рассматривается как нарушение этики. К этим неэтичным формам использования животных относится, в частности, употребление в пищу цыплят, ношение кожаной одежды и содержание домашних животных (которое, согласно представлениям борцов за права животных, является формой рабства).</p>
   <p>Итак, крайнюю точку зрения представляют многие люди, считающие, что исследования, проводимые на животных, антигуманны и неэтичны, а потому должны быть запрещены. Однако почти все ученые, включая большинство американских, считают, что ограниченное и гуманное использование животных в научных целях является необходимым и полезным. Многие, спасшие немало человеческих жизней лекарственные препараты и медицинские процедуры были разработаны благодаря использованию в экспериментах подопытных животных. Животные нередко использовались в психологических экспериментах при изучении таких явлений, как депрессия, перенаселенность или процессы научения.</p>
   <p>Основной причиной, по которой в этих случаях используются животные, является то, что проведение аналогичных исследований на людях было бы однозначно неэтичным. Допустим, например, что вы хотите изучить, как влияет на развитие мозга и интеллекта младенцев их воспитание в богатой возможностями среде, где им предоставлены множество форм активности и игрушек, в противовес обедненной среде с ограниченным выбором возможностей. Распределить по соответствующим экспериментальным группам человеческих младенцев было бы просто невозможно. Однако большинство людей согласятся с тем, что подобный эксперимент безо всякого нарушения этических требований можно провести на крысах и при этом получить результаты, имеющие потенциальную ценность и по отношению к людям (см. главу этой книги, посвященную аналогичному исследованию, проведенному Розенцвейгом и Беннеттом).</p>
   <p>Помимо правил, касающихся людей, Американская Психологическая Ассоциация сформулировала строгие правила, которыми следует руководствоваться при проведении исследований на животных с целью обеспечения гуманного обращения с ними. Эти правила требуют, чтобы подопытным животным были обеспечены соответствующие условия содержания, кормления, чистоты и санитарного ухода. Нанесение какой-либо не вызванной необходимостью боли запрещается. Раздел изданного АП А свода этических правил, озаглавленный «Уход за животными и их использование», гласит:</p>
   <cite>
    <p>«Психологи прикладывают все усилия к тому, чтобы минимизировать дискомфорт, болезни и болевые ощущения животных. Процедуры, подвергающие животных боли, стрессу или лишениям, используются только в тех случаях, когда проведение альтернативных процедур невозможно, а их цель оправдана их потенциальной научной, образовательной или практической ценностью». <emphasis>[Из документа:</emphasis> Американская Психологическая Ассоциация. (1981). Этические принципы работы психологов. (American Psychological Association (1981). Ethical principles of psychologist. <emphasis>American Psychologist</emphasis>, 36, 633–638)].</p>
   </cite>
   <p>В нашей книге обсуждается несколько исследований, проведенных на животных. Помимо этических соображений, касающихся данных исследований, существуют также трудности, связанные с распространением полученных на животных результатов на людей. Эти вопросы рассматриваются в каждой главе, описывающей исследования, проводимые с участием животных. Каждый индивидуум, будь то исследователь или студент психологического вуза, должен принять самостоятельное решение, касающееся исследований, проводимых на животных, в Целом, а также об оправданности использования животных в каждом отдельном случае. Если вы допускаете, что использование животных приемлемо при определенных обстоятельствах, то для каждого исследования, включающего эксперименты над животными, описанного в этой книге, вы должны решить, обоснованы ли используемые методы ценностью результатов исследования.</p>
   <p>Последний вопрос, который мы рассмотрим в этой связи, касается одного из нововведений в области исследований, проводимых на животных, явившегося реакцией на озабоченность общественности по поводу потенциальных нарушений этики обращения с животными. В городе Кембридже, штат Массачусетс, являющемся одним из крупнейших в мире исследовательских центров и включающем такие научно-исследовательские учреждения, как Гарвардский Университет и Массачусетский Технологический Институт (MIT), была учреждена должность Комиссионера по Лабораторным Животным в рамках Отдела Здравоохранения и Госпиталей (Comissioner of Laboratory Animals, Department of Health and Hospitals). Это первая в истории правительственная должность такого рода, которую в настоящее время занимает ветеринар — доктор Джулия Медлей (Dr. Julie Medley). В Кембридже находятся 22 исследовательские лаборатории, располагающие приблизительно 60-ю тысячами животных. В задачи комиссионера входит обеспечение гуманного и целевого обращения со всеми подопытными животными, включающее все аспекты проведения исследований, начиная от обеспечения жилья для животных и заканчивая методами осуществления процедур, входящих в программы исследований. Если лаборатория признана нарушающей строгие законы Кембриджа, касающиеся гуманного обращения с животными, комиссионер уполномочен взыскать штраф в размере до трехсот долларов в день (см. журнал <emphasis>People</emphasis>, от 27 мая, 1991, с. 71).</p>
   <p>Исследования, с которыми вы познакомитесь в этой книге, в тех или иных областях и в той или иной степени принесли пользу всему человечеству. История психологических исследований является относительно короткой, однако она богата событиями и эмоциями, связанными с постижением природы человека.</p>
   <subtitle><emphasis>Благодарности</emphasis></subtitle>
   <p>Я хотел бы выразить свою искреннюю признательность Чарлис Джонс Оуэн, главному редактору Отдела гуманитарных наук издательства <emphasis>Prentice Hall</emphasis>, за ее преданность и поддержку проекта с первых дней его реализации три года назад. Я также очень благодарен Джейм Хеффлер, редактору новых поступлений по психологии издательства <emphasis>Prentice Hall</emphasis>, за ее неоценимую помощь и поддержку в работе над четвертым изданием. Хочу передать свою благодарность также Биллу Вебберу, бывшему исполнительному редактору <emphasis>Prentice Hall</emphasis>, за наше приятное и продуктивное сотрудничество в течение многих лет. Еще раз выражаю свою благодарность Нэнси Маркус Лэнд и Пэм Блэкмон из <emphasis>Publications Development Company</emphasis> (штат Техас), за их оригинальный, точный и талантливый дизайн, обработку и редактуру рукописи четвертого издания.</p>
   <p>Выражаю личную признательность Брюсу Кенселаару за приложение своих незаурядных талантов к дизайну обложки данного и предыдущего изданий. Я искренне благодарен моим коллегам-психологам, посвятившим свое время, интерес и усилия написанию своих комментариев, предложений и мудрых замечаний в адрес предыдущих изданий этой книги. Я стремился использовать любую возможность, чтобы включить их ценные идеи в свою рукопись.</p>
   <p>Также выражаю благодарность следующим редакторам, чей взыскательный вклад помог мне внести ценные изменения и дополнения в четвертое издание книги. Это Джошуа Р. Купер, Университет (штата) Вермонт; Фил Д. Уонн, Западный Колледж штата Миссури; Маргарет Р. Мангер, Дэвидсон Колледж; и Робин Л. Бауэрс, Колледж Чарльстон.</p>
   <p>И наконец, я благодарен моим студентам, друзьям и коллегам из Нью Инглэнд Колледж в Нью Хемпшире; из Колледжа Мендосино штата Калифорния; а также из многих других колледжей и университетов.</p>
   <p>Всем, принявшим зримое и незримое участие (они знают, о ком я говорю) в истории работы над этой книгой — истории, насчитывающей уже 12 лет, — я выражаю свои наилучшие пожелания и сердечную благодарность.</p>
   <p><emphasis>Роджер Р. Хокк</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 1. БИОЛОГИЯ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Почти все труды по общей психологии начинаются с глав, посвященных биологии человеческого поведения. И это не просто дань традиции, а, скорее, следствие того, что в основе любого поведения лежат биологические процессы. Все разделы психологии базируются на биологическом фундаменте. Направление психологических исследований, называемое физиологической или биологической психологией, акцентирует внимание на взаимодействии мозга и нервной системы, процессов получения стимулов и информации из окружающей среды через органы чувств и путей, которыми мозг организует эту информацию и формирует наше восприятие окружающего мира.</p>
    <p>Для представления этого основополагающего компонента психологических изысканий выбраны наиболее известные и часто цитируемые работы, затрагивающие большой спектр исследований. В первой работе обсуждается широко известная программа изучения специализации правого и левого полушарий мозга, которая сформировала многие современные представления о функционировании мозга. Далее следует работа, которая поразила научное сообщество, продемонстрировав, как обогащенное стимулами детство может способствовать более высокому развитию мозга. Третье исследование впервые включено в настоящее, четвертое, издание книги и отражает фундаментальный переворот в представлениях психологов об основах человеческого поведения, формирования личности и социальных отношений, а именно новый взгляд на значение генов. Четвертая статья рассказывает об изобретении знаменитого «визуального обрыва» — метода изучения способности детей оценивать глубину. Все эти исследования, в особенности последние два, обращены к проблеме, связывающей все разделы психологии и вызывающей непрекращающиеся дебаты, то есть к проблеме соотношения природных задатков и воспитания.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОДИН МОЗГ ИЛИ ДВА?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Gazzaniga, М. S. (1967). The split brain in man. <emphasis>Scientific American,</emphasis> 217, 24–29.</strong></p>
    <p>Вам, вероятно, известно, что две половины мозга не одинаковы и выполняют разные функции. Например, левая половина мозга отвечает за движения правой половины вашего тела, и наоборот. Однако, как оказалось, специализация полушарий мозга идет гораздо дальше.</p>
    <p>Общеизвестно, что у большинства из нас левое полушарие мозга контролирует способность использовать язык, в то время как правое в большей степени отвечает за пространственные связи, подобные тем, которые осуществляются при выполнении художественных видов деятельности. Известно, что пациенты с поврежденным левым полушарием обычно теряют способность говорить (часто эта способность возвращается после специальной тренировки). Многие считают, что каждое полушарие является полностью самостоятельной мыслительной системой с собственными индивидуальными способностями к обучению, запоминанию, восприятию мира и даже к эмоциональным переживаниям. Концепция, лежащая в основе этих представлений, является результатом многолетних скрупулезных исследований эффектов того, что мозг разделен на два полушария.</p>
    <p>Первые исследования в этой области начали проводиться Роджером Сперри (Roger W. Sperry, 1913–1994) примерно за 15 лет до опубликования статьи, рассматриваемой в этой главе. В своих ранних работах на животных Сперри сделал много замечательных открытий. Например, представьте себе кошку, у которой в результате операции была разрушена связь между двумя полушариями мозга и изменен ход оптических нервов так, что левый глаз передавал информацию только левому полушарию, а правый глаз — только правому. После операции кошка вела себя нормально и не проявляла видимых признаков каких-либо нарушений. Затем правый глаз кошки был закрыт, и она училась новому поведению, а именно — проходить через короткий лабиринт, чтобы найти пищу. Когда кошка полностью осваивала маневрирование в лабиринте, повязку переносили на левый глаз. Теперь, если кошку помещали в лабиринт, ее левое полушарие не могло «дать знать», куда поворачивать, и животному приходилось осваивать лабиринт с самого начала.</p>
    <p>Сперри продолжал свои исследования в течение следующих 30 лет и в 1981 году получил Нобелевскую премию за работу по изучению специализации полушарий мозга. Когда в 60-е годы Сперри обратился к работе с человеческим мозгом, к нему присоединился Майкл Гэззенига (Michael Gazzaniga). Несмотря на то что Сперри считается основоположником этого направления исследования мозга, мы выбрали статью Гэззениги, так как она содержит ясное и краткое обобщение результатов совместной работы двух ученых по изучению человеческого мозга и постоянно цитируется в работах по общей психологии. Выбирая эту статью, мы никоим образом не стремились игнорировать или недооценивать ведущую роль и огромный вклад Сперри в этой области. Успехом своих ранних исследований и своим лидирующим положением в области изучения специализации полушарий мозга Гэззенига в большой степени обязан Роджеру Сперри (см.: Sperry, 1968; Puente, 1995).</p>
    <p>Для того чтобы разобраться в исследованиях полушарий мозга, необходимы некоторые знания физиологии человека. Два полушария нашего мозга находятся в непрерывном взаимодействии через так называемое «мозолистое тело» (corpus callosum) — структуру, состоящую из 200 миллионов нервных волокон. Если мозолистое тело разрезать, эта главная линия связи нарушается и две половины мозга начинают работать независимо. Таким образом, для того чтобы изучить каждое полушарие в отдельности, необходимо хирургическим путем перерезать мозолистое тело.</p>
    <p>Но могут ли ученые разделить надвое мозг человека? Это похоже на психологию в стиле доктора Франкенштейна! Очевидно, научная этика никогда не позволит сделать это только для того, чтобы изучить специализацию полушарий человеческого мозга. Однако в конце 50-х годов медицина предоставила психологам уникальную возможность. У некоторых людей, страдающих редкой и сложной формой эпилепсии, припадки можно было остановить только хирургическим разделением мозолистого тела на две части. Такая операция была (и до сих пор является) чрезвычайно эффективной, как последнее средство для пациентов, которым нельзя помочь иначе. В 1966 году, когда писалась эта статья, было сделано 10 подобных операций, и четверо из пациентов согласились подвергнуться изучению и тестированию, которые проводились Сперри и Гэззенигой для определения влияния операции на восприятие и интеллектуальные возможности пациентов.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Исследователи хотели выяснить, насколько самостоятельно могут функционировать полушария мозга человека и имеет ли каждое из них какие-либо уникальные возможности. Если нарушить обмен информацией между двумя полушариями, будет ли нарушена координация между левой и правой половинами тела? Если речь контролируется левой половиной мозга, как операция повлияет на способность говорить и понимать слова? Будут ли мыслительные процессы происходить самостоятельно в каждом из полушарий? Если мозг действительно состоит из двух самостоятельных частей, сможет ли человек нормально функционировать, если две эти части перестанут сообщаться друг с другом? Если мы получаем информацию об окружающем мире от парных органов чувств, то как повлияет разделение полушарий мозга на наши зрение, слух и осязание? Сперри и Гэззенига попытались ответить на эти и многие другие вопросы при исследовании пациентов с расщепленным мозгом.</p>
    <subtitle><emphasis>Методы</emphasis></subtitle>
    <p>Для изучения широкого спектра умственных (познавательных) возможностей пациентов использовались 3 типа тестов. Один из них был создан для изучения зрительных способностей. Была разработана техника, позволяющая передавать изображение объекта, слова или части слова в визуальную область (называемую зрительным полем) только правого или левого полушария. Нужно заметить, что в норме оба наших глаза посылают информацию к обоим полушариям мозга. Однако при определенном положении объекта и фиксировании глаз на определенной точке зрительные образы могут быть переданы только к правому или левому зрительному полю мозга.</p>
    <p>Другой тест был разработан для проверки эффекта тактильной стимуляции. В этом случае объект, букву или слово можно было опознать на ощупь, но не увидеть. Устройство для тестирования состояло из экрана и пространства под ним, где мог помещаться объект для ощупывания. Визуальное и тактильное устройства можно было использовать одновременно. Например, спроецировать изображение ручки на одну половину мозга и предложить испытуемому одной рукой найти на ощупь тот же самый объект среди других объектов за экраном (рис. 1).</p>
    <p>И наконец, проверка возможностей слуха потребовала больше изобретательности. Когда звук воспринимается через оба уха, сигналы поступают в оба полушария мозга. Поэтому невозможно провести ввод звукового сигнала только в одно полушарие мозга даже у пациентов с расщепленным мозгом. Однако можно сделать так, чтобы ответ на звуковой сигнал исходил только от одного полушария. И вот как это было сделано. Представьте себе, что несколько простых объектов (ложка, ручка, шарик) помещают в тряпочный мешочек, после чего вас просят найти определенный объект на ощупь. Вероятно, это не вызовет никаких трудностей. Если вы ищете объект левой рукой, то это контролируется правым полушарием, и наоборот. Как вы думаете, может ли одно полушарие справиться с этой задачей? Оказывается, разные полушария в разной степени способны к выполнению этой задачи. А что если вас попросят не найти определенный объект, а просто поместить руку в мешочек и определить объекты на ощупь? И снова для вас это будет нетрудно, но вызовет большие затруднения у пациента с расщепленным мозгом.</p>
    <p>Гэззенига совместил все эти техники тестирования и ему удалось выявить несколько удивительных особенностей работы мозга.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Прежде всего следует заметить, что после хирургического расщепления мозга у пациентов не отмечалось значительных изменении уровня интеллекта, характера, эмоциональных реакций и т. д. Они были счастливы и испытывали облегчение, так как были избавлены от изнурительных припадков. Сообщалось, что один из пациентов, еще не полностью очнувшийся от наркоза, говорил, что у него голова «раскалывается» от боли. При тестировании многие из пациентов продемонстрировали необычные психические возможности.</p>
    <p><strong>Визуальные возможности</strong></p>
    <p>В одном из первых тестов была использована панель с горизонтальным рядом лампочек. Когда пациент садился перед панелью и фиксировал взгляд на определенной точке в центре панели, лампочки слева и справа начинали мигать. Однако когда пациентов просили рассказать о том, что они видели, они говорили, что лампочки мигали только с правой стороны. Если же лампочки мигали только с левой стороны зрительного поля, пациенты утверждали, что не видели мигания вообще. Отсюда следует логический вывод, что правое полушарие мозга «слепое». Затем произошла удивительная вещь. Лампочки мигали снова, но на этот раз пациентов просили показать на лампочки, которые мигали. Хотя они говорили, что видели мигающие огоньки только справа, но показывали они на оба стимульных поля. С помощью этого метода было выявлено, что обе половины мозга видели — мигающие огоньки и обладали одинаковой способностью к визуальному восприятию. Самое важное здесь то, что пациенты не могли <emphasis>сказать</emphasis>, что они видели все огоньки, и не потому, что они их не видели, а потому что центр речи расположен в левом полушарии мозга. Другими словами, для того чтобы вы могли сказать, что вы что-то видели, объект должен быть видимым для левого полушария вашего мозга.</p>
    <image l:href="#i_001.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Типичное устройство для визуального тестирования пациентов с расщепленным мозгом (по: Carold Wald, 1987, <emphasis>Discover Magazine).</emphasis></p>
    <p><strong>Возможности осязания</strong></p>
    <p>Вы сами можете попробовать провести этот тест. Заведите руки за спину. Затем попросите кого-нибудь вложить вам знакомый предмет (лож-ку, ручку, книгу, часы) в правую либо в левую руку и убедитесь, что вы можете идентифицировать его. Задача не покажется вам очень сложной, не так ли? Сперри и Гэззенига предложили эту пробу пациентам с расщепленным мозгом. Когда предмет помещали в правую руку пациента, так что он не мог видеть или слышать его, информация об объекте поступала в левое полушарие, и пациент мог назвать объект, описать его и рассказать о его назначении. Когда те же самые объекты помещали в левую руку (связанную с правым полушарием), пациенты не могли назвать и описать их. Но знали ли пациенты, что представляли собой объекты? Чтобы выяснить это, пациентов просили соотнести объект в левой руке (не видя его) с одной из представленных им групп объектов. Они могли это сделать так же легко, как и мы с вами. Это вновь подтверждает расположение центра речи в левом полушарии мозга. Имейте в виду, что вы способны назвать невидимый объект в вашей левой руке только потому, что информация из правого полушария вашего мозга поступает через мозолистое тело в левое полушарие, где ваш центр речи говорит: «Это ложка!».</p>
    <p><strong>Визуальные и осязательные тесты</strong></p>
    <p>Комбинация этих двух типов тестов подтвердила полученные данные и дала новые интересные результаты. Если информация об объекте поступала только в правое полушарие мозга, пациенты не могли назвать и описать вещь. Фактически пациенты или не давали никакого словесного ответа, или отрицали, что объект был им представлен. Но если им разрешали поискать левой рукой предмет за экраном, они всегда находили среди других объектов тот, который был им представлен визуально.</p>
    <p>Оказалось, что правое полушарие способно думать о предметах и анализировать их. Гэззенига сообщал, что когда изображение объекта, например сигареты, передавалось на правое полушарие, из десяти предметов за экраном пациент находил вещь, имеющую самое прямое отношение к продемонстрированному объекту, а именно — пепельницу И далее:</p>
    <cite>
     <p>«Удивительно, что даже после правильного ответа, когда пациенты держали в левой руке пепельницу, они были не в состоянии назвать и описать продемонстрированный объект, то есть сигарету. Очевидно, левое полушарие было полностью независимо от правого в восприятии и знаниях» (с. 26).</p>
    </cite>
    <p>Для изучения речевых возможностей правого полушария были проведены дополнительные тесты. Один из самых известных и остроумных тестов с использованием устройства для визуального тестирования был проведен, когда слово HEART было спроецировано пациентам так, что НЕ направлялось на правое визуальное поле, a ART — на левое. Теперь, уже зная различия в функциях полушарий, можете ли вы предположить, что рассказали пациенты об увиденном? Если вы думаете, что их ответом было ART, то вы правы. Но самое интересное, что когда им показали две карточки со словами НЕ и ART и попросили показать левой рукой на увиденное ими слово, они все показали на НЕ. Этот опыт продемонстрировал, что правое полушарие способно понимать язык, но оно делает это не так, как левое, то есть невербальным путем.</p>
    <p>Проведенные с пациентами тесты на слуховое восприятие дали те же результаты. Когда пациентов просили не глядя достать левой рукой из мешочка определенный объект (часы, мячик, расческу, монету), они это делали с легкостью. Это говорит о том, что правое полушарие воспринимает язык. Можно было даже не называть предмет, а упомянуть о каком-то аспекте, связанном с ним. Например, если просили найти среди пластмассовых фруктов в мешочке «фрукт, который обезьяны любят больше всего», пациенты вытаскивали банан. Или же говорили, что «эти фрукты продает фирма Санкист», и пациенты вытаскивали апельсин. Однако когда те же самые фрукты вкладывали в левую руку пациентам так, что они не могли видеть их, пациенты не были в состоянии назвать объект. Другими словами, если требовался вербальный ответ, правое полушарие не отвечало.</p>
    <p>И последний опыт с набором пластиковых букв на столе за экраном также показал удивительные различия между двумя полушариями. Когда пациентов просили составить различные слова, ощупывая буквы левой рукой, они легко справлялись с заданием. Даже если три или четыре буквы из составляющих слово находились за экраном, пациенты могли верно выбрать их левой рукой и добавить в слово. Однако сразу после завершения работы пациенты не могли назвать только что составленное слово. Ясно, что левое полушарие превосходит правое в области речи (у некоторых левшей — наоборот). Но в каких же способностях правое полушарие доминирует над левым?</p>
    <p>В этой ранней работе Сперри и Гэззенига обнаружили, что визуальные задания, затрагивающие пространственные отношения и формы, выполнялись более искусно левой рукой (хотя все пациенты были правшами). Как видно на рис. 2, копирование трехмерных изображений (карандашом, расположенным за экраном) было более успешным, если выполнялось левой рукой.</p>
    <p>И наконец, исследователи хотели изучить эмоциональные реакции пациентов с расщепленным мозгом. Проводя визуальные эксперименты, Сперри и Гэззенига неожиданно продемонстрировали изображение обнаженной женщины и ввели его как в левое, так и в правое полушарие. Вот один из случаев. Сначала изображение было подано на левое полушарие пациентки:</p>
    <cite>
     <p>«Она засмеялась и словесно идентифицировала изображение как обнаженную фигуру. Когда позже изображение было подано на правое полушарие, она сказала… что ничего не видит, и тут же расплылась в улыбке и начала хихикать. Когда ее спросили, почему она смеется, она ответила: «Я не знаю… ничего… ох, эта смешная картина». Правое полушарие не могло произвести словесное описание продемонстрированного объекта, но изображение вызвало такую же эмоциональную реакцию, как и при работе с левым полушарием» (с. 29).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Обобщая результаты исследований, описанных в данной статье, можно сделать вывод, что в черепной коробке человека существуют два мозга, каждый из которых имеет свои возможности. Гэззенига отмечает, что потенциал обработки информации, возможно, увеличивается в два раза при разделении двух половин мозга.</p>
    <p>Действительно, существуют некоторые данные о том, что пациенты с расщепленным мозгом могут выполнить два задания на сообразительность так же быстро, как обычный человек выполняет одно.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных данных</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты изложенных и последующих исследований Сперри и Гэззениги чрезвычайно важны и перспективны. Теперь мы знаем, что две половины нашего мозга специализированы и имеют различные возможности и функции. Левое полушарие контролирует процесс говорения, письмо, выполнение математических операций, чтение и является ведущим в области речи в целом. Правое полушарие доминирует в области распознавания лиц, решении задач пространственной ориентации, символического мышления, художественно-артистической деятельности.</p>
    <image l:href="#i_002.png"/>
    <p><strong>Рис. 2.</strong> Рисунки пациентов с расщепленным мозгом (по: «The Split Brain in Man», by Michael S. Gazzaniga).</p>
    <p>Понимание специализации полушарий мозга помогает в лечении пациентов с травмами головного мозга. Зная локализацию повреждения, мы можем предсказать его последствия для пациента. Эти знания необходимы для выработки правильной стратегии переобучения и реабилитации пациентов и помогают им поправиться как можно быстрее.</p>
    <p>После многолетних исследований в этой области Сперри и Гэззенига пришли к выводу, что каждое полушарие мозга — это отдельный разум. В более поздних исследованиях пациентов с расщепленным мозгом решались гораздо более сложные проблемы, чем те, что мы обсуждали выше. Пациенту задавали вопрос: «Какую профессию вы выберете?». Пациент в словесной форме (левое полушарие) отвечал, что он хочет быть чертежником, но его левая рука (правое полушарие) составляла из блочных букв слово <emphasis>автогонщик</emphasis> (Gazzaniga &amp; LeDoux, 1978). Фактически Гэззенига сделал еще один шаг в развитии своей теории. В настоящее время он утверждает, что даже у людей с нормальным неповрежденным мозгом взаимосвязь между двумя полушариями может быть неполной (Gazzaniga, 1985). Например, если несколько бит информации, формирующие некую эмоцию, хранятся не в языковом формате, левое полушарие может не иметь к ним доступа. В результате этого вы можете чувствовать себя несчастным и будете не в состоянии объяснить, почему. В поисках выхода из такого состояния дискомфорта левое полушарие постарается словесно сформулировать причину уныния и грусти (в конце концов, язык — это его главная работа). Однако поскольку левое полушарие не имеет необходимых исходных данных, его объяснение будет неверным!</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты исследований расщепленного мозга, проводившиеся Сперри и Гэззенигой в течение многих лет, редко ставились под сомнение. Критика, главным образом, была направлена не на сами исследования, а на то, как идея специализации левого и правого полушарий интерпретировалась в средствах массовой информации и популярной культуре.</p>
    <p>Сегодня существует распространенный миф о том, что у одних людей преобладает правое полушарие, а у других — левое или что нужно развивать одну половину мозга, чтобы улучшить определенные навыки. Джерри Леви (Jerre Levy), психобиолог из университета Чикаго, является лидером среди ученых, стремящихся опровергнуть представления о том, что мы имеем два независимо функционирующих мозга. Она утверждает: именно потому, что разные полушария выполняют разные функции, они должны интегрировать свои возможности, а не действовать самостоятельно, как полагают многие. Благодаря такой интеграции наш мозг обладает большими возможностями, чем каждое полушарие в отдельности.</p>
    <p>Например, когда вы читаете рассказ, ваше правое полушарие специализируется на его эмоциональном содержании (юморе, пафосе), зрительном представлении картин, следит за развитием сюжета в целом и оценивает художественный стиль (например, использование метафор). Одновременно с этим ваше левое полушарие понимает напечатанные слова, выводя значения слов и предложений через их сложные взаимосвязи и наделяя их фонетическим звучанием, так что они воспринимаются как язык. Вы способны читать, понимать и оценивать рассказ только потому, что ваш мозг работает как единая интегрированная система (Levy, 1985).</p>
    <p>Фактически Леви утверждает, что нет ни одного вида человеческой деятельности, которая была бы связана только с одним полушарием мозга. «Популярные мифы — это интерпретации и желания, а не наблюдения ученых. У нормальных людей есть не половина мозга и не два мозга, а один великолепно дифференцированный мозг, и каждое полушарие вносит свой особый вклад в его работу» (Levy, 1985, с. 44).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Процитированные высказывания Леви отражают влияние исследований расщепленного мозга, проведенные Сперри и Гэззенигой. В современной медицинской и психологической литературе представлено множество статей на различные темы, где авторы ссылаются на ранние работы и методологию Роджера Сперри и на более новые данные Гэззениги и его сотрудников. Например, исследование 1998 года, проведенное во Франции (Hommet &amp; Billard, 1998), ставит под сомнение саму основу опытов Сперри и Гэззаениги, а именно утверждение, что рассечение мозолистого тела действительно разделяет полушария мозга. Французские исследователи обнаружили, что у детей, родившихся без мозолистого тела (редкий порок развития мозга), информация передается от одного полушария к другому. Они пришли к выводу, что у таких детей должны существовать другие связи между полушариями. До сих пор не ясно, существуют ли такие подкорковые связи у пациентов с расщепленным мозгом.</p>
    <p>Позднее в этом же году была опубликована работа группы нейропсихологов, включающей Гэззенигу, из престижных исследовательских институтов США (Университеты Техаса, Стенфорда, Йеля и Дартмута), которая показала, что пациенты с расщепленным мозгом вообще воспринимают мир не так, как мы (Parsons, Gabrieli, Phelps &amp; Gazzaniga, 1998). Исследователи обнаружили, что когда пациентов с расщепленным мозгом просили определить, кем — левшой или правшой — выполнен рисунок, представленный левому полушарию, они могли правильно сделать это, только если художник был правшой, и наоборот.</p>
    <p>Обычные люди давали правильные ответы независимо от того, какому полушарию был представлен рисунок. Это говорит о том, что сообщение между полушариями мозга необходимо для того, чтобы в нашем воображении мы могли представить себе движения других людей, то есть «поставить себя на место другого», чтобы правильно оценить его действия.</p>
    <p>И наконец, некоторые исследователи изучали возможность объяснения с помощью независимого функционирования полушарий некоторых психических состояний, так называемых диссоциативных расстройств, при которых у больного происходят нарушения аутоидентичности и сознания, такие как раздвоение личности или состояния фуги<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a> (fugue) (Shiffer, 1996).</p>
    <p>В основе такого предположения лежит идея о том, что у некоторых людей с неповрежденным, «нерасщепленным» мозгом правое полушарие может функционировать более независимо от левого, чем обычно, и может на некоторое время взять на себя контроль над сознанием человека. Это служит вполне убедительным объяснением диссоциативных расстройств, в особенности если левое полушарие не помнит этих эпизодов, и поэтому больной не может рассказать о них и, скорее всего, будет отрицать их существование. Может быть, диссоциативное расстройство личности — это <emphasis>проявление</emphasis> скрытых личностей, содержащихся в нашем правом полушарии? Тут есть о чем подумать… <emphasis>двумя</emphasis> полушариями.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Baynes, К., Тгашо, М., &amp; Gazzaniga, М. (1992). Reading with a limited lexicon in the right hemisphere of a callosotomy patient. <emphasis>Neuropsychologia, 30,</emphasis>187–200. Gazzaniga, M. S. (1985). <emphasis>The social brain</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
    <p>Gazzaniga, M S., &amp; Ledoux.J. E. (1978). <emphasis>The integrated mind</emphasis>. New York: Plenum Press.</p>
    <p>Hommet, C., &amp; Billard, C. (1998). Corpus callosum syndrome in children. <emphasis>Neuro-chirurgie, 44(1),</emphasis> 110–112.</p>
    <p>Levy, J. (1985, May). Right brain, left brain: Fact and fiction. <emphasis>Psychology Today</emphasis>, 42–44. Morris, E. (1992). Classroom demonstration of behavioral effects of the split-brain operation. <emphasis>Teaching of Psychology, 18,</emphasis>226–228.</p>
    <p>Parsons, L., Gabrieli, J., Phelps, E., &amp; Gazzaniga, M. (1998). Cerebrally lateralized mental representations of hand shape and movement. <emphasis>Neuroscience, 18(16),</emphasis> 6539–6548.</p>
    <p>Puente, A. E. (1995). Roger Wolcott Sperry (1913–1994). <emphasis>American Psychologist, — </emphasis>50 (11), 940–941.</p>
    <p>Schiffer, E (1996). Cognitive ability of the right-hemisphere: Possible contributions to psychological function. <emphasis>Harvard Review of Psychiatry, 4(3),</emphasis> 126–138.</p>
    <p>Sperry, R. W. (1968). Hemisphere disconnection and unity in conscious awareness. <emphasis>American Psychologist, 23,</emphasis>723–733.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>БОЛЬШЕ ОПЫТА — БОЛЬШЕ МОЗГ?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Rosenzweig М. R., Bennett Е. L. &amp; Diamond М. С. (1972). Brain changes in response to experience. <emphasis>Scientific American,</emphasis> 226,22–29.</strong></p>
    <p>Если вы войдете в детскую комнату типичной американской семьи среднего класса, вы, скорее всего, увидите колыбель, полную мягких игрушечных зверей, над которой на доступном для ребенка расстоянии развешаны разноцветные погремушки. Некоторые из этих игрушек могут светиться, двигаться, проигрывать мелодию или делать все это одновременно. Как вы думаете, для чего ребенку дают возможность так много видеть и делать? Кроме того, что дети явно получают удовольствие и положительно реагируют на все эти вещи, родители верят, сознательно или нет, что лети нуждаются в стимулирующем окружении для оптимального интеллектуального развития и правильного развития мозга.</p>
    <p>В течение многих веков вопрос о том, вызывает ли интеллектуальная деятельность физические изменения мозга, дискутировался и исследовался философами и учеными. В 1785 году итальянский анатом Мала-карне (Malacarne) изучал пары собак из одного помета и пары птиц из одной кладки яиц. Из каждой пары он интенсивно тренировал только одно животное, в то время как другое получало такой же хороший уход, но не тренировалось. Позднее, после вскрытия черепа животных он обнаружил, что у тренированных животных мозг имеет более сложную структуру с большим количеством складок и извилин. Однако исследования в этом направлении по какой-то причине не были продолжены. В конце XIX века были сделаны попытки связать длину окружности головы человека с его образованностью. В некоторых ранних работах утверждалось, что такая связь существует, однако последующие исследования показали, что величина окружности головы не является достоверным показателем степени развития мозга.</p>
    <p>В 60-х годах XX века появились новые технологии, которые дали ученым возможность измерить изменения мозга с большей точностью, используя технику с высокой степенью оптического увеличения и определение уровня активности ферментов и нейромедиаторов. Марк Розен-цвейг (Mark Rosenzweig) и его коллеги, Эдвард Беннетт (Edward Bennett) и Мариан Даймонд (Marian Diamond), в Университете Калифорнии в Беркли использовали все эти технологии в претенциозной серии из 16 экспериментов, проводившихся в течение 10 лет с целью выяснения влияния активной умственной деятельности на мозг. Результаты их работы изложены в статье, которая обсуждается в этой главе. По очевидным причинам эксперименты проводились не на людях, а, как во многих классических работах по экспериментальной психологии, на крысах.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Поскольку в конечном итоге психологов интересуют люди, а не крысы, использование животных в этих опытах должно быть как-то оправданно. В теоретическом обосновании этой работы дается объяснение, почему объектом изучения были выбраны крысы. Авторы объяснили, что по нескольким причинам более удобно использовать в опытах грызунов, а не высших млекопитающих, таких как хищники или приматы. Та часть мозга, которая является объектом исследования, у грызунов гладкая, а не складчатая, как у высших животных. Поэтому ее легче изучить и измерить. Кроме того, крысы — небольшие по размерам и недорогие животные, что немаловажно для условий лабораторий (обычно испытывающих недостаток финансирования и места). Крысы приносят многочисленное потомство, и это позволяет брать животных из одного помета для экспериментов в разных условиях. И наконец, у крыс, рожденных от находящихся в родстве особей (inbread), возникают разнообразные генетические деформации, что позволяет ученым при желании включать генетические эффекты в их исследования.</p>
    <p>Работы Розенцвейга основаны на предположении, что животные, выращенные в активно стимулирующем окружении, по развитию и биохимическим особенностям мозга будут отличаться от животных, выращенных в обычных лабораторных условиях. В каждом из экспериментов, о которых говорится в этой статье, участвовали 12 групп, состоящих из трех самцов одного помета.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Из каждого помета крысы выбирались три самца. Каждый самец выращивался в одном из трех разработанных режимов содержания. Один оставался в лабораторной клетке с другими крысами колонии. Другой помещался в клетку с «обогащенными», по терминологии Розенцвейга, условиями; третий — в клетку с «обедненными» условиями. Помните, что во всех 16 опытах в каждом из трех режимов содержалось по 12 крыс.</p>
    <p>Три режима содержания крыс (рис. 3) описаны следующим образом:</p>
    <image l:href="#i_003.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 3.</strong> Три режима содержания крыс в клетках</p>
    <p>1. Стандартная лабораторная клетка с несколькими крысами на достаточном пространстве и со всегда доступными пищей и водой.</p>
    <p>2. Клетка с обедненными условиями была несколько меньше, находилась в отдельной комнате, и крыса содержалась там одна при достаточном количестве пищи и воды.</p>
    <p>3. Клетка с обогащенными условиями представляла собой крысиный Диснейленд (не в обиду Микки Маусу!). От шести до восьми крыс жили в «большой клетке, снабженной разнообразными объектами, с которыми они могли играть. Каждый день в клетку помещался новый набор игрушек, которых всего было 25» (с. 22).</p>
    <p>Крысы жили в этих трех режимах в течение разных периодов времени, от 4 до 10 недель. После этого подопытные животные гуманным образом умерщвлялись, и производилось вскрытие для выявления различий в развитии головного мозга. Для того чтобы избежать предвзятости, процедура изучения была стандартизирована и исходные данные закодированы, так что человек, производящий вскрытие, не знал, в каких условиях выращивалось животное. Прежде всего исследователей интересовали различия мозга животных из обогащенных и обедненных условий содержания.</p>
    <p>Мозг крыс разделялся на секции, которые измерялись, взвешивались и анализировались по показателям скорости роста клеток и уровня активности нейромедиаторов. В последнем случае особый интерес вызывал фермент <emphasis>ацетилхолинестераза</emphasis>. Это вещество играет очень важную роль в работе мозга, поскольку оно обеспечивает быструю и эффективную передачу нервных импульсов между клетками мозга.</p>
    <p>Нашли ли Розенцвейг и его сотрудники различия между мозгом крыс, выращенных в обогащенных и обедненных условиях? Вот их результаты.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты говорят о том, что мозг крыс, выращенных в обогащенных условиях, отличается от мозга крыс, выращенных в обедненных условиях, во многих отношениях. Кора головного мозга крыс из обогащенных условий значительно тяжелее и толще. Кора головного мозга — это та часть мозга, которая отвечает на воздействия окружающей среды и контролирует движение, память, обучение и чувственное восприятие (зрение, слух, осязание и обоняние). Кроме того, уровень активности упомянутого выше фермента нервной системы, ацетилхолинестеразы, оказался выше у крыс с обогащенным жизненным опытом.</p>
    <p>У двух групп животных не было выявлено значительной разницы в числе клеток мозга (нейронов), но в обогащенных условиях у крыс развивались нейроны большего размера. С этим связаны и данные о том, что соотношение РНК и ДНК — веществ, играющих важнейшую роль в росте клеток мозга, было выше у крыс с обогащенным опытом. Это говорит о том, что у этих животных уровень химической активности мозга был выше.</p>
    <p>Розенцвейг и его коллеги с уверенностью утверждают, что «хотя различия в мозге, вызванные условиями окружающей среды, невелики, но они подлинны. При повторных экспериментах вновь и вновь выявлялись те же закономерности и различия… Оказалось, что наиболее стойким показателем воздействия жизненного опыта на мозг было соотношение веса коры мозга к остальной его части: подкорке. Оказывается, кора головного мозга очень быстро увеличивается в весе в ответ на внешнюю стимуляцию, в то время как остальная часть мозга изменяется мало» (с. 25).</p>
    <p>Это измерение отношения веса коры и остальной части мозга было наиболее точным показателем изменений мозга. Общий вес мозга варьируется в зависимости от индивидуального веса каждого животного; выбранный же показатель исключает влияние индивидуальной изменчивости. На рис. 4 представлены данные по этому показателю, полученные во всех 16 экспериментах<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a></p>
    <p>Как вы видите, только в одном эксперименте различия не являлись статистически значимыми.</p>
    <p>И наконец, были получены данные, касающиеся мозговых синапсов у животных из двух экспериментальных групп. Синапс — это место соединения двух нейронов. Основная часть активности мозга реализуется в синапсах, где нервный импульс или передается от одного нейрона к следующему и дальше, или тормозится и прекращается. Под большим увеличением с использованием электронного микроскопа было обнаружено, что сами синапсы у крыс с богатым опытом на 50 % больше, чем у крыс, выращенных в обедненных условиях.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение и критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>После десяти лет исследований Розенцвейг, Беннетт и Даймонд были готовы с уверенностью заявить:</p>
    <cite>
     <p>«Нет сомнения, что многие аспекты анатомии и химии мозга изменяются в результате познавательного опыта» (с. 27).</p>
    </cite>
    <p>Однако авторы признали, что когда они впервые сообщили о своих результатах, многие ученые были настроены скептически, поскольку до тех пор никому не удавалось продемонстрировать ничего подобного. Критики настаивали на том, что изменения мозга были вызваны не обогащенной окружающей средой, а другими различиями в обращении с крысами, просто хорошим уходом или же стрессом.</p>
    <image l:href="#i_004.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.</strong> Отношение веса коры головного мозга к весу остальной части мозга: разность (в %) между значениями данного показателя, полученными при условии обогащенной и обедненной среды содержания крыс. (Результаты экспериментов 2-16 статистически достоверны)</p>
    <p>Утверждения о целом ряде различий в обращении с крысами вполне справедливы потому что крыс в обогащенных условиях содержания дважды в день вынимали из клетки, чтобы сменить набор игрушек, а крыс в обеднённых условиях в руки не брали. Возможно, что именно этот фактор вызвал изменения в мозге, а не окружающая среда. Для того чтобы проверить это, исследователи сравнили развитие мозга у двух групп крыс из одного помета. Крыс одной группы брали в руки каждый день, а другой — не брали (при этом все они выращивались в одинаковых условиях) Различий в мозге крыс из двух групп обнаружено не было. Кроме того в дальнейших экспериментах с крысами в обедненных и обогащенных условиях обращались одинаково, и все же были получены те же результаты.</p>
    <p>Еще одним аргументом критиков было утверждение, что изоляция крыс содержащий в обедненных условиях, вызывала стресс, и именно это было причиной меньшего развития мозга. Розенцвейг и соавтор сослались на другое исследование, в котором крысы подвергались ежедневному стрессу (вращение клетки или слабый электрошок), но изменений в мозге в связи с этим выявлено не было.</p>
    <p>Проблемой любого исследования, выполненного в лабораторных условиях является его искусственность. Розенцвейга и его коллег интересовало, как различная степень стимуляции влияет на развитие мозга животных в естественных условиях. Они подчеркивали, что лабораторн крысы и мыши в 100 поколениях выращивались в искусственных условиях и генетически имеют мало общего со своими дикими собратьями. Чтобы исследовать эту проблему, они начали изучать диких мышей. Пойманных в природе мышей помещали или в вольеры с естественными условиями, или в лабораторные клетки с обогащенными условиями. После 4 недель содержания мыши в естественных условиях демонстрировали более высокий уровень развития мозга, чем мыши в лабораторных условиях.</p>
    <cite>
     <p>«Это говорит о том, что даже обогащённые лабораторные условия на самом деле беднее, чем естественные» (с. 27).</p>
    </cite>
    <p>И последнее направление критики любых исследований, выполненных на животных касается применения полученных результатов по отношению к людям. Нет сомнения в тем, что такого рода эксперименты никогда не будут проводиться на людях. Но исследователи должны были рассмотреть этот вопрос, и они сделали это.</p>
    <p>Авторы признают, что трудно распространить результаты, полученные на одной группе крыс, на другую группу крыс и, тем более, попытаться применить их к приматам или людям. Сообщая, что аналогичные результаты были получены для нескольких видов грызунов, авторы отмечают, что необходимы дальнейшие исследования для того, чтобы сделать какие-либо заключения о влиянии опыта на человеческий мозг. Ценность такого рода исследований на животных, по мнению Розенцвейга и коллег, состоит в том, что «это позволяет нам проверить концепции и методы некоторые из которых позднее могут оказаться полезными при исследованиях человека». Некоторые потенциальные возможности, которые открывают проведенные исследования, обсуждаются авторами статьи. Одно из возможных применений полученных данных касается изучения памяти.</p>
    <p>Знание характера изменений, которые происходят в мозге по мере накопления опыта, могут помочь понять механизмы памяти. Это, в свою очередь, может позволить разработать новые приемы улучшения памяти предотвращения потери памяти при старении. Другая проблема, в ~шении которой эти исследования могут быть полезными, — это объяснение связи между питанием и развитием интеллекта. Концепция, пред~женная авторами в этой области, заключается в том, что недостаточное ~тание может сделать человека невосприимчивым к стимулам внешней ~еды и таким образом ограничить развитие мозга. Как отмечают авторы, ~оторые параллельно проведенные исследования предполагают, что ~яние плохого питания на развитие мозга нейтрализуется обогащени- окружающей среды и усугубляется дальнейшими лишениями.</p>
    <subtitle><emphasis>Продолжение исследований и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Представленная работа Розенцвейга, Беннетта и Даймонд послужила толчком для продолжения исследований в данной области. В течение 25 лет с момента опубликования статьи эти ученые и многие другие продолжали подтверждать, уточнять и дополнять полученные данные.</p>
    <p>Например, было обнаружено, что обучению способствует обогащенная окружающая среда и опыт и что даже мозг взрослых животных, выращенных в обедненных условиях, может улучшить свою работу, если этих особей поместить в обогащенную окружающую среду (подробный обзор см.: Bennett, 1976).</p>
    <p>Существуют также данные, свидетельствующие в пользу того, что опыт действительно влияет на развитие мозга человека. Тщательное изучение мозга людей, умерших естественной смертью, показало, что у человека, обладающего большими знаниями и умениями, мозг имеет больший вес и более сложную структуру. Другие данные были получены в результате изучения мозга людей, лишенных определенного опыта. Например, у слепого человека область коры головного мозга, контролирующая зрение, тоньше и имеет меньше извилин, чем у человека с нормальным зрением.</p>
    <p>Мариан Даймонд, одна из авторов оригинальной статьи, применила результаты своей работы к процессу интеллектуального развития человека в течение жизни. Она говорит: «Теперь мы можем более оптимистично смотреть на старение мозга в течение жизни человека… Главный фактор — это стимуляция. Нервные клетки созданы для стимуляции. И я думаю, что ключевую роль играет любопытство. Если человек с возрастом сохраняет интерес к жизни, это будет стимулировать нервную ткань, и кора мозга будет реагировать на это… Я искала людей, которые были чрезвычайно активны после 88 лет. И я обнаружила, что люди, которые используют свой разум, не теряют его. Это так просто» (Hopson, 1984, с. 70).</p>
    <p>И наконец, теория Розенцвейга о влиянии окружающей среды на развитие мозга была использована в двух исследованиях умственных расстройств у людей (Post et al., 1996; Schore, 1996). Исследование Шор (Schore) показало, что ранние эмоциональные реакции ребенка на первого воспитателя могут влиять на выработку в мозге определенных веществ, играющих важную роль в физическом развитии коры, то есть части мозга, отвечающей за самые сложные его функции, такие как мышление, восприятие и эмоции. Когда общение с воспитателем вызывает у ребенка стресс и неудовлетворение, в его нервной системе вырабатываются гормоны, которые обусловливают ненормальное развитие специфических структур и эмоциональной области коры. По мнению Шор, такое ненормальное развитие мозга, вызванное негативными факторами окружающей среды в раннем возрасте, создает повышенную предрасположенность к психическим расстройствам в дальнейшей жизни (с. 59). Пост (Post) подтверждает данные Шор и делает следующий шаг, предполагая, что стресс и ранние проявления психических нарушений, депрессия или истерия могут оставлять «биохимический… след в центральной нервной системе (ЦНС), который впоследствии влияет на течение, тяжесть и повторяемость психических заболеваний» (с. 273).</p>
    <p>Другими словами, Пост и его коллеги утверждают, что наследственная предрасположенность к психическим заболеваниям может иметь ранние психические проявления, которые, в свою очередь, вызывают <emphasis>физические </emphasis>изменения нервной системы, ведущие к развитию психического заболевания в последующей жизни. Исходя из этого, Пост предполагает, что для предотвращения развития психического заболевания в зрелом возрасте раннее вмешательство может быть важнее, чем это признавалось доныне.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Bennett, Е. L. (1976). Cerebral effects of differential experience and training. In M. R. Rosenzweig &amp; E. L. Bennett (Eds.), <emphasis>Neural mechanisms of learning and memory. </emphasis>Cambridge, MA: MIT Press.</p>
    <p>Hopson, J. (1984). A love affair with the brain: A PT conversation with Marian Diamond. <emphasis>Psychology Today, 11,</emphasis> 62–75. (1992). Environmental enrichment: The influences of restricted daily exposure and subsequent exposure to uncontrollable stress. <emphasis>Physiology and Behavior, 51,</emphasis>309–318.</p>
    <p>Post, R, Weiss, S., Leverich, G., George, М., Frye, М., &amp; Ketter, T. (1996). Developmental psychobiology of cyclic affective illness: Implications for early therapeutic intervention. <emphasis>Development and Psychopathology, 8(1),</emphasis> 273–305.</p>
    <p>Schore, A. (1996). The experience-dependent maturation of a regulatory system in the orbital prefrontal cortex and the origin of developmental psychopathology. <emphasis>Development and Psychopathology, 8(1),</emphasis> 59–87.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЫ ТАКОВ, КАКОЙ ВЫ ЕСТЬ «ОТ ПРИРОДЫ»?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Bouchard Т., LykkenD., McGue М., Segal N. <emphasis>&amp;</emphasis> Tellegen А. (1990). Sources of human psychological differences: The Minnesota study of twins reared apart. <emphasis>Science, 250</emphasis>,223–229.</strong></p>
    <p>Эта работа отражает относительно недавно возникшее и все продолжающееся изменение представлений психологов о человеческом поведении в самом широком смысле этого слова. Для того чтобы понять, как вы относитесь к этим переменам, вы должны на минуту задуматься и задать себе вопрос: «Кто вы?». Этот вопрос может показаться большим и сложным, но вам не нужно углубляться в философские и метафизические дебри. Просто подумайте немного о своих индивидуальных особенностях: ваших чертах характера. Вы спокойны или взвинчены? Вы застенчивы или общительны? Вы ищете приключений или стремитесь к комфорту и безопасности? С вами легко ладить или вы неприветливы? Вы склонны оптимистически или пессимистически оценивать грядущие события?</p>
    <p>Вы уверены в себе или нерешительны? Вы работящи или ленивы? Подумайте о себе, задаваясь этими или другими подобными вопросами. Не спешите… Закончили? Тогда ответьте еще на один, более важный сейчас вопрос: «Почему вы тот, кто вы есть?». Другими словами, какие факторы повлияли на формирование вашей личности?</p>
    <p>Если вы рассуждаете как большинство людей, вы сошлетесь на воспитание, которое дали вам родители, на ценности, цели и приоритеты, которые они вам внушили. Вы также можете вспомнить влияние братьев, сестер, бабушек и дедушек, тетушек и дядюшек и друзей, которые играли ключевые роли в формировании вашего характера. Некоторые сошлются на учителей и других преподавателей, которые научили вас чему-то и привили вам желание и решимость следовать определенным жизненным путем. Другие сосредоточат внимание на поворотных моментах судьбы, таких как болезнь, потеря любимого человека, решение поступить в определенный колледж и выбор учебного курса, которые привели к тому, что вы такой, какой вы есть. Конечно, это далеко не полный список факторов, о которых вы можете подумать, если попытаетесь проанализировать силы, которые сформировали вашу личность. Но все они имеют одну общую особенность: это все — явления окружающей среды. Вряд ли найдется человек, который ответит на вопрос «Почему ты тот, кто ты есть?» следующим образом: «Я такой от рождения, это все мои гены».</p>
    <p>Все согласятся с тем, что физические признаки, такие как рост, цвет волос и глаз, тип сложения, передаются по наследству. Все больше и больше людей понимают, что склонность ко многим заболеваниям, таким как рак, сердечно-сосудистые болезни, гипертония, также генетически обусловлена. Но почти никто не думает о том, что гены — это главная сила, формирующая нашу психологию. Это, возможно, несколько неожиданно, но в действительности существуют вполне понятные причины нашей избыточной сосредоточенности на средовых факторах.</p>
    <p>Прежде всего, в период второй половины XX века в психологии доминировала теория <emphasis>бихевиоризма.</emphasis> Согласно этой теории, поведение человека полностью контролируется факторами окружающей среды. Классические бихевиористы считают, что внутреннюю, психическую работу человеческого разума не только невозможно изучить научными методами, но такое изучение не требуется для объяснения человеческого поведения. Не столь важно, насколько формальная теория бихевиоризма была воспринята и понята массовой культурой. Более важно то, что под ее влиянием сформировались популярные представления о том, что <emphasis>опыт</emphasis> — это главный архитектор человеческой природы.</p>
    <p>Другая понятная причина объяснения поведения факторами окружающей среды состоит в том, что генетические и биологические факторы не дают очевидного свидетельства своего влияния. Очень просто сказать: «Я стал писателем потому что меня вдохновил мой учитель по литературе в 7 классе». Вы помните влияния такого рода, вы видите их; они являются частью вашего прошлого и настоящего сознательного опыта.</p>
    <p>Вам будет труднее признать влияние биологических факторов и сказать: «Я стал писателем, потому что моя ДНК содержит ген, который проявляется во мне как талант литератора». Вы не можете увидеть, ощутить и запомнить влияние ваших генов, и вы даже не знаете, в какой области вашего тела они могут быть расположены!</p>
    <p>И наконец, многим людям неприятно думать, что они являются продуктом активности генов и не выбирают свою судьбу сами. Такие идеи отдают детерминизмом и непризнанием «свободы воли». Большинство людей очень не любят теории, которые каким-то образом ограничивают их возможность сознательно выбирать свою судьбу Поэтому генетические причины, влияющие на поведение и характер человека, старательно игнорируются или отрицаются. На самом же деле при формировании личности происходит взаимодействие генетических факторов и факторов окружающей среды, и вопрос только в том, какие из них доминируют. Обычно этот вопрос задается в более простой формулировке: «Что важнее: воспитание или характер?».</p>
    <p>Статья Томаса Бошарда (Thomas Bouchard), Давида Ликкена (David Lykken) и их коллег из университета штата Миннесота в Миннеаполисе представляет собой обзор исследований, начатых в 1979 году с целью выяснения степени влияния генов на индивидуальные психологические особенности человека. Основной задачей исследования была разработка научного метода разделения влияния генов (природных задатков) и факторов окружающей среды (воспитания) на поведение человека и формирование его личности. Это не такая простая задача, если учесть, что все мы (если не были приемными детьми) росли и развивались под непосредственным воздействием наших генетических доноров (наших родителей). У вас может быть такое же чувство юмора, как у вашего отца, потому что вы его унаследовали (природные задатки) или потому, что научились у него (воспитание). Получается, что невозможно разделить влияние этих двух факторов, не так ли?</p>
    <p>Но Бошард и Ликкен с этим не согласились. Они нашли способ определить с достаточной степенью достоверности, какие психологические характеристики определяются преимущественно генетическими факторами, а какие — факторами окружающей среды.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Это очень просто. Все, что вам нужно сделать, это взять двух генетически идентичных людей, разделить их при рождении и воспитывать в разных условиях. Далее вы должны признать, что те черты характера и поведения, которые будут одинаковы у этих людей в зрелом возрасте, обусловлены генетически. Но как найти пару генетически <emphasis>идентичных людей </emphasis>(не говорите о клонировании, оно еще невозможно!)? Даже если их можно найти, будет ли это этичным — воспитывать их в разных условиях? Вы, наверное, уже догадались, что исследователям не пришлось это делать. Это за них сделало общество. Однояйцевые близнецы имеют один и тот же набор генов. Они называются <emphasis>монозиготными,</emphasis> поскольку начинают развиваться из одной оплодотворенной яйцеклетки, называемой зиготой, и затем разделяются на два идентичных эмбриона. Разнояйцевые близнецы развиваются из двух яйцеклеток, оплодотворенных двумя сперматозоидами, и называются <emphasis>дизиготными близнецами</emphasis>. Разнояйцевые близнецы генетически сходны не более, чем просто родные братья или сестры. К сожалению, близнецов иногда разделяют, отдают приемным родителям, и они растут в разных семьях. Агентства по усыновлению стараются не разделять братьев и сестер, особенно близнецов, но более важным считают найти для них хороший дом, даже если это связано с их разделением. Таким образом, за многие годы тысячи однояйцевых и разнояйцевых близнецов росли и воспитывались у разных приемных родителей в разных или даже контрастных условиях, часто даже не зная, что они близнецы.</p>
    <p>В 1983 году Бошард и Ликкен начали искать и воссоединять пары разлученных близнецов. Статья, написанная в 1990 году, сообщает о результатах изучения 56 пар монозиготных разлученных близнецов (МЗР) из США и семи других стран. Эти пары согласились участвовать в недельной сессии психологических и физиологических тестов и измерений (интересно, что исследование было проведено в Миннеаполисе, «городе-близнеце», и это не осталось без внимания). Разлученные близнецы сравнивались с монозиготными близнецами, воспитывавшимися вместе (МЗВ). Удивительные результаты этих исследований до сих пор продолжают обсуждаться биологами и психологами.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p><strong>Участники</strong></p>
    <p>Первой задачей проекта было найти пары монозиготных близнецов, разделенных в раннем детстве, проживших большую часть жизни отдельно и воссоединившихся в зрелом возрасте. Большинство участни-ков были найдены через средства массовой информации, когда новости о проводящемся эксперименте стали распространяться. Сами близнецы или их друзья и родственники связывались с исследовательским институтом, Центром Изучения Близнецов и Усыновления в штате Миннесота, иногда в качестве посредников выступали работники службы усыновления, или с центром связывался один из близнецов, разыскивавший своего брата или сестру. Перед началом работы исследователи удостоверились, что близнецы были действительно монозиготными.</p>
    <p><strong>Процедура</strong></p>
    <p>За неделю пребывания близнецов в Центре исследователи стремились получить максимальное количество данных. Каждый из близнецов прошел 50 часов тестирования по всем возможным направлениям. Они выполнили 4 методики на определение личностных черт, три — на профессиональные склонности и два интеллектуальных теста. Кроме того, участники составили списки домашних вещей (например, инструментов, приборов, произведений искусства, полных словарей) для того, чтобы можно было оценить сходство их семейных ресурсов, и заполнили специальный тест на оценку семейной атмосферы и отношений с приемными родителями. Они рассказывали о своей жизни, психологических проблемах, любовных отношениях. Все интервью проводились индивидуально, так чтобы один из близнецов не мог повлиять на ответы другого. В результате многочасового тестирования была создана огромная база данных. Здесь мы обсудим наиболее важные и неожиданные результаты.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В табл. 1 представлены данные о степени сходства некоторых характеристик разлученных монозиготных близнецов (МЗР) и такие же данные для монозиготных близнецов, воспитывавшихся вместе (М3В). Степень сходства выражена в таблице величиной корреляции «R». Чем больше величина корреляции, тем больше сходство. По логике вещей, если окружающая среда обусловливает индивидуальные различия, близнецы МЗВ, которые жили в одинаковых условиях, <emphasis>должны</emphasis> иметь значительно больше сходства, чем близнецы МЗР (разлученные). Как вы можете видеть, исследователи получили другие результаты.</p>
    <p>В последней колонке табл. 1 приведен итоговый коэффициент сходства между МЗР и МЗВ, полученный путем деления величины корреляции R(M3P) на величину корреляции R(M3B) для каждой характеристики. Если величины корреляции по конкретной характеристике совпадают, то коэффициент сходства будет равен 1,00; если же величины корреляции различны, коэффициент может быть даже близок к нулю.</p>
    <p>Внимательно изучив колонку 4 в таблице, вы обнаружите, что величины корреляции для всех характеристик были очень сходны, и соответственно, итоговый коэффициент сходства пар близнецов МЗР и МЗВ близок к 1 и не меньше, чем 0,700.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p>Сравнение величин корреляций (R) по некоторым характеристикам для разлученных однояйцевых близнецов (МЗР) и однояйцевых близнецов, воспитанных вместе (МЗВ)<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_005.png"/>
    <p>(Сноска из таблицы<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>)</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение и применение результатов</emphasis></subtitle>
    <p>Полученные данные свидетельствуют, что генетические факторы (или «геном») отвечают за изменчивость многих особенностей человека. Это было продемонстрировано двумя способами. Во-первых, оказалось, что генетически идентичные люди (монозиготные близнецы), которые росли пo отдельности в совершенно разных условиях, превращались во взрослых людей, удивительно похожих не только внешне, но и по многим психологическим чертам. Во-вторых, о преобладающем влиянии генома говорит тот факт, что влияние условий окружающей среды на однояйцевых близнецов, выросших вместе, оказалось таким незначительным. Вот точка зрения Бошарда и Ликкена на эти открытия:</p>
    <cite>
     <p>«Почти для каждой изученной к настоящему времени особенности поведения, от скорости реакции до религиозности, значительная доля ее изменчивости у разных людей обусловлена влиянием генов. Этот факт больше не должен подвергаться сомнению; скорее, пришло время подумать о том, как его применить».</p>
    </cite>
    <p>Конечно, есть люди, которые не согласны с утверждением Бошарда и Ликкена о том, что время дискутировать по данному вопросу прошло. Некоторые другие точки зрения будут рассмотрены нами в следующем разделе. Однако обсуждение возможностей применения результатов исследований этих авторов, безусловно, оправданно. Каким образом полученные данные меняют наши представления о человеческой природе? Как уже упоминалось выше, в последние 50 лет психология и вся западная культура находятся под влиянием представлений о преобладающей роли окружающей среды в формировании личности. Наши взгляды на воспитание, образование, преступность и наказание, психотерапию, навыки и возможности, интересы, профессиональные цели и социальное поведение сложились на основе уверенности, что человека формирует опыт, а не гены. Очень немногие из нас, глядя на чье-то поведение, думают: «Этот человек такой от <emphasis>рождения</emphasis>!». Нам <emphasis>хочется</emphasis> верить, что люди учатся поведению, потому что это позволяет нам с некоторой долей уверенности считать, что все зависит от воспитания, что положительный жизненный опыт может возобладать над отрицательным и человек, ведущий себя неблаговидно, может <emphasis>перевоспитаться.</emphasis> Сознание того, что наша личность дана нам при рождении, вводит в искушение сказать: «Зачем стараться?». Зачем стараться изо всех сил быть хорошими родителями? Зачем стараться помочь опустившимся или выбитым из колеи людям? Зачем стараться дать хорошее образование? И так далее. Но Бошард и Ликкен первые не соглашаются с такой интерпретацией их открытия. В статье они предлагают три собственных вывода из своих «провокационных» данных:</p>
    <p>1. Ясно, что интеллект преимущественно определяется генетическими факторами (70 % различий интеллектуальных способностей определено генетически.) Однако, как ясно утверждают авторы:</p>
    <cite>
     <p>«Эти результаты не означают, что такие показатели, как IQ, не могут быть улучшены… Исследования, проведенные в 14 странах, показали, что средняя величина показателя интеллекта IQ в последние годы возрастает. Наши результаты, таким образом, не дают однозначных определений или ограничений того, что может быть достигнуто в оптимальных для этого условиях» (с. 227)</p>
    </cite>
    <p>В общем, это означает, что 70 % различий в IQ определяется генетическими различиями, а 30 % может быть увеличено или уменьшено за счет влияния окружающей среды.</p>
    <p>Это влияние включает в себя многие хорошо известные факторы, такие как образование, семейные обстоятельства, токсические вещества и социально-экономический статус.</p>
    <p>2. В основе исследований Бошарда и Ликкена лежит допущение, что качества человека определяются совместным влиянием генетических и внешних факторов. То есть когда окружающая среда оказывает меньшее воздействие, различия в большей степени определяются генетически. И наоборот, когда внешняя среда оказывает более сильное влияние на определенные качества человека, влияние генетических факторов менее значимо. Например, большинство детей в США имеют возможность кататься на велосипеде. Это означает, что внешние условия в этом смысле для всех детей одинаковы, поэтому разница в качестве езды на велосипеде определяется генетическими факторами. С другой стороны, различия в пищевых предпочтениях в Соединенных Штатах, скорее всего, объясняются внешними факторами, поскольку питание в детстве и в течение всей жизни может быть очень разным, и влияние генетических факторов менее заметно. Здесь мы приходим к интересной части рас-суждений авторов: они считают, что личность больше выражается ездой на велосипеде, чем предпочтениями в еде.</p>
    <p>В сущности, авторы утверждают, что семья оказывает меньшее воздействие на то, кем будет ребенок, когда вырастет, чем его наследственность. Понятно, что большинство родителей не хотят этого слышать и верить в это. Они стараются быть хорошими родителями и вырастить своих детей счастливыми людьми и хорошими гражданами своей страны. Единственные родители, которые будут рады это слышать, это те, кто в восторге от своих бесконтрольных или непослушных отпрысков. Они смогут снять с себя часть ответственности! Но Бошард и Ликкен тут же подчеркивают, что гены не всегда определяют судьбу, и преданные родители могут положительно влиять на своих детей, даже если они могут сделать только небольшую часть из возможных изменений.</p>
    <p>3. Наиболее интригующий вывод Бошарда и Ликкена состоит в том, что не среда влияет на людей, а наоборот. То есть генетические тенденции людей в конце концов изменяют их окружающую среду! Вот пример, иллюстрирующий эту теорию. То, что некоторые люди более любящие и нежные, чем другие, обычно объясняется тем, что их родители были более нежными с ними, когда те были детьми. То есть любящие дети вырастают в атмосфере любви.</p>
    <p>Когда это утверждение проверяли, оно оказывалось правильным. Любящие люди действительно получали больше любви от своих родителей. Бошард и Ликкен предполагают, однако, что различия в «любвеобильности» могут быть на самом деле генетически обусловлены, то есть некоторые дети рождаются более любвеобильными, чем другие. Врожденное стремление к нежности заставляет этих детей <emphasis>отвечать</emphasis> на любовь родителей именно тем образом, который стимулирует любящее поведение родителей больше, чем это получается у не обладающих такой генетикой детей. Именно обусловленное генетикой поведение детей и вызывает любовь родителей, а не наоборот. Исследователи утверждают, что гены действуют подобным образом в отношении многих или даже большинства человеческих качеств. Они формулируют это следующим образом:</p>
    <cite>
     <p>«Ближайшей (непосредственной) причиной большинства психологических различий является обучение через опыт, как всегда считали радикальные сторонники такой теории. Но настоящий опыт, однако, приобретается по сознательному выбору, а выбор этот делается под постоянным давлением генов» (с. 228).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и дальнейшие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Как вы и полагаете, большая часть дальнейших исследований в этой области была выполнена на основе базы данных о близнецах, составленной Бошардом и Ликкеном. Результаты продолжают свидетельствовать, что значительное число черт характера и поведения человека находятся под сильным влиянием его генов. Многие качества, которые всегда считались проистекающими от внешних причин, рассматриваются по-новому, поскольку изучение близнецов показало, что наследственность обусловливает большее число психологических различий и в большей степени, чем это считалось ранее.</p>
    <p>Например, ученые из Университета штата Миннесота обнаружили, что не только выбор профессии обусловлен генами, но и 30 % различий в Удовлетворенности работой и различия в профессиональной этике также определяются генетическими факторами (Arvey et al., 1989; Arvey et al., 1994), даже если физические требования к профессиям одинаковы. Другие исследования, в которых сравнивались однояйцевые (монозиготные) и разнояйцевые (дизиготные) близнецы, разлученные и выросшие вместе, фокусировались на чертах характера, которые считались важными стабильными качествами человека (Bouchard, 1994; Loehlin, 1992). Результаты этих и других исследований показали, что различия в таких качествах, как экстраверсия — интроверсия (открытость или недоверие к внешнему миру), нервозность (тенденция к беспокойству и сильным эмоциональным проявлениям), добросовестность (степень компетенции и ответственности) в большей степени (на 65 %) определяются генетическими различиями, а не факторами окружающей среды.</p>
    <p>Конечно, не все члены научного сообщества согласны признать эти результаты как конечную истину Работа Бошарда и Ликкена критикуется по нескольким направлениям (см.: Beckwith et al., 1991; Billings et al., 1992).</p>
    <p>В некоторых работах утверждается, что исследователи не полностью публикуют свои данные, и поэтому их результаты не могут пройти независимую экспертизу. Те же критики также утверждают, что есть много работ, демонстрирующих влияние внешних факторов на близнецов, результаты которых Бошард и Ликкен не могут объяснить. И наконец, в связи с тем, что анализ ДНК становится все более точным, критики Бошарда и Ликкена предлагают использовать этот метод для проверки справедливости результатов изучения близнецов.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>В главе из книги 1999 года Бошард делает обзор результатов изучения близнецов в Миннесоте (Bouchard, 1999). Он заключает, что 40 % различий в чертах характера и 50 % различий в интеллекте генетически обусловлены. В этой книге автор вновь подтверждает свое убеждение, что гены управляют нашим выбором условий окружающей среды и нашим выбором или уходом от специфических, формирующих нашу личность и поведение факторов.</p>
    <p>Исследования в Центре по изучению близнецов в штате Миннесота активно продолжаются. Новейшие сводки результатов исследований можно найти на их веб-сайте http://www.psych.umn.edu/psylabs/. Некоторые захватывающие новые исследования посвящены изучению сложных проявлений человеческой психики и видов поведения, которые мало кто мог считать генетически обусловленными, таких как любовь, развод и даже смерть (см.: http://www.psych.umn.edu/psylabs/mtfs/special.htm2000). В частности, изучался механизм выбора партнера, чтобы узнать, является ли генетически обусловленным то, что мы влюбляемся именно в мистера Райт или мисс Райт. Оказывается, что — нет! Однако, как это ни удивительно, исследователям удалось выявить генетические предпосылки к разводу. Если один из однояйцевых близнецов был разведен, то вероятность того, что другой тоже будет в разводе, составляет 45 %. Это значительно превышает средний процент разведенных среди супружеских пар в Миннесоте — 20 %.</p>
    <p>И наконец, даже смерть, оказывается, генетически обусловлена. Исследователи лабораторий по изучению близнецов в Миннесоте обнаружили, что однояйцевые близнецы чаще всего умирают в одном возрасте (даже если были разлучены), в то время как разнояйцевые близнецы, как правило, умирают в разном возрасте.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Arvey, R., Bouchard, Т., Segal, N., &amp; Abraham, L (1989). Job satisfaction: Environmental and genetic <emphasis>components.Joumal of Applied Psychology, 74(2),</emphasis> 187–195. Arvey, R., McCall, B., Bouchard, Т., &amp; Taubman, P. (1994). Genetic influences on job satisfaction and work value. <emphasis>Personality and Individual Differences, 17(1),</emphasis> 21–33. Billings, P., Beckwith, J., &amp; Alper, J. (1992). The genetic analysis of human behavior: A new era? <emphasis>Social Science and Medicine, 35(3),</emphasis> 227–238.</p>
    <p>Bouchard, T. (1994). Genes, environment and personality. <emphasis>Science,</emphasis> 264(5166), 1700–1702.</p>
    <p>Bouchard, T. (1999). Genes, environment, and personality. In S. Ceci et al. (Eds.), <emphasis>The nature- nurture debate: The essential readings</emphasis>, p. 97–103. Maiden, MA: Blackwell. DiLalla, D„Gottesman, I., Carey, G., &amp; Bouchard, T. (1996). Heritability of MMPI personality indicators of psychopath о 1 oey in twins reared apart. <emphasis>Journal of Abnormal Psychology, 105(4),</emphasis> 491–500. hi tp://www.psych.umn.edu/psylabs (2000) littp://www.psych.umn.edu/psylabs/mtfs/speci;il.htm (2000)</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВНИМАНИЕ: «ВИЗУАЛЬНЫЙ ОБРЫВ»!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Gibson Е. J., &amp; Walk R. D. (1960). The «visual cliff». <emphasis>Scientific American, 202,67–71.</emphasis></strong></p>
    <p>Один из самых известных психологических анекдотов касается человека, которого называют С. Б. (инициалы используются, чтобы сохранить инкогнито). С. Б. был слепым всю жизнь до 52 лет, когда была разработана операция (сейчас уже обычная пересадка роговицы), позволившая вернуть ему зрение. Однако способность С. Б. видеть не означала, что он автоматически будет воспринимать, то, что он видит, так же как все остальные. Это стало очевидным вскоре после операции, еще до того, как его зрение окончательно прояснилось. С. Б. смотрел из окна госпиталя и заинтересовался небольшими движущимися объектами внизу на земле. Он начал сползать по карнизу окна, думая, что спустится вниз на руках...46...47...</p>
    <image l:href="#i_006.png"/>
    <p><strong>Рис. 5.</strong> «Визуальный обрыв» Гибсон и Уолка. Из: introduction to Child Development 5th edition, by J. Dworetzky, 1993. Перепечатано с разрешения: Wadsworth, an imprint of the Wadsworth Group, a division of Thompson Learning. Fax (800)730-2215</p>
    <p>Для того чтобы сравнить развитие восприятия высоты у людей и животных, такие же эксперименты (но без участия матерей) проводились с детенышами разных видов животных. Детенышей помещали в центр стола и наблюдали, могут ли они обнаружить различие между глубокой и мелкой частями стола и не ступать за край «обрыва».</p>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 6. </strong>«Визуальный обрыв» в рабочей ситуации. Из: Е. J. Gibson and R. D. Walk. «The visual cliff», <emphasis>Scientific American</emphasis>, April 1960,65. Фото Уильяма Вандиверта (William Vandivert)</p>
    <p>Вы можете себе представить обстановку в лаборатории в университете Корнелла, когда туда принесли для опыта детенышей разнообразных животных. Это были цыплята, крысята, ягнята, козлята, поросята, котята, щенки и детеныши черепах. Вот интересно, если все пробы происходили в один день!</p>
    <p>Помните, что целью исследования было выяснить, является ли способность определять высоту «на глаз» врожденной или приобретенной. Метод визуального обрыва позволил подойти к решению этого вопроса. Детей или животных нельзя спросить, могут ли они определять высоту, и их нельзя проверить на настоящем обрыве.</p>
    <p>В психологии ответы на многие вопросы находят через изобретение новых методов исследования. Прекрасным примером этого служат результаты, полученные Гибсон и Уолком.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты и обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Девять из участвовавших в эксперименте детей отказались сдвинуться с центральной панели стола. Это никак не объяснялось исследователями, наверное, это было просто детское упрямство. Когда матери звали остальных 27 детей со стороны мелкой части стола, все дети сползали с центральной панели и пересекали стеклянную поверхность. Три ребенка, с большой неуверенностью, но сдвигались с края визуального обрыва на зов матери со стороны глубокой части стола. Остальные дети, когда их звали со стороны обрыва, либо уползали от матери на мелкую сторону стола, либо плакали от огорчения, что не могут добраться до матери, не преодолевая обрыв. Без сомнения, дети были в состоянии определить глубину обрыва. «Часто они сначала всматривались вниз через стекло, а потом разворачивались и ползли прочь от края обрыва. Другие сначала ощупывали стекло руками, но, несмотря на то, что чувствовали его твердость, отказывались ползти по нему» (с. 64).</p>
    <p>Доказывают ли эти результаты, что способность человека определять высоту скорее врожденная, чем приобретенная? Очевидно, нет, поскольку дети, участвовавшие в этом эксперименте, имели возможность в течение, по крайней мере, шести месяцев обучаться определять высоту методом проб и ошибок. Но раньше чем в 6 месяцев дети еще не имеют достаточных локомоторных навыков для участия в таком тесте. Именно по этой причине Гибсон и Уолк решили для сравнения проверить различных животных. Как вы знаете, у большинства животных детеныши начинают самостоятельно передвигаться гораздо раньше, чем у человека. Результаты опыта с животными были чрезвычайно интересными, поскольку оказалось, что способность определять высоту у разных животных развивалась в соответствии с тем, когда данному виду был необходим такой навык для выживания.</p>
    <p><emphasis>Глава 1. Биология</emphasis> и <emphasis>человеческое поведение</emphasis></p>
    <p>Например, цыплята должны уметь раскапывать землю в поисках пищи вскоре после появления из яиц. Когда их проверяли на визуальном обрыве, они никогда не делали ошибки и не переступали через край.</p>
    <p>Козлята и ягнята способны стоять и ходить вскоре после рождения. С момента, когда они вставали на ноги, их реакция на визуальный обрыв была столь же безошибочной, как и у цыплят. Они не сделали ошибки ни разу. Когда экспериментатор поставил однодневного козленка на стекло над обрывом, детеныш испугался и застыл, демонстрируя реакцию на опасность. Только когда его перенесли на мелкую часть стола, козленок успокоился и прыгнул в сторону кажущейся безопасной поверхности. Это говорит о том, что животное полностью контролировало свои зрительные ощущения, и ощущение твердости стекла не влияло на его реакцию.</p>
    <p>У крыс было по-другому. Они не показывали никакого предпочтения в отношении мелкой части стола. Почему они вели себя не так, как другие животные? Прежде чем решить, что они просто глупы, подумайте над другим, более вероятным объяснением, предложенным Гибсон и Уолком: для крысы хорошее зрение не является необходимым условием выживания.</p>
    <p>В самом деле, у крыс плохо развито зрение. Это ночное животное, которое находит пищу по запаху, передвигается в темноте, ориентируясь с помощью осязания жесткими волосками на носу. Поэтому когда крысу помещали в центр стола, она не была одурачена визуальным обрывом, так как не пользовалась зрением для того, чтобы выбрать дорогу. Для ее чувствительных волосков стекло по обе стороны центральной панели было одинаково гладким, и крыса с одинаковой вероятностью могла пойти на мелкую или на глубокую часть стола.</p>
    <p>От котят можно было ожидать таких же результатов. Они тоже преимущественно ночные животные и тоже имеют чувствительные волоски. Но кошки — хищники, а не падальщики, как крысы. Поэтому они больше зависят от зрения. Соответственно, котята проявляли отличное чувство высоты, как только начинали самостоятельно передвигаться, то есть в возрасте четырех недель.</p>
    <p>Временами эта научная статья (и эта дискуссия) начинает напоминать детскую книжку про зверей, но все же мы должны назвать вид животных, хуже всего проявивший себя на визуальном обрыве, — это черепаха. Для опытов была выбрана водная разновидность черепах. Исследователи считали, что поскольку вода для них является естественной средой, они должны выбрать глубокую часть стола. Однако черепахи сразу поняли, что они не в воде, и 76 % из них уползали на мелкую половину стола. Но 24 % отправились «за край обрыва». «То, что достаточно большая часть черепах выбрала глубокую сторону стола, говорит о том, что или это животное хуже воспринимает глубину, или в естественных условиях ему меньше приходится опасаться упасть с высоты» (с. 67). Ясно, что если вы живете в воде, значение чувства высоты для выживания сводится к минимуму.</p>
    <p>Гибсон и Уолк подчеркивают, что все их наблюдения согласуются с теорией эволюции. То есть все виды животных, для того чтобы выжить, должны быть в состоянии определять высоту к тому времени, как начинают самостоятельно передвигаться. У людей этот период наступает в возрасте примерно 6 месяцев; но для цыплят и козлят он наступает в первый день после рождения, а для крыс, кошек и собак — в возрасте четырех недель. Авторы делают вывод, что рассматриваемая способность — врожденная, потому что обучение методом проб и ошибок представляет слишком большую опасность смертельного исхода.</p>
    <p>Итак, если мы столь хорошо биологически подготовлены, почему же дети так часто падают? Гибсон и Уолк объясняют это тем, что у детей восприятие глубины появляется раньше, чем определенные двигательные навыки. Во время опытов многие дети сползали с центральной панели и оказывались на глубокой стороне стола, а некоторые даже возвращались па глубокую сторону после того, как начинали ползти к матери через мелкую часть. Если бы там не было стекла, многие дети «упали бы с обрыва»!</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и дальнейшие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Чаще всего критикуется утверждение авторов о полной доказанности того, что восприятие глубины является врожденной способностью человека. Как уже упоминалось выше, ко времени участия в эксперименте на визуальном обрыве дети уже научились избегать подобных ситуаций. В более позднем исследовании детей в возрасте 2–5 месяцев помещали на стекло над визуальным обрывом. При этом у всех детей происходило замедление сердечного ритма. Такое замедление считается признаком интереса, а не страха, сопровождаемого, как известно, ускорением сердцебиения (Campos, Hiatt, Ramsay, Henderson &amp; Svejda, 1978). Это свидетельствует, что младшие дети еще не научились бояться падения и привыкнут избегать таких опасных ситуаций позже. Приведенные результаты опровергают выводы Гибсон и Уолка.</p>
    <p>Нужно, однако, заметить: пока идет дискуссия о том, когда мы приобретаем способность определять глубину («нативисты против эмпиристов»), многие исследования, направленные на решение этого вопроса, проводятся с использованием устройства с визуальным обрывом, разработанного Гибсон и Уолком. Кроме того, другие исследования с использованием визуального обрыва дали неожиданные результаты.</p>
    <p>Примером может служить работа Сое, Эмде, Кэмпоса и Клиннерта (Sorce, Emde, Campos &amp; Klinnert, 1985). Они помещали годовалого ребенка на визуальный обрыв, где уступ был не глубоким и не мелким, около 75 см. Когда ребенок доползал до обрыва, он останавливался и смотрел вниз. На другой стороне стола его ждала мать, как и в эксперименте у Гибсон и Уолка. Иногда мать просили изображать на лице страх, а в другом случае — безмятежность и интерес. Когда ребенок видел выражение страха на лице матери, он отказывался ползти дальше. Однако большинство детей, которые видели, что мать выглядит довольной, проверяли поверхность на ощупь и отправлялись через обрыв. Когда уступ ликвидировали, дети ползли к матери, не обращая внимания на выражение ее лица. Этот способ невербального общения, использованный детьми для проверки правильности своего поведения, называется <emphasis>социальным обращением.</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Изобретение Гибсон и Уолком визуального обрыва до сих пор оказывает сильное влияние на исследования человеческого поведения, восприятия, эмоций и даже психического здоровья.</p>
    <p>Эдольф и Эпплер (Adolf &amp; Eppler, 1998) цитируют Гибсон и Уолка в своей работе по изучению того, как дети приобретают способность ориентироваться на местности при переходе от ползания к ходьбе. Вы, наверное, замечали, что дети, начинающие ходить, склонны к исследованию новых поверхностей, камней, песка или (скорее всего) грязи. Эдольф и Эпплер утверждают, что именно таким образом наша визуальная система <emphasis>обучается</emphasis> тому, какое влияние оказывает неровность поверхности на равновесие тела и как компенсировать всяческие изменения под ногами. Благодаря этому мы в конце концов перестаем так часто падать!</p>
    <p>В другом недавнем исследовании рассматривается возможность использования виртуальной реальности для того, чтобы помочь детям с пороками развития приспособиться к физическим условиям окружающей среды. Стрикленд (Strickland, 1996) разработал систему, включающую виртуальную реальность, которая позволяет детям, страдающим аутизмом, безопасно исследовать окружающий мир и взаимодействовать с ним. Аутизм — это серьезное умственное расстройство, при котором у ребенка отмечается отсутствие взаимодействия с окружающими, нарушение развития речи, различной степени умственная отсталость, иногда с проблесками гениальности, и сильное стремление избежать каких-либо изменений в окружающей среде (помните Раймонда Бэббита в прекрасном исполнении Дастина Хоффмана в фильме «<emphasis>Человек дождя»?).</emphasis> Часто такие дети подвергают себя опасности, потому что их восприятие или нарушено, или не развито. Они не в состоянии оценить высоту ступеньки, как, например, в случае с визуальным обрывом, и обречены на паде-ни я и травмы. По мнению Стрикленда, использование виртуальной реальности позволяет создать обучающие программы, которые дают ребенку возможность приобрести ценный опыт, не подвергаясь истинной <strong>опасности </strong>физической травмы.</p>
    <subtitle><strong><emphasis>Заключение</emphasis></strong></subtitle>
    <p>Благодаря изобретательности Гибсон и Уолка, ученым, исследующим поведение, открыт путь для изучения способности восприятия глубины. Вопрос о том, является ли эта способность врожденной или приобретенной, продолжает обсуждаться. Истина, возможно, заключается в компромиссном варианте, то есть в признании взаимодействия врожденного начала и приобретенных навыков. Вероятно, как показали многие исследования, способность воспринимать глубину дана от рождения (даже в исследовании Кэмпос с соавторами интерес, проявленный очень маленькими детьми, говорит о восприятии «чего-то»), но боязнь падения и умение избежать опасности вырабатываются на опыте, когда ребенок уже достаточно большой, чтобы ползать и попадать в беду.</p>
    <p>Но какие бы вопросы мы не задавали, именно методологические достижения, такие как визуальный обрыв, позволяют нам искать на них ответы.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Adolph, К., &amp; Eppler, М. (1998). Development of visually guided locomotion. <emphasis>Ecological Psychology, 10(3–4),</emphasis> 303–321.</p>
    <p>Campos, J., Hiatt, S., Ramsay, D., Henderson, C., &amp; Svejda, M. (1978). The emergence of fear on the visual cliff. In M, Lewis &amp; L. A. Rosenblum (Eds.), <emphasis>The development of affect.</emphasis> New York: Plenum Press.</p>
    <p>Sorce, J., Emde, R., Campos, J., &amp; Klinnert, M. (1985). Maternal emotion signaling: Its effect on the visual cliff behavior of 1-year-olds. <emphasis>Developmental Psychology,</emphasis> 21, 195-200.</p>
    <p>Strickland, D. (1996). A virtual-reality application with autistic children. <emphasis>Presence-Teleoperators and Virtual Environments,</emphasis> 5(3), 319–329.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 2. ВОСПРИЯТИЕ И ОСОЗНАНИЕ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Изучение восприятия и осознания представляет большой интерес для психологов, поскольку эти феномены определяют и раскрывают психологическое взаимодействие с окружающим. Задумайтесь на мгновение: ваши органы чувств постоянно бомбардируются миллионами частиц информации, поступающей от смешанных стимулов, воздействующих на вас в каждый отдельно взятый момент. Мозг просто не способен обработать их все. Поэтому он организует этот завал сенсорных данных в блоки, обретающие форму и значение. Это и есть то, что психологи определяют как восприятие.</p>
    <p>Ясно, что наш уровень сознания (consciousness), также зачастую определяемый как состояние осознанности (state of awareness), в значительной мере управляет тем, что воспринимается, и тем, как наш мозг это организует. По мере того как вы проживаете день, ночь, неделю, год, жизнь, вы проходите многочисленные и разнообразные уровни состояния осознанности. Вы сосредоточены (или нет), грезите, фантазируете, спите, видите сны, возможно, в какой-то момент находитесь под действием гипноза, возможно, употребляете транквилизаторы (даже кофеин и никотин принимаются в расчет!). Все вышеперечисленные состояния являются измененными состояниями сознания, вызывающими различные перемены в вашем восприятии окружающего мира, что, в свою очередь, оказывает влияние на поведение.</p>
    <p>В рамках исследований восприятия и осознания ряд наиболее значительных и интересных работ был посвящен изучению зрения, сна, сновидений и гипноза. Данный раздел книги начинается с представления широко известного и важного исследования, которое относит нас к далекой культуре, раскрывая, как восприятие окружающего мира меняется при длительном воздействии специфических сенсорных стимулов. Статья была опубликована в психологическом журнале, но написана антропологом, который, проводя исследование в лесах Итури (Ituri Forest), где в настоящее время живет народ конго, получил занимательные данные о том, как наш мозг научается видеть и интерпретировать окружающий мир. Вторая часть данного раздела освещает два открытия, которые действительно изменили психологию: 1) обнаружение фазы сна с БДГ (быстрые движения глаз) и 2) взаимосвязь между БДГ и сновидениями. В третьей части представлено важное и неоднозначное исследование, предполагающее, что сновидения не являются таинственными посланиями от бессознательного, как считали Фрейд и другие ученые, но состоят из чисто физических и случайных электрических импульсов вашего мозга во время сна. Наконец, в четвертом рассматривается одно ш многочисленных исследований, также повлиявших на традиционные психологические взгляды. Оно выступает против распространенного представления о том, что гипноз является уникальным состоянием полной власти над сознанием. Это последнее исследование предлагает доказательства, позволяющие предположить, что загипнотизированные люди не отличаются от людей бодрствующих; разница лишь в том, что первые просто лучше мотивированы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ТО, ЧТО ВЫ ВИДИТЕ, — ЭТО ТО, ЧЕМУ ВЫ НАУЧИЛИСЬ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Turnbull С. М. (1961). Some observations regarding the experiences and behavior of the BaMbuti Pygmies. <emphasis>American Journal of Psychology, 74, </emphasis>304–308.</strong></p>
    <p>Данное исследование несколько иное, чем другие, описываемые в этой книге. С. Тенбалл не делал каких-либо конкретных теоретических предположений, он не прибегал к использованию чисто научного метода, и он не психолог. Тем не менее об этой краткой статье часто и много упоминали для демонстрации некоторых важных психологических понятий, касающихся нашей способности воспринимать окружающий мир. Чтобы обеспечить правильный контекст наблюдений Тенбалла, необходимо дать множество пояснений в отношении системы используемых понятий. Помните, что эти пояснения имеют непосредственное отношение к исследованию как таковому, хотя иногда и может показаться, что мы ходим окольными путями. Давайте начнем с погружения в теорию, стоящую за открытиями Тенбалла, чего не смог сделать он сам по причине краткости своей статьи.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>В психологии существуют две обширные и важные области изучения — речь идет об ощущении и восприятии. Данные области являются самостоятельными, но в то же время сильно взаимосвязанными сферами. Ощущение имеет отношение к информации, которую вы постоянно получаете из окружающей среды при помощи органов чувств. В любую минуту любого дня вы находитесь под бомбардировкой огромного количества сенсорных данных. Если вы просто остановитесь и на минуту задумаетесь об этом, то заметите, что волны света отражаются от всех предметов, на которые вы бы ни смотрели вокруг себя, вблизи или вдалеке. Вероятно, множество звуков достигает ваших ушей в каждый отдельно взятый момент, части вашего тела контактируют с разнообразными предметами, зачастую актуальными бывают сразу несколько вкусов и запахов. Если вы на мгновение оторветесь от чтения данной книги (я знаю, что это сложно сделать!) и будете фокусировать свое внимание на ощущениях, по одному ощущению за раз, то у вас начнет формироваться некоторое представление о количестве «поступающей сенсорной информации», находящейся ниже уровня вашей осознанности. На самом деле, если я выполню это задание прямо сейчас, то начну осознавать гудение моего компьютера, шум от проезжающей машины, хлопанье где-то дверьми, висящую на стене картину, небо, местами затянутое тучами, свет, падающий от моей настольной лампы, свои локти, покоящиеся на подлокотниках кресла, вкус только что съеденного яблока и т. д. Но буквально несколько секунд назад ни одно из описанных ощущений мною не осознавалось. Мы постоянно занимаемся фильтрацией всей поступающей доступной нам информации и используем лишь ее малую толику. Если вдруг механизмы сенсорной фильтрации перестали бы функционировать, то в мире все стало бы столь перепутано, что вы были бы потрясены и, вероятно, не способны выжить в нем.</p>
    <p>Тот факт, что сенсорный мир (то, что вы видите, слышите, вкушаете, вдыхаете, чего касаетесь) обычно предстает перед вами в организованном виде, существует благодаря вашим способностям к восприятию.</p>
    <p>Ощущения являются сырым материалом для восприятия. Перцептивные процессы вашего мозга участвуют в трех основных видах деятельности: 1) выборе ощущений, на которые стоит обратить внимание (о чем уже упоминалось выше); 2) организации данных ощущений в узнаваемые паттерны и формы; 3) интерпретации полученной структуры с целью объяснения и вынесения суждений об окружающем мире. Другим словами, восприятие имеет отношение к тому, как перерабатывается эта беспорядочная масса ощущений и как ей придается значение. Ваши зрительные ощущения от страницы, которую вы читаете, не что иное, как беспорядочные черные формы на белом фоне. Это то, что проецируется на сетчатку ваших глаз и посылается к зрительным зонам мозга. Однако вы обращаете на них внимание, организуете и интерпретируете таким образом, что они превращаются в слова и предложения, которые содержат смысл.</p>
    <p>В распоряжении вашего мозга находится много хитрых приемов или стратегий, помогающих организовывать ощущения так, чтобы они обладали значением и были доступны пониманию. Чтобы рассмотреть работу Тенбалла под верным углом зрения, следует обратиться к рассмотрению нескольких таких стратегий. Перцептивная стратегия, к использованию которой вы, вероятно, прибегаете чаще всего, называется «<emphasis>фигура-фон</emphasis>». Широко известный пример отношений фигура-фон изображен на рис. 1. Когда вы смотрите на рисунок, что вы видите в первый момент? Некоторые из вас увидят белую вазу, но будут также и те, кто увидит два профиля, обращенные друг к другу. Когда вы лучше изучите рисунок, вы сможете увидеть второе изображение и осуществлять переходы, видя попеременно то вазу, то профили. Вы заметите, что если смотрите на вазу (фигура), то кажется, что профили (фон) уходят на задний план. Но стоит сфокусировать внимание на профилях (фигура), и уже ваза (фон) — на заднем плане. По-видимому, нам присуще естественное стремление подразделять ощущения как взаимоотношения фигуры и фона. Если задуматься, то выходит, что это делает окружающий мир намного более организованным местом. Представьте, что вы пытаетесь найти в толпе нужного вам человека. Если бы у вас отсутствовали способности выстраивать отношения «фигура — фон», то выполнить данную задачу было бы невозможно. Когда солдаты надевают камуфляжную форму, различия между фигурой и фоном сглаживаются до такой степени, что становится сложно отличить фигуру (солдата) от фона (растительности).</p>
    <p>Другие стратегии организации, к которым мы постоянно прибегаем для придания порядка и смысла всем этим хаотическим ощущениям, называют <emphasis>константностью восприятия</emphasis>. Такие стратегии возникают из нашего знания, что характеристики объектов остаются теми же, даже несмотря на то, что наши ощущения относительно этих объектов могут круто меняться. Например, одна из стратегий — это константность формы. Если вы встанете и обойдете вокруг стула, то изображение стула, проецируемое на вашу сетчатку (ощущения), будет меняться с каждым совершаемым вами шагом. Однако вы воспринимаете форму стула как нечто неизменное. Только представьте, насколько невозможно беспорядочным был бы наш мир, если бы все объекты воспринимались по-разному каждый раз, когда менялся угол зрения.</p>
    <image l:href="#i_008.png"/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Отношения «фигура—фон» — рисунок-перевертыш. Из: Charles G. Morris, <emphasis>Understanding Psychology,</emphasis> 7<sup>th</sup> ed., p. 101. Copyright 1990. Перепечатано с разрешения Prentice Hall.</p>
    <p>Другая из стратегий касается константности размеров. Это перцептивная способность, которая имеет наиболее непосредственное отношение к статье Тербалла. Благодаря константности размеров вы воспринимаете знакомый объект как имеющий одну и ту же величину, вне зависимости от того, на каком расстоянии от вас он находится. Если вы видите школьный автобус, находящийся от вас на расстоянии двух кварталов, то изображение, проецируемое на сетчатку, будет идентично проецируемому изображению маленького игрушечного автобуса, рассматриваемого вблизи. Тем не менее вы воспринимаете находящийся вдали автобус в его большую, натуральную величину. Схожим образом» если вы смотрите на двух стоящих в поле людей и один из них располагается на расстоянии примерно трех метров от вас, а другой — тридцати, то вы будете ощущать того, кто более отдален, как человека ростом в один метр. Причина, в соответствии с которой вы все же воспринимаете его как человека нормального роста, заключается в вашей способности поддерживать константность размеров.</p>
    <p>Ваше восприятие, прибегающее к использованию какой-либо из описанных стратегий, можно и обмануть. Это то, на чем строится работа зрительных (оптических) иллюзий. Режиссер может снять сцену, в которой корабль попадает в ужасный шторм. Хотя камера снимает модель корабля длиною в 60 сантиметров, плавающую в специально обустроенном резервуаре, мы воспринимаем его как полноразмерный корабль по причине эффекта константности размеров и по причине отсутствия каких-либо других объектов для сравнения, дающих ключ к определению его истинных размеров. В фильме-мистификации «Аэроплан» (Airplane) 1980 года мы видим комнату, снимаемую камерой, расположенной в углу, снизу. При этом съемка происходит прямо за телефоном, стоящим на письменном столе (мы, соответственно, полагаем, что вскоре этот телефон должен зазвонить). Телефон находится так близко к объективу камеры, что кажется огромным на экране, но мы воспринимаем его как телефон обычной величины благодаря нашей способности поддерживать константность размеров. Перцептивный сюрприз возникает тогда, когда телефон начинает звонить и актер проходит через комнату, чтобы ответить. Как только актер поднимает трубку, мы видим, что телефон и вправду так огромен, как выглядит: его высота составляет около метра!</p>
    <p>Последний важный момент, который должен быть рассмотрен до того, как мы обратимся к представленному в данной главе исследованию, касается ответа на вопрос, являются ли наши перцептивные способности результатом научения или же врожденными. Результаты исследований, проведенных с участием людей, которые были от рождения слепыми, а затем смогли обрести зрение, позволяют предположить, что наша способность к восприятию отношений «фигура — фон» является, по крайней мере, отчасти врожденной; то есть она присутствует от рождения. Но с другой стороны, перцептивная константность — это продукт опыта. Когда маленькие дети (в возрасте 5 лет и менее) видят машины или поезда на расстоянии, они воспринимают их как игрушечные и порой весьма настойчиво заявляют о своем желании иметь эту вещь. К семи-восьми годам формируется константность восприятия размеров, и дети уже могут правильно оценивать размеры объектов с учетом изменения расстояния до них.</p>
    <p>Психологи задаются вопросами: какой именно опыт позволяет нам приобретать эти способности? И может ли сложиться такая ситуация, что человек достигнет зрелости, но не будет обладать некоторыми перцептивными способностями? Что ж, краткий доклад Тербалла, опубликованный 30 лет назад, проливает свет на данные вопросы.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Как уже было сказано в начале главы, Тербалл не психолог, а, скорее, антрополог. В конце 1950-х и начале 1960-х годов он находился в густых лесах Итури (Ituri Forest) в Заире (в настоящее время территория Конго), изучая жизнь и культуру пигмеев БаМбути.</p>
    <p>Поскольку Тербалл — антрополог, базовым методом его исследования было естественное наблюдение; то есть наблюдение за поведением по мере того, как оно развертывается в естественных условиях. Для психологов данный метод исследования также имеет большое значение. Например, различия в агрессивном поведении между мальчиками и девочками во время игры могут быть изучены посредством техник наблюдения. Для изучения социального поведения, проявляемого такими приматами, как шимпанзе, также потребовался бы метод, предполагающий наличие естественного наблюдения. Подобные исследования часто бывают дорогими и поглощающими много времени, но существуют определенные поведенческие феномены, которые не могут быть правильно исследованы при использовании каких-либо других способов.</p>
    <p>Тенбалл совершал экспедицию, перемещаясь по лесу от одной группы живущих там пигмеев к другой. Его сопровождал молодой человек (ему было около 22 лет) — Кенж (Kenge), житель одной из деревень местных пигмеев. Кенж всегда сопровождал Тенбалла, когда тот проводил свои исследования, выполняя функции гида и представляя Тенбалла тем группам БаМбути, которые не были с ним знакомы. Наблюдения Тен-балла, вошедшие в его опубликованный доклад, начались, когда он и Кенж достигли восточного склона холма, очищенного от деревьев для постройки там миссионерского пункта. Вследствие произведенной вырубки деревьев открывался дальний вид над лесом — такой, что просматривались высокие горы Рувензори (Ruwenzori Mountains). Поскольку леса Итури чрезвычайно плотны, крайне необычно было видеть пейзажи наподобие этого.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Перед Кенжем никогда ранее в его жизни не открывались виды на столь большие расстояния. Он показал на горы и спросил, что это — холмы или облака. Тенбалл ответил ему, что это холмы, но они были больше тех холмов, которые Кенж когда-либо видел в своем лесу. Тогда Тенбалл спросил у Кенжа, хотел ли бы тот доехать до гор на машине и посмотреть на них с более близкого расстояния. После некоторых колебаний — Кенж никогда ранее не покидал леса — он согласился. Как только началась их поездка, разразилась сильная гроза и не переставала до тех пор, пока они ни достигли назначенного места. При грозе видимость была сокращена до 9-10 метров, что помешало Кенжу видеть приближающиеся горы. В конце концов они все-таки достигли Национального Парка Исханго (Ishango National Park), расположенного на склоне у озера Эдвард (Lake Edward), совсем рядом с горами. Тенбалл пишет:</p>
    <cite>
     <p>«Когда мы проезжали через парк, дождь прекратился, небо очистилось от туч, и наступил тот редкий момент, когда горы Рувензори были полностью свободны от облаков и возвышались в послеполуденном небе, а их заснеженные вершины сверкали в послеполуденном солнце. Я остановил машину, и Кенж весьма неохотно вылез из нее» (с. 304).</p>
    </cite>
    <p>Кенж огляделся вокруг и объявил, что это плохая страна, поскольку здесь нет деревьев. Затем он кинул взор на горы и буквально онемел. Жизнь и культура БаМбути были ограничены густыми джунглями, и поэтому их язык не содержал слов, позволяющих описать подобный пейзаж. Кенж был очарован находящимися в отдалении заснеженными вершинами и решил, что это нечто, образованное из камней. При отъезде в поле их зрения попала также равнина, расстилающаяся впереди. То, о чем говорится далее, и есть центральный момент данной статьи и данной главы.</p>
    <p>Поглядев на равнину, Кенж увидел стадо буйволов, пасующихся в нескольких милях от него. Помните о том, что изображение (от ощущений) буйвола, проецируемое на сетчатку глаз Кенжа, было очень малень</p>
    <p><emphasis>To, что вы видите, — это то, чему вы научились</emphasis> ким. Кенж обернулся к Тенбаллу и спросил о том, что это там за насекомые! Тенбалл ответил, что там пасутся буйволы, которые даже больше тех буйволов, которых Кенж видел в лесах. Кенж лишь рассмеялся над тем, что он посчитал глупой шуткой, и снова спросил, что за насекомые там находятся.</p>
    <p>«Затем он начал разговаривать сам с собой, за недостатком более умных собеседников, и попытался уподобить пасущихся в отдалении буйволов различным жукам и муравьям, с которыми он был знаком» (с. 305).</p>
    <p>Тенбалл сделал в точности то же самое, что сделали бы вы или я, оказавшись в подобной ситуации. Он сел обратно в машину и поехал с Кен-жем к пасущимся на равнине буйволам. Кенж был очень смелым молодым человеком, но как только он увидел, что животные действительно увеличиваются в размерах, то придвинулся поближе к Тенбаллу и стал шептать, что это — колдовство. В конце концов, когда они приблизились к буйволам и молодой человек смог увидеть их истинные размеры, Кенж перестал бояться, но все не понимал, почему животные были такими маленькими. Он интересовался, что на самом деле произошло, — успели ли буйволы вырасти или это просто была какая-то хитрость.</p>
    <p>Схожее событие имело место, когда мужчины продолжили поездку и подъехали к берегу озера Эдвард. Размеры озера были достаточно большими, и на расстоянии двух-трех миль от берега плавало рыболовецкое судно. Кенж отказался верить в то, что плавающее в отдалении судно было чем-то достаточно большим, чтобы вместить нескольких человек. Он заявил, что это просто бревно, но тут Тенбалл напомнил ему об опыте с буйволами. В ответ Кенж лишь изумленно закивал.</p>
    <p>Остаток дня, проведенного за пределами джунглей, Кенж потратил на наблюдения за животными на расстоянии, пытаясь затем угадать, кто это был. Тенбаллу было очевидно, что Кенж перестал бояться и потерял скептический настрой, но был занят адаптацией своего восприятия к абсолютно новым ощущениям. И учился он быстро. Однако на следующий день Кенж изъявил желание вернуться к себе домой в джунгли и снова сделал замечание о том, что это плохая страна: здесь нет деревьев.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Этот краткий исследовательский отчет превосходно иллюстрирует то, каким образом мы обретаем константность восприятия. Она является не просто результатом опыта; на данный опыт оказывают влияние культура и окружающая среда, в которой мы живем. В джунглях, где Кенж провел всю свою жизнь, не открывалось широких пространственных пейзажей. В самом деле, видимость была обычно ограничена примерно тремя метрами. Следовательно, у пигмеев БаМбути отсутствовала возможность для развития константности восприятия размеров, и если вы задумаетесь, то придете к выводу, что у них не было в этом потребности. Вполне может быть, хотя непосредственных проверок не проводилось, что те же самые группы пигмеев обладают более высоко развитыми способностями к выстраиванию отношений «фигура — фон». Логика здесь следующая: для пигмеев БаМбути крайне важно уметь выделять тех животных (особенно представляющих потенциальную опасность), которые способны сливаться с образующей фон растительностью. Очевидно, что данный перцептивный навык менее необходим людям, живущим в современной индустриализированной культуре.</p>
    <p>В отношении константности восприятия размеров, исследование Тенбалла может дать нам объяснение того, почему эта способность является скорее приобретаемой, нежели врожденной. Определенные перцептивные навыки могут быть необходимыми для нашего выживания, но не все мы растем и развиваемся в одних и тех же условиях. Следовательно, чтобы сделать потенциал выживания максимальным, некоторые наши навыки должны иметь возможность раскрываться со временем теми путями, которые наилучшим образом соответствуют нашей физической среде.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение открытых закономерностей и их применение в современных исследованиях</emphasis></subtitle>
    <p>Работа Тенбалла подлила масла в огонь споров об относительном влиянии, оказываемом на наше поведение биологическими факторами в сравнении с факторами среды (научением): речь идет о полемике «природа-воспитание». Наблюдения Тенбалла, сделанные в отношении восприятия Кенжа, указывают на значимость в данном вопросе воспитания или средовых факторов. Была проведена серия необычайно интересных экспериментов (Blakemore &amp; Cooper, 1970), когда котят выращивали практически в полной темноте, за исключением того, что им предъявлялись либо вертикальные, либо горизонтальные полоски. Позже, когда котят извлекали из темноты, те из них, кому предъявлялись вертикальные полосы, реагировали на такие же полосы на окружающих объектах, но не замечали горизонтальных линий. Соответственно, кошки, которым в ходе развития предъявлялись горизонтальные линии, позднее могли, по-видимому, распознавать лишь наличие горизонтальных фигур. Способность кошек видеть не была нарушена, но определенные перцептивные способности у них не были развиты. Эти отдельные дефициты носят, по-видимому, долговременный характер.</p>
    <p>Однако результаты другого исследования позволяют предположить, что некоторые наши перцептивные способности могут быть представлены от рождения; это означает, что они даются нам от природы без какого-либо научения. Например, в ходе одного исследования (Adams, 1987) но-</p>
    <p>To, что вы видите, — это то, чему вы научились ворожденным детям (им было лишь три дня от роду) предъявлялись квадраты различного цвета (красные, синие, зеленые) и квадраты серого цвета, который был той же самой яркости. Все эти недавно рожденные младенцы проводили значительно больше времени, рассматривая разноцветные, но не серые квадраты. Маловероятно, что у младенцев была возможность за три дня научиться данному предпочтению, поэтому полученные результаты служат доказательством того, что некоторые из наших перцептивных способностей являются врожденными.</p>
    <p>Общий вывод, который следует из результатов проведенных в данной области исследований, таков: когда речь идет об источнике наших перцептивных способностей, единственно правильного ответа просто-напросто не существует. Тенбалл и Кенж четко продемонстрировали, что некоторые из этих способностей являются результатом научения, но вместе с тем есть также и способности, которые могут быть врожденными или частью «поставляемой с фабрики стандартной экипировки». Итак, данная область исследований ясно очерчена, и работа в этом направлении будет продолжена в будущем.</p>
    <p>Следует отметить, что данная статья Тенбалла хотя и была опубликована в психологическом журнале, оказала долговременное содействие развитию антропологии — той области, в которой работал Тенбалл, и помогла проиллюстрировать важные взаимосвязи между двумя областями. Психологи постоянно извлекают информацию об основополагающих причинах человеческого поведения посредством проведения кросс-культурных и кросс-этнических исследований. Соответственно, и антропологи также расширяют сферу своих исследований, обращаясь к рассмотрению психологических детерминант человеческого поведения в рамках общественного и культурного контекстов (см., например: Fisher &amp; Strickland, 1989; GalaniMoutafi, 2000).</p>
    <p>В заключение стоит сказать, что, вероятно, самым ярким признаком влияния работы Тенбалла на психологию служит то, что его напечатанную в 1961 году статью и соответствующую книгу (Turnbull, 1962) продолжают упоминать и цитировать в большинстве учебников по общей психологии для демонстрации того, как среда влияет на перцептивное развитие человека (см., например: Morris, 1996; Plotnik, 1999). Колин Тенбалл умер в 1994 году в возрасте 70 лет. Он был одним из самых известных и неординарных антропологов за всю историю развития данной области. Если вы хотите больше узнать о подробностях его жизни, то мы советуем обратиться к превосходной, прекрасно изложенной биографии, которая была недавно опубликована и называется «В руках Африки: жизнь Колина М. Тенбалла» <emphasis>{«In the Arms of Africa: The Life of Colin</emphasis> Af. <emphasis>Turnbull»,</emphasis> Grinker, 2000).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Adams, R. J. (1987). An evaluation of color preference in early infancy. <emphasis>Infant Behavior and Development, 10,</emphasis>143–150.</p>
    <p>Blakemore, C., &amp; Cooper, G. F. (1970). Development of the brain depends on physical environment. <emphasis>Nature, 228</emphasis>,227–229.</p>
    <p>Fisher, J., &amp; Strickland, H. (1989). Ethnoarchaeology among the Efe Pygmies, Zaire: Spacial organization of campsites. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology, 78,</emphasis>473–484.</p>
    <p>GalaniMoutafi, V. (2000). The self and the other: Traveler, ethnographer, tourist. <emphasis>Annals of Tourism Research</emphasis>, 27(1), 203–224.</p>
    <p>Grinker, R. (2000). <emphasis>In the arms of Africa: The life of Colin M. Turnbull</emphasis> New York: St. Martins Press.</p>
    <p>Morris, C. (1996). <emphasis>Understanding psychology</emphasis> (2nd ed.). Englewood Cliffs. NJ: Prentice Hall.</p>
    <p>Plotnik, R. (1999). <emphasis>Introduction to psychology</emphasis> (5th ed.). Pacific Grove, CA: Brooks/ Cole.</p>
    <p>Turnbull, C. (1962). <emphasis>The forest people.</emphasis> New York: Simon &amp; Schuster.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СПАТЬ — ЗНАЧИТ ВИДЕТЬ СНЫ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Aserinsky Е. &amp; Kleitman N. (1953). Regulary occurring periods of eye mobility and concomitant phenomena during sleep. <emphasis>Science, 118</emphasis>, 273–274.</strong></p>
    <p><strong>Dement W. (1960), The effect of dream deprivation. <emphasis>Science, 131</emphasis>,1705–1707.</strong></p>
    <p>В предлагаемом ниже разделе обсуждаются две статьи: исследования Юджина Азерински, открывшего основной феномен сна и сновидений, и работа Вильяма Демента по депривации сновидений, которая стала возможной благодаря открытиям Азерински. Описанию экспериментов В. Демента уделено особое внимание, однако начать необходимо с рассмотрения исследований Азерински.</p>
    <p>В 1952 году Ю. Азерински — тогда еще аспирант — изучал процессы сна, в том числе у детей. Он обнаружил у спящих не только редкие медленные вращения глаз, но и периоды активного движения глазных яблок. Азерински предположил, что активные движения глаз связаны со сновидениями. Однако дети не могли рассказать, видели ли они сны или нет. Для проверки своего предположения ученый привлек к участию в эксперименте взрослых.</p>
    <p>Юджин Азерински и его соавтор Натаниэль Клейтман пригласили 20 здоровых взрослых людей. К коже лица у глазных мышц испытуе</p>
    <p>Спать — значит видеть сны мых прикрепили электроды, соединенные с помощью проводов с чувствительной электронной аппаратурой, находящейся в другой комнате. Таким образом, велось непрерывное наблюдение за спящими. Каждого из испытуемых обследовали не менее двух ночей. Эксперимент проводился следующим образом. Сначала людям позволяли спокойно заснуть, а затем в течение ночи их будили и <emphasis>опрашивали</emphasis>, как во время активных движений, так и при незначительных движениях глаз или полном отсутствии таковых. Идея заключалась в том, чтобы, разбудив испытуемых, спросить их, видели ли они сновидения и — если могли вспомнить — рассказать содержание. Результаты были вполне показательными.</p>
    <p>Всего во время сна с быстрыми движениями глаз испытуемых будили 27 раз. В 20 случаях они детально рассказывали виденные сны. В остальных семи случаях они испытывали «ощущение виденного сновидения», но пересказать его содержание в деталях не могли. 23 пробуждения приходилось на периоды отсутствия движения глаз. В 19 случаях испытуемые утверждали, что не видели снов, а в остальных четырех они испытывали чувство неопределенности — как будто видели сновидения, но ничего конкретного вспомнить не могли. Некоторых испытуемых вообще не будили. За ночь (при средней продолжительности сна 7 часов) регистрировали 3–4 периода быстрых движений глаз.</p>
    <p>Открытие Азерински стадии (фазы) быстрого движения глаз (синонимы: сон со сновидениями, быстрый сон, парадоксальный сон) в то время могло показаться не столь значительным. Теперь же оно широко известно и к тому же стало отправной точкой для громадного количества исследований сна и сновидений, продолжающихся до сих пор. Спустя годы, обладая более совершенными методами и приборами физиологического наблюдения, стало возможным конкретизировать открытия Азерински и раскрыть многие тайны сна.</p>
    <p>Теперь известно, что в начальной стадии сна можно выделить четыре фазы. Засыпая, человек погружается в самый легкий сон (фаза 1), которой постепенно становится все более и более глубоким (фазы 2–4). После самой глубокой, четвертой, фазы сон становится все более легким — чередование фаз происходит в обратном порядке. После достижения фазы 1 характер сна становится совершенно другим. Наступает парадоксальный сон. Именно в это время возникает большинство сновидений. Вопреки распространенному мнению, доказано, что на стадии парадоксального сна человек почти не меняет положения тела. Тело остался неподвижным благодаря электрохимическим сигналам, с помощью которых мозг активно стремится ослабить мышцы. Этот естественный Механизм препятствует движениям, которые могли бы нарушить сновидения и тем самым нанести вред, причем очень большой.</p>
    <p>Короткий период парадоксального сна сменяют фазы 1–4, которые взываются сном с медленными движениями глаз (медленный сон).</p>
    <p>В течение ночи чередование циклов быстрого и медленного сна происходит 5–6 раз. Первый период быстрого сна наступает примерно через 90 минут после засыпания. При этом последующие фазы медленного сна становятся короче, а быстрого, наоборот, удлиняются (этим и вызваны утренние сновидения). Кстати, сны видит каждый. Существует небольшой процент людей, которые никогда не помнят своих сновидений, но исследования показали, что они, как и все, спят и видят сны.</p>
    <p>Все эти знания берут начало из открытия парадоксального сна, сделанного Азерински в далекие 1950-е годы. Выдающимся продолжателем его исследований является Вильям Демент, который в своих работах приводит большое количество информации о течении сна и сновидениях. Он заинтересовался изучением основных функций и значения сновидений еще во времена открытий Азерински.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические вопросы</emphasis></subtitle>
    <p>Наибольшее впечатление на Демента произвело установление того факта, что сновидения видит каждый человек каждую ночь. Как пишет Демент в своей статье: «С тех пор как стало известно, что сновидения возникают каждую ночь у всех без исключения, напрашивается вопрос — действительно ли необходимо такое количество сновидений, и являются ли они жизненно важной частью нашего существования?…Может ли человек нормально существовать, если его сновидения полностью или частично подавлены? Следует ли считать сновидения необходимыми только для психологического здоровья человека или только физиологического, или они важны и для того и для другого?» (с. 1705).</p>
    <p>Демент решил найти ответ на эти вопросы с помощью экспериментов по депривации сновидений. Сначала для этой цели он применил лекарственные средства — депрессанты, которые препятствуют возникновению сновидений. Однако они сильно воздействовали на течение сна, нарушая его формулу. Поэтому от их использования отказались. Тогда В. Демент принял «решительные меры»: он стал будить испытуемых каждый раз, когда у них начинался парадоксальный сон.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>В статье рассмотрены результаты исследования процесса сна и сновидений первых восьми испытуемых. Все испытуемые — мужчины в возрасте 23–32 лет. Они должны были прибывать в лабораторию приблизительно к своему обычному времени отхода ко сну. Чтобы регистрировать характер мозговых волн и движения глаз, к коже головы и вокруг глаз прикрепляли маленькие электроды. Как и в опытах Ю. Азерински, провода от этих электродов уходили в другое помещение, и испытуемый мог спать в тихой, темной комнате.</p>
    <p>Спать — значит видеть сны</p>
    <p>Методика эксперимента была следующей. Первые несколько ночей испытуемому позволяли спокойно спать. Это делалось для того, чтобы определить контрольные параметры (продолжительность полного сна и сновидений, их количество).</p>
    <p>Далее в эксперименте шел этап депривации сновидений, т. е. удаление фазы быстрого сна. Несколько ночей подряд экспериментатор будил испытуемого, как только с электродов поступала информация о начале сновидения. Испытуемый должен был сесть в постели и в течение нескольких минут демонстрировать, что он полностью проснулся, после чего ему снова разрешали лечь спать. Число ночей с такой последовательностью действий составляло от трех до семи.</p>
    <p>Демент отметил важный момент методики исследования: днем испытуемых просили не спать. Если бы они захотели вздремнуть в неурочное время, то вполне могли бы увидеть сон, что исказило бы результаты эксперимента.</p>
    <p>Последующие ночи (их было от одной до шести) составляли так называемый <emphasis>этап восстановления.</emphasis> Испытуемых не тревожили, и они спокойно спали всю ночь. При этом продолжительность сновидений и их количество регистрировались электронными приборами обычным способом.</p>
    <p>Затем каждого испытуемого отпускали домой на несколько дней, чему они, несомненно, были очень рады! После такого отдыха в лабораторию для продолжения серии экспериментов вернулись шестеро. На следующем этапе испытуемых будили «точно в соответствии с предыдущим графиком, совпадало и количество ночей, и количество пробуждений за ночь. Единственная разница заключалась в том, что испытуемых будили в промежутке между периодами парадоксального сна. Когда бы ни начиналось сновидение, испытуемому позволяли спать, не тревожа его, и будили только после спонтанного окончания сновидения» (с. 1706). Далее испытуемым предоставлялось такое же количество восстановительных ночей, как и в предыдущей серии исследований. Этот этап назывался <emphasis>контрольным восстановлением.</emphasis> Смысл его введения заключался в исключении воздействия депривации быстрого сна на продолжительность сновидений, что позволило выяснить, не влияют ли на результаты сами неоднократные пробуждения, вне зависимости от наличия сновидений.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В табл. 1 (приводится из статьи В. Демента, с. 1707) представлены основные результаты эксперимента. В те ночи, когда определялись контрольные параметры и испытуемых не беспокоили во время сна, его продолжительность составляла в среднем 6 часов 50 минут. Промежуток времени, в течение которого испытуемые видели сновидения, равнялся 80-ти минутам, или 19,5 % (см. табл. 1, колонка 1). Эти результаты при-вели В. Демента к открытию: первые несколько ночей продолжительность времени сновидений у различных испытуемых почти одинакова. Фактически разница была ± 7 минут.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p>Результаты эксперимента по депривации сновидений</p>
    <image l:href="#i_009.png"/>
    <p>* Вторая восстановительная ночь</p>
    <p>** Испытуемый выбыл из эксперимента до этапа восстановления</p>
    <p>Основная задача этого эксперимента состояла в выявлении последствий депривации сновидений, т. е. быстрого сна. Для начала необходимо было выяснить, сколько раз в течение ночи надо заставить испытуемых проснуться для депривации сновидений. Из табл. 1 (колонка За) видно, что для предотвращения перехода к быстрому сну экспериментатору в первую ночь приходилось будить их от 7 до 22 раз, а в последующие ночи все чаще и чаще. Максимальное число пробуждений потребовалось в последнюю ночь (от 13 до 30, см. колонку 36). В среднем число попыток испытуемого войти в быстрый сон возрастало вдвое от первой до последней ночи.</p>
    <p>Вероятно, наиболее показательным результатом эксперимента было установление факта возрастания продолжительности быстрого сна у ис-</p>
    <p><emphasis>Спать — значит видеть сны</emphasis> патуемых после нескольких ночей его депривации. В колонке 4 (табл. 1) отражены данные о продолжительности сновидений в первую восстановительную ночь. Видно, что в эту ночь сновидения отмечены в среднем в течение 112 минут, или 26,6 % (сравним с контрольными показателями 80 минут и 19,5 %). При этом у двоих испытуемых (№ 3 и № 7) не обнаружено значимого возрастания продолжительности сновидений. Исключение их результатов приводит к средним значениям 127 минут, или 29 %, что свидетельствует об увеличении на 50 % продолжительности быстрого сна по сравнению с контрольными показателями.</p>
    <p>Исследования выявили, что у большинства испытуемых наблюдалось увеличение продолжительности сновидений в течение пяти ночей подряд (в табл. 1 приведены данные только для первой восстановительной ночи).</p>
    <p>Здесь возникает закономерный вопрос: является ли вообще увеличение продолжительности сновидений следствием депривации быстрого сна? Ведь возможно, что это увеличение вызвано только тем, что испытуемых часто будили. Обращает на себя внимание, насколько продуманно спланировал В. Демент свой эксперимент. Вот теперь пора вспомнить о тех шестерых, которые вернулись в лабораторию после отдыха для следующего этапа исследования. Его программа в точности повторяла ход основного этапа, за одним исключением: испытуемых будили столько же раз, но в промежутках между фазами быстрого сна. Полученные данные показали, что продолжительность быстрого сна остается практически без изменений. Продолжительность времени сновидений после контрольного этапа составила 88 минут, или 20,1 % от всей продолжительности сна (колонка 5). Сравнив эту величину с 80 минутами, или 19,5 %, в колонке 1, можно убедиться в отсутствии заметного возрастания времени сновидений.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>В результате проведенного эксперимента В. Демент пришел к заключению, что люди нуждаются в сновидениях. Его исследованиями доказано: когда человеку искусственным путем не дают возможности видеть сны, это приводит к увеличению продолжительности сновидений в последующие ночи. После депривации быстрого сна увеличивалось как число попыток увидеть сновидение (сравните колонки 3а и 3б), так и продолжительность сновидений (колонка 4 в сравнении с 1). В. Демент отметил также, что это возрастание наблюдалось несколько ночей подряд и при6лизительно достигало величины, равной потерям в результате депривации. В то время еще не использовался термин, которым сейчас называют это выдающееся открытие, — <emphasis>эффект компенсации быстрого сна.</emphasis></p>
    <p>В этой небольшой, но очень значительной статье описано еще несколько интересных открытий. Стоит обратить внимание на испытуемых № 3 и № 7, у которых наблюдалась не столь ярко выраженная компенсация быстрого сна после его депривации. В исследованиях с небольшим количеством испытуемых всегда важно найти объяснение, почему некоторые из них становятся исключением из общей тенденции. Демент нашел очень простое объяснение для испытуемого № 7: «У него не произошло увеличения показателей в первую восстановительную ночь, по всей вероятности, потому, что до прихода в лабораторию он посетил вечеринку, где выпил несколько коктейлей. Поэтому ожидаемое увеличение продолжительности сновидений было подавлено влиянием алкоголя» (с. 1706).</p>
    <p>Найти объяснение результата испытуемого № 3 гораздо труднее. Хотя число его попыток войти в фазу быстрого сна (от 7 до 30)<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a> нарастало от ночи к ночи быстрее, чем у других испытуемых, у него полностью отсутствовал эффект компенсации быстрого сна в течение всех пяти восстановительных ночей. В. Демент предположил, что данная особенность вызвана наличием у этого человека необычайно устойчивой формулы сна, которая не была подвержена изменениям.</p>
    <p>За каждым из восьми испытуемых велось постоянное наблюдение для выявления возможных поведенческих изменений, которые могли бы появиться вследствие депривации быстрого сна. Все испытуемые проявляли слабые симптомы беспокойства, раздражительности или затруднения концентрации внимания на этапе депривации быстрого сна. Пятеро из испытуемых отмечали у себя явное повышение аппетита в этот период, а трое из них прибавили в весе примерно от 1,4 до 2,3 килограмма. На этапе контрольного восстановления все эти реакции отсутствовали.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение открытий и последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Теперь, спустя 30 лет после первоначальных исследований В. Демента, о сне и сновидениях известно гораздо больше, чем в то время. И можно сказать, что обсуждаемые идеи В. Демента выдержали испытание временем. Все люди видят сновидения, и если каким-либо образом исключить сновидения из течения сна на одну ночь, то в следующую ночь их продолжительность увеличится. Человеку действительно необходимо видеть сны. Эффект компенсации быстрого сна можно наблюдать и у животных.</p>
    <p>В настоящее время большое значение имеет и такое наблюдение В. Демента, о котором он сообщил как о незначительной подробности.</p>
    <p>речь идет о способе, которым многие люди подавляют у себя фазу быстрого сна, а именно об использовании алкоголя или лекарственных средств, таких как амфетамины и барбитураты. Эти лекарства способствуют засыпанию, но при этом сокращают фазы быстрого сна и тем самым удлиняют фазы медленного сна. По этой причине множество людей не могут отказаться от привычки употреблять снотворные пилюли или алкоголь для того, чтобы нормально спать. Если они прекращают прием этих средств, эффект компенсации быстрого сна становится таким сильным и тревожащим, что они начинают бояться сна и возвращаются к тем же лекарственным средствам. Эта проблема доходит до крайней степени у алкоголиков, которые нарушают свой быстрый сон годами. Если они перестают пить, атака эффекта компенсации может стать столь мощной, что быстрый сон будет продолжаться даже после пробуждения. Возможно, именно это является объяснением феномена, известного под названием «белая горячка», когда возникают страшные и пугающие галлюцинации (Greenberg &amp; Perlman, 1967.</p>
    <p>В дальнейшем В. Демент несколько десятилетий изучал поведенческие изменения после депривации сновидений. В своих более поздних исследованиях он проводил депривацию быстрого сна в течение значительно большего числа ночей. При этом он не нашел никаких подтверждений вредности даже длительного отсутствия парадоксального сна. В. Демент пришел к заключению, что «десятилетие исследований не дало доказательств появления органических заболеваний даже при продолжительной выборочной депривации быстрого сна» (Dement, 1974).</p>
    <p>Исследования, берущие начало в ранних работах В. Демента, в дальней тем привели к выводу, что синтез протеинов в мозге человека во время парадоксального сна идет активнее, чем во время медленного сна. Есть предположения, что эти химические изменения могут представлять собой процесс интеграции новой информации в структуры памяти мозга и служить органической базой для дальнейшего развития личности (Rossi, 1973).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные применения</emphasis></subtitle>
    <p>Эксперты по проблемам сна и сновидений едины во мнении, что Азерински открыл парадоксальный (быстрый) сон. По крайней мере, большинство исследователей, изучающих сон, сновидения и расстройства сна, приписывают открытие этого основополагающего факта именно ему. Поэтому во многих современных статьях часто встречаются ссылки на Раннюю работу Азерински и Клейтмана.</p>
    <p>Работы В. Демента, продолжающие и расширяющие исследования Ю. Азерински, столь же часто цитируются в многочисленных статьях, Освященных исследованиям формулы сна. В одном из таких современных исследований обнаружено, что быстрый сон играет важную роль в повышении способности человека усваивать новые знания во время сна (Stickgold, Whidbee, Schirmer, Patel &amp; Hobson, 2000). В другой интересной статье, цитирующей работы В. Демента (журнал <emphasis>New Ideas in Psychology</emphasis>: «Новые идеи в психологии»), утверждается, что быстрый сон является адаптационным механизмом выживания. Этот механизм развился для защиты социальной связи между детенышами млекопитающих и их матерями, а также между сексуальными партнерами (McNamara, 1996). Автор утверждает, что в пользу гипотезы о защитной функции быстрого сна свидетельствуют не только данные о биологической приспособляемости высших организмов, но и физиологические характеристики парадоксального сна, и схожесть содержания человеческих сновидений. Нет ничего удивительного, что сторонники психоанализа Фрейда ухватились за эти новые открытия, касающиеся приспособляемости, как доказательство особой мудрости Фрейда в том плане, что вытеснение в подсознание и анализ сновидений являются основой для понимания души человека (Zborowski &amp; McNamara, 1998).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Dement, W. С. (1974). <emphasis>Some must watch while some must sleep.</emphasis> San Francisco: Freeman. Greenberg, R., &amp; Perlman, C. (1967). Delirium tremens and dreaming. <emphasis>American Journal of Psychiatry, 124</emphasis>,133–142.</p>
    <p>McNamara, P. (1996). REM-sleep: A social bonding mechanism. <emphasis>New Ideas in Psychology, 14(1),</emphasis> 35–46.</p>
    <p>Rossi, E. I. (1973). The dream protein hypothesis. <emphasis>American Journal of Psychiatry; 130</emphasis>, 1094–1097.</p>
    <p>Stickgold, R., Whidbee, D., Schirmer, B., Patel, V, &amp; Hobson, J. (2000). <emphasis>Journal of Cognitive Neuroscience,</emphasis> 72(2), 246–254.</p>
    <p>Zborowski, M. J., &amp; McNamara, P. (1998). Attachment hypothesis of REM sleep: Toward an integration of psychoanalysis, neuroscience, and evolutionary psychology and the implications for psychopathology research. <emphasis>Psychoanalytic Psychology, 15(1), </emphasis>115–140.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>РАЗВЕНЧАНИЕ СНОВИДЕНИЙ…</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Hobson J, A. &amp; McCarley R. W. (1977). The brain as a dream-state generator: An activation-synthesis hypothesis of the dream process. <emphasis>American Journal of Psychiatry,</emphasis> 134,1335–1348.</strong></p>
    <p>В своей работе Ю. Азерински и В. Демент (Aserinsky and Dement) исследовали насущную потребность людей видеть сны. Есть и другое исследование, посвященное причинам возникновения сновидений и некоторым из их функций. В истории исследования снов долгое время преобладало мнение, что их содержание тесно связано с жизнью человека, что сны — это продукт нашего внутреннего психологического представления о мире. Это утверждение было высказано Зигмундом Фрейдом в его психоаналитической теории о природе человека.</p>
    <p>Как известно, Фрейд верил, что во сне выражаются подсознательные желания приобрести то, чем наяву человеку не дано обладать. Следовательно, сны позволяют проникать в область подсознательного, что недоступно мышлению проснувшегося человека. Однако согласно психоаналитическому подходу, многие из этих желаний неприемлемы для «здравого смысла» и при откровенном проявлении в сновидениях могут нарушить сон и вызвать беспокойство. И чтобы защитить человека, его истинные желания, заключенные в снах, скрыты в образе сновидения гипотетическим цензором. Следовательно, теория утверждает, что истинный смысл большинства снов скрыт за их внешним оформлением. Фрейд назвал эту внешнюю сторону сна <emphasis>явным содержанием</emphasis>, а его истинное значение — <emphasis>скрытым содержанием</emphasis>. Для того чтобы раскрыть смысл информации, содержащейся в снах, следует верно истолковать, проанализировать и постичь их явное содержание.</p>
    <p>Несмотря на то что за последние 50 лет достоверность большей части работ Фрейда подвергалась серьезным сомнениям со стороны ученых, занимающихся поведением человека, фрейдовская концепция сновидений по-прежнему признается психологами и западной культурой в целом. (См. работы, посвященные Анне Фрейд, где обсуждаются другие основополагающие аспекты фрейдовской теории.) Наверное, каждый из нас, вспоминая содержание какого-либо необыкновенного сна, задавался вопросом: а что же он действительно означает? Мы верим в то, что тайное содержание наших снов связано с конфликтами, скрытыми в подсознании.</p>
    <p>В конце 70-х годов XX века Аллан Хобсон и Роберт Мак-Карли, оба психиатры и нейропсихологи Медицинской школы Гарварда, опубликовали новую теорию о сновидениях, которая до такой степени потрясла весь научный мир, что следы этого шока чувствуются по сей день. Суть предложенной ими теории сводилась к следующему: сны — это всего лишь попытка человека истолковать беспорядочные электрические импульсы, которые автоматически производит наш мозг во время REM-стадии сна<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>.</p>
    <p>Согласно мнению Хобсона и Мак-Карли, во время сна стволовая часть головного мозга периодически активизируется и производит электрические импульсы. Эта часть мозга связана с физическим движением и с поступлением информации от наших органов чувств, пока мы бодрствуем. Во время сна наша чувственная и моторная активность в целом снижается, однако этого не происходит с указанной частью мозга. Она продолжает генерировать то, что Хобсон и Мак-Карли рассматривают как незначительные импульсы статического электричества, некоторые из которых достигают других частей мозга, ответственных за высшие функции, такие как размышление и рассудок. После этого наш мозг пытается осуществить синтез и извлечь некий смысл на основе этих импульсов. Для осуществления данной операции мы иногда создаем образы, мысли и даже истории с сюжетом. Когда, проснувшись, мы вспоминаем эту деятельность мозга, то называем ее сном, придавая ему различные смыслы, которые, по мнению Хобсона и Мак-Карли, прежде всего ничем не обоснованы.</p>
    <p>Оригинальная статья Хобсона и Мак-Карли, базовый материал для обсуждения заявленной темы, представляет собой выполненный на высоком уровне отчет, посвященный нейрофизиологии сна и сновидений. Несмотря на то что эту статью можно найти практически во всех учебниках, содержащих информацию о сновидениях, там открытие Хобсона и Маккарли представлено весьма поверхностно из-за сложности его содержания. В данной работе мы значительно подробнее рассмотрим эти вопросы, хотя для облегчения восприятия материала нам придется прибегнуть к значительной обработке и упрощению.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Хобсон и Мак-Карли были убеждены в том, что современные нейрофизиологические данные «допускают и даже требуют серьезного пересмотра психоаналитической теории сна. Теория об активации и синтезе утверждает, что многие формальные аспекты процесса сна могут быть обязательными и относительно неискаженными влиянием психологических факторов сопутствующими элементами регулярно повторяющегося и физиологически определенного состояния мозга, называемого «сном со сновидениями» (с. 1335).</p>
    <p>Под этим ученые подразумевали всего лишь то, что сновидения возникают автоматически вследствие основных физиологических процессов, а также что не существует <emphasis>цензора</emphasis>, искажающего их истинный смысл для защиты нас от подсознательных желаний. Кроме того, они утверждают, что странность и искажение, часто связанные в нашем представлении со снами, не скрыты, а являются результатом физиологического процесса работы мозга во время сна.</p>
    <p>Самой важной частью этой теории является утверждение, что во время REM-стадии сна мозг активизируется и порождает собственную оригинальную информацию. Она затем сравнивается с содержимым памяти для того, чтобы преобразовать активацию в отдельные формы содержания сна. Иными словами, Хобсон и Мак-Карли утверждают, что сновидения возникают под воздействием всего того, что физиологически имеет отношение к REM-сну, вопреки противоположной общепринятой точке зрения о том, что именно сами сновидения порождают REM-сон.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>В своей работе Хобсон и Мак-Карли использовали два метода исследования. Суть одного из них сводилась к тому, чтобы проанализировать и проверить результаты предшествующих работ многих ученых в области сна и сновидений. Только в одной статье, о которой идет речь, авторы ссылаются на 37 работ, имеющих отношение к их гипотезе, включая несколько своих предыдущих исследований, предпринятых в этом направлении. Второй использованный ими метод состоял в исследовании состояния сна и сновидений у животных. Ученые не пытаются утверждать, что животные видят сны, так как никто не может это проверить. (Вы можете верить в то, что ваше домашнее животное видит сны, но разве ваша собака или кошка рассказывала вам когда-нибудь о содержании своих снов?) Однако все млекопитающие проходят стадии сна, подобные человеческим. Хобсон и Мак-Карли сделали шаг вперед, заявив, что физиология сна со сновидениями у человека в принципе не отличается от физиологии сна животных. Для своих опытов ученые выбрали кошек. С помощью различных лабораторных приборов Хобсон и Мак-Карли имели возможность не только стимулировать или подавлять активность определенных отделов мозга животных, но также записывать результаты влияния опытов на состояние сна со сновидениями.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение результатов</emphasis></subtitle>
    <p>Многие открытия, о которых подробно рассказали Хобсон и Мак-Карли в своей статье, продемонстрировали различные аспекты их теории. Поэтому в настоящей главе данные, полученные учеными, будут так или иначе перекликаться с их мнением о сделанных открытиях. Данные, подтверждающие теорию ученых, можно сформулировать следующим образом:</p>
    <p>1. Часть мозгового ствола, которая контролирует физические движения, а также поступление информации от органов чувств, находится, по меньшей мере, в столь же активном состоянии во время сна со сновидениями (называемом <emphasis>состоянием</emphasis> D), как и при состоянии бодрствования. Однако во время сна сенсорный входной сигнал (вся информация поступает в наш мозг из окружающей среды) и моторная деятельность (произвольные движения нашего тела) заблокированы. Хобсон и Мак-Карли выдвинули предположение, что именно этот физиологический процесс, а не психологический цензор, может отвечать за специфические характеристики сна.</p>
    <p>Вы помните из предыдущей статьи, что во время сна человек как бы парализован, вероятно, для того, чтобы защитить себя от возможной опасности при непроизвольных телодвижениях. Хобсон и Мак-Карли утверждают также, что подобное состояние на самом деле наступает не в головном мозге, а в области спинного мозга. Поэтому головной мозг вполне способен посылать двигательные сигналы, однако наше тело не в состоянии реагировать на них. Авторы предположили, что это может быть причиной необычных проявлений движения в наших снах, таких, например, как неспособность бежать от опасности или ощущение замедленного движения.</p>
    <p>2. Подобного блокирования моторных реакций не происходит в мускулах и нервах, управляющих движениями глаз. Частично это объясняет, почему быстрое движение глаз происходит именно во время состояния D, а также то, как во время сна возникают зрительные образы.</p>
    <p>3. Хобсон и Мак-Карли указали также на другие особенности, которые следуют из физиологического анализа состояния D и не могут быть объяснены психоаналитическим толкованием. Каждую ночь во время сна наш мозг входит в состояние REM — стадию с регулярными и предсказуемыми интервалами — и остается в ней в течение определенных отрезков времени. Относительно этой фазы сна все предельно ясно. В своем исследовании авторы хотели подчеркнуть, что процесс видения снов не может быть реакцией на события, происходящие в жизни человека, или реакцией на подсознательные желания, так как эти события или желания могли бы производить сновидения в любой момент сна, в зависимости от прихотей или потребностей человеческой психики. Вместо этого, как показывают Хобсон и Мак-Карли, состояние D является неким предопределенным событием в мозге, функционирующим подобно нейробиологическим часам.</p>
    <p>4. Исследователи указывают на выводы, сделанные другими учеными, о том, что все млекопитающие проходят во сне через REM и NREM (non-rapid-eye-movement — без быстрого движения глаз) стадии. Эта цикличность сна варьируется в зависимости от размера тела животного. Например, крыса будет перемещаться из стадии REM в стадию NREM каждые шесть минут, в то время как слону на прохождение одной стадии потребуется два с половиной часа! Одним из объяснений для такого различия может являться тот факт, что у животных, наиболее уязвимых для хищников, периоды глубокого сна являются самыми короткими;</p>
    <p>в течение этих периодов сон менее бдительный и, следовательно, увеличивается опасность нападения. Какой бы ни была истинная причина различий, Хобсон и Мак-Карли приводят эти данные в качестве дополнительного доказательства того, что сон со сновидениями — это чисто физиологический процесс.</p>
    <p>5. Хобсон и Мак-Карли заявили о том, что они обнаружили «пусковое устройство», энергетическое снабжение и часы «генератора состояния сна» в мозге. По их мнению, это область варолиева моста в стволовой части, расположенная вблизи основания мозга. Измерения нервной активности (частота проведения импульсов через нейроны) в этой части мозга у кошек показали, что достижение высшей степени активности соответствовало периодам REM-сна. Когда работа этой части мозга искусственно подавлялась, животные во сне не проходили REM-стадии в течение нескольких недель. Кроме того, возникало возрастающее удлинение промежутков времени между состояниями D. И наоборот, стимуляция мозгового ствола способствовала более раннему наступлению REM-сна и увеличению длительности его периодов. Ученые неоднократно пытались увеличить периоды REM-сна с помощью различных воздействий на сознание и поведение, однако эти попытки были, в основном, безуспешными. Объяснение этих данных Хобсоном и Мак-Карли сводилось к тому, что поскольку часть мозга, вовлеченная в осознаваемую деятельность, отделена от мозгового ствола, психологические процессы не могут управлять состоянием сна.</p>
    <p>6. Первые пять пунктов сфокусированы на той части теории Хобсона и Мак-Карли, которая относится к <emphasis>активации.</emphasis> Они утверждали, что <emphasis>синтез</emphasis> этой активации производится благодаря нашему опыту сновидений. Психологический подтекст их теории был изложен авторами в четырех основных пунктах:</p>
    <p>(a) «Первичная побуждающая сила процесса сна является не психологической, а физиологической, так как время наступления и длительность периода сна со сновидениями достаточно постоянны, что наводит на мысль о предварительно запрограммированном происхождении, определенно относящемся к нервной системе» (с. 1346).</p>
    <p>Авторы признавали, что сны могут иметь психологическое значение, и возможно, значение это гораздо важнее, чем предполагает психоаналитическая точка зрения. Но не следует более считать, что сон имеет чисто психологическое значение.</p>
    <p>(b) Во время сна ствол мозга не отвечает на сенсорный входной сигнал, а также не производит никаких двигательных сигналов, вызванных внешними условиями, вместо этого он активизируется изнутри. Поскольку эта активация происходит в относительно просто устроенной части мозга, она не содержит никаких мыслей, эмоций, сюжетов, опасений или желаний. Это всего лишь электрическая энергия. И только тогда, когда эта активация достигает высших, когнитивных структур мозга, мы пытаемся извлечь из нее некий смысл. «Иными словами, передний мозг может стараться достичь наилучшего результата при плохой работе, стараясь придать хоть какую-то последовательность образам сновидений, возникшим на основе нечетких сигналов, посланных ему из ствола» (с. 1347).</p>
    <p>(c) Следовательно, подобное создание снов из беспорядочных сигналов может быть истолковано как конструктивный процесс, синтез, а совсем не как процесс искажения, вследствие которого неприемлемые желания скрываются от нашего сознания. Образы вызываются в нашей памяти в попытке согласовать информацию, порожденную активацией ствола мозга. Это происходит исключительно из-за беспорядочности импульсов и затруднительной для мозга задачи снабдить эти импульсы неким смыслом, вот почему сны часто бывают странными, несвязными и, по-видимому, непостижимыми.</p>
    <p>ПСИХОАНАЛИТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ</p>
    <image l:href="#i_010.png"/>
    <p>ГИПОТЕЗА АКТИВАЦИИ-СИНТЕЗА</p>
    <image l:href="#i_011.png"/>
    <empty-line/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Сравнение психоаналитического подхода и гипотезы активации-синтеза (из материалов базовой статьи, с. 1346)</p>
    <p>(d) Фрейдовское объяснение забытых сновидений сводилось к тому, что человеческий мозг сам подавляет их. Фрейд полагал, что когда содержание сна по какой-либо причине нас слишком сильно волнует, то это побуждает нас забыть его. Хобсон и Мак-Карли, признавая, что человек вспоминает о весьма небольшом количестве увиденных снов (по меньшей мере, 95 % всех снов забываются), предложили чисто физиологическое объяснение, которое согласовывалось с остальной частью их гипотезы об активации и синтезе. Они заявили, что когда человек просыпается, в химическом составе мозга происходит мгновенное изменение. Выделение определенных мозговых химических веществ, необходимых для преобразования кратковременной памяти в долговременную, подавляется во время REM-сна. Таким образом, если содержание сна не очень яркое (имеется в виду, что сон производится усиленной активацией) и при этом вы просыпаетесь во время REM-стадии или сразу после нее, о содержании сна вы уже не можете вспомнить.</p>
    <p>На рис. 1 Хобсон и Мак-Карли сравнивают психоаналитическую точку зрения на процесс сна с их моделью активации и синтеза.</p>
    <subtitle><emphasis>Дополнительные данные и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Хобсон и Мак-Карли продолжили вести исследования, подтверждающие их революционную гипотезу о сновидениях. Их новое осмысление не было принято широким кругом ученых, однако без упоминания о нем ни одна психологическая дискуссия не будет считаться полноценной.</p>
    <p>Двенадцать лет спустя после появления статьи Хобсона и Мак-Карли о модели активации и синтеза Алан Хобсон опубликовал книгу с простым названием <emphasis>«Сон».</emphasis> В этой работе он дает объяснение своей теории о сновидениях, используя обобщенные и в значительной степени упрощенные термины.</p>
    <p>Он также высказывает собственный взгляд на то, какое влияние может оказать данная теория на истолкование содержания снов.</p>
    <p>Хобсон признает, что сны не лишены смысла, однако истолковывать их следует более простым способом. Он утверждает собственную, отчасти компромиссную точку зрения:</p>
    <cite>
     <p>«Несмотря на всю свою кажущуюся абсурдность, сны имеют ясный и глубоко личный смысл. Я утверждаю, что содержание сновидений возникает из необходимости для мозга во время REM-сна влиять на содержащуюся в нем информацию в соответствии с уже имеющимися данными. Поэтому мне хотелось бы упомянуть о психоанализе в той его части, благодаря которой мы можем обнаружить в сновидении глубоко скрытую информацию о нас самих, но не обращаясь к концепции о маскировке и цензуре или к широко известным фрейдовским символам. Я склонен приписывать абсурдность снов дисфункции мозга, а их смысл — компенсирующей попытке мозга воссоздать порядок из хаоса. Этот порядок зависит от нашего личного взгляда на мир, наших текущих занятий, нашей памяти, чувств и убеждений. Вот и все» (Hobson, 1989, с. 166).</p>
    </cite>
    <p>Другой исследователь в области сновидений развил идеи Хобсона. Фулкс (Foulkes) (1985), выдающийся ученый, занимающийся так называемыми «вещими снами», также присоединяется к мнению, что сновидения порождаются спонтанной активностью мозга во время сна. Он считал, что поскольку в снах не содержится скрытых подсознательных сообщений, они могут снабжать нас обширнейшей психологической информацией. Фулкс указывает, что способ, посредством которого наша когнитивная система наделяет формой и содержанием беспорядочные импульсы в мозге, заключается в обнаружении информации, касающейся важности некоторых наших воспоминаний. Он также верит в то, что сны служат для различных полезных целей. Например, сновидения о событиях, не произошедших с нами наяву, способны помочь человеку подготовиться к новым или непредвиденным обстоятельствам; тем самым создается своеобразная когнитивная репетиция, человеку как бы задается вопрос: «А что бы я сделал, если…?». Другая возможная функция сновидений, согласно Фулксу, заключается в том, что поскольку наши сны в основном повествуют о нас самих, они могут способствовать углублению нашего самопознания.</p>
    <p>Исследования в данной области продолжаются. Авторы многочисленных трудов не только обращаются к концепции Хобсона и Мак-Карли о происхождении и функциях сновидений, но также и оспаривают ее. В одной из таких работ сравниваются познавательные характеристики людей (их мысли) и эмоциональное восприятие событий, произошедших с ними недавно во сне или наяву (Kahan, LaBerge, Levitan &amp; Zimbardo, 2000). Возможно, полученные результаты удивят вас. Ученые обнаружили, что «знания человека во время сна в большей степени похожи на знания бодрствующего человека, чем это считалось ранее, а также то, что различия между этими двумя формами сознания скорее количественные, чем качественные» (Kahan и др., 2000, с. 132).</p>
    <p>Иными словами, по мнению ученых, наше знание о событиях, увиденных во сне, в значительной степени совпадает со знанием о событиях, произошедших с нами наяву; в связи с этим авторы задаются вопросом: «Как так может быть, чтобы сновидения включали в себя только беспорядочные вспышки электрической активности мозга?».</p>
    <p>Еще одно исследование продемонстрировало продолжение научной дискуссии между теоретиками сна и сновидений. Придерживающееся принципов Фрейда психоаналитическое сообщество продолжает выражать досаду по поводу того, что в своей теории Хобсон и Мак-Карли вышли за пределы весьма узкой точки зрения, что сны — это послания да области подсознания. В журнале, посвященном психоанализу Фрейда, Мансиа (Mancia) (1999) раскрывает основные различия между психоаналитическим представлением о сновидениях и теорией, предложенной Хобсоном и Мак-Карли, которую часто относят к «неврологическому» подходу. Мансиа предельно ясно описывает столкновение между этими двумя основополагающими взглядами:</p>
    <cite>
     <p>«В то время как неврологи заинтересованы в изучении структур, участвующих в производстве, формировании и изложении сновидений, при психоанализе внимание концентрируется на содержании снов и на помещении их в определенный контекст (при совместной работе клиента с психоаналитиком) в соответствии с эмоциональной историей человека, видящего сон…Интересующие неврологов структуры и функции мозга… не имеют никакого отношения к психоаналитическому пониманию» (Mancia, 1999, с. 1205).</p>
    </cite>
    <p>Несомненно, Хобсон и Мак-Карли нашлись бы, что ответить. Однако для этой важной дискуссии, пожалуй, подходят другие время и место.</p>
    <p>В конечном итоге, данное увлекательное исследование обрело новый вид, обратясь к изучению наиболее частых сюжетов снов (Hartmann, 2000). Задачей исследования было определить, занимаются ли люди и во сне чтением, письмом и арифметическими вычислениями. Ученые проанализировали 456 письменных отчетов и попросили 240 человек, часто видящих сны, заполнить анкеты, указав, как часто они видят во сне вышеперечисленные действия. Ни в одном из 456 описаний сновидений не были указаны чтение и письмо и только в одном упоминался счет. Более того, из всех участников опроса 90 % ответили, что они «никогда» или «почти никогда» не производили эти действия во сне, хотя наяву уделяли чтению, письму и счету в среднем по 6 часов в день. В полученных результатах можно увидеть вызов модели Хобсона и Маккарли, изложенной в данной главе. Ведь если сны — это результат «бессмысленных импульсов статического электричества», почему же тогда эти бессмысленные импульсы последовательно не вызывают активность, отвечающую за чтение, письмо и счет?</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Вы можете согласиться или нет со столь неромантичным взглядом на сновидения, предложенным Хобсоном и Мак-Карли, однако он дает прекрасный пример того, насколько психологам, как и ученым вообще, необходимо оставаться открытыми для новых возможностей, несмотря на существование <emphasis>порядка, установленного</emphasis> в течение десятилетий. Нет сомнения в том, что модель активации и синтеза внесла значительные изменения в психологию. Этот факт вовсе не означает, что все тайны сновидений разгаданы, чего, возможно, не произойдет никогда. Однако исследования в данной области обещают быть весьма интересными.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Foulkes, D. (1985). Dreaming: A cognitive-psychological analysis. <emphasis>Hillsdale, NJ: Eribaum.</emphasis></p>
    <p>Hartmann, E. (2000). We do not dream the 3 R’s: Implications for the nature of dreaming memtation. <emphasis>Dreaming, 70(2),</emphasis> 103–110.</p>
    <p>Hobson J. A. (1989). Sleep. <emphasis>New York: Scientific American Library.</emphasis></p>
    <p>Kahan, T.<sub>f</sub> LaBerge, S., Levitan, L., &amp; Zimbardo, P. (2000). Similarities and differences between dreaming and waking cognition: An exploratory study. <emphasis>Consciousness and Cognition, 6(1),</emphasis> 132–147.</p>
    <p>Mancia, M. (1999). Psychoanalysis and the neurosciences: A topical debate on dreams. <emphasis>International Journal of Psychoanalysis, 80(6),</emphasis> 1205–1213.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПОВЕДЕНИЕ В ГИПНОЗЕ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Spanos, N. Р. (1982). Hypnotic behavior: A cognitive, social, psychological perspective. <emphasis>Research Communications in Psychology, Psychiatry, and Behavior</emphasis>; 7,199–213.</strong></p>
    <p>Наиболее известные нам деформации в сознании связаны со сном и сновидениями. В предыдущих трех статьях обсуждались несколько исследований, оказавших наибольшее влияние на изучение данной темы. Другим явлением, связанным с измененным состоянием сознания, является гипноз. Гипноз обычно считают неким мистическим и могущественным процессом контролирования человеческого сознания. Расхожие фразы и слова о гипнозе, такие как <emphasis>отключение (go under)</emphasis> и <emphasis>транс</emphasis>, показывают, что он считается отдельным, уникальным состоянием сознания, отличным от сна и бодрствования. Многие психологи соглашаются с данной точкой зрения. Николас Спанос (Nicholas Spanos), однако, придерживается другого мнения, считая, что гипноз, на самом деле, — это не более чем состояние повышенной мотивации к определенным действиям и его легко можно объяснить, не обращаясь к трансу и измененным состояниям.</p>
    <p>Первые случаи применения гипноза относят к середине XVIII века, времени, когда ученые впервые пришли к заключению, что причины умственных расстройств, скорее, психологические, нежели органические. Одной из наиболее ярких личностей, которые помогли вывести психологию из области колдовства, был Франц Антон Месмер (1733–1815).</p>
    <p>Он считал, что <emphasis>истерические нарушения</emphasis> являются результатом дисбаланса в универсальном магнетическом потоке в теле человека. Во время необыкновенных сеансов в своей лаборатории Месмер включал мягкую музыку, гасил огни и, одетый как волшебник, вынимал из бутылочек с различными химическими веществами погруженные туда железные стержни и прикасался ими к пораженным болезнью частям тела пациентов. Он верил, что это поможет передать так называемый <emphasis>животный магнетизм </emphasis>через химические вещества в тела пациентов и тем самым избавиться от симптомов болезни. Интересно, что во многих случаях подобное лечение действительно помогало. Именно от Месмера появилось слово <emphasis>месмеризм</emphasis>, и многие верят, что его лечение предполагало использование определенных техник, которые мы сейчас связываем с гипнозом.</p>
    <p>В истории психологии гипнозу.(названному в честь Гипноса, греческого бога сна) придавалось важное значение, особенно в лечении психологических расстройств; гипноз был основным компонентом в психоаналитической технике Фрейда. Эрнест Хилгард (Ernest Hilgard) был среди первых современных исследователей, поддержавших мнение, что гипноз является измененным состоянием сознания (Hilgard, 1978). Описания гипнотических состояний Хилгардом, а также другими исследователями включали такие характеристики, как усиление чувствительности к внушению, неосознанность действий, улучшение возможностей вспоминать, повышенная интенсивность визуального воображения, диссоциация (способность концентрироваться на определенных событиях, при этом не видя ничего другого) и анальгезия (пониженная чувствительность к боли). До недавнего времени мнение, что гипноз способен вызывать мысли, идеи и действия, которые в другом <emphasis>случае</emphasis> были бы невозможны, что и является измененным состоянием сознания, было неоспоримо.</p>
    <p>Однако именно ученые должны критически оценивать «статус кво» и ставить под сомнение даже кажущиеся верными общепринятые убеждения. Так, Хобсон и Мак-Карли (Hobson and McCarley) предложили новый взгляд на сновидения, который радикальным образом отличался от доминирующего, общепринятого подхода. А социальный психолог Николас Спанос заявил, что основные положения теории гипноза, принятые Хилгардом и другими, должны быть пересмотрены. В своей статье Спанос пишет: «Выделение каких-то особых процессов для описания гипнотического поведения не только бесполезно, оно может ввести нас в заблуждение… Гипнотическое поведение в целом похоже на другие социальные действия и, как и другое социальное поведение, может быть описано как имеющее определенную стратегию и целенаправленное» (с. 200). Другими словами, Спанос утверждает, что загипнотизированные люди совершают произвольные действия для достижения желаемой цели. Далее он говорит, что так как данное поведение вызывается повышенной мотивацией, оно не предполагает изменение состояния сознания.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Н. Спанос полагал, что все действия, обычно приписываемые состоянию гипнотического транса, находятся в рамках нормальных человеческих возможностей произвольного характера. Он считает, что единственной причиной, по которой люди считают себя загипнотизированными, является интерпретация их собственного поведения как <emphasis>нахождения под гипнозом</emphasis>, что соответствует их ожиданиям в отношении гипноза. Спанос считает процесс гипнотизирования ритуалом, который в западных культурах имеет большое значение. Люди ждут того, что они потеряют контроль над своим телом, и когда процесс введения в гипнотическое состояние начинается, они, в свою очередь, начинают верить, что их добровольные действия становятся автоматическими и направляемыми. В качестве примера Спанос приводит то, что на раннем этапе введения человека в гипнотическое состояние ему даются определенные указания для произвольного выполнения, такие как «расслабьте ноги», при этом последующие указания носят уже характер внушения — «ваши ноги становятся мягкими и тяжелыми».</p>
    <p>До 1982 года, когда была написана указанная статья Спаноса, его работы, в сотрудничестве с коллегами, в течение почти десяти лет демонстрировали, сколько эффектов, приписываемых состоянию гипнотического транса, могут быть объяснены так же просто (или же еще проще) и не столь мистически.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>В этой статье говорится не о каком-то конкретном эксперименте, в ней описываются многочисленные исследования, проведенные Спаносом и коллегами до 1982 года. Целью этих работ было подтвердить позицию, противоположную мнению Хилгарда (и общепринятому мнению), который полагал, что гипноз — это уникальное состояние сознания. Основная часть описанных результатов была взята из 16 исследований, в которых Спанос принял непосредственное участие; в них предлагается альтернативная интерпретация гипнотического поведения. И как и в предыдущей статье о сновидениях, результаты и обсуждение будут представлены совместно.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты и обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Спанос утверждает, что существуют два ключевых аспекта в отношении гипноза, благодаря которым люди считают его измененным состоянием сознания. Первый заключается в том, что люди интерпретируют свое поведение как вызванное чем-то другим, помимо них самих, и соответственно, собственные действия представляются им непреднамеренными, непроизвольными. Вторым аспектом является убеждение, которое мы уже ранее обсуждали: ритуал гипноза создает определенные ожидания, мотивирующие человека к поведению в соответствии с данными ожиданиями. В своем исследовании Спанос концентрируется на изучении того, что вызвало появление этих часто высказываемых мнений в отношении гипноза.</p>
    <p><strong>Убеждение, что поведение носит непреднамеренный характер</strong></p>
    <p>После введения в состояние гипнотического транса людей обычно просят пройти несколько <emphasis>испытаний</emphasis> для того, чтобы определить, находится ли человек под гипнозом или нет. Спанос утверждает, что в данных испытаниях людям часто предлагают убедить себя, что с ними происходит нечто неординарное. Гипнотические задания предполагают подобные внушения: «ваша рука настолько тяжелая, что вы не можете ее поднять; ваши руки связаны какой-то силой, и вы не можете разделить их; ваша рука такая же жесткая, как стальной брусок, и вы не можете ее согнуть; вы чувствуете тяжесть в теле и не можете встать». Спанос полагает, что данные внушения содержат два взаимосвязанных предписания. Сначала человека просят сделать что-либо, а затем проинтерпретировать действие как непроизвольно совершенное. Некоторые люди оказываются неспособными отреагировать на данное внушение. Эти люди не понимают, что они должны произвольно сделать какое-то действие, чтобы инициировать внушаемое поведение; вместо этого они просто сидят и ждут, пока их руки или тело не начнут двигаться. Другие реагируют на внушения, но осознают, что они действуют преднамеренно. Также существуют те, кто соглашается с обоими предписаниями; они реагируют на внушение и интерпретируют свою реакцию как находящуюся за пределами их собственного контроля.</p>
    <p>Спанос полагает, что интерпретация поведения, как добровольного или недобровольного, зависит от того, как сформулировано внушение. В одном из своих исследований Спанос провел две группы через процедуру введения в гипнотическое состояние. Внушения действия для первой группы формулировались следующим образом: «Ваша рука легка, и она поднимается». Другую группу непосредственно инструктировали в отношении того же действия: «Поднимите вашу руку». Затем испытуемых спрашивали, считали ли они свое поведение преднамеренным или наоборот. Испытуемые в группе внушения чаще интерпретировали свое поведение как принудительное, по сравнению с группой, которой давались непосредственные инструкции.</p>
    <p>Прямо сейчас, читая эту страницу, вытяните свою левую руку и подержите ее в таком положении несколько минут. Вы заметите, что она становится тяжелее. Тяжесть в руке — это не результат гипноза; причиной является сила тяжести! Так что если вы загипнотизированы и вам внушают, что вытянутая рука тяжелеет, вам будет очень легко приписать стремление опустить руку силе принуждения (а вы ведь в любом случае хотите опустить руку!). А если вам внушают, что ваша рука легка и поднимается? Если вы поднимаете свою руку, вам будет гораздо труднее проинтерпретировать свои действия как непроизвольные, так как вам придется проигнорировать противоречащую обратную связь со стороны силы тяжести. Спанос проверил эту идею и выяснил, что интерпретировать поведение подобным образом было сложнее. Люди, которые верили, что они загипнотизированы, были склонны скорее идентифицировать как непреднамеренное именно действие опускания руки, нежели поднятия руки. С традиционной точки зрения, направление движения руки не должно иметь значения; оно в любом случае должно расцениваться как принудительное извне.</p>
    <p>Внушения в отношении загипнотизированных часто содержат просьбу представить определенные ситуации с целью произвести желаемые действия. Если вы подвергались гипнозу, вам могли внушать, что ваша рука окостенела и вы не можете ее согнуть. Для подкрепления данного внушения вам говорили, что ваша рука в гипсе. Спанос считал, что некоторые люди смогут погрузиться в воображаемое глубже других. Это приведет их к уверенности, что их реакция непреднамеренная. Спанос утверждал, что если вы глубоко вовлечены в воображаемое, то не сможете сфокусироваться на информации, которая предупреждает вас, что фантазия — это не реальность. Чем более живо вы представляете гипс, его текстуру и крепость, как он туда попал и т. д., тем меньше вероятность вспомнить, что это всего лишь плод вашей фантазии. Если глубокое погружение произошло, вы будете склонны поверить, что ваше действие «окостеневшей рукой» было совершено не по вашей воле, тогда как на самом деле все было наоборот. В подтверждение этого Спанос выяснил, что если испытуемых просили оценить степень своего погружения во внушаемый сценарий, то чем выше была оценка погружения, тем в большей степени испытуемые интерпретировали свое поведение как совершаемое не по собственной воле. Спанос также отмечает, что чувствительность человека к гипнозу коррелирует с его общей тенденцией погружения в другие виды деятельности, такие как чтение, музыка или мечтания. Следовательно, такие люди более склонны к внушению в процессе гипнотизирования.</p>
    <p><strong>Создание ожиданий у загипнотизированных</strong></p>
    <p>Спанос полагает, что убеждения в отношении гипноза, которые присущи большинству людей, соответствующим образом проявляются, если эти люди оказываются под его воздействием. Далее автор говорит, что эти убеждения усиливаются методами, используемыми для введения в гипнотический транс и для его изучения. Он приводит три примера исследований, демонстрирующих, как люди могут предпринимать определенные действия под гипнозом просто потому, что они думают, будто должны это делать, а не по причине нахождения в измененном состоянии сознания.</p>
    <p>Во-первых, Спанос ссылается на исследование, в котором двум группам студентов читалась лекция о гипнозе. Лекции были идентичны, за исключением того, что одной группе сказали, будто в состоянии гипноза спонтанно возникает «окостенение» руки. Затем обе группы вводили в состояние гипноза. Некоторые участники группы, в которой говорилось об «окостенении» руки, и вели себя соответствующим образом — <emphasis>спонтанно</emphasis>, без каких-либо инструкций. Однако в среде испытуемых другой группы ни одна рука не окостенела. По мнению Спаноса, это демонстрирует, как люди переживают гипноз в соответствии со своими убеждениями о должном поведении при нахождении в таком состоянии.</p>
    <p>Второй пример, который Спанос использовал для иллюстрации своего мнения, были результаты изучения возникающих у людей образов. Загипнотизированные люди говорят, что визуальные образы, которые они видели под гипнозом, были более интенсивными, живыми и реальными, по сравнению с образами, которые они видят, не находясь под гипнозом. Вот как обычно проводились подобные исследования. Испытуемых просили представить сцены или ситуации, в которых они совершают определенные действия. Затем этих людей гипнотизировали и вновь просили представить подобные ситуации (стадии гипнотизирования и нормального состояния могут идти в произвольном порядке). Такие испытуемые, в общем, говорили, что образы в состоянии гипноза были значительно интенсивнее. Спанос и коллеги выяснили, однако, что когда использовались две различные группы, подвергавшаяся гипнозу и не подвергавшаяся, средний показатель интенсивности образов у участников этих групп был практически одинаков. Почему существуют эти различия в результатах? Возможно, потому, что когда тестируются две различные группы, испытуемые внутри каждой из них не обладают информацией Для сравнения. Тем не менее когда одни и те же люди помещаются в разные типы условий, они могут сравнить свой опыт по каждому из условий и уточнить свои оценки. Итак, поскольку показатель интенсивности образов в состоянии гипноза почти всегда выше, это доказывает то положение, что гипноз на самом деле есть измененное состояние созна ния, не так ли? Если же вы спросите об этом Спаноса, он вам ответит «Нет, не так!». По его мнению, люди, помещенные в разные типы условий, <emphasis>ожидают</emphasis> от ритуала введения в гипнотическое состояние большей интенсивности образов и, следовательно, и оценивают ее соответственно.</p>
    <p>Третьей и, возможно, наиболее интересной демонстрацией эффектов гипноза является утверждение, что гипноз может сделать человека нечувствительным к боли (эффект анальгезии). Одним из способов проверки чувствительности к боли без причинения реального вреда человеку является «испытание холодом». Если вы испытуемый в такого рода исследовании, вас попросят опустить руку в ледяную воду (около 0 °C) и держать ее там, сколько сможете. Примерно после первых десяти секунд становится очень больно, и большинство людей вынут свою руку в течение первых одной-двух минут. Хилгард (Hilgard, 1978) сообщает, что люди, прошедшие «испытание холодом», как в обычном состоянии бодрствования, так и под гипнозом, сообщали о значимо меньшем ощущении боли при нахождении в гипнотическом состоянии. Он объяснял это тем, что находясь под гипнозом, человек способен отделить боль от сознания. Таким образом, говорит Хилгард, часть сознания человека испытывает боль, но эта часть спрятана за так называемым «амнезическим барьером».</p>
    <p>Спанос отвергает объяснение результатов по анальгезии какими-то особыми свойствами самого гипноза и предлагает подтверждение того, что снижение болевых ощущений во время нахождения под гипнозом является результатом мотивации и ожиданий человека. Все исследования гипноза используют людей с высоким показателем чувствительности к гипнотическому воздействию. Согласно Спаносу, эти люди «очень стремятся представить себя в экспериментальных условиях как тех, кто наиболее подходит для гипноза» (с. 208). Эти люди знают, что впечатления испытуемых в состояниях бодрствования и гипнотического сна обычно сравниваются учеными, и стремятся продемонстрировать эффективность гипноза. Спанос провел еще одно исследование с «испытанием холодом<strong>», </strong>но использовал одно важное условие. Некоторым участникам сообщили, что сначала им нужно будет самим попробовать уменьшить интенсивность боли при холодовой пробе (например, пытаясь переключить свое внимание на что-то другое), а затем их введут в состояние гипноза с внушением нечувствительности к боли. Другой же части испытуемых ничего не сообщалось о последующем применении гипноза. На рис. 2 представлены результаты. Когда люди ожидали введения в состояние гипноза после пробы, проведенной в обычном состоянии, они оценивали анальгезический эффект собственных сознательных усилий как низкий, для того чтобы, как указывает Спанос, «оставить местечко» для улучшения своего состояния уже под гипнозом. Спанос считает данный пример демонстрацией того, что даже интенсивность боли во время гипноза может быть следствием потребности человека отвечать запросам ситуации, а не проявлением измененного сознания как такового.</p>
    <image l:href="#i_012.png"/>
    <empty-line/>
    <p><strong>Рис. 2.</strong> Ощущение интенсивности боли в обычном состоянии и в гипнотическом состоянии: условия ожидания введения в гипноз и без ожидания</p>
    <p>Наиболее важный вопрос, возникающий под влиянием полученных Спаносом результатов, — это то, должны ли мы переоценить феномен под названием гипноз. И что же такое гипноз, если мы решаем, что он — не могущественная сила, изменяющая сознание, как это было принято считать?</p>
    <subtitle><emphasis>Значение результатов исследований</emphasis></subtitle>
    <p>Оценивая исследование Спаноса, необходимо помнить, что его целью не было доказать, будто гипноза не существует. Он хотел продемонстрировать: то, что мы называем <emphasis>гипнотическими действиями</emphasis>, является результатом высоко мотивированного, целенаправленного социального поведения, а не измененным и уникальным состоянием. Большинство исследователей поведения считают, что людей нельзя загипнотизировать против их воли. Более того, находясь под гипнозом, люди не будут совершать асоциальные, по их мнению, поступки и не способны проявлять сверхсилу и сверхвыносливость. В своей статье Спанос показал, что многое в гипнозе может быть объяснено менее мистически и более непосредственно, чем при использовании понятия <emphasis>гипнотического транса.</emphasis></p>
    <p>Каковы могли бы быть последствия, если принять сомнения Спаноса в существовании гипноза? Ответ примерно таков — «возможно, без последствий». Достигаются ли эффекты гипноза посредством введения человека в измененное состояние сознания или посредством повышения мотивации — это не меняет того факта, что гипноз часто является полезным методом разрешения проблем и улучшения качества жизни. Одной из причин того, что многие люди до сих пор продолжают без тени сомнения относиться к силе гипнотического транса, возможно, является их желание верить: существует решение, последняя возможность справиться с проблемами, когда все другие методы бессильны, — нечто настолько всесильное, что изменения происходят как бы сами по себе.</p>
    <p>Является ли гипноз измененным состоянием сознания или нет, это достаточно противоречивый вопрос. Но чем бы ни был гипноз, он, определенно, не является панацеей, которую большинство людей хотят в нем видеть. Некоторые исследования показали, что гипноз нисколько не эффективнее других методов для лечения алкоголизма или пристрастия к табаку, для восстановления памяти или для снижения веса (см. обзор у Lazar &amp; Dempster, 1981).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Ссылка на статью Спаноса 1982 года появилась в работе 1997 года, излагающей <emphasis>новую</emphasis> теорию о том, почему люди, находящиеся под гипнозом, воспринимают свои действия как непреднамеренные (Lynn, 1997). Этот исследователь утверждает, что люди, легко поддающиеся гипнозу, воспринимают свое поведение под гипнозом как принудительное по нескольким причинам. Во-первых, они входят в состояние гипноза с <emphasis>намерением</emphasis> выполнять то, что гипнотизер скажет. Во-вторых, они всерьез <emphasis>ожидают</emphasis>, что гипноз способен направить их действия, содействуют ли они этому или нет. И в-третьих, «намерение помочь гипнотизеру, так же как и ожидание того, что они смогут это сделать, порождают повышенную готовность действовать под принуждением» (Lynn, 1997, с. 239). Неудивительно, что Линн опирался на работу Спаноса, ведь его теория отражает и подтверждает идеи последнего, которые мы обсуждали выше.</p>
    <p>С другой стороны, авторы нескольких недавних статей опровергают мнение Спаноса и приводят дополнительные аргументы в пользу результатов исследования Хилгарда, которое мы обсуждали ранее (Kihlstrom, 1998,1999; Miller &amp; Bowers, 1993;Montgomery, DuHamel &amp; Redd, 2000).</p>
    <p>И наконец, испанские исследователи попытались занять компромиссную позицию, предполагая, что людей можно <emphasis>научить</emphasis> реагировать на гипноз (Diaz &amp; Alvarez, 1997). При использовании методологии <emphasis>формирования</emphasis> Скиннера (см. обсуждение работ Скиннера в следующем разделе) 10 человек, которые очень трудно поддавались гипнотическому внушению, выполнили серию упражнений, разработанных специально для того, чтобы научить их реагировать на гипнотическое внушение. После успешного выполнения каждого упражнения они получали подкрепление (вознаграждение) от терапевта. После прохождения обучающего курса 6 из 10 испытуемых успешно реагировали на гипнотическое внушение, тогда как до обучения ни один из них не поддавался гипнозу. Авторы сделали вывод, что «данные результаты подтверждают важность ситуационной переменной в отношении внушаемости или чувствительности к гипнозу» (с. 167).</p>
    <p>Споры не прекращаются. Спанос продолжал свои исследования до самой смерти; погиб он в результате авиакатастрофы в июне 1994 (см.: McConkey &amp; Sheehan, 1995). Резюме ранних работ Спаноса можно найти в его книге 1998 года <emphasis>Hypnosis: The Cognitive-Behavioral Perspective. </emphasis>Николас Спанос заслужил уважение коллег своим плодотворным трудом по исследованию человеческого поведения. Его будет очень не хватать коллегам и всем тем, кто учился на его работах и столь многое из них почерпнул (см.: Baker, 1994, панегирик Николасу Спаносу). И конечно же, его исследования будут продолжены. Работы Спаноса о гипнозе изменили психологию: было предложено новое, революционное, экспериментально обоснованное, альтернативное объяснение определенного аспекта человеческого сознания и поведения. Спанос первым за последние 200 лет бросил вызов старой теории.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 3. НАУЧЕНИЕ И ОБУСЛОВЛИВАНИЕ</p>
   </title>
   <section>
    <p>В той области психологии, которая занимается научением и обусловливанием, проведено множество исследований с целью выяснить, как обучаются животные и люди. Ряд выдающихся психологов, имена которых широко известны за пределами наук о поведении, как, например И. П. Павлов, Дж. Уотсон, Б. Скиннер и А. Бандура, посвятили всю свою жизнь изучению проблем, относящихся к этой сфере. Выбрать несколько наиболее важных работ из этой области исследований — задача не простая, но соответствующие избранные статьи можно найти почти в любом вводном учебнике психологии, и они отражают огромный вклад названных выше ученых.</p>
    <p>Говоря об И. П. Павлове, мы обращаемся к его выполненным почти 100 лет назад опытам с собаками (с использованием метронома) и к открытию условного рефлекса. Другой выдающийся ученый, Дж. Уотсон, вероятно, наиболее знаменит (печально известен?) своим впечатляющим экспериментом с одиннадцатимесячным мальчиком Альбертом, продемонстрировав впервые, что эмоции — результат приобретения опыта. Далее мы рассмотрим, как Б. Скиннер объясняет и демонстрирует «суеверное» поведение голубя и то, как аналогичным образом становятся суеверными люди. В заключение будет проанализировано хорошо известное исследование — «эксперимент с куклой Бобо», в котором А. Бандура установил, что агрессивное поведение детей может быть сформировано в результате научения при подражании агрессивному поведению взрослого.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЭТО НЕ ТОЛЬКО О СЛЮНООТДЕЛЕНИИ У СОБАК!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Pavlov I. Р. (1927). Conditioned reflexes. London: Oxford University Press.</strong></p>
    <p>Приходилось ли вам входить в больничное здание, где вы чувствовали запах дезинфицирующих средств и при этом начинали ощущать зубную боль? Если такое с вами случалось, то объясняется это, вероятно, тем, что запах активизировал ассоциативную связь, которая образовалась в вашем мозге между этим запахом и вашим опытом посещения дантиста. Когда вы слышите американский гимн, исполняемый во время открытия Олимпийских игр, ваше сердце начинает биться чаще? Такое случается у большинства американцев. Происходит ли то же самое, когда вы слышите итальянский государственный гимн? Скорее всего, нет, если только вы не выросли в Италии; ведь вы воспитывались в условиях, предполагающих реакцию на американский гимн, но не на итальянский. А почему некоторые люди зажмуриваются и нервничают, когда вы надуваете воздушный шарик рядом с ними? Это потому, что у них образовалась ассоциация между надувающимся шариком и стимулом, вызывающим испуг (громкий хлопок). Таковы лишь некоторые из бесчисленного множества поведенческих проявлений, которые существуют как следствие процесса, получившего название <emphasis>классического обусловливания.</emphasis></p>
    <p>Теория классического обусловливания научения была разработана почти 100 лет назад великим русским ученым Иваном Петровичем Павловым. В отличие от большинства исследований, представленных в этой книге, основные идеи научения посредством ассоциирования, как и само имя создателя этой теории, получили широкую известность в популярной культуре (существует даже песня группы «Роллинг Стоунз», в которой упоминается о «слюнотечении, как у собак Павлова»). Однако путь Павлова к его эпохальным открытиям и подлинное значение его работ известны не столь широко.</p>
    <p>Хотя вклад Павлова в психологию огромен, сам ученый был вовсе не психологом, но выдающимся русским физиологом, изучавшим процессы пищеварения. За исследования пищеварения он был удостоен Нобелевской премии. Но началом открытий, которые принципиально изменили его карьеру и историю психологии, послужило фактически случайное наблюдение. Важно отметить, что в конце XIX века психология была очень молодой наукой и многими не расценивалась в качестве подлинно научной области знания. Таким образом, глядя на сделанный Павловым стол, уставленный вашими любимыми кушаньями, у вас будет выделяться слюна вне зависимости от того, хотите вы этого или нет.</p>
    <p>Итак, Павлов экспериментировал с различными стимулами, желая определить, насколько все-таки «умны» эти слюнные железы. По мере продолжения исследования он стал замечать некоторые совершенно неожиданные вещи. Собаки начинали выделять слюну раньше, чем получали пищу, и даже еще до того, как могли почувствовать запах пищи.</p>
    <p>Через некоторое время собаки стали выделять слюну иногда вообще при отсутствии каких-либо пищевых стимулов. Каким-то образом рефлекторное действие слюнных желез изменилось в результате опыта, приобретенного животными в лаборатории:</p>
    <p>«Даже вида миски, из которой кормили собаку, было достаточно для того, чтобы вызвать пищевой рефлекс [рефлекс слюноотделения] полностью во всех деталях; и, далее, слюноотделение могло быть вызвано появлением человека, который приносил миску, или звуком его шагов» (с. 13). Так Павлов оказался на распутье. Он наблюдал слюноотделительные реакции на стимулы, казалось бы, не связанные с пищеварением, и чистая физиология не могла объяснить этот феномен. Ответ следовало искать в психологии.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Павлов предположил, что в ходе лабораторных опытов собаки научались ожидать получения пищи вслед за появлением определенных сигналов. Хотя эти <emphasis>сигнальные стимулы</emphasis> естественным путем не продуцируют слюноотделение, собаки начинают ассоциировать их с пищей и в результате реагируют на них слюноотделением. Исходя из этих рассуждений, Павлов решил, что существует два вида рефлексов.</p>
    <p>Безусловные рефлексы — врожденные и автоматические; они не нуждаются в научении и являются обычно общими для всех представителей данного вида. Слюноотделение при попадании пищи в рот, вздрагивание при неожиданном громком звуке и расширение ваших зрачков при выключении света — примеры безусловных рефлексов. Условные рефлексы, напротив, являются приобретенными в результате опыта или научения и могут значительно варьироваться у отдельных представителей тех или иных видов. Слюноотделение у собаки при звуке шагов или ваше ощущение зубной боли при запахе дезинфицирующих средств — примеры условных рефлексов.</p>
    <p>Безусловные рефлексы это безусловные реакции (БР) на безусловные стимулы (БС). В исследованиях Павлова безусловным стимулом являлась пища, а безусловной реакцией — слюноотделение. Условный рефлекс — это условная реакция (УР), как, например, слюноотделение, на условный стимул (УС), например, звук шагов. Вы можете отметить, что реакция в обоих этих примерах — слюноотделение, но когда слюна течет при звуке шагов, слюноотделение является результатом обусловливания.</p>
    <p>Вопрос, ответ на который желал получить Павлов, можно сформулировать так: «Поскольку условные рефлексы не являются врожденными, как конкретно они формируются?». Он предположил, что если какой-либо стимул часто воздействует на собаку, когда она получает пищу, этот стимул ассоциируется в мозге собаки с пищей и будет сигнализировать о предстоящем кормлении. До того как стимул стал сопровождаться получением пищи, он не вызывал никакой заметной реакции. Другими словами, это был нейтральный стимул (НС). Когда собака впервые оказалась в лаборатории, шаги ассистента могли вызвать реакцию любопытства (Павлов называл ее реакцией «Что такое?»), но слышимые шаги определенно не вызывали слюноотделения. Звук шагов, таким образом, был нейтральным стимулом. Однако через некоторое время после того, как собака каждый день слышала те же самые звуки непосредственно перед кормлением, они начали ассоциироваться с пищей. В результате шаги сами по себе должны вызывать у собак слюноотделение. Таким образом, по Павлову процесс, в результате которого нейтральный стимул становится условным стимулом, можно схематически представить следующим образом:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_013.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Итак, имея теоретическое объяснение наблюдений, Павлов начал серию экспериментов для проверки его правильности. Обычно считается, что для обусловливания у собак реакции слюноотделения Павлов использовал звонок. Но, как вы увидите дальше, в своих ранних экспериментах он пользовался метрономом.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод и результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Павлов смог построить специальную лабораторию в Институте экспериментальной медицины в Петрограде (который позже стал Ленинградом, а ныне получил свое первоначальное название Санкт-Петербург) на средства «энергичного и пекущегося об общественном благе московского бизнесмена». Эта звуконепроницаемая лаборатория давала возможность полной изоляции подопытных животных от экспериментаторов и от всех посторонних стимулов во время эксперимента. Таким образом, на животных можно было воздействовать отдельным конкретным стимулом и фиксировать их реакции без какого-либо прямого контакта между ними и экспериментатором.</p>
    <p>После создания таких строго контролируемых экспериментальных условий сама процедура опыта была довольно простой. В качестве безусловного стимула Павлов выбрал пищу. Как уже говорилось ранее, пища вызывает безусловную реакцию слюноотделения. Теперь Павлову нужно было найти нейтральный стимул, который был бы для собак совершенно не связан с пищей. В качестве такового ученый использовал метроном. Собака слышала звук метронома и непосредственно после этого получала пищу. «Стимул, который сам по себе был нейтральным, накладывался на действие врожденного пищевого рефлекса. Мы наблюдали, что после нескольких повторений комбинированной стимуляции звук метронома приобрел свойство стимулирования реакции слюноотделения» (с. 26). Другими словами, метроном стал условным стимулом для условной реакции слюноотделения.</p>
    <p>Павлов и его сотрудники детально разрабатывали процедуру получения этих предварительных данных, используя различные безусловные и нейтральные стимулы. Например, на животных воздействовали запахом ванили (НС), а затем вливали в рот слабый раствор кислоты (похожий на сок лимона) (БС). Кислота вызывала сильное слюноотделение (БР). После 20 повторений такого комбинированного воздействия одно лишь воздействие ванили вызывало интенсивную реакцию слюноотделения. В другом случае использовали зрительную стимуляцию; какой-либо объект начинал вращаться непосредственно перед появлением пищи. Уже после пяти случаев сочетаний вращающийся объект сам по себе (УС) начинал вызывать реакцию слюноотделения (УР).</p>
    <p>В этих экспериментах был получен важный дополнительный результат, состоящий в том, что если нейтральный стимул (ваниль или вращающийся объект) предъявлялся <emphasis>после</emphasis> безусловного стимула, никакого обусловливания не наблюдалось. Например, в рот собаки вливали раствор кислоты и через пять секунд воздействовали запахом ванили. После 427 воздействий такой комбинации ваниль так и не стала условным стимулом.</p>
    <p>Значение и применимость открытий Павлова выходят далеко за рамки формирования у собак слюноотделительных условных рефлексов. Его теория классического обусловливания объяснила большую часть человеческого поведения и способствовала становлению психологии как подлинной науки.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных данных</emphasis></subtitle>
    <p>Теория классического обусловливания получила всеобщее признание и оставалась фактически неизменной со времени ее создания. Она используется для объяснения и интерпретации широкого спектра явлений: фобии, отвращение к определенным видам пищи, эмоции, влияние рекламной продукции, тревога перед интервью при устройстве на работу или экзаменом, состояние сексуального возбуждения. Ряд недавних исследований, относящихся к некоторым из этих сфер, будет рассмотрен ниже.</p>
    <p>Классическое обусловливание фокусируется на рефлекторном поведении; сюда относятся такие виды поведения, которые не подлежат сознательному контролю. Условный рефлекс может быть сформирован на любой ранее нейтральный стимул. Ваши реакции могут быть обусловлены по классическому варианту таким образом, что ваш левый глаз будет мигать при звуке дверного звонка, ваше сердце будет стучать чаще при вспышке голубого света или вы будете чувствовать сексуальное возбуждение, поедая землянику. Дверной звонок, голубой свет и земляника — все это были нейтральные стимулы до тех пор, пока они каким-либо образом не оказались ассоциированными с безусловными стимулами для мигания (струя воздуха, направленная в глаз), для ускорения сердцебиения (неожиданный громкий звук) и сексуального возбуждения (любовные ласки).</p>
    <p>Чтобы непосредственно испытать на себе, что такое классическое обусловливание, вы можете провести следующий эксперимент. Все, что требуется, — это звонок, зеркало и помещение, в котором при выключении света становится совершенно темно: зрачки ваших глаз расширяются и сужаются соответственно изменениям степени освещенности. Вы не можете сознательно контролировать эти реакции и не можете этому научиться. Если я скажу вам: «Пожалуйста, сейчас расширьте ваши зрачки», вы не сумеете этого сделать. Однако когда вы входите в затемненное помещение, они расширяются непроизвольно. Таким образом, уменьшение освещенности будет считаться безусловным стимулом для безусловной реакции — расширение зрачков. В вашей <emphasis>домашней лаборатории </emphasis>позвоните в колокольчик и сразу после этого выключите свет. В наступившей полной темноте подождите секунд 15 и включите свет. Подождите 15 секунд и повторите снова: звонок… выключение света… 15 секунд в темноте… включение света. Повторите сочетание нейтрального стимула (звонок) и безусловного стимула (темнота) 20–30 раз при обязательном условии, что звонок звенит непосредственно перед мгновенным наступлением темноты. Теперь при включенном свете внимательно смотрите на свои глаза в зеркале и включите звонок. Вы увидите, что хотя освещенность не меняется, ваши зрачки слегка расширятся. Звонок стал условным стимулом, а расширение зрачков — условной реакцией.</p>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>В этой книге представлены еще два исследования, которые непосредственно основаны на теории классического обусловливания И. П. Павлова. Дж. В. Уотсон выработал у 11-месячного мальчика Альберта реакцию страха на белую крысу (и различные меховые вещи), используя те же самые принципы, которые Павлов использовал для обусловливания реакции слюноотделения у собак. Тем самым Уотсон продемонстрировал, как формируются эмоциональные реакции. Позднее Джозеф Уолп (J. Wolpe) (см. главу 9 о психотерапии) разработал терапевтическую методику лечения интенсивных страхов (фобий), основанную на классическом обусловливании. Его работа основывалась на предположении, что для ослабления реакции страха необходимо разорвать связь между условным и безусловным стимулами.</p>
    <p>Это направление исследований классического обусловливания и фобий продолжается и в настоящее время. Например, в одной из работ показано, что у детей, чьи родители страдают определенными фобиями, могут развиваться такие же самые фобии (в отношении, например, змей и пауков). Это происходит посредством «косвенного» обусловливания, т. е. через имитацию поведения отца или матери, без какого-либо прямого контакта с порождающими страх объектами (Fredrikson, Annas &amp; Wik, 1997). Более того, открытия Павлова по-прежнему используются при лечении фобий как у взрослых, так и у детей (например: King et al., 2000).</p>
    <p>Примеры использования теории Павлова в психологических и медицинских работах слишком многочисленны, чтобы можно было здесь сколько-нибудь детально их обсудить. Вместо этого мы рассмотрим несколько дополнительных примеров ее практической значимости.</p>
    <p>Обычной проблемой для фермеров по всему свету являются хищники, чаще всего волки и койоты, убивающие и поедающие скот. В начале 1970-х годов были проведены исследования, нацеленные на поиск путей решения этой проблемы без необходимости убивать хищников. Была использована техника классического обусловливания по Павлову (см.: Gustafson, Garcia and Rusiniak, 1974). Волкам и койотам давали куски баранины, содержащие небольшие количества хлорида лития (БС) — химического вещества, которое при попадании в организм вызывает болезненные расстройства. Когда хищники съедали такое мясо, у них начинались головокружение, тошнота и рвота (БР). После выздоровления голодных животных помещали в загон, в котором находились овцы. Волки и койоты начинали атаковать овец (УС), но, почувствовав запах своей добычи, останавливались и оставались так далеко от нее, как только было возможно. Когда ворота загона открылись, хищники на самом деле убегали (УР) от овец! Как следствие этого и других подобных исследований, теперь среди фермеров стало обычной практикой использование метода классического обусловливания, чтобы держать волков и койотов на почтительном расстоянии от своих стад.</p>
    <p>Потенциально важной областью исследований, связанных с классическим обусловливанием, является медицина. Существуют данные, что деятельность иммунной системы может быть изменена с помощью техник, основанных на классическом обусловливании. Ader и Cohen (1985) давали мышам воду, подслащенную сахарином (мыши любят такую воду). Затем они стали давать им такую подслащенную воду в сочетании с инъекцией вещества, которое ослабляет у мышей иммунную систему. Когда затем этим же мышам давали пить сахаринную воду без инъекции препарата, у животных появлялись признаки иммуносупрессии, ослабления иммунной активности. В настоящее время проводятся исследования, цель которых состоит в том, чтобы определить, возможно ли обратное. На лабораторных крыс воздействовали сильным запахом камфоры, после чего им делали инъекцию препарата, повышающего иммунную активность. Первые результаты показали, что запах камфоры становится условным стимулом для повышенного иммунного функционирования.</p>
    <p>Если подобная методика может быть эффективной в работе с людьми, а есть основания верить, что это так, то вскоре будет вполне возможно усиливать вашу сопротивляемость болезням (условная реакция) немедицинским способом, а именно посредством воздействия условными стимулами. Например, если вы чувствуете, что у вас начинается простуда или грипп, вы ставите специальный «повышающий иммунную активность» музыкальный диск на ваш CD-проигрыватель. Звучит музыка, и срабатывает условный рефлекс на этот стимул — ваша сопротивляемость повышается и останавливает начинающееся заболевание.</p>
    <p>Подтверждением сохраняющегося влияния открытий Павлова на современные психологические исследования может служить тот факт, что за период 1997–2000 годов (со времени первого издания настоящей книги) более чем в 220 научных статьях были приведены цитаты из ранней книги Павлова, которые составляют основу данного обсуждения. Одно особенно интересное исследование было посвящено тому, как принципы классического обусловливания могут быть использованы, чтобы помочь людям преодолеть тревожность, состояние панического страха и стресса посредством изменения способов дыхательных движений (Ley, 1999). Это исследование — пример нового подхода к лечению подобных нарушений, который называется респираторной психофизиологией; данный подход основывается на том, что тело условнорефлекторно противостоит начинающемуся состоянию страха посредством изменения дыхания при слабом сознательном контроле со стороны индивида.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Из немногих рассмотренных примеров ясно, сколь широко влияние И. П. Павлова на развитие психологии, Немного найдется ученых, которые оказали столь большое воздействие в какой-либо отдельной области науки. Классическое обусловливание является одной из фундаментальных теорий, на которых основывается современная психология. Без вклада Павлова исследователи поведения не смогли бы еще несколько десятилетий открыть эти принципы. Маловероятно, однако, чтобы такая цельная, элегантная и четко сформулированная теория условных рефлексов вообще когда-нибудь появилась, если бы Павлов не принял решение рискнуть своей карьерой и не отважился вступить в непроверенную, неизученную и весьма сомнительную область науки — психологию XIX века.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Ader, R., &amp; Cohen, N. (1985). CNS-immune system interactions: (conditioning phenomena. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences. 8</emphasis>.379–394.</p>
    <p>Epstein, L., Paluch, R., &amp; Coleman, K. (1996). Differences in salivation to repeated food cues in obese and non-obese women. <emphasis>Psychosomatic Medicine, 58(2),</emphasis> 160–164. Fredrikson, М., Annas, P., &amp; Wik. G. (1997). Parental history, aversive exposure, and the development of snake and spider phobias in women. <emphasis>Behavior Research and Therapy,</emphasis> 35 (1), 23–28.</p>
    <p>Gustafson, C. R., Garcia J., Hawkins, W., &amp; Rusiniak, K. (1974). Coyote predation control by aversive conditioning. <emphasis>Science, 184</emphasis>, 581–583.</p>
    <p>King, N., Ollendick, Т., Murphy, G., &amp; Muris, P. (2000). Animal phobias in children: Etiology, assessment, and treatment. <emphasis>Clinical Psychology and Psychotherapy,</emphasis> 7(1), 11–21.</p>
    <p>Ley, R. (1999). The modification of breathing behavior: Pavlovian and operant control in emotion and cognition. <emphasis>Behavior Modification,</emphasis> 23(3), 441–479.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЭМОЦИИ МАЛЕНЬКОГО МАЛЬЧИКА ПО ИМЕНИ АЛЬБЕРТ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Watson, J. В. &amp; Rayner, R. (1920). Conditioned emotional responses. <emphasis>Journal of Experimental Psychology, 3,</emphasis>1-14.</strong></p>
    <p>Приходилось ли вам задумываться о том, откуда появляются ваши эмоциональные реакции? Если да, то вы не одиноки в этом. На протяжении всей истории психологии источники эмоций вызывали большой интерес у ученых. Некоторые свидетельства этого представлены в данной книге; мы рассмотрим четыре исследования, которые непосредственно связаны с эмоциональными реакциями (глава 5, Harlow, 1958; глава 6, Ekman and Friesen, 1971; глава 8, Seligman and Meier, 1967; глава 9, Wolpe, 1961). Предлагаемое в этой главе исследование Уотсона и Рейнера, продемонстрировавшее формирование условной эмоциональной реакции, произвело необычайно сильный эффект более 70 лет назад и продолжает оказывать значительное влияние и в наше время. Вам трудно было бы найти учебник по общей психологии или работу, посвященную теориям научения, в которой бы отсутствовало описание полученных ими результатов.</p>
    <p>Историческое значение этого исследования заключается не только в полученных данных, но и в новизне психологической «территории», на которую вступили авторы. Если бы мы могли перенестись в прошлое, к началу XX столетия, и увидеть состояние психологии того времени, то мы обнаружили бы, что она почти полностью находилась под влиянием работ Фрейда (о Фрейде см. в главе 8). Психоаналитическая теория Фрейда трактует человеческое поведение, основываясь на идее о том, что мы мотивированы неосознанными инстинктами и подавленными конфликтами, берущими начало в раннем детстве. По теории Фрейда, если говорить проще, поведение и особенно эмоции генерируются ин-тсрнально посредством биологических и инстинктивных процессов.</p>
    <p>В 1920-х годах стало формироваться новое направление в психологии, известное как бихевиоризм, появление и распространение которого стало возможным благодаря работам Павлова и Уотсона. Точка зрения бихевиористов была радикально противоположной психоаналитическим взглядам; согласно утверждениям сторонников этого направления, поведение детерминируется не какими-то внутренними силами, но внешними причинами, а именно различными стимулами, воздействующими на организм из окружающей среды. Другими словами, мы научаемся Реагировать эмоциональными состояниями. Уотсон был убежден, что любое человеческое поведение является продуктом научения и обусловливания, и провозгласил в своем знаменитом заявлении 1913 года:</p>
    <cite>
     <p>«Дайте мне дюжину нормальных здоровых младенцев и возможность организовать для них особый мир и необходимые условия воспитания, и я могу гарантировать, что взяв любого, случайно выбранного из них, я выращу любого, какого хотите, специалиста: доктора, юриста, художника, торговца и даже нищего и вора» (Watson, 1913).</p>
    </cite>
    <p>Это был для того времени крайне революционный взгляд. Большинство психологов, как и общественное мнение в целом, не были готовы принять новые идеи такого рода. Особенно это касалось эмоциональных реакций, которые, как считалось, каким-то образом генерируются изнутри. Таким образом, Уотсон задался целью продемонстрировать, что эмоции могут быть экспериментально обусловлены.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Уотсон рассуждал следующим образом: если стимул, который автоматически продуцирует у вас определенную эмоциональную реакцию (например, страх), регулярно воспринимается одновременно с чем-то другим, например крысой, то крыса будет ассоциироваться в вашем мозге с состоянием страха. Другими словами, в результате вы будете «обусловлены» бояться крыс. Он утверждал, что у нас нет врожденной боязни крыс и что подобные страхи являются результатом научения посредством обусловливания. Эти идеи послужили теоретической основой для его самого знаменитого эксперимента с «маленьким Альбертом Б.».</p>
    <subtitle><emphasis>Метод и результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Эксперимент проводился с 11-месячным мальчиком Альбертом Б., взятым для исследования из больницы, где, будучи сиротой, он воспитывался с самого рождения. Мальчик оценивался (и исследователями, и персоналом) как физически и эмоционально совершенно здоровый ребенок. С тем чтобы выяснить, вызывают ли у Альберта страх какие-либо стимулы, ему показывали белую крысу, кролика, обезьяну собаку, различные маски с волосами и без волос, белую вату. Реакции Альберта на стимулы наблюдались и фиксировались с особой тщательностью. Ребенок проявлял интерес к различным животным и другим объектам, тянулся за ними, иногда дотрагивался до них, но никогда не проявлял ни малейшего страха. Поскольку ни один из этих объектов не вызывал страха, они были обозначены как <emphasis>нейтральные стимулы.</emphasis></p>
    <p>На следующей фазе эксперимента предполагалось определить, можно ли продуцировать у Альберта реакцию страха посредством громкого шума. Все люди, и особенно дети, обнаруживают реакцию страха на неожиданные громкие звуки. Так как для такой реакции не требуется никакого научения, громкий звук обозначают как <emphasis>безусловный стимул. </emphasis>В данном эксперименте ударяли молотком по стальному брусу, находящемуся сзади от ребенка. В ответ на этот звук ребенок вздрагивал, пугался и начинал громко плакать.</p>
    <p>Итак, ситуация была подготовлена для проверки идеи о том, что эмоция страха у Альберта может быть обусловлена. На самом деле проверка обусловливания не проводилась, пока ребенку не исполнилось 11 месяцев. У исследователей были колебания по поводу того, этично ли у ребенка экспериментально формировать реакцию страха. Но они приняли решение продолжать эксперимент, основываясь на рассуждении, которое в дальнейшем оценивалось как сомнительное в этическом плаце, (Этот вопрос в связи с общими моральными проблемами данного исследования будет обсуждаться далее в настоящей главе.)</p>
    <p>Когда эксперимент начался, исследователи показали Альберту белую крысу и одновременно воздействовали громким звуком. Вначале Альберт заинтересовался крысой и потянулся к ней, чтобы потрогать ее. Раздавшийся в это время громкий звук заставил Альберта вздрогнуть и вызвал у него испуг. Эту процедуру повторили три раза. Неделю спустя <emphasis>все</emphasis> повторилось снова. После того как описанная процедура была повторена в общей сложности семь раз, крысу показали Альберту без всякого шума. Как вы, вероятно, уже догадались, теперь при виде крысы Альберт стал проявлять сильнейший страх. Он громко плакал, отворачивался, переворачивался на другой бок, чтобы не видеть крысу, и наконец стал уползать прочь так быстро, что исследователям пришлось броситься к нему, чтобы схватить, прежде чем ребенок доползет до края стола! Была сформирована условная реакция страха на объект, который педелей раньше не вызывал никаких опасений. Затем исследователи решили установить, будет ли этот «обусловленный» страх переноситься на другие объекты. На психологическом языке подобный перенос обозначается термином <emphasis>генерализация</emphasis>. Если Альберт будет проявлять страх по отношению к похожим объектам, то усвоенное поведение будет считаться генерализованным. Через неделю было проверено тестирование и установлено, что Альберт испытывает страх перед крысами. Затем, чтобы проверить генерализацию, Альберту показали объект, похожий на крысу (белого кролика). По словам авторов эксперимента:</p>
    <p>«Моментально начались негативные реакции. Он отстранился от животного, насколько это было возможно, захныкал, брызнули слезы. Когда кролика приблизили к мальчику вплотную, ребенок спрятал свое лицо в матрасик, потом поднялся на четвереньки и стал уползать прочь с громким плачем» (с. 6). Напомним, Альберт не боялся кролика до того, как произошло обусловливание, и у него не формировалась специально реакция страха именно по отношению к кролику.</p>
    <p>В течение этого дня маленькому Альберту показывали собаку, шубу, комок ваты. Он реагировал на все эти объекты страхом. Одним из самых широко известных тестов на генерализацию, сделавшим этот эксперимент таким знаменитым, стала маска Санта Клауса. Реакция? Да… страх!</p>
    <p>Еще через пять дней Альберт был протестирован снова. Результаты представлены в табл. 1.</p>
    <p>Другой аспект условных эмоциональных реакций, интересовавший Бетсона, — это вопрос о том, происходит ли перенос такой эмоции с одной ситуации на другие.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong> </p>
    <p>Последовательность предъявления стимулов Альберту на четвертый день тестирования</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_014.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Если Альберт будет реагировать на эти объекты и животных только в экспериментальной ситуации и нигде больше, то важность полученных данных значительно уменьшится. Чтобы проверить это, на следующий день Альберта поместили в другую комнату, где было более яркое освещение и находилось больше людей. В этой новой ситуации Альберт реагировал на крысу и кролика по-прежнему явно выраженным страхом, хотя и несколько менее интенсивным.</p>
    <p>Последний тест, который хотели провести Уотсон и Рейнер, имел целью выяснить, насколько устойчивыми во времени будут условные эмоциональные реакции. К этому времени Альберт был усыновлен и в ближайшее время должен был покинуть больницу. Дальнейшее тестирование было отложено на 31 день. В конце этого периода мальчику вновь показали маску Санта Клауса, шубу, крысу, кролика и собаку. По прошествии месяца эти объекты все еще вызывали у него сильный страх.</p>
    <p>Уотсон и его коллеги планировали попытаться <emphasis>разрушить сформированные условные связи</emphasis> и устранить реакции страха у маленького Альберта. Однако мальчик покинул больницу в тот самый день, когда должны были быть проведены эти последние манипуляции, и, насколько известно, никакое «разобусловливание» так никогда и не осуществилось.</p>
    <subtitle><strong><emphasis>Обсуждение и значение полученных результатов</emphasis></strong></subtitle>
    <p>В этом исследовании и во всей работе Уотсон ставил две цели: а) продемонстрировать, что любое человеческое поведение есть результат научения и обусловливания и б) доказать, что фрейдовская концепция, согласно которой наше поведение проистекает из бессознательных процессов, неверна. Обсуждаемое исследование, при всех его методических просчетах и серьезных погрешностях этического порядка (о чем речь пойдет дальше), весьма преуспело на пути убеждения значительной части психологов в том, что эмоциональное поведение может быть обусловлено с помощью простых техник выработки связей «стимул — реакция». Полученные результаты способствовали формированию одной из главных школ психологической мысли — бихевиоризма. Было показано, что нечто столь сложное, личное и человеческое, как эмоции, может быть продуктом обусловливания или научения, подобно тому как крыса в лабиринте научается с каждой последующей пробой все быстрее и быстрее находить пищу.</p>
    <p>Логичным продолжением этого вывода является допущение, что другие эмоции, такие как гнев, радость, печаль, удивление или отвращение, могут быть обусловлены аналогичным образом. Другими словами, причина того, что вы грустите, когда слышите старую песню, нервничаете во время интервью при поступлении на работу или публичном выступлении, чувствуете себя счастливым, когда приходит весна, или испытываете страх, когда слышите гудение бормашины, заключается в том, что в результате обусловливания в вашем мозге сформировалась ассоциация между этими стимулами и специфическими эмоциями. Еще и другие, более необычные эмоциональные проявления, такие как фобии или реакции на сексуальные фетиши, также могут развиваться в результате подобных процессов обусловливания. Это по сути своей такие же процессы, какие Уотсон наблюдал у маленького Альберта, хотя, как правило, более сложные.</p>
    <p>Уотсон утверждал, что полученные им данные объясняют человеческое поведение в более ясных и простых терминах, сравнительно с психоаналитическими понятиями Фрейда и его последователей. Как отмечали в своей работе Уотсон и Рейнер, фрейдисты объясняли бы сосание пальца как выражение изначального инстинкта поиска удовольствия. Альберт, однако, сосал свой палец каждый раз, когда испытывал страх. Как только его палец оказывался во рту, он переставал чувствовать страх. Таким образом, Уотсон интерпретировал сосание пальца как условный рефлекс, суть которого — блокировать действие стимула, вызывающего страх.</p>
    <p>Еще одна атака против фрейдистского образа мыслей, предпринятая в этой работе, касается того, как фрейдисты в будущем, если бы им представилась такая возможность, могли анализировать страх, вызываемый у Альберта видом белой шубы. Уотсон и Рейнер утверждали, что фрейдисты, «вероятно, будут домогаться от него пересказа сновидений, которые, по их трактовке, покажут, что Альберт, когда ему было три года, пытался играть с волосяным покровом на лобке собственной матери и был жестоко наказан за это». Главной заслугой авторов обсуждаемой статьи было то, что на примере маленького Альберта они продемонстрировали: эмоциональные нарушения у взрослых не могут всегда объясняться сексуальными травмами, имевшими место в детстве, как это интерпретировалось фрейдистами.</p>
    <subtitle><emphasis>Вопросы и критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Читая описание исследований Уотсона и Рейнера, вы, возможно, были озабочены или даже возмущены обращением экспериментаторов с этим невинным малышом. Этот эксперимент явно нарушает современные этические стандарты поведения, соблюдение которых необходимо при проведении исследований на людях. Представляется крайне маловероятным, чтобы какая-либо комиссия в каком угодно исследовательском институте одобрила бы подобные эксперименты в наше время. Восемьдесят лет назад, однако, такие этические стандарты формально не существовали, и не было ничего необычного в том, что в психологической литературе встречались описания исследований, проведенных с использованием методов, которые сегодня представляются сомнительными. Необходимо отметить, что Уотсон и его коллеги не были садистами или жестокими людьми и что они были увлечены новыми, неисследованными областями познания. Они признавались, что испытывали серьезные колебания, занимаясь изучением процессов обусловливания, но решили, что это оправданно, поскольку такие же страхи так или иначе будут возникать у Альберта, когда он покинет защищенную гавань — больничные стены. Даже если и так, допустимо ли пугать ребенка до такой степени, независимо от важности потенциального открытия? Сегодня почти все ученые признали бы, что это недопустимо.</p>
    <p>Другой важный с этической точки зрения момент состоит в том, что мальчика позволили забрать из больницы и что не было произведено «разобусловливание» для устранения его страхов. Уотсон и Рейнер утверждают в своей работе, что такие условные эмоциональные реакции могут сохраняться в течение всей жизни. Если они правы в этом утверждении, то с этической точки зрения крайне трудно оправдать то, что было допущено в отношении ребенка, а именно что его оставили расти и взрослеть с этими страхами (и, кто знает, со сколь многими еще другими).</p>
    <p>Некоторые исследователи выражали сомнение по поводу утверждения Уотсона, что эти обусловленные страхи будут сохраняться столь длительное время (Harris, 1979). Ряд авторов считают, что эмоции Альберта не были обусловлены настолько эффективно, как утверждали авторы эксперимента (Samelson, 1980). Неоднократно было продемонстрировано, что реакции, усвоенные посредством обусловливания, могут быть утрачены в результате последующего опыта или просто с течением времени. Вообразим, например, что когда Альберту исполнилось пять лет, ему подарили на день рождения белого кролика. Сначала он мог бы испугаться кролика (несомненно, изумив этим своих приемных родителей). Но, находясь все время неподалеку от кролика и видя, что ничего страшного не происходит (не слыша никакого громкого шума), по всей вероятности, он постепенно будет бояться все меньше и меньше, пока наконец реакция страха не исчезнет полностью. Данный хорошо изученный в психологии научения процесс называется <emphasis>угашением</emphasis>, и этот процесс — обычное явление при научении и «разучивании», обусловливании и «разобусловливании», с которыми мы постоянно имеем дело на протяжении всей жизни.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Статья Уотсона, изданная в 1920 году, продолжает цитироваться в самых различных областях исследований, от психотерапии до рекламы. Одно из исследований, опубликованное в медиажурнале, основывается частично на теории Уотсона, объясняющей, как могут обусловливаться эмоциональные реакции. Chaudhuri и Buck (1995) изучали психологические эффекты действия рекламы в различных масс-медиа. Исследователи обнаружили, что рекламная продукция в печатных средствах массовой коммуникации провоцирует скорее рассудочные, аналитические реакции, в то время как электронные средства (телевидение) создают условные, главным образом эмоциональные реакции. Другими словами, когда вы смотрите рекламные ролики по телевидению, вы похожи на маленького Альберта, а TV становится молотком, ударяющим по металлическому брусу. Эти данные были для авторов достаточно убедительными, чтобы заключить: выбор масс-медиа (телевидение или печатная продукция) является важнейшим для рекламодателей фактором, который им необходимо учитывать Для достижения желаемого воздействия.</p>
    <p>Как упоминалось ранее, страх в своей крайней форме может порождать серьезные негативные последствия, а именно различные фобии. Многие психологи полагают, что фобии обусловливаются по сути таким же образом, как был обусловлен у маленького Альберта страх пушистых животных (см. далее в этой книге обсуждение проведенного Wolpe исследования в отношении лечения фобий). Исследования Уотсона были использованы во многих современных работах, посвященных происхождению и лечению фобий. В одной из этих работ фобии обсуждались с точки зрения проблемы «природа или воспитание», и были сделаны некоторые замечательные выводы. Позиция Уотсона по этой проблеме, разумеется, полностью соответствует ориентации на среду, т. е. решающим для него является воспитание, и большинство исследователей считает, что фобии являются продуктом научения. Однако в исследовании Kendler, Karkowski и Prescott (1999) были получены убедительные свидетельства того, что в развитии фобии существенную роль может играть генетический фактор. Авторы исследовали иррациональные страхи и фобии более чем у 1700 женщин-близнецов (см. обсуждение изучения близнецов в работе Bouchard в первом разделе книги). Обнаружено, что многие виды фобий в большой степени связаны с генетическими факторами. Конкретно для разных видов фобий авторы оценивают влияние генетических факторов в следующих цифрах: агорафобия (иррациональный страх открытого пространства) — 67 %; фобии животных — 47 %; фобии травм или крови — 59 %; фобии специфических ситуаций — 46 % и социальные фобии — 51 %. Исследователи делают вывод, что хотя фобии могут формироваться в результате личного опыта взаимодействия индивида с окружающей средой, роль семьи в возникновении фобии сводится в основном к передаче биологического фактора, а средовые внутрисемейные влияния весьма слабы. Вообразите себе: <emphasis>Рожденные бояться!</emphasis> Эти данные бросают вызов теории Уотсона и подливают масло в огонь дебатов вокруг проблемы «природа — воспитание», ведущихся в психологии и науках о поведении человека.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Chaudhuri, А., &amp; Buck, R. (1995). Media differences in rational and emotional responses to <emphasis>advertising. Journal of Broadcasting and Electronic Media,</emphasis> 39(1), 109–125.</p>
    <p>Harris, B. (1979). What ever happened to little Albert? <emphasis>American Psychologist, 34, </emphasis>151–160.</p>
    <p>Kendler, K, Karkowski, L., &amp; Prescott, C. (1999). Fears and phobias: reliability and heritability. <emphasis>Psychological Medicine</emphasis>, 29(3), 539–553.</p>
    <p>Samelson, F. (1980). Watson’s little Albert. Cyril Burt’s twins, and the need for a critical science. <emphasis>American Psychologist, 35,</emphasis> 619–625.</p>
    <p>Watson, J. B. (1913). Psychology as the behaviorist views it. <emphasis>Psychological Review, 20,</emphasis>158–177.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПОСТУЧИ ПО ДЕРЕВУ!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Skinner В. F. (1948). Superstition in the <emphasis>pigeon. Journal of Experimental Psychology, 38,</emphasis>168–172.</strong></p>
    <p>Мы обсудим одно из множества исследований, проведенных Б. Ф. Скиннером, одним из самых влиятельных и широко известных психологов. Решить, каким образом представить Скиннера и какое из его исследований обсудить, задача не из легких. Понятно, что невозможно в одной короткой статье адекватно отобразить его вклад в психологическую науку. В конце концов, Скиннер считается отцом радикального бихевиоризма, является изобретателем знаменитого <emphasis>ящика Скиннера</emphasis>, автором свыше дюжины книг и более 70 научных статей. Предлагаемая для обсуждения статья с несколько юмористически звучащим названием «Суеверный голубь» была выбрана потому, что дает возможность обсудить основные теоретические воззрения Скиннера, содержит интересный пример его подхода к изучению поведения и предлагает объяснение «по-скиннеровски» хорошо знакомого всем нам поведения — суеверия.</p>
    <p>Скиннера считают радикальным бихевиористом, поскольку он полагал, что все психологическое, по сути, является поведенческим, включая как публичное (внешнее) поведение, так и личные (внутренние) события, такие как чувства или мысли. Хотя Скиннер и считал, что <emphasis>внутреннее</emphasis> поведение исследовать трудно, он признавал, что у нас имеется собственный субъективный опыт переживания этого поведения. Однако он не рассматривал внутренние события, такие как мысли и эмоции, в качестве причин поведения, но скорее интерпретировал их как составляющую совокупности среды и поведения, которую он стремился объяснить (см. подробное обсуждение термина <emphasis>радикальный бихевиоризм</emphasis> у Michael 1985, или Schneider and Morris, 1987). Таким образом, согласно Скиннеру любое поведение, как внешнее, так и внутреннее, можно объяснить, изучив изменения в окружающей среде, которые оно производит.</p>
    <p>Представляя теорию Скиннера в основных терминах, можно говорить так: в любой конкретной ситуации ваше поведение, по всей вероятности, вызывает определенные последствия. Некоторые из этих последствий, такие как похвала, получение денег или удовлетворение от решения проблемы, приведут к тому, что это поведение с большей вероятностью будет повторяться в похожих ситуациях в будущем. Эти последствия называют подкреплением. Другие последствия, такие как получение травмы или чувство неловкости или смущения, делают менее вероятным повторение вызвавшего их поведения в аналогичных ситуациях и называются наказаниями. Итак, эффекты отношений между поведением и окружающей средой — подкрепление (вознаграждение) и наказание соответственно (Morris, 1997). Подкрепление и наказание — Два важнейших процесса, составляющих то. что Скиннер называл оперантным обусловливанием и что можно схематически изобразить следующим образом:</p>
    <image l:href="#i_015.png"/>
    <p>Используя эту схему, Скиннер смог также объяснить, каким образом обусловленное поведение ослабевает и иногда исчезает полностью.</p>
    <p>Если определенное поведение некоторое время подкрепляется, а затем подкрепление прекращается, вероятность этого поведения постепенно уменьшается до тех пор, пока оно не прекратится вовсе. Этот процесс подавления поведения называется <emphasis>угашением</emphasis>.</p>
    <p>Вы можете легко заметить, что эти идеи для вас не такие уж новые. Мы дрессируем наших домашних животных, следуя тем же самым правилам. Вы даете собаке команду «сидеть», собака садится, и вы даете ей угощение. Через некоторое время собака будет садиться по вашей команде даже без всякого непосредственного вознаграждения. Вы применили принципы оперантного научения. Это очень мощная форма научения, и она эффективна в отношении всех животных; даже старые собаки научаются новым трюкам и, да! — даже кошки! Итак, если вы хотите, чтобы животное перестало что-то делать, все, что требуется, — это устранить подкрепление, и нежелательное поведение прекратится. Например, если ваша собака сидит около стола и клянчит что-то вкусное, это имеет свое объяснение (независимо от того, что вы думаете, собаки не рождаются с готовой привычкой выпрашивать вкусное со стола!). Вы обусловили это ее поведение посредством подкрепления. Если вы хотите <emphasis>осуществить у гашение этого поведения</emphasis>, подкрепление должно быть полностью прекращено. В конце концов собака перестанет попрошайничать. Между прочим, если кто-либо из членов семьи будет саботировать ваше стремление достичь угашения рефлекса у собаки и время от времени тайком ее чем-нибудь угощать, угашение не произойдет никогда.</p>
    <p>Скиннер утверждал, что любое человеческое поведение формируется и поддерживается точно таким же образом. Однако определить, как и в какой последовательности будет разворачиваться человеческое поведение, не всегда легко и просто. Хорошо известны утверждения Скиннера о том, что если другие психологи (сторонники когнитивного и гуманистического направлений) интерпретировали человеческое поведение как детерминированное высокоразвитым сознанием и интеллектуальными способностями, то это лишь потому, что они были не способны точно определить подкрепления, которые создавали и поддерживали то или иное поведение. Если подобная точка зрения представляется утрированной, не забывайте, что позицию Скиннера называют радикальным бихевиоризмом и она всегда вызывала много ожесточенных споров.</p>
    <p><emphasis>Постучи по дереву!</emphasis></p>
    <p>Скиннер часто сталкивался со скептическим отношением. Он защищай свои взгляды, демонстрируя экспериментально, что способам поведения, считавшимся свойственными исключительно человеку, можно научить и животных, например голубей или крыс. Одна из таких демонстраций была проведена в связи с утверждениями некоторых психологов о том, что суеверие является примером уникально человеческого поведения. Эти утверждения подкреплялись тезисом, что суеверия предполагают человеческую познавательную активность (мышление, познание, рассуждение). Суеверие является убеждением по поводу чего-либо, и мы: обычно не приписывали подобные <emphasis>убеждения</emphasis> животным. Скиннер, однако, считал, что суеверия — это определенные виды поведения, которые можно объяснить так же легко, как любое другое поведение, используя принципы оперантного обусловливания. С целью доказать это он провел эксперимент.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Давайте вспомним какой-нибудь пример нашего суеверного поведения. Вы стучите по дереву, избегаете проходить под лестницей, наступать на трещину, носите монету на счастье или какой-нибудь амулет, встряхиваете кубики при настольной игре строго определенным образом, изменяете ваше поведение в связи с вашим гороскопом? Вероятно, не будет преувеличением полагать, что любому человеку время от времени случается совершать какие-то действия из суеверия, даже если некоторые люди и не желают признаваться в этом. Скиннер считал, что причиной подобных способов поведения является вера или убеждения людей по поводу существования причинных связей между суеверным поведением н каким-либо подкрепляющим последствием, даже если на самом деле никакой такой связи нет. Такая мнимая связь возникает в сознании человека потому, что определенное действие (такое, как встряхивание кубиков определенным образом) случайно подкреплялось один, два или несколько раз (удачный бросок). Скиннер называет это <emphasis>не зависящим от обстоятельств</emphasis> подкреплением. Вы думаете, что существует причинная связь между поведением и вознаграждением (подкреплением), в то время как на самом деле такой связи не существует.</p>
    <p>«И если вы думаете, что это некоторая исключительно человеческая особенность, — мог бы сказать Скиннер, — то я могу сделать суеверным и голубя!»</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Для того чтобы понять метод, использованный в этом эксперименте, Необходимо описать известный «ящик Скиннера». Принцип конструкции «ящика Скиннера» (или камеры обусловливания, как его называл</p>
    <p>Скиннер) довольно прост. Устройство состоит из клетки или ящика, в котором ничего нет, кроме миски или лотка, на который автоматически может подаваться пища. Это позволяет исследователю контролировать получение животным пищи. В первых камерах обусловливания имелся также рычаг, при нажатии которого на лоток высыпались пищевые шарики. Когда крыса (крысы использовались Скиннером в его ранних работах) помещалась в такой ящик, она в конце концов, путем проб и ошибок научалась нажимать на рычаг, чтобы получить пищу. С другой стороны, экспериментатор по своему усмотрению мог контролировать выдачу пищи и подкреплять определенное поведение. В дальнейшем выяснилось, что голуби также отличные подопытные для экспериментов на обусловливание, и в камерах рычаги заменили на диски для клевания.</p>
    <p>Одна из подобных камер обусловливания была использована в обсуждаемом здесь исследовании, но с одним важным изменением. Для изучения «суеверного» поведения приспособление для выдачи пищи было устроено так, что пищевые шарики падали в лоток с интервалами в 15 секунд, независимо от того, что делало животное в это время. Вы можете видеть, что в этом случае обеспечивалось подкрепление, которое не было случайным. Другими словами, животные получали подкрепление каждые 15 секунд, вне зависимости от того, что они делали.</p>
    <p>Подопытными животными в этом исследовании были восемь голубей. Эти птицы в течение нескольких дней получали пищи меньше их нормального рациона, так что во время тестирования они были голодными и, следовательно, в высокой степени мотивированными для осуществления необходимой для получения пищи активности (это увеличивало силу подкрепления). Каждого голубя каждый день на несколько минут помещали в экспериментальную камеру, где он мог свободно вести себя так, как свойственно голубю. В течение этого периода подкрепление выдавалось регулярно через каждые 15 секунд. После нескольких дней такого обусловливания два независимых наблюдателя протоколировали поведение птицы в камере.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Как пишет Скиннер:</p>
    <cite>
     <p>«В шести из восьми случаев условные реакции были настолько четко определенными, что описания обоих наблюдателей полностью соответствовали одно другому. У одной из птиц сформировалась реакция, состоящая в движении по клетке против часовой стрелки и выполнении двух или трех поворотов в промежутках между подкреплениями. Другая раз за разом вытягивала голову в один из верхних углов камеры, третья демонстрировала качательные движения, попеременно будто бы засовывая голову под невидимую преграду и поднимая ее вверх. Еще у двух птиц сформировалось маятникообразное движение головы и туловища, при котором голова вытягивалась вперед и раскачивалась справа налево резкими движениями, которые сменялись несколько более медленными. Тело обычно также вовлекалось в движение, и птицы могли сделать несколько шагов, если оно было интенсивным. Еще у одной птицы можно было наблюдать неполные клевательные движения или движения, напоминающие чистку перьев, направленные к полу, но не касающиеся его» (с. 168).</p>
    </cite>
    <p>Ни одно из указанных движений не наблюдалось у птиц до эксперимента. Эти новые формы поведения не имели ничего общего с получением пищи. Тем не менее птицы вели себя так, как если бы определенное действие порождало пищу; т. е. они стали «суеверными».</p>
    <p>Далее, Скиннер решил посмотреть, что произойдет, если временной интервал между подкреплениями будет увеличен. Для одной из качающих головой птиц интервал между выдачами пищевых шариков был постепенно увеличен до одной минуты. По мере увеличения интервала движения голубя становились все более и более энергичными, пока, наконец вынужденные вследствие интенсивного движения головой шаги не становились настолько выраженными, что казалось, будто птица исполняет некий вид танца в течение минутного интервала между подкреплениями (пищевой <emphasis>танец голубя</emphasis>).</p>
    <p><emphasis>В</emphasis> конце концов вновь сформировавшееся поведение птиц было подвергнуто угашению. Это означает, что подкрепление этого поведения было прекращено. «Суеверное» поведение постепенно сходило на нет и прекращалось. Однако в случае <emphasis>надеющегося</emphasis> голубя (интервал подкрепления увеличен до одной минуты) было зафиксировано свыше 10 000 реакций, прежде чем произошло угашение!</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Ясно, что результатом, к которому здесь пришел Скиннер, были шесть суеверных голубей. Однако он объясняет полученные данные более тщательно и осторожно:</p>
    <p>«Можно сказать, что эксперимент продемонстрировал некий вид суеверия. Птица ведет себя, как если бы между ее поведением и появлением пищи существовала причинно-следственная связь, хотя на самом деле ее не существует» (с. 171). Следующий шаг — применить эти данные к человеку. Не сомневаюсь, что вам не составило бы труда найти им аналогии в человеческом поведении, как не трудно было это сделать и Скиннеру. Он описывал, как «боулер (игрок в кегли. — <emphasis>Примеч. ред.),</emphasis> толкнувший шар по дорожке, продолжает вести себя так, как если бы он управлял его движением, изгибая и поворачивая свою руку и плечо вслед за движущимся шаром» (с. 171).</p>
    <p>Разумом вы понимаете, что подобное поведение не оказывает ни малейшего влияния на движущийся шар, который уже прокатился половину дорожки. Как замечал Скиннер по поводу эксперимента с голубями, птицы никак не могли влиять на появление пищи, она появлялась независимо от того, что они делали.</p>
    <p>В своей статье Скиннер также отмечал, что было бы не вполне правильно утверждать, будто между движениями руки и плеча боулера и движением шара не существует никакой связи. Верно то, что после того как шар выпущен из руки, «поведение боулера не оказывает влияния на шар, но поведение шара влияет на боулера» (с. 171). Другими словами, на самом деле в некоторых случаях может получиться так, что шар будет двигаться в соответствии с движениями тела боулера. Этого движения шара и соответствующих последствий достаточно для случайного подкрепления суеверного поведения игрока.</p>
    <p>И наконец, причина необычайной устойчивости суеверий к угашению была продемонстрирована голубем, который «надеялся» 10 ООО раз, прежде чем прекратилось его «суеверное» поведение. Когда какое-то поведение подкрепляется лишь время от времени, оно все же с большим трудом поддается угашению. Это обусловлено сильно выраженным ожиданием того, что суеверное поведение может «сработать» и вызвать подкрепляющие последствия. Нетрудно себе представить, что если бы связь между действием и подкреплением имела место в каждом отдельном случае, а потом исчезла, то суеверное поведение прекратилось бы быстро. Однако у людей ситуации, в которых имеют место подобные случайные подкрепления, обычно возникают с большими временными интервалами, и в результате суеверное поведение часто сохраняется на протяжении всей жизни.</p>
    <subtitle><emphasis>Критика и последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Как уже упоминалось выше, бихевиористские теории и исследования Скиннера неизменно вызывали многочисленные и порой весьма жаркие дискуссии. Сторонники другого влиятельнейшего теоретического подхода к человеческому поведению доказывают, что строго бихевиористский подход не позволяет объяснить многие психологические процессы, наиболее фундаментальные для человека. Карл Роджерс, основатель <emphasis>гуманистического</emphasis> направления в психологии, широко известный своими дебатами со Скиннером, резюмирует критическую аргументацию в адрес бихевиоризма:</p>
    <p>«В этом мире внутренних смыслов гуманистическая психология может исследовать вопросы, которые для бихевиориста бессмысленны: цели, намерения, ценности, принятие решений, восприятие себя, восприятие других, личностные конструкты, посредством которых мы строим наш мир… целый феноменальный мир индивида с его связующей тканью смыслов. Ни один аспект этого мира не являлся открытым для бихевиориста. И однако то, что все эти элементы являются значимыми для человеческого поведения, представляется совершенно бесспорным» (Rogers, 1964, с. 119).</p>
    <p>Бихевиористы, в свою очередь, доказывают, что все эти человеческие характеристики вполне доступны бихевиористскому анализу. Решающее значение в данном вопросе имеет правильная интерпретация поведения и его последствий. (Подробное обсуждение этой темы представлено в книге: Skinner, 1974.)</p>
    <p>Конкретный вопрос о суеверии вызывает меньше споров, а концепция научения в качестве механизма их формирования встречает более широкое признание. Эксперимент, проведенный Брунером и Ревуски (Bruner &amp; Revuski, 1961), продемонстрировал, сколь легко у людей может развиваться суеверное поведение. Четверо учащихся средней школы сидели за пультами, на которых было по четыре телеграфных ключа. Учащимся было сказано, что каждый раз, когда они нажмут «правильный» ключ, зазвенит звонок, вспыхнет красная лампочка и они получат пять центов. Правильным ответом был ключ под номером 3. Однако, аналогично эксперименту Скиннера, нажатие правильного ключа приводило к желаемому подкреплению только после десятисекундной временной задержки. В течение этого интервала испытуемые могли нажимать другие ключи в различных последовательностях. Затем, в некоторый момент после интервала задержки они нажимали третий ключ снова и на этот раз получали подкрепление. Полученные результаты были аналогичными у всех испытуемых. Через какое-то время каждый из них стал нажимать ключи в определенной последовательности (например, 1, 2, 4, 3, 1, 2, 4, 3) и повторять эту последовательность вновь и вновь в промежутках между подкреплениями. Нажатие ключа под номером 3 было единственным подкрепляемым действием; нажатие других ключей было абсолютно «суеверным». Испытуемые не только вели себя суеверно, но и все они верили, что нажатие других ключей в данной последовательности было необходимым для «настройки» («подготовки») правильного ключа. Они совершенно не осознавали свое суеверное поведение.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Скиннер, как одна из наиболее влиятельных фигур в психологии, продолжает оказывать широкое и значительное влияние на научные исследования во многих областях. Его опубликованная в 1948 году статья о суевериях ежегодно цитируется во многих исследованиях. В одной из работ, например, исследовались новые поведенческие подходы к пониманию сновидений (более подробное обсуждение сновидений и их интерпретации см. в предыдущем разделе этой книги). Dixon и Hayes (1999) предполагают, что во время сновидения люди могут замещать различные стимулы и проверять различные реакции на них, которые во время бодрствования могут вызывать или не вызывать желательные последствия. Другими словами, во время сна люди могут быть более суеверными, чем в состоянии бодрствования!</p>
    <p>Еще в одной интересной работе, вдохновленной исследованием Скиннера 1948 года (Sagvolden et al, 1998), изучалась роль подкрепления в нарушении, которое называют дефицитом внимания при гиперактивности (ДВГ). Исследователи пригласили детей, имеющих и не имеющих такой синдром, поучаствовать в игре, в которой они могли получить вознаграждение в виде монет или небольших игрушек. Хотя вознаграждение выдавалось фиксированно через 30-секундные интервалы (неслучайное подкрепление), у всех мальчиков сформировалось поведение, которое им <emphasis>казалось</emphasis> связанным с вознаграждениями. Другими словами, они стали суеверными анологично тому, что произошло с голубями в эксперименте Скиннера. На следующем этапе эксперимента подкрепление было прекращено, что, как ожидалось, должно было вызвать уменьшение и прекращение каких-либо условных действий (угашение). Именно это и произошло с детьми, не страдающими синдромом нарушения внимания при гиперактивности. Совсем другая картина наблюдалась в группе детей, у которых было диагностировано данное нарушение. Эти дети после короткой паузы становились более активными и начинали реагировать импульсивно и с большей частотой, <emphasis>как если бы</emphasis> им снова стали выдавать вознаграждение. Авторы предположили, что подобная импульсивность и гиперактивность объясняется тем, что мальчики с данным нарушением отличаются существенно более низкой способностью выдерживать задержки в получении вознаграждения, по сравнению с мальчиками без такого нарушения. Эти и некоторые другие данные вносят существенный вклад в наше понимание указанного синдрома и помогают специалистам в эффективном лечении детей с дефицитом внимания при гиперактивности.</p>
    <p>Одно из самых знаменитых произведений Скиннера, его роман «<emphasis>Walden Two»,</emphasis> было опубликовано в том же году, что и статья о суеверных голубях. <emphasis>«Walden Two»</emphasis> было личным представлением Скиннера об утопическом обществе, управляемом на основе его принципов оперантного</p>
    <p><emphasis>Постучи по дереву!</emphasis></p>
    <p>обусловливания, в котором каждый гражданин счастлив, доволен, чувствует себя в безопасности и продуктивен. Степень влияния Скиннера в реальной жизни может быть проиллюстрирована тем фактом, что в 1967 году в штате Вирджиния была создана община, которая называлась <emphasis>Дубы-близнецы (Twin Oaks)</emphasis> и которая основывалась на бихевиористских концепциях, описанных в романе Скиннера. Роман отражает стремление Скиннера выйти за пределы своей лаборатории с подопытными крысами и голубями и развить свои идеи до уровня <emphasis>бихевиористской философии.</emphasis> Сегодня, когда психологи пишут о глобальных вопросах человеческого социального поведения, одним из часто цитируемых трудов является книга Скиннера <emphasis>«Walden Two»</emphasis> (см.: Kimball and Heward, 1993; Malm, 1993).</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Суеверия вездесущи. Вероятно, какие-либо из них есть у вас, и вы наверняка знаете о каких-то других людях, у которых они есть. В одном из исследований было выявлено, что у 40 % спортсменов — учащихся средней школы и колледжа наблюдалось суеверное поведение перед соревнованиями или во время их проведения (Buhrmann and Zaugg, 1981). Некоторые суеверия представляют такую часть культуры, что порождаемые ими эффекты захватывают все общество. Возможно, вы знаете, что у большинства высотных зданий нет тринадцатого этажа. Ну, разумеется, это не совсем верно. Очевидно, в таких случаях 13-й этаж существует, но не существует этажа с номером «13». Этот факт объясняется, вероятно, не тем, что архитекторы и строители слишком суеверны, но скорее связан с трудностями, возникающими при сдаче внаем или продаже квартир на 13 этаже. Еще один пример — американцы настолько суеверны по отношению к двухдолларовым банкнотам, что в Государственном Казначействе США скопилось четыре миллиона этих банкнот, которые люди отказывались использовать!</p>
    <p>Являются ли суеверия проявлением психологического нездоровья? Большинство психологов считают, что суеверия как таковые не порождают таких последствий, которые, как вам кажется, они продуцируют. Они могут сослужить полезную службу, могут выполнять полезные функции. Часто, когда человек сталкивается с трудной ситуацией, суеверное поведение порождает чувство силы и способности ее контролировать. Интересно отметить, что люди, занятые в опасных профессиях, склонны иметь больше суеверий по сравнению с остальными людьми. Чувство силы и способности контролировать ситуацию, которое иногда проистекает из суеверного поведения, может вести к понижению тревоги, способствовать большей уверенности в себе и лучшему выполнению Деятельности.</p>
    <p><emphasis>Глава 3. Научение и обусловливание</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Bruner, А., &amp; Revuski, S. (1961). Collateral behavior in humans. <emphasis>Journal of the Experimental Analysis of Behavior; 4,</emphasis>349–350.</p>
    <p>Buhrmann, H., &amp; Zaugg, M. (1981). Superstitions among basketball players: An | investigation of various forms of superstitious beliefs and behavior among competitive basketball players at the junior high school to university level. <emphasis>Journal of Sport Behavior, 4,</emphasis>163–174.</p>
    <p>Dixon, М., &amp; Haves, L. (1999). A behavioral analysis of dreams. <emphasis>Psychological Record</emphasis>' <emphasis>49(4:),</emphasis> 613–627.</p>
    <p>Kimball, J., &amp; Heward, W; (1993). A synthesis of contemplation, prediction, and control. <emphasis>American Psychologist,48,</emphasis> 587–588.</p>
    <p>Malm, L. (1993). The eclipse of meaning in cognitive psychology: Implications for humanistic psychology. <emphasis>Journal of Humanistic Psychology, 33,</emphasis>67–87.</p>
    <p>Morris, E. (1997, September). Personal communication with Professor Edward K. Morris, Human Development and Family Life, the University of Kansas.</p>
    <p>Rogers, C. R. (1964). Toward a science of the person. In F. W. Wann (Ed.), <emphasis>Behaviorism and phenomenology: Contrasting bases for modem psychology</emphasis>. Chicago: Phoenix Books.</p>
    <p>Sagvolden, T.<sub>f</sub> Aase, H., Zeiner, P., &amp; Berger, D. (1998). Altered reinforcement mechanisms in Attention-deficit/hyperactivity disorder. <emphasis>Behavioral Brain Research</emphasis>, 94(1), 61–71.</p>
    <p>Schneider, S., &amp; Morris, E. (1987). The history of the term radical behaviorism: From Watson to Skinner. <emphasis>Behavior Analyst, 10(1),</emphasis> 27–39.</p>
    <p>Skinner, B. F. (1974). <emphasis>About behaviorism</emphasis>. New York: Knopf.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НАБЛЮДАТЬ АГРЕССИЮ…</p>
     <p>СОВЕРШАТЬ АГРЕССИЮ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Bandura A., Ross, D. &amp; Ross S. А. (1961). Transmission of agression through imitation of agressive models. <emphasis>Journal of Abnormal and Socisl Psychology, 63</emphasis>,575–582.</strong></p>
    <p>Агрессия, во всем многообразии ее форм, бесспорно, является величайшей социальной проблемой как в нашей стране, так и во всем мире. Поэтому она занимает одно из центральных мест в психологических исследованиях. В течение многих лет на переднем крае этих исследований находились социальные психологи, главные интересы которых фокусировались на взаимодействии людей. Одной из целей социальных психологов было само определение агрессии. На первый взгляд это может показаться относительно несложной задачей, но на самом деле дать адек-ратное определение агрессии далеко не так просто. Например, какие из следующих примеров вы могли бы назвать агрессивным поведением: Бой боксеров на ринге? Кошка убивает мышь? Солдат стреляет в своего врага? Вы ставите крысоловку в своем подвале? Бой быков? Перечень призеров, которые подходят или не подходят под определение агрессии, можно продолжать и продолжать. В результате, если бы вы обратились за консультацией к десяти социальным психологам, вы, вероятно, получили бы десять разных определений агрессии.</p>
    <p>Многие исследователи от попыток согласовать определения агрессии перешли к решению более важной задачи — выявлению истоков человеческой агрессии. Вопрос, ответ на который нужно было искать, звучит так: «Почему люди совершают агрессивные действия?» В ходе становления психологической науки разрабатывались разные подходы к объяснению причин агрессии. Некоторые исследователи утверждали, что мы биологически запрограммированы на агрессию таким образом, что с течением времени накапливается энергия агрессивного побуждение которая требует разрядки. Другие ученые главными детерминантами агрессивных реакций считали ситуационные факторы, такие как повторяющаяся фрустрация. Еще один подход — возможно, наиболее широко признаваемый — состоит в том, что агрессия считается продуктом научения.</p>
    <p>В одном из самых знаменитых и оказавших большое влияние на развитие психологии экспериментов продемонстрировано, как дети учатся быть агрессивными. Это исследование было проведено в 1961 году в Стэмфордском университете Альбертом Бандурой и его коллегами Дороти и Шейлой Росс. Бандура считается одним из создателей психологического направления — так называемой «теории социального научения». Теоретики социального научения считают, что научение является главным фактором развития личности и что оно реализуется в процессе взаимодействий с другими людьми. Например, при взаимодействии подрастающего ребенка с его социальным окружением важные для него люди, такие как родители и учителя, вознаграждают определенные формы поведения и игнорируют или наказывают за другие. Бандура, однако, считал, что помимо влияния непосредственных вознаграждений и наказаний поведение существенным образом может формироваться посредством простого наблюдения и имитации (или моделирования) поведения других людей.</p>
    <p>Как вы можете видеть из названия статьи, представленного в качестве подзаголовка, Бандура и его коллеги сумели продемонстрировать этот моделирующий эффект применительно к феномену агрессии. Это исследование получило широкую известность в психологии как «эксперимент с куклой Бобо» по причинам, которые будут ясны чуть далее.</p>
    <p>Статья начинается с упоминания более раннего исследования, в котором было показано, что дети с готовностью подражают поведению взрослых моделей, находясь в их присутствии. Один из вопросов, который Бандура хотел выяснить в новом исследовании, — будет ли такое имитационное научение распространяться и на другие ситуации, в которых модель не присутствует.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование было организовано таким образом, чтобы дети могли наблюдать взрослую модель — человека, который вел себя агрессивно или неагрессивно. Затем предполагалось протестировать детей в новой ситуации без присутствия модели с тем, чтобы определить, в какой степени дети будут имитировать агрессивные действия взрослого, которые они наблюдали раньше. Исходя из сути эксперимента, Бандура и его сотрудники сделали четыре предположения.</p>
    <p>1. Дети, наблюдавшие совершение взрослым агрессивных действий, будут имитировать поведение взрослого и совершать аналогичные агрессивные действия даже при отсутствии модели.</p>
    <p>2. Дети, которые наблюдали неагрессивную модель, не только будут менее агрессивными, чем те, которые наблюдали агрессию, но также и значительно менее агрессивными по сравнению с детьми из контрольной группы, которые не наблюдали ни за какой моделью. Другими словами, неагрессивная модель будет оказывать подавляющее агрессию влияние.</p>
    <p>3. Поскольку дети склонны идентифицироваться с родителями и другими взрослыми того же, что и они, пола, испытуемые будут «имитировать поведение модели того же, что и они, пола в большей степени, нежели поведение модели противоположного пола» (с. 575).</p>
    <p>4. «Поскольку агрессия — типично маскулинный способ поведения в нашем обществе, мальчики по сравнению с девочками должны быть более предрасположены к имитированию агрессии, причем различие должно быть более выраженным в том случае, когда в качестве модели выступает мужчина» (с. 575).</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Использованные в эксперименте методы описаны в статье исключительно ясно и четко. Здесь представлены, хотя обобщенно и упрощенно, основные методологические шаги этого исследования.</p>
    <p><strong>Испытуемые</strong></p>
    <p>Исследователи воспользовались поддержкой директора и старшего преподавателя детского учебно-воспитательного заведения при Стэнфордском университете, чтобы получить маленьких испытуемых для своего</p>
    <p><emphasis>Наблюдать агрессию… совершать агрессию</emphasis> исследования. В качестве участников эксперимента, таким образом, выступили 36 мальчиков и 36 девочек в возрасте от 3 до 6 лет. Средний возраст составил 4 года и 4 месяца.</p>
    <p><strong>Условия эксперимента</strong></p>
    <p>Одна треть участников эксперимента была включена в контрольную группу, т. е. группу испытуемых, которые не будут наблюдать никакой взрослой модели. Остальные 48 испытуемых были разделены на две группы: одна из них — те, что будут наблюдать агрессивную модель; другую составили дети, которые будут наблюдать неагрессивного взрослого. Каждая из этих групп далее разделяется на мужскую и женскую. Наконец, каждая из этих групп вновь разделяется: половина из участников будет наблюдать модель того же, что и у них, пола, а половина — модель противоположного пола. Таким образом, получилось восемь экспериментальных групп и одна — контрольная. У вас может возникнуть вопрос: «А что если дети в какой-либо из групп еще до эксперимента были более агрессивными, чем другие дети?». Бандура устранил это сомнение, определив предварительно уровень агрессивности каждого испытуемого. Экспериментатор и учитель (оба они хорошо знали этих детей) оценивали физическую агрессивность, вербальную агрессивность и агрессивность по отношению к предметам. Эти оценки позволили исследователям уравнять группы по их среднему уровню агрессивности.</p>
    <p><strong>Экспериментальная процедура</strong></p>
    <p>Каждый ребенок индивидуально проходил через различные экспериментальные процедуры. Сначала экспериментатор приводил ребенка в игровую комнату. По дороге они встречали взрослого человека (модель), которого экспериментатор приглашал пойти вместе с ними и <emphasis>поучаствовать в игре.</emphasis> Ребенка усаживали за стол в углу комнаты, где было много интересных игрушек и можно было играть во всякие занимательные игры. Там были вырезанные из картошки клише, яркие картинки с изображениями животных и цветов, которые можно было наклеивать. (То был 1961 год, так что для тех, кто вырос в наше высокотехнологичное время, поясняем: клише из картошки — это разрезанная пополам картофелина, на которой вырезается какая-либо рельефная картинка таким образом, что, подобно резиновому штампу, смочив ее чернилами, можно воспроизводить геометрические формы.) Взрослый человек (модель) садился к столу, расположенному в другом углу, где находились сборные механические игрушки, молоток и надувная кукла Бобо около полутора метров ростом. Экспериментатор объяснял, что эти игрушки принадлежат остающемуся здесь взрослому, и покидал комнату.</p>
    <p>При обоих вариантах условий (с агрессивной и неагрессивной моделью) взрослый начинал собирать игрушки. В первом варианте (с агрессивной моделью) через минуту-другую взрослый прекращал это занятие и начинал с яростью нападать на куклу Бобо. Для всех испытуемых этой группы последовательность совершаемых агрессивных действий была идентичной:</p>
    <cite>
     <p>«Взрослый (модель) ронял куклу на пол, садился на нее, много раз щипал ее за нос. Затем он поднимал куклу, хватал молоток и бил ее молотком по голове. Затем он с выражением ярости подбрасывал куклу в воздух и пинками гонял ее по комнате. Последовательность физических агрессивных действий повторялась троекратно, перемежаясь вербальными выражениями агрессии, такими как: "Дай ему в нос… Врежь ему как следует… Двинь ему хорошенько… Пни его…” и двумя неагрессивными комментариями типа: “Он, конечно, крепкий парень”» (с. 576).</p>
    </cite>
    <p>Все это продолжалось около 10 минут, после чего экспериментатор возвращался, прощался со взрослым и отводил ребенка в другую комнату.</p>
    <p>В комнате с неагрессивной моделью взрослый (модель) просто спокойно играл в течение 10 минут со сборными машинками и совершенно игнорировал куклу Бобо. Бандура и его коллеги позаботились о том, чтобы все экспериментальные факторы были идентичными для испытуемых, за исключением факторов, подлежащих исследованию: агрессивная или неагрессивная модель и пол модели.</p>
    <p><strong>Возбуждение гнева или фрустрация</strong></p>
    <p>По окончании 10-минутного периода игры каждого ребенка уводили в другую комнату, в которой было много занимательных игрушек, таких как пожарные машины, реактивные истребители, полный набор кукол вместе с гардеробом, карета для кукол и т. д. Исследователи полагали, что для того чтобы определить агрессивные реакции испытуемых, их необходимо несколько рассердить, или фрустрировать; это должно было повысить вероятность агрессивного поведения. С этой целью детям сначала разрешили играть с интересными игрушками, но вскоре после начала игры сказали, что игрушки в этой комнате предназначаются другим детям. Им также сказали, что они могут играть с другими игрушками в соседней комнате.</p>
    <p><strong>Тест на воспроизведение агрессивной модели</strong></p>
    <p>В последней экспериментальной комнате находились «агрессивные» и «неагрессивные» игрушки. Среди «агрессивных» игрушек были кукла</p>
    <p><emphasis>Наблюдать агрессию… совершать агрессию</emphasis></p>
    <p>Бобо (разумеется!), молоток, два арбалета и воздушный шарик с нарисованной на нем физиономией.</p>
    <p>Неагрессивные игрушки включали чайный сервиз, карандаши и бумагу, мяч, две куклы, легковые автомобили и грузовики и пластиковых домашних животных. Каждому ребенку было позволено играть в этой комнате в течение 20 минут. В течение этого периода экспериментаторы наблюдали за испытуемыми через одностороннее зеркало, оценивая поведение каждого ребенка по нескольким показателям агрессии.</p>
    <p><strong>Измерение агрессии</strong></p>
    <p>Всего измерялось восемь различных видов реакций испытуемых. В интересах ясности изложения приведем здесь описание лишь четырех наиболее показательных способов реагирования. Во-первых, фиксировались действия испытуемых, имитирующие физическую агрессию модели. Сюда входили такие действия, как: ребенок садится на куклу, щиплет ее за нос, бьет ее молотком, пинает куклу, подбрасывает ее в воздух. Во-вторых, оценивалось подражание вербальной агрессии модели посредством подсчета повторения испытуемым таких фраз, как «Дай ему хорошенько, пни его, врежь ему» и т. п. В-третьих, фиксировались агрессивные действия, направленные на другие предметы (нанесение ударов молотком по разным предметам, помимо куклы). В-четвертых, фиксировалась неимитированная агрессия, т. е. документировались все те акты физической и вербальной агрессии, которые не совершались моделью.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Полученные в исследовании данные представлены в табл. 2 (со с. 579 базовой статьи). Если вы внимательно посмотрите на эти результаты, то убедитесь, что три из четырех гипотез, сформулированных авторами, подтвердились.</p>
    <p>Дети, имевшие возможность наблюдать поведение агрессивной модели, проявляли тенденцию имитировать это поведение. В среднем было зафиксировано 38,2 случая имитированной физической агрессии у мальчиков и 12,7 — у девочек. Помимо того, наблюдалась имитация вербального агрессивного поведения: в среднем 17 случаев у мальчиков и 15,7 — у девочек. Подобных актов физической и вербальной агрессии фактически не наблюдалось ни в группе, имевшей дело с неагрессивной моделью, ни в контрольной группе детей, которые вообще не наблюдали никакой модели.</p>
    <p>Как вы помните, Бандура и его коллеги предсказывали, что неагрессивные модели будут оказывать на детей сдерживающее агрессию влияние. Для подтверждения этой гипотезы данные исследования должны были бы показать, что дети из группы с неагрессивной моделью проявили в среднем значительно меньше агрессии, чем дети из контрольной группы (группы без всякой модели). В табл. 2 вы можете сравнить колонки цифр, относящихся к группе с неагрессивной моделью, с колонкой цифр, полученных в контрольной группе. Результаты оказались неоднозначными.</p>
    <p><strong>Таблица 2</strong></p>
    <p>Среднее число агрессивных реакций детей в различных группах</p>
    <p><strong>Вид модели</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_016.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Например, мальчики и девочки из группы с неагрессивной моделью (мужчиной) проявили значительно меньше неимитированной агрессии по отношению к предметам, чем дети из контрольной группы, но мальчики из группы с неагрессивной моделью-женщиной совершили больше агрессивных действий по отношению к предметам, чем мальчики из контрольной группы. Авторы признают, что эти результаты настолько неопределенны в отношении сдерживающего агрессию влияния неагрессивной модели, что они не позволяют делать какое-либо заключение.</p>
    <p>Однако предсказанные авторами гендерные различия, как видно из табл. 2, получили надежное подтверждение. Ясно видно, что на агрессивное поведение мальчиков большее влияние оказало агрессивное поведение модели-мужчины, чем поведение модели-женщины. Среднее число агрессивных действий у мальчиков составило 104, когда они имели возможность наблюдать агрессивное поведение мужчины, и лишь 48,4, когда в качестве модели выступала женщина. С другой стороны, у девочек из группы с агрессивной моделью-женщиной среднее число агрессивных действий составило 57,7, в то время как это число у девочек, наблюдавших агрессивное поведение модели-мужчины, равнялось 36,3. Авторы отмечают, что в группах с агрессивной моделью того же пола, что и испытуемые, девочки были более склонны имитировать вербальное агрессивное поведение, в то время как мальчики больше имитировали физическую агрессию.</p>
    <p>И наконец, почти при всех условиях мальчики были значительно более склонны к физической агрессии, чем девочки.</p>
    <p>Если суммировать, по табл. 2, отдельно все проявления агрессии у мальчиков и у девочек, то у первых суммарное число будет равняться 270, в то время как у вторых — 128,3.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Бандура и его коллеги утверждали, что они продемонстрировали, как специфические виды поведения — в данном случае агрессивное — могут сформироваться посредством наблюдения и подражания, без всякого подкрепления. Они пришли к выводу, что из наблюдаемого поведения взрослого человека ребенок извлекает для себя информацию о том, что подобное поведение позволительно, вследствие чего у него ослабляется сдерживание агрессивного поведения. Следствием наблюдаемой агрессии, по их утверждению, является то, что ребенок в дальнейшем с большей вероятностью будет реагировать на фрустрации агрессивными действиями.</p>
    <p>Исследователи заинтересовались также, почему влияние мужской агрессивной модели на мальчиков было значительно большим, по сравнению с влиянием женской агрессивной модели на девочек. Они объяснили это тем, что в нашей культуре, как и в большинстве других культур, агрессия считается более характерной для мужчин, нежели для женщин. Другими словами, это типично маскулинный тип поведения. Таким образом «мужское» моделирование агрессии подкрепляется фактором социальной приемлемости и, следовательно, оказывает более сильное влияние на наблюдателей.</p>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>В то время когда проводился этот эксперимент, авторы, вероятно, не представляли себе, сколь значительным будет его влияние. В начале 1960-х годов телевидение стало мощной силой в американской культуре, и все большую обеспокоенность общественности вызывало влияние на детей представляемых телевидением образцов насилия. Эта проблема породила и продолжает порождать жаркие дебаты. За последние 30 лет в Конгрессе было проведено не менее трех слушаний по проблеме демонстрации насилия на телеэкранах, а работы Бандуры и других психологов были включены в программу этих исследований.</p>
    <p>Те же авторы двумя годами позже провели другое исследование с целью определения влияния уже не реальных людей, но агрессивных моделей, демонстрируемых на киноэкранах. Используя ту же самую экспериментальную методику, включающую агрессию по отношению к кукле Бобо, А. Бандура, Д. Росс и Ш. Росс провели исследование, задачей которого было сравнить влияние живой, реальной модели с влиянием аналогичной модели, демонстрируемой с киноэкрана, и модели в мультипликационном варианте. Результаты показали, что влияние живой модели было сильнее влияния телевизионной модели, которое, в свою очередь, оказалось более сильным сравнительно с моделью в мультипликационном варианте. Однако все три агрессивные модели продуцировали у детей значительно более агрессивное поведение, по сравнению с поведением детей, которые наблюдали неагрессивную модель, и поведением детей контрольной группы (Bandura, Ross and Ross, 1963).</p>
    <p>Больше оптимизма внушают полученные Бандурой в одной из последующих работ данные, свидетельствующие, что эффект моделируемой агрессии при определенных условиях может быть изменен. Вы помните, что в своем первоначальном исследовании ни модели, ни испытуемые за свое агрессивное поведение не получали никакого вознаграждения. Как вы думаете, что произойдет, если модель, совершающая агрессивные действия, будет получать вознаграждения или подвергаться за это наказанию и дети будут это видеть? Бандура (1965) проверил эту идею и выяснил, что дети имитировали агрессивное поведение модели в большей степени, когда видели, что модель за свою агрессию получает вознаграждение, но значительно меньше, когда модель за свое агрессивное поведение подвергалась наказанию.</p>
    <p>Критики исследований Бандуры, посвященных агрессии, указывали, что совершать агрессивные действия в отношении надувной куклы — это не то же самое, что нападать на реального живого человека, и что дети понимали разницу Принимая за основу исследования Бандуры и его коллег, другие исследователи изучали влияние моделированного насилия на реальную агрессию. В одном из исследований авторы, также</p>
    <p><emphasis>Наблюдать агрессию… совершать агрессию</emphasis> воспользовавшись методом Бандуры (с использованием надувной куклы) (Hanratly, O’Neil &amp; Sulzer, 1972), провели эксперимент, в котором дети наблюдали агрессивное поведение модели, а затем были подвергнуты довольно сильной фрустрации. Будучи фрустрированными, они часто вели себя агрессивно по отношению к реальному человеку (одетому подобно клоуну), вне зависимости от того, являлся ли он источником фрустрации.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование Бандуры, обсуждавшееся в этой главе, внесло, по крайней мере, двойной вклад в психологию. Во-первых, оно ярко продемонстрировало, как дети могут усваивать новые виды поведения, просто наблюдая поведение взрослых, даже и в том случае, когда эти взрослые физически не присутствуют. Теоретики социального научения считают, что многие, если не большинство видов поведения, которые формируют личность человека, усваиваются посредством процесса моделирования. Во-вторых, это исследование заложило основы для сотен других работ, проведенных за четыре последующих десятилетия, в которых изучалось влияние на детей агрессивного поведения реальных людей или поведения, демонстрируемого на теле- и киноэкранах. (Обзор многих работ Бандуры, внесших вклад в психологию, см.: http://www.ship.edu/~cgboeree/bandura.html, 1998.)</p>
    <p>В последние несколько лет неоднократно проводились слушания в Конгрессе по проблеме насилия, демонстрируемого в средствах массовой коммуникации, того глубокого потенциального влияния, которое сцены насилия оказывают на зрителей через видеоигры, компьютерные игры и Интернет.</p>
    <p>Создатели телевизионных программ и мультимедиа, испытывая все большее давление со стороны общественности и законодателей, пытаются редуцировать изображение сцен насилия, а также организуют <emphasis>родительские консультативные комиссии</emphasis> с целью недопущения демонстрации особенно жестокого насилия.</p>
    <p>Исследователи, изучая влияние насилия и моделей, демонстрируемых масс-медиа, часто обращаются к работам Бандуры. В одной из недавних журнальных статей, посвященных социальным влияниям на детей, был показан субъективный характер влияния медианасилия (Funk et al., 1999). Это исследование фокусировалось на валидности систем оценивания насилия в видео- и компьютерных играх. Авторы выявили, что когда игры были <emphasis>совершенно явно</emphasis> переполнены сценами насилия или когда, напротив, таковые отсутствовали, люди, покупавшие их и пользующиеся ими, были согласны с коммерческими оценками насилия. Однако, по утверждению исследователей, «существуют значительные расхождения в оценках насильственного содержания в играх карикатурно, пародийного или юмористического типа. Рекомендации должны учитывать оценки, даваемые потребителями, включая их в целостную систему оценивания, основанную на информации о содержании для всех развлекательных программ» (с. 283). Это заключение часто повторяется в связи с замешательством, возникающим у людей по поводу множества различных систем оценивания влияния фильмов, телешоу, видеоигр, музыкальных компакт-дисков и т. д.</p>
    <p>Наконец, чтобы закончить на более оптимистической ноте, — исследование Бандуры по воспроизводству моделей агрессии упомянуто в статье, обсуждавшей программы, направленные на то, чтобы редуцировать агрессию в школах (Johnson and Johnson, 1996). Эти авторы показали, что когда учащиеся начальных и средних школ обучались способам разрешения конфликтов, то они становились способными к конструктивному, неагрессивному поведению в конфликтных ситуациях. Более того, когда другие учащиеся начинали имитировать поведение своих прошедших обучение сверстников, стало возникать меньше конфликтов, уменьшилось количество столкновений, требующих вмешательства со стороны учителей, и ситуаций, грозящих привести к агрессивному поведению.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Bandura, А. (1965). Influence of models’ reinforcement contingencies on the acquisition of imitative responses. Journal <emphasis>of Personality and Social Psychology, 1,</emphasis>589–595. Bandura, A., Ross, D., &amp; Ross, S. (1963). Imitation of film mediated aggressive models. <emphasis>Journal of Abnormal and Social Psychology</emphasis>; 66,3-11.</p>
    <p>Funk, J., Flores, G., Buchman, D., &amp; Germann, J. (1999). Rating electronic games: Violence in the eye of the beholder. <emphasis>Youth and Society,</emphasis> 30(3), 283–312.</p>
    <p>Hanratty, M. L., O'Neil, E., &amp; Sulzer.J. (1972). The effect of frustration on the imitation of aggression <emphasis>Journalof Personality and SodalPsychology, 21,</emphasis>30–34. http://www.ship.edu/-cgboeree/bandura.html (1998).</p>
    <p>Johnson, D., &amp;Johnson, R. (1996). Conflict resolution and peer mediation programs in elementary and secondary schools. <emphasis>Review of Educational Research, 66(4),</emphasis> 459–506.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 4. ИНТЕЛЛЕКТ, ПОЗНАНИЕ, ПАМЯТЬ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Область психологии, наиболее тесно связанная с тематикой статей в этом разделе, известна как <emphasis>когнитивная психология.</emphasis> Когнитивная психология изучает умственную деятельность человека. Наш интеллект, наша способность думать и делать сложные умозаключения, способность хранить и вызывать из памяти знания, полученные в опыте жизни, — все это вместе делает человека уникальным, сравнительно с другими животными, существом. И конечно, то, каким образом мы все это делаем, сильно влияет на наше поведение. Однако изучение этих внутренних психических процессов намного труднее, чем изучение поведения, которое можно наблюдать, поэтому необходимы и творчество, и большая изобретательность.</p>
    <p>Исследования, включенные в данный раздел, изменили точку зрения психологов на наши внутренние, умственные процессы. В первой статье обсуждается известный эффект Пигмалиона и демонстрируется, что не только на успеваемость в школе, но и на тестовый показатель IQ у детей могут влиять ожидания других людей, например учителей. Второе исследование, одно из самых ранних в этой области, посвящено проблемам работы нашей мысли, когда мы формируем впечатление о других людях, даже о тех, с которыми мы не встречались и не видели их. В третьей статье мы рассматриваем еще одно раннее, революционное исследование в когнитивной психологии, в котором изучалось, как животные и люди формируют мысленные образы окружающего их пространства (так называемые когнитивные карты). И четвертая статья — описание современного исследования, показывающего, что наши воспоминания работают не так точно, как мы думаем, и что эти неточности встраивается даже в показания очевидцев каких-либо событий.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ОЖИДАЕТЕ, ТО И ПОЛУЧИТЕ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Rosental R. &amp; Jakobson L. (1966). Teachers expectancies: Determinates of pupils IQgains. <emphasis>Psychological Reports, 19<sub>y</sub></emphasis> 115–118.</strong></p>
    <p>Всем нам хорошо знаком «феномен самоисполняющегося пророчества» (a self-fulfilling prophecy), когда человек заранее предопределяет что-то сам для себя. Описать эту концепцию можно так: если мы ожидаем от какого-то действия определенного результата, то наши ожидания будут иметь тенденцию к осуществлению. Действительно ли сделанные человеком предсказания постоянно осуществляются в реальной жизни так, как он предполагал, — этот вопрос пока открыт для научного исследования. Однако работы психологов уже продемонстрировали существование данного феномена в некоторых областях.</p>
    <p>Первая научная работа, направленная на изучение вопроса о самоисполняющемся пророчестве, появилась в 1911 году. Она была посвящена изучению известного феномена «Умного Ганса», коня мистера фон Остена (Pfungst, 1911). Умный Ганс был знаменит тем, что умел читать, писать и решал математические задачки, выстукивая ответ передним копытом. Конечно, было много скептиков. Поэтому способности Ганса проверялись комиссией экспертов, которая установила, что конь демонстрирует их без помощи мистера фон Остена. Но как мог существовать такой — человеческий! — уровень интеллекта у простой лошади? Психолог О. Пфангст с чрезвычайной тщательностью выполнил серию экспериментов, в результате которых обнаружил, что Ганс получал едва уловимые неумышленные подсказки от тех, кто задавал ему вопросы. Например, после того как Ганса о чем-то спрашивали, люди устремляли свой взгляд на его переднее копыто, с помощью которого конь «отвечал». Но как только Ганс ударял копытом нужное число раз, спрашивающие совсем чуть-чуть поднимали свои глаза или голову в ожидании завершения его ответа. И конь, который был натренирован замечать и использовать эти почти неуловимые для наблюдателей движения, воспринимал их как сигналы к прекращению своих действий. Со стороны это всегда выглядело, как правильный ответ на вопрос. Вы вполне резонно можете спросить, какое отношение к психологическим исследованиям имеет великолепный трюк Умного Ганса. Но исследования этого феномена выявили, что многие наблюдатели наделены специфическими способностями выражать свои ожидания, посылая в завуалированной форме неумышленные сигналы испытуемому, участвующему в исследованиях. В свою очередь, эти сигналы могут заставить испытуемого отвечать именно так, как предполагали наблюдатели, и, соответственно, подтверждать их ожидания. Коротко это означает следующее. Эксперимент</p>
    <p><emphasis>Что ожидаете, то и получите</emphasis> татор может предполагать, что его исследования поведения одного испытуемого или группы в сравнении с другими дадут определенные результаты. На самом деле эти результаты могут быть не чем иным, как его собственными, экспериментатора, ожиданиями. Если это происходит в действительности, то такой эксперимент некорректен. Подобная возможность в психологическом эксперименте называется <emphasis>эффектом ожидания экспериментатора.</emphasis></p>
    <p>Роберт Розенталь считается основным разработчиком методологии этой проблемы. Он продемонстрировал эффект ожидания экспериментатора в психологическом эксперименте в лабораторных условиях. В одном из исследований (Rosental &amp; Fode, 1963) студенты-психологи учебного и подготовительного курсов, сами того не зная, стали испытуемыми. Некоторым студентам объяснили, что они будут работать со специально выведенной породой крыс с высоким интеллектом. Мерой способности крыс к обучению служила быстрота их обучаемости при прохождении лабиринтов. Другую часть студентов предупредили, что они будут работать с крысами, у которых плохие способности к обучению (прохождению лабиринтов). В итоге студентам нужно было показать, как работают их крысы в различных условиях, то есть продемонстрировать разного рода способности животных к обучению, в том числе и в прохождении лабиринта. Студенты, которые были заранее предупреждены, что имеют дело с особо одаренной породой крыс, обучили своих подопытных животных гораздо быстрее тех, кто считал, что работает с «глупыми» крысами. На самом деле всем студентам для эксперимента были предоставлены обыкновенные, выбранные случайным образом лабораторные животные. Участвующие в эксперименте студенты не обманывали и не искажали сознательно полученные ими результаты. Влияние, которое они оказывали на своих животных, было очевидно неумышленным и невольным.</p>
    <p>В результате этой серии экспериментов и был явно установлен эффект ожидания экспериментатора в научном исследовании. Правильно обученные исследователи при использовании тщательно отработанных процедур (таких как метод усиленной маскировки — double-blind method, — когда экспериментаторы, контактирующие с испытуемыми, ничего не знают о проверяемых гипотезах) обычно могут избежать этих эффектов ожидания.</p>
    <p>Кроме того, Розенталя интересовал вопрос, как могут проявиться такие ожидания и предубеждения за пределами лаборатории, например, в школьных классах. Насколько сильным может быть влияние учителей</p>
    <p>Потенциальные успехи учащихся, пока учителя общих школ ничего не знают об опасности эффекта ожиданий? Уже исторически сложилось, что в начале первого года обучения учителя проводят IQ-тестирование школьников, присваивая определенное количество баллов, каждому из них. Может ли такая информация создавать предубеждение в ожиданиях учителей и вызывать тем самым неумышленно предвзятое отношение к «способным» ученикам (имеющим высокую оценку IQ), отличающееся от отношения к тем, кто менее способен? А если все обстоит именно так, разве это честно? Эти вопросы стали основными в исследованиях Роберта Розенталя и Леноры Джекобсон.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>То, что Розенталь назвал эффектом ожидания, действительно встречается в межличностных отношениях в реальной жизни. Для таких ситуаций (за пределами лаборатории) Розенталь предложил называть его <emphasis>эффектом Пигмалиона (the Pigmalion effect).</emphasis> Существует греческий миф, повествующий о скульпторе Пигмалионе, который влюбился в созданную его руками статую женщины. Этот сюжет нам более знаком по всемирно известному спектаклю «Пигмалион» («Му Fair Lady» — «Моя прекрасная леди» — мюзикл по этой пьесе). В современной версии простая девушка Элиза Дулитл расцветает, превращается в прекрасное создание благодаря обучению, поддержке и ожиданиям Генри Хиггинса. Розенталь полагал, что когда учитель обычной школы снабжен информацией (подобной баллам IQ), это создает у него определенные ожидания относительно потенциала ученика — либо как сильного, либо как слабого. Поведение учителя неумышленно становится другим — искусно поощряющим или уступчивым по отношению к достижениям способного ученика, то есть наиболее подходящим для достижения успеха. Это, в свою очередь, будет создавать самоисполняющееся пророчество выдающихся успехов этих школьников (хотя, возможно, при отсутствии информации о баллах IQ от них ожидали бы гораздо меньшего). Для проверки этих теоретических предположений Розенталь и его коллега Джекобсон договорились о помощи со стороны начальной школы (под названием Oak School), которая находилась в районе проживания преимущественно нижнего слоя среднего класса в большом городе.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>С разрешения администрации Oak School все школьники с первого по шестой класс в начале учебного года прошли IQ-тестирование по методике определения общих способностей (the Testes of General Ability, или TOGA). Этот вид теста был выбран, поскольку он является невербальным, и заработанные баллы не зависят от полученных в школе навыков чтения, письма и арифметических действий. Скорее всего, учителя не были знакомы с этим тестом. Им объяснили, что ученики проходят про верку по Гарвардскому Тесту ожидаемого продвижения (Harvard Test of Inflected Acquisition).<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a></p>
    <p>В данном случае такой обман был необходим для создания в умах учителей ожиданий, которые являлись необходимой составной частью успешности эксперимента. Далее учителям объяснили, что Гарвардский Тест был создан для возможности предсказания академической успеваемости. Другими словами, учителя полагали, что школьники, получившие высокий балл при тестировании, смогут закончить текущий учебный год с высокими показателями. Фактически заявленные учителям прогностические возможности данного текста не были таковыми.</p>
    <p>В Oak School было по три класса в каждой из шести параллелей. В школе работали 18 учителей (16 женщин и 2 мужчин). Всем им был выдан список фамилий тех двадцати процентов учеников, которые получили наибольшее число баллов по Гарвардскому Тесту; на этом основании считалось, что они будут хорошо успевающими в текущем академическом году. Вот здесь-то и был спрятан ключ к расшифровке данного исследования. Дети для этих учительских списков были выбраны абсолютно случайным образом. Различие между экспериментальной и контрольной группами состояло лишь в том, что от первой учителя ожидали к концу учебного года необыкновенной интеллектуальной «прибавки».</p>
    <p>Ближе к концу учебного года все дети в школе снова прошли тот же тест (the TOGA) и для каждого ребенка был подсчитан показатель изменения IQ. Необходимо было исследовать интеллектуальную «прибавку» у детей экспериментальной и контрольной групп, чтобы убедиться, существует ли эффект ожидания в реальных жизненных условиях.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>На рис. 1 представлены результаты сравнения «прибавки» IQ для экспериментальной и контрольной групп.</p>
    <p>Результаты по школе в целом: дети, от которых учителя ожидали более высокого интеллектуального роста, в среднем показали значительно большее повышение IQ, чем дети из контрольной группы (12,2 и 8,2 балла соответственно). Однако если вы внимательно рассмотрите Рис. 1, то станет ясно, что эта разница велика только для учащихся первых и вторых классов. Возможные причины таких результатов будут Коротко обсуждены ниже. Розенталь и Джекобсон предложили другой Удачный способ представления данных для параллелей первых и вторых классов. На рис. 2 показан процент учащихся каждой группы, показавших увеличение IQ на 10, 20 и 30 баллов.</p>
    <image l:href="#i_017.png"/>
    <empty-line/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Прирост баллов по показателю IQ: классы 1-6</p>
    <p>Из этого раннего исследования следуют два главных вывода. Первое: эффект ожидания, который уже был продемонстрирован в формальных лабораторных условиях, теперь выявлен в менее формальных ситуациях реальной жизни. Второе: эффект проявлялся весьма значительно в младших классах и практически отсутствовал у старших детей. Что же это должно означать?</p>
    <image l:href="#i_018.png"/>
    <p><strong>Рис. 2. </strong>Наибольший прирост IQ в баллах для учеников первого и второго классов</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Как Розенталь и предполагал, «ожидания учителей» по поводу поведения их учеников превратились в самоисполняющиеся пророчества. «Когда учителя ожидали от определенного ученика улучшения интеллектуальных показателей, этот ученик обязательно его демонстрировал» (Rosental &amp; Jakobson, 1968, с. 85). Напомним, что приведенные по каждой параллели результаты — это усредненные величины, полученные от трех классов и, соответственно, трех учителей. Трудно придумать какое-либо другое объяснение для полученных различий в баллах IQ, кроме учительских ожиданий.</p>
    <p>Однако важно попытаться объяснить, почему самоисполняющееся пророчество не проявляется в старших классах. Как в рассматриваемой статье, так и в более поздних работах Розенталь и Джекобсон выдвигают предположение, что причин этого явления может быть несколько.</p>
    <p>1. Обычно считается, что младшие школьники более «податливы к изменениям». Если это утверждение верно, то младшие в своей учебе имеют больше шансов оправдать ожидания просто потому, что им легче измениться, чем старшим детям. Существует вероятность, что даже если младшие школьники и не обладают такой особенностью легче изменяться, то учителя все же считают, что они ею обладают. И одной этой уверенности учителей может быть достаточно для создания разницы в достигнутых показателях.</p>
    <p>2. По поводу младших учащихся в начальной школе меньше вероятности иметь уже полностью сложившееся мнение. Другими словами, если учителя еще не имели возможностей составить мнение о способностях ученика, ожидания, созданные исследователями, были бы более весомыми.</p>
    <p>3. Младшие дети легче подвержены влиянию и более восприимчивы к почти неуловимым и неумышленным действиям учителей, которые таким образом могут передавать ученикам свои ожидания:</p>
    <cite>
     <p>«В свете такой интерпретации вполне возможно, что учителя обращаются одинаково с теми детьми, в отношении которых предполагают их способность к интеллектуальному росту, независимо от того, на какой ступени обучения эти дети находятся. Но вероятно, только на младших детей действуют особые слова; особые манеры передачи этих слов; поощрительные взгляды, жесты и прикосновения, обращенные тем, от кого учителя ждут интеллектуального роста» (Rosental &amp; Jakobson, 1968, p. 83).</p>
    </cite>
    <p>4. Учителя младших классов могут отличаться от учителей старших классов манерой общения с детьми, которая приводит к более интенсивной передаче учительских ожиданий детям. Розенталь и Джекобсон не делают предположений, к чему эти различия могли бы привести, если они на самом деле существуют.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных результатов и последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Реальная значимость открытий Розенталя и Джекобсон в Oak School относится к пролонгированному влиянию учительских ожиданий на учебные достижения учеников. А это, в свою очередь, дает материал для самой дискуссионной темы современной психологии и проблемы обучения вообще: вопроса о справедливости IQ-тестов. К этой дискуссии мы вернемся несколько позже, а сейчас обратимся к некоторым более поздним работам. В них были выяснены те самые невольные способы, с помощью которых учителя передавали свои завышенные ожидания ученикам, обладающим, по их мнению, более высоким потенциалом.</p>
    <p>В исследованиях, проведенных Чайкеном, Сиглером и Дерлега (Chaiken, Sigler &amp; Derlega, 1974), использовалась видеосъемка взаимодействия педагогов и учеников в классе, в условиях, когда учителя были проинформированы о чрезвычайно способных учениках (эти необыкновенные умники на самом деле были выбраны наугад). Внимательное изучение видеоматериалов показало, что учителя поощряют выделенных учеников-«умников» многими едва уловимыми способами. Они улыбаются им чаще, смотрят на них чаще и более одобрительно реагируют на высказывания этих учеников. Далее исследователи приводят следующие данные: ученики, в отношении которых существуют высокие учительские ожидания, с большим удовольствием ходят в школу, получают более конструктивный разбор своих ошибок, работают более старательно, пытаясь добиться улучшения. Как данное исследование, так и другие показывают, что ожидания учителей влияют на учебные достижения детей в школе, и влияют тем сильнее, чем больше количество баллов по IQ-тесту.</p>
    <p>Представьте себе, что вы учитель начальной школы и у вас 20 учеников в классе. В первый же день вы получите классный список с напечатанными баллами по IQ-тесту против каждой фамилии. Вы не сможете не отметить для себя, что пятеро из ваших учеников имеют балл выше 145, а это уже уровень гениально одаренных. Задумайтесь, будете ли вы относиться к этим детям весь учебный год так же, как ко всем остальным? Или не совсем так же? И каковы будут ваши ожидания относительно этих пятерых по сравнению с другими учениками в классе, и особенно с теми пятерыми, чей балл настолько низок, что уже за пределами нормы? Если вы скажете, что ваше отношение и ваши ожидания будут одинаковы для всех, могу держать пари, что вы обманываете. На самом деле они действительно не должны быть одинаковыми! Но все дело в том, что ваши ожидания превратятся в ваши самоисполняющиеся пророчества, и тогда это будет несправедливо по отношению к некоторым ученикам. Теперь рассмотрим другой, более критический случай. Предположим, что вы получили классный список с неверной информацией. Если эти ошибочные баллы создадут ожидания, которые будут помогать некоторым ученикам, а другим не будут, тогда определенная несправедливость и очевидная неэтичность налицо. Такая возможность как раз и является главным предметом спора, вернее сказать, разногласий по поводу IQ-тестов, разногласий, буквально бушующих в настоящее время.</p>
    <p>Уже много лет звучат обвинения в сторону стандартных IQ-тестов, которые используются для оценки интеллекта детей и содержат в себе расовые и культурологические предубеждения. Аргументы следующие: первоначально тесты были созданы белыми, мужчинами, принадлежащими к верхнему слою среднего класса; тесты содержат идеи и информацию, с которой дети из других этнических групп не знакомы. У детей из различных меньшинств в Соединенных Штатах традиционно по этим тестам балл ниже, чем у белых детей. Было бы нелепо предполагать, что небелые дети обладают более низким базовым интеллектом по сравнению с белыми детьми; причина разницы в баллах может скрываться в самих тестах. Однако традиционно учителям всех ступеней, от К до 12, выдают эту информацию об IQ на всех учеников. Если вы хорошенько проанализируете этот факт в свете исследований Розенталя и Джекобсон, то наверняка увидите, какая опасная ситуация может возникнуть. Кроме того, что детей разбивают по категориям согласно их IQ-баллу (места для особо способных, исправительные классы и т. п.), но и учительские неумышленные ожидания, основанные на, возможно, искаженной предубеждениями информации, могут создавать пристрастные самоисполняющиеся пророчества. Аргументы в пользу справедливости этих обвинений сочли достаточными в большинстве штатов и наложили мораторий на IQ-тестирование и использование IQ-баллов, пока не будет доказано, что эти тесты свободны от предубеждений. И самой сутью этих аргументов стали результаты исследования, представленные в настоящей главе.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Считывая исследования Розенталя и Джекобсон, сила учительских ожиданий по поводу достижений учеников превращается в существенную часть нашего понимания процесса обучения. Более того, теория межличностных ожиданий Розенталя оказывает влияние не только на проблемы обучения, но и на ряд других областей психологии. С 1997 года до середины 2000 года более 80 социологических статей имели ссылки на эффект Пигмалиона, изученный Розенталем.</p>
    <p>Одна из статей, посвященная этому трудному для обсуждения вопросу, в том числе рассматривает, какими критериями должны пользоваться учителя, чтобы направлять своих учеников к школьным психологам для профессионального сопровождения (Andrews, Wisniewski <emphasis>&amp; </emphasis>Mulick, 1997). Исследователи выяснили, что учителя направляют афроамериканских детей для коррекции недостатков развития, основывая свое решение на нормах, завышенных сравнительно с теми же характеристиками для белых детей. Вдобавок, наблюдается существенное превышение числа мальчиков, сравнительно с числом девочек, направляемых к психологу в связи с проблемами отношений в классе и на игровой площадке. Исследователи утверждают, что различия между разными группами школьников в большей степени созданы ожиданиями учителей, чем реальными индивидуальными различиями.</p>
    <p>Другая острая статья, цитирующая исследования Розенталя, раскрыла расовые предубеждения в отношении людей к вокальным музыкальным произведениям в стиле рэп (Fried, 1996). В этой работе страстные вокальные пассажи были представлены одним испытуемым как рэп-сонги, исполняемые чернокожими артистами, а другим — как фолк-сонги в исполнении белых певцов. Когда предлагалась песня в стиле рэп, «испытуемые находили пение неприятным… согласно некоторым из принятых правительством предписаний. Если <emphasis>те же самые вокальные пассажи</emphasis> были представлены как кантри- или фолк-музыка… реакции были значительно менее критическими по всем показателям (с. 2135, разрядка курсивом внесена Роджером Р. Хоком).</p>
    <p>Исследования Розенталя по эффекту Пигмалиона не остались и без критики. Ричард Сноу из Стэнфордского Университета (Richard Snow) уже более 30 лет подвергает сомнению исследования Розенталя, и дебаты между ними длятся по сей день. (Розенталь работает в Гарварде.) Материалы краткого, но содержательного и нелицеприятного диалога между ними появились в журнале Американского Общества Психологов в 1994 году (the Journal of the American Psychological Society, <emphasis>Current Directions in Psychological Science;</emphasis> Rosental, 1994, Snow, 1994). Диалог этот весьма познавателен, и читается он с удовольствием!</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Andrews, Т., Wisniewski, J., &amp; Mulick, J. (1997). Variables influencing teachers' decisions to refer children for school psychological assessment services. <emphasis>Psychology in Schools</emphasis>, 34(3), 239–244.</p>
    <p>Chaiken, A., Sigler, Е., &amp; Derlega, V. (1974). Nonverbal mediators of teacher expectancy <emphasis>effects. Journal of Personality and Social Psychology, 30,</emphasis>144–149.</p>
    <p>Fried, C. (1996). Bad rap for rap: Bias in reactions to music lyrics <emphasis>Journal of Applied Social Psychology,</emphasis> 26(23), 2135–2146.</p>
    <p>pfnngst, O. (1911). <emphasis>Clever Hans (the horse of Mr. van Osten):A contribution toexperi-mental, animal, and human psychology.</emphasis> New \ork: Holt, Rinehart andWinston. Rosenthal, R. (1994). Critiquing <emphasis>Pygmalion:</emphasis> A 25-year perspective. <emphasis>Current Directions if i Psychological Science, 4(6),</emphasis> 171–172.</p>
    <p>Rosenthal, R., &amp; Fode, K. (1963). The effect of experimenter bias on the performance of the albino rat. <emphasis>Behavioral Science, 8</emphasis>,183–189.</p>
    <p>Rosenthal, R., &amp; Jacobson, L. (1968). <emphasis>Pygmalion in the classroom: Teacher expectations and pupils' intellectual development.</emphasis> New York: Holt, Rinehart and Winston.</p>
    <p>Snow, R. (1994). Pygmalion and intelligence? <emphasis>Current Directions in Psychological Science, 4(6),</emphasis> 169–171.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СОЗДАНИЕ ХОРОШЕГО ВПЕЧАТЛЕНИЯ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Asch S. Е. (1946). Forming impressions of personality. <emphasis>Journal of Abnormal and Social Psychology, 41,</emphasis> 258–290.</strong></p>
    <p>Соломон Аш — одна из наиболее влиятельных фигур за всю историю психологии. Обратите внимание, что он единственный из исследователей человеческого поведения представлен в этой книге двумя статьями. Большинство считает Аша социальным психологом, и его классическое исследование конформизма рассмотрено далее в настоящем сборнике. Предлагаемая здесь работа, безусловно, тоже является событием в социальной психологии. Однако она включена в раздел когнитивной психологии, поскольку внесла важный вклад в проблему формирования впечатления. Далее вы сами сможете убедиться, что в данной главе она уместнее.</p>
    <p>При чтении предыдущего абзаца вы выполнили некоторые мыслительные задачи. Одна из них состояла в том, чтобы составить впечатление о личности Соломона Аша. Ваше впечатление, вероятнее всего, оказалось неполным в силу малого количества полученной информации. Но если вас попросят описать Аша, то вы скажете: он — ученый, интеллигент и разносторонняя личность. Формирование впечатления о других происходит у нас как естественное и неизбежное когнитивное действие. Более того, мы формируем такое впечатление быстро и легко (правильно или неверно!), часто имея при этом очень мало информации. Представьте, что я предлагаю вам встретиться с определенным человеком. Я рассказываю, что он общителен, достоин доверия и умеет себя вести. Какого типа личность придет вам в голову после такого описания? Понравится вам такой человек? Или вы уклонитесь от знакомства? Как вы отреагируете на этого человека при встрече с ним? Вероятно, вы сможете ответить на все эти вопросы, хотя информация, которой вы владеете, уместилась в трех характеристиках. В своей статье Аш пишет:</p>
    <cite>
     <p>«Стоит нам только посмотреть на человека, как моментально само собой формируется определенное впечатление о его характере. Мимолетного взгляда и нескольких слов бывает достаточно, чтобы поведать нам сложную историю предмета обсуждения. Мы знаем, что такое впечатление формируется удивительно быстро и весьма просто… Эти наши удивительные умственные способности, помогающие что-то понять в характере другого человека… являются непременным условием общественной жизни. Каким образом создается это впечатление? Существуют ли определенные принципы, регулирующие его формирование?» (с. 258).</p>
    </cite>
    <p>Аш признавал, что обычно мы имеем, по крайней мере, несколько характеристик, на основе которых формируется впечатление. Однако мы воспринимаем человека не как набор различных индивидуальных черт. Вместо этого создается общее впечатление о личности в целом. Аш поставил задачу выяснить, каким образом наш ум организует эти различные отдельные характеристики в единое впечатление.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Представим себе личность, которая обладает пятью индивидуальными характеристиками, обозначенными а, b, с, d и е. Аш объединил две основные теории, которые можно использовать для объяснения механизма сочетания этих характеристик и создания впечатления.</p>
    <p>Согласно первой теории, вы просто складываете их:</p>
    <p>a + b + c + d + e = впечатление</p>
    <p>Проблема такого подхода заключается в том, что вы представляете человека как набор отдельных черт. Но, как было указано выше, в действительности вы составляете намного более интегрированное мнение.</p>
    <p>Вторая теория предлагает концепцию более тесного объединения. Образно этот процесс можно представить так: вместо простого сложения отдельных черт вы как бы бросаете их в некоторую емкость и затем перемешиваете, С этой точки зрения характеристика личности человека выглядит так, как показано на рис. 3:</p>
    <image l:href="#i_019.png"/>
    <p><strong>Рис. 3</strong></p>
    <p>Согласно Ашу, для большинства психологов второе толкование более приемлемо вследствие необходимости единства восприятия другого человека.</p>
    <p>Исследование Аша, однако, не имеет отношения к фактической организации личностных характеристик человека, предметом его интереса был сам процесс формирования общего впечатления. Другими словами, он хотел выяснить, как вы комбинируете и приводите в определенный порядок части для получения единого целого. Имейте в виду, Аш не занимался эмоциональными компонентами впечатления, а исследовал только когнитивные. Он писал: «…нечто должно быть воспринято и приведено в такой порядок, чтобы мы могли это нечто полюбить или возненавидеть» (с. 260). Аш разработал остроумный метод исследования этого процесса, который стал известен под названием «теплый — холодный».</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Статья Аша содержит отчет о десяти экспериментах. Настоящая дискуссия, однако, ограничена рассмотрением двух из них — первого и третьего, так как они наиболее сильно повлияли на развитие психологии. В последующих исследованиях и публикациях ссылки именно на эти эксперименты встречаются чаще всего.</p>
    <p>В предыдущем исследовании Аш заметил, что разные характеристики, которые вы наблюдаете у других людей, имеют неодинаковый вес в процессе формирования впечатления. Имеющие наибольшее влияние качества называют <emphasis>центральными</emphasis>, наименее важные — <emphasis>периферийными. </emphasis>Чтобы проверить существование и относительное влияние этих двух Разновидностей черт, Аш предлагал испытуемым листы с описательными характеристиками, а затем просил выразить свое впечатление о личности, которой эти качества принадлежат.</p>
    <p>В исследовании участвовали студенты университета. В первом эксперименте было 90 испытуемых в группе А и 76 — в группе В. Им было предложено внимательно выслушать содержание листа с прилагательными, которые характеризуют человека, и на этой основе попытаться сформировать об этом человеке свое впечатление. Группы услышали следующие списки:</p>
    <cite>
     <p>Группа А: интеллигентный, образованный, трудолюбивый, теплый, решительный, практичный, предусмотрительный</p>
     <p>Группа В: интеллигентный, образованный, трудолюбивый, холодный, решительный, практичный, предусмотрительный.</p>
    </cite>
    <p>Как вы видите, списки идентичны, за исключением единственного слова: <emphasis>теплый</emphasis> изменено на <emphasis>холодный.</emphasis></p>
    <p>Затем испытуемым предложили написать короткий очерк характера описанного человека и выделить в каждой из 18 пар прилагательных-антонимов тот термин, который точнее соответствует этому человеку Список антонимичных пар приведен в табл. 1 (в статье приводится на с. 262).</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p>Контрольный список характеристик, выданный испытуемым</p>
    <image l:href="#i_020.png"/>
    <p>Во втором обсуждаемом в данной статье эксперименте (эксперимент № 3) в процедуре были сделаны два изменения. Во-первых, в группе А было только 20 испытуемых, а в группе В — 26. Для подобного эксперимента это относительно небольшая разница. Второе важное отличие касалось перечня черт характера:</p>
    <cite>
     <p>Группа А: интеллигентный, образованный, трудолюбивый, <emphasis>вежливый</emphasis>, решительный, практичный, предусмотрительный.</p>
     <p>Группа В: интеллигентный, образованный, трудолюбивый, <emphasis>резкий</emphasis>, решительный, практичный, предусмотрительный.</p>
    </cite>
    <p>Этих испытуемых не просили написать очерки, им предложили поработать с контрольным листом, идентичным использованному в эксперименте № 1.</p>
    <p>Напомним, все было одинаковым для обеих групп и в том и в другом исследовании, за исключением замены единственного слова в перечне черт личности. Аш хотел выяснить, как сильно будет влиять это одно слово на общее впечатление, создаваемое в умах испытуемых.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты экспериментов оценивались двояко. Во-первых, по написанным испытуемыми коротким очеркам о людях с предложенными характеристиками. Во-вторых, по количеству испытуемых каждой группы (в процентах), выделивших один и тот же термин в каждой из 18 пар прилагательных контрольного списка.</p>
    <p>Ниже представлены два примера очерков, выполненных испытуемыми различных групп (в статье приводятся на с. 263).</p>
    <cite>
     <p>Группа А <emphasis>(теплый).</emphasis> Человек, придерживающийся определенных принципов; он хочет, чтобы и другие разделяли его точку зрения, в своих аргументах искренен и хотел бы, чтобы их приняли другие.</p>
     <p>Группа В <emphasis>(холодный).</emphasis> Этот человек — большой сноб, он чувствует, что его успехи и интеллигентность выделяют его из общей массы простых людей. Расчетливый и несимпатичный.</p>
    </cite>
    <p>Очевидно, что испытуемые из группы А составили намного более благоприятные описания, чем те, кто входил в группу В. Эта разница, в общем, типична для всех очерков. В табл. 2 содержатся сведения (в процентах) о числе испытуемых по обоим экспериментам, выбравших из пары прилагательных то, которое имеет позитивную окраску.</p>
    <p><strong>Таблица 2</strong></p>
    <p>Количество испытуемых (в %), выбравших положительное значение прилагательного в паре</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_021.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Таблица 2 содержит большое количество данных, и на первый взгляд это может даже смутить. Но при внимательном рассмотрении колонок ТЕПЛЫЙ и ХОЛОДНЫЙ вы можете заметить, что количество испытуемых (в %), выбравших определенные положительные качества у описываемого человека, значительно больше в колонке ТЕПЛЫЙ. Испытуемые, которые слышали слово <emphasis>теплый</emphasis>, в своих описаниях делали человека благородным, мудрым, счастливым, добродушным, обладающим чувством юмора, общительным, признанным, гуманным, альтруистичным и мечтательным. Испытуемые, слышавшие слово <emphasis>холодный</emphasis>, наделяли описываемого человека противоположными качествами (антонимы указанных выше прилагательных).</p>
    <p>Интересно отметить, что разница <emphasis>теплый — холодный</emphasis> не влияла на мнение по оставшимся восьми парам прилагательных. Человека, характеризуемого словом <emphasis>теплый</emphasis>, не считали значительно более надежным, важным, красивым, постоянным, серьезным, сдержанным, сильным или честным.</p>
    <p>Теперь рассмотрим колонки ВЕЖЛИВЫЙ и РЕЗКИЙ. Когда эти слова появляются вместо <emphasis>теплый</emphasis> и <emphasis>холодный</emphasis> при том же наборе других черт характера, экстремальные различия в оценке исчезают! Если вы посмотрите внимательно, то все же найдете некоторые расхождения, но они выражены слабее, появляются в меньшем числе пар прилагательных и иногда даже незначительно реверсированы (как, например, в строках со словами <emphasis>мудрый, гуманный</emphasis> или <emphasis>альтруистичный</emphasis>). Если вы просмотрите всю таблицу и сравните разницу в этих колонках с колонками <emphasis>теплый — холодный</emphasis>, то увидите, что <emphasis>вежливый и резкий</emphasis> не являются столь же весомыми.</p>
    <p>Благодаря этим исследованиям Аш выяснил, как работают мысли людей при составлении мнения о других. А теперь давайте обсудим открытие Аша.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Данные, рассмотренные в статье Аша, показали, что замена только одного слова в описании кого-либо может полностью изменить формируемое впечатление. Такие изменения, вызванные заменой одного прилагательного, охватывают многие черты характера, но не все, то есть не являются универсальными. Центральные характеристики связаны с набором качеств <emphasis>теплый — холодный,</emphasis> в то время как для других эта зависимость не прослеживается. В тех терминах, которыми вы мыслите о ка-ком-то индивидууме, прилагательное <emphasis>теплый</emphasis> активизирует слова, обозначающие среди других такие характеристики, как благородство, ум, счастье и общительность, но слабо связано с такими качествами, как надежность, привлекательность или честность. Даже если раньше вы никогда не думали об этом, то наверняка согласитесь, что это имеет смысл, не правда ли? Эти маленькие слова весьма сильно действуют. Кстати, заметьте, что это действие проявляется даже тогда, когда мы реально не осознаем его (вот так!). С. Аш предлагал испытуемым расположить на листе все прилагательные по степени их важности для определения своего впечатления. В группе А 49 % испытуемых расположили слово <emphasis>теплый</emphasis> на первом или втором месте из семи. В группе В 48 % испытуемых поставили слово <emphasis>холодный</emphasis> первым или вторым.</p>
    <p>Далее Аш поясняет мыслительные процессы, которые протекали у Испытуемых при формировании впечатления, когда в списке вместо слов-характеристик <emphasis>теплый</emphasis> и <emphasis>холодный</emphasis> были вставлены <emphasis>вежливый </emphasis>и<emphasis> резкий.</emphasis> Эти слова наверняка столь же часто употребляются при описании людей, как <emphasis>теплый</emphasis> и <emphasis>холодный</emphasis>, тем не менее они не несут в себе той же силы, влияющей на формирование общего впечатления. Относительная слабость этих характеристик стала наглядной, когда испытуемые получили задание расположить слова по мере их значимости, то есть точно такое, как они выполняли ранее. На одной из трех нижних по степени важности позиций оказались слова <emphasis>вежливый</emphasis> (у 90 % испытуемых) и <emphasis>резкий</emphasis> (у 54 %).</p>
    <image l:href="#i_022.png"/>
    <p><strong>Рис. 4.</strong></p>
    <p>Из этой работы Аша следуют два главных вывода. Первый: некоторые качества людей выполняют функцию центральных характеристик, в то время как другие являются периферийными чертами. Эти два типа характеристик проявляют себя совсем по-разному в когнитивном процессе формирования впечатления.</p>
    <p>Второй вывод относится к теориям формирования впечатления, которые обсуждались в начале статьи. Аш выяснил, как отдельные черты характера взаимосвязаны друг с другом в вашем мысленном построений впечатления, протекающем так, словно различные характеристики устанавливают в вашем мозге «социальные отношения». Образно это можно представить так: некоторые черты характера сильнее других, и когда они дадут команду <emphasis>прыгать</emphasis>, большинство прыгнет. Другие же — слабые игроки, но достаточно зависимые от доминантных. Аш высказал предположение, что лучшая теоретическая модель формирования впечатления, возможно, представляет собой такую систему, в которой каждая характеристика взаимосвязана с одной или несколькими другими. Мы не просто складываем индивидуальные черты характера для формирования впечатления, а еще и тотально соединяем их между собой. Согласно Ашу, когнитивный процесс выглядел бы как нечто похожее на рис. 4.</p>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования и критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>У вас уже должно было созреть одно важное критическое замечание по поводу этого исследования. Действительно, и сам Аш отмечал его. В экспериментах использовались описания людей, а не сами люди. Аш сознавал, что в наблюдениях за реальными людьми могут проявиться и другие процессы, которых не было в его экспериментах. В лабораторных исследованиях всегда существует потенциальная проблема отсутствия реализма. По этой причине представляется очень интересным проведенное несколькими годами позже исследование Гарольда Келли (Kelly, 1950), непосредственно связанное с работой Аша.</p>
    <p>Келли повторил работу Аша в условиях реальной жизни. Студентам курсов психологии объявили, что у них будет гость — приглашенный лектор. Половине студентов было дано описание гостя с использованием того же самого списка черт, который применялся Ашем, включающее прилагательное <emphasis>теплый.</emphasis> Другая половина получила тот же список, но со словом <emphasis>холодный.</emphasis> Гость действительно пришел и провел двадцатиминутную дискуссию. Затем студентам предложили оценить этого человека по некоторым качествам. Несмотря на то что студенты участвовали в одной и той же дискуссии, слушали того же лектора (лектору не была известна цель эксперимента), их впечатления были очень разными. Таблица 3 (приводится из статьи Келли 1950 года) иллюстрирует различные оценки, данные студентами двух групп приглашенному гостю по методике, аналогичной той, которую использовал Аш.</p>
    <p><strong>Таблица 3</strong></p>
    <p>Оценки лектора, сделанные студентами</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_023.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Более того, и возможно, самое важное: студенты из <emphasis>«теплой»</emphasis> половины общались с гостем более дружелюбно, чаще отвечали смехом на его шутки и задавали больше вопросов при обсуждении. Это означает, что наше впечатление, скорректированное с помощью небольших изменений в центральных характеристиках, в свою очередь, изменяет также наше поведение по отношению к человеку, впечатление о котором мы уже сформировали.</p>
    <p>Работа Аша сильно повлияла на развитие самой продуктивной на <sup>Сег</sup>одняшний день области наук о поведении людей — когнитивной психологии. Одной из теоретических основ, на которых держится когнитивная психология, является понятие схемы. <emphasis>Схема</emphasis> определяется как единый блок знаний, который появляется на основе прошлого опыта, обеспечивает точку отсчета для оценки предстоящего опыта и влияет на ваше восприятие людей и событий и реакцию на них. Схемы являются способами организации информации о мире (полную дискуссию о понятии схемы см. Fiske &amp; Taylor, 1984). Более пятидесяти лет тому назад Аш приподнял завесу над проблемой, каким образом в нашем мозге происходит формирование впечатления о других, и тем самым открыл дверь в современную науку — когнитивную психологию.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Исследования Аша по вопросам формирования впечатления продолжают и в наши дни оказывать существенное влияние на работу в области социальной и когнитивной психологии. В период с 1997 по середину 2000 года более 75 опубликованных работ содержали ссылки на статью, написанную Ашем в 1946 году. Процесс формирования впечатления изучался в широком диапазоне ситуаций и связей. В одной из работ было продолжено рассмотрение вопросов, которыми занимался Аш (и позднее Келли). Психологи изучали связь между проявлениями теплоты, как бы | исходящей от профессоров колледжа, и оценкой их качеств в письменных работах студентов (Best &amp; Addison, 2000). При этом преподаватели демонстрировали различные виды поведения, которые Аш идентифицировал как сигналы теплоты или холодности. Как и ожидалось, в тех случаях, когда профессора вовлекались в ситуации и типы поведения, характеризуемые теплотой, студенты оценивали их значительно выше по эмоциональным показателям (симпатия). Однако вариации «теплый — холодный» не оказывали влияния на общие оценки эффективности, выставленные студентами преподавателям. Это показывает, что (по крайней мере, в некоторых случаях) студенты сами знают: их личная симпатия к определенным профессорам не подразумевает автоматически, что эти преподаватели обязательно являются лучшими учителями.</p>
    <p>В другом исследовании, основанном на работе Аша, представлена весьма правдоподобная картина того, как вы формируете впечатления о людях, которых рассматриваете своим потенциальным другом; хотели бы пригласить на свидание; совместно работать или нанять на службу (Shaw &amp; Steers, 1996). В этой работе 60 мужчин и 60 женщин просматривали информацию о внешности человека, типичном поведении, основных чертах характера и демографических данных (возраст, заработок и т. п.), опираясь на которую они надеялись сделать правильный выбор в каждой из названных выше четырех категорий. Как и ожидалось, испытуемые обращали наибольшее внимание на личностные черты и менее всего на внешность, за исключением категории «приглашенный на свидание». К тому же, «мужчины стремились найти больше информации о внешности, чем женщины (особенно при поисках партнера для свидания), а женщин больше, чем мужчин, интересовали черты характера» (с. 209). Вы удивлены? И я тоже нет.</p>
    <p>Наконец, имеются современные доказательства того, что работа Аша никогда не устареет. Исследование Мак-Кенна и Барг (McKenna &amp; Bargh, 2000) рассматривает на основе модели Аша формирование впечатления применительно к отношениям, которые создаются через Internet. Автора считают, что психологи должны проводить «полный анализ того, чем социальная идентичность, социальное взаимодействие и информация о взаимоотношениях в Internet могут отличаться от реальной жизни», ученые указывают на четыре особых отличия в <emphasis>кибер-взаимоотношениях, </emphasis>которые меняют известные нам правила формирования впечатлений:</p>
    <p>(а) люди дольше способны поддерживать анонимность после того, как они узнали друг о друге;</p>
    <p>(б) влияние физических параметров внешности на возникновение и развитие тесной связи существенно уменьшается;</p>
    <p>(в) эффекты разделяющего людей расстояния в формировании отношений значительно меньше;</p>
    <p>(г) скорость развития новых взаимоотношений зависит от индивидуального контроля каждого человека во много большей степени, чем при отношениях «лицом к лицу».</p>
    <p>А вторы мудро утверждают: не дожидаясь того, что Internet будет уличен в усилении депрессии, одиночества и изоляции, этот новый грядущий посредник человеческих контактов должен быть исследован и понят много лучше, чем это имеет место сейчас.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Best, J., &amp; Addison, W. (2000). A preliminary study of perceived warmth of professor and student evaluations. <emphasis>Teaching of Psychology,</emphasis> 27(1), 60–62.</p>
    <p>Fiskc, S. Т., &amp; Taylor, S. (1984). <emphasis>Social cognition.</emphasis> Reading, MA: Addison-Wesley. Kelly, H. (1950). The warm-cold variable in first impressions of persons, <emphasis>journal oj Personality, 18,</emphasis>431–439.</p>
    <p>McKenna, K., &amp; Bargh, J. (2000). Plan 9 from cyberspace: The implications of the Internet for personality and social psychology. <emphasis>Personality and Social Psychology Review, 4(1),</emphasis> 57–75.</p>
    <p>Shaw, J., &amp; Steers, W. (1996). Effects of perceiver sex, search goal, and target person attributes on information search and impression <emphasis>formation Journal of Social Behavior and Personality, 11(5), 209–227</emphasis>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>КАРТЫ В ВАШЕЙ ГОЛОВЕ</p>
    </title>
    <p><strong>Tolman Е. С. (1948). Cognitive maps in rats and men. <emphasis>Psychological Review,</emphasis> 55,189–208.</strong></p>
    <p>Многие исследовательские работы включены в настоящий сборник потому, что лежащие в их основе теоретические положения и обсуждаемые открытия противоречили общепринятым в то время представлениям. Исследование Уотсоном маленького Альберта, создание концепц^ сновидений Хобсоном и Мак-Карли, теория Харлоу о формировании привязанностей в младенчестве, открытие Бошардом генетических влияний на личность и наблюдения Ла-Пьером взаимосвязей между установками и поведением — все эти работы бросили вызов существовавшему в их время статус-кво психологического мышления и, таким образом, подготовили почву для новых и часто революционных интерпретаций поведения человека. Именно такой вклад внесли в психологию и исследования, проведенные Эдвардом Толменом (Edward С. Tolman), в том числе — его теоретические положения в области научения и познания.</p>
    <p>В то время когда в психологии признавалось научение только по типу «стимул — ответная реакция», и при этом упускалась недоступная для наблюдения психическая активность, психолог Толмен из Калифорнийского Университета в Беркли провел эксперименты, которые продемонстрировали существование сложной внутренней когнитивной активности даже у крыс. И эти мыслительные процессы можно было изучать, не прибегая к прямому наблюдению за ними. Работа Толмена настолько значительна, что его считают основателем школы, которую в наши дни называют <emphasis>когнитивным бихевиоризмом</emphasis>.</p>
    <p>Чтобы понять точку зрения Толмена, представьте на минуту, что вы хотите пройти от того места, где находитесь, до ближайшей почты или видеомагазина. Наверняка у вас в уме уже сложилось изображение места, где расположен нужный вам объект. А теперь подумайте, каким путем вы туда доберетесь. Вы знаете, по каким определенным улицам вы пойдете или как поедете на метро, в каком месте обязательно повернете и, наконец, войдете в здание. Эта картинка в вашем уме, на которой запечатлено ваше местонахождение относительно почты или видеомагазина, а также путь следования к этому месту, называется <emphasis>мысленным образом.</emphasis> Толмен назвал такие образы <emphasis>когнитивными картами.</emphasis> Он утверждал, что не только люди, но и животные, включая крыс, пользуются когнитивными картами, то есть думают о своем мире образами, подобными когнитивным картам. Но разве кого-нибудь интересует, как думает крыса? И все же, если бы вы были ученым-теоретиком, изучающим процесс научения в 1930-е и 40-е годы, то использовали бы как главный исследовательский метод — анализ поведения крыс в лабиринтах.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические вопросы</emphasis></subtitle>
    <p>В первой половине XX века теоретики процессов обучения были на передовых рубежах психологии. Пытаясь объяснить механизмы, вовлеченные в обучение, они демонстрировали респектабельность психологии как подлинной науки. С тех пор как психология выделилась из философий в самостоятельную научную дисциплину, прошло только несколько десятилетий. Многие исследователи считали лучшим способом доказательства научного потенциала психологии ее построение по типу точных наук, таких как физика. Эта идея привела психологов-теоретиков к выводу, что, как и в физике, объектом изучения должны быть наглядные и доступные измерению события. Действительно, как определенный, имеющий отношение к организму, стимул, так и ответная поведенческая реакция могут быть измерены. То, что происходит внутри организма между двумя этими событиями, невозможно непосредственно наблюдать и измерять. По этой причине внутренние процессы считались не важными и вообще не подлежащими изучению. Итак, согласно излагаемой точке зрения, процесс обучения крысы, пробегающей лабиринт все быстрее и быстрее и с меньшим количеством ошибок, строится по принципу: стимулы — успешные ответные реакции — поощрение (пища в конце лабиринта). Ограничение объяснения поведения связью «стимул — ответная реакция» определило суть бихевиоризма и доминировало в течение первых 50-ти лет короткой истории психологии.</p>
    <p>Однако в 1930-40-е годы сформировалась небольшая группа ученых во главе с Э. Толменом, которая придерживалась другого мнения: наиболее важные процессы происходят внутри обучающегося организма. Фактически Толмен предлагал два существенных изменения в толковании сути проблемы. Одно из них заключалось в том, что реальная природа и сложность процесса обучения не может быть полностью понята без выяснения внутренних мыслительных процессов, сопровождающих непосредственно наблюдаемую связь «стимул — реакция». В своей известной статье 1948 года Толмен констатировал, что это и является предметом его дискуссионных положений:</p>
    <cite>
     <p>«Мы полагаем, что во время процесса обучения в мозге крысы создается нечто подобное топографической карте местности. Мы согласны с коллегами другой школы («стимул — реакция») в том, что на крысу, бегающую по лабиринту, воздействует стимул, результатом которого, в конце концов, обязательно является реакция на него. Но мы считаем, что внутренние процессы в мозге более сложны, более организованы и часто… более автономны, чем представляют психологи, которые ограничиваются рассмотрением только стимула и ответной реакции» (с. 192).</p>
    </cite>
    <p>Второе предложение Толмена состоит в следующем: несмотря на невозможность напрямую наблюдать внутренние когнитивные процессы, можно делать о них объективные и научно обоснованные заключения из доступного для наблюдения поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Методика и результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В статье 1948 года Толмен представил несколько исследований в поддержку своей точки зрения на проблему. Каждое из них было посвящено изучению процесса научения крыс в лабиринте. Два эксперимента, наиболее ясно и четко демонстрирующие теоретические позиции автора, будут рассмотрены ниже.</p>
    <p>Первый был назван экспериментом <emphasis>скрытого (латентного) научения</emphasis>. Для его проведения крыс разделили на три группы. Группу С — контрольную — каждый день выпускали в лабиринт, в конце которого крыс ожидало пищевое поощрение. Группа N (без поощрения) не получала ни пищевого, ни какого-либо другого вознаграждения при любом поведении в лабиринте. С группой D (с отсроченным поощрением) в течение первых десяти дней обращались точно так же, как с группой N, но затем, начиная с одиннадцатого дня, крысы находили пищу в конце лабиринта каждый день. На рис. 5 представлена информация о количестве ошибок, сделанных крысами в каждой из групп. Ошибкой считалось забегание крысы в глухое ответвление.</p>
    <image l:href="#i_024.png"/>
    <p><strong>Группа С: Контрольная группа</strong></p>
    <p><strong>Группа N: Без поощрения</strong></p>
    <p><strong>Группа D: Отсроченное поощрение</strong></p>
    <p><strong>Рис. 5.</strong> Количество ошибок в эксперименте по латентному научению крыс в лабиринте (взято из базовой статьи, с. 195)</p>
    <p>Как видно по рисунку, крысы из групп N и D почти ничего не выучили о лабиринте, пока не получали никакого поощрения за его успешное прохождение. Крысам из контрольной группы на почти безошибочное прохождение лабиринта понадобилось около двух недель. Однако как только крысы из группы D открыли для себя, зачем они бегают по лабиринту (еда!), то всего за три дня научились успешно проходить его (с одиннадцатого по тринадцатый). Для этого феномена есть единственно возможное объяснение: в течение тех десяти дней, когда крысы просто бродили по лабиринту, они изучили его гораздо лучше, чем демонстрировали это. Толмен разъяснял: «Однажды… они узнали, что получат пищу, и продемонстрировали, что во время предыдущих не подкрепленных вознаграждением испытаний уже успели выучить, где находится большинство тупиков. Крысы постепенно создали себе “карты” и воспользовались ими, как только у них появилась мотивация для этого» (с. 195).</p>
    <p>Второе обсуждаемое здесь исследование получило название эксперимента <emphasis>по пространственной ориентации</emphasis>. Теоретики школы «стимул — реакция» отстаивали мнение, что крыса «узнает», где находится вознаграждение, путем проб и ошибок — бегает по лабиринту и изучает все так называемые «С — Р» связи (связи стимул — реакция), чтобы получить его. Это очень похоже на утверждение, будто вы узнаете, где находится ваша спальня, только после того, как, выйдя из кухни, пройдете через гостиную, потом через холл, зайдете в ванную и заглянете в вашу комнату. В действительности же вы имеете мысленный образ, где расположена спальня, так что вам не нужно «бегать по лабиринту». Приспособления Толмена для пространственного ориентирования (лабиринты) были сконструированы таким образом, чтобы показать, действительно ли дрессируемая в них крыса знает местоположение пищевого поощрения относительно своей стартовой позиции, даже если элементы лабиринта радикально изменить или даже удалить.</p>
    <p>Сначала крыс обучали бегать по простому лабиринту, показанному на рис. 6.</p>
    <image l:href="#i_025.png"/>
    <p><strong>Рис. 6.</strong> Эксперимент по пространственной ориентации. Простой лабиринт (взято из базовой статьи, с. 202)</p>
    <image l:href="#i_026.png"/>
    <p><strong>Рис. 7.</strong> Эксперимент по пространственной ориентации. Лабиринт — солнце с лучами (взято из базовой статьи, с. 203)</p>
    <p>Крысы должны были входить в лабиринт со стартовой позиции, пересечь площадку круглой формы, потом преодолевать коридор, ведущий окольным путем к пище в конце пути. Это был относительно простой лабиринт, и крысы без проблем изучали его примерно за 12 попыток.</p>
    <p>Затем конфигурацию лабиринта изменили, придав ему форму, похожую на солнечный диск с лучами (рис. 7).</p>
    <p>Теперь, когда дрессированные крысы пытались бежать обычным путем, они попадали в тупик и должны были возвращаться на круглую площадку Здесь перед ними вставал выбор из 12 возможных альтернативных проходов, чтобы добраться до того места, где в предыдущем лабиринте находилась пища. На рис. 8 представлены данные о количестве крыс, выбравших каждую из 12 возможностей.</p>
    <image l:href="#i_027.png"/>
    <p><strong>Рис. 8. </strong>Эксперимент по пространственной ориентации. Количество крыс, выбравших определенный коридор (взято из базовой статьи, с. 204)</p>
    <p>Рисунок 8 свидетельствует, что наибольшее количество крыс выбрало из всех возможных проходов коридор № 6, который находился примерно в 10 сантиметрах от того места, где в предыдущем лабиринте располагалась кормушка. Согласно теории «стимул — реакция» крысы должны были бы выбрать ответвление, наиболее близкое к первому повороту в исходном лабиринте (ответвление № 11), но так не случилось. «Можно видеть, что крысы приобрели для достижения своей цели не только карту маршрута, которая в первоначальном лабиринте приводила их к пище, но и гораздо более широкую подробную карту, позволяющую узнать, где находится пища и какое направление к ней приведет» (с. 204). Толмен расширил свою теорию, не остановившись только на представлении о поведении крыс. Он полагал, что потенциально любой организм, включая человека, создает для себя когнитивные карты пути из пункта А в пункт Z. Толмен продемонстрировал, что созданные карты являются не только <emphasis>маршрутными картами</emphasis>, показывающими путь от пункта А к В и к С, и так далее до Z, но и представляют собой гораздо более широкие и подробные, или концептуальные, карты, которые дают организмам когнитивное представление о положении вещей.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>В заключительных замечаниях по своей статье 1948 года Толмен сосредоточил внимание на различии между ограниченными маршрутными и более широкими и подробными картами. Перенося свои идеи на человека, Толмен выдвинул гипотезу: хорошо детализированные карты нашего социального окружения полезны человеку, в то время как узкие, подобные ленте карты могут привести к негативным состояниям и установкам, таким как душевная болезнь, или предрассудки и дискриминация. Взгляды Толмена основывались на результатах исследования, показавших, что когда крысы были излишне мотивированы (то есть слишком голодны) или слишком фрустрированы (много тупиковых ответвлений в лабиринте), они демонстрировали тенденцию к созданию очень «узких» карт и в меньшей степени проявляли способности к построению сложных подробных карт, описанных Толменом в своей работе. Известно, что Толмен не был ни клиническим, ни социальным психологом, но именно он предложил возможное объяснение некоторых социальных проблем общества. По словам Толмена:</p>
    <cite>
     <p>«Снова и снова люди действуют в состоянии «затмения» из-за слишком сильной мотивации и чересчур интенсивной фрустрации, и в этом ослеплении… ненавидят аутсайдеров. Выражение их ненависти распространяется во все стороны — от дискриминации меньшинств до конфликтов мирового масштаба.</p>
     <p>Что могут Небеса или Психология поделать с этим? Мой ответ таков: вновь и вновь говорить о силе разума, заключенной именно в широких когнитивных картах… Мы не смеем позволить себе или другим стать такими слишком эмоциональными, такими голодными, такими больными, настолько сверхмотивированными, что будем способны создавать только узкие, ограниченные когнитивные карты. Мы все… должны быть достаточно спокойными и достаточно сытыми, чтобы иметь возможность создавать правдивые подробные карты… Короче говоря, мы должны предоставить нашим детям и самим себе (как добрый экспериментатор сделал бы для своих крыс) оптимальные условия умеренной мотивации и отсутствия ненужных фрустраций — сейчас и всегда, — пока существует данный нам Богом огромный лабиринт — мир, в котором мы живем» (с. 208).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования и современные приложения</emphasis></subtitle>
    <p>В течение десятилетий после выхода в свет работы Толмена множество исследований подтвердили его теорию когнитивного научения. Возможно, самым значительным результатом развития идей и аргументов Толмена является становление когнитивной психологии, которая в настоящее время превратилась в одну из наиболее активных и влиятельных отраслей наук о поведении. Главной задачей этого раздела психологии является изучение внутренних, не доступных наблюдению когнитивных процессов. А ведь всего несколько десятилетий тому назад цельная концепция «разума» была отвергнута как объект научного исследования. Психологам за этот промежуток времени удалось совершить полный переворот во взглядах. В настоящее время общепризнано, что такое положение вещей, когда стимул «обрабатывается» через восприятие, внимание, размышление, ожидание, запоминание и анализ, является в конечном счете таким же, если не более важным в определении поведенческой реакции, как и стимул сам по себе.</p>
    <p>Теория когнитивных карт Толмена повлияла и на другую область психологии, известную как <emphasis>психология среды (environmental psychology). </emphasis>Она занимается изучением взаимоотношений между поведением человека и средой, в которой они проявляются. Основная область исследований в психологии среды связана с изучением таких объектов, как ваш город, ваш район, ваш школьный городок, здание, в котором вы работаете. Исследование вашей концептуализации таких мест называют <emphasis>познанием среды</emphasis>, а вашему точному мысленному представлению о них соответствует предложенный Толменом термин — когнитивные карты. Используя базовые идеи Толмена, сторонники психологии среды акцентируют внимание на том, как люди воспринимают свою среду, и на том, как каждая среда должна быть сконструирована или адаптирована, чтобы оптимально соответствовать процессам создания когнитивных карт. Одним из ведущих психологов среды, использующим идеи Толмена, является Линч (Lynch,1960).</p>
    <p>Линч предложил пять категорий характерных признаков среды, которые могут использоваться нами при создании когнитивных карт. (1) Пути — это воспринимаемые нами магистрали, по которым происходит движение, например автомобильные, пешеходные, велосипедные дороги или каналы для лодок. (2) Хребты являются границами, которыми мы пользуемся в когнитивных картах, для того чтобы отделить одну область от другой. Они не выполняют функций пути, это может быть каньон, стена или берег озера. (3) Узловые пункты — это центральные точки, такие как городской парк, кольцевая развязка или фонтан, где пути или хребты встречаются. (4) Районы — большие пространства в наших мысленных образах, объединяемые общими характеристиками: театральный район или улица ресторанов. И наконец, (5) ориентиры — заметные издалека объекты, которые вы используете как отправные точки на ваших картах. Например, башня с часами, высокое или необычной архитектуры строение.</p>
    <p>Прошло 50 лет со времени публикации ранней статьи Толмена, в которой он четко сформулировал свою теорию создания когнитивных карт, и на протяжении всего этого времени ученые, занимающиеся исследованиями в широком диапазоне областей психологии, последовательно и часто ссылались на нее. В качестве примера можно привести современную исследовательскую работу, использующую как основу модель когнитивных карт Толмена. Она посвящена способам обучения студентов правильной ориентировке в сложностях современных мультимедийных университетских библиотек, и разработке более эффективных путей помощи студентам в их поисках (Horan, 1999). Другая работа, цитирующая идеи Толмена, посвящена туризму. В ней изучаются пути, используемые так называемыми <emphasis>туристами-натуралистами</emphasis> в путешествиях по нетронутым цивилизацией землям, что позволяет развивать знания о таких территориях (Young, 1999). Автор обнаружил, что на качество мысленных карт субъектов влияют несколько факторов, включая такие: каким способом добирались до места назначения, посещали ли этот регион ранее, сколько дней провели в этой местности, откуда прибыли туристы, а также их возраст и пол.</p>
    <p>В настоящее время большинство путешествующих вообще не нуждаются в прибытии куда-либо в конкретное место назначения. Так же как работа Аша нашла приложение в сфере, связанной с Интернетом, концепция Толмена о когнитивных картах нашла свое место в исследованиях психологами World Wide Web. Давайте подумаем, чем вы занимаетесь в Интернете. Вы изучаете, вы путешествуете. Реально вы никуда не ходите, но те из вас, кто более опытен в этом деле, часто считают, что это похоже на путешествие. Вполне возможно, что вы сможете снова попасть в то же место, используя тот же путь. Итак, если вы задумаетесь, то создадите мысленную карту малой части виртуального пространства. Исследовательская работа в журнале, посвященном изучению взаимоотношений человек — компьютер, описывает поведение и стратегии людей, использующих Интернет для путешествий (Hodkinson, Kiel &amp; McColl-Kennedy, 2000). Исследователи смогли перевести поведение при Web-поиске в графическую форму, идентифицировать индивидуальный поиск в Интернете и предложить возможные методы повышения его эффективности.</p>
    <p>Наконец, показательным тестом на стойкость теории во времени является ее способность генерировать споры и дебаты. Теории Толмена, предложенные в его статье 1948 года, прошли этот тест с высокими оценками. Это еще раз доказано в статье Беннета (Bennett, 1996). Ее автор на страницах биологического журнала весьма резко заявил:</p>
    <cite>
     <p>«…ни для одного животного не было убедительно показано, что у него есть когнитивная карта… потому что во всех случаях получения новых важных результатов возможны более простые объяснения…Я считаю, что когнитивная карта — это не более чем подходящая гипотеза для обсуждения пространственного поведения животных и что сам этот термин должен быть изъят из обращения» (с. 219).</p>
    </cite>
    <p>Итак, согласно Беннету, вся пятидесятилетняя история влияния Толмена на когнитивную психологию и психологию среды должна быть отброшена. Конечно, нет.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Bennett, А. (1996). Do animals have cognitive maps?<emphasis>Journal of Experimental Biology, </emphasis>799(1), 219–224.</p>
    <p>Hodkinson, С., Kiel, G., &amp; McColl-Kennedy, J. (2000). Consumer web search behavior: Diagrammatic illustration ofwayfinding on the web. <emphasis>International Journal of Human-Computer Studies, 52(5),</emphasis> 805–830.</p>
    <p>Horan, M. (1999). What students see: Sketch maps as tools for assessing knowledge of libraries <emphasis>.Journal of Academic Librariansllip, 25(3),</emphasis> 187–201.</p>
    <p>Lynch, K. (1960). <emphasis>The image of the city</emphasis>: Cambridge, MA: MIT Press.</p>
    <p>Young, M. (1999). Cognitive maps of nature-based tourists. <emphasis>Annals of Tourism Research,</emphasis> 26(4), 817–839.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СПАСИБО ЗА ВОСПОМИНАНИЯ!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы: Loftus Е. F. (1975). Leading questions and the eyewitness report. <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis>, 7,560–572.</strong></p>
    <p>ПЕРРИ МЕЙСОН: Гамильтон, я думаю, моя клиентка говорит правду, когда рассказывает, что не находилась вблизи от места преступления.</p>
    <p>ГАМИЛЬТОН БЁДЖЕР: Перри, почему Вы не хотите предоставить присяжным самим принимать решение?</p>
    <p>ПЕРРИ МЕЙСОН: Потому что я не думаю, что будет судебное разбирательство. Вы ведь не имеете фактов. Все, что у вас есть, это косвенные улики.</p>
    <p>ГАМИЛЬТОН БЁДЖЕР: Ну что ж, хорошо, Перри. Полагаю, самое время вам кое-что сказать. У нас есть человек, который видел все, Перри. Мы имеем свидетеля!</p>
    <p>И словно под воздействием таинственного музыкального крещендо, мы знаем, что Перри Мейсону предстоит еще одно трудное дело. И хотя мы не без оснований уверены, что в конце концов Мейсон будет торжествовать, все же наличие даже единственного свидетеля преступления превращает слабое в фактическом отношении дело в почти неопровержимое для окружного прокурора. Почему показания свидетеля являются настолько сильным доказательством в криминальных делах? Причина состоит в том, что прокуроры, судьи, присяжные и обычная публика верят, что на самом деле человек вспоминает событие именно так, как оно реально происходило. Другими словами, считается, что память восстанавливает процесс события. Обычно мы уверены в достоверности человеческих воспоминаний. Психологи же, которые изучают память (когнитивные психологи), ставят это под сомнение.</p>
    <p>Одна из ведущих исследователей в области памяти — Элизабет Лофтус (Elizabeth Loftus) из Вашингтонского университета — установила, что событие, воскрешаемое в памяти, восстанавливается неточно. В самом деле, то, что называется памятью, есть реконструкция реального события. Исследования Лофту с продемонстрировали, что при воспроизведении память использует новую и уже существовавшую информацию для заполнения пробелов в ваших воспоминаниях. Автор утверждала, что воспоминания не столь стабильны, как мы обычно полагаем, а неустойчивы и могут изменяться со временем. И когда вы рассказываете кому-нибудь о своем отпуске пятилетней давности, думая, что восстанавливаете в памяти события так, как они происходили, в действительности все было не совсем так. Вместо реального прошлого вы реконструируете воспоминания, используя информацию из многих источников, таких как ваши предыдущие многократные воспоминания об этом отпуске, другие случаи из того же или более поздних отпусков или из фильма, который вы смотрели в прошлом году (и который снимался в том же месте, где вы отдыхали), и так далее. Вы уверены, что все это правда, тем более если рассказывали этот случай в присутствии кого-то другого, кто был вместе с вами в то время. Просто удивительно, как сильно ваши истории могут расходиться с реальным событием, свидетелями которого были вы оба (в одно и то же время)!</p>
    <p>Обычно такие изменения воспоминаний безобидны. Однако в судопроизводстве, где решение судьбы подсудимого может опираться на показания свидетелей, реконструкция воспоминаний может быть решающей. По этой причине большинство исследований Лофтус в области памяти связаны с судебными показаниями свидетелей. В своей ранней работе она обнаружила очень коварное влияние той словесной формы, в которую облечены задаваемые вопросы, на изменение воспоминаний людей. Например, если свидетеля автомобильной катастрофы спрашивают: «Вы видели разбитую переднюю фару?» или «Вы видели, что эта передняя фара были разбита?», то вопрос, содержащий определенное указание именно на эту фару, вызывает намного больше положительных ответов, чем неопределенный вопрос, даже если передняя фара вообще не была разбита. Придание определенности вопросу создало впечатление наличия разбитой фары, а это, в свою очередь, заставило свидетеля добавить новые черты к своим воспоминаниям о событии.</p>
    <p>Обсуждаемая статья Э. Лофтус является одной из наиболее часто цитируемых, поскольку в ней сообщается о четырех взаимосвязанных исследованиях, благодаря которым был сделан очень существенный шаг вперед. В этих работах автор продемонстрировала, как словесная формулировка задаваемых свидетелям вопросов может изменять их воспоминания о событиях, когда им задают другие вопросы о тех же событиях некоторое время спустя. Обратите внимание, что эти исследования повлияли и на теорию конструирования воспоминаний, и на криминальное право.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические вопросы</emphasis></subtitle>
    <p>Это исследование демонстрирует силу содержащихся в самом вопросе исходных посылок в деле изменения воспоминаний человека о событии. Лофтус определяет исходную посылку как условие, которое должно соответствовать истине, для того чтобы вопрос имел смысл. Например, предположим, вы стали свидетелем автомобильной катастрофы, и я спрашиваю вас: «Сколько людей было в ехавшей машине?». Вопрос предполагает, что машина ехала. А что если на самом деле машина не двигалась? Хорошо, на этот вопрос вы можете ответить как угодно, поскольку он не касался скорости движения машины. Однако Лофтус утверждает, что словесная формулировка вопроса может добавить в ваши воспоминания информацию о движении машины. В результате, если позднее вам будут задавать другие вопросы, скорее всего вы упомянете, что машина ехала. Лофтус выдвинула гипотезу: если очевидцам происшествия задают вопросы, содержащие ложную исходную посылку о происшествии, эта новая ошибочная информация может появиться впоследствии в более поздних ответах очевидцев. Поскольку три из четырех включенных в эту статью исследования содержали задание вспомнить событие через неделю после его возникновения, Лофтус с уверенностью утверждала, что реконструированные воспоминания с ошибочной информацией будут упорно существовать какое-то время.</p>
    <subtitle><emphasis>Методика и результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Методика и результаты представлены совместно для каждого из четырех приведенных экспериментов.</p>
    <p><strong>Эксперимент 1</strong></p>
    <p>В первой работе 150 студентов небольшими группами смотрели фильм об автомобильной аварии, в которой столкнулись одна за другой пять машин. Катастрофа произошла потому, что водитель игнорировал стоп-сигнал и выехал на оживленную дорогу. Само происшествие длилось всего четыре секунды, а весь фильм шел менее минуты. После просмотра испытуемым раздали опросные листы, содержащие 10 вопросов. У половины испытуемых первым стоял вопрос: «Насколько быстро двигалась машина А (та машина, которая проехала стоп-сигнал), когда она проезжала стоп-сигнал?». У другой половины испытуемых первый вопрос читался так: «Как быстро ехала машина А, когда она повернула направо?». Остальные вопросы практически не представляли интереса для исследователя, за исключением последнего. Он был одинаковым для обеих групп: «Вы видели стоп-сигнал для машины А?».</p>
    <p>В группе, которой первым был задан вопрос с упоминанием стоп-сигнала, 40 испытуемых (53 %) ответили, что видели его. В то же время в группе, где первым был вопрос о правом повороте, только 26 испытуемых (35 %) заявили, что видели стоп-сигнал. Различия были статистически значимыми.</p>
    <p><strong>Эксперимент 2</strong></p>
    <p>Следующая рассматриваемая работа стала первой из серии исследований, в которых Лофтус изучала отсроченные воспоминания. И только в этой работе в качестве события, наблюдаемого испытуемыми, не использовалась автомобильная авария. Сорок испытуемых смотрели трехминутный отрывок из фильма <emphasis>Дневник Студенческой Революции</emphasis>. В нем было показано классное помещение, которое крушили 8 демонстрантов. После просмотра испытуемым выдали анкеты с 20-ю вопросами, касающимися этого фрагмента. Для половины испытуемых один из вопросов был сформулирован так: «Был ли лидер четырех демонстрантов, которые ворвались в класс, мужчиной?». Для другой половины: «Был ли лидер двенадцати демонстрантов, которые ворвались в класс, мужчиной?». Все остальные вопросы были одинаковыми в обеих группах.</p>
    <p>Через неделю после первоначального опроса испытуемых обеих групп вновь пригласили и попросили ответить на 20 новых вопросов о фильме (без просмотра его заново). Вопрос, который являлся ключевым в исследовании, был следующим: «Сколько демонстрантов вы видели врывающимися в класс?». Напомним, что ранее обе группы испытуемых смотрели один и тот же фильм и отвечали на одинаковые вопросы, за исключением одного, в котором отличались только цифры: в одном фигурировали 12 демонстрантов, в другом — 4 демонстранта.</p>
    <p>В группе с исходной посылкой о 12 демонстрантах было названо, в среднем, число 8,85. В другой группе, с информацией о 4 демонстрантах, среднее значение было равно 6,40. Различия также статистически значимы. Некоторые испытуемые вспомнили правильное число — 8. Этот эксперимент показал, что в среднем изменение словесной формулировки всего лишь одного вопроса изменяло воспоминания испытуемых об основных характеристиках события, очевидцем которого они были.</p>
    <p><strong>Эксперимент 3</strong></p>
    <p>Этот эксперимент был осуществлен, чтобы показать, как присутствие ложной исходной посылки в вопросах преобразует воспоминания очевидцев о событии и может привести к включению объектов, которых на самом деле не было. В этом эксперименте принимали участие 150 студентов университета. Они просмотрели короткий видеофильм об аварии, случившейся с белым спортивным автомобилем. Затем они ответили на десять вопросов по содержанию фильма. В вопросы для первой половины испытуемых был включен такой: «Как быстро двигалась по проселочной дороге белая спортивная машина, когда она проезжала мимо сарая?». Другой половине испытуемых был задан вопрос: «Как быстро ехала белая спортивная машина по проселочной дороге?» Как и в предыдущих исследовательских работах, испытуемые по прошествии недели ответили на 10 новых вопросов об аварии. Ключевым вопросом исследования был следующий: «Вы видели сарай?».</p>
    <p>13 испытуемых (17,3 %) из той группы, где слово «сарай» присутствовало в вопросе, заданном неделю назад, ответили «<emphasis>Да</emphasis>» на этот вопрос.</p>
    <p>Для сравнения — только двое (2,7 %) из другой группы, где неделю назад в вопросе слово «сарай» отсутствовало, ответили так же. Опять можно было констатировать значимые статистические различия.</p>
    <p><strong>Эксперимент 4</strong></p>
    <p>Последний эксперимент, приводимый в настоящей статье, был спланирован с особой тщательностью, так как преследовал две цели. Во-первых, Э. Лофтус хотела вновь продемонстрировать эффект реконструкции воспоминаний, открытого в эксперименте 3. Во-вторых, она хотела выяснить, будет ли упоминание об объекте, даже не включенное в качестве ложной исходной посылки, достаточным для встраивания его в воспоминания. Например, вам задают прямой вопрос: «Вы видели сарай?». А в фильме никакого сарая не было. Вероятно, вы ответите: <emphasis>«Нет».</emphasis> Но если вам зададут тот же вопрос неделю спустя, может ли случиться, что этот сарай вкрадется в ваши воспоминания о событии? Именно эту идею и хотела проверить Лофтус в четвертом эксперименте. Три группы по 50 испытуемых смотрели трехминутный фильм о проносящихся мимо машинах; фильм заканчивался сценой столкновения машины с детской коляской, которую катил мужчина. Все три группы испытуемых получили буклеты с вопросами о фильме. Эти буклеты отличались друг от друга следующим образом:</p>
    <p><emphasis>Группа D:</emphasis> «Группа прямых вопросов» получила буклеты (вопросники), содержащие 40 несущественных и пять ключевых вопросов, в которых прямо спрашивалось о несуществующих объектах. Например: «Вы видели сарай в фильме?».</p>
    <p><emphasis>Группа F:</emphasis> «Группа ложной исходной посылки» отвечала на те же 40 несущественных и пять ключевых вопросов, которые содержали в себе дезинформацию о том же несуществующем объекте. Например: «Видели ли вы фургон, припаркованный перед сараем?».</p>
    <p><emphasis>Группа С:</emphasis> Контрольная группа, получившая только 40 несущественных вопросов.</p>
    <p>Неделю спустя испытуемые ответили на 20 новых вопросов о фильме. Пять вопросов в точности совпадали с пятью ключевыми вопросами, на которые давала ответы группа D неделей раньше. Таким образом, эта группа видела эти вопросы во второй раз. Измеряемой величиной служило количество испытуемых каждой группы, в процентах от общего числа участников группы, заявивших, что помнят несуществующий объект.</p>
    <p>В табл. 4 представлены данные, полученные во всех трех группах. Напомним, что никакого школьного автобуса, грузовика, осевой линии на дороге, женщины, везущей коляску, или сарая в фильме не было.</p>
    <p><strong>Таблица 4</strong></p>
    <p>Появление реально не существовавших объектов в воспоминаниях испытуемых о показанном в фильме происшествии при использовании прямых вопросов и вопросов с ложной исходной посылкой</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_028.png"/>
    <p><strong>С — контрольная группа</strong></p>
    <p><strong>D — «группа прямых вопросов</strong></p>
    <p><strong>F — «группа ложной исходной посылки»</strong></p>
    <p><strong>(с. 568 базовой статьи)</strong></p>
    <p>Среднее число, в процентах, тех испытуемых, которые дали ответ «Да» на прямые вопросы через неделю после первого опроса, было следующим: 29,2 % для «группы ложной исходной посылки», 15,6 % для «группы прямых вопросов» и 8,4 % для контрольной группы. Различия между группами D и F оказались статистически значимыми как по каждому из вопросов, так и по их совокупности. Однако имеющаяся аналогичная тенденция в различии между «группой прямых вопросов» и контрольной группой проявилась слабо и не дала статистически значимой разницы.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>На основании описанных выше и других исследований Лофтус доказала, что уточненная теория памяти и воспоминаний должна включать в себя рассмотрение процесса реконструкции, который возникает, когда в действительное воспоминание о событии встраивается новая информация. Простое допущение, что воспоминание включает в себя только восстановление в памяти события, происходящее с различной степенью точности, не может объяснить тех открытий, которые сделаны в работах Лофтус. Для иллюстрации на рис. 9 сравнивается традиционное видение процесса воспоминаний и трактовка этого же процесса, предложенная Лофтус.</p>
    <p>Как вы можете видеть, в теории Лофтус добавлен еще один шаг — встраивание новой информации в алгоритм процесса воспоминаний. Эта новая информация, в свою очередь, вызывает изменение или реконструкцию ваших реальных воспоминаний. Позднее, если вам будут заданы вопросы о событии, вы восстановите в памяти не реально существовавшее событие, а вашу реконструкцию его. Лофтус утверждала, что этот процесс реконструкции являлся причиной появления в воспоминаниях испытуемых таких не существовавших в реальном случае предметов, как сараи, школьные автобусы, грузовики, женщины с детскими колясками и осевая линия на дороге. Ложная посылка в заданных вопросах стала основой искажений информации, имевшейся первоначально после реальных событий — искажений, возникших в результате неосознанного встраивания новой информации.</p>
    <image l:href="#i_029.png"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_030.png"/>
    <empty-line/>
    <p><strong>Рис. 9.</strong> Воспоминание о событии при ответе на вопрос </p>
    <p>В свете этих данных Лофтус обращала внимание на особенности работы со свидетелями в расследовании преступлений. Она указывала, что часто опросы бывают многократными. Очевидцев события может опрашивать полиция на месте происшествия, им может задавать вопросы ведущий дело адвокат и новый опрос свидетелей — когда они дают показания в суде. Недопустимо, чтобы во время этих серий опросов была бы внедрена ложная посылка, хотя бы и ненамеренно. Обыкновенный, безобидный вопрос типа: «На что было похоже оружие того парня?» или «Где была припаркована угнанная машина?» приводит к увеличению шансов, что очевидцы вспомнят оружие или угнанную машину независимо от того, видели ли они их на самом деле (Smith &amp; Ellsworth, 1987). Итак, хотя сам свидетель, адвокаты, судья и присяжные полагают, что очевидец восстанавливает в памяти виденное им в действительности, Лофтус утверждает, что воспоминания очевидца являются «преобразованием, основанным на измененных воспоминаниях» (с. 571).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Работы Лофтус продолжают оказывать глубокое влияние на исследования, связанные с изучением показаний свидетелей. В одной из работ, ссылающихся на статью Лофтус 1975 года, изучалось негативное влияние намеренно усложненных вопросов со стороны юристов на такие характеристики, как уверенность свидетелей в себе и точность их ответов. (Kebbell &amp; Giles, 2000). Все испытуемые просмотрели одинаковую видеозапись неких событий, и по прошествии недели «очевидцам» задали вопросы о том, что они видели. Половине испытуемых вопросы были заданы в форме, поистине сбивающей с толку (вы знаете, как это бывает в речи юристов: «Это неправда, что….?»). Другой половине испытуемых были заданы те же по сути вопросы, но сформулированные просто и четко. Результаты предельно ясны: испытуемые-очевидцы, которым задавали запутанные вопросы, были менее точными и менее уверенными в своих ответах, чем испытуемые другой подгруппы, где вопросы задавались в четкой однозначной форме.</p>
    <p>В другом, многое прояснившем исследовании, основанном на работе Лофтус, было проанализировано, что же именно средний человек — тот, кого вполне могли бы выбрать в присяжные, — «знает» о показаниях очевидцев (Shaw, Garcia &amp; McClure, 1999). Испытуемые «отвечали, что их собственный здравый смысл и опыт повседневной жизни были самыми главными источниками для суждения о точности показаний очевидца» (с. 52). Такое суждение, с точки зрения его научной обоснованности, приводит в серьезное замешательство: не только показания очевидцев весьма ненадежны, но и присяжные совершенно несведущи в вопросе о том, как им оценивать точность показаний свидетелей!</p>
    <p>Помимо продолжения исследований в области свидетельских показаний, Элизабет Лофтус в наше время является одним из ведущих экспертов в горячей дискуссии по поводу вытесненных воспоминаний детства. В этих дебатах по одну сторону баррикад — те люди, которые заявляют, что пережили жестокое обращение, особенно в сексуальном плане; но они вспомнили о пережитых оскорблениях только недавно, нередко под воздействием психотерапевта, так как травматические воспоминания были вытеснены из сознания. По другую сторону — те, кому предъявлены обвинения в жестоком обращении. Но эта сторона категорически отрицает вину и, в свою очередь, заявляет, что воспоминания жертв о жестокости либо являются плодом фантазии, либо встроены в процессе терапии (см.: Garry &amp; Loftus, 1994, где выполнен обзор основной прессы по теме этой дискуссии). Эта проблематика непосредственно относится к области исследований Лофтус по воспоминаниям. Книга Лофтус <emphasis>The Mith of Repressed Memories: False Memories and Allegations of Sexual Abuse </emphasis>(Loftus &amp; Ketcham, 1994; и также см. обзор у Pope, 1995) сводит воедино все открытия автора в этой области и связывает их общей аргументацией. В основном, Лофтус утверждает следующее, показывая, что может это продемонстрировать по данным целого ряда работ: вытесненных воспоминаний просто не существует. Действительно, она находится в первых рядах психологов, которые изучают понятие подсознания во всей его полноте. Лофтус свидетельствует о регулярно повторяющихся в различных экспериментах данных: особо травматичные воспоминания имеют тенденцию запоминаться <emphasis>лучше всего</emphasis>. И все же клиницисты часто приводят такие случаи вытесненных воспоминаний об оскорблении, которые «поднимаются на поверхность» во время специфических и интенсивных форм терапии. Как можно примирить эти две очевидно противоположные точки зрения? Согласно Лофтус, возможны три объяснения искажения воспоминаний, которое клиницисты воспринимают как признак вытеснения (Loftus, Joslyn &amp; Polage, 1998). Во-первых, раннее сексуальное оскорбление может быть просто забыто, а не вытеснено. Лофтус ссылается на исследование, подтверждающее, что дети, не воc-принимая сущность сексуального события как потенциально оскорбительного, имеют тенденцию слабо запоминать его. Во-вторых, возможно, люди, проходящие курс терапии, только говорят, что они забыли травмировавшее событие, но в действительности они никогда не забывают его. Желание избегать мыслей о чем-либо отличается от факта — забыть об этом. И наконец, Лофтус утверждает: некоторые люди «могут <emphasis>верить, </emphasis>что особое травматичное событие произошло и было вытеснено, тогда как на самом деле оно не происходило вообще. При некоторых обстоятельствах некая комбинация искаженных фактов могла привести к ситуации, которая интерпретируется как вытеснение» (с. 781).</p>
    <p>Нетрудно представить, что позиции Лофтус по вытесненным и обретенным снова воспоминаниям имеют критиков (например: Pezdek &amp; Roe, 1977). Кроме всего, ее неприятие значения такого механизма, как вытеснение, находится в прямой оппозиции моделям психологии и разума, существующим со времен Фрейда. Более того, многие врачи и жертвы жестокого обращения кровно заинтересованы в том, чтобы продолжать верить: воспоминания человека об обиде могут быть вытеснены на годы и позже восстановлены. Однако тщательное прочтение научных работ Лофтус никак не поддерживает такого рода веру.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Многие считают Элизабет Лофтус лидером в области исследования реконструкции воспоминаний и свидетельских ошибок. Ее исследования в данной сфере продолжаются. Ее открытия уже многие годы бросают вызов традициям, и это поддерживают и другие исследователи.</p>
    <p>Среди психологов и юристов-профессионалов теперь мало кто сомневается, что показания очевидцев подвержены влиянию множества источников ошибок, например интеграции информации, имеющей место после события. Благодаря исследованиям самой Лофтус и других психологов, сила и достоверность показаний очевидцев в судебных процессах вызывают серьезные вопросы. Элизабет Лофтус имеет большой авторитет как эксперт по работе со свидетелем (обычно ее приглашают в интересах защиты). Ее приглашают, чтобы показать присяжным, с какой тщательностью нужно подходить к оценке воспоминаний очевидцев.</p>
    <p>В последней книге Лофтус пишет: «Я изучаю память, и я скептик» (Loftus &amp; Ketcham, 1994, p. 7). Вероятно, и мы все должны быть таковыми.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Garry, М., &amp; Loftus, Е. (1994). Repressed memories of childhood trauma: Could some of them be suggested? <emphasis>USA Today magazine, 122, </emphasis>82–85.</p>
    <p>Kebbell, M.<sub>t</sub> &amp; Giles» С. (2000). Some experimental influences of lawyers’ complicated questions on eyewitness confidence and accuracy. <emphasis>Journal of Psychology<sub>f</sub> 134(2), </emphasis>129–139.</p>
    <p>Loftus, E.<sub>f</sub> &amp; Hoffman, H. (1989). Misinformation and memory: The creation of new <emphasis>memories. Journal of Experimental Psychology: General, 118</emphasis>,100–104.</p>
    <p>Loftus, E., Joslyn, S., &amp; Polage, D. (1998). Repression: A mistaken impression? <emphasis>Development and Psychopathology, 10(4),</emphasis> 781–792.</p>
    <p>Loftus, E., &amp; Ketcham, K. (1994). <emphasis>The myth a/repressed memories: False accusations and allegations of sexual abuse</emphasis>. New York: St. Martin’s Press.</p>
    <p>Pope, K. (1995). What psychologists better know about recovered memories, research: Lawsuits, and the pivotal experiment. <emphasis>Clinical Psychology: Science and Practice, 2(3), </emphasis>304–315.</p>
    <p>Shaw, J., Garcia, L., &amp; McClure, K. (1999). A lay perspective on the accuracy of eyewitness <emphasis>testimony. Journal of Applied Social Psychology,</emphasis> 29(1), 52–71.</p>
    <p>Smith, V., &amp; Ellsworth, P. (1987). The social psychology of eyewitness accuracy: Leading questions and communicator expertise. <emphasis>Journal of Applied Psychology, 72, </emphasis>294–300.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 5. РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕКА</p>
   </title>
   <section>
    <p>Данный раздел психологии рассматривает те изменения, через которые проходит каждый человек в течение своей жизни. Это один из самых больших и сложных предметов рассмотрения в сфере наук о поведении человека. Хотя все мы растем и развиваемся, чтобы со временем стать неповторимой индивидуальностью, очень большая часть нашего развития протекает довольно сходно, предсказуемо и в соответствии с некоторыми относительно твердыми схемами. К числу самых важных областей исследования в психологии развития относятся процессы привязанности и тесного контакта между ребенком и матерью, развитие интеллектуальных способностей человека и изменения, которые появляются по мере старения.</p>
    <p>В предлагаемой главе рассматриваются некоторые из самых известных и самых важных исследований, когда-либо сделанных в психологии. Работа доктора Гарри Харлоу с обезьянами продемонстрировала важность ранних детских привязанностей для более поздней психологической адаптации. Имеющие широкое значение открытия Жана Пиаже сформировали основу наших современных знаний о когнитивном развитии. Небольшой образец его исследования подробно рассматривается в этой главе, чтобы читатель получил представление о чрезвычайной искусности Пиаже в методологии эксперимента и ясности его выводов. Также рассматривается важное исследование Роберта Зайонца относительно влияния окружения на умственное развитие. Кроме того, поскольку человек развивается всю свою жизнь, здесь приводится также исследовательский проект Эллен Ланже и Джудит Роден (который часто называют «скрытым исследованием»); он показывает, что любой человек, независимо от возраста, нуждает-ся в ощущении того, что он контролирует свою жизнь, свои действия и свою судьбу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОТКРЫТИЕ ПРИРОДЫ ЛЮБВИ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Harlow Н. F. (1958) The nature of love. <emphasis>American Psychologist, 13,</emphasis>673–685.</strong></p>
    <p>Иногда может показаться, что психологи-исследователи заходят в своих амбициях слишком далеко. В самом деле, как можно научно исследовать такое явление, как любовь? Какие бы определения мы ни давали любви, необходимо признать, что именно она оказывает влияние на очень большую часть нашего поведения. Если мы признаем это, становится очевидным, что психологов должно интересовать, что такое любовь, где ее истоки и как она «работает».</p>
    <p>Многие считают, что Гарри Харлоу (Harry Harlow), психолог, занимающийся развитием человека, внес наибольший — после Фрейда — вклад в изучение того, как младенческий опыт человека влияет на его взрослую жизнь. Большая часть психологов признает, что неразрывная связь младенца и матери, материнские прикосновения и ласки, привязанность ребенка к матери (самому главному в его жизни человеку — человеку, который заботится о нем) — все это чрезвычайно важно и влияет на способность человека любить и иметь близкие отношения с другими людьми в последующей жизни. Постарайтесь-ка вспомнить, какой у вас был первый в жизни опыт любви? Это была та связь, которая возникла между вами и вашей матерью в момент вашего рождения. Но почему именно эта связь имеет такое огромное значение в жизни человека? Последователи Фрейда фокусируют внимание на важности женской груди и инстинктивных оральных тенденциях, свойственных ребенку в первый год жизни (знаменитая <emphasis>оральная стадия).</emphasis> Позднее бихевиористы противопоставили этому мнению свои взгляды, что все человеческое поведение связано с так называемыми основными потребностями: голод, жажда, инстинктивное стремление избежать боли. Мать может удовлетворить эти потребности, и кроме того, она постоянно обеспечивает ребенка питанием, и это обстоятельство всемерно способствует усилению у ребенка ощущения близости с матерью. В результате мать начинает ассоциироваться у младенца с приятными событиями, и поэтому у ребенка развивается любовь к ней. Как в той, так и в другой концепции любовь представляется чем-то вторичным по сравнению с инстинктами или жизненно важными потребностями. Однако Харлоу обнаружил, что любовь и привязанность также могут быть базовыми потребностями, столь же сильными или даже еще сильнее, чем голод или жажда.</p>
    <p>Для того чтобы раскрыть, как именно формируется любовь между ребенком и матерью, можно было бы поместить новорожденных детей в ситуации, когда мать удовлетворяет не все потребности ребенка, и при этом в целях исследования изменять различные компоненты окружения. Следовало бы препятствовать возникновению связи между матерью и ребенком или варьировать качество и силу этой привязанности, изменяя способность матери удовлетворять базовые потребности новорожденного ребенка. Однако по этическим причинам очевидно, что подобные исследования не могли проводиться на людях. Поскольку Харлоу, исследуя способность к обучению, в течение ряда лет работал с макаками-резус, для него было несложно начать исследования любви и привязанности с этими же испытуемыми. Биологически макаки-резус очень сходны с людьми. Харлоу считал также, что базовые реакции макак-резус на привязанность и любовь в раннем возрасте (такие проявления, как уход, физический контакт, ласка и прижимание малыша к себе) у людей, в общем, такие же. Вопрос, насколько этично проводить подобное исследование не с людьми, а с другими субъектами, будет рассматриваться дальше в этом разделе.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>В предыдущих исследованиях Харлоу новорожденные обезьянки помещались в лабораторию, где о них заботились люди; там детенышей регулярно кормили из бутылочки, корм был правильно сбалансирован, и в условиях лаборатории маленькие обезьянки были даже лучше защищены от болезней, чем если бы они росли со своими естественными матерями. Харлоу обратил внимание, что эти детеныши очень привязываются к тряпичным подстилкам (хлопковым полотнищам), покрывающим дно клеток. Маленькие обезьянки прижимались к этим подстилкам, очень сердились и волновались, когда подстилки забирали, чтобы почистить. Эта привязанность была уже заметна у детенышей, которым был всего день от роду, и становилась сильнее по прошествии первых месяцев жизни. Харлоу констатирует, что совершенно явно «малыш, человеческий или обезьяний, для того чтобы выжить, должен хвататься не только за соломинку, но уцепиться еще за что-то» (с. 675). Если детеныш находился в клетке без мягкого покрытия, он плохо развивался, даже если получал все необходимые питательные вещества и медицинский уход. Когда в клетку подкладывали мягкую подстилку, маленькая обезьянка становилась здоровее и казалась более довольной. Поэтому Харлоу стал придерживаться взгляда, что у «младенцев»-обезьянок, кроме таких базовых биологических потребностей, как голод и жажда, по всей вероятности, существует еще некая базовая потребность в тесном контакте с чем-то теплым и успокаивающим. Чтобы проверить эти предположения, Харлоу и его коллеги решили «построить» для маленьких обезьянок различные типы экспериментальных «матерей».</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Первая суррогатная мать, которую они сделали, состояла из гладкого деревянного «тела», покрытого губчатой резиной и теплой, мохнатой тканью <emphasis>(terry —</emphasis> ткань, на которой выступают колечки шерсти). В грудной части этого «тела» имелся «сосок», из которого поступало молоко, и внутри этой «груди» имелась электролампа для тепла. Затем исследователи сконструировали суррогатную мать другого типа, которая в меньшей степени была способна обеспечить мягкость и уют. Эта «мать» была сделана из проволочной сетки, которую скрутили таким образом, что она приняла примерно такую же форму, что и деревянная модель, чтобы обезьяний малыш мог прижаться к ней так же, как и к «матери», покрытой тканью. Эта проволочная мать тоже была снабжена действующей питающей «грудью» и тоже была способна обеспечить тепло. Другими словами, проволочная мать была идентична тряпичной матери, но она не могла дать того, что Харлоу назвал контактным комфортом <emphasis>(contact comfort</emphasis>).</p>
    <p>Эти искусственные матери были помещены в отдельные маленькие секции, которые присоединялись на время кормления к клетке маленьких обезьянок. Восемь детенышей были случайным образом разделены на две группы, отличавшиеся источником получения пищи. Для одной группы кормилицей, снабженной бутылочкой с молоком, была «мать», покрытая тканью, а другую группу снабжала молоком проволочная «мать». Вам, несомненно, уже ясно, каковы здесь были интересы Харлоу. Он пытался понять, что в отношении маленьких обезьянок к матери зависит от ее функции как «кормилицы» и что — от того комфорта, который они получают при физическом контакте с ней. Затем обезьянок поместили в клетки, где детеныши имели доступ к обеим «матерям», и в течение первых пяти месяцев их жизни фиксировалось количество времени, которое они проводили с каждой из «матерей». Результаты были поразительными, но мы перейдем к ним немного позже.</p>
    <p>Вслед за этими первоначальными опытами Харлоу хотел детально исследовать эффекты привязанности и контактного комфорта. Все знают, что когда ребенок пугается, то стремится найти успокоение и утешение у матери (или другого человека, который заботится о нем в раннем младенчестве). Чтобы узнать, как будут вести себя обезьянки в подобных ситуациях с проволочной и тряпичной «матерями», Харлоу помещал в клетки различные объекты, которые вызывали у детенышей реакцию страха, например, бьющего в барабан заводного игрушечного медведя. (Для малыша-обезьянки этот мишка — ростом с саму обезьянку — казался чем-то очень страшным.) Исследователи наблюдали реакции обезьянок и тщательно фиксировали.</p>
    <p>Другое исследование, которое выполнил Харлоу, получило название теста <emphasis>открытого поля (open field test).</emphasis> Маленьких обезьянок помещали в небольшую незнакомую комнату, в которой находились различные предметы (деревянные чурбачки, шерстяные одеяла, контейнеры с крышками, свернутая бумага), с которыми при нормальных условиях обезьянки с удовольствием бы играли, трогали и возились бы с ними. Обезьянок помещали в комнаты только с тряпичной «матерью», вообще без матери или с проволочной «матерью». Идея опыта заключалась в том, чтобы проверить, как обезьянки адаптируются и исследуют эту странную ситуацию в присутствии «матери» или без нее.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Вы помните, что в первом эксперименте все обезьянки имели доступ и к тряпичной, и к проволочной «матери». Для половины обезьянок матерчатая «мать» изначально была источником получения молока, а другой половине обезьянок этим источником служила проволочная «мать». Неудивительно — не так ли? — что обезьянки предпочитали матерчатую «мать», но впечатляет то, что даже среди тех, кто получал молоко от проволочной «матери», отмечено совершенно явное предпочтение матерчатой. В противоположность бытующим в то время теориям, удовлетворение таких биологических потребностей, как голод и жажда, практически не играло важной роли при выборе «матери». Тут ярко проявилось огромное влияние контактного комфорта для возникновения привязанности детеныша-обезьянки к матери. Рисунок 1 иллюстрирует это влияние. После первых дней привыкания все обезьянки, независимо от того, у какой «матери» они получали молоко, каждый день проводили почти все время на матерчатой «матери». Даже те детеныши, которых кормила проволочная «мать», покидали тепло и комфорт матерчатой только для того, чтобы быстро поесть и немедленно вернуться к покрытому материей суррогату.</p>
    <image l:href="#i_031.png"/>
    <image l:href="#i_032.png"/>
    <image l:href="#i_033.png"/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Время, проведенное ежедневно с матерчатой и проволочной «матерями»</p>
    <p>Две группы обезьянок в период, когда они росли только с матерчатой или только с проволочной «матерью», продемонстрировали важность контактного комфорта и в другом отношении. Обе группы этих малышей получали одно и то же питание и одинаково быстро набирали вес, но у детенышей проволочной «матери» молоко переваривалось хуже и у них случались частые приступы диареи. Это дает возможность предположить, что отсутствие мягкой матери вызывало у этих малышей психологический стресс.</p>
    <p>Результаты тестов с пугающим объектом дали дополнительные свидетельства привязанности маленьких обезьянок к матерчатой «матери». Когда обезьянкам казалось, что им что-то угрожает, они немедленно бежали к ней и прижимались, ища комфорта и защиты. По мере того как обезьянки росли, эта реакция становилась даже сильнее. И вновь следует сказать, что здесь не имело значения, получали молоко обезьянки у проволочной или матерчатой «матери»; испугавшись, все они искали безопасности у мягкого, покрытого материей суррогата.</p>
    <p>Возможно, вы замечали, что дети чувствуют себя в безопасности, когда родители где-то рядом, и в этом случае они проявляют больше любопытства и им больше хочется исследовать окружающие предметы. Зачастую они стремятся исследовать буквально все вокруг при условии, что могут видеть папу или маму. Необычная ситуация, созданная Харлоу, — или тесты открытого поля — должна была спровоцировать подобное поведение у обезьянок по отношению к их суррогатным матерям. Когда детенышей поместили в необычную для них комнату, все они немедленно бросились к матерчатой «матери», прижались к ней, уцепились, терлись своими телами об ее «тело», трогали и гладили ее. Через какое-то время эти обезьяньи малыши «стали относиться к суррогатной матери как к источнику безопасности и базе для своих исследовательских вылазок. Они исследовали объект и манипулировали им, а затем возвращались к «матери», прежде чем решиться снова пуститься в приключения в этом странном новом мире» (с. 679).</p>
    <p>Однако когда маленьких обезьянок поместили в ту же комнату, но без мягкой «матери», их реакции были совершено другими. Их парализовал страх, они начинали плакать, корчиться и сосать палец. Иногда они прибегали в ту часть комнаты, где обычно находилась «мать», потом начинали метаться от одного предмета к другому с криками и плачем. Когда присутствовала проволочная «мать», они вели себя таким же образом, что и в отсутствие «матери». Это поведение отмечалось у всех обезьянок, независимо от того, с какой «матерью» они росли (получали корм у матерчатой или у проволочной модели).</p>
    <p>На последнем этапе исследования, после того как маленькие обезьянки перестали питаться одним лишь молоком и были переведены на твердую пищу (в возрасте от 5 до 6 месяцев), их отделили от «матери» на разные периоды времени. После самого длительного периода отделения (30 дней) обезьянок воссоединили с матерчатой «матерью» в той же самой ситуации «открытого поля», и когда это произошло, они бросились к «матери», забрались на нее, тесно прижались и стали тереться своими телами и мордочками о ее «тело». Затем они стали играть с суррогатной матерью, они покусывали и дергали матерчатое покрытие. Главное отличие было в том, что обезьянки не отходили от «матери», чтобы заняться исследованиями и поиграть с объектами в комнате, как они это делали раньше. По мнению Харлоу, совершенно очевидно, что потребность в контактном комфорте была сильнее, чем естественное желание изучить окружающее. Однако следует отметить, что это воссоединение длилось всего три минуты, и возможно, если бы опыт продлился, у маленьких обезьянок проявилось бы стремление исследовать окружающие предметы.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Харлоу полагает, что опыты, описанные в этой статье, продемонстрировали огромную важность контактного комфорта в развитии привязанности детенышей обезьян к матерям. И в самом деле, этот фактор связи детеныша с матерью показал себя как значительно более важный, чем способность матери обеспечивать детенышу жизненно необходимое молоко.</p>
    <p>И вот одна из многих причин того, что данное исследование смогло изменить взгляды психологов. Сделанные Харлоу выводы были по своей сути противоположны распространенному в то время мнению бихе-виористов, которые выдвигали в качестве основного фактора привязанности малыша к матери то обстоятельство, что она вскармливает его молоком. Однако, как указывал Харлоу, «главная функция ухода за ребенком, как фактора привязанности, состоит в том, что малышу обеспечен частый и тесный физический контакт с матерью. Конечно же, и человек жив не одним молоком» (с. 677).</p>
    <p>Харлоу был убежден в том, что его выводы относятся и к людям (этот вопрос будет рассмотрен немного позже). Действительно, он предложил возможность практического применения своих выводов по отношению к людям. Харлоу считал, что по мере того как социоэкономика увеличивает требования к семье, женщины все чаще будут работать вне дома. В то время, когда Харлоу занимался этими исследованиями, общество было обеспокоено данным вопросом; многие верили: чтобы правильно вырастить ребенка и вызвать у него чувство привязанности, совершенно необходимо именно присутствие матери. Харлоу утверждал, что ключом к успешному выполнению родительских обязанностей по отношению к маленькому ребенку является контактный комфорт, а <emphasis>не способность женщины вскармливать ребенка своим молоком.</emphasis> Американский мужчина способен на равных с женщиной участвовать в уходе за малышом и в его воспитании. Сейчас этот взгляд широко распространен, но в то время, когда Харлоу писал это, в 1958 году, подобные высказывания представлялись весьма революционными.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и значение сделанных выводов</emphasis></subtitle>
    <p>Независимо от мнения самого Харлоу, считаете ли вьг правильным утверждение, что процесс возникновения привязанности (или любви) у людей протекает так же, как у обезьян? Была проделана исследовательская работа, подтверждающая, что привязанность человеческих младенцев к людям, которые заботятся о них, возникает независимо от простого удовлетворения биологических потребностей малыша. Показано, что чем больше физического, «кожа к коже», контакта между матерью и ее младенцем, тем больше его привязанность (Klaus &amp; Kennell, 1976). Однако у людей процесс развития этой привязанности возникает гораздо медленнее — по прошествии первых шести месяцев после рождения, в то время как у обезьянок это происходит в первые несколько дней. Добавим, что только около 70 % детей в возрасте до одного года на самом деле привязываются к взрослому человеку (Sroufe, 1985).</p>
    <p>Многие люди, как раньше, так и в настоящее время, высказывают критические замечания относительно работы Харлоу, имея в виду этическую сторону проведения подобных экспериментов на маленьких детенышах обезьян. Проблема заключается в следующем: имеем ли мы, люди, право в целях исследования подвергать обезьян (или других животных) воздействию таких потенциально опасных ситуаций? В случае исследования Харлоу есть основания как для одного, так и для противоположного мнения. Одним из вариантов научного подхода к вопросу об этической стороне опыта является рассмотрение его потенциальной пользы для людей и общества. Считаете вы данное исследование этически правильным или нет, но полученные результаты оказали влияние на людей в нескольких аспектах.</p>
    <p>К сожалению, в условиях нашей цивилизации многие дети вынуждены проводить часть жизни в различных детских учреждениях; происходит это из-за того, что родители не могут жить с ними и заботиться о них (детские дома), или из-за их заболеваний и других физических недостатков (учреждения больничного типа). Исследование Харлоу повлияло на то, как стала пониматься та забота, которую должны получать эти дети. Сейчас уже все понимают, что заботы об удовлетворении биологических потребностей, которую получают дети в подобных заведениях, недостаточно и что малыши нуждаются в физическом контакте с другими людьми. Когда дети растут в приютах, необходимо, чтобы работающие там люди, няни и волонтеры, навещающие этих детей, как можно чаще трогали их, ласкали и брали на руки. Кроме того, в случаях, когда нет медицинских противопоказаний, для этих детей нужно почаще создавать ситуации, когда они могут видеть друг друга и физически контактировать (трогать друг друга), таким способом получая дополнительную порцию контактного комфорта. Конечно, подобные попытки удовлетворить потребности малыша в контактном комфорте на самом деле не заменят родительских ласк, но все-таки они несомненно лучше для ребенка, чем обычные официальные заботы.</p>
    <p>Работа Харлоу вызывает оптимизм относительно возможности того, что дать ребенку материнскую заботу может и другой человек. Поскольку выяснилось, что для развития и адаптации ребенка не столь важно, кто его кормит, а более существенным является наличие контактного комфорта, биологическая мать перестала представляться единственным человеком, который в состоянии обеспечить ребенку надлежащую заботу и уход. Теперь и отцы смогли почувствовать себя более активными участниками процесса ухода за маленьким ребенком и его воспитания. Но, кроме этого, другие люди, заботящиеся о малышах, такие как няни (бэби-ситтеры) и работники центров, предоставляющих однодневный уход за ребенком в случае необходимости, могут считаться вполне приемлемым вариантом. И более того, эти открытия очень способствовали возникновению у людей желания взять в свою семью осиротевших детей, поскольку стало ясно, что приемные родители могут дать ребенку такой же контактный комфорт, что и биологические.</p>
    <p>Наконец, ранние исследования Харлоу пролили свет на вопиющую проблему плохого обращения с детьми. Одним из удивительных аспектов взаимоотношений ребенка с обижающими его родителями представляется тот факт, что очень часто ребенок любит обидчика-родителя и сильно привязан к нему. Объяснить это со строгих бихевиористских позиций достаточно трудно. Но если привязанность является такой сильной базовой потребностью, как это полагает Харлоу, тогда данное чувство должно сильно перевешивать воздействие жестоких наказаний. Харлоу проверил это в своих более поздних исследованиях. Он придумал таких суррогатных матерей для своих обезьянок, которые могли время от времени отталкивать малышей. Одни «мамаши» выдавали сильные струи воздуха, другие выпускали «шипы», которые вынуждали маленьких обезьянок отойти. Оказавшись в подобной ситуации, обезьянки отходили на небольшое расстояние, а когда «мать» переставала выпускать воздух или убирала шипы, они возвращались и, как обычно, тесно прижимались к ней (Rosenblum &amp; Harlow, 1963).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>На работу Харлоу продолжают часто ссылаться в исследованиях, касающихся влияния осязательных впечатлений, физического контакта и привязанности на эмоциональное здоровье. В одной из статей, упоминающей работу Харлоу 1958 года, описывается кросс-культурное исследование, сравнившее английских и испанских матерей относительно физического контакта, который они обычно имеют со своими детьми (Franco, Fogel, Messinger &amp; Frazier, 1996). В статье отмечалось, что испанские матери более эмоционально проявляют свою любовь к малышам и больше контактируют с детьми «на уровне кожи». Исследователи использовали видеозаписи наблюдений общения матерей с их младенцами, и обнаружилось, что английские и испанские матери одинаково часто прикасаются к своим малышам, но физические контакты с детьми у испанских матерей были более тесными, и в них более страстно проявлялась любовь к ребенку, чем у английских матерей.</p>
    <p>В другом исследовании, также обращавшемся к работам Харлоу, было показано, что физический контакт «кожа к коже» (получивший остроумное название <emphasis>забота кенгуру)</emphasis> имеет огромное значение для выживания и развития недоношенных детей и для формирования связи между ребенком и его матерью (Feldman &amp; Eidelman, 1998). Важным результатом исследования стал вывод, что для недоношенных детей, попавших в больничную обстановку, нужно обеспечить необходимые физические контакты с ухаживающими за ними людьми. Конечно, соблюдая при этом осторожность, поскольку существует опасность заразить детей такой опасной инфекцией, которой недоразвитая иммунная система может оказаться неспособной оказать сопротивление.</p>
    <p>Идеи Харлоу были применены также и в психотерапии. По мере того как за последние 40 лет развивались гуманистические и религиозные подходы к рассматриваемой проблеме, все большее внимание уделялось исцеляющим свойствам физического контакта. Однако с развитием этих подходов стали подниматься новые вопросы относительно этической стороны лечебного прикосновения к клиентам. Какими должны быть прикосновения и какова должна быть их частота, чтобы они действительно имели лечебное воздействие, и когда прикосновения выходят за рамки этических связей между психотерапевтами и их клиентами? Современное мнение склоняется к тому, что те, принятые в традиционном психоанализе правила, согласно которым врач не должен притрагиваться к пациенту, препятствуют успешному лечению. Психологи работают над определением того, какого рода физические контакты врача и пациента считаются приемлемыми в психотерапии (Durana, 1998).</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Было бы ошибочным считать, что Харлоу принадлежит некое монопольное право на определение природы любви. Однако можно с уверенностью сказать, что именно полученные им результаты изменили наш взгляд на связь между ребенком и матерью. Возможно, если выводы Харлоу хотя бы отчасти повлияют на принятые у нас обычаи, это принесет некоторую пользу. Например, Харлоу рассказывает, как однажды к нему пришла женщина, прослушавшая его сообщение о проделанном исследовании, и сказала: «Теперь я поняла, что я сделала не так! Просто я была проволочной матерью» (с. 677).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Durana, С. (1998). The use of touch in psychotherapy. <emphasis>Psychotherapy, 35(2),</emphasis> 269–280.</p>
    <p>Feldman, R., &amp; Eidelman, A. (1998). Intervention programs for premature infants: How and do they affect development? <emphasis>Clinics in Perinatology, 25(3),</emphasis> 613–629. Franco, F., Fogel, A., Messinger, D., &amp; Frazier, C. (1996). Cultural differences in physical contact between Hispanic and Anglo mother-infant dyads living in the United States. <emphasis>Early Development and Parenting, 5(3),</emphasis> 119–127.</p>
    <p>Klaus, M. H.<sub>f</sub> &amp; Kennell, J. H. (1976). Maternal infant bonding. St. Louis: Mosby. Rosenblum, L. A., &amp; Harlow, H. (1963). Approach-avoidance conflict in the mother surrogate situation. <emphasis>Psychological Reports, 12,</emphasis>83–85.</p>
    <p>Sroufe, A. (1985). Attachment classification from the perspective of the infant-caregiver relationships and infant temperament. <emphasis>Child Development, 56,</emphasis>1-14.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>С ГЛАЗ ДОЛОЙ, НО НЕ ИЗ СОЗНАНИЯ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Piaget J. (1954). <emphasis>The development of object concept: The construction of reality in the child</emphasis> (p. 3-96). New York: Basic Books.</strong></p>
    <p>Как протекало ваше развитие со времен раннего детства, с его весьма ограниченными возможностями мышления, и до вашего нынешнего взрослого состояния, когда вы способны размышлять и анализировать мир с помощью многочисленных сложных средств, включая язык, знаковые системы и логику? Скорее всего, вы сразу же ответите: «Я приобрел интеллектуальные способности путем обучения: благодаря взаимодействию с моим окружением и благодаря урокам, которые получал — по мере моего роста — от взрослых».</p>
    <p>Хотя большинству людей это объяснение может показаться совершенно правильным, многие психологи, занимающиеся проблемами развития, считают, что для приобретения интеллектуальных способностей нужно нечто большее, чем просто обучение.</p>
    <p>Когда вы смотрите на младенца, видите ли вы перед собой человека, который после обучения будет физически способен вести себя как взрослый?</p>
    <p>Конечно, нет. Вы знаете, что благодаря процессу физического созревания с течением времени поведение ребенка будет становиться все более сложным. До тех пор пока малыш не достиг определенного уровня развития, никакое обучение не может вызвать способность к тем или иным конкретным действиям. Например, рассмотрим способность ходить. Возможно, вам представляется, что это вопрос обучения. Но представьте себе попытки обучить хождению 6-месячного ребенка. Вы можете тренировать его по олимпийской схеме 8 часов в сутки, но ходить он не научится. Это объясняется тем, что ребенок еще не достиг необходимой для способности к хождению физической зрелости.</p>
    <p>Многие исследователи полагают, что интеллектуальное (или когнитивное) развитие имеет такие же особенности. Есть определенные уровни способности к мышлению, на которые ребенок не может выйти, пока не достигнет необходимой стадии когнитивного развития, при этом совершенно не важно, сколь длительным будет обучение. Концепция когнитивного развития сформировалась и была осознана психологами благодаря работам швейцарского ученого Жана Пиаже.</p>
    <p>Пиаже является одной из самых влиятельных фигур в истории психологии. Проделанная им работа не только произвела революцию в психологии развития, но и стала фундаментом всех последующих исследований в области изучения формирования интеллекта. Пиаже первоначально занимался биологией и изучал врожденную способность животных адаптироваться к новому окружению. Во время учебы в Сорбонне в Париже он устроился на работу (для заработка) в лабораторию Альфреда</p>
    <p>Бине, где разрабатывались первые тесты для оценки интеллекта. В задачу Пиаже входило стандартизировать французскую версию теста на мышление, который изначально был разработан на английском языке. Подобные тесты стандартизируются для того, чтобы вопросы для всех тестируемых детей были максимально сходными. Тогда любая разница в оценках будет объясняться именно ответами ребенка, а не вариантами теста.</p>
    <p>Именно во время занятий этой работой в Париже Жан Пиаже начал формировать свои взгляды о когнитивном развитии.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Сначала работа в лаборатории А. Бине показалась Пиаже утомительной и не слишком интересной. Но потом он стал подмечать некоторые особенности ответов детей различного возраста на вопросы теста. Оказалось, что дети примерно одного возраста делали одинаковые ошибки. Это происходило потому что при решении они рассуждали одним и тем же путем. И Пиаже больше всего заинтересовало не соответствие ответов истине, а сам процесс рассуждения, результатом которого были неправильные ответы. Основываясь на своих наблюдениях, Пиаже пришел к выводу, что дети более старшего возраста не только знают больше, чем младшие, но и думают над поставленными вопросами совершенно иначе. Это привело его к сомнениям относительно правомерности преобладавшего в то время способа оценки интеллекта на основе тестовых баллов и обратило к необходимости рассмотрения когнитивных стратегий, которые используются детьми разного возраста (Ginzburg &amp; Орреr, 1979).</p>
    <p>Ж. Пиаже посвятил следующие пятьдесят лет своей жизни изучению интеллектуального развития детей. Работа привела его к созданию знаменитой теории когнитивного развития, которая в течение десятилетий принималась в качестве практически неоспоримого объяснения того, как люди приобретают свое сложное умение думать. Согласно теории Пиаже, все люди проходят четыре стадии когнитивного развития, идущие всегда в определенной последовательности и возникающие приблизительно в одном возрасте. Эти данные приводятся в табл. 1.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p>Стадии когнитивного развития по Ж. Пиаже</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Сенсомоторная</p>
    <p><strong>Возрастные границы: </strong>От 0 до 2 лет</p>
    <p><strong>Основные характеристики: </strong>Все знания приобретаются через чувственные впечатления и движения (такие, как рассматривание и захватывание). Мыслительный процесс протекает с той же скоростью, что и физическое движение. Развивается такая характеристика мышления, как «сохранение объекта».</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Дооперациональная</p>
    <p><strong>Возрастные границы: </strong>От 2 до 7 лет</p>
    <p><strong>Основные характеристики: </strong>Мыслительный процесс отделяется от движения и существенно ускоряется. Появление символической функции. Интуитивное, «магическое» мышление. Анимизм: все объекты способны думать и чувствовать. Эгоцентрическая позиция в мышлении: неспособность увидеть мир с других позиций, кроме собственной.</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Конкретные операции</p>
    <p><strong>Возрастные границы: </strong>От 7 до 11 лет</p>
    <p><strong>Основные характеристики: </strong>Развивается логическое мышление, включая способность к классификации объектов и реализации математических принципов, но только на материале реальных, конкретных объектов. Понятие о сохранении физических величин: количества жидкости, площади, объема. Способность догадываться, что могут думать и чувствовать другие</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Формальные операции</p>
    <p><strong>Возрастные границы: </strong>С 11 лет</p>
    <p><strong>Основные характеристики: </strong>Логическое мышление развивается до способности выдвигать гипотезы и использовать абстрактные понятия. Умение размышлять, используя перенос и аналогии. Способность анализировать оценки, убеждения, мировоззренческие позиции. Способность размышлять о прошлом и будущем. Не все одинаково хорошо овладевают формальными операциями, а некоторые еще вообще не овладевают ими.</p>
    <empty-line/>
    <p>Столь же важными, как сама эта теория, были методы, которые использовал Пиаже для изучения способности к мышлению у детей. Работая в лаборатории Бине, Пиаже понял, что для анализа новой концепции интеллекта необходимо разработать и новые методы исследования. Вместо обычных тестовых заданий, содержание и процедура проведения которых жестко стандартизованы, он предложил метод беседы, который давал возможность менять направление разговора и характер вопросов с учетом ответов ребенка. Это позволило лучше изучить процессы, лежащие в основе ответов детей.</p>
    <p>Одной из самых примечательных и интересных особенностей исследования Пиаже является то обстоятельство, что ко многим выводам он приходил, изучая своих собственных детей, Люсьен, Жаклин и Лорана. По современным научным стандартам его метод можно было бы считать очень спорным, поскольку в такой ситуации исследователь может быть недостаточно объективен, и есть большая возможность ошибок и предвзятости. Однако нет правил без исключений. Выводы Пиаже, полученные в результате работы с собственными детьми, вполне универсальны и применимы ко всем детям.</p>
    <p>Очевидно, в одной этой главе за недостатком места можно уделить внимание только небольшой части работы Пиаже. Поэтому мы сфокусируем внимание на его открытии ключевого интеллектуального умения, получившего название <emphasis>сохранение объекта (object permanence).</emphasis></p>
    <p>Исследование этой способности является прекрасным примером самых важных открытий Пиаже и широких возможностей в использовании его метода.</p>
    <p>Термин «сохранение объекта» относится к нашему пониманию того, что предмет существует даже тогда, когда находится вне пределов досягаемости для наших органов чувств. Если кто-нибудь подойдет к вам, возьмет у вас книгу и убежит с ней в другую комнату, будете ли вы думать, что книга или ее похититель вообще перестали существовать? Нет: вы помните о существовании вашей книги и взявшего ее человека даже тогда, когда не можете их видеть или потрогать. Однако, по мнению Пиаже, эта способность дана нам не от рождения. Он показал, что когнитивная способность человека представлять себе объекты как нечто постоянно существующее развивается у человека, начиная примерно с восьмимесячного возраста. Для людей эта способность является очень важной, поскольку без нее невозможно разрешать проблемы и размышлять. Поэтому прежде чем ребенок оставит позади сенсорно-моторную стадию развития (от 0 до 2 лет; см. табл. 1) и вступит на дооперацио-нальную стадию (от 2 до 7 лет), должно сформироваться представление о постоянстве существования предметов.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод исследования и результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Процесс развития когнитивной способности «сохранение объекта» изучался Жаном Пиаже с помощью методов неструктурированной оценки <emphasis>(unstructured evaluation).</emphasis> Для младенцев и детей раннего возраста эти методы часто принимали форму разных игр, в которые Пиаже играл со своими детьми. Наблюдая, как проявляется способность детей к решению задач, ошибки, которые они совершали в играх, Пиаже выделил шесть подстадий развития ребенка в течение сенсорно-моторного периода, которые связаны с формированием способности «сохранения объекта». Для того чтобы вы лучше поняли особенности данного исследования, эти шесть субстадий кратко представлены ниже и иллюстрированы примерами взаимодействия Пиаже с детьми (взято из журналов наблюдений Пиаже):</p>
    <p><strong>Стадия 1 </strong>(от рождения до 1 месяца) Эта стадия прежде всего характеризуется рефлексами, связанными с приемом пищи и прикосновениями. Нет доказательств существования мыслительной способности «сохранение предмета».</p>
    <p><strong>Стадия 2</strong> (от одного до 4 месяцев). На протяжении этой стадии еще нет общего представления об объекте, но отмечаются некоторые особенности поведения, которые Пиаже считает подготовкой ребенка к появлению этой способности. Ребенок начинает намеренно повторять поведенческие акты, которые имеют отношение к его собственному телу. Например, если ручка ребенка нечаянно соприкоснулась с его ножкой, это может вызвать повторение вновь и вновь тех же самых движений, чтобы повторить это соприкосновение. Пиаже назвал эти проявления <emphasis>первичными круговыми реакциями.</emphasis> Кроме того, на этой стадии дети способны следить глазами за движущимися объектами. Часто, если объект уходит из поля зрения ребенка, его глаза продолжают смотреть на то место, откуда предмет только что исчез, как будто малыш ждет его возвращения. Может показаться, что ребенок стал осознавать сохраняемость объекта. Но Пиаже утверждает, что это не так, ведь малыш еще активно не ищет исчезнувший объект, и если предмет не появляется вновь, внимание ребенка переключается на другие видимые объекты. Пиаже назвал это поведение <emphasis>пассивным ожиданием.</emphasis> Иллюстрацией такого поведения может служить опыт, который провел Пиаже со своим сыном Лораном:</p>
    <cite>
     <p>«Наблюдение 2. Лоран, возраст 0; 2 [0 лет, 2 месяца]. Я смотрю на него сквозь прутья его плетеной колыбели и время от времени появляюсь примерно в одном и том же месте; Лоран потом смотрит на это место, когда меня уже там нет, и совершенно явно ждет, что я снова появлюсь там» (с. 9).</p>
     <p>«Ребенок только смотрит на то место, откуда исчез предмет: таким образом, у него просто какое-то время сохраняется позиция более раннего восприятия, и если объект вновь не появляется, он вскоре забывает о нем. Если бы в сознании ребенка было общее представление о предмете… он бы стал активно стараться разыскать пропавший объект…Но малыш совершенно очевидно не знает, что тут можно бы сделать, потому что исчезнувший объект еще не воспринимается ребенком как нечто постоянно существующее, которое куда-то переместилось; для него это просто какой-то образ, который, исчезнув из поля его зрения, уходит в никуда. И возникает оттуда без какой-либо объективной причины» (с. 11).</p>
    </cite>
    <p><strong>Стадия 3 </strong>(от 4 до 10 месяцев). Именно на протяжении этой стадии дети начинают целенаправленно и многократно манипулировать объектами, которые их окружают, причем эти действия повторяются вновь и вновь <emphasis>(вторичные круговые реакции).</emphasis> Ребенок старается дотянуться до разных вещей и схватить их, подтащить поближе к себе, чтобы рассмотреть или сунуть в рот; при этом ребенок уже может быстро перемещать взор, и дети начинают следить за интенсивно движущимися или падающими предметами. Позднее на этой стадии появляются первые признаки осознания сохраняемости предмета. Например, дети начинают искать объекты, которые почти целиком исчезли из их поля зрения и осталась видна только маленькая часть.</p>
    <cite>
     <p>«Наблюдение 23. Люсьен 0;9 (9 месяцев). Я показал ей целлулоидного гуся, которого она никогда прежде не видела; она сразу же схватила его и тщательно изучила. Я положил гуся рядом с девочкой и в поле ее зрения накрывал гуся иногда целиком, иногда оставляя на виду его голову. Были две совершенно отчетливо проявляющихся реакции… Когда гусь исчезал целиком, Люсьен сразу же переставала искать его, даже если до этого она уже почти схватила игрушку… Когда был виден гусиный клюв, Люсьен не только сразу же хватала гуся за эту видимую часть и тащила к себе, но… иногда она сначала снимала с гуся покрывало, чтобы схватить птичку целиком!..Никогда, даже после того как она несколько раз поднимала покрывало, видя перед собой торчащий клюв, Люсьен не старалась поднять покрывало, когда гусь был спрятан целиком! Это является… доказательством того факта, что ребенку намного легче представить себе весь предмет, видя перед собой какую-то его часть, чем заниматься поисками полностью невидимого объекта» (с. 29–30).</p>
    </cite>
    <p>Однако, по Пиаже, к этому времени у малыша еще не полностью сформировалось представление о предмете. Для ребенка на этой стадии когнитивного развития предмет еще не имеет отдельного существования, но он связан с действиями ребенка и его чувственным восприятием. Другими словами, «совершенно неверно утверждать, что наполовину скрытые предметы воспринимаются ребенком как закрытые чем-то; просто ему представляется, что идет процесс исчезновения» (с. 35).</p>
    <p><strong>Стадия 4 </strong>(от 10 до 12 месяцев). В течение последних недель стадии 3 и на ранних этапах стадии 4 дети научаются тому, что объекты продолжают существовать, даже если их больше не видно. Ребенок активно и изобретательно разыскивает предмет, который совершенно исчез из поля его зрения. Хотя на первый взгляд может показаться, что концепция объек-та уже сформировалась, Пиаже полагает, что это не так, что данная когнитивная способность еще не установилась в полной мере, ведь дитя еще не понимает <emphasis>видимые перемещения.</emphasis> Чтобы прояснить этот факт, рассмотрим следующий пример (можете попробовать это сами!). Если вы сидите с 11-месячным ребенком и полностью прячете от него игрушку под полотенце (назовем это место А), ребенок начнет искать игрушку и найдет ее. Этот объект явно продолжает существовать в сознании ребенка и <emphasis>не уходит в никуда.</emphasis> Однако если затем вы на глазах ребенка прячете игрушку под одеяло (место В), дитя, вероятно, будет снова искать игрушку там, где она прежде была, — на месте А. И далее вы можете повторять этот процесс снова и снова, и ребенок будет снова и снова делать ту же самую ошибку, называемую <emphasis>А-не-В эффектом</emphasis>.</p>
    <cite>
     <p>«Наблюдение 40. В возрасте 0; 10 Жаклин сидит на матраце… Я беру у нее из рук игрушечного попугая и два раза подряд прячу его под матрац слева от нее, на место А. Оба раза Жаклин немедленно начинает поиски, находит и хватает попугая. Затем я беру у нее игрушку и медленно перемещаю попугая у нее перед глазами в такое же место под матрацем, но справа от нее, на место В. Жаклин очень внимательно наблюдает за движением, но в тот момент, когда попугай исчезает на месте В, она поворачивается налево и ищет игрушку там, где та была спрятана раньше, на месте А» (с. 51).</p>
    </cite>
    <p>Пиаже объясняет эту ошибку, обычную для детей на стадии 4, не детской невнимательностью, а тем, что общее представление о предмете у маленького ребенка не такое, как у нас с вами. Для 10-месячной Жаклин ее попугай не является чем-то отдельным, постоянно существующим независимо от ее действий. Когда попугай был спрятан и успешно найден на месте А, он стал <emphasis>попугаем-на-месте-А</emphasis>, вещью, которая определяется не только тем, что является попугаем, но и тем местом, куда ее прячут. Другими словами, для ребенка попугай — это не какой-то отдельный объект, но часть некоей целостной картины.</p>
    <p><strong>Стадия 5</strong> (от 12 до 18 месяцев). Приблизительно в конце первого года жизни ребенок приобретает умение следить за последовательностью видимых перемещений и искать предмет там, куда он был положен — на глазах у ребенка — в последний раз. Когда это происходит, Пиаже заявляет, что ребенок перешел на стадию 5 сенсомоторного периода.</p>
    <cite>
     <p>«Наблюдение 54. Лоран в возрасте 0; 11. Сидит между двух подушек, А и В. Я прячу часы под одну либо под другую подушку. Лоран каждый раз ищет предмет там, где он только что исчез, то на месте А, то на месте В, не считая какое-то из этих двух мест главным, как это было на предшествующей стадии» (с. 67).</p>
    </cite>
    <p>Однако Пиаже указывает, что истинное «сохранение предмета» все еще остается неполным: ребенок не может понять то, что Пиаже называет <emphasis>невидимыми перемещениями</emphasis>. Представьте следующий пример. Вы наблюдаете, как некто прячет монету в маленькую коробочку, а потом, повернувшись к вам спиной, несет коробочку к шкафчику и выдвигает в нем ящик. Потом человек возвращается, и вы обнаруживаете, что коробочка пуста. Это невидимое перемещение предмета. Естественно, вы пойдете к шкафу и заглянете в ящик. Так вот, как показал Пиаже, это не так уж естественно.</p>
    <cite>
     <p>«Наблюдение 55. В возрасте 1;6 Жаклин сидит на зеленом коврике и играет с картофелиной, которая ее очень интересует (для нее это новый объект). Она… забавляется тем, что кладет картофелину в пустую коробку и берет ее оттуда снова. Затем я беру эту картофелину и кладу ее в пустую коробку на глазах у Жаклин. Затем я помещаю руки с коробкой под коврик и переворачиваю ее там вверх дном, не давая ребенку видеть, что именно я делаю; затем выдаю Жаклин пустую коробку. Я говорю Жаклин, которая не перестает смотреть на коврику поскольку понимает, что я что-то под ним делал: «Дай папе картошку». Она ищет объект в коробке, смотрит на меня, потом снова смотрит на коробку, потом на коврик и т. д., но ей не приходит в голову идея приподнять край коврика, чтобы проверить, не там ли картофелина. В продолжение пяти последующих попыток реакция ребенка одна и та же — без достижения результата» (с. 68).</p>
    </cite>
    <p><strong>Стадия 6 </strong>(от 18 до 24 месяцев). В конце концов, по мере того как ребенок приближается к завершению сенсомоторного периода (вернемся к табл. 1), он в полной мере осваивает идею о сохранении объекта. Вхождение в эту стадию определяется способностью ребенка мысленно представлять себе объекты, которые подверглись невидимым перемещениям.</p>
    <cite>
     <p>«Наблюдение 66. В возрасте 1;7 у Жаклин обнаруживается… способность осознавать существование предмета, который во что-то заворачивают или прячут… Я кладу карандаш в коробочку, обворачиваю ее бумагой, потом заворачиваю обернутую коробочку еще в носовой платок, затем прикрываю все это беретом и покрывалом. Жаклин быстро снимает берет и покрывало, затем разворачивает платок. Сразу ей не удается найти коробочку, но девочка продолжает искать ее, явно уверенная в ее существовании; затем она замечает бумагу, быстро вспоминает, что это такое, разворачивает бумагу, открывает коробочку и хватает карандаш» (с. 81).</p>
    </cite>
    <p>Пиаже считал это когнитивное умение осознавать постоянство предмета началом истинной мысли, т. е. способности проникать в самую суть и использовать символическую функцию для решения задач. Это умение подготавливает ребенка для продвижения на новую большую стадию когнитивного развития: дооперациональную, в течение которой мысль ребенка отделяется от действий, что позволяет сильно увеличить скорость протекания умственных операций. Другими словами, осознают постоянства предмета является основой для всех последующих продвижений в интеллектуальном развитии. Пиаже утверждает:</p>
    <cite>
     <p>«Осознание сохранения предмета, кроме всего прочего, связано с наблюдением за его локализацией; то есть ребенок одновременно и обучается тому, что исчезнувший из поля его зрения предмет не перестал существовать, и старается узнать, куда этот предмет делся. Этот факт с самого начала показывает, что образование схемы сохранения предмета тесно связано с пространственно-временной и причинной организацией реального мира в целом» (Piaget &amp; Inhelder, 1969).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Этот метод опытов и наблюдений за поведением стал основой работы Пиаже по созданию его теории четырех стадий когнитивного развития. Пиаже утверждает, что эти четыре стадии развития универсальны, и их можно отнести ко всем детям, независимо от того, какие у них культурные или семейные условия. Кроме того, Пиаже подчеркнул некоторые важные аспекты развития представлений о предмете в течение сенсомоторного периода (для уточнения этих вопросов см.: Ginzburg &amp; Оррег, 1979).</p>
    <p>1. Возрастные границы каждой стадией приблизительны. Поскольку в ранней работе Пиаже исследовалось поведение только трех детей, ему было трудно с уверенностью предсказать возрастной диапазон. Например, некоторые способности, которые он наблюдал у Жаклин в возрасте 1;7, у Люсьен проявились в 1;3. Однако подобные исследования проводились в течение ряда последующих лет, и в целом подтвердились возрастные рамки, названные Пиаже.</p>
    <p>2. Пиаже был абсолютно убежден в строгой последовательности стадий развития. Все дети обязательно должны пройти через каждую стадию перед тем, как перейти на следующую, и ни одна из стадий не может быть пропущена.</p>
    <p>3. С течением времени, от одной стадии к другой, в развитии ребенка происходят постепенные изменения, и по мере того как ребенок развивается, ошибок, характерных для предыдущей стадии, становится все меньше. Пиаже считал обычным и нормальным переходный период от стадии к стадии и то, что у ребенка одновременно существуют способности, характерные как для более ранней, так и для более поздней стадии.</p>
    <p>4. Когда ребенок переходит на следующую, более высокую ступень развития, совсем не обязательно, чтобы полностью исчезали особенности поведения, характерные для более низких ступеней. Вполне обычное дело — наблюдать, как на стадии 6 ребенок применяет интеллектуальные стратегии, которые он использовал на стадии 5. Потом, когда старые стратегии не приносят успеха, ребенок начинает использовать новые методы для решения проблемы, типичной для стадии 6 умственного развития.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя взгляды Пиаже на когнитивное развитие доминировали в области психологии развития на протяжении последних 40 лет, разумеется, у него были и свои критики. Некоторые из них прежде всего выражали сомнение в правильности самого понимания Жаном Пиаже хода когнитивного развития, который представлялся ему процессом, осуществляющимся дискретно, по стадиям. Многие теоретики в области научения были не согласны с Пиаже по этому вопросу и утверждали, что интеллектуальное развитие носит характер постепенности, и в этом процессе нет какой-либо определенной четкой последовательности. Они считали, что когнитивные способности, как и всякое другое поведение, являются результатом моделирования и связаны с тем, как проходило обучение человека и каковы были сопутствующие этому обстоятельства.</p>
    <p>Другие критики идей Пиаже утверждали, что возрастные пределы, в рамках которых Пиаже отмечал появление специфических способностей, указаны им неправильно, а некоторые даже полагали, что определенные когнитивные умения могут присутствовать у ребенка уже при рождении. Способность «сохранения предмета» была одной из таких, вызывающих много вопросов, проблем. Специалист по психологии развития Рене Байларже (Renee Baillargeon) и ее коллеги в серии оригинальных опытов с использованием новой методологии исследования показали, что уже маленькие дети в возрасте двух с половиной месяцев жизни обладают ранними формами «сохранения объекта» (Aguilar &amp; Baillargeon, 1999; Baillargeon. 1987). Эта женщина-исследователь и другие психологи утверждали, что методы, использованные Пиаже, были слишком несовершенны, чтобы он мог правильно оценить способности очень маленьких детей. Дополнительные свидетельства того, что представление о постоянстве предмета может на самом деле быть врожденным, дает исследование Вилкокса, Нэдела и Россера (Wilcox, Nadel and</p>
    <p>Rosser (1996)). Эти авторы занимались недоношенными детьми, используя методы, подобные тем, которые применяла Байларже, в целях проверить, могут ли такие дети правильно запомнить местонахождение исчезающей из поля их зрения и вновь появляющейся игрушки (льва). Полученные результаты не только показали, что дети в возрасте двух с половиной месяцев правильно запоминают местонахождение игрушки; более того, возможности недоношенных детей в этом плане не слишком отличались от результатов детей, рожденных в нормальный срок.</p>
    <p>Идеи и открытия Пиаже оказывают влияние на научные открытия в самых разных областях психологии, причем этих сфер становится все больше. Об этом свидетельствует большое количество статей, в которых ссылаются на книгу Пиаже, ставшую базой и для нашего обсуждения. В период 1997–2000 годов появилось более 170 таких статей! Например, в статье Хэглоффа (Haggloff, 1999) работа Пиаже использовалась для того, чтобы помочь читателям лучше понять реакции маленьких детей; например, на то, что их отправляют в больницу и подвергают там активному медицинскому вмешательству. Эта информация важна для принятия врачами и родителями правильного решения в таких, скажем, случаях, как вопрос о необходимой для ребенка операции, чтобы свести к минимуму текущие и будущие психологические травмы и максимально облегчить ребенку адаптацию в первое время после больницы. В другом исследовании обнаружена связь между развитием представлений об объекте и проблемой сна у младенцев (Scher, Amir &amp; Tirosh, 2000). Эта связь заключалась в том, что у девятимесячных детей, которые лучше осознавали постоянство предмета, было меньше трудностей со сном, чем у детей того же возраста, не столь успешных в освоении «сохранения объекта». (Если бы вы не были уверены, что все ваши вещи утром окажутся на своих местах, возможно, вы тоже спали бы не слишком хорошо!)</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>По мере того как развивались новые методы исследования когнитивных способностей детей, некоторые открытия Пиаже были поставлены под сомнение (см. подробнее у Dworetzky, 1996). В самом деле, его теорию Когнитивного развития окружают многочисленные непрекращающиеся возражения. Несогласие с существующими теориями — здоровый мотив для новых исследований, который порой приводят к большим прорывам в нашем познании интеллектуальных способностей человека.</p>
    <p>Несмотря на все имеющиеся противоречия, теория Пиаже остается катализатором и основой всех родственных исследований. Его работа продолжает быть своеобразным маяком для исследователей в сфере методов образования и стилей успешного родительства. Вклад Пиаже был и остается неизмеримо ценным.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Aguilar, А., &amp; Baillargeon, R. (1999). 2.5-month-old infants' reasoning about when objects should and should not be occluded. <emphasis>Cognitive Psychology,</emphasis> 39(2), 116–157. Baillargeon, R. (1987). Object permanence in 3-and-a-half- and 4-and-a-half-month-old infants. <emphasis>Developmental Psychology, 23,</emphasis>655–664.</p>
    <p>Dworetzky, J. (1996), Introduction to child development (6th ed.). New York: West. Ginzburg, H., &amp; Opper, S. (1979). Piaget’s theory of intellectual development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.</p>
    <p>Hagglof, B. (1999). Psychological reactions by children of various ages to hospital care and invasive procedures. <emphasis>ACTA Paediatrics, 88(Supp</emphasis>. 431), <emphasis>12-lb.</emphasis></p>
    <p>Piaget, J., &amp; Inhelder, B. (1969). The psychology of the child. New York: Basic Books. Scher, A., Amir, Т., &amp; Tirosh, E. (2000). Object concept and sleep regulation. <emphasis>Perceptual and Motor Skills,</emphasis> 97(2), 402–404.</p>
    <p>Wilcox, Т., Nadel, I… &amp; Rosser, R. (1996). Location memory in healthy preterm and full-term infants. <emphasis>Infant Behavior and Development, 19(3),</emphasis> 309–323.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>РОДИЛСЯ ПЕРВЫМ — РОДИЛСЯ БОЛЕЕ СООБРАЗИТЕЛЬНЫМ?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Zajonc R. В. &amp; Markus G. В. (1975). Birth order and intellectual development. <emphasis>Psychological Review, 82,</emphasis>74–88.</strong></p>
    <p>У вас есть братья или сестры? Какой вы ребенок по счету? Родились вы первым, последним или где-то в серединке? Возможно, вы уже много слышали о том, что порядок рождения как-то повлиял на ваше развитие. На самом деле, в книжных магазинах найдется множество изданий, объявляющих, что ваша личность целиком и полностью зависит от того, какой по счету вы ребенок в семье. Совершенно ясно, что имеется преувеличение степени влияния очередности рождения на развитие, но все же некоторые исследования показали, что перворожденный ребенок в семье часто имеет определенные характеристики. Перворожденные дети вербально более развиты (раньше начинают разговаривать и лучше это делают), менее импульсивны, более активны, лучше учатся в школе, с большей вероятностью поступают в университет, и у них больше стремления достичь чего-то в жизни (см. подробное обсуждение у Ernst &amp; Angst, 1983). В одном часто цитируемом примере указывается, что из первых 23 американских космонавтов 21 были перворожденными. Важно помнить, что эти выводы исследователей отражают общие тенденции и, конечно, не относятся ко <strong><emphasis>всем</emphasis></strong> членам <strong><emphasis>всех</emphasis></strong> семей.</p>
    <p>Одним из наиболее часто получаемых результатов является связь между порядком рождения и интеллектом. В целом, исследования показали, что первые дети чаще демонстрируют более высокие результаты при проведении теста на интеллектуальное развитие, чем дети, появившиеся в семье позже.</p>
    <p>И если действительно дети, появившиеся на свет раньше своих братьев и сестер, имеют больше интеллектуальных способностей, чем позже рожденные дети, то одним из интереснейших вопросов является то, почему это происходит. Один из возможных ответов — какие-то генетические изменения, которые возникают у плода в связи с порядком рождения и зависят от таких биологических факторов, как возраст матери или химические изменения в ее организме, вызванные предыдущими рождениями детей. Однако ученые отказались от этих <emphasis>естественных </emphasis>объяснений в пользу теорий воспитания, подчеркивающих влияние факторов среды.</p>
    <p>Совершенно очевидно, что окружение, в котором развивается ребенок, может сильно повлиять на его интеллектуальные способности и возможности (см. в этой книге данные исследования Розенцвейга (Rosenzweig et al., 1972), а также Розенталя и Джекобсон (Rosenthal &amp; Jacobson, 1968).</p>
    <p>Один из факторов окружения заключается в возможностях развития всех детей с учетом порядка рождения. Чтобы понять потенциальную важность данного фактора, вспомним, что первенец входит в мир, который состоит для него только (обычно) из родителей, двух взрослых людей. Теперь сравните это с окружением второго ребенка, который входит в мир, состоящий из двух взрослых и одного, часто маленького, ребенка. Даже при условии что все другие влияния одинаковы, условия развития второго ребенка в значительной степени уже другие, просто из-за присутствия второго ребенка. Эти отличия возрастают и вступают во взаимодействие с рождением каждого последующего ребенка.</p>
    <p>Основываясь на этой идее, Роберт Зайонц (Robert Zajonc, произносится Зай-онц, в рифму с «science» («сайенс») — «наука». — <emphasis>Прим. автора)</emphasis>, один из самых выдающихся исследователей в истории психологии, и его коллега Грегори Маркус (Gregory Markus) представили оригинальную теорию для объяснения связи между порядком рождения и интеллектом. Их статья была и все еще остается одной из основополагающих публикаций в литературе о порядке рождения. Исследование было необычным, потому что ученые не контактировали с какими-либо испытуемыми, не наблюдали их и никогда не просили что-то сделать. На самом деле, можно сказать, что у них вообще не было никаких испытуемых. Вместо этого они прилагали свою теорию к данным, которые были собраны и опубликованы другими исследователями; или, вернее, они применяли данные других исследователей для создания своей теории.</p>
    <p>В конце 1960-х и в начале 1970-х годов в Голландии осуществлялся крупный исследовательский проект. Предполагалось исследовать влияние недостаточного питания на интеллектуальные способности детей, родившихся в конце Второй мировой войны. Как часть этого исследования проводился тест Равена на интеллектуальное развитие (Raven test). Тест выполнили свыше 350 000 голландских мужчин в возрасте 19 лет. Двое из исследователей, работавших над этим проектом, позднее сообщили об открытии, которого не ожидали. Они обнаружили в полученных данных тесную связь между «порядковым номером» рождения этих мужчин в семье и результатами теста Равена (см.: Belmont &amp; Marolla, 1973). Удивительным было то, что результаты становились более низкими по мере того, как увеличивалась семья тестируемого и в зависимости от «номера очереди» рождения. Данные голландского исследования представлены на рис. 2.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_034.png"/>
    <p>* Средний показатель интеллекта при условии, что ребенок остался единственным в семье</p>
    <p><strong>Рис. 2. </strong>Средние показатели интеллекта по тесту Равена и порядок рождения применительно к семьям разной величины (из голландского исследования Belmont &amp; Marolla, с. 75)</p>
    <p>Зайонц пишет: «Бельмонт и Маролла, имея в своем распоряжении большой набор данных, могли не принимать во внимание социоэконо-мический статус в качестве значимого фактора воздействия порядка рождения, но они не выделили факторы или процессы, которые могли бы объяснить полученные ими любопытные результаты» (с. 76). Такое объяснение предложили в своей статье Зайонц и Маркус.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Авторы предположили, что дети будут иметь более высокие интеллектуальные возможности, если вырастут в окружении, в большей степени стимулирующем интеллектуальное развитие. Исследователи настаивали, что такое стимулирование развития частично происходит вследствие комбинированного интеллектуального воздействия детей и родителей (эти совместные и взаимные влияния были названы <emphasis>confluences (слияния)).</emphasis> Ключевым моментом данной теории было то, что показатель интеллектуальности семейного окружения может быть подсчитан усреднением интеллектуальных вкладов всех членов семьи. Более того, этот средний показатель обязательно изменяется по мере развития детей и когда в семье рождается еще один ребенок. Таким образом, можно подумать, что чем больше семья, тем выше интеллектуальное окружение. Это предсказывало бы, что дети, родившиеся позже других, будут обладать большими интеллектуальными умениями. Однако из голландского исследования следует совершенно другое. Чтобы объяснить полученные результаты, Зайонц и Маркус предложили теорию, согласно которой по мере того как растет семья, общий интеллектуальный климат семьи становится хуже.</p>
    <p>Более конкретно, их рассуждения были следующими. Когда пара заводит первого ребенка, интеллектуальный климат семьи создается двумя взрослыми и одним маленьким ребенком.</p>
    <p>Для того чтобы получить реальную среднюю оценку интеллектуального климата этой семьи, следует оценить интеллектуальные возможности всех членов семьи. Если считать, что каждый взрослый имеет условную оценку 100 пунктов, а новорожденный ребенок — ноль (0), то средний интеллектуальный уровень семьи = 67 (100 + 100 + 0 = 200/3 = 67). Не забудьте, что это не показатели IQ, а простые произвольные оценки. Теперь давайте предположим, что вклад ребенка в интеллектуальный климат семьи каждый год увеличивается на 5 пунктов. Если в этой семье через два года после рождения первенца появляется второй ребенок, первый ребенок вносит в общий показатель 10 пунктов, но общий средний уровень семьи падает до 52,5 (100 + 100 + 10 + 0 = 210/4 = 52,5). Если еще через два года рождается третий ребенок, общесемейный интеллектуальный уровень упадет до 46 (100 + 100 + 20 + 10 + 0 = 230/5 = 46). Авторы были уверены, что этот подход хорошо объясняет данные, полученные Belmont &amp; Marolla.</p>
    <subtitle><emphasis>Методы и результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Таблица 2 суммирует результаты того, как интеллектуальный климат большой гипотетической семьи изменяется в течение лет, в соответствии с моделью Зайонца и Маркуса, при предположении, что между рождением детей каждый раз проходит два года.</p>
    <p>Как можно понять, изучив третью колонку таблицы, средний интеллектуальный уровень семьи постоянно падает до рождения пятого ребенка, а затем начинает медленно снова расти. Если вы сравните это с данными рис. 2, то увидите, что в семьях с большим количеством людей наблюдается уравнивание или даже увеличение в показателях для более поздних в семье детей, за исключением показателей для самого последнего ребенка (они значительно снижаются). Авторы считали, что данные Belmont &amp; Marolla, по большей части, подтвердили их теорию.</p>
    <p><strong>Таблица 2</strong></p>
    <p>Оценка интеллектуального климата большой семьи с детьми, между рождением которых каждый раз проходит два года</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_035.png"/>
    <empty-line/>
    <p><strong>Взрослые = 100 пунктов</strong></p>
    <p><strong>Дети = 5 пунктов за каждый год жизни</strong></p>
    <p>Зайонц и Маркус заметили в голландском исследовании также удивительный эффект <emphasis>единственного</emphasis> ребенка. Основываясь на теории «слияния», было бы логично предположить, что дети, не имеющие ни братьев, ни сестер, растут в наилучшем интеллектуальном климате и, следовательно, должны бы получить самые высокие средние оценки по тесту равена. Однако результаты Belmont &amp; Marolla показали, что оценки единственных детей находятся на уровне первого ребенка в семье с четырьмя детьми (на рис. 2 обозначено звездочкой).</p>
    <p>В своей работе авторы стремились понять возможные причины, казалось бы, странных результатов того, что ребенок родился на свет первым или последним; истоки улучшения показателей развития поздних детей в больших семьях; а также рассматривали возможности применения полученных результатов к проблемам интеллектуального развития и планирования семьи.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Исследователи считали, что их теоретическая модель объясняет эффекты порядка рождений и величины семьи, обнаруженные в работе Belmont &amp; Marolla. Основная мысль заключалась в том, что каждый последующий ребенок, появившийся в семье, входит в окружение более низкого интеллектуального уровня. Сила этого эффекта увеличивается в том случае, если дети появляются через более короткие интервалы. По табл. 2, перерыв между рождением детей — два года. Если временной промежуток сокращается до одного года, произойдет более резкое снижение среднего интеллектуального уровня. В таком случае наиболее показательными должны быть данные двоен и троен, которые появляются на свет без какого-либо перерыва; они должны показать в тестах на интеллектуальное развитие более низкие результаты, чем братья и сестры, не являющиеся близнецами. Результаты некоторых исследований подтвердили, что «двойняшки» и «тройняшки» действительно показывают в таких тестах более низкие результаты. Зайонц и Маркус считают, что на интеллектуальное развитие близнецов могут оказывать влияние многие факторы. Однако они придерживаются мнения, что одной из причин названной особенности может быть то обстоятельство, что средний интеллектуальный уровень среды, в которой появились близнецы (если больше детей нет), равен 50 (100 + 100 + 0 + 0/4). Для семьи, где также двое детей, но не близнецы, этот средний показатель равен 67 (100 + 100 + 0 = 200/3) для первого ребенка и 54 для второго, появившегося через 3 года (100 + 100 + 15 + 0 = 215/4).</p>
    <p>По табл. 2 можно видеть, что после рождения пятого ребенка средний уровень начинает подниматься и продолжает возрастать для каждого вновь появившегося ребенка (хотя никогда не достигает уровня, который достается первенцу). Зайонц и Маркус считали это следствием того, что ранее появившиеся на свет дети уже достаточно большие, чтобы повысить интеллектуальный климат семьи в большей степени, чем понижает его новорожденный ребенок. Другими словами, поздние дети, которые рождаются в больших семьях, выигрывают от интеллектуального вклада своих старших братьев и сестер.</p>
    <p>Теперь давайте представим себе большую семью, в которой разрыв между рождением детей — четыре года. Общая величина семьи будет меньше, поскольку родители выйдут из того возраста, когда люди заводят детей, интеллектуальный климат сначала будет понижаться не столь значительно и после рождения всего двух детей вновь начнет возрастать. Если довести эту теорию до логического предела, приведем в пример семью, которая имеет всего одного ребенка, и второй появляется только через 15 лет (это очень необычно, но бывает). Второй ребенок войдет в интеллектуальный климат более высокого уровня, чем большинство перворожденных. Это произойдет благодаря первому ребенку, находящемуся уже в таком возрасте, что он скорее добавляет к общему уровню интеллектуальности семьи, чем понижает его. Как утверждают Зайонц и Маркус, «большие разрывы между рождением детей помогают младшим детям превзойти более старших, и они могут показать противоположные результаты соотношения очередности рождения и интеллектуального развития» (с. 81).</p>
    <p>В данных голландского исследования было два результата, которые, казалось бы, противоречат логике модели Зайонца и Маркуса. Один из этих фактов заключается в том, что единственные дети демонстрируют более низкие результаты теста на интеллектуальное развитие, чем первенцы в семьях, имеющих до четырех детей. Поскольку единственный ребенок является также и первым ребенком, интеллектуальный климат в семье высокий (67), следовательно, теоретически ребенок должен показывать самые высокие результаты. Однако совершенно очевидно, что так не происходит. Другой странный результат относится к последнему ребенку, независимо от величины семьи. Обратившись к рис. 2, вы заметите значительное снижение результатов последнего в семье ребенка, хотя в отношении данных второго и третьего, с конца, детей наблюдается выравнивание или даже увеличение. Для того чтобы Зайонц и Маркус могли в полной мере применить свою теорию к данным голландского опыта, им нужно было объяснить эти странные результаты.</p>
    <p>Для разрешения этой дилеммы они обратились к факторам интеллектуального окружения, которые могут быть сходными и у единственного и у последнего ребенка. Кажется, что нет почти ничего похожего; окружение единственного ребенка, если говорить об интеллектуальном слиянии, представляется совершенно иным, чем окружение последнего ребенка в большой семье. Однако исследователи обнаружили одну важную особенность: и единственные, и последние дети никогда не бывают «учителями». Зайонц и Маркус объясняют это очень четко:</p>
    <cite>
     <p>«Если ребенок не знает, как решить какую-то проблему, он вряд ли будет спрашивать совет у самого младшего; если он забыл какое-то слово, не младший подскажет его; если что-то непонятно в правилах игры… не младший разрешит сомнения. Короче, последний ребенок в семье — это не «учитель», и то же самое можно сказать о единственном ребенке. Было бы крайне удивительно, если бы возможность выполнять такую «учительскую» функцию не принесла пользы интеллектуальному развитию» (с. 83).</p>
    </cite>
    <p>Итак, как сделанные выводы могут помочь потенциальным родителям лучше планировать семью? Авторы и сами понимают, что поставили будущих родителей перед выбором. Очевидно, для первенца было бы лучше всего, чтобы второй ребенок появился на свет как можно раньше, поскольку это сократило бы время, в течение которого первый ребенок в семье будет страдать от отсутствия возможности кого-то учить <emphasis>(эффект последнего ребенка).</emphasis> Однако второй ребенок тогда войдет в окружение, имеющее более низкий интеллектуальный уровень. Для второго ребенка будет лучше появиться на свет после возможно более длительного перерыва, но это увеличивает отрицательные эффекты, которые он создает для первого ребенка. Для случаев большой семьи исследователи пришли к выводу, что большие перерывы между рождением детей, в целом, благоприятны. Однако (а всегда есть какое-то «однако») если временные перерывы между рождением детей слишком велики, братья и сестры проводят меньше времени вместе, поскольку у них мало общих интересов, и старшие дети раньше уходят во взрослую жизнь от своих младших братьев и сестер.</p>
    <p>И наконец, следует заметить: Зайонц и Маркус вовсе не утверждают, что только величина семьи и очередность рождения определяют интеллектуальные способности ребенка. Разумеется, и другие факторы, такие как генетическое наследие, методы воспитания, поведение матери до рождения ребенка и т. д., также влияют на интеллектуальное развитие.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Возможно, наиболее важным пунктом приложения критики к модели Зайонца и Маркуса является вопрос, достаточно ли велика разница в оценках IQ между первенцами и последними в семье детьми, чтобы считать ее чем-то значимым. Средний уровень показателей теста <strong>Равена</strong> у перворожденных в семье с двумя детьми всего на 5 пунктов выше показателей последнего ребенка в семье с 9 детьми. Эта разница может значить очень мало для реальных жизненных возможностей человека. Теория, соперничающая с рассмотренной выше, предлагает понятие <emphasis>растворения духовных ресурсов.</emphasis> В целом, эта концепция не противоречит мнению Зайонца и его коллег о том, что интеллектуальные способности уменьшаются в зависимости от очередности рождения и величины семьи. Теория растворения духовных ресурсов оспаривает объяснения этих результатов, построенные на понятии «общего интеллектуального климата», и, вместо этого, предлагает другие объяснения. По мере увеличения семьи родительские ресурсы, как в плане межличностного взаимодействия, так и экономического статуса, все более истончаются, распыляясь, так что последние в семье дети получают очень мало <emphasis>возможностей</emphasis> интеллектуального роста (Downey, 1995; Vaneijck &amp; Degraaf, 1995).</p>
    <p>Несмотря на эти критические высказывания и наблюдения, работа Зайонца и Маркуса продолжает оказывать влияние на попытки исследователей человеческого поведения понять истоки различий в интеллектуальных возможностях. На самом деле, дискуссия продолжается, и она все еще не стихла. Например, исследователи, уверенно обещавшие «разрешить споры относительно очередности рождения, величины семьи и интеллектуального уровня», заявили, что данные о внутренних условиях изучаемых семей должны сопоставляться с данными об их широком окружении, чтобы делать действительно обоснованные выводы (Rodgers et al., 2000). Когда исследователи обратились к данной проблеме, использовав такой подход, они заявили, что не обнаружили никакой связи между очередностью рождения и умственными способностями. Вот их вывод: «Выяснено, что хотя родители с низким IQ создают большие семьи, большие семьи в современном обществе США не создают детей с низким IQ. Кажущаяся связь между очередностью рождения и уровнем интеллекта — методологическая иллюзия» (Rodgers et al., 2000, с. 599). Здесь нет никакой натяжки. Однако в другом исследовании, по данным более чем 1000 семей, обнаружено, что первенцы были более способными и более добросовестными (Paulhus, Trapnell &amp; Chen. 1999). По словам этих авторов, «в целом, наши результаты согласуются с предложенной Зайенсом моделью интеллектуального слияния» (с. 482). Итак, дискуссия продолжается, как это и должно быть. Понимание сложности влияния очередности рождения на интеллектуальный уровень или любую другую характеристику очень важно, и нужно надеяться, что при продолжении исследований наступит наконец ясность, и это принесет пользу семьям и обществу в целом.</p>
    <p>Между прочим, прежде чем вы, появившийся на свет последним, начнете огорчаться или будете важничать, поскольку были в семье первенцем, учтите, что есть и оборотная сторона вашего первенства, и есть некоторые положительные стороны появления на свет в последнюю очередь (Ickes &amp; Turner, 1983; Paulhus, Trapnell„&amp; Chen, 1999; Sulloway, 1997). Хотя первенцы превосходят братьев и сестер в умственных способностях, они чаще бывают беспокойнее, ревнивее, консервативнее и агрессивнее, чем более поздние дети. И кроме того, есть данные, что более поздние дети чаще оказываются более упорными, открытыми в приобретении опыта, более дружелюбными и приятными в социальном отношении. Следовательно, обычно именно эти дети популярны у сверстников и легче вступают в контакт с незнакомцами. И наконец, младшие дети в семье, как правило, проявляют больше оригинальности в мышлении и чаще совершают творческие прорывы, чем первенцы.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Belmont, L., &amp; Marolla, F. (1973). Birth order, family size, and intelligence. <emphasis>Science, 182,</emphasis>1096–1101.</p>
    <p>Downey, D. (1995). When bigger is not better: Family-size, parental resources, and children's educational performance. <emphasis>American Sociological Review, 60(5),</emphasis> 746–761. Ernst, C., &amp; Angst, J. (1983). Birth order: Its influence on personality. New York: Springer-Verlag.</p>
    <p>Ickes, W., &amp; Turner, M. (1983). On the social advantage of having an older, opposite-sex sibling: Birth order influences in mixed-sex pairs <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology, 45,</emphasis>210–222.</p>
    <p>Paulhus, D., Trapnell, P., &amp; Chen, D. (1999). Birth order effects on personality and achievement within families. <emphasis>Psychological Science, 10(6),</emphasis> 482–488.</p>
    <p>Rogers, J., Cleveland, H., van der Oord, E„&amp; Rowe, D. (2000). Resolving the debate over birth order, family size, and intelligence. <emphasis>American Psychologist, 55(6),</emphasis> 599–612. Vaneijck, K., &amp; Degraaf, P. (1995). The effects of family structure and the educational attainment of siblings in Hungary. <emphasis>European Sociological Review, 11(3),</emphasis> 273–292.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Я КОНТРОЛИРУЮ СИТУАЦИЮ И ОЧЕНЬ ЭТОМУ РАД!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Langer Е. J. &amp; Rodin J. (1976). The effects of choice and enhanced personal responsibility for the aged: A field experiment in an institutional <emphasis>setting. Journal of Personality and Social Psychology, 34,</emphasis>191–198.</strong></p>
    <p>Контроль. Это, казалось бы, незначительное психологическое понятие оказывает, возможно, самое важное влияние на все человеческое поведение. Здесь речь идет не о способности человека контролировать действия других, но о той личной власти, которую вы имеете над своей собственной жизнью и над событиями в ней. С этой возможностью связано ощущение собственной компетентности и силы, а также возможность выбора в любой ситуации. Многие из нас чувствуют, что могут, по крайней мере, контролировать свою собственную судьбу. Вам приходилось что-то выбирать в жизни, и не один раз — иногда вы делали хороший выбор, а иногда, может быть, плохой — и вот все, что вы выбирали, привело вас к вашему теперешнему положению. Когда вы почувствуете, что ваша возможность контролировать ситуацию находится под угрозой, то испытаете негативные чувства (гнев, возмущение, негодование), взбунтуетесь и будете делать все возможное, чтобы вернуть возможность личной свободы. Всем известно, что если человеку сообщить о его непреложной обязанности что-либо сделать, то очень может быть, что он либо откажется, либо сделает нечто противоположное. И наоборот, стоит только запретить людям что-то делать, и они найдут это занятие более привлекательным, чем оно казалось им до того, как его запретили (помните Ромео и Джульетту?). Эта тенденция противиться любым попыткам по ограничению нашей свободы называется реакцией сопротивления (<emphasis>reactance</emphasis>).</p>
    <p>Итак, если наша потребность контролировать окружающие обстоятельства является столь базовой для человеческой натуры, то что, как вы думаете, случится, если отнять у вас возможность такого контроля, да так, чтобы вы не могли вернуть себе такую возможность? Очень вероятно, что вы испытаете страдания, которые могут выразиться в форме беспокойства, гнева, раздражения, депрессии, чувства своей беспомощности и даже физической болезни. Исследования показали, что когда люди оказываются в сложных ситуациях, негативные воздействия стресса могут быть снижены, если субъекты считают, что имеют возможность отчасти влиять на события, вызывающие стресс. Например, пассажирам в переполненном лифте последний представляется не таким уж переполненным, и они меньше тревожатся, если стоят в непосредственной близости от контрольной панели в кабине лифта; им кажется, что они в большей степени могут влиять на то, что происходит (Rodin, Solomon &amp; Metcalf, 1979). В другом хорошо известном исследовании испытуемые подвергались воздействию очень громких шумов и в таких условиях должны были решать задачи. Одна группа испытуемых не имела никакого контроля над шумом. Другой группе было сказано, что можно нажать кнопку и в любой момент прекратить шум. Однако людей просили не нажимать кнопку, если они еще могут терпеть этот звук. Испытуемые из группы, не имеющей права контроля, выполнили задания значительно хуже тех, кто считал, что может осуществлять контроль над шумом. Между прочим, никто из участников этой последней группы на самом деле не нажимал кнопку, так что они подвергались такому же шуму, что и группа, не имеющая возможности воздействовать на ситуацию.</p>
    <p>Все это говорит о том, что мы чувствуем себя счастливее и наши действия бывают эффективнее, когда в нашей власти тот или иной выбор. К несчастью, в нашем обществе в жизни многих людей наступает стадия, когда они теряют эту власть; когда им уже не позволено делать для себя даже самый простой выбор. Эта стадия жизни называется старостью. Многие из нас слышали о разных случаях или же непосредственно наблюдали внезапное ухудшение здоровья и потерю бодрости у пожилых людей, что приводило к помещению человека в дом для престарелых или какой-либо интернат больничного типа. Многие болезни, такие как колит, сердечные недомогания и депрессия, соединяются с чувством беспомощности, потери контроля над ситуацией, которые появились еще до болезни. Один из самых трудных переходов, который должны преодолеть старые люди, начиная жить в условиях интерната или дома для престарелых, это потеря возможности лично контролировать свою повседневную жизнь и влиять на свою судьбу. Ланже и Родин, которые уже занимались вопросами самостоятельности решений и контроля, решили проверить эти идеи в настоящем доме для престарелых госпитального типа.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Если потеря личной ответственности делает жизнь человека менее счастливой и отрицательно влияет на его здоровье, тогда возможность самому принимать решения и контролировать ситуацию должна оказывать противоположное воздействие. Ланже и Родин хотели проверить это предположение с помощью непосредственного увеличения личной ответственности и возможности выбора в группе людей, живущих в доме для престарелых. Основываясь на данных литературы и собственных более ранних работах, исследователи высказали предположение, что пациенты, которым будет предоставлена возможность контролировать ситуации своей жизни, покажут улучшения в уровне физической и психической активности, а также большую удовлетворенность жизнью и улучшение других показателей поведения и отношения к окружающему.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p><strong>Испытуемые</strong></p>
    <p>Ланже и Родин договорились о сотрудничестве с администрацией дома для престарелых Арден Хауз (Arden House) в штате Коннектикут. Это учреждение считалось одним из наилучших подобных заведений данного района, его пациентам предоставлялась квалифицированная медицинская помощь, хорошие помещения для отдыха, нормальные условия повседневной жизни. Арден Хауз — большой современный дом, в котором люди проживали на четырех этажах. Все обитатели дома имели сходный уровень физического и психического здоровья и принадлежали приблизительно к одной и той же социоэкономической среде. Когда в доме появлялся новый жилец, он получал любую свободную комнату. И соответственно, в целом, характеристики обитателей всех этажей были примерно одинаковыми. Для проведения двух различных стратегий исследования в случайном порядке были выбраны два этажа. Обитателям четвертого этажа (8 мужчин и 39 женщин) предстояло получить возможность <emphasis>увеличенной ответственности</emphasis>. Обитатели второго этажа представляли собой контрольную группу (9 мужчин и 35 женщин). Возраст этих 91 испытуемых был от 65 до 90 лет.</p>
    <p><strong>Процедура исследования</strong></p>
    <p>По договоренности с администрацией были созданы два типа экспериментальных условий. Исследователи характеризовали руководителя учреждения как очень способного и дружелюбного 33-летнего человека, который ежедневно контактировал с проживающими в Доме. Директор провел собрания раздельно с обитателями четвертого и второго этажей для сообщения новой информации о Доме. Как в одном, так и в другом случае он информировал слушателей о том, что администрация стремится сделать их жизнь возможно более удобной и приятной, и рассказал об услугах, которые предполагалось им предоставить. Однако в сообщениях для этих двух групп были некоторые важные отличия.</p>
    <p>Группе пожилых людей, которым предполагалось предоставить возможность самим принимать ответственные решения (четвертый этаж), было сказано, что они должны чувствовать ответственность за свою жизнь и сами решать, как проводить время. Далее директор объяснил им следующее:</p>
    <cite>
     <p>«Вы сами должны решить, как будет выглядеть ваша комната — хотите ли вы оставить там все как есть или желаете, чтобы наши служащие помогли вам переставить мебель… Вы сами должны сообщить нам свои пожелания, рассказать, что именно бы вы хотели изменить в своей жизни. Кроме того, я хотел бы воспользоваться нашей встречей, чтобы вручить каждому из вас подарок от Арден Хауза. [Пациентам показывали ящик с маленькими растениями и предлагали принять два решения: во-первых, есть ли желание вообще получить растение, и во-вторых, выбрать то растение, которое понравится. В результате каждый из участников выбрал для себя растение.] Эти растения — ваши; вы должны содержать их и заботиться о них так, как считаете нужным.</p>
     <p>И еще одно: на следующей неделе два вечера, во вторник и в пятницу, мы будем демонстрировать фильм. Вам нужно решить, в какой именно день вы пойдете в кино, и хотите ли вообще смотреть фильм» (с. 194).</p>
    </cite>
    <p>Контрольной группе (второй этаж) было сказано, что администрация Дома стремится сделать жизнь своих пациентов возможно более полной и интересной. Администратор объяснил обитателям второго этажа следующее:</p>
    <cite>
     <p>«Мы хотим, чтобы ваши комнаты выглядели как можно уютнее, и постараемся все для этого сделать. Мы хотим, чтобы вы чувствовали себя здесь счастливыми, и считаем себя ответственными за то, чтобы вы могли гордиться нашим Домом и быть здесь счастливы… Мы сделаем все, что в наших силах, чтобы помочь вам… Кроме того, я хотел бы воспользоваться данной возможностью, чтобы каждому из вас вручить подарок от Арден Хауза. [Служащая обошла всех и вручила каждому по растению.] Теперь это — ваши растения, они будут стоять в вашей комнате. Медсестры будут поливать их и заботиться о них, вам самим не нужно будет ничего делать.</p>
     <p>И последнее: на следующей неделе во вторник и в пятницу мы будем показывать кинофильм. Позже мы дадим вам знать, в какой день каждый из вас сможет его посмотреть» (с. 194).</p>
    </cite>
    <p>Три дня спустя директор обошел все комнаты и лично каждому их жильцов повторил все, что было до того сказано.</p>
    <p>Нетрудно понять, чем отличались эти два сообщения. Группе четвертого этажа была предоставлена возможность делать выбор и контролировать ситуацию в различных жизненных вопросах.</p>
    <p>Обитателям второго этажа было сказано как будто почти то же самое, однако им сообщили, что большинство решений будут принимать не они, а руководство Дома. Именно этой политики администрация Дома и придерживалась по отношению к обитателям четвертого и второго этажей в течение следующих трех недель. (Следует заметить, что тот уровень самостоятельности в принятии решений, который был предоставлен обитателям четвертого этажа, обычно всегда был доступен всем обитателям Дома. Просто в целях эксперимента это было подчеркнуто, повторено и прояснено для экспериментальной группы).</p>
    <p><strong>Оценка полученных результатов</strong></p>
    <p>При оценке результатов этого эксперимента (зависимых переменных) использовалось несколько методов для определения того, имеет ли ка-кое-то значение разница в сознании степени собственной ответственности. За неделю до разговора с директором обитатели Дома получили опросник. Предлагалось ответить, в какой степени они чувствуют себя вправе контролировать ситуации, значимые для их жизни, и насколько активной и счастливой представляется им жизнь в Доме. Другой опросник раздали медсестрам, работавшим на каждом этаже (сиделки понятия не имели о проводимом эксперименте), их просили оценить разные аспекты состояния пациентов по шкале из 10 пунктов: насколько обитатели Дома счастливы, бодры, в какой степени они чувствуют свою зависимость, насколько общительны и активны, а также хорошо ли они спят. Имелся также вопрос, касающийся питания и привычек пациентов. Были еще два показателя поведения жителей Дома. Во-первых, отмечалось, кто из жильцов захотел посмотреть обещанный кинофильм. Кроме того, для пациентов были устроены соревнования: кто догадается, сколько конфет находится в большой банке. Если обитатели Дома хотели принять участие в этом соревновании, они просто записывали на листке бумаги предполагаемое число и свою фамилию и клали этот листок в коробку рядом с банкой.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В табл. 3 суммируются результаты ответов по двум опросникам. Совершенно ясно, что разница между двумя группами очень впечатляющая, и она свидетельствует в пользу предположений Ланже и Родин относительно положительного влияния возможности выбора и личной власти над обстоятельствами своей жизни. Из ответов участников группы с увеличенной ответственностью видно, что они чувствовали себя счастливее и более активными, чем пациенты Дома из контрольной группы. Кроме того, оценка физической и психической бодрости пациентов, сделанная сотрудником, проводившим этот опрос, тоже оказалась более высокой для обитателей четвертого этажа. Все эти отличия были статистически значимыми. Особо значимы отличия в оценках медсестер. Не забывайте, что сестры, оценивая состояние своих пациентов, абсолютно ничего не знали о двух типах экспериментальных условий, что позволило избежать пристрастия в оценках.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Таблица 3</strong></p>
    <p>Обобщение результатов опросника</p>
    <p><strong>Различие между первым и вторым типом экспериментальных условий</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_036.png"/>
    <p><strong>Продолжение таблицы 3</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_037.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Оценки показывают, что в целом состояние группы с увеличением уровня ответственности значительно улучшилось за три недели исследования, в то время как состояние участников контрольной группы стало хуже. В самом деле, «93 % экспериментальной группы (все, за исключением одного человека) стали чувствовать себя лучше, в то время как только 21 % контрольной группы (шесть человек) показали такое позитивное изменение» (с. 196). Обитатели четвертого этажа чаще посещали других жильцов и проводили значительно больше времени в разговорах с разными сотрудниками Дома. С другой стороны, участники группы с увеличенной ответственностью стали проводить меньше времени в пассивных занятиях, таких как просто наблюдение за сотрудниками Дома.</p>
    <p>Оценки фактического поведения жильцов еще в большей степени подтверждают мнение о позитивном воздействии возможности контролировать ситуации своей жизни. Из участников экспериментальной группы значительно большее число испытуемых посмотрели кинофильм. Подобной разницы в просмотре кинофильма не отмечалось месяцем ранее. Для научного исследования отгадывание количества спрятанных конфет может показаться довольно нелепым показателем, но результаты были весьма интересны. В игре приняли участие десять жильцов четвертого этажа и только один жилец второго этажа.</p>
    <subtitle><emphasis>Дискуссия</emphasis></subtitle>
    <p>Ланже и Родин указывали, что рассмотренное исследование, как и предыдущая работа этих авторов, продемонстрировало интересный факт. Когда людям, которые по каким-то причинам не могут контролировать ситуации своей жизни и принимать решения, предоставляется возможность почувствовать большую ответственность, их жизнь, а также отношение к ней и разным ее событиям изменяются к лучшему. Что касается практического применения результатов данного исследования, авторы высказываются очень сжато и по существу:</p>
    <cite>
     <p>«Можно и нужно применять различные механизмы для того, чтобы изменить ситуационные факторы, уменьшающие реальную (или субъективно переживаемую) ответственность пожилых людей. Кроме того, данное исследование является дополнительным подтверждением литературных данных о том, что немощь и снижение жизненного тонуса вовсе не являются неизбежным результатом старения. На самом деле, на основании полученных данных можно сделать вывод, что некоторые негативные явления, сопутствующие старению, можно замедлить, повернуть вспять или предотвратить, вернув пожилым людям право самим принимать решения и чувствовать свою компетентность» (с. 197).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных результатов и последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Возможно, наилучшими свидетельствами значимости этих результатов являются данные, полученные самими авторами при последующем исследовании тех же обитателей того же самого Дома престарелых (Rodin &amp; Langer, 1977). Спустя полтора года после своего первого исследования Ланже и Родин вернулись в Арден Хауз, чтобы проверить, имел ли примененный метод усиления степени ответственности пациентов какие-либо долговременные последствия. Докторов и сиделок попросили оценить состояние пациентов, которые все еще находились в Доме. Кроме того, Д. Родин провела с обитателями Дома специальную беседу по вопросам психологии и старения. Были отмечены число обитателей четвертого и второго этажа (первоначально находящихся в разных психологических условиях), пришедших на эту беседу, а также — частота и тип вопросов к лектору.</p>
    <p>Оценки медсестер показали, что группа с увеличенной ответственностью продолжает находиться в лучшем состоянии. Общая средняя оценка (полученная суммированием индивидуальных оценок и делением этой общей суммы на число пациентов) для экспериментальной груп-пы была 352,33 против 262,00 для контрольной группы (статистические различия на высоком уровне значимости). Оценки здоровья пациентов, данные врачами, также показали, что в целом состояние экспериментальной группы слегка улучшилось, а в здоровье участников контрольной группы в среднем отмечалось некоторое ухудшение. Хотя не имелось значимых различий в количестве представителей четвертого и второго этажа, посетивших лекцию, большинство вопросов было задано участниками группы с повышенной ответственностью, и содержание вопросов относилось к тематике автономии и независимости. Возможно, наиболее впечатляющим показателем было то, что 30 % участников контрольной группы умерло за этот интервал в восемнадцать месяцев, в то время как в экспериментальной группе из жизни за тот же период времени ушло 15 %.</p>
    <p>Одно важное критическое замечание по поводу этого исследования сделали сами Ланже и Родин. Они отметили, что следует тщательно продумывать, каковы могут быть последствия вмешательства исследователей в жизнь любой среды в тех случаях, когда речь идет о благополучии участников опыта. Например, может быть опасным и явно неэтичным предоставить пожилым людям некоторые возможности по контролю ситуации и самостоятельному принятию решений, а по окончании эксперимента отнять у них такую возможность. В исследовании Шульца (Schulz, 1976) людям, живущим в доме для престарелых, были предоставлены различные возможности контроля и проявления самостоятельности в период, когда Дом должны были посетить студенты местного колледжа. В этот период участники экспериментальной группы могли достаточно активно проявлять самостоятельность, и при этом показатели их здоровья улучшились — в полном соответствии с результатами опыта Ланже и Родин. Однако когда занятия студентов закончились и их визиты прекратились, оказалось, что по недосмотру исследователей состояние участников экспериментальной группы ухудшилось в большей степени, чем у тех, кто вообще не получал возможностей принимать на себя ответственность. При исследовании Ланже и Родин этого не произошло, поскольку в Арден Хаузе администрация стала поощрять стремление обитателей чувствовать себя вправе контролировать решение повседневных вопросов. Такое изменение можно считать позитивным, и оно продолжало давать положительные результаты и в дальнейшем.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Как упоминалось ранее в этой главе, ощущение возможности принимать решения и контролировать повседневные ситуации является ключевым фактором для счастливой и продуктивной жизни. Старость — это время, когда теряется возможность самостоятельных решений. Рассмотренные исследования Ланже и Родин и последующая работа Джудит Родин (Rodin, 1986) с очевидностью показали, что чем больше мы ощущаем свою способность управлять ситуацией, тем здоровее, счастливее и мягче проходит у нас процесс старения. Осознание важности этого фактора в настоящее время даже усиливается, и дома для престарелых, попечительские советы таких домов, больницы и другие специальные заведения этого профиля стали поощрять и признавать необходимость предоставления больших возможностей выбора, самостоятельных решений и контроля ситуации для пожилых людей.</p>
    <p>Многие исследования, включая работу Ланже и Родин 1976 года, поддерживают идею необходимости и значимости личного контроля над ситуацией по мере того, как мы стареем. Например, исследование 1997 года обитателей и персонала пяти домов для престарелых помогло определить, в каких именно областях жизнедеятельности пациенты таких домов хотели бы иметь возможность значительного контроля и права выбора (Kane et aL, 1997). Это такие жизненные реалии, как время ложиться спать, время вставать, предпочтения в еде, возможность самому выбрать, с кем жить в одной комнате, каждодневные личные дела, решение о тратах карманных денег, использование телефона, дневные выходы за пределы дома и визиты врача. Новым и позитивным был тот результат, что медицинский персонал согласился: эти темы представляют большую важность для обитателей дома. Однако была и плохая новость — пациенты не были удовлетворены уровнем контроля и возможностями выбора, которые были им предоставлены, и медсестры выражали мало надежды, что обитателям дома дадут желаемое. Авторы определили это как «круг саморазрушения», когда ни обитатели дома, ни персонал не испытывают оптимизма относительно возможности предоставить пациентам тот уровень контроля ситуаций, который они хотели бы иметь (Kane et aL, 1997, с. 1086). Другое родственное по тематике исследование обнаружило, что хотя штатные сиделки дома для престарелых на словах считают, что пожилым людям нужно предоставлять свободу выбора в их повседневной жизни, на деле они использовали различные тактические приемы, чтобы лишить пациентов выбора, например, проводили какие-то компромиссные решения, мощную психологическую обработку и принуждение (Draper, 1996).</p>
    <p>Другое очень важное исследование обнаружило, что хотя случаи самоубийства среди пожилых людей в домах для престарелых бывают редко, там весьма обычны другие формы саморазрушения, (потенциально — причины преждевременной смерти), такие, например, как отказ от еды или от жизненно важных лекарств (Conwell, Pearson &amp; Derenzo, 1996). Авторы понимают, что такие опасные действия стариков могут быть отчаянной мольбой о помощи из-за чувства беспомощности или же един-ственнои имеющейся у них возможностью показать, что они сами могут что-то решать.</p>
    <p>Другие исследовательские статьи, цитирующие работу Ланже и Родин, расширили применение концепции личного контроля не только к проблеме старения, но и ко многим другим областям жизни. Одно такое исследование было посвящено влиянию увеличения предоставляемого контроля над жизненными ситуациями на самочувствие пациентов-хро-ников (Maly, Bourque &amp; Engelhardt, 1999). Когда этим пациентам была предоставлена возможность более высокого уровня участия в собственном лечении, они сообщали, что им стало легче идти по жизни, они почувствовали большее удовлетворение от лечения и в их здоровье произошли значительные перемены к лучшему, в сравнении с теми пациентами, которых лечили по стандартной программе.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Итак, вы видите, что ощущение своей самостоятельности и возможности проконтролировать ситуацию не только влияет на ваше ощущение счастья, но может сделать вас более здоровыми. Нетрудно применить идеи Ланже и Родин к вашей собственной жизни. Задумайтесь на минутку о событиях, окружающей вас обстановке и таких жизненных ситуациях, когда от вас почти ничего не зависело, а все решалось помимо вас. Возможно, вы помните этот опыт как более дискомфортный, более неприятный и доставляющий гораздо меньше радостей, чем события, когда вы сами выбирали, что делать и как делать. В большинстве жизненных ситуаций всегда следует стремиться к тому, чтобы увеличивать количество возможностей как вашего собственного выбора, так и возможностей выбора для других людей.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Conwell,Y., Pearson, J., &amp; Derenzo, E. (1996). Indirect self-destructive behavior among elderly patients in nursing homes: A research agenda. <emphasis>American Journal of Geriatric Psychiatry,</emphasis> 4(2), 152–163.</p>
    <p>Draper, P. (1996). Compromise, massive encouragement, and forcing: A discussion of the mechanisms used to limit the choices available to the older adult in-hospital. <emphasis>Journal of Clinical Nursing, 5(5),</emphasis> 325–331.</p>
    <p>Kane, R., Caplan, A., UrvWong, E., Freeman, I., Aroskar, М., &amp; Finch, M. (1997). Everyday matters in the lives of nursing home residents: Wish for and perception of choice and control. <emphasis>Journal of the American Geriatrics Society, 45(9),</emphasis> 1086–1093. Maly, R., Bourque, L., &amp; Engelhardt, R. (1999). A randomized controlled trial of facilitating information giving to patients with chronic medical conditions: Effects, on outcomes of <emphasis>ewe.Joumal of Family Practice, 48(5),</emphasis> 356–363.</p>
    <p>Rodin, J. (1986). Aging and health: Effects of the sense of control. <emphasis>Science<sub>1</sub>233,</emphasis>1271^ 1276.</p>
    <p>Rodin, J., &amp; Langer, E. J. (1977). Long-term effects of a control relevant intervention with the institutionalized <emphasis>aged. Journal of Personality and Social Psychology, 35, </emphasis>897–902.</p>
    <p>Rodin, J., Solomon, S., &amp; Metcalf, J. (1979). Role of control in mediating perceptions of density. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology, 36,</emphasis>988–999.</p>
    <p>Schuiz, R. (1976). Effects of control and predictability on the psychological wellbeing of the institutionalized <emphasis>aged. Journal of Personality and Social Psychology, 33, </emphasis>563–573.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 6. ЭМОЦИИ И МОТИВАЦИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <p>В этом разделе обсуждаются вопросы, связанные с нашим внутренним опытом переживания эмоций и мотивации. Многие люди, не занимающиеся психологией, вероятно, не очень-то верят в возможность научного изучения этих вопросов. Существует распространенное мнение, что наши эмоции и мотивы — это вещи, которые каким-то образом с нами случаются, что мы лишь в слабой степени можем их контролировать, что мы, так сказать, «оснащены» ими с рождения. Однако психологи всегда проявляли огромный интерес к вопросам о том, откуда «появляются» наши эмоции и что побуждает нас действовать так, как мы действуем. Эмоции и мотивация — это основные движущие силы нашего поведения, и было проведено немало исследований, направленных на лучшее их понимание.</p>
    <p>Первое исследование, обсуждаемое в данном разделе, может удивить вас, ибо оно посвящено работе Мастерса и Джонсон (Masters &amp; Johnson), в которой изучались сексуальные проявления человека. Причина, по которой здесь рассматривается эта работа, состоит в том, что сексуальные чувства и поведение человека в большой степени зависят от наших эмоций, и они могут также действовать как мощные мотивирующие силы. Вторая работа — это знаменитое, достойное восхищения исследование выражения эмоций, в мимике, продемонстрировавшее, что наши выражения основных эмоций являются одинаковыми у всех людей во всех культурах и во всем мире. Третье исследование касается того, как сверх-сильные эмоции, или то, что обычно называют стрессом, могут влиять на наше здоровье. Четвертое исследование позволяет вам поближе познакомиться с одним из наиболее известных (если не самым знаменитым!) экспериментов в области мотивации: оригинальной демонстрацией психологического явления, называемого <emphasis>когнитивным диссонансом</emphasis>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СЕКСУАЛЬНАЯ МОТИВАЦИЯ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Masters W. Н. &amp; Johnson V, Е. (1966). <emphasis>Human sexual response.</emphasis> Boston: Little, Brown.</strong></p>
    <p>Возможно, вы так не думаете, но человеческая сексуальность чрезвычайно психологична. Многие люди вполне обоснованно могут отнести исследование сексуального поведения к таким дисциплинам, как биология и физиология, и действительно, эти науки определенно связаны многообразными путями с данной темой, а в отношении изучения сексуального поведения животных играют центральную роль. Однако в том, что касается человека, секс, без сомнения, представляет собой психологическое явление. Подумайте об этом: сексуальная привлекательность, сексуальное желание и сексуальные действия — все это в большой степени зависит от психологии. Если вы сомневаетесь в этом, припомните некоторые очевидные факты. Вам известно, что большинство людей занимается сексом по многим другим, помимо необходимости воспроизводства, причинам. Эти причины имеют обычно психологический характер. Далее, люди — единственный на земле вид, страдающий от сексуальных проблем, таких как подавленное сексуальное желание, аноргазмия, дисфукция эрекции, преждевременная эякуляция, подавленный оргазм, вагинизм и т. д. Эти проблемы обычно имеют психологические причины.</p>
    <p>При всем при этом, однако, сразу же важно отметить, что достижение полного сексуального наслаждения, как и успешное лечение сексуальных расстройств, зависит от ясного и всестороннего понимания нашего сексуального функционирования: физиологии наших сексуальных реакций. Это понимание стало возможным благодаря исследованиям Мастерса и Джонсон.</p>
    <p>Из исследований сексуального поведения человека, проведенных до 1960-х годов, самым значительным было широкомасштабное обследование американцев, результаты которого опубликованы Альфредом Кинси (Alfred Kinsey) в конце 1940-х и начале 1950-х годов. В знаменитых <emphasis>Отчетах Кинси</emphasis> излагаются результаты опроса многих тысяч мужчин и женщин относительно их сексуального поведения и установок, включая целый ряд тем, от частоты половых сношений до навыков мастурбации и гомосексуальных связей. С появлением этих <emphasis>Отчетов</emphasis> мы вдруг получили средство, с помощью которого можно оценивать наши собственные стили половой жизни и соотносить свои суждения с суждениями других по поводу личного сексуального поведения. Данные самоотче-тов, подобные тем, что были получены Кинси, разумеется, всегда следует интерпретировать с осторожностью, так как люди склонны давать такие ответы, которые им представляются социально приемлемыми (особенно в тех случаях, когда приходится отвечать на вопросы очень личного характера). Тем не менее <emphasis>Отчеты Кинси</emphasis> впервые дали возможность более детально рассмотреть человеческую сексуальность, и они еще и сегодня цитируются в качестве источника статистической информации о сексуальном поведении. Однако при всей тщательности выполненной Кинси работы, его исследование позволило получить информацию только лишь о сексуальном поведении человека. Остался совершенно очевидный информационный пробел в отношении того, что при этом происходит с человеком в целом и что делать, когда возникают те или иные сексуальные расстройства.</p>
    <p>И вот на сцене появляются Мастерс и Джонсон, ученые, имена которых прочно связаны с исследованием человеческой сексуальности и работы которых признаны миллионами читателей во всем мире. В 1960-х годах в США происходило то, что теперь стало известно как сексуальная революция. Стремительные и широкие социальные изменения, происходившие в это время, впервые сделали возможным открытое и свободное научное исследование нашей сексуальности, что было невозможно ранее. До 60-х годов викторианские представления о том, что сексуальное поведение — это нечто потаенное, скрытое и уж, разумеется, не тема для обсуждения, тем более — для научного исследования, исключали фактически какую бы то ни было поддержку, как социальную, так и финансовую, проекта Мастерса и Джонсон. Но по мере того как мужчины и женщины стали все более открыто признавать как факт, что все мы — существа сексуальные, с сексуальными чувствами и желаниями, социальный климат стал иным. Общество оказалось теперь готовым не только принять исследования Мастерса и Джонсон, но и считать их необходимыми. Простой статистики было уже недостаточно. Люди были готовы к тому, чтобы получить знания о своих физических реакциях на сексуальную стимуляцию.</p>
    <p>Таков был социальный контекст, в котором Мастерс и Джонсон начали исследования сексуальных реакций человека. Результатом их первых исследований являлась книга, которая будет предметом нашего обсуждения. Хотя эти исследования проводились более трех десятилетий тому назад, они составляют основу нашего современного знания физиологии сексуального реагирования.</p>
    <subtitle><emphasis>Исходные предпосылки</emphasis></subtitle>
    <p>Важнейшее предположение Мастерса и Джонсон заключалось в следующем: для того чтобы понять человеческую сексуальность, необходимо исследовать реальное сексуальное поведение как реакцию на сексуальную стимуляцию, а не просто фиксировать мнения людей о том, каковы, по их представлениям, их сексуальные переживания.</p>
    <p>Цель предлагавшейся ими теории была терапевтической: помочь людям преодолеть сексуальные расстройства, которые могут возникнуть. Мастерс и Джонсон сформулировали эту цель следующим образом:</p>
    <cite>
     <p>«Основы сексуального поведения человека не могут быть определены прежде, чем мы получим ответы на два вопроса: Какие физические реакции происходят в организме мужчины и женщины в ответ на реальную сексуальную стимуляцию? Почему мужчины и женщины ведут себя определенным образом, реагируя на реальную сексуальную стимуляцию? Для того чтобы можно было успешно лечить сексуальные нарушения, специалисты в области медицины и поведенческих наук должны дать ответы на эти основные вопросы» (с. 4).</p>
    </cite>
    <p>Поставив перед собой такую цель, Мастерс и Джонсон также предположили, что единственным методом, с помощью которого искомые ответы могут быть получены, является прямое систематическое наблюдение и физиологические измерения процессов, происходящих в организмах мужчин и женщин на всех стадиях сексуального реагирования.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p><strong>Испытуемые</strong></p>
    <p>Легко представить, что первая трудность на пути реализации подобного исследовательского проекта связана с поиском участников эксперимента. Проект предполагал участие испытуемых, которые бы добровольно согласились совершать половой акт в лаборатории в условиях тщательного наблюдения и фиксирования их физиологических реакций. Исследователи резонно беспокоились о том, что вследствие таких требований им не удастся найти людей, желающих принять участие в эксперименте, и при этом таких, которые бы статистически представляли общую популяцию. Другая озабоченность авторов была связана с тем, что необычная и искусственная ситуация лабораторного эксперимента могла бы повлиять на испытуемых таким образом, что они стали бы не способны реагировать так, как это им свойственно в обычных условиях.</p>
    <p>На раннем этапе своего исследования Мастерс и Джонсон в качестве испытуемых использовали лиц, занимающихся проституцией. При этом они исходили из предположения о том, что представители других, более обычных категорий граждан, ведущих типичный образ жизни, откажутся принимать участие в подобном исследовании. Таким образом, на этой стадии в эксперименте участвовали восемь женщин и трое мужчин, зани-мавшихся проституцией, которые подвергались обстоятельному исследованию на протяжении почти двух лет. Исследователи оценивали вклад этих первых 11 испытуемых как решающий для развития методов и экспериментальных процедур, которые в дальнейшем использовались на протяжении всего периода исследования.</p>
    <p>Эти испытуемые, однако, не могли быть подходящей группой для распространения полученных результатов на человеческое сексуальное поведение вообще. Причина этого заключалась в том, что стиль жизни и сексуальный опыт испытуемых даже отдаленно не представлял популяцию в целом. Исследователи понимали, что любые данные, полученные на этой группе испытуемых, не могут быть достаточно надежными, если их переносить на всю популяцию. Поэтому было необходимо получить более репрезентативную выборку испытуемых. Вопреки ожиданиям, это не оказалось настолько трудной задачей, как предполагали исследователи.</p>
    <p>Благодаря своим контактам в академических, медицинских и терапевтических кругах, Мастерс и Джонсон смогли найти большую группу добровольцев из разных социальных слоев и с различным образовательным уровнем. Возрастные, гендерные и образовательные характеристики испытуемых представлены в табл. 1. Все эти люди были тщательно проинтервьюированы, с тем чтобы определить причины, по которым они согласились принять участие в исследовании, и их возможности свободно общаться по вопросам сексуального реагирования. Будущие испытуемые также согласились пройти медицинский тест на определение их<emphasis> репродуктивной нормальности.</emphasis></p>
    <p><strong>Экспериментальная процедура</strong></p>
    <p>Для детального исследования физиологических реакций во время сексуальной активности и стимуляции необходимо было разработать специальные и довольно сложные методы измерения и наблюдения. Использованные авторами методики включали стандартные измерения физических реакций, такие как измерение пульса, кровяного давления и частоты дыхания. Помимо этого, необходимо было наблюдать и фиксировать специфические сексуальные реакции. С этой целью экспериментальная процедура включала «сексуальную активность испытуемых, в разное время: мануальную и механическую манипуляцию; естественное совокупление мужчины и женщины в традиционной позиции, в противоположной позиции (женщина сверху) или в позиции «колени-грудь» и, для многих испытуемых-женщин, искусственное совокупление…» (с. 21). Все это означает, что наблюдения и измерения проводились в одних случаях во время совокупления испытуемых в разных позициях, а в других — когда они мастурбировали мануально либо посредством специальных механических приспособлений, позволяющих четко фиксировать реакции.</p>
    <p>Эти приспособления, сконструированные медиками, в основном представляли собой прозрачные пластиковые искусственные пенисы, обеспечивавшие точность наблюдений за реакциями испытуемых. Они были изготовлены таким образом, что можно было изменять их размеры, обеспечивая комфортное состояние испытуемых, и женщины могли полностью контролировать глубину и частоту их движений во влагалище на протяжении всего цикла сексуальных действий.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p><emphasis>Распределение испытуемых по возрасту, полу и уровню образования</emphasis></p>
    <image l:href="#i_038.png"/>
    <p><emphasis>(Таблица заимствована из книги авторов, с. 13–15.)</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Предварительные процедуры и обеспечение комфорта участников эксперимента</emphasis></subtitle>
    <p>Вы понимаете, что все ожидания, наблюдения и приспособления могли породить серьезные эмоциональные трудности для многих участников эксперимента. Также Мастерс и Джонсон ясно представляли себе эти трудности. Чтобы помочь испытуемым справиться с ними, они организовали эксперимент таким образом, что</p>
    <cite>
     <p>«…сексуальная активность вначале осуществлялась приватно в отдельных помещениях и лишь затем продолжалась в присутствии группы исследователей, пока испытуемые не начинали чувствовать себя вполне свободно в этой искусственной обстановке. Не делалось попыток фиксировать реакции… до тех пор, пока испытуемые не достигали состояния полного эмоционального комфорта и уверенности в своей способности справиться с поставленной перед ними задачей… За этот тренинговый период у испытуемых сформировалось чувство уверенности в честности и оправданности намерений исследователей и в абсолютной анонимности при реализации проекта» (с. 22–23).</p>
    </cite>
    <p>Некоторые испытуемые участвовали в исследовании только на протяжении одного года, в то время как другие активно участвовали в течение ряда лет. В рамках исследования, описанного в книге, которая является предметом данного обсуждения, было проанализировано, по оценке Мастерса и Джонсон, 10 000 полных циклов сексуальных реакций, причем число женских реакций соотносилось с числом мужских реакций как 3 к 1. По словам авторов, «минимум 7500 полных циклов сексуальных реакций было измерено и запротоколировано у женщин, по различным аспектам исследовательской программы, и лишь 2500 — мужских оргазмических (эякуляции) состояний» (с. 15).</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В этом исследовании Мастерсом и Джонсон была получена огромная масса информации о человеческом сексуальном реагировании, и здесь мы кратко обсудим лишь некоторые из описанных ими результатов. Однако подчеркнем, что полученные ими данные верны по отношению почти к любому человеку Разумеется, в популяции существуют нечастые исключения, аномалии и патологии, но, за этими немногими исключениями, физиологические реакции на сексуальную стимуляцию у всех людей вполне схожи. Это один из установленных Мастерсом и Джонсон фактов, сделавших их исследование столь ценным. Он означает потенциальные возможности улучшения сексуальной жизни любого человека. Однако при обсуждении этих первоначальных данных не будем забывать, что авторы не занимались вопросами, связанными с сексуальными установками, эмоциями, ценностями, моралью, предпочтениями, ориентациями, симпатиями или антипатиями. По всем этим характеристикам люди различаются между собой, и именно эти индивидуальные вариации создают огромное и удивительное разнообразие проявлений человеческой сексуальности. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных данных Мастерса и Джонсон.</p>
    <p><strong>Цикл сексуального реагирования</strong></p>
    <p>Проанализировав около 10 000 сексуальных проявлений, Мастерс и Джонсон пришли к заключению, что сексуальное реагирование можно разделить на четыре стадии, которые в совокупности они назвали циклом сексуального реагирования человека. Эти стадии называются: возбуждение, плато, оргазм и разрядка (табл. 2). Хотя авторы и признают, что стадии были определены условно, все же это разделение цикла на стадии делает обсуждение сексуального реагирования более легким и ясным. В настоящее время человеческое сексуальное поведение в академических и профессиональных кругах редко обсуждается без обращения к этим четырем стадиям. Как мужчины, так и женщины переживают те же четыре стадии реагирования, хотя между ними и существуют некоторые различия, которые будут обсуждаться позднее.</p>
    <p><strong>Таблица 2</strong></p>
    <p>Стадии цикла сексуального реагирования</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Возбуждение</p>
    <p><strong>Женские реакции:</strong> Первый признак: увлажнение вагины. Напряжение клитора. Соски напрягаются, груди увеличиваются. Вагина увеличивается в длину, и расширяются внутренние две трети вагины</p>
    <p><strong>Мужские реакции:</strong> Первый признак: эрекция пениса. Время эрегирования варьируется (в зависимости от индивидуальных особенностей, возраста, употребления алкоголя/наркотиков, усталости, стресса и т. д.). Кожа мошонки натягивается к телу, яички поднимаются вверх. Эрекция может пропасть вследствие отвлекающих факторов, но обычно быстро восстанавливается</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Плато</p>
    <p><strong>Женские реакции:</strong> Внешняя треть вагины разбухает, редуцируя вход на 50 %. Внутренние две трети продолжают расширяться. Клитор втягивается и прикрывается. Вагинальные выделения уменьшаются. Малые половые губы наполняются кровью и становятся более темными, свидетельствуя о приближении оргазма. Мышцы напрягаются, увеличивается кровяное давление</p>
    <p><strong>Мужские реакции:</strong> Достигается полная эрекция: не пропадает так легко под влиянием отвлекающих воздействий. Набухание венечной борозды. Выделения из куперовых желез. Продолжается подтягивание яичек и их увеличение, что свидетельствует о приближении оргазма. Увеличивается напряжение мышц и повышается кровяное давление</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Оргазм</p>
    <p><strong>Женские реакции:</strong> Начинается ритмичными мышечными сокращениями в области таза с интервалами 0,8 с, особенно сокращениями мышц за нижними вагинальными стенками. Также ритмические сокращения матки. Увеличивается напряжение мышц всего тела. Длительность составляет 7,4-104,6 секунды. Длительность не совпадает с воспринимаемой интенсивностью</p>
    <p><strong>Мужские реакции: </strong>Начинается сокращениями мышц в области таза с интервалами 0,8 секунды. Эякуляция, выбрасывание семени, проходит две фазы: 1) эмиссия: эякулят перемещается в расширенную часть уретры, вызывая ощущение неотвратимости эякуляции 2) выбрасывание (извержение): генитальные мышцы сокращаются, выталкивая эякулят через мочеиспускательный канал</p>
    <p><strong>Стадия: </strong>Разрядка</p>
    <p><strong>Женские реакции:</strong> Клитор, матка, вагина, соски возвращаются в невозбужденное состояние за время, меньшее одной минуты. Клитор часто остается очень чувствительным к прикосновению в течение 5-10 минут. Этот процесс может занимать несколько часов, если женщина не пережила оргазм</p>
    <p><strong>Мужские реакции:</strong> Ослабление эрекции приблизительно в 2 раза в течение одной минуты, постепенный возврат к невозбужденному состоянию. Яички уменьшаются в размере и опускаются. Мошонка расслабляется</p>
    <p><strong>Сексуальная анатомия</strong></p>
    <p>Одним из важнейших результатов исследования Мастерса и Джонсон явилось развенчание сексуальных мифов. Широко распространенное заблуждение, ложность которого авторы попытались доказать, касается сексуальной анатомии — более конкретно, пениса и вагины. На протяжении всей истории одна из наиболее частых причин сексуальной озабоченности мужчин связана с размерами пениса.</p>
    <p>Мастерс и Джонсон исследовали множество пенисов, и им удалось наконец пролить свет на природу этой озабоченности. Они назвали ее «заблуждением по поводу фаллоса». Два повода беспокойства, которые выражали мужчины, таковы: 1) пенис большего размера позволяет более успешно осуществлять сексуальное стимулирование женщины и 2) их собственный пенис слишком маленький. Мастерс и Джонсон, основываясь на результатах своего исследования и сопоставив действительные средние размеры пениса в состоянии эрекции и в неэрегированном состоянии, доказали ложность этих представлений.</p>
    <p>Авторы нашли, что в обследованной ими популяции (80 человек) размеры пениса в неэрегированном состоянии колебались от 7 до 10,75 см при средней величине — около 7,5 см. Длина эрегированных пенисов колебалась от 13,75 до почти 17,5 см, при средней величине — около 15 см. Эти цифры оказались значительно меньше сравнительно с распространенными представлениями о большом/ маленьком пенисе. Но более удивительным оказался тот факт, что измеряя величину эрегированных пенисов, авторы обнаружили, что больший неэрегированный пенис не будет однозначно иметь большую величину в состоянии эрекции. Фактически исследователи обнаружили, что пенис, меньший по длине в неэрегированном состоянии, обычно увеличивается при сексуальном возбуждении в большей степени сравнительно с пенисом изначально большей величины. Если сравнить средние показатели, то оказывается, что пенис длиной в 7,5 см в неэрегированном состоянии увеличивается во время эрекции до 15 см, в то время как неэрегированный пенис длиной в 10 см увеличивается в состоянии эрекции лишь на 6,25 см, достигая 16,25 см. Для иллюстрации Мастерс и Джонсон приводят примеры самого значительного и самого незначительного прибавления размеров при переходе от неэрегированного состояния к состоянию эрекции. У одного из испытуемых длина неэрегированного пениса равнялась 7 см. Увеличение при переходе в состояние эрекции составило 8,25 см, и таким образом, длина эрегированного пениса равнялась 15,25 см. У другого испытуемого величина пениса в невозбужденном состоянии равнялась 10 см и увеличивалась в состоянии эрекции лишь на 5,25 см и, таким образом, также равнялась 15,25.</p>
    <p>Более важным, чем все эти измерения, является мнение, что сексуальное наслаждение и удовлетворение женщины зависит от величины пениса. В своей книге, в главе с названием <emphasis>Заблуждения по поводу вагины,</emphasis> Мастерс и Джонсон продемонстрировали полную безосновательность этого представления. В результате тщательных наблюдений с использованием описанной ранее методики с применением искусственного пениса, они определили, что вагина представляет собой чрезвычайно эластичную структуру, способную приспосабливаться к варьирующим размерам пенисов. «Полная аккомодация обычно достигается после нескольких первых движений пениса, вне зависимости от его размеров» (с. 194). Кроме того, авторы нашли, что на стадии плато цикла сексуального реагирования (см. табл. 2) стенки вагинального входа разбухают таким образом, что плотно охватывают пенис фактически любого размера. Следовательно, как заключают исследователи, «становится очевидным, что размер пениса обычно является лишь незначительным фактором в сексуальной стимуляции женщины» (с. 195).</p>
    <p><strong>Гендерные различия в сексуальном реагировании</strong></p>
    <p>Хотя в циклах сексуального реагирования мужчин и женщин имеется много общего, Мастерс и Джонсон выявили также и многие различия.</p>
    <p>Наиболее впечатляющим и важным из них является различие, связанное со стадиями оргазма и разрядки. Как у мужчин, так и у женщин после оргазма следует разрядка, когда сексуальное напряжение резко снижается и сексуальные структуры возвращаются в свое невозбужденное состояние (обозначаемое также термином детумесценция). Мастерс и Джонсон обнаружили, что мужчина в течение этого периода переживает рефрактерное состояние, при котором он физически не способен испытывать повторный оргазм вне зависимости от типа или количества получаемой им стимуляции. Этот рефрактерный период может длиться от нескольких минут до нескольких часов или даже дней и, как правило, увеличивается с возрастом мужчины.</p>
    <p>Мастерс и Джонсон выяснили, что у женщин, видимо, не существует рефрактерного периода и что при эффективной стимуляции вслед за первым оргазмом они способны испытать еще один или несколько оргазмов без какой-либо потери сексуального возбуждения. Во время этого процесса женщины, в противоположность мужчинам, «способны сохранять оргазмическое переживание на протяжении относительно длительного периода времени» (с. 131).</p>
    <p>Хотя возможность множественного оргазма и не явилась новостью для многих женщин, она не была широко известна. До появления работы Мастерса и Джонсон, как правило, считалось, что мужчина обладает большими оргазмическими способностями. Таким образом, этот вывод, как и многие другие данные Мастерса и Джонсон, имели далеко идущие последствия в плане воздействия на культурные и социальные установки, касающиеся мужской и женской сексуальности. Здесь необходимо отметить, что хотя женщины физиологически и способны к множественным оргазмам, не все женщины стремятся или даже желают их. На самом деле, многие женщины никогда не переживали множественных оргазмов и при этом полностью удовлетворены своей сексуальной жизнью. Также многие женщины, которые имели множественные оргазмы, находят, что обычно они бывают удовлетворены одним. Важным моментом является тот факт, что между людьми существуют большие различия в том, что касается физически и эмоционально удовлетворительной сексуальности. Мастерс и Джонсон попытались определить целый ряд физиологических особенностей.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Критические выступления по адресу ранних исследований Мастерса и Джонсон касались, в основном, произвольного характера выделенных ими четырех стадий сексуального реагирования, а также того факта, что они Уделяли мало внимания обсуждению когнитивных и эмоциональных аспектов сексуальности. Оба направления критики попадают несколько мимо цели, поскольку Мастерс и Джонсон занимались этими вопроса-ми в своих предшествующих работах.</p>
    <p>Как уже упоминалось выше, авторы вполне сознавали произвольный характер разделения цикла на четыре стадии, но оно было полезным для исследований и объяснения сложного процесса сексуального реагирования. Другие исследователи в течение ряда лет предлагали различные теории. Например, Хелен Сингер Каплан (Helen Singer Kaplan) предложила трехстадийную модель, включающую желание, вазогиперемию (наполнение гениталий кровью) и мышечные сокращения (оргазм). Эти стадии отражают убеждение Каплан в том, что анализ сексуального реагирования следует начинать с сексуального желания, возникающего еще прежде, чем начинается какая-либо сексуальная стимуляция, и она предполагает, что нельзя и нет необходимости проводить границу между возбуждением и плато. Ее акцентирование аспекта желания ведет к другому из основных направлений критики первоначального исследования Мастерса и Джонсон: по поводу игнорирования ими психологических факторов.</p>
    <p>И вновь Мастерс и Джонсон подчеркнули, что исследование таких факторов не было целью их проекта. Они, однако, убеждены, что полное понимание физиологической стороны сексуального поведения — абсолютно необходимая предпосылка полноценной и приносящей наслаждение сексуальной жизни. И они продемонстрировали справедливость этого своего убеждения в последующих работах, посвященных психологическим и эмоциональным аспектам нашей сексуальности.</p>
    <p>Наконец, за время, прошедшее после появления первой книги Мастерса и Джонсон, было проведено несколько исследований, поставивших под сомнение применимость некоторых из полученных ими данных ко всем людям. Например, было показано, что небольшой процент женщин могут переживать рефрактерный период, во время которого они не способны испытывать дополнительные оргазмы, а небольшой процент мужчин могут быть способны к множественным оргазмам, с небольшим или даже совсем без рефрактерного периода между ними. Далее, в то время как считалось, что эякуляция бывает только исключительно у мужчин, существуют некоторые не вполне подтвержденные и вызывающие много споров данные, на основании которых предполагают, что некоторые женщины (опять-таки небольшой процент) могут иногда эякулировать во время оргазма (см. обсуждение этого вопроса: Strong and DeVault, 1997)<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>.</p>
    <subtitle><emphasis>Выводы</emphasis></subtitle>
    <p>Вы помните из начала данного обсуждения, что главной целью исследования Мастерса и Джонсон был поиск путей разрешения проблем сексуальной неадекватности и помощи людям, страдающим сексуальными расстройствами. Не вызывает сомнений, что они достигли своей цели. Фактически вся терапия сексуальных нарушений, будь то проблемы с эрекцией, подавленный оргазм, преждевременная эякуляция, трудности с возбуждением или любые другие нарушения, основывается на результатах исследования Мастерса и Джонсон. Невозможно переоценить вклад этих исследователей в наше понимание и изучение человеческой сексуальности. В любом современном учебнике по сексологии вы обнаружите больше ссылок на исследование Мастерса и Джонсон, чем на работы любых других исследователей. Но помимо этого, Уильям Мастерс и Вирджиния Джонсон на протяжении почти 30 лет со времени публикации <emphasis>Human Sexual Response</emphasis> продолжали исследовать и применять полученные данные, помогая людям обрести полноценную сексуальную жизнь. Через четыре года после публикации своей первой книги они опубликовали <emphasis>Human Sexual Inadequacy</emphasis> (1970), работу, явившуюся продолжением их первого исследования и направленную непосредственно на разрешение сексуальных проблем. Неизменный интерес Мастерса и Джонсон к избранной области научных изысканий легко продемонстрировать списком их последующих публикаций: <emphasis>The Pleasure Bond</emphasis> (1970); <emphasis>Homosexuality in Perspective</emphasis> (1979); <emphasis>Human Sexuality, 5th ed.</emphasis> (1995); <emphasis>Crisis: Heterosexual Behavior in the Age of AIDS</emphasis> (1988); <emphasis>Masters and Johnson on Sex and Human Loving (1986); Heterosexuality</emphasis> (1998).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Невозможно перечислить все публикуемые ежегодно работы со ссылками на раннее исследование Мастерса и Джонсон по человеческой сексуальности. В число этих публикаций входят работы самого разного плана: от фундаментальных научных монографий и учебников по сексологии (например: Rathus, Nevidand Fichner-Rathus, 1997; Strong and DeVault, 1997) до узкоспециальных статей в психологических и сексологических журналах. Чтобы продемонстрировать это широкое влияние, рассмотрим следующие примеры недавних исследований, ссылающихся на работу Мастерса и Джонсон, опубликованную в 1966 году. Два из них, используя первопроходческую работу Мастерса и Джонсон, развенчивают некоторые распространенные мифы о сексуальности в связи со старением. В исследовании, проведенном в Швеции, оценивались сексуальные установки и сексуальная активность у 319 мужчин в возрасте от 50 до 80 лет (Helgason et al., 1996). Исследователи нашли, что свыше 80 % этих мужчин расценивали секс как важную сторону их жизни. Более того, почти 75 % из них все еще были способны достигать эрекции и испытывать оргазм. Эти данные лишь подтвердили то, что пожилым мужчинам уже было известно, но что не признавалось молодыми взрослыми людьми: люди остаются сексуальными существами <emphasis>на протяжении</emphasis> всей своей жизни.</p>
    <p>Другое недавнее исследование было посвящено сексуальности в связи со старением у женщин (Gelfand, 2000). Его автор, отмечая, что на рубеже XXI века средняя продолжительность жизни женщин равняется 75 годам, утверждает, что секс для стареющей женщины является интегральной составляющей качества ее жизни. Признавая неизбежные связанные с возрастом физические изменения, обусловленные снижением гормональной активности и некоторыми общими болезнями, автор доказывает, что сексуальная сторона качества жизни пожилых женщин должна играть центральную роль, когда дело касается принятия медицинских решений.</p>
    <p>Оба эти исследования были прямо адресованы представителям медицинских профессий, которым приходится принимать клинические решения, связанные с лечением различных заболеваний и отклонений в состоянии здоровья у своих пожилых пациентов. Эти два исследования, как и многие другие, произвели большое впечатление на врачей и других специалистов, чьи профессии связаны с сохранением здоровья людей, продемонстрировав тот факт, что секс не может игнорироваться при оказании медицинской помощи взрослым пациентам, вне зависимости от их возраста.</p>
    <p>В одном важном и интересном исследовании, основанном на модели Мастерса и Джонсон, сексуальные реакции женщин с повреждениями спинного мозга сравнивались с реакциями женщин без таких повреждений (Whipple, Gerdes and Komisaruk, 1996). Посредством физиологических измерений и самоотчетов оценивались сексуальное возбуждение и оргазм у испытуемых во время самостимуляции вагины, шейки матки и гиперсензитивной зоны. В прошлом большинство исследователей полагали, что женщина с повреждением спинного мозга не может испытывать оргазм. В данном исследовании, однако, женщины с повреждениями спинного мозга испытывали состояние сексуального возбуждения, и некоторые из них сообщали, что они переживали оргазм. Более того, в период проведения исследования <emphasis>большее число</emphasis> женщин с повреждениями спинного мозга сообщали о переживании оргазма, чем женщин без таких повреждений! Таким образом, эти женщины, а возможно и все люди, способны, по-видимому, к переключению источника сексуального удовольствия на другие зоны тела, когда структуры, в норме ассоциированные с таким переживанием удовольствия, более не способны посылать соответствующие сигналы в мозг.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Gelfand, М. (2000). Sexuality among older <emphasis>w omen. Journal of Women's Health and Gender-Based Medicine,</emphasis> 9(Suppl. 1), S15 — S20.</p>
    <p>Helgason, A., Adolfson, J., Dickman, P., Arver. S., Fredrickson, М., Gothberg, M„&amp; Steinect, G. (1996). Sexual desire, erection, orgasm, and ejaculatory functions and their importance to elderly Swedish men: A population-based study. <emphasis>Age and Ageing, 2^(4),</emphasis> 285–291.</p>
    <p>Kaplan, H. S. (1974). The new sex therapy. New York: Brunner/Mazel.</p>
    <p>Rat bus, S., Nevid, J., &amp; Fichner-Rathus, L. (1997). <emphasis>Human sexuality in a world of diversity</emphasis>. Boston: Allyn &amp; Bacon.</p>
    <p>Strong, B., &amp; DeVault, C. (1997). Human Sexuality (2nd ed.). Mountain View, CA: Mayfield.</p>
    <p>Whipple, B., Gerdes, C., &amp; Komisaruk, B. (1996). Sexual response to self-stimulation in women with complete spinal-cord injury.<emphasis>Journal of Sex Research, 33(3),</emphasis> 231–240.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Я МОГУ ПРОЧИТАТЬ ВСЕ ПО ВАШЕМУ ЛИЦУ!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Ekman Р. &amp; Friesen W. V. (1971). Constants across cultlres in the face and<emphasis> emotion. Journal of Personality and Social Psychology, 17,</emphasis>124–129.</strong></p>
    <p>Представьте себе что-нибудь забавное. Каким будет выражение вашего лица? Теперь припомните что-либо печальное из вашего прошлого. Ваше лицо изменилось? По всей вероятности, да. Разумеется, для вас не является секретом, что определенные выражения лица соответствуют тем или иным специфическим эмоциям. И чаще всего вы, вероятно, можете по выражению лица человека определить, какие эмоции и чувства он испытывает. Теперь давайте рассмотрим такой вопрос: с одинаковым ли успехом вы можете определить эмоциональное состояние людей, принадлежащих к различным культурам — скажем, граждан Румынии, Суматры или Монголии? Другими словами, считаете ли вы, что выражения эмоций являются универсальными? Большинство людей полагают, что да, являются, — до тех пор, пока не задумаются и не вспомнят о том, сколь сильно отличаются другие культуры от их собственной. Подумайте о множестве межкультурных различий в жестах, особенностях личного пространства, правилах этикета, религиозных убеждениях, установках и т. д. Учитывая все эти различия, влияющие на поведение, нас удивило бы существование хоть каких-нибудь человеческих характеристик, включая и эмоциональные выражения, абсолютно идентичных во всех культурах.</p>
    <p>Пол Экман считается ведущим исследователем в области изучения лицевой экспрессии. В его ранней работе обсуждаются результаты исследования, целью которого было продемонстрировать универсальность лицевых выражений эмоциональных состояний. Во введении к этой статье признается, что некоторые исследователи нашли определенные свидетельства в пользу детерминации лицевой экспрессии культурно обусловленными факторами научения. Однако доказывается и то, что эти данные недостаточно убедительны и что выражения основных эмоций эквивалентны во всех культурах.</p>
    <p>За несколько лет до рассматриваемого ниже исследования Экман и Фризен проводили другую работу, показывая фотографии человеческих лиц людям, окончившим колледжи, в Армении, Бразилии, Чили, Японии и США. Все испытуемые из всех этих стран успешно идентифицировали выражаемые на фотографиях эмоциональные состояния. Исследователи предъявили свои данные в качестве доказательства универсальности этих выражений. Однако, как отмечали и сами авторы, эти данные были уязвимы для критики, поскольку представители культур, принимавшие участие в исследовании, имеют вполне достаточный опыт восприятия интернациональных масс-медиа (кинофильмы, журналы, телевидение), которые изобилуют самыми разнообразными выражениями эмоций. Для доказательства универсальности эмоциональной экспрессии было необходимо найти такую культуру которая бы не соприкасалась со всеми этими вещами. Представьте себе, насколько трудно (или невозможно!) было бы найти в наше время такую культуру. Что ж, это было нелегко и в 1971 году</p>
    <p>Экман и Фризен отправились в Новую Гвинею, где и провели свое исследование среди людей из племени Фор, представлявшего собой в то время изолированное сообщество как бы из каменного века. Многие из этих людей имели мало или не имели вовсе контактов с западными или восточными современными культурами. Таким образом, у этих людей не было опыта восприятия эмоциональной лицевой экспрессии, характерной для каких-либо других культур, кроме своей собственной.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование Экмана и Фризена основывалось на теории, предполагавшей, что специфические выражения лица, соответствующие основным эмоциям, являются универсальными. Экман и Фризен сформулировали свои основные посылки довольно просто:</p>
    <cite>
     <p>«Цель данной работы — проверить гипотезу о том, что представители культуры, еще даже не знающей письменности, которая была выбрана для обеспечения максимальной изоляции от более развитых культур, будут идентифицировать по соответствующим выражениям лиц те же самые эмоции, что и представители современных западных и восточных культур» (с. 125).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Наиболее изолированной подгруппой племени являлась Южный Фор. Люди, выбранные для участия в исследовании, не смотрели кинофильмов, не говорили ни на английском языке, ни даже на ломаном английском, не работали на фирмы или компании с Запада и никогда не жили ни в каком из подверженных влиянию Запада поселений региона. Для участия в исследовании было выбрано 189 взрослых и 130 детей из общей популяции жителей Южного Фора, составляющей около 11 000 человек. Для сравнения были выбраны также 23 взрослых человека, имевших наибольший опыт контактов с западным обществом через кинофильмы, благодаря жизни в западных поселениях и посещению миссионерских школ.</p>
    <p>Путем проб и ошибок исследователи нашли наиболее эффективный способ получения ответов на интересующие их вопросы. Они показывали участникам исследования три фотографии с различными выражениями лица и читали краткое описание эмоциональной сцены или эмоционально насыщенную историю, которая соответствовала одной из трех фотографий. Затем испытуемому достаточно было просто указать, какое из трех выражений лучше всего соответствовало прочитанной истории. Истории выбирались очень тщательно, чтобы гарантировать, что каждая из них связана только лишь с одним эмоциональным состоянием и что она вполне понятна людям этого племени. В табл. 3 приведены шесть историй, придуманных Экманом и Фризеном. Авторы поясняют, что описание сцены, вызывающей страх, было сделано более подробным для того, чтобы испытуемые не путали его с удивлением или гневом.</p>
    <p><strong>Таблица 3</strong></p>
    <p>Истории, соответствующие шести эмоциям.</p>
    <p><strong>Эмоция</strong></p>
    <p><strong>История</strong></p>
    <p>Счастье</p>
    <p>Пришли его (ее) друзья, и он (она) счастлив(а)</p>
    <p>Печаль</p>
    <p>Его (ее) ребенок (мать) умер(ла), и он(а) очень опечален(а)</p>
    <p>Гнев</p>
    <p>Он(а) сердится и хочет драться</p>
    <p>Удивление</p>
    <p>Он(а) видит что-то новое и неожиданное</p>
    <p>Отвращение</p>
    <p>Он(а) видит что-то такое, что ему (ей) неприятно; или он(а) видит что-то такое, что дурно пахнет</p>
    <p>Страх</p>
    <p>Он(а) сидит один (одна) у себя дома, и в деревне больше никого нет. В доме нет ни ножа, ни топора, ни лука, ни стрел. Дикий кабан появляется в дверях дома, и мужчина (женщина) видит его и очень боится. Кабан стоит в дверях несколько минут, и мужчина (женщина) смотрит на него и очень боится, и кабан не уходит из дверей, и он(а) боится, что кабан его (ее) искусает</p>
    <p><emphasis>(Таблица из базовой статьи, с. 126)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Сорок фотографий разных людей, включая мужчин, женщин, мальчиков и девочек, были использованы как образцы выражения шести эмоциональных состояний. Эти фотографии предварительно оценивались представителями различных других культур. Каждая фотография была идентифицирована по меньшей мере 70 % участников исследования из по меньшей мере двух цивилизованных западных или восточных культур, с тем чтобы сделать их репрезентативными в отношении выражения эмоций. Сам эксперимент проводился командами, состоящими из одного члена исследовательской группы и одного члена местного племени, который объяснял испытуемым задачу и переводил истории. Каждому из взрослых испытуемых показывали три фотографии (одна адекватная и две неадекватных предлагаемой истории), рассказывали историю, соответствующую одной из них, и просили выбрать фотографию, на которой выражение лица лучше всего соответствует истории. Точно такая же процедура использовалась и в экспериментах с детьми, за исключением того, что им предлагалось выбрать одну «правильную» фотографию не из трех, а из двух вариантов. Каждый испытуемый имел дело с разными наборами фотографий, так что ни одна фотография не демонстрировалась для сравнения дважды.</p>
    <p>Переводчики прошли тщательную подготовку, с тем чтобы они никаким образом не могли повлиять на испытуемых. Им было сказано, что не существует абсолютно правильного ответа и что они не должны подсказывать испытуемым. Кроме того, их обучали тому, как переводить истории каждый раз точно тем же самым образом и не поддаваться искушению сделать их более развернутыми или приукрасить. С целью избежать ненамеренной предвзятости исследователи избегали смотреть на испытуемых и просто фиксировали их ответы.</p>
    <p>Напомним также, что это были фотографии эмоциональных выражений лиц людей, принадлежащих западной культуре. Таким образом, вопрос состоит в том, смогут ли люди из племени Фор правильно идентифицировать эмоции на фотографиях, учитывая, что у них никогда не было возможности видеть лица представителей западной культуры.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Прежде всего авторы интересовались вопросом, есть ли различия между мужчинами и женщинами или между взрослыми и детьми. Оказалось, что взрослые женщины больше колебались по поводу участия в исследовании, и считалось, что они реже мужчин могли контактировать с людьми западной культуры. Однако никаких существенных различий в способности правильно идентифицировать эмоции по фотографиям между любыми из этих групп обнаружено не было.</p>
    <p><strong>Таблица 4</strong></p>
    <p><emphasis>Количество взрослых испытуемых (в %), правильно идентифицировавших эмоциональную экспрессию лица по фотографиям</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_039.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>(Таблица из базовой статьи, с. 127)</emphasis></p>
    <p>В таблицах 4 и 5 представлены процентные показатели правильных ответов для шести эмоций. Эти ответы получены от взрослых (табл. 4) и детей (табл. 5), в наименьшей степени испытавших влияние западной культуры. Не каждому испытуемому демонстрировались фотографии со всеми видами эмоций, и иногда предлагали фотографии с одними и теми же эмоциональными выражениями не один раз. Таким образом, число испытуемых, указанное в таблицах, не равняется общему числу участников исследования. Все результаты были статистически значимыми, за исключением ответов, когда требовалось отличить страх от удивления. В этих случаях ошибки были частыми, и в одной из групп, например, удивление называлось в 67 % ответов, в то время как в данной истории описывался страх.</p>
    <p>Были сопоставлены результаты, полученные у взрослых участников исследования, испытавших влияние западной культуры, с теми участниками, которые не соприкасались с ней. Никаких значимых различий по числу людей, выбравших фотографии, соответствующие эмоциональным историям, между этими группами обнаружено не было. Не обнаружилось также различий между младшими и старшими детьми.</p>
    <p><strong>Таблица 5</strong></p>
    <p><emphasis>Количество детей (в %), правильно идентифицировавших эмоциональную экспрессию лица по фотографиям</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_040.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>(Таблица из базовой статьи, с. 127)</emphasis></p>
    <p>Как можно видеть из табл. 5, дети, по-видимому, справились с задачей лучше, чем взрослые, но Экман и Фризен объясняют это тем, что им нужно было выбирать лишь одну из двух, а не из трех фотографий.</p>
    <subtitle><strong><emphasis>Обсуждение</emphasis></strong></subtitle>
    <p>Экман и Фризен не испытывали каких-либо сомнений, делая выводы из первых полученных ими данных: «Результаты, как у взрослых, так и у детей, подтверждают нашу гипотезу, что специфические выражения лица ассоциированы со специфическими эмоциями» (с. 128). Этот вывод основывался на том факте, что представители племени Южный Фор не имели возможности научения чему-либо, касающемуся эмоциональной экспрессии у лиц западной культуры, и, следовательно, не были бы способны идентифицировать их, если бы эти выражения не оказались универсальными.</p>
    <p>В целях осуществления двойной проверки своих данных исследователи сделали видеозаписи представителей изолированной культуры Фор, изображавших те же самые шесть эмоциональных выражений лица. Когда затем видеозаписи были показаны студентам колледжа в США, студенты правильно идентифицировали выражения, соответствующие каждой из этих эмоций.</p>
    <cite>
     <p>«Данные обоих исследований противоречат взгляду, согласно которому все выражения лица, ассоциированные с эмоциями, являются специфическими для различных культур и лицевая эмоциональная экспрессия является уникальным паттерном культурно обусловленных реакций, не понятных членам другой культуры» (с. 128).</p>
    </cite>
    <p>Из полученных исследователями данных был один факт, не соответствующий всем остальным результатам, — это то, что испытуемые плохо различали выражения страха и удивления. Обсуждая этот факт, Экман и Фризен признавали, что определенные культурно обусловленные различия в эмоциональной экспрессии существуют, но настаивали на том, что это нисколько не умаляет ценность свидетельств того, что почти все другие эмоциональные выражения одинаково верно интерпретировались представителями различных культур. Единственное исключение, о котором идет речь, они объясняли следующим образом. Страх и удивление, возможно, смешиваются «потому, что в этой культуре события, вызывающие страх, почти всегда оказываются также и неожиданными; таковы, например, внезапное появление жителя соседней враждебной деревни, неожиданная встреча с привидениями или колдуном и т. д.» (с. 129).</p>
    <subtitle><emphasis>Выводы и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Это исследование Экмана и Фризена явилось научной демонстрацией того, что вы могли бы предположить: что лицевые выражения эмоций являются универсальными. Однако вы могли бы задать себе вопрос: «Каково значение этой информации?». Частично ответ на него связан с дебатами по проблеме «природа / воспитание», с попыткой установить, какие формы человеческого поведения существуют с самого рождения, а какие из них усваиваются в процессе научения. Поскольку лицевые выражения шести эмоций, которые исследовали Экман и Фризен, по-видимому, очень мало зависят от культурных различий, можно сделать вывод, что они должны быть врожденными, т. е. биологически запрограммированными.</p>
    <p>Следует еще раз повторить здесь, что только лишь эти шесть эмоций (счастье, гнев, печаль, удивление, отвращение и страх) являются теми эмоциональными состояниями, относительно которых в многочисленных исследованиях авторы постоянно получали данные, свидетельствующие об их универсальном характере. Большинство исследователей принимают утверждение Экмана о том, что это наши самые основные эмоции. Отсюда вовсе не следует, что у людей существуют единственно только эти эмоции и соответствующие им эмоциональные выражения. Стоит на минуту задуматься, и вы, вероятно, сможете назвать 20 или 30 различных эмоций, которые являются или комбинациями каких-либо из шести основных эмоций, или их вариациями по интенсивности. Например, интенсивное переживание счастья — это ликование, а комбинация удивления и печали может вызвать шок.</p>
    <p>Другая причина того, что вопрос об универсальности эмоциональных выражений так интересует специалистов, состоит в том, что он связан с представлениями об эволюции человечества. В 1872 году Дарвин опубликовал свою знаменитую книгу «Выражение эмоций у человека и животных». Он утверждал, что мимические выражения играли роль адаптивных механизмов, помогавших животным приспосабливаться к среде и, следовательно, увеличивали их шансы на выживание. В основе этой гипотезы лежала идея о том, что, если те или иные сообщения посредством эмоциональных выражений могут передаваться от индивида к индивиду и между видами, то это должно способствовать выживаемости. Например, выражение страха может сигнализировать о приближении опасного хищника; выражение гнева — предупредить менее сильных членов группы о том, что им лучше держаться подальше от более сильного; а выражение отвращения могло передавать сообщение: «Фу! Не ешьте это ни в коем случае», предотвращая потенциальное отравление. От этих выражений, однако, было бы немного пользы, если бы они не были универсальными для всех индивидов — представителей различных видов. Даже если эти выражения в наше время не играют столь важной для нас роли (в смысле повышения шансов на выживание), но факт их универсальности для всех людей доказывает, что они перешли к нам от наших эволюционных предков и помогали в достижении нашего сегодняшнего положения на эволюционной лестнице.</p>
    <p>Следующее интересное исследование продемонстрировало остаточное проявление ценности лицевых эмоциональных выражений у человека в плане повышения шансов на выживание. Исследователи (Hansen and Hansen, 1988) предположили, что поскольку выражения лица могут предупреждать о приближающейся опасности, то люди должны распознавать определенные выражения, а именно выражения гнева, легче и быстрее, чем другую, менее угрожающую мимику Чтобы проверить эту гипотезу, они предъявляли испытуемым фотографии, на которых были сняты толпы людей с различными выражениями лиц. На некоторых из снимков все лица были счастливыми, и только одно выражало гнев. На других — все лица выражали гнев, и лишь одно было счастливым. Задача испытуемых состояла в том, чтобы находить лицо, отличающееся от остальных. Фиксировалось время, которое требовалось испытуемым для выполнения задачи. Результаты эксперимента были таковы. Когда нужно было найти одно счастливое лицо в толпе разгневанных людей, среднее время поиска составило 1,45 с. Однако когда требовалось отыскать одно разгневанное лицо среди множества счастливых лиц, среднее время поиска равнялось лишь 0,91 с, т. е. было значительно меньше. Более того, когда размер толпы на снимках увеличивался, время, затрачиваемое испытуемыми на отыскание счастливого лица, также увеличивалось, но время, которое требовалось, чтобы найти разгневанное лицо, при увеличении численности толпы заметно не возросло. Эти и другие аналогичные данные подтверждают, что люди могут быть биологически запрограммированы быстрее реагировать на информацию, сообщаемую посредством некоторых эмоциональных выражений, поскольку последние выполняют адаптивную функцию, способствуя выживанию.</p>
    <p>В других важных исследованиях, где были использованы данные из ранних работ Экмана, авторы делали попытки достичь лучшего понимания детей и взрослых с отклонениями в психическом развитии или со снижением способности к научению. В одном из них было выявлено, что дети и подростки, страдающие таким нарушением, как дефицит внимания при гиперактивности (ДВГА), значительно хуже справляются с задачей идентификации экмановских шести основных лицевых выражений (Singh et al., 1998). Подобные данные помогают пролить свет на некоторые из социальных трудностей, с которыми сталкиваются люди с синдромом ДВГА, и разрабатывать более эффективные методы терапии.</p>
    <p>Эти и другие работы Экмана также сыграли значительную роль в развитии исследований в области кросс-культурной психологии. Давид Мацумото (David Matsumoto), один из ведущих ученых в этой области, в своих исследованиях межкультурных интерпретаций эмоциональных состояний и поведенческих установок неоднократно обращался к идеям Экмана (например, Matsumoto, Kasri and Kooken, 1999). Мацумото и Экман также сотрудничали с другими учеными в осуществлении исследований кросс-культурных гендерных различий экспрессии эмоциональных состояний (Biehl et al., 1997).</p>
    <p>Исследование Экмана 1971 года было использовано при организации проекта, целью которого являлось определение валидности проведения психологических исследований через Интернет и World Wide Web (Senior et al., 1999). Через Интернет было повторено исследование, которое ранее было проведено с испытуемыми непосредственно, «вживую», с тем чтобы проверить, воспринимают ли люди улыбку или неулыбающийся рот как доминирующий признак при идентификации, при этом все другие элементы лица (лоб и брови) остаются константными. Данные этого нового исследования подтвердили прежние результаты, свидетельствуя о том, что данные потенциальных испытуемых, набираемых через Интернет, распространимы на общую популяцию. Наконец, еще в одной работе, цитирующей исследование Экмана, исследовалось, насколько хорошо киноактеры используют лицевую экспрессию при демонстрации тех или иных эмоциональных состояний (Carroll and Russell, 1997). Анализировались четыре имевших шумный успех голливудских реалистических фильма в отношении того, насколько мимика актеров соответствуют различным основным эмоциям (фильмы <emphasis>Общество умерших поэтов, Крамер против Крамера, Границы нежности</emphasis> и <emphasis>Обычные люди).</emphasis> Полученные данные показали, что выражение идентифицировалось испытуемыми как эмоция счастья, если это было улыбающееся лицо со всеми характеристиками, описанными Экманом. Однако в случае других эмоций, таких как гнев, страх, отвращение, печаль или удивление, актеры использовали только одну или две характеристики из полного паттерна элементов, которыми, согласно теории Экмана, выражаются эмоциональные состояния. Эти данные свидетельствуют, что, быть может, мы даже более искусны в распознавании лицевых выражений основных эмоций, чем думал Экман, поскольку нам часто бывает достаточно единственного изменения — поднятой брови, едва заметного движения губ или изменения в положении век — для правильной идентификации соответствующего эмоционального состояния.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>На протяжении двух десятилетий после первого кросс-культурного исследования Экман продолжал свои исследования эмоций как индивидуально, так и в сотрудничестве с Фризеном и несколькими другими учеными. В ходе этих работ было сделано много замечательных открытий. Еще одно интересное направление исследований Экмана связано с зависимостью переживаний от выражения лица (facial feedback theory). Существует предположение, что выражение нашего лица посылает обратную информацию в наш мозг, помогающую интерпретировать переживаемое эмоциональное состояние. Экман проверил эту гипотезу посредством точной идентификации лицевых мышц, соответствующих каждой из шести основных эмоций. Затем он обучил испытуемых приводить эти мышцы в состояние напряженности, создающее лицевые выражения, напоминающие различные эмоции. Когда испытуемые научились это делать, Экман получил возможность измерять физиологические реакции, которые соответствовали той или иной эмоции и возникали только лишь вследствие выражения лица как такового, при отсутствии самих эмоций (Ekman, Levensen and Friesen, 1983).</p>
    <p>Экман расширил границы своих исследований, распространив их на область обмана и того, как лицо и тело допускают <emphasis>«утечку»</emphasis> информации, позволяющую другим людям определить, говорит человек правду или обманывает. В общем, полученные им данные продемонстрировали, что люди по выражению лица способны определять, когда человек лжет, с точностью, слегка превышающий уровень случайного угадывания. Однако когда предоставлялась возможность наблюдать не только лицо, но и весь облик человека, испытуемые определяли, что человек говорит неправду, значительно успешнее. Таким образом, тело предоставляет больше информации о психических состояниях человека, чем только одно лицо (подробное обсуждение этого вопроса см.: Ekman, 1985).</p>
    <p>Благодаря исследованиям Экмана и его коллег мы располагаем богатыми сведениями по невербальной коммуникации, которая обеспечивается лицевой экспрессией. И работы в этой области продолжаются. Не приходится сомневаться, что подобные исследования будут продолжаться и далее, до тех пор пока мы не достигнем полного успеха на пути к цели, которая обозначена в названии книги Экмана и Фризена (1975) — <emphasis>Демаскировка лица.</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Biehl, М., Matsumoto, D., Ekman, P., Hearn, V., Heider, К., Kudoh, Т., &amp; Ton, V. (1997). Japanese and Caucasian facial expressions of emotions: Reliability data and cross-national <emphasis>differences. Journal of Nonverbal Behavior; 21(1),</emphasis> 3-23.</p>
    <p>Carroll, J., &amp; Russell, J. (1997). Facial expressions in Hollywood portrayals of emotion. <emphasis>journal of Personality and Social Psychology</emphasis>; 72(1), 164–176.</p>
    <p>Ekman, P. (1985). <emphasis>Telling lies.</emphasis> New York: Norton.</p>
    <p>Ekman, P., &amp; Friesen, W. (1975). <emphasis>Unmaskingthe face</emphasis>. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Ekman, P., Levensen, R., &amp; Friesen, W. (1983). Autonomic nervous system activity distinguishes between emotions. <emphasis>Science, 164,</emphasis>86–88.</p>
    <p>l lansen, C., &amp; Hansen, R. (1988). Finding the face in the crowd: An anger superiority effect <emphasis>.Journal of Personality and Social Psychology, 4</emphasis>,917–924.</p>
    <p>Matsumoto, D., Kasri, F., &amp; Kooken, K. (1999). American-Japanese cultural differences in judgements of statement intensity and subjective experience. <emphasis>Cognition and Emotion, 13(2),</emphasis> 201–218.</p>
    <p>Senior, C., Phillips, М., Barnes, J., &amp; David, A. (1999). An investigation into the perception of dominance from schematic faces: A study using the World Wide Web. <emphasis>Behavior Research Methods: Instruments and Computers, 31(2),</emphasis> 341–346.</p>
    <p>Singh, S., Ellis, C., Winton, A., Singh, N., Leung, J., &amp; Oswald, D. (1998). Recognition of facial statements of emotion by children with attention-deficit hyperactivity disorder. <emphasis>Behavior Modification,</emphasis> 22(2), 128–142.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЖИЗНЬ, ИЗМЕНЕНИЯ И СТРЕСС</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Holmes Т. Н. &amp; Rahe R. Н. The Social Readjustment Rating Scale. <emphasis>Journal of Psychosomatic Research, 11,</emphasis> 213–218.</strong></p>
    <p>Слово «стресс» знакомо каждому. Для большинства из нас чаще всего стресс — это неприятное, негативное переживание. Дать определение понятия «стресс» непросто, но один из способов его толкования — представить стресс как любую эмоцию в ее крайней форме. В этом смысле крайней степени страх, гнев, печаль или даже счастье могут продуцировать стресс. Припомните какой-нибудь из последних случаев, когда вы находились в состоянии сильного стресса: стресс, который длился более чем несколько часов или даже дней. Может быть, вы должны были переезжать в другой город, имели проблемы с законом, трудности в отношениях с определенным человеком, перемены по службе, потеряли работу, переживали смерть кого-то из близких, получали серьезную травму или подвергались каким-то другим сильным стрессогенным воздействиям. Вам знакомо состояние стресса, которое я имею в виду, — вы переживаете его в течение какого-то периода времени и должны справляться с ним каждый день. Что происходило с вами? Каким образом вы справлялись с этим состоянием? Замечали ли вы, что ваше здоровье при этом как-то ухудшилось?</p>
    <p>Связь между стрессом и болезнями занимает центральное место в этой главе, как и в знаменитой статье Т. Холмса и Р. Рейха. Задумайтесь на минутку над вопросом: «Верите ли вы, что между стрессом и здоровьем существует четкая связь?». Могу держать пари, что вы уверенно ответили «Да!». Но если бы я задал людям тот же самый вопрос лет 20–30 назад, лишь немногие сказали бы, что такая связь существует. Психологи вместе с медиками за прошедшие пару десятков лет установили с большой степенью определенности, что эта связь существует, и они немало потрудились, чтобы понять ее механизмы и как ею можно манипулировать. Этими вопросами занимались прежде всего специалисты в области психологии здоровья. Заметим, что журнал, в котором была опубликована рассматриваемая здесь статья, освещает проблемы психосоматических заболеваний. Психосоматическими болезнями называются такие расстройства, которые вызываются не столько физическими причинами, сколько психологическими факторами. Это реальные болезни; дискомфорт, боль, страдания — все это действительные болезненные проявления. Страдающих от психосоматических расстройств не следует путать с <emphasis>ипохондриками —</emphasis> людьми, которые страдают от воображаемых или преувеличенных болезней.</p>
    <p>Многими психологическими исследованиями было установлено, что когда в жизни людей происходят определенные внешние изменения, требующие значительной внутренней психологической адаптации, возникает тенденция к повышенной подверженности заболеваниям. Эти изменения получили название <emphasis>жизненных стрессов</emphasis>. Количество переживаемых нами жизненных стрессов варьируется со временем. Бывают в жизни периоды, когда изменения случаются часто, а бывают периоды относительно стабильные. Жизненные стрессы также очень сильно варьируются от индивида к индивиду. Общее количество изменений, которые происходят в вашей жизни, отличаются от количества изменений, происходящих в жизни других людей. Так, если бы я спросил вас, как много жизненных стрессов вам пришлось пережить за истекший год, что бы вы ответили? Очень много? Не слишком много? Умеренное количество? Ученым, которые хотели бы изучать связь между жизненными стрессами и заболеваниями, от подобного рода неопределенных суждений не слишком много пользы. Таким образом, первый шаг, который необходимо было сделать в этой области исследований, заключался в том, чтобы найти способ измерения жизненных стрессов.</p>
    <p>Разумеется, ученые не могли приводить людей в лабораторию, подвергать их кратковременным стрессовым воздействиям и после этого ожидать моментального проявления какого-либо заболевания. Во-первых, это недопустимо с точки зрения этики, и во-вторых, подобное экспериментирование вряд ли позволило бы получить верную картину того, как стресс «работает» в реальной жизни, чтобы разрешить эту проблему, Холмс и Рейх разработали специальную шкалу измерения жизненных стрессов. В своей статье они признавали, что предшествующие попытки оценить уровень переживаемого человеком стресса позволяли определить только количество и типы стрессогенных событий. Они предложили сделать дальнейший шаг в этом направлении и разработали способ измерения силы стресса, или количества различных стрессовых жизненных переживаний. Авторы исходили из того, что если разработать такую процедуру измерения, то можно будет получить количественный показатель жизненного стресса личности и соотносить этот показатель с состоянием здоровья человека.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Основываясь на своем клиническом опыте, Холмс и Рейх составили перечень из 43 жизненных событий, вследствие которых люди обычно испытывают стрессовые состояния, поскольку подобные события требуют от индивида психологического приспособления к изменившимся условиям. Этот перечень был предъявлен 394 испытуемым, с просьбой оценить по каждому пункту степень продуцируемого событием стресса. Конкретные инструкции испытуемым звучали, например, так:</p>
    <cite>
     <p>«Оценивая события, используйте весь свой жизненный опыт. Это означает использовать личный опыт, где он применим, а также все то, чему вы научились на опыте других людей. Некоторым людям легче приспосабливаться к изменениям, чем другим; некоторые люди приспосабливаются с определенной легкостью или с определенным трудом только к определенным событиям. Поэтому старайтесь давать вашу оценку средней степени трудности приспосабливания, необходимого для каждого события… Событию «вступление в брак» был присвоен произвольный показатель 500. Оценивая каждое из остальных событий, задавайте себе мысленно вопрос: «Это событие более трудное в плане приспособления или менее трудное, чем «вступление в брак»? Приспособление к нему требует больше времени, или меньше?»» (с. 213).</p>
    </cite>
    <p>Затем испытуемые должны были приписать определенный количественный показатель каждому из событий, соотнося его с оценкой 500 баллов, приписанной событию «вступление в брак». Если испытуемый считает, что данное событие требует более существенного приспособления, чем вступление в брак, его оценка должна быть выше, и наоборот. Все оценки испытуемых по каждому пункту были усреднены и затем разделены на 10 для того, чтобы получить общий показатель по каждому из приведенных в перечне жизненных событий. Это исследование проведено с использованием несложных прямых измерений. Его значение и ценность заключаются в полученных результатах и разработанной авторами измерительной шкале, которую они назвали <emphasis>оценочной шкалой трудности приспособления к социальным изменениям</emphasis> (Social Readjusment Rating Scale (SRRS).</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В табл. 6 представлены 43 жизненных события и средние баллы, приписанные каждому из них участниками исследования. Вы можете видеть, что событие <emphasis>смерть супруга (супруги)</emphasis> получила самый высокий балл, в то время как событие <emphasis>«мелкие нарушения закона»</emphasis> получило самую низкую оценку Просматривая этот перечень, вы заметите, что оценки двух из включенных в перечень событий, а именно долг свыше 10 000 долларов и получение ссуды (займа) ниже 10 000 долларов, с учетом экономических изменений, происшедших с 1967 года, по-видимому, существенно устарели. Вы можете отметить также, что не все включенные в перечень события можно расценивать как негативные. Однако такие события, как Рождество, вступление в брак и даже отпуск, могут быть стрессогенными с точки зрения определения стресса, предложенного Холмсом и Рейхом: стресс — это необходимость психологической перестройки в связи с событием.</p>
    <p><strong>Таблица 6</strong></p>
    <p><emphasis>Оценочная шкала трудности приспособления к социальным изменениям</emphasis></p>
    <p><strong>Ранг Жизненное событие Средний балл</strong></p>
    <p>1 Смерть супруга (супруги) 100</p>
    <p>2 Развод 73</p>
    <p>3 Разъезд 65</p>
    <p>4 Тюремное заключение 63</p>
    <p>5 Смерть члена семьи 63</p>
    <p>6 Болезнь или травма 53</p>
    <p>7 Вступление в брак 50</p>
    <p>8 Увольнение с работы 47</p>
    <p>9 Супружеское примирение 45</p>
    <p>10 Выход на пенсию 45</p>
    <p>11 Изменения в состоянии здоровья члена семьи 44</p>
    <p>12 Беременность 40</p>
    <p>13 Сексуальные проблемы 39</p>
    <p>14 Появление нового члена семьи 39</p>
    <p>15 Перемены в бизнесе 39</p>
    <p>16 Изменения в финансовом положении 38</p>
    <p>17 Смерть близкого друга 37</p>
    <p>18 Перемена характера работы 36</p>
    <p>19 Изменения количества супружеских ссор 35</p>
    <p>20 Долг свыше 10 000$ 31</p>
    <p>21 Потеря права выкупа закладной 30</p>
    <p>22 Изменение служебных обязанностей 29</p>
    <p>23 Сын или дочь покидают дом 29</p>
    <p>24 Проблемы с родственниками жены/мужа 29</p>
    <p>25 Выдающееся личное достижение 28</p>
    <p>26 Супруг(а) начинает или прекращает работать 26</p>
    <p>27 Поступление в учебное заведение или его окончание 26</p>
    <p>28 Изменение жизненных условий 25</p>
    <p>29 Переоценка личных привычек 24</p>
    <p>30 Проблемы с начальством 23</p>
    <p>31 Изменения в распорядке или условиях работы 20</p>
    <p>32 Перемена места жительства 20</p>
    <p>33 Смена учебного заведения 20</p>
    <p>34 Перемена вида отдыха 19</p>
    <p>35 Перемены в посещении церкви 19</p>
    <p>36 Изменения в социальной активности 18</p>
    <p>37 Получение ссуды или займа на сумму менее 10 000$ 17</p>
    <p>38 Изменения режима сна или бодрствования 16</p>
    <p>39 Перемены в семейных встречах и праздниках 15</p>
    <p>40 Изменения в привычках, связанных с принятием пищи 15</p>
    <p>41 Отпуск 13</p>
    <p>42 Рождество 12</p>
    <p>43 Мелкие нарушения закона 11</p>
    <p><emphasis>(Таблица из базовой статьи, с. 216)</emphasis></p>
    <p>С целью проверить устойчивость или несогласованность оценок, исследователи разделили испытуемых на несколько подгрупп и определили корреляции полученных в них оценок по каждому пункту. Были сопоставлены результаты, полученные в подгруппах: мужской и женской, одиноких и семейных, получивших образование в колледже и не имеющих такого образования, белых и чернокожих, молодых и пожилых, с высоким социоэкономическим статусом и низким, верующих и неверующих и т. д. Для всех выделенных подгрупп корреляции оказались высокими, что свидетельствует о высокой степени согласованности в оценках между испытуемыми. Это означает, что авторы имели достаточные основания считать, что разработанную ими шкалу можно использовать применительно ко всем людям с приблизительно равной степенью точности.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Холмс и Рейх отмечают в своей работе, что определенно имеется нечто общее для всех включенных в данный перечень жизненных событий. Каждый раз, когда в жизни человека случается какое-либо из этих стрессогенных событий, оно требует от него адаптации, изменения или усилия совладания (coping). «Акцент, — пишут авторы, — должен быть сделан на изменении существующего устойчивого состояния, а не на психологическом значении, эмоции или социальной желательности» (с. 217). Это позволяет объяснить, почему некоторые события могут одними людьми интерпретироваться как позитивные, а другими — как негативные, но в любом случае требуется изменение, и продуцируется состояние стресса.</p>
    <p>Напомним, что в этой статье обсуждается исследование, проведенное в целях разработки метода измерения жизненных стрессов. Если вы хотите испытать его на себе, просмотрите перечень событий и отметьте жизненные изменения, которые произошли в вашей жизни за последние 12 месяцев. Каждому изменению соответствует определенное количество баллов, называемых <emphasis>единицами жизненных изменений (life change units — LCUs).</emphasis> Подсчитайте ваше общее число таких единиц. Вы получите показатель своего уровня жизненного стресса. Проделав все это, вы, вероятно, почувствуете, что чего-то здесь не хватает. Действительно, это так. Без ответа пока еще остается вопрос: что полученный вами показатель означает для вашего здоровья? Это тот самый вопрос, для получения ответа на который и предназначалась данная шкала.</p>
    <p>Стремясь разрешить эту проблему, Холмс и Рейх не остановились на разработке шкалы SRRS, но стали исследовать соотношение между итоговыми значениями по шкале и вероятностью заболевания.</p>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>В конце 1960-х годов шкалу SRRS стали использовать во многих исследованиях в качестве инструмента для определения связи между стрессом и болезнями. Ценность шкалы состояла в том, что она позволяла предсказывать болезнь на основе общего (суммарного) показателя единиц жизненных изменений.</p>
    <p>В одном из первых исследований нескольким тысячам человек было предложено заполнить SRRS и сообщить свои истории болезни. На рис. 1 графически представлены обобщенные данные этого исследования (см.: Holmes and Masuda, 1974).</p>
    <p>В другом исследовании принимали участие 2500 членов экипажей морских судов во время полугодового плавания. Непосредственно перед отплытием у участников исследования с помощью шкалы SRRS измерялись показатели LCUs за последние 6 месяцев. В дальнейший период 6-месячного плавания у испытуемых с показателями LCUs ниже 100 среднее количество заболеваний равнялось 1,4; у испытуемых с показателями LCUs от 300 до 400 оно равнялось 1,9; у испытуемых с показателями LCUs от 500 до 600 — 2,1. (Rahe, Mahan, and Arthur, 1970). Это и ряд других исследований, в общем, свидетельствуют в пользу утверждения Холмса и Рейха о том, что созданную ими шкалу можно успешно использовать для предсказания болезней, связанных со стрессом. Приведенные здесь данные также дают вам представление о том, что означает ваш результат по шкале трудности приспособления к социальным изменениям.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_041.png"/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Взаимосвязи между количеством единиц жизненных изменений и здоровьем </p>
    <p>Подумайте о своем показателе (особенно если он высокий) как о важном индикаторе того, насколько нагружена стрессами ваша жизнь и какое воздействие эти стрессы могут оказывать на ваше здоровье. Однако прежде чем вы слишком обеспокоитесь, уместно будет познакомиться с той критикой, которой была подвергнута шкала SRRS, и в частности, с точки зрения прогнозирования болезней.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>С того времени, когда Холмс и Рейх разработали свою шкалу, многие исследователи выказывали серьезную озабоченность по поводу ее точности и полезности (полный обзор этой критики см.: Taylor,1999). Одно из наиболее распространенных критических соображений связано с включением в одну и ту же шкалу как позитивных, так и негативных жизненных событий; как событий, которые мы можем контролировать (например, вступление в брак), так и таких, контролировать которые мы не в состоянии (например, смерть друга). Исследования показали, что некоторые события, а именно неожиданные, негативные и неподконтрольные нам, значительно более прогностичны в отношении болезней, чем события позитивные и поддающиеся нашему контролю.</p>
    <p>Другие авторы утверждали, что недостатком этой шкалы является то, что в ней не принимается во внимание <emphasis>интерпретация</emphasis> событий. Например, выход на пенсию для одного человека может означать конец карьеры, в то время как для другого — избавление от смертельно надоевшей работы и долгожданную свободу Один из критиков утверждал, что шкала была бы более точной, если бы она позволяла испытуемому внимательно проверить события и оценить их с достаточной степенью точности (Cohen, 1983, действительно разработал такую шкалу и назвал ее <emphasis>шкалой воспринимаемого стресса — Perceived Stress Scale).</emphasis></p>
    <p>И наконец, высказывались сомнения по поводу того, каким образом SRRS соотносится с болезнями. По результатам тщательного статистического анализа связь между показателями LCUs и болезнями оказалась выраженной довольно слабо. Фактически она объясняет всего лишь 10 % общей дисперсии среди людей, которые становятся больными. Другими словами, если вы обследуете 1000 человек, чтобы посмотреть, кто из них заболеет в течение 6 месяцев, то будет действовать множество индивидуальных факторов, от которых будет зависеть, заболеет человек или нет. Если все они заполнят SRRS, то окажется, что из всех возможных причин изменения здоровья показатели LCUs объясняют лишь около 10 % таковых. Это — статистически значимая корреляция, которая подтверждает способность SRRS предсказывать болезнь. Однако прогностичность этой шкалы все же не настолько высока, как хотелось бы. С другой стороны, если вы знаете чей-либо показатель LCUs, ваши шансы успешно прогнозировать здоровье этого человека в будущем будут выше, чем в том случае, когда вы его не знаете, но выше лишь ненамного.</p>
    <p>Итак, вы можете спросить: если SRRS подвергалась столь серьезной критике, почему эта шкала все же настолько важна и почему она обсуждается в данной книге? Хороший вопрос. Вспомним, что некоторые из открытий в психологии, как выяснилось в дальнейшем, не были лишены тех или иных недостатков, но это не уменьшает влияния, которое они оказали на наше понимание человеческого поведения. Что касается данной работы Холмса и Рейха, SRRS, несмотря на ее ограничения, продолжает сохранять свое значение в качестве популярного инструмента исследования стресса вот уже три десятка лет после ее появления.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные </emphasis><strong><emphasis>разработки</emphasis></strong></subtitle>
    <p>Хотя разрабатывались и продолжают разрабатываться другие инструменты для измерения стресса, исследователи по-прежнему часто используют для этой цели SRRS. Доказательством популярности этой шкалы и в наши дни может служить тот факт, что за время с 1997 до середины 2000 года, когда это издание данной книги ушло в печать, работа Холмса и Рейха цитировалась в 367 статьях! На протяжении этого периода только одно исследование, из обсуждаемых в данной книге, цитировалось чаще (см. обсуждение работы Роттера <emphasis>Личность</emphasis> в следующем разделе); и аналогичную статистику касательно шкалы Холмса и Рейха можно найти фактически за любой год из последних двух десятилетий. Поскольку здесь невозможно обсудить все, упомянем кратко хотя бы некоторые из последних статей, чтобы показать разнообразие областей исследования, в которых использовалась шкала SRRS.</p>
    <p>В одном из этих исследований изучалась связь между жизненными стрессами и способностью совладания (coping abilities) со все усиливающейся угрозой серьезных травм у лиц пожилого возраста (Peterson et al., 2000). Исследователи сравнивали 111 пациентов с переломом бедра с аналогичной группой пожилых людей без переломов. Их данные продемонстрировали четкую связь между количеством жизненных стрессов и указанными травмами. Таким образом, стресс, переживаемый в результате многих жизненных изменений, может быть прогностичным в отношении не только болезней, но и физических травм.</p>
    <p>В исследовании, в котором приняли участие 2700 административных работников Квебека, также была использована шкала Холмса и Рейха. Целью исследования было определить связь между стрессом и злоупотреблением наркотиками, и — что, быть может, не так уж удивительно — связь была выявлена (Bourbonnais et al., 1999). Эти исследователи обнаружили статистически значимую связь между использованием психотропных препаратов (марихуана, кокаин) и служебными стрессами, даже при учете других потенциальных факторов, таких как социальная поддержка, возраст, гендер, образовательный уровень, уровень дохода, профессия, употребление алкоголя и физическая активность.</p>
    <p>И наконец, еще одно важное кросс-культурное исследование было проведено с целью проверки валидности применения дефиниций и теорий стресса, разработанных на Западе, к другим, отличным от западной, культурам (Laungani, 1996). На примере Индии автор продемонстрировал, что даже «само слово “стресс” непросто перевести на другие языки, что создает проблемы для исследователей незападных культур» (с. 25). Автор утверждает, что стремление использовать западные концепции стресса, такие как, например, та, на которой основана шкала SRRS, может привести к искаженному пониманию природы и переживания стресса для большой части населения мира. Например, в странах, принадлежащих к более <emphasis>коллективистическим</emphasis> культурам, таких как Индия, Япония, Израиль, где благополучие большой группы считается более важным, сравнительно с благополучием отдельного индивида. В этих странах люди могут переживать меньше жизненных стрессов или воспринимать совершенно иные жизненные события как стрессовые, нежели представители западных, «индивидуалистических» культур, таких как, например, культура США, где была разработана SRRS (более полное обсуждение этих межкультурных различий см. в главе 7).</p>
    <p>Отметим еще ряд тем и областей, при исследовании которых использовалась шкала Холмса и Рейха: курение, иммунное реагирование, посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), жестокое обращение с детьми, рак груди, диабет, хронические болезни, влияние войны в Персидском заливе на жен и детей солдат, ВИЧ-инфекция и СПИД, психологические последствия стихийных бедствий, развода и процесса старения.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Связь между стрессом и болезнями, будучи вполне реальной, является сложной и трудно поддающейся исследованию. Рейх сам считал, что для того чтобы предсказывать психосоматические болезни, помимо показателя LCUs, необходимо учитывать несколько индивидуальных факторов:</p>
    <p>1. Как много стрессовых событий случалось раньше в жизни человека.</p>
    <p>2. Способности совладания (coping skills); т. е. способности психологической самозащиты индивида в стрессовой ситуации.</p>
    <p>3. Способность физиологических систем (таких, например, как иммунная система) человека защищаться от жизненного стресса в тех случаях, когда психологическая самозащита оказывается неэффективной.</p>
    <p>Психология и медицина сходятся в понимании психологического компонента болезни. Для обеих дисциплин стало ясно, что успешное лечение болезней должно адресоваться человеку как целому: и его душе, и его телу.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Amato, Р. (1993). Children’s adjustment to divorce: Theories, hypotheses, and empirical support. <emphasis>Journal of Marriage and the Family</emphasis>, 55,23–38.</p>
    <p>Cohen, S., Kamarck, Т., &amp; Mermelstein, R. (1983). A global measure of perceived stress. <emphasis>Journal of Health and Social Behavior; 24,</emphasis>385–396.</p>
    <p>Gala, C., Pergami, A., Catalan, J., Durbano, F., Musicco, М., Riccio, М., Baldeweg, Т., &amp; Invernizzi, G. (1993). The psychosocial impact of HIV-infection in gay men, drug-users, and heterosexuals: Controlled investigation. <emphasis>BritishJournal of Psychiatry, 163, </emphasis>651–659.</p>
    <p>Holmes, Т. H., &amp; Masuda, M. (1974). Life change and illness susceptibility. In B. S. Dohren-wend &amp; B. P. Dohrenwend (Eds.). Stressful life events: Their nature and effects. New York: Wiley.</p>
    <p>Laungani, P. (1996). Cross-cultural investigations of stress: Conceptual and methodological considerations. <emphasis>International Journal of Stress Management,</emphasis> 3(1), 25–35. Moisan, J., Bourbonnais, R., Brisson, C., Gaudet, М., Vezina, М., Vinet, A., &amp; Gre-goire, J. (1999). Job strain and psvchotropic drug use among white-collar workers. <emphasis>Work and Stress, 13(4),</emphasis> 289–298.</p>
    <p>Norris, F, &amp; Uhl, G. (1993). Chronic stress as a mediator of acute stress: The case of Hurricane <emphasis>Hugo.Joumal of Applied Social Psychology; 23</emphasis>,1263–1284.</p>
    <p>Peterson, М., Allegrante, J., Augurt, A., Robbins, L.<sub>}</sub> MacKenzie, C., &amp; Cornell, C. (2000). Major life events as antecedents to hip fracture. <emphasis>Journal of Trauma-Injury Infection and Critical Care, 48(6),</emphasis> 1096–1100.</p>
    <p>Rahe, R. H., Mahan, J., &amp; Arthur, R. (1970). Prediction of near-future health change from subjects’ preceding life changes. <emphasis>Journal of Psychosomatic Research, 14,</emphasis>401–406. Taylor, S. (1999). <emphasis>Health psychology.</emphasis> New York: McGraw-HUl.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДИСГАРМОНИЯ В МЫСЛЯХ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Festinger L. &amp; Carlsmith J. M. (1959) Cognitive consequences of forced <emphasis>compliance. Journal of Abnormal and Social Psychology, 58</emphasis>, 203–210.</strong></p>
    <p>Бывали ли вы когда-нибудь в ситуации, когда приходится делать или говорить что-то противоречащее вашим установкам или убеждениям?</p>
    <p>Можно смело утверждать, что да; каждый человек время от времени бывает в таком положении. Когда вы вели себя подобным образом, что происходило с вашими установками или мнениями? Ничего? Что ж, возможно и такое. Однако исследования показали, что в некоторых случаях, когда ваше поведение противоречит вашим установкам, сами ваши установки будут изменяться таким образом, чтобы прийти в соответствие с поведением. Например, если человека заставить (по условиям эксперимента) выступить в поддержку точки зрения или позиции, противоположной его собственной, установки испытуемого изменятся в сторону сближения с теми, которые он выражал в своем выступлении,</p>
    <p>В начале 1950-х годов исследователи полагали, что подобное изменение взглядов и мнений является следствием: 1) многократного воспроизведения, репетиции предполагаемого выступления в уме и 2) процесса обдумывания аргументов, подкрепляющих защищаемую позицию. В ходе осуществления этих умственных процессов, согласно предлагавшимся трактовкам, испытуемые убеждают себя в правильности позиции, которую они поддерживают. Придерживаясь этой линии рассуждений и развивая ее, исследователи решили предложить испытуемым денежное вознаграждение за выступление, противоположное их собственным взглядам. Ожидалось, что чем больше будет вознаграждение, тем больше будет изменяться собственная точка зрения. (Ведь это кажется логичным, не правда ли?) Однако — еще один из многих примеров того, что здравый смысл не слишком успешно предсказывает человеческое поведение — в действительности все получилось наоборот. Большие вознаграждения порождали меньшее изменение установок, по сравнению с воздействием меньших вознаграждений. Исходя из теорий научения, которые были популярными в то время (оперантное научение, теория подкрепления и т. п.), исследователям было трудно объяснить подобные результаты.</p>
    <p>Несколько лет спустя Леон Фестингер (Leon Festinger), психолог из Стенфордского университета, предложил чрезвычайно плодотворную и ставшую ныне знаменитой теорию <emphasis>когнитивного диссонанса</emphasis>, позволившую объяснить кажущиеся противоречивыми данные. Слово <emphasis>когнитивный</emphasis> означает любой ментальный процесс: мысли, идеи, познавательные элементы, установки или убеждения; диссонанс означает просто <emphasis>рассогласование.</emphasis> Итак, рассуждал Фестингер, вы будете испытывать когнитивный диссонанс, если в вашем сознании будут присутствовать две или более когнитивные единицы, которые психологически несовместимы друг с другом. Когда возникает подобное состояние, оно создает дискомфорт и стресс, интенсивность которого варьируется в зависимости от важности диссонанса для индивида. Этот диссонанс побуждает человека предпринять какие-то действия для того, чтобы его редуцировать. Поскольку вы не можете изменить свое поведение (ибо вы уже совершили те или иные действия или потому что ситуационное давление слишком велико), вы изменяете ваши установки.</p>
    <p>Теория Фестингера выросла на почве сообщений о слухах, которые в Индии распространялись после землетрясения в 1934 года. На территории, находившейся за пределами зоны непосредственной опасности, распространявшиеся слухи предсказывали повторное, еще более сильное землетрясение, которое захватит даже большую часть страны. Это были совершенно необоснованные слухи. Фестингер задумался о том, почему люди распространяют подобные катастрофические и порождающие страх предсказания. Через какое-то время ему пришла в голову идея о том, что, может быть, это были не усиливающие страх слухи, а слухи, оправдывающие страх. То есть эти люди переживали сильный страх, хотя и находились за пределами опасной зоны. Это создавало когнитивный диссонанс. Когниция страха противоречила, или была в диссонансе, с фактическим отсутствием его обоснованности. Таким образом, распространение слухов о грозящих больших бедствиях оправдывало переживаемый людьми страх и редуцировало диссонанс. Люди приводили свой взгляд на мир в соответствие со своими чувствами и своим поведением.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Фестингер рассуждал: для нашего общества нормой считается поведение, когда то, что человек утверждает публично, совпадает с его собственным мнением или убеждением. Следовательно, если вы думаете X, но публично утверждаете <emphasis>не-Х</emphasis>, вы будете переживать дискомфорт когнитивного диссонанса. Однако если вы знаете, что причина, по которой вы утверждаете <emphasis>не-Х</emphasis>, оправдывается внешним давлением, обещаниями вознаграждения или угрозой наказания, диссонанс редуцируется или устраняется. Таким образом, чем более для вас очевидно, что ваше непоследовательное поведение — результат вашего собственного выбора, тем сильнее будет диссонанс.</p>
    <p>Один из способов редуцировать это неприятное состояние диссонанса состоит в том, чтобы изменить ваше собственное мнение таким образом, чтобы оно соответствовало вашему поведению (сделанному публично заявлению). Фестингер утверждал, что изменения установок и мнений будут максимальными при наибольшей степени диссонанса. Подумайте об этом минутку-другую. Предположим, кто-то предлагает вам большую сумму денег, если вы в публичном выступлении выскажете взгляды, противоположные вашим действительным взглядам по данному вопросу, и вы принимаете это предложение. Далее, допустим, что кто-то другой обращается к вам с точно такой же просьбой, но предлагает вам совсем немного денег, и хотя предлагаемая вам сумма едва ли того стоит, вы все-таки соглашаетесь и выполняете эту просьбу. В каком случае возникающий у вас диссонанс будет больше? Логично предположить, что вы будете переживать более сильный диссонанс в том случае, когда получите меньшую сумму денег, по причине недостаточного оправдания вашего противоречащего собственным установкам поведения. Таким образом, согласно теории Фестингера, ваши собственные мнения и взгляды изменятся больше в том случае, когда вы получите меньшее вознаграждение.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Представьте себе, что вы студент, записавшийся на вводный курс психологии. Одно из требований к посещающим этот курс — принимать участие в качестве испытуемых в психологических экспериментах — не менее трех часов в семестр. Вы просматриваете перечень тем исследований, которыми занимаются преподаватели и аспиранты, и выбираете одну из них. Это исследование, посвященное измерению <emphasis>эффективности деятельности</emphasis>, и вам нужно принять участие в эксперименте, который длится два часа. В этом исследовании, проведенном Фестингером и Карлсмитом, истинная цель эксперимента не сообщалась испытуемым, так как это могло бы серьезно исказить и обесценить полученные результаты. В исследовании приняли участие 70 человек — студентов факультета психологии.</p>
    <p>Вы приходите в лабораторию в назначенное время (в этом случае лаборатория — просто обыкновенная комната). Вам сообщают, что эксперимент длится несколько дольше часа, и поэтому от выделенных двух часов останется какое-то время. Далее экспериментатор говорит, что некоторые люди с факультета психологии интересуются тем, как испытуемые чувствуют себя во время эксперимента, и просит вас поговорить с ними в оставшееся время. Затем вас знакомят с вашей первой задачей.</p>
    <p>Перед вами поднос, на котором лежат 12 катушек. Ваша задача — брать катушки с подноса и складывать их на стол, затем снова перекладывать их на поднос и потом опять — с подноса на стол, и так продолжать и продолжать эту нехитрую процедуру. Вы должны работать одной рукой и с какой угодно скоростью. Экспериментатор смотрит на секундомер и делает какие-то пометки, в то время как вы выполняете задание в течение 30 минут. Затем поднос убирают и выдают вам доску с 48 квадратными фишками. Теперь ваша задача — поворачивать фишки поочередно на четверть оборота все снова и снова в течение следующих 30 минут. Если подобное занятие представляется вам невыносимо нудным и скучным, то именно это и было нужно авторам эксперимента. Эта часть исследования была, по словам авторов, «специально придумана для того, чтобы вызвать у всех испытуемых одинаковое состояние, которое каждый из них оценивал бы как выраженно негативное». Вряд ли кто-нибудь усомнится в том, что эта цель была ими достигнута. По окончании этих скучнейших занятий начинался действительный эксперимент.</p>
    <p>Участники были в случайном порядке разделены на три группы. Испытуемых контрольной группы после выполнения описанных выше заданий приглашали в соседнюю комнату для интервьюирования по поводу их реакций во время этих занятий. Остальные испытуемые были вовлечены в некоторое дальнейшее манипулирование. По окончании описанных занятий экспериментатор беседовал с ними якобы с целью объяснения исследования. Он говорил каждому из испытуемых, что тот входит в число испытуемых группы А, а именно в число тех, кто выполнял задания без всякой предварительной информации, в то время как испытуемым группы В заранее сообщали описание заданий, которые им предстояло выполнять. Он говорил далее, что испытуемым группы В рассказывали, что задания очень увлекательные и интересные и что эту информацию им сообщал аспирант, выдающий себя за испытуемого, который уже выполнял эти задания. Важно отметить, что все это не соответствовало действительности. Все это было придумано для того, чтобы следующая, решающая часть исследования выглядела реалистичной и убедительной.</p>
    <p>Затем экспериментатор уходил из комнаты на несколько минут. По возвращении он продолжал разговор, но теперь выглядел несколько сконфуженным и неуверенным. Немного смущаясь, он объяснял, что аспирант, который обычно информирует испытуемых из группы В, сообщил по телефону, что заболел, а очередной испытуемый из этой группы уже ждет, и они оказались в трудном положении. После чего он вежливо спрашивал испытуемого, не согласится ли тот помочь, а именно — рассказать этому испытуемому из группы В о заданиях, которые нужно будет выполнять.</p>
    <p>В виде вознаграждения за помощь экспериментатор предлагал некоторым испытуемым по одному доллару, а другим — по двадцать долларов. После того как испытуемый соглашался, экспериментатор выдавал ему лист бумаги, подписанный <emphasis>для группы</emphasis> В, в котором отмечалось: «Было очень приятно, весело, получил массу удовольствия. Это было интересно и захватывающе». Затем испытуемому выдавали один доллар или двадцать долларов и препровождали в соседнюю комнату, где его ждал другой <emphasis>испытуемый</emphasis>. Они оставались наедине в течение двух минут, после чего экспериментатор возвращался, благодарил первого испытуемого за помощь и приглашал его пройти в комнату для интервью, где его просили оценить те первые задания, которые он выполнял, точно так же как это делали испытуемые из контрольной группы.</p>
    <p>Вся процедура может показаться излишне сложной, но на самом деле это не так. Было три группы испытуемых: одна группа — испытуемые, получавшие по одному доллару за ложную оценку выполнявшихся ими заданий, вторая группа — те испытуемые, которые получали по двадцать долларов за то же самое, и контрольная группа — испытуемые, которым не пришлось говорить ложь вообще. Данные по 11 испытуемым не были включены в конечный анализ по причине процедурных ошибок, поэтому в каждой группе оказалось по 20 человек.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты исследования выразились в том, как испытуемые оценивали эти скучные задания, которые они выполняли, в конечном интервью. Их просили оценить эксперимент следующим образом.</p>
    <p><strong><emphasis>1.</emphasis></strong> Были ли задания интересными и увлекательными? Оценку нужно было выразить по шкале от -5 (крайне нудные и неинтересные) до +5 (очень интересные и увлекательные); оценка 0 баллов означала, что задания были неопределенные, не слишком интересные, но и не крайне скучные.</p>
    <p>2. Как много вы узнали о своей способности выполнять подобные задания? Ответ нужно было указать с помощью 10-балльной шкалы (от 0 до 10 баллов, где 0 означает ничего, 10 — очень много).</p>
    <p>3. Считаете ли вы, что эксперимент и выполненные вами задания измеряли что-нибудь важное? Ответ нужно было указать с помощью 10-балльной шкалы (от 0 до 10 баллов, где 0 означает ответ «никакой научной ценности», 10 — «большая научная ценность»).</p>
    <p>4. Вы хотели бы принять участие в другом подобном эксперименте? Ответ нужно было указать с помощью 10-балльной шкалы (от -5 до +5, где -5 означает решительное нежелание участвовать, а +5 — уверенное желание участвовать).</p>
    <p><strong>Таблица 7</strong></p>
    <p><emphasis>Средние баллы по интервью для каждой из групп испытуемых</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_042.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>(Таблица из базовой статьи, с. 207)</emphasis></p>
    <p>Средние баллы ответов на вопросы представлены в табл. 7. Вопросы 1 и 4 были предназначены для проверки теории когнитивного диссонанса Фестингера, и полученные данные оказались вполне определенными. В противоположность предшествующим интерпретациям исследований в данной области и в противоположность тому, что большинство из нас могли бы ожидать, исходя из здравого смысла, выявлено следующее. Тем испытуемым, которым за ложную оценку заданий заплатили по одному доллару, эксперимент понравился больше, чем тем, которым за то же самое заплатили по двадцать долларов, и тем, которым лгать не приходилось вообще. Это нашло отражение как в ответах на первый прямой вопрос, так и в большей готовности испытуемых, получивших по одному доллару, участвовать в другом аналогичном эксперименте (вопрос 4).</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Теория когнитивного диссонанса, словами Фестингера, утверждает:</p>
    <p>1. Индивид, вынужденный сделать или сказать что-то такое, что противоречит его личному мнению, будет испытывать тенденцию изменить свое мнение таким образом, чтобы привести его в соответствие с тем, что он делал или говорил.</p>
    <p>2. Чем больше было внешнее давление, вызвавшее поведение человека, тем слабее будет вышеупомянутая тенденция.</p>
    <p>Данные описанного выше эксперимента Фестингера и Карлсмита явно подтверждают эту теорию. Объяснение, данное Фестингером в отношении полученных в этом эксперименте результатов, заключается в следующем. Когда люди совершают поступки, не согласующиеся с их установками или убеждениями (например, лгут), но при этом у них есть весомое оправдание этих поступков (20 долларов), сильный диссонанс не возникает, и потому люди не будут испытывать настойчивого побуждения к тому, чтобы изменить свое мнение (установку, убеждение). Напротив, люди, не имеющие достаточного оправдания (всего 1 доллар) своих не согласующихся с установками (личными мнениями, убеждениями) поступков, будут испытывать сильный диссонанс и, следовательно, более радикально изменят свои мнения (оценки, установки), с тем чтобы редуцировать порождаемый диссонансом дискомфорт. Эта теория графически может быть представлена следующим образом (рис. 2):</p>
    <image l:href="#i_043.png"/>
    <subtitle><emphasis>Вопросы и критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Фестингер и сам предвидел, что авторы ранее выполненных исследований увидят в его новых идеях угрозу своим теориям и будут пытаться критиковать полученные им данные, предлагая для них альтернативные объяснения (такие как, например, ментальное репетирование и более тщательное продумывание аргументов — о чем уже говорилось в начале этой главы). Для того чтобы опровергнуть эту критику, была сделана видеозапись сцены, во время которой испытуемый сообщал ложную информацию следующему испытуемому, и этот материал анализировался экспертами, которые не знали, записи каких групп (с оплатой $1 или $20) они оценивали. Статистический анализ полученных таким образом оценок не обнаружил каких-либо различий в содержании или убедительности ложных сообщений, сделанных испытуемыми двух групп. Таким образом, единственным объяснением полученных в этом эксперименте данных, по-видимому, остается когнитивный диссонанс.</p>
    <p>За многие годы, прошедшие с тех пор, как когнитивный диссонанс был впервые продемонстрирован Фестингером и Карлсмитом, другие исследователи усовершенствовали — но не опровергли — эту теорию. Разного рода уточнения были обобщены Купером и Фазио (Cooper and Fazio, 1984), которые выделили четыре условия, необходимые для того, чтобы в результате действия когнитивного диссонанса произошло изменение установки. Первое условие состоит в том, что противоречащее установке поведение должно порождать нежелательные, негативные последствия. Испытуемые Фестингера и Карлсмита должны были лгать другим студентам и убеждать их принять участие в очень скучном эксперименте. Это объясняет также, почему в случаях, когда вы говорите кому-либо комплимент по поводу костюма, который на самом деле вам кажется ужасным, ваша оценка костюма не меняется.</p>
    <p>Второе условие состоит в том, что вы должны принимать личную ответственность за последствия своего поведения. Обычно это бывает связано с выбором. Если вы выбираете такой вариант поведения, который противоречит вашей установке и при этом приводит к негативным последствиям, вы будете переживать состояние диссонанса. Однако если кто-то вынуждает вас вести себя определенным образом, вы не будете чувствовать личной ответственности и не будете переживать никакого диссонанса. Хотя в названии статьи Фестингера и Карлсмита использовано выражение <emphasis>вынужденное согласие</emphasis>, в действительности испытуемые думали, что их действия были свободными.</p>
    <p>Было также продемонстрировано, что физиологическое возбуждение (третье условие) — необходимый компонент процесса возникновения когнитивного диссонанса. Фестингер понимал, что диссонанс — это дискомфортное состояние психического напряжения, которое побуждает нас к изменению наших установок. Исследования показали, что действительно, когда испытуемые без внешнего принуждения поступают вразрез со своими установками, они переживают состояние физиологического возбуждения. Фестингер и Карлсмит не измеряли это состояние у своих испытуемых, но имеются вполне достаточные основания предполагать, что оно у них возникало.</p>
    <p>И наконец, четвертое условие заключается в том, что индивид должен осознавать: переживаемое им возбуждение является следствием его собственного поведения, не соответствующего его установкам. Дискомфорт, который чувствовали участники эксперимента Фестингера и Карлсмита, легко и ясно связывался с тем фактом, что они говорили неправду другому студенту</p>
    <p>Теория когнитивного диссонанса Фестингера и Карлсмита стала широко известным и хорошо подтвержденным психологическим событием. Большинство психологов согласны, что существует два фундаментальных процесса, посредством которых изменяются наши мнения и установки. Одним из них является убеждение — когда другой человек активно воздействует на нас, склоняя нас к тому чтобы мы изменили наши взгляды, другим — когнитивный диссонанс.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Многочисленные последующие работы продемонстрировали и подтвердили правильность теории и данных, полученных Фестингером и Карл-смитом. В одном интересном исследовании студентов — участников эксперимента посредством определенного манипулирования <emphasis>удалось убедить </emphasis>в том, что в прошлом они выступали за или против идеи о проведении общего итогового экзамена за весь курс обучения в университете (Albar-racin and Wyer, 2000). Исследователи обнаружили, что вне зависимости от актуальных убеждений студентов сфальсифицированная обратная связь относительно якобы выражавшихся ими ранее мнений оказала существенное влияние на их будущие установки и поведение, связанные с экзаменом, о котором идет речь. Другими словами, согласно теории когнитивного диссонанса Фестингера и Карлсмита, сообщение испытуемым информации о том, что в прошлом они вели себя соответственно определенным убеждениям, привело к тому что в дальнейшем они стали вести себя так, чтобы избежать диссонанса между этими убеждениями и своим поведением.</p>
    <p>В увлекательном исследовании совсем другого плана теория когнитивного диссонанса была использована для объяснения того, почему люди, злоупотребляющие наркотиками, продолжают, находясь под воздействием наркотика, садиться за руль — даже после прохождения программы принудительного лечения в связи с нарушениями правил безопасности дорожного движения (Albery et al., 2000). Один из результатов этого прикладного психологического исследования заключается в следующем. Те из участников, которые перестали садиться за руль в состоянии наркотического воздействия, верили, что многие наркотики в значительной степени нарушают способность вождения и увеличивают риск дорожно-транспортного происшествия. Напротив, нарушители, которые продолжали, приняв наркотический препарат, водить автомобиль, были убеждены, что только лишь алкоголь является сильным фактором риска. Здесь опять-таки теория Фестингера и Карлсмита позволяет наилучшим образом объяснить полученные данные. Вождение автомобиля после принятия наркотика у человека, прошедшего длительный курс лечения, по всей вероятности, вызывало бы весьма интенсивное дискомфортное состояние когнитивного диссонанса, которое можно было бы устранить только лишь значительным изменением установки относительно последствий употребления наркотиков (в данном случае посредством так называемого <emphasis>отрицания (denial)).</emphasis></p>
    <p>Наконец, очень важное исследование, основанное на теории когнитивного диссонанса Фестингера, было проведено Э. Аронсоном в университете Калифорнии (Санта Круз). Оно посвящено изменению связанного с риском сексуального поведения студентов (Shea, 1997). Сексуально активных студентов попросили сделать видеозаписи дискуссии на тему: «Как использование презервативов позволяет уменьшить риск ВИЧ-инфекции». Затем половине испытуемых было предложено, разделившись на подгруппы, провести обсуждение вопроса о том, почему студенты колледжа настроены против использования презервативов, и поделиться собственным опытом неиспользования их. Другими словами, эти испытуемые были вынуждены признаться, что они не всегда поступают в соответствии с тем, за что они только что ратовали во время видеозаписи; им приходилось обнаруживать собственное лицемерие. Другие студенты, принимавшие участие в обсуждении, не участвовали в последующих дискуссиях. Когда в дальнейшем представлялась возможность покупать презервативы, то покупателей из «лицемерной» группы было значительно больше, чем из числа тех испытуемых, которые только участвовали в видеозаписи, но не проводили последующего обсуждения. Более важным фактом является следующий. Когда три месяца спустя испытуемых интервьюировали на тему их сексуальных практик, 92 % студентов из «лицемерной» группы сообщили, что они используют презервативы постоянно, в то время как в группе испытуемых, которые участвовали в видеозаписи, но которым не пришлось публично признаваться в расхождении между собственными установками и поведением, число ответивших аналогичным образом составило лишь 55 %. Этот результат является одним из ярких примеров действия когнитивного диссонанса.</p>
    <p>Чем больше рассогласование между вашими убеждениями и вашим поведением, тем более сильный диссонанс вы будете переживать и тем сильнее будете мотивированы к изменению вашего поведения. Э. Аронсон, ревностный пропагандист теории когнитивного диссонанса и его использования в целях достижения желательных изменений поведения в реальных жизненных обстоятельствах, объясняет, что: «Большинство из нас то и дело позволяют себе поступать лицемерно, потому что мы умеем закрывать на это глаза. Но если кто-нибудь подойдет и заставит вас пристально взглянуть на собственный поступок, вы уже не сможете отделаться пожиманием плеч» (Shea, 1997, с. А15).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Albarracin, D.<sub>T</sub> &amp; Wyer, R. (2000). The cognitive impact of past behavior: Influences on beliefs, attitudes, and future behavioral decisions <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis>, 79(1), 5-22.</p>
    <p>Albery, I., Strang, J., Gossop, М., &amp; Griffiths, P. (2000). Illicit drugs and driving: Pre-viewence, beliefs, and accident involvement among a cohort of current out-of-treatment drug users. <emphasis>Drug and Alcohol Dependence</emphasis>, 58 (1–2), 197–204.</p>
    <p>Cooper, J., &amp; Fazio, R. (1984). A new look at dissonance theory. In 1.. Berkowitz (Fd.), <emphasis>Advances in experimental social psychology.</emphasis> New York: Academic Press.</p>
    <p>Shea, C. (1997, June 20). A University of California psychologist investigates new approaches to changing human behavior. <emphasis>Chronicle of Higher Education,</emphasis> 43(41), A15. Svartdal, F. (1993). Working harder for less: Effect of incentive value on force of instrumental response in humans. <emphasis>Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A: Human Experimental Psychology, 46</emphasis>,11–34.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 7. ЛИЧНОСТЬ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Если вы спрашиваете себя: «Кто я?», вы задаете тот же вопрос, который ставят психологи, занимающиеся психологией личности. Исследования личности затрагивают те характеристики человека, которые делают каждого из нас уникальным, и определяют происхождение этих характеристик. Когда ученые говорят о личности, они обычно имеют в виду относительно стабильные в различных ситуациях и во времени качества. Ваша сущность не меняется каждый день, неделю или даже год. Напротив, существуют определенные характеристики, которые стабильны и предсказуемы. Именно предсказуемость и представляет величайший интерес для тех, кто изучает личность. Сотни личностных черт изучались психологами. В отношении большинства из этих черт было столько споров, что на данный момент не ясно, действительно ли они измеряют различия между индивидами. Тем не менее существуют некоторые факторы, которые помогают предсказывать определенные значимые действия. Именно эти факторы мы и обсудим в данном разделе книги.</p>
    <p>В первой статье обсуждается известное исследование Джулиана Роттера, посвященное тому, как люди оценивают источники контроля над их жизнью. Некоторые считают, что их жизнь контролируется внешними факторами, такими как судьба, а другие чувствуют, что контроль осуществляется изнутри, — он в их собственных руках. То, как вы оцениваете управляющую силу — как внешнюю или как внутреннюю, — является стабильным и очень важным фактором, определяющим, кем вы являетесь. Далее описывается известное исследование Лоуренса Колберта, который изучал становление нравственных характеристик человека и почему одни люди ведут себя более нравственно, чем другие. В третьей статье вы прочитаете об очень важном исследовании, свидетельствующем, что всех людей можно подразделить на относящихся к типу А или Б, причем тип А более подвержен сердечной недостаточности. Наконец, вы прочитаете о новом и исключительно важном исследовании, информацией о котором дополнено настоящее, четвертое, издание книги; исследовании, которые повлияло фактически на все разделы психологической науки, напоминая нам, что поведение человека всегда должно рассматриваться в рамках <emphasis>культурного</emphasis> контекста. В этой статье обсуждается работа Гарри Триандиса, который в течение последних 30 лет последовательно и убедительно развивает свои взгляды о том, что большинство человеческих обществ подпадают под одну из двух категорий: <emphasis>коллективистские</emphasis> или <emphasis>индивидуалистические.</emphasis> Оказывается, что одно это измерение (хотя и непростое) во многом проливает свет на то, как именно культура, в которой мы воспитываемся, оказывает глубокое влияние на формирование нашей личности.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЯВЛЯЕТЕСЬ ЛИ ВЫ ХОЗЯИНОМ СВОЕЙ СУДЬБЫ?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Rotter J. В. (1966). Generalized expectancies for internal versus external control of reinforcement. <emphasis>Psychological Monographs,</emphasis> 80,1-28.</strong></p>
    <p>Контролируете ли вы последствия ваших собственных действий, или же они определяются некими внешними силами? Подумайте об этом: когда с вами случается что-то хорошее, вы хвалите себя за это или же думаете, как вам повезло? Когда случается что-то плохое, вы возлагаете ответственность на себя или списываете это на судьбу? Тот же вопрос может быть сформулирован более психологично: верите ли вы, что существуют Причинные отношения между вашим поведением и его последствиями?</p>
    <p>Джулиан Роттер, один из наиболее влиятельных психологов, предположил, что люди в значительной степени отличаются друг от друга в вопросе возложения ответственности за то, что с ними происходит. Когда люди считают, что последствия их действий зависят от удачи, судьбы или других сил, это значит, что у таких людей, как это назвал Роттер, <emphasis>внешний (экстерналъный) локус контроля</emphasis> (локус означает местоположение). И наоборот, если люди считают, что их собственное поведение и личностные характеристики ответственны за последствия их действий, у них <emphasis>внутренний (интерналъный) локус контроля.</emphasis> В своей часто цитируемой статье 1966 года Роттер говорит, что тенденцию рассматривать события с позиции внутреннего или внешнего локуса контроля можно объяснить с точки зрения теории социального научения.</p>
    <p>Согласно этой теории, в период детства, начиная с младенчества, человек усваивает определенные модели поведения, поскольку они сочетаются с какой-то формой подкрепления. Это подкрепление повышает ожидание того, что и в дальнейшем определенное поведение приведет к желаемому подкреплению. Когда подобное ожидание уже есть, подкрепление может и не появиться, и тогда ожидание угасает. Следовательно, подкрепление иногда зависит от поведения, а иногда возникает само по себе (см. обсуждение этих зависимостей в работе Б. Ф. Скиннера). Некоторые дети в процессе развития чаще сталкиваются с тем, что их действия оказывают непосредственное влияние на появление подкрепления, а другие с тем, что подкрепление в основном является результатом действия неких внешних факторов. Роттер утверждает, что ваш общий опыт научения создает в вас обобщенное ожидание относительно того, контролируется ли подкрепление внешними или внутренними силами.</p>
    <p>«Эти генерализованные ожидания, — пишет Роттер, — отразятся на характерных отличиях поведения в ситуации, которая в обществе может рассматриваться либо как “случай”, либо как “результат умений-неумений самого человека”, и могут продуцировать индивидуальные различия в конкретных условиях» (с. 2). Другими словами, вы настраиваетесь интерпретировать последствия вашего поведения как результат или внешних, или внутренних сил, что повлияет на ваше будущее поведение практически во всех ситуациях. Роттер считал, что локус контроля, внешний или внутренний, является важной частью вашего Я, вашей личности.</p>
    <p>Вернемся к вопросу, поставленному в начале главы. Кем вы считаете себя: экстерналом или интерналом? Роттер хотел именно изучить различия по данному признаку, а не просто спросить об этом людей, и поэтому он разработал тест, измеряющий локус контроля личности. Теперь, когда стало возможным измерение данной характеристики, Роттер мог исследовать, как она влияет на поведение человека.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Роттер намеревался проверить две основные мысли. Во-первых, он указал на возможность такого усовершенствования теста, что он будет достаточно надежен для измерения степени экстернальности-интернальности человека в жизни. Во-вторых, он предположил, что у людей будут обнаружены достаточно стабильные индивидуальные отличия в их интерпретации причин подкрепления в одних и тех же ситуациях. Роттер решил проверить свою гипотезу с помощью сравнительного исследования людей с <emphasis>внешним</emphasis> и <emphasis>внутренним</emphasis> локусом контроля в различных контекстах.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Роттер разработал шкалу, содержащую серию пар утверждений. Каждая пара содержит утверждение, отражающее внешний локус контроля, и утверждение, отражающее внутренний локус контроля. Испытуемые получали инструкции выбирать «одно утверждение из каждой пары (и только одно), которое, по вашему мнению, наиболее подходит вам. Убедитесь, что вы выбрали то, которое вы действительно считаете верным для себя, а не то, которое вы считаете правильным вообще, или то, которое вы хотели бы считать верным для вас. Это измерение личных убеждений: здесь нет правильных или неправильных ответов» (с. 26). Тест был разработан так, что каждый тестируемый должен был выбрать по одному утверждению из каждой пары и не мог выбрать <emphasis>оба </emphasis>или <emphasis>ни одного.</emphasis></p>
    <p>Тест Роттера претерпел множество ревизий и изменений. В своей первоначальной форме он содержал 60 пар утверждений, но после разноплановой проверки на надежность и валидность был уточнен и сокращен до 23 пар. К ним были добавлены 6 пунктов, не имеющих отношения к задаче, которые вводились, чтобы скрыть истинную цель теста. Подобные «наполнители» часто используются в подобных методиках, потому что, если бы тестируемые могли догадаться, что именно измеряет тест, они могли бы изменить свои ответы в попытке показать <emphasis>лучший результат.</emphasis></p>
    <p>Роттер назвал свой тест I-Е шкала (шкала интернальности-экстер-нальности. — <emphasis>Прим. ред.),</emphasis> под этим именем она известна и по сей день. В табл. 1 содержатся примеры типичных заданий из I-Е шкалы, а также примеры «наполнителей». Если вы просмотрите эти задания, то увидите, какие утверждения отражают внутреннюю и внешнюю ориентацию. Роттер утверждал, что его тест измеряет степень выраженности личностной характеристики «внешний или внутренний локус контроля».</p>
    <p>Следующим шагом Роттера была демонстрация того, что данная характеристика может быть использована для предсказания поведения человека в определенных ситуациях. Он сообщает о нескольких исследованиях (собственных и других авторов), в которых баллы по шкале I-Е (в различных формах) анализировались в связи с действиями человека в разных жизненных ситуациях. В этих исследованиях была выявлена высокая корреляция между I-Е баллами и различными ситуациями, предполагающими азартные игры, политическую деятельность, убеждение, курение, наличие мотивации достижения и конформность.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p><emphasis>Примеры заданий и «наполнителей» в I-Е-шкале Роттера</emphasis></p>
    <p><strong>Задание # Утверждения</strong></p>
    <p>2а. Многие несчастья, которые происходят с людьми, частично объясняются отсутствием удачи.</p>
    <p>б. Неудачи являются результатом совершенных ошибок.</p>
    <p>11а. Успех достигается через усердие в работе; удача тут ни при чем.</p>
    <p>б. Чтобы получить хорошую работу, нужно оказаться в нужное время в нужном месте.</p>
    <p>18а. Большинство людей не осознают, насколько их жизнь зависит от случайных событий.</p>
    <p>б. В действительности не существует такого явления, как «удача».</p>
    <p>23а. Иногда я не могу понять, почему учителя ставят мне такие оценки.</p>
    <p>б. Существует прямая связь между тем, как усердно я работаю, и моими оценками.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Задание # «Наполнители»</strong></p>
    <p>1а. У детей возникают различные проблемы, потому что родители их часто наказывают.</p>
    <p>б. Источник проблем с современными детьми в том, что родители слишком мягко обращаются с ними.</p>
    <p>14а. Есть на свете действительно плохие люди.</p>
    <p>б. В каждом есть что-то хорошее.</p>
    <p><emphasis>(Взято из базовых материалов, с. 13–14)</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Далее идет краткое резюме по результатам исследования Роттера в областях, о которых шла речь в предыдущем параграфе. (Полный вариант дискуссии и конкретные ссылки — на с. 19–24 базовых материалов.)</p>
    <p><strong>Азартные игры</strong></p>
    <p>Роттер сообщает о взаимосвязи поведения человека при выборе ставок в игре и его локуса контроля. Автор выяснил, что интерналы (по шкале 1-Е) предпочитали ставить <emphasis>наверняка</emphasis> — на группы чисел. Люди же с внешним локусом контроля чаще рисковали. К тому же экстерна-лы, как правило, чаще ставили на более необычные комбинации, называемые <emphasis>также хитростью игрока</emphasis> (например, ставка на номер, который уже достаточно долго не выпадал, с той логикой, что именно сейчас <emphasis>пришло время).</emphasis></p>
    <p><strong>Политическая деятельность</strong></p>
    <p>В 60-е годы Роттер и коллеги провели опрос афроамериканцев — студентов колледжей южных штатов в отношении деятельности, связанной с движениями за гражданские права человека. Результаты показали, что те, кто участвовал в маршах и присоединился к группам борьбы за гражданские права человека, чаще были более ориентированы на внутренний локус контроля.</p>
    <p><strong>Убеждение</strong></p>
    <p>В довольно интересном исследовании, упомянутом Роттером, с помощью I-Е шкалы были отобраны две группы студентов — высокоинтер-нальные и высокоэкстернальные. Для обеих групп были характерны сходные установки в отношении системы мужских и женских клубов на территории колледжа. Участников обеих групп попросили попытаться убедить других студентов изменить свое отношение к этим организациям. Интерналы убеждали более успешно. Другие же исследования показали, что люди с внутренним локусом контроля были более устойчивы к попыткам других людей манипулировать их мнением.</p>
    <p><strong>Курение</strong></p>
    <p>Интернальность взаимосвязана с высоким уровнем самоконтроля. В двух исследованиях, упомянутых Роттером, было выявлено, что 1) курящие характеризовались большей экстернальностью, чем некурящие; 2) люди, бросившие курить после того, как <emphasis>Surgeon General</emphasis> напечатала на пачках сигарет предупреждение о вреде курения, оказались более интернальными, хотя в обоснованность этого предупреждения верили как интерналы, так и экстерналы.</p>
    <p><strong>Мотивация достижения</strong></p>
    <p>Если вы верите, что сами ответственны за успех вашего предприятия, логично предположить, что вы должны быть более мотивированы к достижению успеха, нежели тот, кто считает: все дело в удаче. Роттер ссылается на исследование, проведенное на тысяче учеников средней школы, в котором была выявлена положительная взаимосвязь между внутренним локусом контроля по шкале I-Е и 15 из 17 показателей мотивации достижения. В этом списке были планы на поступление в колледж, время, затраченное на домашнюю работу, а также то, насколько родители интересовались школьными успехами своих детей. Каждый их этих факторов достижения чаще обнаруживался у учеников с внутренним локусом контроля.</p>
    <p><strong>Конформность</strong></p>
    <p>Еще в одном исследовании люди проходили тест на конформность, предложенный Соломоном Ашем. В этом тесте готовность субъекта согласиться с неверным мнением большинства была признаком проявления конформности (см. в данной книге статью Аша). Испытуемым давали возможность делать денежные ставки (деньги выделялись экспериментаторами) на правильность своих суждений. В этой ситуации люди-интерналы реже, по сравнению с экстерналами, соглашались с мнением большинства и ставили больше денег на собственное мнение в условиях, когда оно противоречило мнению большинства.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Обсуждая полученные результаты, Роттер указал на возможные источники индивидуальных различий, выявленных в отношении внешнего-внутреннего локуса контроля. Он ссылался на несколько исследований, в которых изучалась проблема возможных причин различий. Роттер представил три потенциальных источника развития внутренней и внешней ориентации: культурные, социально-экономические различия, а также вариации стиля воспитания.</p>
    <p>В одном из исследований были обнаружены различия в локусе контроля между различными культурами. В США сравнению подверглись три изолированные друг от друга группы: индейцы в штате Юта, мексиканцы и кавказцы. Выяснилось, что аборигены штата Юта были, в среднем, высокоэкстернальными, в то время как белое население отличалось высокой интернальностью. Мексиканцы, по шкале I-Е, находились где-то посередине между двумя другими группами. В данном исследовании, в котором не учитывался социально-экономический фактор, были продемонстрированы культурные различия в локусе контроля.</p>
    <p>Роттер также ссылается на более ранние, предварительные результаты исследований, которые показывают существование связи локуса контроля и социально-экономического уровня даже в рамках одной культуры. Выяснилось, что чем ниже социально-экономический уровень, тем вероятнее человек будет внешне ориентирован.</p>
    <p>Стили воспитания в семье Роттер считал очевидным источником формирования внешней или внутренней ориентации. Несмотря на то что он не приводит достоверной исследовательской информации в поддержку данного мнения, автор полагает: родители, применяющие вознаграждения и наказания непредсказуемо и непостоянно, стимулируют развитие внешнего локуса контроля. (Последние исследования по данной теме представляют ее более детально.)</p>
    <p>Основываясь на стабильном характере полученных данных, Роттер сделал вывод, что локус контроля является определяемой характеристикой человека, которая достаточно устойчива в различных ситуациях. Более того, воздействие на поведение со стороны фактора внешней-внут-ренней ориентации таково, что данный фактор влияет на разных людей по-разному в сходных ситуациях. Роттер также полагает, что локус контроля можно измерить и что достаточно эффективным инструментом для этого является шкала I-Е.</p>
    <p>И наконец, Роттер предположил, что люди с внутренним локусом контроля (те, кто считает, что они могут контролировать свою судьбу) чаще, нежели экстерналы, (1) извлекают из жизненных ситуаций информацию, полезную для повышения эффективности своего будущего поведения в сходных ситуациях, (2) чаще проявляют инициативу в отношении изменения и улучшения условий жизни, (3) больше ценят внутренние навыки и достижение поставленных целей и (4) более устойчивы к манипуляциям со стороны окружающих.</p>
    <subtitle><emphasis>Дальнейшие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Со времени разработки Роттером I-Е шкалы были проведены сотни исследований, изучавших связь между локусом контроля и поведением. Далее мы рассмотри краткое описание ряда исследований, имеющих дело с разнообразием человеческого поведения.</p>
    <p>В статье 1966 года Роттер затронул тему связи локуса контроля и заботы о здоровье. Проведены и другие исследования по данной проблеме. В обзоре исследований локуса контроля Стриклэнд (Strickland, 1977) пишет, что интерналы в целом чувствуют больше ответственности за свое здоровье. Они более склонны вести здоровый образ жизни (не курят и правильно питаются) и ведут себя менее рискованно с целью избежать несчастных случаев. Также в данных исследованиях было выявлено, что люди с внутренним локусом контроля менее подвержены стрессу и меньше страдают от болезней, связанных со стрессом.</p>
    <p>Гипотезы Роттера о связи между стилем воспитания и локусом контроля были частично подтверждены. Исследования показали, что родители детей-интерналов больше проявляли свою любовь к ребенку были более последовательны в отношении дисциплины, а также в большей степени старались воспитать в детях привычку брать ответственность за свои действия на себя. Родители же экстерналов оказались более авторитарными и строгими и не давали своим детям возможности контролировать свою жизнь (см. обсуждение у Davis &amp; Phares, 1969).</p>
    <p>В еще одном достаточно интересном исследовании было продемонстрировано, что понятие локуса контроля может иметь применение в социологии и изучении катастроф. Симс и Бауман (Sims &amp; Baumann, 1972) применили теорию Роттера к объяснению того, почему в Алабаме от торнадо погибает больше людей, чем в Иллинойсе. Исследователи заметили, что смертность от торнадо была в пять раз выше на юге, по сравнению с западной частью США, и стремились определить причину Одно за одним они отвергали физические объяснения, такие как сила урагана и интенсивность (бури, как правило, мощнее в Иллинойсе), время дня, когда происходит данное природное явление (одинаковое количество торнадо прошли в обоих штатах ночью), тип построек (каменные дома так же опасны, как и деревянные, но по разным причинам) и качество систем предупреждения (еще до того, как появились системы предупреждения, смертность в Алабаме была такой же).</p>
    <p>Исключив все факторы окружающей среды, Симс и Бауман предположили, что различия могут объясняться психологическими переменными, и предложили рассматривать локус контроля как вероятную возможность. В четырех округах Иллинойса и Алабамы, где бушевали торнадо и, соответственно, имелись смертельные случаи, исследователи провели опрос на основе модифицированной версии I-Е шкалы Роттера. Они выяснили, что респонденты из Алабамы демонстрируют гораздо большую экстернальность локуса контроля, по сравнению с респондентами из Иллинойса. Опираясь на эти результаты, а также по ответам на другие вопросы из опросника, посвященного поведению во время торнадо, исследователи сделали вывод, что интернальность в большей степени способствует спасению во время торнадо (эти люди серьезно относятся к новостям, представляемым в масс-медиа, и предупреждениям других). Это является непосредственным результатом внутреннего убеждения людей в том, что их поведение способно изменить ход событий. В этом исследовании алабамцы оказались «менее уверенными в себе как в источнике воздействий на события, а также в своей способности действовать достаточно эффективно… Данные… формируют убедительную картину того, как личность человека может повлиять на качество его взаимодействия с природой» (Sims &amp; Baumann, 1972, с. 1391).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Сказать, что сотни исследователей использовали теорию <emphasis>локуса контроля</emphasis> Роттера с тех пор, как она появилась в 1966 году, это значит сильно недооценить реальные масштабы ее применения. В реальности насчитываются тысячи таких исследований! Если вы рассмотрите период с 1997 по 2000 год, время от предыдущего издания этой книги, вы обнаружите более 600 статей, в которых есть ссылки на ранние исследования Роттера. Это значительно больше, чем ссылки на любое другое исследование, упомянутое в этой книге. То, что так много людей опирается в своих работах на теорию Роттера, говорит в пользу общего согласия с влиянием и обоснованностью <emphasis>интерналъности-экстерналъности</emphasis> как личностной характеристики. Далее мы рассмотрим несколько примеров подобных исследований из огромного многообразия работ, опирающихся на изыскания Роттера. Закономерно, что если вы не чувствуете личную, внутреннюю силу и возможность управлять событиями в своей жизни, то, вероятно, чувствуете свою беспомощность и безнадежность, когда у вас что-то не получается. Что ж, беспомощность и безнадежность — это два ключевых симптома депрессии. (Данная проблема будет более детально обсуждаться в этом разделе книги, когда речь пойдет об исследовании Seligman.) Связь между локусом контроля и депрессией была подтверждена и расширена в работе Янга и Клама (Yang &amp; Clum, 2000). В этом исследовании было продемонстрировано, как <emphasis>детский </emphasis>стресс, вызванный оскорблениями, нестабильность в семье или общая негативная обстановка в ней создают низкую самооценку, экстерналь-ность, а также являются причиной сильных депрессий и суицидальных тенденций во <emphasis>взрослой жизни.</emphasis></p>
    <p>Очень часто при обсуждении исследований Роттера возникает вопрос религиозной веры. Многие религиозные люди считают, что порой необходимо вложить свою судьбу в руки Бога; в рамках теории Роттера это означает склонность к внешнему локусу контроля с соответствующими негативными последствиями. В <emphasis>Journal of Psychology and Religion</emphasis> описано довольно изящное исследование на эту тему (Welton, Adkins, Ingle &amp; Dixon, 1996). Используя различные шкалы и субшкалы теста на локус контроля, исследователи оценивали степень интернальности у испытуемых, ощущаемый контроль со стороны <emphasis>иных сильных</emphasis>, веру в судьбу и веру во <emphasis>власть Бога</emphasis>. У респондентов, имеющих высокие оценки веры во власть Бога, были, тем не менее, выявлены преимущества, связанные с внутренним локусом контроля. Авторы утверждают, что если человек — экстернал по шкале Роттера, но внешняя власть воспринимается им как исходящая от могучего высшего существа, то такие люди гораздо реже сталкиваются с проблемами, обычно ассоциируемыми с внешним локусом контроля (например, бессилие, депрессия, низкие достижения, низкая мотивация к изменениям).</p>
    <p>Во многих кросс-культурных исследованиях было использовано понятие локуса контроля как личностной характеристики. К примеру, российские ученые изучили локус контроля и приверженность правым политическим установкам авторитаризма у студентов колледжей в России и Америке (Дьяконова и Юртайкин, 2000). Результаты показали, что у американских студентов больший внутренний локус контроля коррелировал с более высоким уровнем приверженности авторитаризму; у российских студентов подобной корреляции не наблюдалось. В другом кросс-культурном исследовании, использовавшем шкалу I-Е Роттера, изучалась психологическая приспособляемость к поставленному диагнозу «рак» в глубоко суеверной коллективистской культуре (Sun and Stewart, 2000). Интересно, что результаты этого исследования показали: «даже в культуре, где широко распространены убеждения о существовании сверхъестественного, он [внутренний локус контроля] положительно связан, а установка на судьбу отрицательно связана с приспособляемостью» к таким серьезным диагнозам, как рак (с. 177). Внимание исследователей, обращавшихся к работам Роттера, было также направлено на следующие проблемы: посттравматические стрессы, проблемы контроля и старение, методики помощи при деторождении, совладание с неожиданным стрессом, зашумленность среды, академическая успеваемость, преступления в среде «белых воротничков», взрослые дети алкоголиков, домогательства в отношении детей, связь умственного здоровья и природных катастроф, использование контрацептивов, а также предотвращение ВИЧ и СПИДа.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Экстернальность-интернальность в целом признана относительно стабильным аспектом человеческой личности, которая может быть измерена и имеет важное значение для предсказания поведения в самых разных ситуациях. Словосочетание <emphasis>относительно стабильный</emphasis> используется по причине того, что локус контроля человека может меняться в определенных обстоятельствах. Экстерналы часто приобретают значительную интернальность, когда по ходу своей профессиональной карьеры им доверяются власть и ответственность. Люди высоко интерналь-ные могут стать более внешне ориентированными в период стресса и неопределенности. Более того, человек может научиться быть более ин-тернальным, если предоставить ему такую возможность.</p>
    <p>Концепция Роттера подразумевает, что интерналы лучше приспосабливаются и более эффективны в жизни. Несмотря на то что основная часть исследований подтверждает это предположение, Роттер в своих последних работах высказывает некое предупреждение (см.: Rotter, 1975). Каждый человек, а в особенности интернал, должен внимательно относиться к окружающей среде. Если человек пытается изменить неизменяемое, ему обеспечены фрустрация, разочарование и депрессия. Когда внешние силы <emphasis>фактически</emphasis> контролируют последствия поведения человека, наиболее реалистичным и здоровым подходом в данном случае было бы взять один из внешних ориентиров.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Davis, W., &amp; Phares, Е. (1969). Parental antecedents of internal-external control of reinforcement. <emphasis>Psychological Reports, 24<sub>f</sub></emphasis> 427 436.</p>
    <p>D’yakonova, N., &amp; Yurtaikin, V. (2000). An authoritarian personality in Russia and in the USA: Value orientation and locus of control. <emphasis>Voprosy Psikhologii, 4,</emphasis> 51–61. Rotter, J. (1975). Some problems and misconceptions related to the construct of internal versus external <emphasis>reinforcement.Journal of Consulting and Clinical Psychology, 43,</emphasis>56–67.</p>
    <p>Sims, J., &amp; Baumann, D. (1972). The tornado threat: Coping styles in the North and South. <emphasis>Science <sub>f</sub> 176,</emphasis>1386–1392.</p>
    <p>Strickland, B. (1977). Internal-external control of reinforcement. In T. Blass (Ed.), <emphasis>Personality variables in social behavior</emphasis>: Hillsdale, NJ: Eribaum.</p>
    <p>Sun, L., &amp; Stewart, S. (2000). Psychological adjustment to cancer in a collective culture. <emphasis>InternationalJournal of psychology, 35(5),</emphasis> 177–185.</p>
    <p>Welton, G., Adkins, A., Ingle. S.. &amp; Dixon, W. (1996). God control — The 4th dimension. <emphasis>Journal of Psychology and Theology,</emphasis> 24(1), 13–25.</p>
    <p>Yang, B., &amp; Clum. G. (2000). Childhood stress leacis to later suicidality via its effects on cognitive functioning. <emphasis>Suicide and Life-Threatening Behavior, 30(3),</emphasis> 183–198.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НАСКОЛЬКО ВЫ НРАВСТВЕННЫ?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Kohlberg L, (1963) The development of children's orientations toward a moral order: Sequence in the development of moral thought. <emphasis>Vita Humana</emphasis>, 6, 11–33.</strong></p>
    <p>Думали ли вы когда-нибудь о собственной нравственности? Какими нравственными принципами вы руководствуетесь, принимая решения? Если вы задумаетесь об этом, опыт подскажет вам, что люди отличаются друг от друга по уровню моральности их мыслей и действий. Мораль определяется психологами как социальные установки и убеждения людей, которые помогают решить, что правильно, а что не правильно. Ваше понимание нравственности определяется усвоенными вами правилами и нормами поведения той культуры, в которой вы выросли. Нравственность не является частью <emphasis>стандартной экипировки</emphasis>, выдаваемой при рождении: вы родились «безнравственными». В процессе развития в детстве, отрочестве и взрослой жизни вы формируете свое понимание хорошего и плохого. У каждого нормального взрослого человека есть свое понимание нравственности. Но откуда берется эта концепция нравственности? И с помощью каких процессов культурные нормы стали частью вас самих?</p>
    <p>Возможно, двумя наиболее известными и влиятельными фигурами в истории исследований формирования морали были Жан Пиаже (см. статью Пиаже в данной книге) и Лоуренс Колберг. От трудов Пиаже и до начала работы Колберга был период длиной в 20–30 лет, во время которого специалисты в детской психологии уделяли нравственности очень мало внимания. Колберг в своем исследовании в Университете Чикаго объединил и расширил многие из идей Пиаже относительно интеллектуального развития, а также возродил интерес к данной области исследования. Как и его предшественники, Колберг задавался следующим вопросом: «Как безнравственный младенец приобретает нравственность?».</p>
    <p>Приняв за отправную точку исследования Пиаже, Колберг предполагал, что уникальная способность человека формировать моральные суждения развивается в период детства вполне предсказуемым образом. Более того, он считал, что существуют специфические, определяемые <emphasis>стадии</emphasis> морального развития, связанные и сходные с выделенными Пиаже стадиями интеллектуального развития. По Колбергу: «Ребенок может усвоить нравственные оценки своих родителей и культуры и сделать своими собственными, только когда он становится способным связать эти оценки с самостоятельным осмыслением социального устройства и собственными целями как личности» (Колберг, 1964). Другими словами, чтобы развить определенный уровень нравственности, ребенок должен достичь определенной стадии интеллектуального развития.</p>
    <p>Соответственно этим идеям, Колберг предпринял попытку разработать метод исследования способности детей формировать моральные суждения. Итогом исследования в этой области стала широко известная теория морального развития.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические положения</emphasis></subtitle>
    <p>Когда Колберг утверждал, что моральное развитие стадийно, он использовал понятие «стадия» в прямом и строгом смысле. Легко рассуждать о какой-либо способности как имеющей стадии развития, но в психологии принято четко разграничивать различия между изменениями, происходящими постепенно с течением времени (например, изменения роста человека), и изменениями от стадии к стадии. Так что, когда Колберг ссылается на «определенную структуру стадий морального развития в детстве и отрочестве», он имеет в виду, что (1) каждая стадия характеризуется уникальными качественными различиями морального мышления, а не просто все улучшающимся пониманием того, что принято у взрослых в отношении морали; (2) стадии всегда идут в определенной последовательности, так что ни одна стадия не может быть пропущена, и не существует обратного движения; и (3) качественные особенности стадии — это доминирующая характеристика морального развития ребенка в данный период, при этом ребенок может демонстрировать понимание морали соответственно уже пройденным стадиям и порой переходить в своем понимании на следующую, более высокую стадию (но не дальше). Переход ребенка на более высокую стадию невозможен без поощрения, обучения или практики. Более того, дети склонны задействовать высшую из достигнутых к настоящему времени стадий. Говоря о стадиях морального развития, также важно подчеркнуть, что эти стадии универсальны, они возникают в одном и том же порядке, вне зависимости от индивидуальных различий в опыте и культуре.</p>
    <p>Колберг полагал, что его теоретические положения могут быть проверены на опыте посредством предоставления детям разного возраста возможности делать нравственные суждения. Если объяснения, используемые детьми при принятии моральных решений, будут предсказуемо развиваться по мере увеличения возраста, то это станет подтверждением принципиальной истинности теории стадий.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Исследовательская методология Колберга была крайне проста. Он предлагал детям различных возрастов 10 гипотетических моральных дилемм. С каждым ребенком работали два часа и задавали вопросы о моральных проблемах, представленных в примере. Интервью были записаны на магнитную ленту для дальнейшего анализа предложенных детьми рассуждений. Вот две наиболее известных дилеммы Колберга:</p>
    <p><emphasis>Дилемма братьев</emphasis>. Отец пообещал своему сыну Джо, что тот сможет поехать в лагерь, если заработает 50$, а затем изменил свое решение и попросил отдать заработанные деньги ему Джо солгал и сказал, что заработал всего 10$, а на оставшиеся 40$ он поехал в лагерь. Перед тем как уехать, он рассказал о деньгах и о том, что солгал отцу своему младшему брату Алексу Должен ли Алекс все рассказать отцу? (с. 12 базовых материалов).</p>
    <p><emphasis>Дилемма Хайнца.</emphasis> В Европе одна женщина умирала от редкой формы рака. Существовало лекарство, которое, по мнению докторов, могло ей помочь. Оно представляло из себя некую форму радия, недавно открытую одним аптекарем из того самого города. Изготовление лекарства стоило довольно дорого, но аптекарь повысил цену на него в целых десять раз. Сам он заплатил 200$ за радий, при этом за маленькую дозу лекарства он просил 2000$. Муж больной, Хайнц, попробовал занять денег у всех, кого он знал, но смог достать только 1000$, что составляло лишь половину цены. Он сказал аптекарю, что его жена умирает, и попросил продать лекарство дешевле или отсрочить выплату. Но тот сказал «Нет, я открыл это лекарство и собираюсь на нем заработать». Хайнц пришел в отчаяние и ограбил аптеку для того, чтобы достать лекарство для своей жены. Правильно ли он поступил? (с. 17)</p>
    <p>Испытуемыми в исследовании Колберга стали 72 мальчика, живущие в окрестностях Чикаго. Мальчики были разделены на 3 возрастные группы: 10, 13 и 16 лет. Половина каждой группы представляла крупнобуржуазный социоэкономический слой населения; другая половина — мелкобуржуазный. За два часа интервью детям предлагали от 50 до 150 идей или утверждений морального характера.</p>
    <p>Вот четыре примера ответов детей различных возрастов:</p>
    <p><emphasis>Дэнни, 10лет, дилемма братьев</emphasis>. «С одной стороны, было бы правильным все рассказать про брата, но ведь отец мог разозлиться и отшлепать самого Алекса. С другой стороны, правильно в данной ситуации молчать, а иначе брат тоже может побить самого Алекса» (с. 12).</p>
    <p><emphasis>Дон, 13 лет, дилемма Хайнца.</emphasis> «Во всем виноват аптекарь, он поступил нечестно, стараясь завысить цену и позволяя женщине умереть. Хайнц любил свою жену и хотел спасти ее. Я думаю, что каждый поступил бы так. Я не считаю, что его надо сажать с тюрьму. Судья рассмотрит ситуацию со всех сторон и увидит, что цена, которую назвал аптекарь, была слишком высока» (с. 19).</p>
    <p><emphasis>Энди, 13 лет, дилемма братьев.</emphasis> «Если мой отец в конце концов все узнает, он не будет мне доверять. Но и мой брат тоже перестал бы мне верить; и я не стал бы о нем говорить, [мне будет плохо] если он перестанет мне верить» (с. 20).</p>
    <p><emphasis>Джордж, 16 лет, дилемма Хайнца.</emphasis> «Я не думаю, что это правильно, так как сказано, что аптекарь имел право устанавливать свою цену. Я не могу сказать, что Хайнц был прав; хотя я предполагаю, что каждый сделал бы это для своей жены. Он предпочел бы пойти в тюрьму, нежели дать своей жене умереть. На мой взгляд, он имел основания поступить так, но в глазах закона — он не прав. Я больше ничего не могу сказать, был он прав или нет» (с. 21).</p>
    <p>Основываясь на данных утверждениях, Колберг и коллеги выделили шесть стадий морального развития и отнесли каждое утверждение к определенной стадии. Также существовали шесть типов мотивов, используемых испытуемыми для обоснования своего мнения, которые соответствовали шести стадиям. Колберг предполагал, что к любой из тех ситуаций, с которыми может столкнуться ребенок, может быть применима определенная стадия из шести выделенных им. Данные стадии не могут предсказать конкретные действия ребенка перед лицом дилеммы, но они могут помочь определить ход мыслей, направляющий действия ребенка.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p><strong>Таблица 2</strong></p>
    <p><emphasis>Шесть стадий морального развития по Колбергу</emphasis></p>
    <p><strong>Уровень 1. Доморальный уровень</strong></p>
    <p>Стадия 1. Ориентация на порицания и поощрения (сам результат поведения определяет, правильным ли оно было)</p>
    <p>Стадия 2. Простой инструментальный гедонизм (удовлетворение собственных потребностей определяет, что является хорошим)</p>
    <p><strong>Уровень 2. Мораль конвенциональной ролевой конформности</strong></p>
    <p>Стадия 3. Ориентация «Хороший мальчик-милая девочка» (что нравится другим, то хорошо)</p>
    <p>Стадия 4. Мораль долженствования (поддержание закона и порядка, выполнение долга — это хорошо)</p>
    <p>Уровень 3. Уровень собственных моральных принципов</p>
    <p>Стадия 5. Мораль соглашения и демократического закона (общественные ценности и права человека определяют, что хорошо, а что плохо)</p>
    <p>Стадия 6. Мораль, основанная на индивидуальных принципах совести (что хорошо, а что плохо, определяется индивидуальной философией в соответствии с универсальными принципами)</p>
    <p><emphasis>(Взято со с. 13 базовых материалов)</emphasis></p>
    <p>Колберг сгруппировал шесть стадий в три <emphasis>моральных уровня,</emphasis> которые вы видите в табл. 2. Ранние стадии, отнесенные Колбергом к «домо-ральному» уровню, характеризуются эгоцентризмом и доминированием личных интересов. На первой стадии ребенок не способен осознать существование интересов других людей, и если и действует морально, то делает это не из страха наказания за плохое поведение. На второй стадии ребенок начинает осознавать существование интересов и потребностей других, но ведет себя нравственно с целью получить отдачу. Хорошее поведение, в сущности, является манипуляцией ситуацией с целью удовлетворения личных потребностей ребенка.</p>
    <p>На втором уровне конвенциональная мораль, являющаяся частью понимания правил выполнения человеком ролей в межличностных отношениях, начинает действовать. На третьей стадии ребенок ведет себя нравственно с целью жить в соответствии с ожиданиями окружающих и поддерживать отношения, которые характеризуются доверием и верностью. Согласно Колбергу, на данной стадии вступает в действие Золотое правило мышления, и ребенок начинает заботиться о чувствах окружающих. На стадии 4 ребенок начинает понимать и уважать закон и порядок. Здесь человек принимает точку зрения большой социальной системы и рассматривает хорошее поведение с позиции законопослушания. Установившийся социальный порядок не оспаривается, наоборот, человек убежден, что все, что законно, то хорошо.</p>
    <p>Когда человек достигает третьего уровня, моральные суждения начинают выходить за границы социального закона. На пятой стадии человек понимает, что одни законы лучше других. Иногда нравственно не означает законно, и наоборот. Человек все еще верит, что для поддержания социальной гармонии необходимо подчиняться закону, но может стремиться изменить закон, как это представляется необходимым. На данной стадии, как утверждает Колберг, человек переживает конфликт в попытке интегрировать мораль и закон.</p>
    <p>И наконец, по достижении шестой стадии человек начинает основывать свои моральные суждения на убеждении, что существуют универсальные этические принципы. Когда закон противоречит этим принципам, человек ведет себя в соответствии со своими этическими принципами, несмотря на противоречие закону. Нравственность определяется</p>
    <image l:href="#i_044.png"/>
    <image l:href="#i_045.png"/>
    <image l:href="#i_046.png"/>
    <image l:href="#i_047.png"/>
    <p>Рис. 1. Стадии морального суждения на определенных возрастных этапах. Колберг отмечает, что данные по группе 7-летних мальчиков, помеченной звездочкой, были получены на дополнительной группе из 12 человек (графики взяты из первоначального источника, с. 15)</p>
    <p>совестью человека. Колберг выяснил в этом и в последующих исследованиях, что очень немногие люди в реальности достигают шестой стадии. Он приписал данный уровень моральных суждений великим наставникам совести, таким как Ганди, Торо и Мартин Лютер Кинг. Колберг утверждал, что</p>
    <p>«…мотивационный аспект морали определяется тем мотивом, которым человек оправдывает нравственное действие.</p>
    <p>Шесть уровней мотивов изолированы друг от друга, при этом каждый согласуется с одним из типов развития. Они таковы:</p>
    <p>(1) наказание; (2) манипуляция вознаграждениями; (3) осуждение; (4) цензура со стороны легитимной власти, сопровождаемая чувством вины; (5) уважение и неуважение со стороны общества; (6) самоосуждение» (с. 13)</p>
    <p>И наконец, очень важным в теории Колберга о моральных стадиях является то, что различные уровни морального суждения формируются к определенному возрасту. Для проверки этого положения он проанализировал различные стадии в связи с ответами детей различного возраста. На рис. 1 приведены результаты: с увеличением возрастного показателя дети при решении дилемм демонстрировали более высокие стадии развития моральных суждений. Другой вид статистического анализа показал, что сформированность способности использовать каждую стадию является предопределяющим фактором в переходе на следующий уровень.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>В дискуссии о значении своих исследований Колберг отметил, что новая теория проясняет, как дети активно преобразуют систему морали, принятую в окружающем их мире, на протяжении серии предсказуемых, последовательных стадий. Для ребенка это не просто усвоение и интернализация морали, представляемой взрослыми посредством вербального объяснения и наказания, это скорее возникновение когнитивных нравственных структур, которые формируются как результат взаимодействия ребенка с социальным и культурным окружением. Дети не просто учатся морали, они конструируют ее. Это означает, что ребенок не способен понять и использовать моральное суждение третьей стадии, не пройдя первую и вторую стадии. Человек не может применить нравственные понятия об основных правах человека, формирующиеся на пятой стадии, для решения дилеммы, пока он не получит соответствующий опыт и не создаст моральные паттерны на первых четырех стадиях. Значение этой и других работ Колберга мы вкратце еще обсудим.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>После распространения и пересмотра Колбергом его теории нравственного развития в течение тридцати лет от начала исследований, она подверглась критике по нескольким направлениям. Одно из наиболее частых замечаний состоит в следующем. Даже если идеи Колберга в отношении моральных суждений верны, это не означает, что их можно распространить на моральное поведение. Другими словами, то, что человек считает нравственным, может вполне не найти отражения в его поведении. Несколько исследований продемонстрировали несоответствие между моральным суждением и уровнем моральности поведения, при этом в других исследованиях была получена информация, подтверждающая существование данной связи. Одна из интересных линий критического анализа подчеркивает важность ситуационных факторов, к которым Колберг почти не обращался, в определении того, будет ли человек реально действовать соответственно уровню развития его моральных суждений (см.: Kurtines, 1986). В данной критике есть разумное зерно, но Колберг отмечает, что его теория касается именно моральных суждений. Тот факт, что ситуационные силы могут иногда изменить нравственное поведение, не противоречит тому, что моральные суждения развиваются, как это описано у Колберга.</p>
    <p>Критике также было подвержено утверждение Колберга о том, что шесть стадий развития моральных суждений универсальны. Критики полагают, что выделенные Колбергом стадии обнаруживаются лишь в западных индивидуалистических обществах, и следовательно, их невозможно применить к незападным культурам, которые как раз и составляют основную часть населения Земли. Как указывает один из критиков: «Определение стадий и предположения, лежащие в основе, включая мнение, что данная схема имеет универсальную применимость, этноцентричны и носят предвзятый характер» (Simpson, 1974, с. 82). В защиту универсальности идей Колберга свидетельствуют 45 различных исследований в 27 различных культурах, как отмечает в своем обзоре Снэйри (Snarey, 1987). В каждом из этих исследований было обнаружено, что все испытуемые прошли через одинаковую последовательность стадий, без возвратов, и что все стадии, от первой до пятой, были представлены во всех изученных культурах. Интересно, однако, что во многих коллективистских культурах (Тайвань, Папуа Новая Гвинея и Израиль) некоторые моральные суждения не вписывались в теорию шести стадий Колберга. Данные суждения основывались на благополучии всей общины. Подобного не встречалось в суждениях американских мужчин.</p>
    <p>Наконец, третья область критического анализа — уверенность Колберта в том, что выделенные им стадии морального развития в равной степени применимы к мужчинам и женщинам. В этом направлении работала Кэрол Гиллиган (Carol Gilligan, 1982). Она полагала, что женщины и мужчины по-разному понимают нравственность. В ее собственном исследовании она выяснила, что принимая моральные решения, женщины в большей степени, нежели мужчины, учитывали межличностные отношения, ответственность за других, избежание причинения боли другим и важность связей между людьми. Автор назвала подобное обоснование женской нравственности <emphasis>ориентацией на заботу</emphasis>. Основываясь на гендерных различиях, Гиллиган утверждает, что по шкале Колберга женщины покажут более низкие результаты, так как именно на низших стадиях человек опирается на вопросы взаимоотношений (например, на третьей стадии, основанной на построении таких отношений, в которых бы доминировали доверие и верность). Мужчины же, по мнению Гиллиган, принимают нравственные решения, опираясь на справедливость, что соответствует высшим стадиям по шкале Колберга. Она утверждает: ни один из этих подходов не может считаться высшим, и то, что женщин относят к более низкому моральному уровню, является следствием непреднамеренных гендерных предубеждений, закравшихся в теорию Колберга.</p>
    <p>Исследователи, по большей части, не смогли найти подтверждения мнению Гиллиган. В нескольких исследованиях при использовании методов Колберга каких-либо значимых гендерных различий в моральных суждениях выявлено не было. Гиллиган ответила на это заявлением, что хотя женщины способны использовать все уровни моральных суждений, в реальной жизни они не стремятся это делать. Они, напротив, фокусируются на аспектах человеческих отношений, о которых мы говорили в предыдущем абзаце. Это было продемонстрировано исследованием (без применения методов Колберга), в котором выявилось, что девочки стараются помочь другому человеку, стремясь показать высокий результат при прохождении теста на эмоциональную эмпатию (см. у Hoffman, 1977, более полное обсуждение гендерных вопросов).</p>
    <p>Ранняя работа Колберга по развитию моральных суждений все еще цитируется во многих исследованиях в самых разных областях науки. Неудивительно, что значительная часть исследований, использовавших методы Колберга, проводится в области права, и криминального права в частности. В одном весьма провокационном исследовании ученые изучали группы людей, которые, по общему мнению, находятся на очень низком уровне морали: насильники, люди, домогавшиеся детей или совершившие инцест (Valliant et al., 2000). Исследователи выяснили, что эти преступники демонстрировали достаточно высокий уровень моральных суждений, но при этом получали высокие результаты в тестах на психопатические отклонения и паранойю. Авторы так интерпретируют данные результаты: «Результаты показывают, что насильники и растлители способны разбираться в моральных вопросах; однако в силу их личностной ориентации они игнорируют эти межличностные ценности» (с. 67).</p>
    <p>В другом исследовании была сделана попытка усовершенствовать идеи Колберга. Изучалось воздействие реакции взрослого наблюдателя на суждения детей и юношей об эмоциях, которые они приписывают человеку, совершившему незаконный поступок (Murgatroyd and Robinson, 1997). Исследователи выяснили, что моральные суждения детей в возрасте от 2 до 7 лет находились в значительной степени под влиянием реакции взрослого наблюдателя. Однако уже 10-летние дети и юноши основывали свои суждения на нравственности поступка как такового, а реакция наблюдателя на них не влияла. Данные результаты подтвердили теорию развития моральных суждений. При этом авторы предупреждают, что «хотя молодые люди были способны приписать нарушителю закона какие угодно эмоции, тем не менее почти треть испытуемых не смогла сообщить именно о моральных эмоциях, таких как сожаление, стыд или вина» (с. 83).</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Диалоги и дебаты по работе Колберга в рамках наук о человеческом поведении продолжаются и, похоже, не закончатся в ближайшем будущем. До сих пор стороны не выяснили, насколько надежны выводы, и какова их значимость. Тем не менее новые взгляды на развитие человека породили и новые исследования, размышления и споры в отношении теории морального развития по Колбергу. Ее польза для общества, с одной стороны, предсказывалась Колбергом еще в 1964 году:</p>
    <cite>
     <p>«Хотя в любой теории нравственного обучения признается, что родитель не может отказаться от прямого предъявления определенных требований в отношении поведения и от нравственных суждений в отношении своего ребенка, мы можем определить нравственное образование в первую очередь как стимулирование развития собственных нравственных суждений ребенка, а также его контроля над собственными действиями… Автор [Колберг] сталкивался с учителями, которые просили своих 13-летних учеников не мошенничать “потому что человек, у которого ты списываешь, возможно, сам делает неправильно, так что ничего хорошего это тебе не даст”. Большинство этих детей могли бы найти более зрелые причины тому, чтобы не обманывать. Дети примерно в той же степени отвергают моральные объяснения более низкого, чем достигнутый ими, уровня, в какой не могут и усваивать суждения более высокого уровня» (с. 425).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Gilligan, С. (1982). In a different voice: Psychological theory and women's development. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
    <p>Hoffman, M. L. (1977). Sex differences in empathy and related behavior. Psychological Bulletin, 84,712–722.</p>
    <p>Kohlberg, L. (1964). Development of moral character and moral ideology. In H. Hoffman &amp; L. Hoffman (Eds.), Review of child development research (Vol. 1). New York: Russell-Sage Foundation.</p>
    <p>Kurtines, W. (1986). Moral behavior as rule-governed behavior: Person and situation effect on moral decision <emphasis>mskingjoumal of Personality and Social Psychology</emphasis>, 50,784–791.</p>
    <p>Muigatroyd, S., &amp; Robinson, E. (1997). Children’s and adults’ attributions of emotion to a wrongdoer The influence of the onlooker’s reaction. <emphasis>Cognition and Emotion,</emphasis> 11(1), 83-101. Simpson, E. (1974). Moral development research: A case of scientific cultural bias. Human Development, 77,81-106.</p>
    <p>Snarey, J. (1987). A question of morality. Psychological Bulletin, 97,202–232. Valliant, P., Gauthier, Т., Pettier, D., &amp; Kosmyna, R. (2000). Moral reasoning, interpersonal skills, and cognition of rapists, child molesters, and incest offenders. <emphasis>Psychological Repork,</emphasis> 86(1), 67–75.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГОНКА ВО ВРЕД СВОЕМУ СЕРДЦУ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Friedman М. &amp; Rosenman R. Н. (1959). Association of specific overt behavior pattern with blood and cardiovascular findings. <emphasis>Journal of the American Medical Association,</emphasis> 169,1286–1296.</strong></p>
    <p>Кто вы? Если вам зададут такой вопрос, вы, возможно, будете описывать себя с помощью наиболее явных и доминирующих характеристик. Эти характеристики, часто называемые чертами, играют важную роль в формировании вашей личностной уникальности. Считается, что ваши черты стабильны в различных ситуациях и периоды времени. Психологи, придерживающиеся личностной теории черт (и не только они), выделили различные группы черт, которые присутствуют у каждого из нас, но в различном объеме. Примером черты, которая оказывает значительное влияние на наше поведение, является интроверсия-экстраверсия. Интроверты более закрыты, стараются дистанцироваться и более сосредоточены на идеях, нежели на социальных отношениях. Экстраверты более социальны и дружелюбны, они в большей степени вовлечены в происходящее вокруг них. Возможно, вы знаете, кем вы являетесь (по большей части), и также можете охарактеризовать членов своей семьи и друзей по этому признаку. Эта черта, лишь одна из многих, позволяет нам частично предсказать поведение человека в определенной ситуации. Способность предсказывать на основе характеристик личности — это то. что привлекает к данным чертам интерес психологов. Легко представить, как существенно повысился бы этот интерес, если бы определенные черты позволяли нам предсказывать состояние здоровья или шансы умереть от сердечного приступа.</p>
    <p>Возможно, вы знакомы с одной из групп характеристик, связанных со здоровьем, известных как личностный тип А. Чтобы быть точным, тип А — это скорее определенные <emphasis>модели</emphasis> поведения, нежели личность в целом. О данных моделях поведения впервые заговорили в конце 50-х годов благодаря двум кардиологам, Мейеру Фридману (Meyer Friedman) и Рэю Розенману (Ray Rosenman); они оказали значительное влияние на взгляды в отношении личностных различий и на то, как тип личности связан с вероятностью серьезного заболевания.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические положения</emphasis></subtitle>
    <p>История того, как у этих двух врачей возникла идея данного исследования, свидетельствует, что пристальное внимание к мельчайшим деталям может привести к грандиозному научному прорыву. Доктор Фридман ожидал, пока в его офисе переделают обивку офисной мебели. Мастер отметил, что обивка на диванах и креслах была выношена немного необычно. Передняя часть подушек выносилась больше всего. Оказалось, что пациенты доктора Фридмана, как правило, сидели на краю сидений. Это наблюдение дало ему повод заинтересоваться, чем поведение его пациентов (людей с сердечной недостаточностью) отличалось от поведения здоровых людей. Опросив руководителей и врачей, Фридман и Розенман обнаружили распространенное убеждение, что вероятность приобрести сердечную недостаточность выше у людей, долгое время находящихся в состоянии стресса от напряженной работы, от гнета «поджимающих сроков», часто участвующих в различного рода соревнованиях и сталкивающихся с экономическими трудностями. Они решили подвергнуть эту мысль научной проверке.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Используя результаты ранних исследований и наблюдений, два кардиолога разработали модель или набор характеристик для определения явной (наблюдаемой) модели поведения, которая, по их мнению, была связана с повышенным уровнем холестерина и, следовательно, с коронарной недостаточностью (КН). Эта модель, названная моделью А, включала следующие характеристики (см. с. 1286, первоисточник): (1) постоянное интенсивное стремление к достижению поставленных целей; (2) сильнейшее стремление и готовность соревноваться в любой ситуации; (3) постоянное желание быть признанным и успешным; (4) постоянное участие в различных мероприятиях, в которых существует «лимит времени»;</p>
    <p>(5) привычное стремление делать рывок, чтобы закончить какое-то дело;</p>
    <p>(6) исключительная умственная и физическая готовность действовать.</p>
    <p>Затем был разработан второй набор наблюдаемых признаков, названный моделью Б. Модель Б противопоставлялась модели А и характеризовалась относительным отсутствием следующего: напряжения, амбиций, чувства нехватки времени, желания соревноваться и денежных затруднений.</p>
    <p>Затем Фридману и Розенману понадобилось найти испытуемых, которые подходили бы под описания моделей А и Б. Для того чтобы это сделать, они обратились к менеджерам и директорам больших компаний и корпораций. Они разъяснили все касательно моделей поведения и попросили менеджеров выбрать из своих коллег тех, кто в большей степени соответствует данным моделям. Отобранные группы состояли из работников и руководителей различного уровня; все были мужчинами. В каждой группе было 83 человека, со средним возрастом в группе А 45 лет, а в группе Б 43 года. Всем испытуемым предложили несколько тестов в соответствии с целями исследования.</p>
    <p>Во-первых, были разработаны вопросы для интервью с целью определить наличие-отсутствие КН у родителей испытуемых; историю нарушений сердечной деятельности у самих испытуемых; определить количество рабочих часов; время, затрачиваемое на сон и на занятия за неделю; а также их привычки в отношении курения, употребления спиртного и питания. Во время проведения интервью исследователи определяли, полностью или частично представлена у данного испытуемого модель поведения, характерная для его группы (А или Б). Исследователи опирались на особенности движений, интонации, жестикуляции, на стискивание зубов, на общую атмосферу раздражительности, нетерпения, а также на оценку самим испытуемым присущего ему духа конкуренции, уровня напряженности его труда и ощущения нехватки времени. Результаты были таковы: 69 из 83 человек в группе А в полной мере демонстрировали соответствующую модель поведения, в группе Б этот показатель составил 58 из 83 человек.</p>
    <p>Во-вторых, всех испытуемых попросили записывать в течение недели в дневник все, что они ели и пили. Каждому испытуемому был присвоен кодовый номер, так что они могли не бояться и честно рассказывать о том, сколько алкоголя они принимали. Привычки испытуемых в отношении питания были категоризированы и проанализированы диетологами, которые не знали ни их личностных характеристик, ни их принадлежности к конкретной группе.</p>
    <p>В-третьих, у каждого был взят анализ крови для измерения уровня холестерина и времени свертывания. Случаи возникновения проблем в сердечно-сосудистой системе выявлялись в процессе подробных рас-спросов, а также с помощью стандартной электрокардиограммы. Электрокардиограммы расшифровывались Розенманом и независимым кардиологом, не участвовавшим в исследовании. С одним небольшим исключением их выводы сошлись.</p>
    <p>И наконец, была проведена проверка состояния глаз, и определено число испытуемых с arcus senilis. Arcus senilis — это образование мутного кольца вокруг роговой оболочки глаза, вызванное распадом жировых отложений в кровотоке.</p>
    <p>Итак, давайте попытаемся резюмировать данные, предоставленные Фридманом и Розенманом, и посмотрим, что они выяснили.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>По данным интервью, мужчины, включенные в конкретную группу, соответствовали характеристике, разработанной исследователями в отношении каждой из них. Испытуемых в группе А «хронически» преследовали обязательства, амбиции и напряжение. Они были готовы соревноваться во всеми как в профессиональной области, так и в области развлечений. К тому же они выказывали сильное желание побеждать. Мужчины в группе Б существенно отличались от испытуемых в группе А, особенно в том, что касается чувства нехватки времени. Они были удовлетворены их настоящим положением и избегали погони за несколькими целями и участия в соревнованиях. Они меньше хотели добиться превосходства и, как правило, проводили больше времени со своими семьями и любили отдых, который не предполагал соревновательного аспекта.</p>
    <p>Таблица 3 представляет собой сравнительный анализ характеристик двух групп на основе тестов и опросов. В табл. 4 представлены итоговые результаты по анализам крови и КН. Как видно из табл. 3, две группы оказались сходными практически по всем характеристикам. Несмотря на то что мужчины в группе А показали несколько более высокие результаты по большинству показателей, единственными статистически значимыми различиями было количество выкуренных за день сигарет и процент испытуемых, у родителей которых были проблемы с сердцем.</p>
    <p>Однако если вы взглянете на показатели уровня холестерина и сердечно-сосудистых расстройств в табл. 4, то обнаружите достаточно убедительные отличия двух групп. При этом, учитывая общие результаты в таблице, существенных различий во времени свертывания крови выявлено не было. Скорость свертывания крови связана с вероятностью приобретения сердечной недостаточности и других сосудистых заболеваний. Чем медленнее свертывается ваша кровь, тем меньше риск заболевания. С целью изучить данную статистику подробнее Фридман и Розенман сравнили время свертывания крови у <emphasis>полностью усвоивших</emphasis> поведенческую модель А (6,8 минут) и у <emphasis>полностью выработавших</emphasis> поведенческую модель Б (7,2 минуты). Данное отличие оказалось статистически значимым.</p>
    <p><strong>Таблица 3</strong></p>
    <p><emphasis>Сравнение характеристик групп А и Б (средние)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_048.png"/>
    <p><emphasis>(данные со с. 1289–1293)</emphasis></p>
    <p><strong>Таблица 4</strong></p>
    <p><emphasis>Сравнение анализов крови и количества сердечных заболеваний в группах А и Б</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_049.png"/>
    <p><emphasis>(данные со с. 1293)</emphasis></p>
    <p>В отношении результатов, приведенных в табл. 4, нет практически никаких сомнений. Уровень холестерина был значимо выше у испытуемых группы А. Это различие было даже более значительным при сравнении субъектов с полностью развитыми поведенческими моделями. Случаев заболевания arcus senilis в среднем было в три раза больше в группе А и в пять раз больше, если учитывать только результаты испытуемых, у которых полностью развиты соответствующие поведенческими модели.</p>
    <p>И наконец, ключевым результатом всего исследования и тем, что обеспечило этой работе место в истории, было существенное отличие по числу случаев коронарной недостаточности в двух группах. В группе А таковых оказалось 23 человека (28 %), а в группе Б — трое (4 %). Когда исследователи отдельно проанализировали результаты испытуемых с полностью развитыми поведенческими моделями, различие стало еще более существенным. Все 23 случая в группе А принадлежали субъектам с полностью развитыми поведенческими моделями. Для группы Б во всех трех случаях это были люди, не в полной мере усвоившие модель поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение результатов</emphasis></subtitle>
    <p>Авторы сделали вывод, что поведенческая модель в группе А явилась главной причиной КН и связанных с этим нарушений кровотока. Однако если вы тщательно изучите данные в таблицах, то отметите несколько возможных альтернативных объяснений данных результатов. Например, факт, что в группе А у родителей членов группы были часты случаи сердечной недостаточности. Следовательно, причиной может служить генетика, а не поведенческая модель. Другим существенным отличием было количество сигарет, выкуренных за день, в группе А. Сегодня мы знаем, что курение способствует КН. Таким образом, причиной может быть вовсе не модель поведения, а интенсивное курение.</p>
    <p>Фридман и Розенман ответили на все критические замечания в обсуждении результатов. Во-первых, они выяснили, что в группе А число «легких» курильщиков (10 или менее сигарет в день) с диагнозом КН совпало с числом «тяжелых» курильщиков (более 10 сигарет в день). Во-вторых, в группе Б 46 человек были «тяжелыми» курильщиками, но только у двух была обнаружена КН. Данные результаты позволили авторам предположить, что курение могло быть характеристикой поведенческой модели А, но оно не являлось непосредственной причиной КН. Важно помнить, что данное исследование проводилось 30 лет назад, до того, как связь между курением и КН была точно установлена.</p>
    <p>Что касается наследственности, возможно, ответственной за различия в группах, данные показали, что из 30 человек в группе А, имевших отягощенную наследственность, только 8 (27 %) имели сердечную недостаточность, а из 53 мужчин без соответствующей наследственности, 15 участникам (28 %) поставили диагноз КН. При этом в группе Б ни одному из 23 человек с отягощенной наследственностью не поставили диагноз КН (с. 1293). Правда, в одном из последних исследований, изучавших детально данный фактор, была обнаружена связь КН с наследственностью. Тем не менее неясно, является ли это тенденцией именно к КН или к определенной наследуемой модели поведения (тип А).</p>
    <subtitle><emphasis>Значение исследования и последующих открытий</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование Фридмана и Розенмана имело решающее значение в истории психологических исследований по трем основным причинам. Во-первых, оно было одним из первых систематических исследований, точно установившим, что присущие человеку поведенческие паттерны могут внести значительный вклад в развитие серьезных заболеваний. Это послужило сигналом для врачей, что для успешного прогноза, лечения и предотвращения болезни недостаточно учитывать только лишь ее физиологические аспекты. Во-вторых, данное исследование положило начало новой линии научного изучения связи между поведением и КН, что дало толчок появлению новых исследовательских статей. Понятие <emphasis>личностного типа А</emphasis> и связь типа с КН были детализированы до того уровня, что стало возможным предотвращать сердечные приступы у людей из группы повышенного риска еще до того, как случится первый.</p>
    <p>Третий отсроченный результат исследования Фридмана и Розенмана — это важная роль в создании и развитии относительно новой отрасли наук о поведении человека, названной психологией здоровья. Психологи здоровья изучают все аспекты здоровья и медицины с позиции психологических факторов улучшения и поддержания состояния здоровья, предотвращения и лечения болезней; психологические аспекты причин заболеваний, а также рассматривают и всю систему охраны здоровья.</p>
    <p>Очень важно упомянуть еще об одной работе. В 1976 году Розенман и Фридман опубликовали результаты большого исследования, длившегося 8 лет. Выборка насчитывала 3000 человек, у которых перед началом исследования не был обозначен диагноз сердечной недостаточности и которые соответствовали поведенческой модели типа А. В сравнении с субъектами типа Б, вероятность возникновения КН у этих мужчин была в два раза больше, они значимо больше страдали от тяжелых сердечных приступов, а сосудистые проблемы встречались у них в пять раз чаще. И возможно, даже более важно то, что тип А являлся прогностическим фактором развития КН, не зависевшим от других факторов, таких как возраст, уровень холестерина, кровяное давление и курение (Rosenman et al., 1976).</p>
    <p>Вы спросите, почему? Какие именно характеристики типа А способствуют развитию КН? Наиболее признаваемый ответ — тип А реагирует на стрессовые ситуации чрезмерным физиологическим возбуждением. Это крайнее возбуждение заставляет тело производить больше гормонов, таких как эпинефрин (адреналин), а также повышает частоту сердечных сокращений и кровяное давление. Со временем эти гиперреакции на стресс повреждают артерии, что, в свою очередь, приводит к сердечной недостаточности (Matthews, 1982).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Фридман и Розенман, вместе и по отдельности, сохранили роль ведущих исследователей в области личности и поведенческих характеристик в связи с КН. Их статьи, которые мы обсудили, как и более поздние работы, цитируются в широком ряде исследований, опубликованных во многих странах. Понятие типа А было детализировано, отработано и применено во многих областях, одни из которых представляются логично связанными с рассматриваемой тематикой, а другие удивляют.</p>
    <p>Например, в одном из исследований рассматривалась связь между поведением типа А и вождением автомобиля (Perry &amp; Baldwin, 2000). Результаты не оставили никаких сомнений, что «Вы не должны позволять своим друзьям типа А садиться за руль!». Была выявлена четкая связь между личностным типом А и увеличением числа происшествий на дороге: больше аварий, штрафов, больше проявлений нетерпеливости и гнева на дороге и больше случаев рискованных действий. Можете пройти тест на принадлежность к типу А (вопросы в конце статьи), перед тем как в следующий раз сядете за руль!</p>
    <p>В одном голландском исследовании изучали матерей, родивших первенцев (Vanljzendoorn et al., 1998). Мамы годовалых детей прошли тест на тип А/Б. Затем, через 18 месяцев, исследователи наблюдали, как они играют со своим ребенком (тогда уже достигшим возраста 2,5 лет). Результаты показали, что приемы обращения с маленькими детьми вызывают стресс и что большинство мам (81 %) вели себя в соответствии с поведенческим типом А. Взаимная преданность и привязанность между матерью и ребенком оказались не связанными с личностными типами А и Б. Интересно, что матери, которые были ближе к типу А, оказались наиболее чувствительными к эмоциональным и социальным потребностям своих детей.</p>
    <p>И наконец, статья Фридмана и Розенмана за 1959 год послужила основой исследования отношений между родителями и их детьми-подростками (Forgays, 1996). В этом исследовании анализировались характеристики типа А и семейное окружение на примере 900 испытуемых. Результаты показали, что дети-подростки родителей типа А чаще всего сами принадлежали к этому типу Это неудивительно, но вновь встает вопрос: природа или воспитание? Наследуют ли дети тип А или же они усваивают его в процессе воспитания? Форгейз (Forgays) отвечает на этот вопрос в своем исследовании: «Дальнейший анализ выявил <emphasis>независимый</emphasis> вклад восприятия влияний семейной среды в развитие ПМТА (Поведенческой модели типа А) у подростков» (с. 841). Тем не менее не было бы странным в свете последних исследовательских тенденций, если бы изучение усыновленных и близнецов выявило значимое влияние наследственности, генетики на формирование А/Б личностной характеристики (о влиянии генетики на личность см. исследование Бошарда в первой главе книги).</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Соответствуете ли вы личностному типу А? Откуда вы можете это узнать? Как и в случае с интровертами и экстравертами, о чем мы говорили в начале главы, ваша принадлежность к типу А или Б является частью вас самих. Были разработаны специальные тесты, способные определить принадлежность человека к одному из этих типов поведенческой установки. Вы можете приблизительно прояснить ситуацию, просмотрев список характеристик, и оценить, скольким вы соответствуете:</p>
    <p>1. Часто делает сразу много дел.</p>
    <p>2. Подгоняет других, призывает закончить мысль.</p>
    <p>3. Очень раздражается, когда попадает в автомобильную «пробку» или ждет на телефонной линии.</p>
    <p>4. Много жестикулирует во время разговора.</p>
    <p>5. Не может сидеть, ничего не делая.</p>
    <p>6. Говорит очень напористо, часто использует нецензурные выражения.</p>
    <p>7. Играет только для того, чтобы победить, даже в играх с детьми.</p>
    <p>8. Проявляет нетерпение, когда наблюдает за тем, как другие выполняют задание.</p>
    <p>Если у вас есть подозрения, что вы принадлежите к типу А, вы можете проверить это более достоверно с помощью врача или психолога. На данный момент существует несколько эффективных программ, помогающих справиться с проблемой связи поведенческого типа А и серьезных заболеваний. И программы эти появились, в основном, как реакция на работу Фридмана и Розенмана (см., например: George et al., 1998).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Forgays, D. (1996). The relationship between Type-A parenting and adolescent perceptions of family environment. <emphasis>Adolescence,</emphasis> 34(124), 841–862.</p>
    <p>Matthews, K. A. (1982). Psychological perspectives on the Type A behavior pattern. <emphasis>Psychological Bulletin, 91,</emphasis>293–323.</p>
    <p>Gearge, L, Prasadaro, P., Kumaraiah, V., &amp; Yavagal, S. (1998). Modification of Type A behavior pattern in coronary heart disease: A cognitive-behavioral intervention program. <emphasis>NIMHANSJournal</emphasis>, 76(1), 29–35.</p>
    <p>Perry, A., &amp; Baldwin, D. (2000). Further evidence of associations of Type <strong>A </strong>personality scores and driving-related attitudes and behaviors. <emphasis>Perceptual and Motor Skills, 91(1),</emphasis> 147–154.</p>
    <p>Rosenman, R. H., Brond, R, Sholtz, R., &amp; Friedman, M. (1976). Multivariate prediction of CHD during 8.5-year follow-up in the Western Collaborative Group Study. <emphasis>American Journal of Cardiology, 37,</emphasis>903–910.</p>
    <p>Vanljzendoom, М., Bakermans-Kranenburg, М., Falger, P., DeRuiter, C., &amp; Cohen, L. (1998). Type A behavior pattern in mothers of infants: An exploration of associations with attachment, sensitive care-giving, and life events. <emphasis>Psychology and Health, 13(3),</emphasis> 515–526.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОДИН; МНОГО…</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Triandis Н., Bontempo R., Villareal М., Asai M. and Lucca N. (1988). Individualism and collectivism: cross-cultural perspectives on self-ingroup <emphasis>relationships. Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 54,323–338.</strong></p>
    <p>Если бы существовала такая характеристика в отношении человеческой природы, с которой согласились бы практически все психологи, она бы звучала так — <emphasis>поведение никогда не осуществляется в пустоте.</emphasis> Даже те, кто считает приоритетными внутреннюю мотивацию, потребности и генетические факторы, позволяют различным внешним силам, силам окружающей среды включиться в уравнение, которое, в конечном счете, и определяет, кто вы и что вы делаете. За последние 30–40 лет психология приняла убеждение, что культура, в которой человек живет, является могущественным фактором влияния окружения. Действительно, исследователи крайне <emphasis>редко</emphasis> обнаруживают последовательные и стабильные, характерные для всех или, по крайней мере, почти для всех культур, модели человеческого поведения (подробнее о кросс-культурных связях см. в этой книге статью П. Экмана по лицевым экспрессиям). Это особенно верно для поведения, связанного с взаимодействием и отношениями между людьми. Межличностная привлекательность, секс, прикосновения, личное пространство, дружба, семейная динамика, стили воспитания, ожидания в отношении детского поведения, ритуалы ухаживания, брак, развод, кооперация-конкуренция, преступления, любовь и ненависть — все это в значительной степени определяется культурой. Таким образом, мы можем утверждать, что человека невозможно понять достаточно полно и точно, не принимая во внимание культуру, в которой он живет.</p>
    <p>Это все прекрасно в теории, но на практике культура — это крепкий орешек. Подумайте об этом. Можете ли вы разобраться во всех культурных факторах, составляющих силу, определяющую то, кем вы становитесь? Большинство культур слишком сложны для того, чтобы сделать обоснованные выводы. Например, показатели заболеваемости раком толстой кишки в Японии значительно меньше тех же показателей для США. Что ж, Япония и США — это две различные культуры, но какие факторы определяют эти различия? Различие в объеме потребляемой рыбы? Риса? Алкоголя? А как насчет различий в уровнях стресса и темпе жизни? Возможно, на здоровье влияют различия в религиозных обычаях? Могут ли различия в поддержании семейных отношений и дружеских связей влиять на здоровье и благополучие? Или, что более вероятно, ответ лежит в комбинации двух, трех или всех названных факторов плюс многие другие? Дело в том, что если вы хотите включить культурный фактор в понимание человеческой природы, вам понадобятся надежные и обоснованные способы определения культурных различий. Здесь в истории психологии появляется Гарри Триандис (Harry Triandis).</p>
    <p>С 60-х годов XX века и в течение всей своей карьеры на кафедре психологии в Чикагском университете, Urbana-Champaign, Триандис стремился выделить и уточнить фундаментальные характеристики, которые позволяют различать и содержательно изучать культуры и людей, живущих в них. В статье, опубликованной в 1988 году, объясняется и демонстрируется, возможно, наиболее существенный вклад в кросс-культурную психологию — разделение <emphasis>индивидуалистических</emphasis> и <emphasis>коллективистских</emphasis> культур. Сегодня этот показатель культурных различий создает основу для сотен исследований, проводимых каждый год в области психологии, социологии и в других научных сферах. В этой статье Триандис предполагает, что степень индивидуализма или коллективизма в каждой культуре определяет поведение и личностные характеристики ее членов, причем это влияние имеет комплексный и всепроникающий характер.</p>
    <p>В общем понимании, коллективистская культура — это та культура, в которой индивидуальные потребности, желания и результаты <emphasis>вторичны</emphasis> по сравнению с потребностями, желаниями и целями группы, к которой данный индивид принадлежит, называемой <emphasis>ингруппой (ingroup). </emphasis>Ингруппой может быть семья, деревня, племя, профессиональная организация или даже целая страна, в зависимости от ситуации. В этих культурах основная часть действий человека мотивируется благом для всей группы, а не максимальным достижением человека как отдельного индивида. Ингруппы, к которым принадлежат люди, как правило, стабильны во времени, и индивидуальные обязательства перед группой чрезвычайно высоки, даже когда роль человека в ней становится обременительной и неприятной для него самого. Люди ждут от своей ингруппы помощи в удовлетворении их эмоциональных, психологических и практических потребностей.</p>
    <p>В индивидуалистических культурах скорее ценится благосостояние и достижения индивида, нежели потребности и цели ингруппы. В этих культурах влияние ингруппы на поведение человека очень незначительно. Люди чувствуют меньшую эмоциональную привязанность к группе и покидают ее, если членство в ней требует слишком многого, и вступают в новую ингруппу или формируют ее сами. Так как обязательства перед группой в индивидуалистических культурах минимальны, люди часто являются членами нескольких ингрупп, при этом ни одна из них не оказывает поистине значительного влияния на поведение этого человека. В своей статье Триандис и коллеги, принадлежащие к различным культурам, описывают множество специфических характеристик коллективистских и индивидуалистических культур. Данные приведены в табл. 5. Приведенные различия являются обобщениями, и в любой культуре, индивидуалистической или коллективистской, всегда можно найти исключения.</p>
    <p>В общем, согласно Триандису, индивидуалистические культуры преобладают в Северной и Западной Европе, а также в тех странах, на которые северные европейцы исторически оказывали непосредственное влияние. В высокоиндивидуалистических культурах существуют сходные характеристики: большая открытость границ, значительное количество иммигрантов, высокая социальная и географическая мобильность — «все это делает контроль со стороны ингрупп менее определенным. Высокий уровень индивидуализма…в США, Австралии и Канаде последователен с этой точки зрения» (с. 324). В большинстве остальных регионов мира доминирует коллективистская культура.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические положения</emphasis></subtitle>
    <p>В начале своей статьи Триандис пишет:</p>
    <cite>
     <p>«Культура — это расплывчатое понятие. Если мы хотим разобраться, каким образом культура связана с социально-психологическими явлениями, мы должны анализировать это, применяя показатели культурных различий. Одним из наиболее многообещающих с данной точки зрения измерений является индивидуализм-коллективизм» (с. 323).</p>
    </cite>
    <p>Таким образом, посылка, лежащая в основе многих его исследований и публикаций, такова: если рассматривать и интерпретировать культуры с позиции индивидуализма-коллективизма, мы можем объяснить значительную часть различии в поведении, социальном взаимодеиствии и личностных характеристиках. В рассматриваемой статье Триандис попытался определить возможности использования своей теории (см. табл. 5) и рассказать о трех исследованиях, которые он провел с целью проверить и продемонстрировать теорию индивидуализма-коллективизма.</p>
    <p><strong>Таблица 5</strong></p>
    <p><emphasis>Различия между коллективистской и индивидуалистической культурами</emphasis></p>
    <p><strong>Коллективистская культура</strong></p>
    <p>• Жертвенность: цели ингруппы выше личных целей</p>
    <p>• Понимание себя как продолжения группы</p>
    <p>• Участие в делах группы первостепенно</p>
    <p>• Вознаграждения за групповые достижения</p>
    <p>• Меньше личное и культурное богатство</p>
    <p>• Конформизм в отношении явных групповых норм</p>
    <p>• Ценятся любовь, общественное положение и работа</p>
    <p>• Высокая степень кооперации внутри группы, низкая вне группы</p>
    <p>• Акцент на «вертикальных отношениях» (ребенок-родитель; работник-работодатель)</p>
    <p>• Воспитание посредством частых советов и вмешательства в личную жизнь ребенка</p>
    <p>• При достижении поставленных целей больше ориентируются на людей</p>
    <p>• Люди предпочитают скрывать межличностные конфликты</p>
    <p>• Много индивидуальных обязательств перед ингруппой, но при этом высокий уровень социальной поддержки, ресурсов и обеспечение безопасности</p>
    <p>• Меньше друзей, но дружба более глубокая, на всю жизнь, предполагающая множество обязательств</p>
    <p>• Меньше ингрупп, и каждая воспринимается еще как участник более широкой группы (outgroup)</p>
    <p>• Гармония внутри группы, но уровень конфликта с членами других групп потенциально выше</p>
    <p>• Стыд (внешний фактор) как наказание</p>
    <p>• Ниже темпы экономического развития и индустриализации</p>
    <p>• Меньше социальных патологий (преступлений, суицид, жестокое обращение с детьми, насилие в семье, психические заболевания)</p>
    <p>• Меньше заболеваемость</p>
    <p>• Более счастливые браки; меньше разводов</p>
    <p>• Меньше конкурентной борьбы</p>
    <p>• Сосредоточение внимания скорее на благополучии семейной группы, нежели на широком общественном благе</p>
    <p><strong>Индивидуалистическая культура</strong></p>
    <p>• Гедонизм: приоритет достижения личных целей, по сравнению с групповыми</p>
    <p>• Понимание себя как отдельного от группы</p>
    <p>• Человек в первую очередь полагается на себя самого</p>
    <p>• Вознаграждения за личные достижения</p>
    <p>• Больше личное и культурное богатство</p>
    <p>• Степень конформности в отношении групповых норм меньше</p>
    <p>• Большой ценностью обладают деньги и собственность</p>
    <p>• Высокая степень кооперации как с членами ингруппы, так и членами других групп</p>
    <p>• Акцент на «горизонтальных отношениях» (друг-друг; муж-жена)</p>
    <p>• Воспитание, предполагающее привязанность, независимость ребенка и его право на личную жизнь</p>
    <p>• При достижении поставленных целей больше ориентируются на задачу</p>
    <p>• Люди предпочитают открыто разрешать межличностные конфликты (что приводит к большему числу судебных разбирательств)</p>
    <p>• Много индивидуальных прав, мало обязательств перед группой, но при этом меньше поддержки, ресурсов и обеспечения безопасности со стороны группы</p>
    <p>• Легко заводят друзей, но отношения менее глубокие</p>
    <p>• Больше ингрупп, но меньше восприятия всех других как членов общей, более широкой группы</p>
    <p>• Ингруппы имеют тенденцию расширять ся, и межличностные конфликты чаще случаются внутри группы</p>
    <p>• Вина (внутренний фактор) как наказание</p>
    <p>• Выше темпы экономического развития и индустриализации</p>
    <p>• Выше уровень всех категорий социальных патологий</p>
    <p>• Выше показатели заболеваемости</p>
    <p>• Менее счастливые браки; больше разводов</p>
    <p>• Больше конкурентной борьбы</p>
    <p>• Больше забота об общественном благе</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Как мы говорили ранее, в этой статье рассказывается о трех отдельных исследованиях. В первом исследовании участвовали американцы, и оно было разработано с целью более четко определить понятие индивидуализма применительно к США. Цель второго исследования была начать сравнение индивидуалистических культур на примере США с коллективистскими культурами на примере Японии и Пуэрто-Рико. Во втором исследовании акцент делался на сравнении отношений индивидов со своими ингруппами в двух типах культур. Третье исследование было проведено с целью проверить гипотезу, что члены коллективистских культур получают больше социальной поддержки и их отношения с окружающими приносят больше удовлетворения, в то время как члены индивидуалистических культур часто говорят о том, что они одиноки. Во всех этих исследованиях данные были собраны с помощью опросников. О самих исследованиях и их результатах мы расскажем вкратце далее.</p>
    <p><strong>Исследование № 1</strong></p>
    <p>Участниками первого исследования были 300 студентов-психологов в Университете Чикаго, где Триандис был профессором психологии. Каждому студенту выдали опросник, состоящий из 158 вопросов, который оценивал склонность к коллективистскому/ индивидуалистическому поведению и убеждениям. Например, согласие с утверждением «Только те, кто зависит от себя самих, добиваются чего-то в жизни» означало индивидуалистические наклонности, а согласие с утверждением «Когда мои коллеги рассказывают мне о чем-то сугубо личном, мы сближаемся» являлось признаком коллективизма.</p>
    <p>В опросники также были включены пять сценариев, которые ставили респондентов в гипотетические социальные ситуации, при этом респондентам нужно было предсказать свое поведение. Пример, приведенный в рассматриваемой статье Триандиса, предлагал студентам представить, что они хотят поехать в путешествие, против которого выступают различные ингруппы. Участников спросили, до какой степени они бы учитывали мнения и пожелания родителей, супругов, близких родственников, друзей, знакомых, соседей и коллег по работе при принятии решения, уезжать в это путешествие или нет.</p>
    <p>После анализа данных был сделан вывод, что около 50 % различий объяснялись тремя факторами: «расчет на собственные силы», «конкуренция» и «дистанцирование от ингрупп». Только 14 % объяснялись фактором «забота об ингруппе». Конкретнее, Триандис так подвел итог исследованию:</p>
    <cite>
     <p>«Данные говорят о том, что США [индивидуализм] — это многогранное понятие. Составляющими являются озабоченность более собственными целями, нежели целями ингруппы, меньше внимания к взглядам ингрупп, расчет на собственные силы вкупе с конкуренцией, разобщенность ингрупп, принятие собственного решения, не спрашивая мнения окружающих, и меньше общая забота об ингруппе» (с. 331).</p>
    </cite>
    <p>Триадис также предположил, что задания из опросника и сценарии являются эффективными инструментами для измерения степени индивидуализма в индивидуалистической культуре США, при этом данная шкала может обеспечить, а может и не обеспечить достаточно валидные результаты в других культурных условиях.</p>
    <p><strong>Исследование № 2</strong></p>
    <p>Вопрос, заданный в исследовании, звучал так: «Действительно ли люди в коллективистских культурах хотят подчинить свои личные интересы интересам группы?». Участниками были 91 студент из Университета Чикаго, 97 пуэрториканцев и 150 японцев, студентов университета, а также 106 взрослых японцев. Опросник, содержащий 144 вопроса, разработанный для оценки коллективистских характеристик, был переведен на испанский и японский языки и заполнен всеми участниками. В вопросах теста в первом исследовании прослеживались три коллективистские тенденции: «забота об ингруппе», «близость “я” ингруппе» и «подчинение личных целей целям ингруппы».</p>
    <p>В этом исследовании результаты представляли собой удивительную смесь из данных, подтверждающих теорию индивидуализма-коллективизма и противоречащих ей. Например, японские студенты в гораздо большей степени уделяли внимание взглядам коллег по работе и друзей, по сравнению со студентами из Иллинойса, но это отличие не было выявлено в отношении пуэрториканских студентов. Японцы чувствовали гордость за себя, когда их ингруппа удостаивалась какой-либо чести, но при этом уделяли внимание взглядам и жертвовали своими личными целями в отношении только <emphasis>некоторых</emphasis> ингрупп. Несмотря на то что конформизм традиционно считается чертой коллективистских культур, у японских участников была выявлен очень низкий уровень конформности; даже ниже, чем у американских студентов. Исследователи также выяснили, что коллективистские культуры постепенно богатеют и ориентируются на влияния Запада, что впоследствии может привести к сдвигу в сторону индивидуализма. В подтверждение этого зрелые японцы больше идентифицировали себя с ингруппой, нежели молодые японские студенты.</p>
    <p>Вы можете спросить, каким образом связаны результаты второго исследования и теория Триандиса? Триандис интерпретирует их как предупреждение, что не стоит делать слишком решительных выводов относительно коллективистских или индивидуалистических культур; выводы должны быть со всей осторожностью примерены к выборочным, конкретным действиям, ситуациям и культурам. Он формулирует эту идею следующим образом:</p>
    <cite>
     <p>«Данные по этому исследованию указывают нам на необходимость ограничения и сужения определения коллективизма… на то, что мы должны учитывать каждую сферу социального поведения в отдельности, и коллективизм, определяемый как субординация в соответствии с групповыми нормами, потребностями, взглядами и эмоциональной близостью в ин-группах, очень специфичен для каждой отдельной сферы и ингруппы… Коллективизм принимает различные формы… которые специфичны для каждой культуры» (с. 334).</p>
    </cite>
    <p><strong>Исследование № 3</strong></p>
    <p>В третьем исследовании ученые попытались сделать в точности то, что предложил Триандис: ограничить и сузить фокус исследования. Это исследование расширило ранее полученные результаты, которые гласили следующее: в коллективистских обществах уровень социальной поддержки членов общества достаточно высок, тогда как в индивидуалистических обществах люди гораздо чаще сталкиваются с проблемой одиночества. 100 участников эксперимента из университетов Чикаго и Пуэрто-Рико, 50 женщин и 50 мужчин, заполнили опросник, состоящий из 72 вопросов. Они также заполнили опросники, с помощью которых оценивалась степень их восприятия социальной поддержки и ощущение одиночества.</p>
    <p>Исследование показало, что коллективизм положительно коррелировал с ощущением социальной поддержки, т. е. при повышении уровня коллективизма повышался уровень социальной поддержки. Более того, коллективизм отрицательно коррелировал с одиночеством, т. е. с повышением уровня коллективизма уровень ощущения одиночества у респондентов снижался. Наконец, в поддержку теории Триандиса, наиболее важным фактором в этом исследовании оказался для американских студентов (учитывая все переменные) «расчет на свои силы и конкуренция», а для пуэрториканцев — «присоединение» (взаимодействие с окружающими). Это именно то, что вы могли ожидать от теории инди-видуализма-коллективизма.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Триандис говорит о том, что, в целом, описанные в данной статье исследования не только подтвердили, но и модифицировали его определения коллективизма и индивидуализма. Взгляните на характеристики каждого культурного типа в табл. 5, картина оказывается диаметрально противоположной. Индивидуалистические и коллективистские культуры представлены как полные противоположности друг другу. Однако же в данной статье говорится о том, что культурные характеристики находятся на двух концах континуума и конкретное общество лучше всего описывать как находящееся где-то посередине, но, как правило, ближе к одному из концов. В рамках одной культуры существуют конкретные люди, группы, субкультуры и ситуации, которые могут нарушить равновесие положения культуры на континууме, сдвигая ее к противоположному концу. Графически данная гипотетическая интерпретация представлена на рис. 2. Триандис пишет: «Итак, эмпирические исследования показывают, что мы должны рассматривать индивидуализм и коллективизм как многогранные понятия… [каждый из которых] зависит в значительной степени от того, какая ингруппа представлена, в каком контексте и какое поведение изучается» (с. 336).</p>
    <image l:href="#i_050.png"/>
    <p><strong>Рис. 2.</strong> Культурный континуум «коллективизм — индивидуализм» (приблизительное расположение культуры и субкультуры)</p>
    <subtitle><emphasis>Значение результатов и родственные исследования</emphasis></subtitle>
    <p>За относительно короткий исторический период работа Триандиса оказала влияние на фундаментальные воззрения психологов на человеческое поведение. Вам пришлось бы очень постараться, чтобы сейчас найти текст в любой из отраслей психологии — введение в психологию, социальная психология, психология развития, психология личности, человеческая сексуальность, когнитивная психология, аномальная психология, и это лишь немногие — без многочисленных ссылок на эту и многие другие его работы по индивидуализму — коллективизму. Действительно, показатель «индивидуализм — коллективизм культуры», названный, проясненный и конкретизированный Триандисом, является наиболее достоверным, валидным и влиятельным при исследованиях роли культуры в воздействии на личность и социальное поведение человека. Более того, спектр областей исследования, к которым была применена данная характеристика, очень широк. Вот только два примера.</p>
    <p>В статье, являющейся предметом нашего обсуждения, Триандис приводит доказательства того, что психосоциальные понятия коллективизма и индивидуализма могут играть важную роль в физическом здоровье членов определенной культуры. Наш пример касается коронарной недостаточности. В целом, показатель количества сердечных приступов имеет тенденцию к более низким значениям в коллективистских обществах, по сравнению с индивидуалистическими. Триандис полагает, что неприятные и стрессовые ситуации, связанные с сердечной недостаточностью, чаще встречаются в индивидуалистических культурах, где отдельных индивидов вынуждают конкурировать и добиваться определенных результатов поодиночке. Вместе с этими негативными характеристиками жизни индивидуалистическим социальным структурам неотъемлемо присущи низкая выраженность социальной сплоченности и социальной поддержки, которые могли бы снижать негативное влияние стресса на здоровье людей. Конечно, существует целый ряд факторов, влияющих на культурные различия в показателе частоты сердечных приступов или других болезней, о чем мы говорили в начале статьи. Тем не менее множество исследований показали, что члены коллективистских культур, которые переезжают в страны с индивидуалистической культурой, становятся менее защищенными перед различными болезнями, в том числе — сердечной недостаточностью.</p>
    <p>Возможно, еще более убедительными являются результаты исследований двух различных подгрупп в рамках одной и той же культуры. Как отмечает Триандис (с. 327), было проведено сравнительное исследование на выборке 3000 человек — японцев, адаптировавших свой стиль жизни и отношений к американским нормам, и японцев, которые продолжали жить <emphasis>в США</emphasis> в соответствии с японскими традициями. Показатель частоты сердечных приступов был <emphasis>в пять раз выше в первой группе</emphasis>, сравнительно с тем же показателем у не принявших американскую культуру японцев, и это притом что в обеих группах показатели уровня холестерина, веса, времени, затрачиваемого на тренировки, интенсивности курения были статистически одинаковыми.</p>
    <p>Конечно, можно ожидать, что характеристика «коллективизм — индивидуализм» будет оказывать влияние на методы воспитания детей, принятые в определенной культуре; и это действительно так. Родители в коллективистских обществах акцентируют внимание на развитии в своем ребенке «коллективного я», характеризуемого конформностью в отношении групповых норм, подчинением старшим в группе, устойчивостью и последовательностью поведения в разное время и в различных ситуациях. Детей поощряют — как явно, так и в завуалированной форме — за определенное поведение и отношение, которое соответствует общегрупповым целям и поддерживает их (Triandis, 1989). В данном контексте отказ делать что-либо, на что рассчитывала группа, просто потому, что вам это не нравится, неприемлем и встречается крайне редко. В высокоиндивидуалистических культурах, США, например, подобный отказ — это очень частое явление, причем способность отказать часто высоко оценивается и вызывает уважение! Это объясняется тем, что в индивидуалистических культурах родители акцентируют внимание на воспитании «частного я». Детей поощряют за поведение и отношения, которые предполагают веру в собственные силы, проявление независимости, самопознание и максимальную самореализацию как индивидуальности. Можно по-другому взглянуть на эти различия; в индивидуалистических культурах сопротивление (в социально приемлемых рамках) и черты независимости считаются <emphasis>ценными характеристиками личности,</emphasis> в то время как в коллективистских обществах они рассматриваются как <emphasis>помехи</emphasis>. Сообщения, передаваемые культурой детям через родителей в отношении ценного и мешающего, достаточно ясны и слышимы; они оказывают влияние на то, каким будет ребенок, став взрослым.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>В период с 1995 по 2000 год только эта одна статья Триандиса цитировалась в более чем 200 исследованиях в самых различных научных сферах. В одном из таких исследований изучалась самооценка (Tafarodi &amp; Swann, 1996). Самооценку можно определить по-разному, но обычно в данное понятие включаются два главных фактора: то, насколько вы себе нравитесь (любовь к себе), и как вы оцениваете свой профессионализм в выполнении различных заданий (компетентность). В названном исследовании сравнивались данные факторы на примере американских и китайских студентов. Исследователи выяснили, что результаты китайских студентов оказались выше по фактору любви к себе, а американские студенты выше оценили личную компетентность. Это интересная тенденция членов коллективистских культур больше любить себя, но быть менее уверенными в своих способностях, когда же члены индивидуалистических культур выше оценивают свои профессиональные способности, несмотря на строгое отношение к себе, была названа авторами исследования «гипотеза культурного обмена».</p>
    <p>В другом исследовании для изучения отношения детей к людям с физическими недостатками был использован кросс-культурный подход (Crystal, Watanbe &amp; Chen, 1999). Было выявлено, что дети в коллективистских обществах, в данном случае в Японии, были более склонны, нежели дети в индивидуалистических обществах, жалеть инвалидов и беспокоиться о них. Американские дети в гораздо большей степени, нежели японские дети, выражали смущение, когда видели инвалидов.</p>
    <p>И наконец, еще в одном исследовании был освещен важный аспект работы Триандиса. При изучении и сравнении индивидуалистических и коллективистских обществ анализ не ограничивается сравнением между странами. Во многих странах существуют районы с различным уровнем коллективизма и индивидуализма. Нигде на Земле это не проявляется так, как в США. Vandello and Cohen (1999), основываясь на модели Триандиса, составили своеобразную «карту» США. Перед тем как вы прочтете о результатах, остановитесь и подумайте, в каких штатах, по вашему мнению, в наибольшей степени проявляется коллективизм и индивидуализм. Итак, исследователи выяснили, что самые южные штаты были наиболее коллективистскими, а регионы Plains и Rocky Mountains были наиболее индивидуалистичными. Однако даже в этих областях есть маленькие субкультурные группы индивидуалистов и коллективистов. Таким образом, исследования Триандиса обеспечили «линзу», через которую огромная страна, весьма богатая разнообразием, выглядит, по меньшей мере, пятнистой, или даже как лоскутное одеяло замысловатого рисунка.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Ciystal, D., Watanabe, Н., &amp; Chen, R. (1999). Children’s reactions to physical disability; A cross-national and developmental study. <emphasis>International Journal of Behavioral Development</emphasis>, 23(1), 91-111.</p>
    <p>Tafarodi, R., &amp; Swann, W. (1996). Individualism — collectivism and global self-esteem: Evidence for a cultural tradeoff. <emphasis>Journal of Cross-Cultural Psychology,</emphasis> 27(6), 651–672. Triandis, H. (1989). The self and social behavior in differing cultural contexts. <emphasis>Psychological Review, 96(3), 506–520.</emphasis></p>
    <p>Vandello, J., &amp; Cohen, D. (1999). Patterns of individualism and collectivism across the United <emphasis>States.Joumal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 77(2), 279–292.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 8. ПСИХОПАТОЛОГИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Большинству людей, не изучавших психологию, представляется, что эта наука, главным образом, занимается психопатологией и душевными заболеваниями (раздел психологии, изучающий душевные заболевания, называется <emphasis>аномальной психологией</emphasis>). Однако, как вы уже, вероятно, заметили, почти все исследования, которые до сих пор обсуждались в этой книге, фокусировали внимание на <emphasis>нормальном</emphasis> поведении. В целом, психологов больше интересует нормальное поведение человека, чем патологическое, потому что, как правило, поведение людей бывает нормальным. Следовательно, если бы мы изучали только патологию, то есть небольшой процент человеческого поведения, мы знали бы очень мало о том, что такое человек. Тем не менее для многих именно душевные заболевания являются одной из самых интересных областей исследования в области психологии. В эту книгу мы включили самые разные исследования, имеющие большое историческое значение</p>
    <p>Прежде всего, это работа, которая заставила специалистов по душевному здоровью говорить о ней целых 20 лет. В этом исследовании люди, притворившиеся душевнобольными, постарались попасть в психиатрические больницы, чтобы проверить, могут ли доктора и штат больницы заметить разницу между ними и людьми, действительно страдающими душевными заболеваниями. Во-вторых, ни одна книга по истории психологических исследований не была бы достаточно полной без обращения к Зигмунду Фрейду Поэтому мы включили сюда обсуждение его теории <emphasis>защитных механизмов ego</emphasis> по работам его дочери Анны Фрейд. Третье исследование — это эксперимент с собаками, продемонстрировавший феномен <emphasis>научения беспомощности</emphasis>. Изучение этого явления приводит к широко известной теории, проливающей свет на проблемы депрессии у людей. И наконец, здесь представлен очень любопытный и хорошо известный опыт с крысами, находившимися в условиях крайней скученности, вследствие чего возникало девиантное поведение; и эти результаты также могут иметь важный смысл для людей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НУ, И КТО ЖЕ ЗДЕСЬ СУМАСШЕДШИЙ?</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы: Rosenhan D. L. (1973). On being sane in insane places. <emphasis>Science, 179</emphasis>, 250–258</strong></p>
    <p>Вопрос о том, как отличить нормальное поведение от патологического, является в психологии фундаментальным. Определение того, что есть патология, играет ключевую роль в понимании, является ли тот или иной человек душевнобольным, и диагноз в значительной степени определяет лечение пациента. Граница, разделяющая нормальное поведение и патологию, весьма неотчетлива. Скорее, можно представить все поведение человека как некий континуум, на одном конце которого — норма, или то, что можно назвать эффективным <emphasis>психологическим функционированием</emphasis>, а на другом конце — патология, означающая душевное заболевание (рис. 1).</p>
    <p>Специалисты в области душевного здоровья должны определять, в какой точке этого континуума находится, в общем и целом, поведение конкретного человека. Для вынесения решения клинические психологи, психиатры и психотерапевты могут использовать один или более из следующих критериев.</p>
    <p><emphasis>Странность поведения</emphasis>. Это субъективное суждение, но вы сами знаете, что в определенных ситуациях то или другое поведение бывает явно странным. Например, нет ничего странного в том, что вы вышли из дома и поливаете лужайку перед ним, однако дело меняется, если это происходит в то время, когда идет проливной дождь! Итак, для суждений о странности поведения необходимо принимать во внимание обстоятельства, в которых оно имеет место.</p>
    <p><emphasis>Постоянство поведения.</emphasis> У всех нас бывают моменты «безумия». Вполне возможно, что человек по какому-то случаю ведет себя необычно и странно, и при этом нет необходимости видеть в этом свидетельство душевного заболевания. Например, вы получили какое-то очень важное известие, и вот, проходя в центре города по тротуару, вы начинаете плясать, и так отплясываете квартал или два. Это поведение, разумеется, нельзя считать нормальным, но оно еще не говорит о душевном заболевании, если только вы не отплясываете на этом тротуаре регулярно, день за днем или каждую неделю. Следовательно, этот критерий душевного заболевания требует, чтобы странное, асоциальное или разрушительное поведение было продолжительным.</p>
    <image l:href="#i_051.png"/>
    <p><emphasis>Социальное отклонение.</emphasis> Когда поведение человека радикально отклоняется от ожидаемого и нормального, тут, возможно, применимы критерии социального отклонения. Когда отклонения поведения доходят до крайностей и продолжаются длительное время, например, у человека имеют место слуховые или зрительные галлюцинации, это является свидетельством душевного заболевания.</p>
    <p><emphasis>Душевные страдания.</emphasis> Часто мы, будучи разумными созданиями, сами сознаем наши психологические трудности и те страдания, которые они нам причиняют. Когда человек боится замкнутого пространства, не может пользоваться лифтом или же чувствует, что не способен на глубокие и жизненно важные взаимоотношения с другими людьми, он и сам, без помощи психолога или психиатра, понимает, что у него психологические проблемы и что ему от этого больно. Часто факт и специфика таких страданий оказывают специалистам большую помощь для того, чтобы они могли поставить психологический диагноз.</p>
    <p><emphasis>Психологические препятствия.</emphasis> Когда человек обнаруживает, что для него невозможно быть удовлетворенным жизнью по причине имеющихся психологических проблем, это рассматривается как психологическое препятствие. Например, человек, который боится успеха и поэтому отказывается от попыток что-то изменить в жизни, страдает от психологического препятствия.</p>
    <p><emphasis>Влияние на функционирование.</emphasis> Этот критерий наиболее важен для психологического диагноза: в какой степени поведение, вызывающее сомнение, оказывает влияние на способность человека жить той жизнью которую он хочет для себя и которая приемлема для общества. Поведение человека может быть странным, и странным постоянно, но если оно никак не влияет на способность человека жить и действовать, возможно, истинной патологии здесь нет. Например, предположим, у вас есть непреодолимое желание каждый вечер перед сном вставать на кровати и петь национальный гимн; скорее всего, такое ваше поведение не мешает соседям и очень мало воздействует на вашу жизнь в целом, и поэтому может не быть клинической проблемой.</p>
    <p>В какой степени у человека проявляются все эти симптомы и характеристики душевного нездоровья, должны решать психологи, психиатры и другие профессионалы — специалисты по душевному здоровью. Следовательно, несмотря на представленные выше показатели, остаются два вопроса: Действительно ли специалисты по душевному здоровью могут отличить душевнобольного от здорового? И каковы могут быть последствия ошибок? Именно эти вопросы поставил перед собой Дэвид Розенхен (David Rosenhan).</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Розенхен задался вопросом, относятся ли характеристики, ведущие к психологическому диагнозу, к самим пациентам, или же к ситуациям и сопутствующим обстоятельствам, в которых наблюдатели (те, которые ставят диагноз) видят этих пациентов. Он рассуждал так, что если принятые критерии и опыт, который имеют профессионалы в диагностировании душевных заболеваний, адекватны, тогда эти профессионалы должны быть способны отличить человека со здоровой психикой от душевнобольного. (Такие слова, как <emphasis>здоровый</emphasis> и <emphasis>душевнобольной</emphasis>, являются терминами, которые не используют психологи. Здесь эти слова употребляются потому, что Розенхен применяет их в своей работе.) Розенхен предложил единственный, с его точки зрения, способ проверить способность специалистов правильно ставить диагноз — устроить так, чтобы в больницы для душевнобольных попали нормальные люди, и посмотреть, будет ли там обнаружено, что на самом деле эти люди здоровы. Если бы «псевдопациенты» вели себя в больнице, как ведут себя в обычной жизни, и никто из больничного персонала не понял бы, что эти люди совершенно нормальны, это явилось бы свидетельством, что диагноз душевного заболевания на самом деле скорее связан с ситуацией, чем с пациентом.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Розенхен подобрал на роль псевдопациентов восемь человек (включая самого себя). Из восьми участников опыта (трое женщин и пятеро мужчин) один был аспирантом, трое — психологами, один — педиатром, один — психиатром, один — художником и один человек — домохозяйкой. Задача участников заключалась в том, чтобы попасть на прием в одну или несколько из 12 больниц для душевнобольных в пяти штатах как на восточном, так и на западном побережье Соединенных Штатов.</p>
    <p>Все псевдопациенты следовали одним и тем же инструкциям. Они звонили в больницу и просили их принять. Придя в учреждение, они жаловались, что слышат голоса, которые говорят им слова: «пустой», «полый» и «тупой». Кроме этого единственного симптома, все участники эксперимента вели себя совершенно нормально и давали о себе абсолютно правдивую информацию (за исключением того, что называли другие имена и другой род занятий). Все субъекты были приняты в различные больницы, и все, кроме одного, были приняты с диагнозом <emphasis>шизофрения</emphasis>.</p>
    <p>Оказавшись в больнице, псевдопациенты не выказывали никаких симптомов психического нездоровья и вели себя абсолютно нормально. Они не имели понятия, когда им разрешат выйти из больницы. Им сле-довало самим добиваться выписки, убедив больничный штат, что они достаточно здоровы для этого. Все субъекты вели дневники с записями. Поначалу они старались это скрывать, но вскоре стало ясно, что в подобной секретности нет необходимости, поскольку это <emphasis>поведение субъектов (записывание происходящего</emphasis>) рассматривалось как еще один симптом заболевания. Все субъекты стремились освободиться как можно скорее, поэтому они вели себя как образцовые пациенты, выполняли требования персонала и брали все прописанные им лекарства (которые, однако, не принимали, а спускали в унитаз).</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Длительность пребывания псевдопациентов в больнице колебалась от семи до 52 дней, в среднем она была 19 дней. Самый важный результат этого опыта заключается в том, что ни один из псевдопациентов не вызвал подозрений у кого-либо из больничных сотрудников. Когда их выписали, в историях болезни было записано <emphasis>шизофрения в ремиссии.</emphasis> Получены и другие результаты и наблюдения.</p>
    <p>В то время как больничный штат — доктора, медсестры и обслуживающий персонал — не смогли разгадать псевдобольных, одурачить других пациентов было не так-то просто. В трех случаях госпитализации псевдопациентов 35 из 118 настоящих пациентов высказывали подозрения, что субъекты на самом дели не были душевнобольными. «Ты вовсе не сумасшедший! Ты — журналист или репортер. И ты проверяешь, что тут делается в этой больнице!»</p>
    <p>Контакты пациентов (субъектов и обычных пациентов) с персоналом больницы были минимальными и часто довольно странными. Один из тестов, проделанных в этом исследовании псевдопациентами, заключался в том, чтобы подходить к разным людям из персонала больницы и пытаться вступать с ними в вербальный контакт, задавая самые обычные, нормальные вопросы (например, «Когда же мне разрешат гулять?» или «Когда меня отсюда выпустят?»). В табл. 1 представлены полученные ответы.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p><emphasis>Ответные реакции врачей и медицинского персонала на вопросы псевдопациентов</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_052.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Ответ, когда он был, часто принимал следующую форму:</p>
    <p><emphasis>Псевдопациент:</emphasis> Прошу прощения, доктор_, Вы не скажете, когда мне можно будет выходить на прогулку?</p>
    <p><emphasis>Психиатр:</emphasis> Доброе утро, Дейв. Ну, как ты сегодня?</p>
    <p>Затем доктор, как правило, удалялся, не дожидаясь ответа.</p>
    <p>В изучаемых больницах у пациентов было крайне мало личных контактов с персоналом, зато недостатка в медикаментах не было. В этом опыте восемь псевдопациентов получили, в общем счете, 2100 таблеток, которые, как уже было упомянуто, не были проглочены. Субъекты заметили, что многие настоящие пациенты тоже потихоньку спускали таблетки в унитаз.</p>
    <p>Один из псевдопациентов рассказал забавную историю о медсестре, которая расстегнула свой халат, чтобы поправить бюстгальтер в комнате, где было полным-полно пациентов-мужчин. В ее намерениях не было ничего провокационного, просто она не считала пациентов за людей.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование Розенхена показало, что в психиатрической больнице нормальные люди неотличимы от душевнобольных. Розенхен считает, что это происходит из-за самой обстановки в такого рода заведении — она оказывает сильнейшее воздействие на суждения персонала о поведении индивида. Раз пациентов поместили в больницу, их и станут рассматривать как больных, никакого индивидуального подхода не будет. Обычное отношение к пациентам можно выразить следующим образом: «Раз они попали сюда, они наверняка сумасшедшие». Еще более важно то, что Розенхен называет <emphasis>приклеиванием диагностического ярлыка:</emphasis> диагноз становится главной характеристикой человека или его личной особенностью. (См. обсуждение исследования С. Аша 1946 года «Создание хорошего впечатления» в главе 4.) С того момента, как диагноз-ярлык выдан и больничный персонал узнал его, все воспринимают поведение человека как нечто прямо вытекающее из этого ярлыка; отсюда и невнимание к тому, что пациент ведет какие-то записи. То, что этот факт не вызывает подозрений, свидетельствует: ведение записей просто становится для персонала как бы еще одним проявлением болезни пациента, подтверждением ярлыка.</p>
    <p>Больничный персонал склонен к тому, чтобы игнорировать возможность ситуационных влияний на пациентов, и видит только патологические признаки, которые должны быть у того или другого пациента согласно диагнозу. Это было продемонстрировано следующим наблюдением одного из субъектов:</p>
    <cite>
     <p>«Один психиатр обратил внимание на группу пациентов, сидящих у входа в больничный кафетерий за полчаса до открытия. Он стал объяснять группе молодых психиатров-практикантов, что симптом повышенного аппетита характерен для определенного синдрома. Кажется, врачу даже не пришло в голову, что между приемами пищи в психиатрической больнице просто нечего делать» (с. 253).</p>
    </cite>
    <p>Кроме того, приклеенный диагностический ярлык вообще часто окрашивал интерпретацию истории жизни псевдопациента. Не забывайте, что все субъекты честно рассказали о своем прошлом и своих семьях. Вот пример истории жизни, рассказанной одним из псевдопациентов, и интерпретации, которую ей дал больничный врач в своем заключении при выписке субъекта. На самом деле субъект-псевдопациент рассказал о себе следующее:</p>
    <cite>
     <p>«В раннем детстве у него были очень близкие отношения с матерью, но он был довольно далек от отца. Однако в подростковом и юношеском возрасте именно отец стал для него настоящим другом, а отношения с матерью стали более прохладными. На время поступления в больницу его отношения с женой были, как правило, близкими и теплыми. Детей наказывали редко» (с. 253).</p>
    </cite>
    <p>Лечащий врач дал следующую интерпретацию этой, в общем, совершенно нормальной и безобидной истории:</p>
    <cite>
     <p>«У этого белого 39-летнего мужчины… уже с раннего детства стала проявляться неустойчивость близких взаимоотношений с другими людьми. Отношения с матерью были поначалу очень теплыми, но в подростковом возрасте охладились. Отношения с отцом, в детстве совсем не близкие, со временем становятся очень хорошими. Настоящей стабильности нет. Он пытается контролировать свои эмоции по отношению к жене и детям, но с женой у него время от времени происходят ссоры, а детей он наказывает. И хотя он утверждает, что имеет нескольких хороших друзей, чувствуется, что у него и здесь в значительной степени все неустойчиво и непостоянно» (с. 253).</p>
    </cite>
    <p>Нет никаких свидетельств того, что изложенные псевдопациентами факты искажались больничным персоналом намеренно. Просто люди были уверены в правильности диагноза (в данном случае шизофрении), и история жизни пациента, а также его поведение интерпретировались в соответствии с этим диагнозом.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных результатов</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование Розенхена потрясло многих психиатров. Благодаря полученным результатам выявилось два важных фактора. Во-первых, оказалось, что специалисты психиатрических лечебниц не всегда способны отличить психически здоровых людей от больных. Как утверждает Розенхен, «сама больница, как правило, представляет для человека такое специфическое окружение, что тут очень легко поведение любого пациента понять неверно. То обстоятельство, что при госпитализации люди оказываются в таком окружении… оказывает, вероятно, на них далеко не лечебное воздействие» (с. 257). Во-вторых, Розенхен показал, какую опасность представляют собой диагностические ярлыки. Как только больному ставится определенный диагноз (например, шизофрения, маниакально-депрессивный психоз и т. д.), этот ярлык как бы заслоняет собой все прочие особенности личности. Кажется, что поведение человека и все его характерные черты вытекают из психических нарушений, получивших ярлык диагноза. Самое плохое в подобном стиле лечения заключается в том, что пациент, получивший ярлык заболевания, утверждается в своей болезни. Когда с ним обращаются как с человеком, имеющим определенные психические нарушения, со временем он начинает вести себя именно так, как от него ожидают.</p>
    <p>Благодаря работе Розенхена, психиатры ставят диагноз более осторожно и тщательно, и кроме того, они стали больше сознавать опасности ярлыка-диагноза, когда за диагнозом уже не видно человека. Можно отметить также, что ряда проблем из поднимавшихся в исследовании уже нет в связи с уменьшением количества пациентов, содержащихся в психиатрических лечебницах. Открыты и получили широкое распространение медикаментозные средства, воздействующие на психику и могущие значительно уменьшить симптомы заболеваний у многих пациентов, что позволяет последним жить вне больниц и вести относительно нормальную жизнь. В то же время становится больше местных психиатрических и кризисных центров, проводится направленная терапия при проблемном поведении каждого типа, и при этом специалисты вообще стараются избегать каких-либо ярлыков.</p>
    <p>Это никоим образом не говорит о том, что психиатры полностью отказались от диагностических ярлыков. Однако благодаря, главным образом, работам Розенхена и других исследователей того же направления, ярлыки в психиатрии теперь используются осторожно и с пониманием того, какую власть они имеют.</p>
    <subtitle><emphasis>Вопросы и критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>В одной из больниц, на базе которой осуществлялась исследовательская и учебная работа, узнали про результаты исследования Розенхена раньше, чем они были опубликованы, и персонал больницы усомнился, что такие ошибочные диагнозы могли бы иметь место в их учреждении. Чтобы проверить это, Розенхен информировал больничную администрацию, что в течение следующих трех месяцев в их больницу постарается попасть один или несколько псевдопациентов. Всех штатных сотрудников попросили оценивать каждого появившегося в больнице пациента по шкале из 10 пунктов, отмечая вероятность того, что человек может оказаться псевдопациентом. К концу трехмесячного срока в больницу было принято на излечение 193 пациента. Из них 41 пациент с большей или меньшей уверенностью идентифицировался как псевдопациент, по крайней мере, одним человеком из штата больницы. Двадцать три вызвали сомнения, по крайней мере, у одного психиатра, а 19 были идентифицированы как псевдопациенты одним психиатром и еще одним сотрудником больничного штата. Розенхен (обманщик!) на самом деле в течение этих трех месяцев вообще никаких псевдопациентов в больницу не посылал! «Этот эксперимент очень поучителен, — констатирует Розенхен. — Он показывает, что тенденция считать здоровых людей больными может стать и своей противоположностью в случаях, когда ставки достаточно высоки (в данном случае специалисты волновались за свой престиж и старались продемонстрировать, как умело они ставят диагноз). Но одно можно сказать совершенно определенно: любой диагностический процесс, который так легко приводит к крупным ошибкам подобного сорта, не может считаться очень надежным» (с. 252).</p>
    <p>Розенхен повторил свое исследование несколько раз, в общем счете в 12 больницах в период 1973–1975 годов.</p>
    <p>Каждый раз он получал сходные результаты (см.: Greenberg, 1981, и Rosenhan, 1975). Однако другие ученые оспаривали выводы Розенхена, сделанные на основании этого исследования. Шпицер (Spitzer, 1976) утверждал: хотя и может показаться, что методы, используемые Розен-хеном, выявляют недостатки системы психологической диагностики, на самом деле это не так. Например, псевдопациентам было несложно попасть в больницы потому, что и многие настоящие больные попадают туда на основании вербальных сообщений (а кому придет в голову, что человек обманным путем старается попасть в подобное место?). Рассуждения здесь следующие: если вы придете в приемную терапевта и будете жаловаться на сильные боли в кишечнике, вы можете оказаться в больнице с диагнозом гастрит, аппендицит или язва. Даже если вы обманули врача, методы диагностики (т. е. диагностическая беседа врача с пациентом. — <emphasis>Примеч. ред.)</emphasis> не были ложными. Кроме того, Шпицер указал, что хотя псевдопациенты, будучи принятыми в больницы, вели себя там совершенно нормально, подобные вариации поведения при психических нарушениях являются вполне обычными, и это совсем не означает, что сотрудники больницы продемонстрировали свою некомпетентность, не разоблачив обман.</p>
    <p>Споры о важности диагнозов в психиатрии, начавшиеся со статьи Розенхена 1973 года, продолжаются. Независимо от того, что удается сделать современным ученым, очевидно: исследование Розенхена остается одним из самых важных в истории психологии.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Выполненный Розенхеном эксперимент, поставивший под сомнение достоверность психиатрических диагнозов, использовался в работах многих исследователей; упомянем здесь работы двух из них. Автором одной работы является Томас Шаш (Szasz), психиатр, который с начала 1970-х известен своей критикой концепции душевных заболеваний. Он был убежден, что нарушения психики не являются болезнью и не могут быть правильно поняты в качестве заболевания; скорее, их следует рассматривать как проблемы <emphasis>существования</emphasis> (problems in living), имеющие свои социальные причины, а также причины, связанные с непосредственным окружением. В одной из своих статей Шаш говорит, что если один человек (психиатр) не может понять другого (пациента), «это не является основанием считать, что пациент болен» (Szasz, 1993, с. 610).</p>
    <p>Другое исследование, основанное на материалах Розенхена 1973 года, было посвящено изучению того, что чувствуют сами пациенты, получившие ярлык — диагноз психического заболевания (Wahl, 1999). В исследовании приняли участие более 1300 людей с диагнозом психических нарушений. Их спрашивали, что они чувствуют, будучи отмеченными клеймом психически больного, и ощущают ли они в отношении себя какую-либо дискриминацию. Большинство пациентов отвечали, что на самом деле ощущают свою болезнь как клеймо, и притом чувствуют это в очень сильной степени по общему отношению к ним окружающих, отношению членов семьи, церковного прихода, коллег и даже самих психиатров. Кроме того, замечает автор исследования, «большинство респондентов старались скрыть свои психические отклонения и очень волновались, как бы люди не обнаружили, что они психически больны, и не стали бы хуже к ним относиться. Они признавались, что чувствуют неуверенность, горечь, озлобляются и низко оценивают себя» (с. 467).</p>
    <p>Возможно, у нас действительно есть кое-какой прогресс в общественной сфере. В исследовании Бойсверта и Фауста (Boisvert and Faust, 1999) испытуемым предложили сценарии воображаемых событий, происходящих с неким сотрудником фирмы, который очень грубо вел себя по отношению к своему боссу. Сценарии варьировались в том, какой силы стресс испытывал служащий, а в некоторых сценариях служащий, по описаниям, раньше имел диагноз шизофрения. Исследователи полагали, что испытуемые будут с большей вероятностью относить грубость служащего за счет его личностных особенностей в тех случаях, когда наличествовал ярлык шизофрении; если же никаких сведений о душевном заболевании в сценарии нет, причину будут искать скорее в создающем стресс окружении. Теперь догадайтесь, что произошло. Оказалось, что испытуемые оценивали события сценария противоположным образом. Они тем меньше осуждали личность нашего служащего, чем больший — по сценарию — стресс ему приходилось испытывать, <emphasis>независимо</emphasis> от наличия ярлыка шизофрении. И более того, исследователи получили практически такие же результаты, когда участниками опыта были настоящие практикующие психиатры-клиницисты или студенты колледжа.</p>
    <p>Итак, можно сказать, что у нас есть повод порадоваться — ведь результаты этих экспериментов свидетельствуют: в нашем обществе становится больше терпимости и понимания по отношению к людям с психическими отклонениями. Реальность такова, что до сих пор диагностика душевных заболеваний продолжает быть в равной степени как искусством, так и наукой. Маловероятно, что мы когда-либо покончим с <emphasis>ярлыками</emphasis>; они представляются необходимой частью эффективного лечения психологических нарушений, подобно тому как названия болезней являются частью диагностики и лечения физических заболеваний. Итак, если мы не можем совсем расстаться с ярлыками, нам следует продолжить работу и постараться сделать так, чтобы диагноз не превращался в позорное клеймо, не заставлял бы человека чувствовать неуверенность и стыд.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>И ВНОВЬ ВЫ МОЖЕТЕ ЗАЩИЩАТЬСЯ!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Freud А. (1946). The ego and the mechanisms of defense. New "fork: International Universities Press.</strong></p>
    <p>В истории исследований, изменивших психологию, есть одна внушительная фигура, обращением к которой чрезвычайно трудно было бы пренебречь — это, конечно, Зигмунд Фрейд (1856–1939). Нельзя представить себе, что психология была бы сегодня тем, что она есть, — несмотря на все свои разнообразные и сложные формы, без вклада, который внес в эту науку Фрейд. Это именно он способствовал тому, что наше понимание человеческого поведения (особенно аномального) поднялось от подозрений в одержимости человека демонами и злыми духами до разумных и научных объяснений психических отклонений. Итак, без обращения к его работе данная книга была бы неполной. Теперь, конечно, у вас возникает вопрос, почему, если так важен Зигмунд Фрейд, мы фокусируем внимание на книге его дочери, Анны Фрейд. Чтобы ответить на этот вопрос, потребуются некоторые объяснения.</p>
    <p>Хотя работы Зигмунда Фрейда являются неотъемлемой частью истории психологии и поэтому они обязательно должны быть представлены в этой книге, рассматривать здесь труды самого Фрейда наряду с другими исследованиями было бы трудной задачей. Причина этих трудностей в том, что Фрейд приходил к своим открытиям, не используя четкую научную методологию. Было бы невозможно выбрать какое-то одно его исследование или серию экспериментов, чтобы обсудить их, как это сделано в данной книге в отношении других исследователей. Теории Фрейда развивались на основе тщательных наблюдений за пациентами на протяжении десятилетий клинического анализа. Из этого следует, что его научные труды, мягко говоря, очень обширны. Английский перевод его собрания сочинений <emphasis>The Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud </emphasis>(London: Hogarth Press, с 1953 пo 1974 годы) составляет 24 тома! Совершенно очевидно, что обсудить здесь можно было бы только очень небольшую часть его работ.</p>
    <p>При выборе, что же включить в эту книгу, предпочтение было отдано той части работ Фрейда, которые лучше всего выдержали испытание временем. В прошлом веке идеи Фрейда часто подвергались критике, и в последние 40 лет серьезные ученые особенно часто ставят под вопрос значение его работ. Критики доказывают, что многие его теории либо невозможно научно проверить, либо — если они проверены — они, в общем и целом, оказываются ненадежными. Поэтому, хотя мало кто может усомниться в историческом значении фигуры Фрейда, многие его теории о структуре личности, о развитии личности через психосексуальные стадии, об источниках психологических проблем людей сегодня отвергаются большинством психологов. Однако некоторые аспекты его работы с течением времени получили более позитивную оценку и теперь имеют широкое признание. Одним из этих аспектов является концепция <emphasis>защитных механизмов.</emphasis> Речь идет о том оружии, которое использует ваше «я», чтобы защитить вас от того беспокойства, которое вы же сами себе и создаете. Этот элемент работы Фрейда и был выбран, чтобы представить в данной книге этого ученого.</p>
    <p>Открытие Фрейдом защитных механизмов происходило постепенно на протяжении 30 или более лет, по мере того как накапливался его опыт по изучению психологических проблем. В многочисленных томах трудов Фрейда нельзя найти последовательного, подробного обсуждения этой темы. Фактически он перепоручил эту работу своей дочери, которая сама была известным психоаналитиком, работавшим с детьми. Фрейд отмечал по этому поводу в 1936 году непосредственно перед выходом в свет — в оригинале на немецком языке — книги Анны <emphasis>The Ego and the Mechanisms of Defense. </emphasis>«Имеется очень большое количество методов (или, как мы говорим, механизмов), используемых эго для своей защиты. Моя дочь, детский психоаналитик, пишет о них книгу» (S. Freud, 1936). Поскольку это Анна Фрейд синтезировала в одной работе теорию своего отца о защитных механизмах, именно ее книга была выбрана для нашего обсуждения трудов Зигмунда Фрейда.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Для того чтобы изучить понимание Фрейдом защитных механизмов, необходимо вкратце объяснить его теорию структуры личности. Фрейд полагал, что личность состоит из трех компонентов: ид (id — «оно», бессознательное), эго (ego — «я») и суперэго (superego — «сверх-я»).</p>
    <p>Ид состоит из основных биологических потребностей, таких как голод, жажда и сексуальные побуждения. Когда эти потребности не удовлетворяются, ид создает сильную мотивацию для того, чтобы человек нашел путь для их удовлетворения, и сделал это немедленно! Работа ид основана на том, что Фрейд называл <emphasis>принципом удовольствия,</emphasis> оно требует немедленного выполнения всех желаний, независимо от доводов разума, логики, безопасности или морали. Фрейд считал, что темные, асоциальные и опасные инстинктивные потребности (особенно, сексуальные) присутствуют в любом ид, которое постоянно ищет самовыражения. Вы не всегда отдаете себе отчет в их существовании, поскольку ид действует на уровне бессознательного. Однако если у вас недостает других частей вашей личности и есть только ид, ваше поведение будет аморальным, с шокирующими отклонениями и даже фатальным для вас и других.</p>
    <p>Причина, по которой ваше поведение не следует этими опасными и отклоняющимися от нормы путями, заключается в том, что ваши эго и суперэго достаточно развиты, чтобы установить границы импульсам вашего ид и контролировать их. Согласно Фрейду, эго действует на <emphasis>принципе реальности,</emphasis> и это означает, что оно считается с реальным миром и последствиями, которые может иметь ваше поведение. Эго — ваша сознательная часть, и хотя его работа заключается в том, чтобы удовлетворять потребности вашего ид, оно стремится использовать для этого разумные, социально приемлемые и достаточно безопасные средства.</p>
    <p>Однако и эго имеет свои лимиты, налагаемые на него со стороны суперэго. Основное здесь то, что суперэго требует, дабы решения, которые находит эго для удовлетворения потребностей ид, были бы моральны и этичны в соответствии с усвоенным вами набором правил о том, что хорошо и что плохо. Эти правила были вложены в вас вашими родителями, и если поведение отклоняется от этих правил, ваше супер-эго накажет вас своим собственным очень эффективным оружием: чувством вины. Понимаете, что это такое? Обычно это называют совестью. Фрейд считал, что ваше суперэго действует как на сознательном, так и бессознательном уровнях.</p>
    <p>Итак, фрейдовская концепция личности была динамичной, согласно ей эго постоянно старается привести нужды и потребности ид в согласие с моральными требованиями суперэго в определении вашего поведения. Вот пример того, как это может работать. Представьте себе 16-летнего подростка, идущего по улице маленького города. Уже 10 часов вечера, и он направляется домой. Вдруг мальчик чувствует, что очень хочет есть. Он проходит мимо продуктового магазина и видит еду по другую сторону больших витрин, но магазин закрыт. Его ид может сказать: «Смотри! Еда! Разбей стекло и возьми что-нибудь!» (Не забывайте, что ид хочет немедленного удовлетворения своих желаний без учета последствий.) Возможно, наш подросток не сознает того, что предлагает ему его ид, поскольку это происходит на уровне ниже его сознания. Однако его эго слышит предложение ид и, поскольку его работа заключается в том, чтобы уберечь мальчика от опасности, оно может ответить ид так: «Нет, это может быть опасно. Давай зайдем с той стороны, где вход, постараемся залезть в магазин и украдем какую-нибудь еду!». На что возмущенно ответило бы суперэго: «Этого делать нельзя. Это аморально, и если ты это сделаешь, я тебя накажу!» И тут эго мальчика пересматривает ситуацию и находит решение, приемлемое как для ид, так и для суперэго. «Ты же знаешь, здесь недалеко есть кафе быстрой еды, которое работает и ночью. Давай пойдем туда и купим немного этой самой еды». Это решение, при условии что подросток психологически здоров, доходит до его сознания и отражается в его поведении.</p>
    <p>Согласно Фрейду, причина, по которой поведение большинства людей не отклоняется от нормы и не является асоциальным, лежит в этой системе проверок и противовесов между тремя названными частями личности. Но что может случиться, если система плохо срабатывает и баланс потерян? Сбой может произойти, если требования ид становятся слишком сильными и не могут адекватно контролироваться со стороны эго. Что будет, если неприемлемые потребности ид проложат путь в ваше сознание и начнут перевешивать влияние эго? Фрейд считал, что если это произойдет, вы будете ощущать нечто очень неприятное, то, что называется беспокойством. Он называл это <emphasis>разлитой тревогой</emphasis> (free-floating anxiety), потому что хотя вы чувствуете тревогу и страх, вы ни в чем не уверены, потому что причины происходящего с вами не полностью осознаны.</p>
    <p>Когда существует это состояние тревоги, нам неуютно и хочется изменить свое самочувствие. Чтобы сделать это, наше эго прибегает к крупнокалиберному оружию, которое называется <emphasis>защитные механизмы.</emphasis> Цель защитных механизмов состоит в том, чтобы предотвратить проникновение запретных импульсов ид в сознание. Если это проходит успешно, облегчается переживание дискомфорта, связанного с этими импульсами. Каким образом защитные механизмы снимают ощущение тревоги? Они делают это, используя самообман и искажение реальности таким образом, чтобы потребности ид остались неосознанными.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Фрейд делал свои открытия о защитных механизмах постепенно в течение многих лет клинической работы со. своими пациентами. За годы, прошедшие со времени смерти Зигмунда Фрейда и выхода в свет книги Анны Фрейд, было сделано много уточнений в интерпретации защитных механизмов. В следующем разделе вкратце рассматриваются только те защитные механизмы, которые идентифицировались самим Зигмундом Фрейдом и проработаны его дочерью.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты и обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Анна Фрейд обозначила 10 защитных механизмов, описанных ее отцом (см. с. 44 ее книги). Здесь мы обсудим пять из первоначально выделенных механизмов, которые обыкновенно используются и существование которых сегодня общепризнано: вытеснение, регрессия, проекция, формирование реакции и сублимация. Не забывайте, что первейшая функция защитных механизмов заключается в изменении реальности таким образом, чтобы спасти от беспокойства.</p>
    <p><strong>Вытеснение</strong></p>
    <p>Вытеснение — это базовый и чаще всего используемый механизм защиты. В своих ранних работах Фрейд использовал термины «вытеснение» (repression) и «защита» (defense) как взаимозаменяющие и считал, что вытеснение — это практически единственный защитный механизм. Однако позднее он признал, что вытеснение — всего лишь один из многих психологических процессов, которые могут защитить личность от беспокойства (с. 43). Вытеснение делает это, выбрасывая беспокоящие мысли из сознания. Если это проходит успешно, удается избежать тревоги, связанной с «запрещенными» мыслями. По мнению Фрейда, вытеснение часто используется как защита против беспокойства, которое может возникнуть из-за неприемлемых сексуальных желаний. Например, женщина, у которой возникло сексуальное влечение к отцу, вероятно, будет испытывать тревожное чувство, связанное с тем, что ее желания стремятся прорваться в сознание. Чтобы избежать этой тревоги, ее неосознанные желания подавляются и полностью изгоняются в область бессознательного. Это не означает, что ее желания совсем ушли, но, будучи вытесненными, они не могут вызывать беспокойства.</p>
    <p>Возможно, вы будете удивлены, как вообще подобные мысли могут обнаружиться, если они остаются в бессознательном. Согласно Фрейду, эти скрытые конфликты могут обнаружиться благодаря случайным обмолвкам, сновидениям или благодаря различным методам психоанализа, таким как свободная ассоциация или гипноз. Кроме того, скрытые желания могут создавать психологические проблемы, которые выражаются в форме невроза. Рассмотрим снова пример женщины, вытесняющей сексуальное влечение к отцу. Эти импульсы могут выразиться у нее в том, что она завязывает обреченные на неудачу отношения с мужчинами, пытаясь разрешить свой внутренний конфликт отношения к отцу.</p>
    <p><strong>Регрессия</strong></p>
    <p>Регрессия — это защита от беспокойства, которую использует наше эго, возвращая личность к поведению, свойственному более ранней стадии развития, когда не было серьезных обязательств, и вообще все было гораздо легче и спокойнее. Часто, когда в семье рождается второй ребенок, у старшего брата (или сестры) наблюдается регресс в поведении — он начинает говорить, как маленький, просит бутылочку с молоком, и порой даже его простынки оказываются мокрыми. Взрослые тоже могут использовать регрессию. Возьмем, например, человека, переживающего <emphasis>кризис среднего возраста,</emphasis> — он боится старости и смерти. Чтобы уйти от тревожности, связанной с этими бессознательными страхами, человек в своем поведении может регрессировать до подростковой стадии: он ведет себя безответственно, раскатывает туда-сюда в молодежной спортивной машине, старается встречаться с более молодыми женщинами и даже ест пищу, которую обычно обожают подростки. Можно привести и другой пример регрессии — вспомним таких взрослых женатых мужчин, которые, если у них в семье что-то не ладится, сразу же <emphasis>бегут домой</emphasis> к маме.</p>
    <p><strong>Проекция</strong></p>
    <p>Вообразите на минутку, что ваше эго подвергается атаке вашего ид. Вы и сами не понимаете, почему, но очень тревожитесь. Если ваше эго использует защитный механизм проекции, чтобы уменьшить беспокойство, вы начинаете видеть проявление своих неосознанных потребностей в поведении других людей. Таким образом, вы проецируете собственные импульсы на других людей. Теперь чувства, провоцирующие вашу тревогу, видятся вам как бы со стороны, и это уменьшает ваше беспокойство. Вы сами не сознаете, что делаете, и люди, на которых вы проецируете собственные отрицательные эмоции и считаете, что они в чем-то грешны, на самом деле могут быть ни в чем не виноваты. Подобный пример приводит Анна Фрейд; речь идет об одном муже, который испытывает бессознательные импульсы изменить своей жене (с. 120). Возможно, он сам вообще не подозревает об этих своих желаниях, но они потихоньку вылезают из его ид и создают ощущение тревоги. Чтобы смирить свое беспокойство, мужчина проецирует собственные желания на жену, он становится ужасно ревнивым и обвиняет жену в неверности, даже если нет ни малейших подтверждений его подозрений. В качестве другого примера можно привести женщину, которая боится стареть и начинает всем говорить, как плохо выглядят и как постарели ее друзья и знакомые. Люди, о которых идет речь, не изображают что-то и не врут, они искренне верят в свои проекции. Будь это не так, они не получили бы защиту от своей тревоги.</p>
    <p><strong>Формирование реакции</strong></p>
    <p>Пример защиты, идентифицированной Фрейдом как формирование реакции, можно найти уже в шекспировском «Гамлете»; вспомним, как мать Гамлета, посмотрев сцену показанной актерами пьесы, замечает Гамлету: «Странно, эта леди что-то слишком много обещает». Когда человек ощущает неприемлемые, неосознанные импульсы <emphasis>чего-то злого</emphasis>, то беспокойства, связанного с ними, можно избежать, если вести себя не так, как это нужно для выполнения настоящих требований ид, а противоположным образом. Анна Фрейд указывала, что это поведение обычно выглядит слишком сложным или даже гротескным (с. 9). Когда человек всем своим поведением и поступками на каком-то другом примере демонстрирует окружающим свое отрицательное отношение к настоящим требованиям собственного ид, его тревога блокируется. Формирование реакции, как правило, происходит очень быстро и обычно становится постоянным компонентом личности индивида, если не случится так, что как-нибудь разрешится конфликт ид — эго. В качестве примера приведем мужа, который неосознанно желает других женщин. Если для того чтобы снять свое беспокойство, он начинает использовать не проекцию, а формирование реакции, он ведет себя с женой преувеличенно внимательно и преданно, засыпает ее подарками и заверениями в вечной любви. Другой пример дает нам недавняя информация о совершенном жестоком преступлении, которое называли <emphasis>избиением гея (мужчины-гомосексуалиста). </emphasis>Согласно интерпретации Фрейда, мужчины с неосознанными гомосексуальными наклонностями могут вести себя противоположным образом и проявлять крайнюю нетерпимость, нападая на геев и избивая их, чтобы уйти от собственных желаний такого же рода и связанной с ними тревоги.</p>
    <p><strong>Сублимация</strong></p>
    <p>Как Зигмунд Фрейд, так и Анна Фрейд считали, что защитные механизмы, включая четыре описанных выше, указывают на проблемы психологической адаптации (неврозы). И наоборот, защита с помощью сублимации виделась им не только как нечто нормальное, но и как желательное явление (с. 44). Призывая на помощь сублимацию, люди ищут социально приемлемые пути использования своей энергии — результата неосознанных запретных желаний. Фрейд придерживался мнения, что поскольку в ид каждого человека имеются подобные желания, сублимацию нужно принимать как необходимую часть продуктивной и здоровой жизни. Более того, считал он, самые сильные желания человека могут сублимироваться различными путями. Человек с повышенно-агрессивными импульсами может, например, сублимировать их, занимаясь контактными видами спорта или же став хирургом. Неудержимое стремление молоденькой девушки к верховой езде может интерпретироваться как сублимированные неприемлемые сексуальные желания. Человек с эротической фиксацией внимания и воображения на человеческом теле может сублимировать свои чувства, сделавшись художником или скульптором, изображающим обнаженные натуры. Фрейд считал, что все, что мы называем цивилизацией, возникло, возможно, благодаря механизму сублимации. Согласно его мнению, способность людей сублимировать свои примитивные биологические потребности и импульсы позволила им построить цивилизованные общества. Иногда, считал Фрейд, дремлющие в нас истинные бессознательные силы берут верх над нашим <emphasis>коллективным эго</emphasis>, и это примитивное поведение выливается в таком нецивилизованном выражении, как война. И, однако, именно сублимации цивилизация обязана самим своим существованием (S. Freud, 1930).</p>
    <subtitle><emphasis>Выводы и их современное применение</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя Анна Фрейд совершенно ясно высказывает в своей книге мнение, что использование защитных механизмов часто связано с невротическим поведением, следует заметить, что на самом деле это не всегда так. Почти все люди время от времени используют защитные механизмы; особенно это бывает необходимо, когда нужно справиться с периодами сильного стресса. Защитные механизмы помогают нам усмирить наши тревоги и сохранить свой положительный имидж. Тем не менее защитные механизмы связаны с самообманом и искажением реальности, и если мы переусердствуем с защитами, последствия этого могут быть самыми отрицательными. Например, человек, который каждый раз при возникновении по-настоящему серьезных жизненных проблем использует регрессию, может вообще оказаться неспособным справляться с трудностями и решать вопросы, требующие его внимания. Из-за этого вся жизнь данного человека может оказаться не такой успешной, какой она могла бы быть. Более того, по мнению как Фрейда, так и многих других психологов, если беспокойство, связанное с какими-то специфическими внутренними конфликтами, вытесняется, оно может найти себе выражение другими путями, такими как фобии, приступы неконтролируемой тревожности или расстройства, связанные с маниакальными и навязчивыми стремлениями.</p>
    <p>Теории Фрейда всегда были очень противоречивыми. Действительно ли защитные механизмы реально существуют? На самом ли деле они действуют бессознательно, чтобы заблокировать беспокойство, созданное запретными импульсами, пробивающимися в сознание? Возможно, наиболее частые критические замечания по поводу работ Фрейда состоят в том, что в лучшем случае их трудно научно проверить, а в худшем — вообще невозможно. Многие исследования имели своей целью продемонстрировать реальность различных концепций Фрейда. Результаты неоднозначны. Некоторые из его идей получили научное подтверждение (см.: Cramer, 2000), другие же либо не подтвердились, либо их просто невозможно научно изучать (см.: Fisher &amp; Greenberg, 1977, 1995).</p>
    <p>Два недавних чрезвычайно любопытных исследования нашли научное и даже физическое свидетельство существования защитных механизмов <emphasis>вытеснения</emphasis> (искажающая действительность вера в то, что реальное событие не случилось) и <emphasis>формирования реакции.</emphasis> В одном замечательном исследовании изучались пациенты с поражением правого полушария мозга, которые часто отрицают, что у них паралич (см. обсуждение исследования М. Гэззениги (Michael Gazzaniga) о специализации полушарий мозга в первом разделе этой книги). Рамачандран (Ramachandran, 1995) протестировал этих пациентов, чтобы проверить, есть ли у них «подразумеваемое» (tacit) или, говоря фрейдистскими терминами, <emphasis>вытесненное знание</emphasis> о своем параличе. Он предложил испытуемым на выбор выполнить один из видов деятельности; одна работа требовала участия обеих рук — завязывание шнурков на обуви, другая — активности одной руки (вставление болта в отверстие). Испытуемые почти всегда выбирали задание для двух рук, и хотя паралич делал успех работы невозможным, после многочисленных неудачных попыток они как будто даже не расстраивались. В другом эксперименте исследователь придумал виртуальную программу, дающую субъектам иллюзию того, что они двигают своей левой рукой. Когда субъекты чувствовали движение своей парализованной руки, они совсем не удивлялись этому. Данные наблюдения показали, что у людей совершенно нет осознания своего паралича. В конце опыта, и это самая непостижимая часть исследования, Рамачандран промыл холодной водой левое ухо одной из пациенток. «Удивительно, но это позволило пациентке выпустить из бессознательного “вытесненную” память о параличе; она сказала, что уже несколько дней постоянно чувствует себя парализованной» (с. 22). Автор предполагает, что холодная вода стимулировала у пациентки часть внутреннего уха, известную как <emphasis>вестибулярная система</emphasis>, от которой зависит равновесие, прямохождение и слежение глазами во время движения головой. В последнее время эту систему также связывают с быстрым (REM) сном и четкостью сновидений, и если основываться на выводах</p>
    <p>Рамачандрана, она может стать неврологическим звеном фрейдистского психологического феномена вытеснения.</p>
    <p>По свидетельству авторов второй статьи, гомофобия (<emphasis>homophobia</emphasis>) существующий у некоторых гетеросексуалов иррациональный страх в отношении геев и лесбиянок и желание избежать любого общения с этими людьми — на самом деле может быть <emphasis>формированием реакции.</emphasis> То есть защитным механизмом, который используется, чтобы уберечься от сильного беспокойства, вызванного собственными подавленными гомосексуальными тенденциями (Adams, Wright &amp; Lohr, 1996). Группе мужчин предложили тест, чтобы определить уровень гомофобии и разделить их на две группы: гомофобов и негомофобов. Затем испытуемым показали видеофильмы, изображающие откровенные сцены гетеросексуальной, гомосексуальной и лесбийской любви, и пока субъекты смотрели фильмы, фиксировались возникающие физиологические признаки сексуального возбуждения. Единственная разница между группами обнаруживалась при просмотре видеофильма с сюжетом гомосексуальной любви. При этом условии «результаты свидетельствуют, что у мужчин с гомофобией отмечалось значительное усиление возбуждения, в то время как в группе мужчин, не выказывавших гомофобии, этого не отмечалось» (с. 443). В самом деле, 66 % негомофобной группы не показали значимых признаков возбуждения, и только у 20 % гомофобов такие признаки отсутствовали или были очень мало выражены. Когда же мужчин опрашивали о том, как они сами оценивают уровень своего возбуждения, мужчины-гомофобы недооценивали степень своего возбуждения при просмотре гомосексуальных сюжетов. Результаты этого исследования явно подтверждают то описание защитного механизма формирования реакции, которое дала Анна Фрейд, и свидетельствуют в пользу выдвинутого выше объяснения жестокой ярости, направленной на отдельных геев.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Как показали два описанных выше опыта, научный интерес к защитным механизмам очень высок, причем он таков среди психологов, работающих в самых разных областях, включая когнитивную психологию, психологию развития, психологию личности и социальную психологию (Cramer, 2000). Через осознание и понимание защитных механизмов усиливается наша способность прояснять причины, по которым люди так или иначе себя ведут. Это понимание может подсказать, как и когда поведение человека может мотивироваться не теми силами, которые лежат на поверхности и хорошо видны. Если вы будете держать список защитных механизмов в нагрудном кармане рубашки и всегда сможете заглянуть в него, возможно, вы станете замечать, когда кто-то другой или вы сами используют эти механизмы. Между прочим, если вам кажется, что кто-то использует защитный механизм, не забывайте, что этот человек стремится избежать неприятного беспокойства. Поэтому, скорее всего, не следует доводить вашу догадку до сведения этого человека. Знание защитных механизмов может стать мощным оружием при вашем общении с другими людьми, но пользоваться таким оружием следует осторожно и ответственно.</p>
    <p>Вы сами почувствуете, насколько серьезным образом продолжают влиять на современную науку та работа по синтезу собранного материала, которую проделала Анна Фрейд, и сама концепция ее отца о защитных механизмах, если фактически соберете все доступные современные академические труды или работы более широкого профиля, в которых детально обсуждается психоаналитическая теория. Многие цитаты, которые попадутся вам в этих работах, будут взяты из трудов человека по фамилии Фрейд. И большая часть этих цитат будет из работ Зигмунда, и это естественно. Но вот при обсуждении такой темы, как защитные механизмы; вы явно встретите ссылки на книгу Анны Фрейд 1946 года и разные переиздания, потому что эта книга является очень авторитетным исследованием по данному вопросу (см.: Couch, 1995).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Adams, Н., Wright, L., &amp; Lohr, В. (1996). Is homophobia associated with homosexual arousal? <emphasis>Journal of Abnormal Psychology; 105(3),</emphasis> 440–445.</p>
    <p>Couch, A. (1995, February). Anna Freud's adult psychoanalytic technique: A defense of classical analysis. <emphasis>International Journal of Psychoanalysis, 76,</emphasis> 153–171.</p>
    <p>Cramer, P. (2000). Defense mechanisms in psychology today: Further processes for adaptation. <emphasis>American Psychologist, 55(6),</emphasis> 637–646.</p>
    <p>Fisher, S., &amp; Greenberg, R. (1977). <emphasis>The scientific credibility of Freud's theories and therapy</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
    <p>Fisher, S., &amp; Greenberg, R. (1995). Freud scienlifically reappraised: Testing the theories and therapy. New York: Wiley.</p>
    <p>Freud, S. (1936). A disturbance of memory on the Acropolis. London: Hogarth Press. (Original publication in German, 1936)</p>
    <p>Freud, S. (1961). Civilisation and its discontents. London: Hogarth Press. (Original publication in German, 1930)</p>
    <p>Ramachandran, V. (1995). Anosognosia in the parietal lobe syndrome. Consciousness and Cognition, 4(1), 22–51.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НАУЧЕНИЕ ДЕПРЕССИИ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Seligman М. Е. P., Maier S. Е (1967). Failure to escape traumatic shock. <emphasis>Journal of Experimental Psychology, 74,</emphasis>1–9.</strong></p>
    <p>Если вы похожи на большинство людей, то предполагаете, что ваши действия влекут за собой определенные последствия. И поскольку вы ждете, что так оно и будет, вы стараетесь вести себя таким образом, чтобы последствия были желательными, и стремитесь избегать поступков, которые могут привести к нежелательным последствиям. Другими словами, ваши действия, по крайней мере частично, предопределяются вашей уверенностью в том, что они могут принести определенные плоды, — они зависят от возможных последствий. (См. статью по материалам Б. Ф. Скиннера в главе 3 «Научение и обусловливание» и статью по материалам Д. Роттера в главе 7 «Личность», для обсуждения последствий поведения.)</p>
    <p>Давайте представим, что вы недовольны вашей работой и поэтому начинаете принимать меры для того, чтобы изменить ситуацию. Вы входите в контакт с людьми, работающими в вашей сфере, читаете объявления с предложениями о работе, которая может вас интересовать, по вечерам стараетесь приобрести какие-то новые знания или умения и т. д. Все эти действия мотивируются вашей уверенностью в том, что усилия непременно увенчаются успехом, вы найдете работу получше и ваша жизнь станет счастливее. То же самое касается межличностных отношений. Если вы связаны с каким-то человеком и эти отношения тяготят вас или какие-то еще связанные с этим человеком обстоятельства приносят вам несчастье, вы постараетесь что-то придумать и начнете предпринимать необходимые действия, чтобы изменить обстоятельства, или положите конец тягостным отношениям, и при этом вы, конечно, будете надеяться, что преуспеете в желательных переменах.</p>
    <p>Все эти вопросы имеют отношение к проблемам власти и контроля. Многие верят, что они имеют власть над происходящим — по крайней мере частично, поскольку в прошлом они действительно могли успешно осуществлять контроль над событиями своей жизни. Люди верят, что могут сами справиться с проблемами и достичь желанных целей. Если у человека нет ощущения, что многое зависит только от него, что он способен контролировать происходящее, у него остается только беспомощность. Если вы чувствуете, что увязли в работе, которая вас не удовлетворяет, что вы не способны найти другую работу или же приобрести какие-то дополнительные навыки, чтобы улучшить свою профессиональную жизнь, маловероятно, что вы окажетесь способны на усилия, необходимые для того, чтобы изменить жизнь. Если вы слишком зависите от человека, с которым у вас мучительные отношения, и вы чувствуете, что бессильны что-то изменить или положить этим отношениям конец, возможно, эти тягостные отношения будут продолжаться и вы будете и дальше терпеть вашу боль.</p>
    <p>Ощущение власти над событиями и возможность самому контролировать их очень важны для психологического и физического здоровья человека (см. главу 5 «Развитие человека», раздел «Обсуждение» по итогам исследования Ланжера и Родена, о проблемах возможности контроля событий собственной жизни в домах для престарелых). Вообразите себе, что бы вы сами почувствовали, обнаружив, что уже не властны переменить свою жизнь, не можете контролировать события и все, происходящее с вами, идет помимо вашей воли. Вероятно, у вас возникнет ощущение своей беспомощности и безнадежности и вы перестанете даже пытаться что-то изменить. Другими словами, у вас начнется депрессия.</p>
    <p>Мартин Селигман (Martin Seligman), очень известный и авторитетный психолог, занимающийся проблемами поведения, придерживается мнения, что наше восприятие власти и контроля над событиями приходит в результате опыта. Он считает, что если попытки человека контролировать какие-то события постоянно терпят одни неудачи, то в конце концов этот человек вообще может отказаться от любых попыток контролировать происходящее. Если поражения случаются достаточно часто, человек может перенести ощущение, что он не в состоянии контролировать происходящее, на вообще все ситуации, даже на обстоятельства, когда на самом деле контроль возможен. Человек начинает в таком случае считать себя просто <emphasis>пешкой в руках судьбы</emphasis>, чувствует свою беспомощность, и у него наступает депрессия. Подобные случаи депрессии Селигман назвал <emphasis>приобретенной беспомощностью (learned helplessness).</emphasis> Он развил свою теорию, работая в университете Пенсильвании, где проделал серию опытов на собаках. Сейчас эти опыты считаются классическими. Эксперимент, обсуждаемый здесь, Селигман провел вместе со Стивеном Майером (Steven Maier); этот опыт считается первой основополагающей демонстрацией его теории.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>В своем более раннем эксперименте по научению Селигман обнаружил, что если собак подвергать воздействию электрического тока, которое они не могли контролировать и не могли избежать его, в дальнейшем они теряют способность к научению избегать электрического удара в тех случаях, когда это возможно. Представьте, как странно это выглядело в глазах психолога-бихевиориста. В лаборатории собаки подвергались воздействию электротоком, которое должно было быть очень неприятным, но не опасным. Позднее их поместили в специальный бокс, разделенный перегородкой на две части. Электрический ток должен был поступать на пол то одной, то другой части бокса. Когда собака находилась на одной стороне и вдруг чувствовала воздействие электрического тока, то чтобы избежать этого, ей нужно было всего лишь перепрыгнуть через перегородку и оказаться на другой стороне бокса. Обычно собаки и другие животные очень быстро начинают понимать, как помочь себе (нетрудно понять, почему так происходит!). На самом деле собаки выучивались спасаться, и как только сигнал (вспыхнувшая лампочка или звонок) предупреждал собаку о том, что сейчас пройдет ток, животное мгновенно перепрыгивало через перегородку и таким образом совершенно избегало неприятного воздействия электрическим током. Однако в экспериментах Селигмана были и собаки, ранее уже подвергавшиеся воздействию электротоком, которого они не могли избежать. Если таких собак помещали в бокс с перегородкой, они уже не научались спасительному поведению.</p>
    <p>Селигман высказывал предположение, что эти животные узнали о своей возможности контролировать неприятные стимулы нечто такое, что повлияло на их способность к последующему научению. Другими словами, они усвоили в результате своего предшествующего опыта с электротоком, что все их попытки избежать неприятного воздействия оказываются неэффективными. И затем, оказавшись в новых условиях, когда у них была возможность избежать воздействия тока, то есть контролировать ситуацию, они ничего не предпринимали. Они научились быть беспомощными.</p>
    <p>Для того чтобы проверить эту теорию, Селигман и Майер предложили исследовать воздействие контролируемой и неконтролируемой ситуаций с электротоком на возможность в дальнейшем научиться избегать удара.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Данный опыт — один из нескольких экспериментов, рассматриваемых в этой книге, в которых в качестве испытуемых использовались животные. Однако, возможно, именно этот опыт больше остальных вызывает вопросы относительно того, насколько этично проведение экспериментов на животных. Собаки подвергались воздействию электротоком, которое должно было быть достаточно болезненным (но не наносить животным физического вреда), для того чтобы проверить психологическую теорию. Оправданно ли этически такое обращение с животными — это вопрос, который может встать перед любым исследователем или студентом, изучающим психологию (и к этому вопросу мы вернемся после обсуждения результатов исследования Селигмана).</p>
    <p>Подопытными животными были 24 «дворняжки, от 37 до 48 сантиметров в холке и весом от 11,5 до 13 килограмм» (с. 2). Собак разделили на три группы, по восемь особей в каждой. Собакам одной группы предоставлялась возможность избегать удара током <emphasis>(escape group),</emphasis> у второй группы такой возможности не было (no-escape group), и третья группа была контрольной — эти собаки, в отличие от остальных, были без «упряжи».</p>
    <p>В двух экспериментальных группах на каждую из собак одевалась специальная «упряжь», подобная той, которую использовал И. П. Павлов (см. обсуждение методов Павлова в главе 3 «Научение и обусловливание»); собаки были ограничены в движениях, но не совсем лишены возможности двигаться. С каждой стороны от собачьей головы находилась специальная панель, благодаря которой голова собаки была направлена строго вперед. Собака могла нажать панель с каждой из сторон, двигая головой. При воздействии тока на животное из первой экспериментальной группы собака могла прервать ток, нажав на панель с любой стороны своей головы. В группе собак, не имеющих возможности спастись, каждое животное было соединено с собакой из группы, в которой особи могли избежать воздействия тока (эта специальная техника соединения животных называется <emphasis>«надевание ярма» (yoking)).</emphasis> Электротоком одинаковой силы воздействовали в одно время на каждую пару собак, но собаки из второй группы не могли контролировать происходящее. Чтобы бы ни делала собака второй группы, воздействие током продолжалось до тех пор, пока его не прерывала нажатием на панель собака из первой группы, для которой путь к спасению был открыт. Таким образом, собаки как той, так и другой группы получали воздействие током одинаковой силы и длительности; единственная разница заключалась в том, что у собак одной группы была возможность (власть) прекратить ток, а у другой такой возможности не было. Восемь собак контрольной группы на этой стадии эксперимента вообще не подвергались воздействию током.</p>
    <p>Экспериментальные животные обеих групп получили 64 токовых воздействия с интервалом в 90 секунд. Группа собак, которым давалась возможность найти спасение от тока, быстро научилась нажимать боковые панели и прекращать ток (для себя и для собак второй группы).</p>
    <p>Затем, спустя 24 часа, всех собак поместили в допускающий перемещения бокс, подобный описанному выше. На каждой стороне бокса находились лампочки. Когда на одной стороне свет гас, через 10 секунд по полу в этой части бокса пропускался ток. Если за эти 10 секунд собака успевала перепрыгнуть барьер, ей удавалось вообще избежать воздействия тока. Если не успевала, она продолжала чувствовать воздействие до тех пор, пока не перепрыгивала через барьер или пока не истекут 60 секунд, после чего воздействие прекращалось. С каждой собакой такой опыт осуществлялся 10 раз.</p>
    <p>Насколько хорошо собака научилась спасаться от тока, оценивали по следующим критериям: (1) сколько, в среднем, времени проходило между выключением света в боксе и прыжком собаки через барьер и (2) процентом собак в каждой из групп, в полной мере научившихся избегать тока. Кроме того, собаки второй группы (которые в первой части опыта не имели возможности спасаться) семь дней спустя были подвергнуты 10 дополнительным испытаниям, чтобы оценить продолжительность воздействия экспериментальной ситуации.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>В группе собак, имевших на первом этапе опыта возможность спастись от тока — в группе «спасение было», — с каждым из 64 воздействий животным требовалось все меньше времени, чтобы нажать на панель и прекратить ток. Во второй группе (не имевшей возможности спасаться от тока) — группе «спасения не было» — собаки после 30 воздействий совершенно переставали нажимать панель.</p>
    <p>Рисунок 2 представляет данные о среднем времени, которое требовалось на спасение от токового воздействия в каждой их трех групп животных на втором этапе эксперимента. Помните, что речь идет о времени между выключением света и прыжком собаки через барьер. Различия между группой собак, которая в первом опыте не имела возможность спасения, и другими двумя группами была статистически значимой. Различия между первой экспериментальной и контрольной группами не были значимыми.</p>
    <p>Рисунок 3 представляет данные (в процентах) о количестве животных каждой группы, которые не менее девяти раз из десяти проведенных испытаний не догадались перепрыгнуть через барьер и избежать тока. Различия между результатами в группе «спасение было» и в группе «спасения не было» оказались высокозначимыми. Шесть животных из группы «спасения не было» на втором этапе эксперимента совершенно не пытались избежать воздействия током в девяти или во всех десяти пробах. Семь дней спустя эти же шесть собак были вновь протестированы в том же экспериментальном боксе. В этой, более поздней, части опыта в каждом из испытаний пять из шести собак не умели спастись.</p>
    <image l:href="#i_053.png"/>
    <p><strong>Рис. 2.</strong> Среднее время на избежание воздействия током в экспериментальном боксе на втором этапе эксперимента (со с. 3 базовой статьи)</p>
    <image l:href="#i_054.png"/>
    <p><strong>Рис. 3.</strong> Количество животных (в процентах), которые не делали попыток спастись в экспериментальном боксе</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Поскольку единственное различие между группой собак, которым в первой части опыта была дана возможность спасения, и группой собак, которые такой возможности не имели, состояло в способности животных к активным действиям для прекращения тока, Селигман и Майер пришли к следующему выводу В данной ситуации имеет значение фактор контроля, потому что именно воздействием этого фактора можно объяснить ярко выраженную разницу в результатах двух групп, которым во второй части опыта нужно было научиться избегать токового воздействия. Другими словами, причина, по которой группа животных, имевших в первой части опыта возможность понять, как спастись, правильно действовала затем в экспериментальном боксе, заключалась вот в чем: в той фазе опыта, когда они были в «упряжи», животные получили представление о том, что прекращение тока зависит от их поведения. Поэтому у них была мотивация перепрыгнуть барьер и избежать удара. Для той группы собак, которые в первой части опыта, будучи в «упряжи», не имели возможности что-то сделать для своего спасения, было очевидно, что если токовое воздействие и прекращается, это происходит вне зависимости от их поведения. И поэтому, не имея надежды на то, что от их поведения в боксе может зависеть прекращение токового воздействия, они даже не пытались спасаться. Они, как и предсказывали Селигман и Майер, научились быть беспомощными.</p>
    <p>Иногда какая-нибудь собака из группы беспомощных делала в экспериментальном боксе удачную попытку избежать тока. Однако в следующем же испытании она возвращалась к беспомощности. Селигман и Майер объясняли это так. В предыдущей части эксперимента, когда собаки были в «упряжи», они усвоили, что все их попытки спастись оказываются безуспешными, и этот опыт мешал животным выработать новую форму спасения (перепрыгивание барьера) для того, чтобы в новой ситуации (в специальном боксе), избежать тока; прошлый опыт мешал, даже если какой-то их новый случайный опыт в этом направлении оказался удачным.</p>
    <p>В своей статье Селигман и Майер сообщили о результатах своего последующего эксперимента, который дал им возможность сделать некоторые дополнительные выводы. В этом втором исследовании собак сначала помещали в условия «упряжь и возможность найти спасение от тока», когда нажатие панели прекращало токовое воздействие. Затем собак перевели в условия с упряжью, но без возможности спастись от тока, а потом устроили 10 испытаний в боксе. Эти животные продолжали попытки нажимать панель во время всех испытаний в условиях «упряжь и невозможность найти спасение» и не сдавались так быстро, как собаки в первом опыте. Более того, все животные успешно выучились спасаться и избегать тока в боксе. Это говорит о том, что животных, усвоивших, что их поведение может быть эффективным, уже не могут остановить неудачи и мотивация изменить свою судьбу у них сохраняется.</p>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Конечно, Селигман хотел сделать то, что вы уже, вероятно, делаете: применить эти выводы к людям. В своей более поздней работе он утверждал, что в развитие депрессии у людей входят процессы, подобные процессам научения беспомощности у животных. Как в той, так и в другой ситуации, мы имеем дело с пассивностью, когда субъект сдается и <emphasis>просто сидит</emphasis>, отсутствием агрессии, замедленностью понимания, что какое-то поведение может принести успех, потерей веса и сознанием своего социального одиночества. И беспомощная собака, и человек в депрессивном состоянии узнали по какому-то своему прошлому опыту, что все их действия бесполезны. Собака была не способна избежать тока, что бы она ни делала, а человек не может контролировать такие события, как смерть любимого человека, обиды, наносимые порой родителями, потеря работы, серьезная болезнь (Seligman, 1975).</p>
    <p>Эта приобретенная беспомощность, которая приводит людей к депрессии, может иметь другие серьезные последствия, кроме самой депрессии. Исследования показали, что у пожилых людей, которые по различным причинам, например из-за проживания в доме для престарелых, не имеют возможности контролировать повседневные события, здоровье ухудшается и повышаются шансы на преждевременную смерть. И все это происходит в большей степени, чем у тех стариков, которые имеют возможность сохранить ощущение своей власти над событиями (для того чтобы познакомиться с обсуждением родственного исследования Ланжера и Родена (Langer and Rodin), посмотрите статью об их исследовании в доме для престарелых). Кроме того, некоторые исследования продемонстрировали, что неконтролируемые события, несущие стресс, могут играть определенную роль для развития таких серьезных заболеваний, как рак. Одно такое исследование обнаружило, что риск заболеть раком увеличивается у индивидуумов, которым в предшествующие годы пришлось пережить потерю супруга(и), профессии, престижного положения (Horn &amp; Picard, 1979). В больницах доктора и другой персонал полагают, что пациенты должны подчиняться, быть спокойными и отдавать свои судьбы в руки медиков. Пациенты уверены: для того чтобы поправить свое здоровье как можно скорее, они обязаны, не задавая лишних вопросов, во всем следовать указаниям докторов и медсестер. Выдающийся психолог, занимающийся проблемами здоровья, считает, что в понятие <emphasis>«хороший пациент больницы</emphasis>» входит пассивность пациента и то, что он отказывается от возможности контролировать события своей жизни. Такое положение, на самом деле, может создать у людей элементы приобретенной беспомощности, вследствие чего эти пациенты не могут позднее проявлять свою волю и контролировать события тогда, когда такой контроль и возможен, и желателен для выздоровления (Taylor, 1979).</p>
    <p>Еще одним свидетельством воздействия приобретенной беспомощности может быть следующее замечательное исследование Финкельштейна и Рами (Finkelstein and Ramey, 1977). Группы маленьких детей, лежа в кроватках, наблюдали подвешенные перед ними игрушки-мобиле для малышей. У одной группы детей были специальные «чувствительные» подушки, и, двигая своими головками, дети могли влиять на круговые движения игрушек. Над кроватками другой группы детей висели такие же игрушки, но было запрограммировано, что их вращение не поддается контролю детей. После того как обе группы ребятишек в течение двух недель каждый день по десять минут лежали в кроватках с передвигающимися игрушками над головами, дети из группы, у которой были подушки, дающие возможность контроля, стали очень ловко манипулировать игрушками, двигая головками. Однако самые важные наблюдения были сделаны, когда группа детей, которые ранее не имели возможности влиять на передвижение игрушек, получила те же самые «чувствительные» подушки и даже больше времени на то, чтобы научиться контролировать движение игрушек, чем имела первая группа. Эти дети оказались совершенно неспособными научиться контролировать движение игрушек! Полученный в первой ситуации опыт научил их, что от их поведения движения игрушек не зависят, и это знание перешло в новую ситуацию, когда возможность такого контроля была реальна. В эксперименте с двигающимися игрушками дети научились быть беспомощными.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование Селигмана о научении беспомощности продолжает оказывать влияние на современные работы и стимулирует дебаты во многих областях. Его идеи, в сочетании с теориями других исследователей, способствуют углублению понимания важности личного контроля над событиями нашей жизни (см. исследование Ланжера и Родена о необходимости такого контроля для пациентов домов для престарелых, обсуждаемое в главе 5).</p>
    <p>Один из примеров такого широкого влияния работы Селигмана можно найти даже в исследованиях психологических аспектов биологической, химической и ядерной войны. В своем исследовании Стоукс и Бан-дере (Stokes and Banderet, 1997) применили теорию приобретенной беспомощности Селигмана к реакциям военных и штатских индивидуумов на опыт, переживаемый во время Первой мировой войны, Войны за залив 1991 года (Gulf War), а также во время химической атаки террориста в Токийском метро в 1995 году. Исследователи обнаружили, что чувство полной беспомощности, которое возникает у людей перед лицом биологического, химического или ядерного нападения, часто приводит к тяжелым побочным последствиям пассивного характера (отказ от всего, нежелание что-либо делать) и нервным срывам активного свойства (слепая паника); при этом оба типа реакций абсолютно неэффективны при подобных опасностях. Авторы предлагают документально оформить систему проверенных психологических правил, с тем чтобы повысить эффективность тренировок военнослужащих и обеспечить порядок действий персонала при потенциальной угрозе.</p>
    <p>Другое исследование фокусировало внимание на том, как ощущения беспомощности, пережитые в раннем детстве, могут привести к синдрому постоянной тревожности, т. е. к нарушениям психики, у взрослого человека (Chorpita &amp; Barlow, 1998). Авторы этого исследования полагают, что «ранний опыт недостаточного контроля за происходящим может способствовать развитию некоторых когнитивных особенностей психики, заключающихся в представлении человека, что все происходящее совершенно не зависит от него, и это может привести к психологической уязвимости и тревожности» (с. 3).</p>
    <p>И наконец, назовем еще одно исследование, тесно связанное с нашими развивающимися представлениями об обучении детей, в котором проверялась связь между неспособностью к обучению и приобретенной беспомощностью (Hersh, Stone &amp; Ford, 1996). В этом исследовании третьеклассники с пониженными способностями к обучению сравнивались с третьеклассниками без каких-либо замеченных проблем с обучением, и тем и другим давался для прочтения текст, который был выше их читательских возможностей. Обе группы не справились с заданием, но учащимся с трудностями в обучении понадобилось значительно больше времени, чтобы оправиться после стресса поражения, чем их сверстникам, которые в принципе не имели трудностей с обучением. Если рассматривать эти факты в свете теории Селигмана, важно учитывать возможность того, что в результате стресса, пережитого учащимися после неудачи, они могут снова встретиться с другими неудачами, а это, в свою очередь, может привести к тому, что они вообще сдадутся и перестанут даже пытаться добиться успеха — или, другими словами, научатся быть беспомощными.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Теперь важно вернуться к вопросу этичности эксперимента. Большинству из нас тяжело читать о животных, особенно собаках, которых подвергают болезненным воздействиям в психологической лаборатории. В течение многих лет были выработаны стандарты гуманного обращения с лабораторными животными (см. обсуждение этого вопроса в предисловии к данной книге). Однако есть много людей как в науке, так и вне ее, считающих эти стандарты неадекватными. Некоторые люди вообще выступают за полное исключение исследований на животных из психологии, медицины и всех прочих наук. Каким бы ни было ваше личное мнение по этому поводу, вам следует задать себе вопрос: расширяют ли результаты этого опыта наши знания, способствуют ли они уменьшению человеческих страданий и улучшают ли качество жизни в степени, достаточной для того, чтобы оправдать методы исследования? Задайте себе этот вопрос применительно к исследованию Селигмана и Майера. Они создали основы теории, объясняющей, почему некоторые люди становятся беспомощными, почему у них появляются чувство безнадежности и депрессия. Селигман продолжал развивать широко принятую модель того, как возникает депрессия, и методов ее лечения. В течение ряда лет его теория оттачивалась и детализировалась и в результате стала более применима к типам депрессии, которые случаются при определенных условиях. Например, индивидуум с большой вероятностью заболевает депрессией, если он не может контролировать собственную жизнь по причинам, которые (1) скорее постоянные, чем временные, (2) относятся к факторам, которые связаны с личностью (а не с ситуациями) и (3) распространяются на многие области их жизни (см.: Abramson, Seligman &amp; Teasdale, 1978). Понимая это, врачи и консультанты стали лучше разбираться в депрессии, оказывать необходимую помощь в лечении.</p>
    <p>Оправдывает ли это знание методы, используемые в ранних исследованиях приобретенной беспомощности? Решать вам.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Abramson, L., Seligman, М., &amp; Teasdale, J. (1978). Learned helplessness in humans: Critique and <emphasis>reformulation. Journal of Abnormal Psychology,</emphasis> 87,49–74.</p>
    <p>Chorpita, B., &amp; Barlow, D. (1998). The development of anxiety: The role of control in the early environment. <emphasis>Psychological Bulletin,124(1),</emphasis> 3-21.</p>
    <p>Finkelstein, N., &amp; Rainey, C. (1977). Learning to control the environment in infancy. <emphasis>Child Development,</emphasis> 48,806–819.</p>
    <p>Hersh, C., Stone, B.<sub>t</sub> &amp; Ford, L. (1996). Learning disabilities and learned helplessness— A heuristic approach. <emphasis>International Journal of Neuroscience,</emphasis> 84(1/4), 103–113.</p>
    <p>Horn, R., &amp; Picard, R. (1979). Psychosocial risk factors for lung cancer. Psychosomatic Medicine, 41,503–514.</p>
    <p>Seligman, M. (1975). Helplessness: On depression, development, and death. San Francisco: Freeman.</p>
    <p>Stokes, J., &amp; Banderet, L. (1997). Psychological aspects of chemical defense and warfare. <emphasis>Military Psychology</emphasis>; 9(4), 395–415.</p>
    <p>Taylor, S. (1979). Hospital patient behavior Reactance, helplessness, or control. <emphasis>Journal of Social Issues,</emphasis> 35,156–184.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СКУЧЕННОСТЬ — ПУТЬ В ПОВЕДЕНЧЕСКУЮ КЛОАКУ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Calhoun J. В. (1962). Population density and social pathology. <emphasis>Scientific American206, </emphasis>139–148.</strong></p>
    <p>Влияние скученности (толпы) на наше поведение — это вопрос, интересующий психологов в течение десятилетий. Возможно, вы замечали, как изменяются ваши собственные эмоции и поведение в ситуации, когда вы оказываетесь в толпе или просто вокруг вас слишком много людей. Вы можете уйти в себя и постараться, чтобы вас не замечали; вы можете поискать возможности как-то выбраться из толпы; или же вы можете почувствовать раздражение и даже агрессию. То, как вы реагируете на толпу, зависит от многих факторов.</p>
    <p>Обратите внимание на то, что название обсуждаемой здесь статьи использует выражение <emphasis>плотность населения</emphasis>, а не <emphasis>толпа.</emphasis> Эти два понятия могут показаться весьма сходными, однако психологи их отчетливо разграничивают. «Плотность» относится к количеству индивидов в каком-то определенном пространстве. Если 20 человек занимают комнату 4 на 4 метра, эту комнату вероятно, можно рассматривать как очень перенаселенную (т. е. здесь имеет место большая плотность населения). Однако понятие «толпа» относится к субъективному психологическому ощущению, которое создается количеством окружающих людей (плотностью). Так, если будете пытаться сконцентрировать внимание на решении трудной задачи в комнате, в которой находится 20 человек, вы будете воспринимать их как большую толпу И наоборот, если вы окажетесь в этой же комнате на вечеринке с 20 друзьями, скорее всего, ощущения толпы у вас не будет.</p>
    <p>Психологи, занимающиеся поведением, могут исследовать влияние скученности (плотности) и толпы на людей, изучая те места, где на самом деле эти явления имеют место, такие как Манхэттен, Мехико, некоторые дома, тюрьмы и т. д. Проблема с данным методом исследования заключается в том, что со всеми этими местами связано много разных факторов, которые могут повлиять на поведение. Например, если обнаружится, что в каком-то перенаселенном пригороде очень высокий уровень преступности, у нас не может быть уверенности в том, что именно перенаселение является причиной преступлений. Возможно, причина кроется в бедности людей или в том, что здесь много наркоманов, или же все эти факторы в сочетании дают такой высокий уровень преступности.</p>
    <p>Другой способ изучить влияние скученности мог бы заключаться в том, чтобы помещать испытуемых на сравнительно короткие отрезки времени в условия большой плотности и изучать их реакции. Этот метод дает возможность большего контроля и позволяет рассматривать фактор толпы как нечто изолированное, однако эти искусственно созданные условия нельзя считать полным подобием настоящей перенаселенности, поскольку на самом деле пребывание в такой ситуации бывает длительным. Однако следует заметить, что применение как того, так и другого метода в исследованиях фактора перенаселенности (толпы) принесло очень интересные результаты; эти результаты будут обсуждаться в этой главе ниже.</p>
    <p>Поскольку было бы неэтично (из-за стресса и других возможных опасных влияний) на длительное время помещать людей в условия скученности лишь для того, чтобы провести на них исследования, есть еще и третья возможность изучить названный фактор. Можно провести исследования, используя экспериментальных животных (см. предисловие к этой книге, где речь идет об этичности опытов на животных). Одну серию самых ранних и самых классических опытов такого типа провел Джон Б. Калхун (John В. Calhoun) в 1962 году. Калхун создал условия, при которых группы белых крыс смогли так размножиться, что их популяция в два раза превысила численность зверьков, которую можно считать нормой для помещения 3 на 4 метра, и наблюдал их «социальное» поведение в течение 16 месяцев.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Калхун ставил своей основной целью исследовать влияние перенаселенности (скученности) на социальное поведение. Вам может показаться странным, что в роли социальных животных выступают крысы, но они действительно в естественной среде ведут себя как социальные животные.</p>
    <p>Для того чтобы понять, что привело Калхуна к исследованию, которое мы обсуждаем в этой главе, следует вернуться на несколько лет назад к его более раннему проекту. Калхун поместил популяцию крыс в замкнутое защищенное пространство (на воздухе) в 0,1 гектара величиной. Там было много доступной еды; идеальные безопасные места для гнездования; не водились хищники, и возможность заболеть была сведена до минимума. Другими словами, это был крысиный рай. Задача этого раннего опыта Калхуна заключалась в том, чтобы изучить рост популяции крыс в условиях отсутствия механизмов обычного естественного контроля над чрезмерным увеличением численности (хищники, болезни и т. д.). По истечении 27 месяцев популяция состояла всего лишь из 150 взрослых крыс. Это было удивительно, потому что с учетом низкой смертности взрослых крыс в этом идеальном окружении и принимая во внимание обычную скорость репродуктивности, в этот период времени там должно было быть 5000 взрослых особей! Причиной такой малой численности популяции была чрезвычайно высокая смертность новорожденных крыс. По-видимому, репродуктивное и материнское поведение несколько видоизменилось в стрессовых условиях взаимодействия 150 крыс, и очень мало детенышей достигали взрослого состояния. Хотя эта численность крыс (150 на ОД гектара) не кажется чрезмерной, было очевидно, что эта скученность достаточно велика, чтобы вызвать крайние поведенческие изменения.</p>
    <p>Эти результаты способствовали тому, что Калхун решил создать более контролируемую и удобную для наблюдений ситуацию в лабораторных условиях, чтобы основательнее изучить, какого рода изменения происходят у крыс, когда они оказываются в условиях явного перенаселения. Другими словами, он пронаблюдал, что произошло, и теперь хотел узнать, почему.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>В серии из трех опытов 32 или 56 крыс помещались в лабораторную комнату размерами приблизительно 3 на 4 метра, разделенную на четыре секции, или загона (см. рис. 4). Там были устроены пандусы, которые позволяли крысам перемещаться из секции 1 в секцию 2, из секции 2 в секцию 3 и из секции 3 в секцию 4. У крыс не было возможности прямо перемещаться из секции 1 в секцию 4, и наоборот. Таким образом, эти секции были конечными. Если крыса хотела перейти из загона 1 в загон 4, ей было необходимо пройти загоны 2 и 3.</p>
    <image l:href="#i_055.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.</strong> Схема лабораторного помещения в исследовании Калхуна по перенаселенности</p>
    <p>Через перегородки, разделяющие загоны, пропускался электрический ток, поэтому крысы быстро поняли, что они не могут пролезать через них.</p>
    <p>В этих загонах были кормушки, сосуды с водой и укрытия для гнезд. Крысы в изобилии получали пищу, воду и материалы для сооружения гнезд. В потолке комнаты было специальное окно, что давало возможность наблюдать и записывать поведение крыс.</p>
    <p>Калхун изучал крыс в течение ряда лет и знал, что без излишней напряженности в колонии могут сосуществовать 12 взрослых особей. Поэтому в лаборатории все было устроено так, что в каждом отсеке помещали 12 крыс, то есть всего их было 48. После того как группы крыс поместили в эту комнату, им была дана возможность размножаться, пока нормальная плотность крысиной популяции почти удвоилась — дошла до 80. Когда уровень популяции достиг 80, молодые крысы, пережившие младенческий возраст, удалялись, так что количество крыс оставалось постоянным.</p>
    <p>После тщательной организации опыта оставалось только в течение длительного времени наблюдать живущих в условиях скученности животных и записывать особенности их поведения. Наблюдения продолжались 16 месяцев.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Важно не забывать, что перенаселенность крыс не была чрезмерной; на самом деле она была вполне умеренной. Если бы крысы хотели равномерно распределиться по отсекам, то там оказалось бы по 20 особей на отсек. Но этого не произошло. Когда крысы-самцы достигали зрелости, они начинали драться друг с другом за положение в иерархии, как они делали бы это в естественных условиях. Эти драки имели место во всех отсеках, но последствия были не одинаковы для жителей разных загонов. Давайте вспомним устройство комнаты. Ясно, что два конечных загона имели только один вход (или один выход). Таким образом, когда самец выигрывал сражение за доминирование в одном из отсеков, он мог сохранять свое положение и свою территорию (весь загон), просто наблюдая за входом и атакуя любого другого самца, который пытался ступить на пандус. Как оказалось, только один самец оставался в каждом из конечных загонов как самец-лидер. Однако он был там не один. Крысы-самки распределились примерно одинаково по всем четырем отсекам. Таким образом, каждый из самцов — владельцев загонов № 1и № 4 имел для одного себя гарем количеством от 8 до 12 самок. И они не хотели принимать какие-либо изменения в этой ситуации. Для того чтобы не допустить проникновения других самцов на свою территорию, самцы-хозяева устраивались спать прямо у самого перехода и были всегда начеку.</p>
    <p>Были случаи, когда в конечных отсеках оставалось и несколько других самцов. Но они были в самом подчиненном положении. Большую часть времени они проводили вместе с самками в гнездах и выходили только поесть. Они не делали попыток спариваться с самками. Самки в этих отсеках были нормальными матерями. Они строили удобные гнезда, кормили и защищали свое потомство. Другими словами, жизнь большинства крыс в конечных отсеках была сравнительно нормальной, а репродуктивное поведение — успешным. Около половины крысят в этих отсеках дожили до взрослого состояния.</p>
    <p>Остальные 60 или около того крыс перенаселили средние два отсека. Поскольку в каждом из этих двух отсеков находились кормушка и сосуд с водой, у крыс было много возможностей вступать в контакт друг с другом. Вариации поведения, наблюдавшиеся у крыс загонов № 2 и № 3, демонстрируют феномен, который Калхун назвал <emphasis>behavioral sink — поведенческой клоакой</emphasis><a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
    <p>Поведенческая клоака — это «следствие любого поведенческого процесса, который собирает вместе необычно большую численность животных. Неприятные ассоциации, возникающие при назывании этого термина, не случайны: Поведенческая клоака действительно усугубляет все формы патологии, которые можно найти в группе» (с. 144). Давайте изучим некоторые из крайних форм поведения, которые наблюдал автор.</p>
    <p>1. <emphasis>Агрессия.</emphasis> Обычно в естественных условиях крысы-самцы дерутся с другими самцами за доминирующее положение в социальной иерархии. В этом исследовании тоже наблюдались драки среди наиболее агрессивных самцов. Разница заключалась в том, что в отличие от происходящего в природных условиях, для сохранения своего положения самцы должны были не просто драться, но драться часто; при этом во многих случаях в крысиных разборках принимали участие сразу несколько самцов. Тем не менее, по наблюдениям, самые сильные крысы из центральных отсеков характеризовались наиболее нормальным поведением. Однако даже у этих животных иногда наблюдались признаки патологии; они как будто «сходили с ума»; нападали на самок, крысят и менее активных самцов; и у них появлялась склонность, обычно не свойственная крысам, а именно кусать за хвосты других крыс» (с. 146).</p>
    <p><emphasis>2. Подчинение.</emphasis> В противоположность этой крайней агрессии, другие группы крыс-самцов избегали драк за доминирование. Одна из таких групп состояла из самцов, наиболее здоровых с виду. Они были упитанными, и их мех был в хорошем состоянии, без обычных проплешин — результатов сражений. Однако в социальном смысле эти крысы были пораженцами. Они двигались по отсекам будто бы во сне или в состоянии гипнотического транса, игнорируя всех остальных крыс, а те, в свою очередь, игнорировали их. Этих самцов совершенно не интересовала сексуальная активность, и они не делали никаких попыток сближения с самками, даже если у тех был период течки.</p>
    <p>Другая группа самцов, наоборот, была слишком активна, и они постоянно стремились, незаметно для доминирующего самца, найти готовых к спариванию самок. Калхун придумал для них термин probers («испытатели»). Доминирующие самцы часто атаковали их, но «испытатели» никогда не были заинтересованы в драках за статус. Они были гиперсексуальны, и многие из них даже поедали себе подобных!</p>
    <p>3. <emphasis>Сексуальные отклонения.</emphasis> Эти «испытатели» также отказывались принимать участие в нормальных для крыс ритуалах спаривания. Обычно крыса-самец преследует самку, пока она не скроется в свою нору. Затем самец терпеливо ждет и даже «танцует» особый танец ухаживания перед входом в нору самки. В конце концов самка выходит и происходит спаривание. В эксперименте Калхуна этот ритуал соблюдался большинством сексуально активных самцов, за исключением «испытателей». Они совершенно отказывались ждать и следовали за самкой прямо в ее нору. Иногда в гнездах, устроенных самками в норе, были крысята, которые не выживали, и позднее именно здесь обнаружилось, что «испытатели» становились «пожирателями себе подобных».</p>
    <p>Другая группа крыс-самцов получила название <emphasis>«пансексуалы»,</emphasis> потому что эти самцы пытались спариваться со всеми другими крысами без разбора. Они приближались с сексуальными целями к другим самцам, молодняку и самкам, у которых не было в это время течки. Эти самцы представляли собой подчиненную группу, их часто атаковали более доминирующие самцы, но «пансексуалы» никогда не дрались за доминирование.</p>
    <p>4. <emphasis>Репродуктивные аномалии.</emphasis> У крыс имеется естественный инстинкт строительства гнезд. В исследовании им были предоставлены неограниченные количества нарезанной полосками бумаги. Самки обычно очень активно занимаются строительством гнезд, когда приближается срок появления на свет крысят. Они собирают подходящий материал и делают из него подстилку. Затем они устраивают гнездо таким образом, чтобы в середине было углубление для крысят. Однако самки в «поведенческой клоаке» постепенно утрачивали свое стремление строить адекватные гнезда. Сначала они теряли способность делать углубление в середине гнезда. Затем, по мере того как проходило время, они собирали все меньше и меньше бумажных полосок и, наконец, стали производить на свет крысят прямо на опилках, которыми был покрыт пол в отсеках.</p>
    <p>Крысы-матери потеряли также свою материнскую способность при появлении какой-то опасности переносить крысят с одного места на другое. Они перемещали кого-то из крысят и забывали про остальных или же, перенося своих крысят на другое место, бросали их на пол. Обычно такие крысята оказывались покинутыми и огибали. Потом взрослые крысы съедали их. Уровень смертности крысят в средних отсеках был очень высок, колеблясь от 80 % до 96 %.</p>
    <p>Кроме таких недостатков материнского инстинкта, самки в средних отсеках в период течки подвергались преследованию больших групп самцов, пока физически уже были не способны избежать встречи с ними. У этих самок были большие осложнения в протекании беременности и в родах. К концу опыта почти половина из них умерла.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Вы можете ожидать, что если логически расширить применение этих выводов, их можно отнести к людям, находящимся в условиях перенаселенности. Однако по причинам, которые будут обсуждаться немного позже, Калхун не стремился делать такие выводы. На самом деле он очень мало обсуждал полученные результаты вероятно, предполагая, и логически это так и есть, что эти результаты говорят сами за себя. Он комментировал один совершенно ясный результат: что естественное социальное и жизненно важное поведение крыс резко меняется от стрессов, вызванных существованием в условиях перенаселенности. Кроме того, он заметил, что если провести дополнительные исследования с использованием более совершенных методов ~н более точной интерпретацией полученных результатов, то это может внести свой вклад в наше понимание подобных трудностей, которые встают перед людьми.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных результатов</emphasis></subtitle>
    <p>Один из самых важных аспектов исследования Калхуна, как и многих других экспериментов, описанных в этой книге, заключается в том, что они служат искрой для других родственных исследований, в данном случае — для изучения воздействия фактора перенаселенности на человека. Невозможно детально рассмотреть все подобные эксперименты, но, возможно, некоторые из них следует упомянуть.</p>
    <p>Одним из примеров окружения, в котором может возникнуть эквивалент поведенческой клоаки, можно считать слишком переполненную тюрьму. Национальный Институт Юстиции провел исследование, в котором сравнивались тюрьмы, где обитатели, в среднем, имели на одного человека территорию в 4,5 м<sup>2</sup> (площадь примерно 2 на 2 метра), с менее переполненными тюрьмами. Было обнаружено, что в переполненных тюрьмах был значительно выше уровень смертности, убийств, самоубийств, заболеваемости и дисциплинарных проблем (McCain, Сох &amp; Paulus, 1980). Здесь снова следует вспомнить, что на поведение людей могли воздействовать и другие факторы, помимо перенаселения.</p>
    <p>Было сделано еще одно открытие: оказалось, что фактор толпы (при перенаселенности) оказывает отрицательное воздействие на способность решать проблемы. В ходе одного эксперимента испытуемых помещали в маленькие, переполненные людьми комнаты (всего в четверть квадратного метра на человека) или в комнаты с большей площадью и меньшим количеством народа. Этих людей просили выполнить довольно трудные задания, например, распределить различные геометрические формы по категориям, слушая в то же время какой-то рассказ или историю; затем проверяли, насколько хорошо люди поняли услышанное. Результаты испытуемых, находящихся в условиях «перенаселения», были значительно ниже результатов людей, которые в таких условиях не находились (Evans, 1979).</p>
    <p>И наконец, как вы думаете, что за физиологические изменения произойдут у вас в условиях очень большого количества людей вокруг? Исследования показывают, что ваше кровяное давление повысится, а сердце будет биться чаще. Кроме этого, скорее всего, вы будете ощущать, что другие люди воспринимаются как более враждебно настроенные, а время течет тем медленнее, чем больше вокруг вас чужих людей (Evans, 1979).</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты, полученные Калхуном на животных, позднее получили подтверждение при проведении других исследований, где испытуемыми были тоже животные (см.: Marsden, 1972). Однако, как уже упоминалось в этой книге, мы должны очень осторожно распространять результаты, полученные в исследованиях с животными, на людей. Причины, вызывающие болезни у крыс, могут не оказывать такого воздействия на физическое здоровье людей, и точно так же средовые факторы, влияющие на социальное поведение крыс, могут быть неприменимы к людям напрямую. В лучшем случае, животные могут прояснять только некоторые аспекты, касающиеся и людей. Иногда исследования на животных могут быть очень полезны, открывая пути для более определенных исследований на людях. В других случаях исследования на животных могут оказаться тупиком.</p>
    <p>В 1975 году в Нью-Йорке выполнено исследование, целью которого было попытаться применить к человеческой популяции некоторые из выводов Калхуна (Freedman, Heshka &amp; Levy, 1975). Были собраны данные о возможном воздействии различной плотности населения на уровень смертности, способность к воспроизводству (уровень рождаемости), агрессивное поведение (судебные данные), психопатологию (поступление в психиатрические лечебницы) и т. д. Когда все эти данные были проанализированы, не было обнаружено значимых взаимосвязей между плотностью населения и какой-либо формой социальной патологии.</p>
    <p>Тем не менее работа Калхуна, выполненная в начале 1960-х годов, способствовала тому, что возрос уровень внимания к психологическим и поведенческим аспектам влияния скученности. Эта линия исследования, в части, относящейся к людям, продолжается и сегодня.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Джон Калхун умер 7 сентября 1995 года, оставив нам в наследство свои глубокие и исторически важные работы. Социальные проблемы, которые рассматривал Калхун в 1962 году, становятся все больше применимы к человеческим условиям. Следовательно, когда ученые предпринимают исследования с целью улучшения понимания и разрешения таких проблем, как агрессия, бесплодие, душевные заболевания или различные формы социальных конфликтов, они достаточно часто обращаются к исследованиям перенаселенности и поведенческой патологии.</p>
    <p>В статье о своем исследовании Торри и Йолкен (Torrey and Yolken, 1998) ссылались на работу Калхуна. Авторы изучали связь между взрослением человека в условиях перенаселенности и развитием у него шизофрении и биполярного расстройства (маниакально-депрессивный психоз). Многие исследования показали, что люди, которые росли в городских условиях при высокой плотности населения, имеют повышенный риск подобных психических нарушений в дальнейшей жизни. В городском окружении, для которого характерна большая скученность людей, могут проявляться различные факторы, которые влекут за собой такой повышенный риск. Однако авторы этого исследования выдвигают гипотезу, что значение здесь имеет не чрезмерная плотность населения где-то рядом, по соседству, а скорее, речь может идти о плотности населения в отдельно взятых домах (много людей занимают маленькое пространство), и именно это обстоятельство может быть причиной, что у таких людей в последующей жизни чаще случаются душевные заболевания. Почему? Авторы утверждают, что живущие в неблагоприятных условиях скученности при вынужденном взаимодействии подвергаются воздействию множества инфекций, и последствия этого могут привести к нарушениям психики.</p>
    <p>Другое интересное исследование, в котором цитировалась работа Калхуна, было посвящено изучению тех изменений в поведении животных, которые произошли в результате одомашнивания этих животных (Price, 1999). Этот автор утверждал, что те виды животных, которые были одомашнены человеком и которых мы стали держать как домашних любимцев, подверглись за много поколений генетическим изменениям и изменениям развития, позволившим их поведению перестроиться таким образом, что они смогли жить в одном окружении с человеком. Основная мысль Прайса заключается в том, что по мере того как дикие животные в течение столетий одомашнивались, они должны были приспособиться к условиям человеческой жизни, которая очень далека от условий их естественного обитания. Прежде всего, сюда входит существование в мире и гармонии (по крайней мере, большую часть времени) с другими представителями их вида, с другими видами животных и с людьми, особенно в условиях сравнительно большого населения. Это достигается, считает автор, путем эволюции в направлении увеличения порога ответной реакции, что означает, что по отношению к одомашненному животному требуется значительно больше проявлений провокации, чтобы оно стало защищать свою территорию и проявлять агрессивность. Другими словами, собаки, кошки и люди способны жить вместе на сравнительно небольших территориях, не убегая прочь и не разрывая друг друга в клочья, как это случилось бы в дикой природе среди не прирученных зверей.</p>
    <p>В одном кросс-культурном исследовании, которое проводилось в Иране, но имело отношение к разным культурам, авторы пытались распространить на человеческую популяцию идеи Калхуна о способности к воспроизведению потомства в условиях перенаселенности. Они сделали некоторые важные открытия (Paydarfar, 1996):</p>
    <cite>
     <p>«Результаты этого исследования совершенно ясно показывают, что женщины, живущие в домах, где проживает только одна семья, имеют значительно более высокий уровень воспроизведения потомства, и при этом дети у них более желанные, чем это имеет место у женщин, живущих в домах, где обитает много семей. И это не зависит от основных социальных, экономических и демографических различий этих семей» (Paydarfar, 1996, с. 214).</p>
    </cite>
    <p>Автор выдвигает теорию, что существует эффект обратной связи плотности населения, который служит для того, чтобы уменьшать способность к деторождению и, следовательно, рост населения, когда плотность достигает очень высокого уровня. И далее он предлагает утверждение, над которым стоит задуматься: в городах всего мира, где дома для одной семьи были уничтожены и их заменили здания, где проживает много разных семей и существует большая плотность населения, эта скученность будет способствовать активации биологических сил, сокращающих рождаемость, и следовательно, через несколько поколений мы увидим негативные последствия этой перенаселенности.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Evans, G. W. (1979). Behavioral and psychological consequences of crowding in humans, уоштш/ <emphasis>of Applied Social Psychology</emphasis>, 9,27–46.</p>
    <p>Freedman, J. L., Heshka, S., &amp; Levy, A. (1975). Population density and social pathology: Is there a relationship? <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis>, 11,539–552. Marsden, H. M. (1972). Crowding and animal behavior. In J. F. Wohlhill &amp; D. H. Carson (Eds.), Environment and the social sciences. Washington, DC: American Psychological Association.</p>
    <p>McCain, G., Сох, V, C., &amp; Paulus, P. B. (1980). The relationship between illness, complaints, and degree of crowding in a prison environment. <emphasis>Environment and Behavior</emphasis>,8<sub>t</sub> 283–290.</p>
    <p>Paydarfar, A. (1996). Effects ofmultifamily housing on marital fertility in Iran: Population-policy implications. <emphasis>Social Biology</emphasis>, 42(3/4), 214–225.</p>
    <p>Price, E. (1999). Behavioral development in animals undergoing domestication. <emphasis>Applied Animal Behavior Research</emphasis>, 65(3), 245–271.</p>
    <p>Torrey, E., &amp; Yolken, R. (1998). At issue: Is household crowding a risk factor for schizophrenia and bipolar disorder? <emphasis>Schizophrenia Bulletin</emphasis>, 24(3), 321–324,</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 9. ПСИХОТЕРАПИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Психотерапия — это терапия в целях решения психологических проблем. Для нее характерен тесный и заинтересованный контакт между терапевтом и клиентом. История психотерапии — это прежде всего длинный ряд терапевтических техник, каждая их которых считается наилучшей теми, кто ее разработал. Изучение эффективности всех этих методов в целом неубедительно и не очень научно. Подраздел психологии, который в основном связан с лечением клиентов, имеющих психологические проблемы, называется клинической психологией, и его исследовательские компоненты по большей части эпизодичны. Однако существуют некоторые важные и действенные достижения в лечении. Одним из вопросов, возникающих в связи с психотерапией, является вопрос: «Какой метод лучше?». В первой из представленных в этом разделе работ предпринята попытка ответить на этот вопрос, используя нетрадиционный (для того времени) статистический анализ; и результаты свидетельствуют, что в целом различные формы психотерапии в равной степени эффективны. Второе исследование, обсуждаемое здесь, внесло одно дополнение. Если вы подвержены каким-либо фобиям (сильный и иррациональный страх чего-либо), то форма поведенческой психотерапии, которая называется систематической десенсибилизацией, показана вам как наиболее подходящий метод лечения. Работа, представленная в этой главе, проведена Джозефом Вольпе (Joseph Wolpe), психологом, который создал данный метод. Третья и четвертая работы этого раздела посвящены развитию двух популярных терапевтических и, бесспорно, диагностических методик: Тест чернильных пятен Роршаха и Тематический Апперцептивный Тест (ТАТ), которые применяются психотерапевтами, чтобы помочь пациентам обсуждать актуальные, травматические и даже скрытые психологические проблемы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЫБОР СВОЕГО ПСИХОТЕРАПЕВТА</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Smith М. L. &amp; Glass G. V. (1977). Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. <emphasis>American Psychologist</emphasis>, 32, 752–760.</strong></p>
    <p>Представьте, что у вас период жизни, когда вы испытываете серьезные эмоциональные трудности. Вы ищете поддержки у друзей и членов семьи, но, похоже, что вам не справиться с этой проблемой. И наконец, достаточно намучившись, вы решаете обратиться за профессиональной помощью. Психотерапия — это терапия в целях решения психологических проблем. Не надо быть сумасшедшим, чтобы обратиться за психотерапевтической помощью. Большинство людей, которых лечат психотерапевты, не имеют умственных расстройств, просто в их жизни есть проблемы. Так как вы — знающий, интеллигентный человек, то кое-что читали о психотерапии и обнаружили, что существуют различные методики. Вы читали о разных типах поведенческой терапии, таких как систематическая десенсибилизация (см. материал о работе Вольпе) и модификация поведения. Названные стили терапии применяются при специфических формах поведения, которые не дают вам чувствовать себя счастливым, и терапия помогает вам изменить поведение, пользуясь приемами классического или оперантного обусловливания. Вы также знаете, что есть и другие подходы в психотерапии, такие как гуманистическая терапия, разные виды когнитивной терапии и различные психодинамические методики, основанные на учении Фрейда. Все это разнообразие стилей психотерапии при использовании различных методик имеет одну основную цель: помочь вам изменить вашу жизнь таким образом, чтобы сделать вас более счастливым, продуктивным и деятельным человеком (более полное обсуждение различных форм психотерапии см.: Hock &amp; Mackler, 2000).</p>
    <p>Итак, вы можете действительно растеряться. Какую методику выбрать? Теперь вам следует узнать следующее. 1) Действительно ли помогает психотерапия? 2) Если помогает, то какой метод лучше?</p>
    <p>Если вам от этого легче, то знайте, что в течение последних 40 лет психологи задают такие же вопросы. Хотя было проведено множество сравнительных исследований, большинство из них были ориентированы на то, чтобы поддержать именно тот метод, которым пользовались сами исследователи. Можно добавить, что большинство работ были небольшими как по количеству испытуемых, так и по использованию исследовательских методик. Еще хуже то, что информация об этих исследованиях была разбросана по многим книгам и журналам, что затрудняло составление целостного впечатления.</p>
    <p>Чтобы заполнить пробел в исследовательской литературе по психотерапевтическим методикам, в 1977 году Мэри Ли Смит (Магу Lee Smith) и Джини Гласс (Gene Glass) из Колорадского университета задались целью собрать фактически все работы об эффективности психотерапии, которые к тому времени были опубликованы, и проанализировать их вновь. Просмотрев 1000 различных журналов, научных сборников и книг, они отобрали примерно 500 работ, в которых проверялась эффективность психологических рекомендаций и психотерапии. Затем исследователи применили к данным из всех этих работ метод, разработанный Гласс, названный метаанализом, чтобы определить общую и относительную эффективность психотерапевтической работы. При метаанализе результаты берут из многих отдельных работ и объединяют их для более крупного статистического анализа, так что отдельные доказательства собираются в более значимое целое.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические положения</emphasis></subtitle>
    <p>Цели, поставленные в работе Смит и Гласс, были следующие (с. 752).</p>
    <p>1. Выявить и собрать все работы, в которых оценивалась эффективность психологических рекомендаций и психотерапии.</p>
    <p>2. Определить степень эффективности терапии в каждой работе.</p>
    <p>3. Сравнить эффективность различных типов терапии.</p>
    <p>Теоретически авторы полагали, что после проведения метаанализа прояснятся вопросы эффективности психотерапии и будет отмечена разница (если таковая обнаружится) в эффективности различных методов.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Из 500 работ, которые отобрали Смит и Гласс, они полностью проанализировали 375. Хотя работы значительно отличались по методам исследования и типу оцениваемой терапии, во всех исследованиях изучалась, по крайней мере, одна группа пациентов, которая получала психотерапевтическое лечение, при сравнении с другой группой, которая получала иную форму лечения или вовсе не лечилась (контрольная группа). Из всех показателей по всем проанализированным работам, которые Смит и Гласс включили в метаанализ, наиболее важным оказался показатель степени эффективности терапии. Степень эффективности фиксировалась при любом способе измерения результатов терапии, какой мог избрать исследователь. Часто в работах выявлялось более одного измерения эффективности, или одно и то же измерение использовалось неоднократно. Показатели оценки эффективности были следующие: повышение самооценки, снижение тревожности, успехи в школе или на работе и улучшение общей адаптации. Насколько это было возможным, все измерения, использованные в определенной работе, включались в метаанализ.</p>
    <p>Всего было выявлено 833 измерения степени эффективности по 375 работам. В анализируемых исследованиях было задействовано приблизи тельно 25 000 испытуемых — участников экспериментальных и контрольных групп. Авторы сообщали, что средний возраст испытуемых составил 22 года. В среднем они получили по 17 часов терапии от психотерапевта в течение, в среднем же, трех с половиной лет.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Во-первых, Смит и Гласс сравнили всех пациентов, получивших лечение, со всеми обследуемыми без психотерапевтического лечения, по всем формам терапии и по всем измерениям результатов лечения. Они обнаружили, что «“средний” клиент, получающий терапию, на 75 % улучшил свое состояние сравнительно с индивидами контрольной группы, не получавшей лечение. Терапии, представленные приемлемыми формами учета результатов, перемещали “среднего” пациента с 50-го до 75-го процентиля» (с. 754–755). Процентили показывают процент индивидов, которые получили оценки менее данного значения. Например, если ваша оценка равна 90-му процентилю в тесте способностей, это значит, что 90 % тех, кто когда-либо участвовал в этом же тесте, получили оценку ниже вашей. Более того, только 99 (или 12 %) из 833 измерений эффективности были отрицательными (пациент чувствовал себя хуже, чем до лечения). Авторы отмечали, что если бы психотерапия была неэффективной, число негативных измерений эффективности должно было составить 50 %, или 417.</p>
    <image l:href="#i_056.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Эффективность психотерапии по четырем итоговым измерениям по всем исследованиям. При отсутствии улучшения у клиентов значение процентиля равно 50, при ухудшении состояния — менее 50 (материалы со с. 756 базовых материалов)</p>
    <image l:href="#i_057.jpg"/>
    <p>Р — психоанализ</p>
    <p>Т — транзактный анализ</p>
    <p>R — рационально-эмоциональная психотерапия</p>
    <p>С — клиент-центрированная психотерапия</p>
    <p>S — систематическая десенсибилизация</p>
    <p>В — модификация поведения</p>
    <p>I — имплозивная терапия</p>
    <p><strong>Рис. 2. </strong>Сравнение семи психотерапевтических методов по степени эффективности. Как и на рис. 1, значение процентиля более 50 означает улучшение (по материалам со с. 756)</p>
    <p>Во-вторых, были сделаны сравнения различных измерений эффективности психотерапии по всем работам. Эти данные представлены на рис. 1, и они ясно показывают, что психотерапия оказалась более эффективной, чем отсутствие лечения.</p>
    <p>В-третьих, Смит и Гласс сравнили по эффективности различные методики психотерапии, представленные в анализируемых работах, используя одинаковые статистические процедуры. Рисунок 2 представляет сводку по наиболее известным психотерапевтическим методикам.</p>
    <p>И наконец, Смит и Гласс объединили все методики в два суперкласса психотерапии: поведенческий суперкласс, куда были отнесены систематическая десенсибилизация, модификация поведения и имплозивная терапия, и неповеденческий суперкласс, куда попали остальные типы психотерапии. Когда авторы проанализировали все работы, в которых сравнивались группы, прошедшие поведенческие и неповеденческие формы терапии, с контрольными группами (не получавшими лечения), то исчезли все различия между суперклассами. (73-й процентиль против 75-го по сравнению с контрольной группой).</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>В целом психотерапия оказалась успешной в лечении проблем различного типа (см. рис. 1). Дополнительно следует отметить, что было не важно, как именно скомбинированы типы психотерапии, разница между ними оказалась незначительной (см. рис. 2 и другие данные процентиля).</p>
    <p>По своим данным Смит и Гласс сделали три вывода. Один из них — психотерапия помогает. Результаты метаанализа четко продемонстрировали, что люди, которые прибегают к психотерапии, лучше справляются со своими проблемами, чем те, кто к терапевту не обращаются. Во-вторых, «несмотря на большое количество трудов о теоретических различиях разных школ психотерапии, результаты исследования показали незначительную разницу в эффективности различных типов психотерапии. Безоговорочные заявления о превосходстве одного типа психотерапии над другими… не подтвердились» (с. 760). В-третьих, исследователи и психотерапевты-практики слабо информированы об эффективности психотерапии, так как сведения распылены по многочисленным публикациям. Поэтому специалисты считают свою работу просто шагом на пути, направленном на решение проблемы, и уверены, что дальнейшие исследования, в которых будет использована такая же методика, также будут представлять интерес.</p>
    <subtitle><emphasis>Выводы и дальнейшие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты, полученные Смит и Гласс, сделали тему об эффективности психотерапии менее запутанной для потребителя, но более трудной для психотерапевтов.</p>
    <p>Те, кто избирает психотерапию своей профессией, уверены в том, что один определенный метод (их) более эффективен, чем другие. Но выводы Смит и Гласс были подтверждены более поздними исследованиями (Landman <emphasis>&amp;</emphasis> Dawes, 1982; Smith, Glass &amp; Miller, 1980). Одним из результатов этого направления работы явилось увеличение числа психотерапевтов, которые используют эклектический подход для помощи своим клиентам; это означает, что они берут материал из нескольких методик. В действительности, 40 % всех психотерапевтов-практиков склонны считать себя эклектиками. Этот процент является самым высоким из всех других специфических подходов. Являясь приверженцами эклектического подхода, психотерапевты не ограничивают себя одним методом, а пользуются техниками различных направлений и комбинируют их, чтобы выработать план лечения, который бы лучше подошел пациенту и его проблеме.</p>
    <p>Было бы ошибкой заключить из этой и подобных работ, что все методы психотерапии одинаково эффективны для решения любых проблем у всех людей. Исследования такого рода делают широкий обобщающий обзор эффективности психотерапии. Однако в зависимости от вашей личности и от специфики вашей проблемы некоторые типы лечения могут быть для вас более эффективны, чем другие. Например, было отмечено, что поведенческие методы психотерапии более эффективны при лечении фобий, чем неповеденческие.</p>
    <p>Самым важным при выборе психотерапевта может быть вовсе не тип лечения, а то, какие надежды вы возлагаете на психотерапию и на квалификацию врача. Если вы верите, что психотерапия может вам помочь, и полны оптимистических ожиданий, шансы успешного лечения значительно повышаются. То, насколько вы ощущаете связь с психотерапевтом, тоже может иметь большое значение. Если вы считаете своего психотерапевта искренним, внимательным, сердечным и способным понять вас, то воздействие психотерапии, скорее всего, будет полезным и эффективным (Hock &amp; Mackler, 2000).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Данные Смит и Гласс и их методология продолжают оказывать сильное влияние на исследования об эффективности многих форм психотерапевтического вмешательства при различных психологических проблемах. В основе этого влияния лежат их выводы о том, что большинство форм психотерапии эффективны в равной степени, а также то, что их методом исследования стал метаанализ.</p>
    <p>Примером исследования по методу Смит и Гласс явилась работа по оценке эффективности программ лечения от алкоголизма (Anonymous, 1998). Пациентам, которых лечили от алкогольной зависимости амбулаторно, были назначены различные 12-недельные курсы лечения, включающие терапию повышения мотивации, когнитивную, поведенческую терапию и программу помощи «12 шагов», применение которых типично для Общества анонимных алкоголиков. В отличие от общих данных Смит и Гласс, в данной работе было выявлено четкое различие в эффективности: при лечении методом когнитивной поведенческой терапии и при использовании программы «12 шагов» успешность лечения составила 41 % по сравнению с 28 % при терапии повышения мотивации. Автор делает вывод: «Когда возникает необходимость быстро снизить тяжелую зависимость от алкоголя и связанные с этим последствия, оказывается, что лечение на выбор можно проводить по методу когнитивно-поведенческой терапии или программы “12 шагов”» (с. 631).</p>
    <p>Не во всех исследованиях, ссылающихся на работу Смит и Гласс (Smith <emphasis>&amp;</emphasis> Glass, 1977), были выявлены такие единообразно положительные результаты психотерапии. В работе Риквуда (Rickwood, 1966), которая заставляет задуматься, рассматривалась эффективность терапии для подростков старшего возраста. Подростки, искавшие помощи у родных и друзей в разрешении своих психологических проблем, и те, которым пришлось обратиться за профессиональной помощью, были обследованы спустя 4 месяца после лечения. К сожалению, ни профессиональная, ни неформальная помощь не улучшили психологического здоровья этих подростков. Авторы считают, что «сосредоточенность на проблемах в виде разговоров о них, скорее, может усилить, чем снизить проявление психологических симптомов. Следовательно, поиски помощи в разговорах о своей проблеме не могут являться для подростков адаптивной формой борьбы с проблемой» (с. 685).</p>
    <p>Наконец, еще одна работа (Sarnoff &amp; Rundell, 1998) является примером широкого влияния методов метаанализа, которыми пользовались Смит и Гласс. В этой работе изучалась эффективность стратегий улучшения общественного здоровья, используемых для повышения процента выполнения противогриппозных прививок, особенно для тех, кто находится в группах повышенного риска — это старые люди и лица, страдающие от хронических заболеваний или недостаточности иммунитета. Анализ выявил два важных результата. Один из них заключается в том, что вполне возможен 60 % «охват» прививками, а этот показатель считается представителями органов здравоохранения довольно высоким. Обнаружено, однако, что стратегия вмешательства, применяемая для увеличения охвата населения, должна быть специально разработана именно для указанных групп населения. В районах, где достаточно высокий процент людей из групп риска уже охвачен прививками, общественные призывы к широкому населению мало способны повысить процент охвата. Для таких людей стратегия, направленная на расширение медицинского обслуживания и лучшего обеспечения населения вакциной, может оказаться наиболее эффективной.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Работа Смит и Гласс оставила след в истории психологии, потому что она помогла уберечь от соблазна тех исследователей, кто пытался доказать превосходство определенного метода психотерапии, и вместо этого сосредоточить внимание на том, как лучше помочь людям с психологическими трудностями. Будущие исследования теперь могут быть прямо ориентированы на те факторы, которые обеспечивают самый быстрый, наиболее успешный, особенно действенный психотерапевтический опыт.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Anonymous. (1998). Matching alcoholism treatments to client heterogeneity: Treatment main effects and matching effects on drinking during treatment. <emphasis>Journal of Studies on Alcohol,</emphasis> 59(6), 631–639.</p>
    <p>Hock, R., &amp; Mackler, M. (2000). Do you need psychotherapy? <emphasis>Unpublished manuscript, Mendocino College.</emphasis></p>
    <p>Landman, J., &amp; Dawes, R. (1982). Psychotherapy outcome: Smith and Glass’s conclusions stand up under scrutiny. <emphasis>American Psychologist, 37</emphasis>, 504–516.</p>
    <p>Rick wood, D. (1996). The effectiveness of seeking help for coping with personal problems in late adolescence. <emphasis>Journal of Youth and Adolescence, 24(6),</emphasis> 685–703. Sarnoff, R. &amp; Rundell, T (1998). Meta-analysis of effectiveness of interventions to increase influenza immunization rates among high-risk populations groups. <emphasis>Medical Care Research and Review, 55(4),</emphasis> 432–456.</p>
    <p>Smith, М., Glass, G., &amp; Miller, T. (1980). The benefits of psychotherapy. Baltimore: Johns Hopkins University Press.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОСВОБОДИТЕСЬ ОТ СВОИХ СТРАХОВ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Wolpe J. (1961). The systematic desensitization treatment of neuroses. <emphasis>Journal of Nervous and Mental Diseases, 132, </emphasis>180–203.</strong></p>
    <p>Прежде чем приступить к обсуждению очень важной психотерапевтической методики, которая называется систематической десенсибилизацией (что просто означает постепенное снижение уровня вашей тревожности в отношении чего-либо), следует определить понятие неврозов. Невроз — это термин, несколько вышедший из употребления, который использовался для обозначения группы психологических проблем, основу которых составляет крайняя тревожность. Сейчас эти проблемы называются тревожными расстройствами. Нам всем знакома тревога, и иногда мы испытываем высокую ее степень в таких ситуациях, как выступление перед аудиторией, интервью с работодателем, экзамены и т. д. Однако когда кто-то страдает от тревожного расстройства, реакции бывают более острыми, глубокими, частыми и обессиливающими. Нередко такие расстройства мешают жизни человека настолько, что становится невозможным нормальное или желаемое функционирование.</p>
    <p>Наиболее известными нарушениями, связанными с тревожностью, являются фобии, панические расстройства и обсессивно-компульсивные расстройства. Если вы когда-либо страдали от одного из них, вы знаете, что такие «преломления» тревожности могут в существенной степени управлять вашей жизнью. Рассмотрение в данной главе работы Джозефа Вольпе (Joseph Wolpe) о лечении названных расстройств будет связано прежде всего с фобиями.</p>
    <p>Термин фобия происходит от имени греческого бога страха Фобоса (Phobos). Древние греки изображали Фобоса на своих масках и щитах для устрашения врага.</p>
    <p>Фобия — это иррациональный страх. Другими словами, это реакция страха, которая несоразмерна с реальной опасностью. Например, если вы прогуливаетесь по лесной тропинке и случайно наталкиваетесь на змею, готовую к нападению, вы пугаетесь (конечно, если вы не киногерой Индиана Джонс). Это не фобия, а нормальная реакция на реальную опасность. В другом случае, если вы боитесь идти в зоопарк из-за того, что можете там увидеть за стеклом змею; эту реакцию можно рассматривать как фобию. Вам такой поступок может показаться смешным, но для тех, кто страдает от фобий, это вовсе не смешно. Фобические реакции — очень неприятные явления, при которых проявляются такие симптомы, как головокружение, сильное сердцебиение, слабость, учащенное дыхание, потоотделение, дрожь и тошнота. Человек, страдающий фобиями, будет старательно избегать ситуаций, в которых могут присутствовать пугающие стимулы. Часто подобное избегание ситуаций может сильно мешать избранному человеком образу жизни.</p>
    <p>Фобии подразделяются на 3 основных типа. Простые фобии связаны с иррациональным страхом животных (крыс, собак, пауков или змей) или особых ситуаций, например тесных помещений (клаустрофобия) или высоты (акрофобия). Для социальных фобий характерен иррациональный страх при взаимодействии с другими людьми, напримеры публичные выступления или боязнь прийти в замешательство. Наконец, для агорафобии характерен иррациональный страх нахождения в незнакомом открытом или переполненном людьми пространстве. Хотя типы фобий очень отличаются друг от друга, общими для них являются два признака: все эти страхи иррациональны, и способы лечения всех видов фобий сходны.</p>
    <p>В прошлом лечение фобий основывалось на фрейдистской концепции психоанализа. Такой подход к лечению означает признание фобии результатом неосознанных психологических конфликтов, которые происходят из-за травм, полученных в детстве. Далее утверждается, что фобия может подменять какой-то другой, более глубокий страх или гнев, с которым человек не хочет столкнуться лицом к лицу. Например, человек, имеющий ныне иррациональный страх высоты (акрофобия), в детстве был напуган грубой шуткой отца, притворившегося, что хочет сбросить его с крутого обрыва. Пережитый в детстве опыт может привести к тому, что уже взрослый человек будет видеть в своем отце обидчика (однако он не хочет этого), он подавляет это чувство, и оно выражается в виде фобии.</p>
    <p>Исходя из подобного взгляда на источник возникновения проблемы, психоаналитики с давних времен пытались лечить фобии, помогая индивиду проникнуть в подсознательные ощущения и скрытые эмоции и в процессе этого избавиться от фобии. Однако подобная методика, являясь успешной при большинстве других психологических проблем, оказалась малоэффективной при лечении фобий. Оказалось, что даже тогда, когда кому-то удается раскрыть главные подсознательные конфликты, которые могут быть связаны с фобиями, сама фобия продолжает существовать.</p>
    <p>Джозеф Вольпе (Joseph Wolpe) не был первым, кто предложил пользоваться поведенческой психотерапевтической техникой, которая называется систематической десенсибилизацией, но он особенно доверял ей и применял эту методику при лечении тревожных расстройств. Поведенческий подход резко отличается от психоаналитического тем, что он не связан с подсознательными источниками проблемы или с вытеснением конфликтов. Основная идея поведенческой терапии заключается в том, что когда-то вы научились неподходящему поведению (фобия), а теперь вы должны разучиться вести себя так. Этот подход создавал основу для методики Вольпе при лечении фобий.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические положения</emphasis></subtitle>
    <p>Ранние работы Вольпе и других исследователей показали, что страх у животных может быть снижен простой процедурой обусловливания. Например, предположим, что крыса пугается, когда ей показывают обычную фотографию кошки. Если крысе каждый раз, когда она видит фотографию, давать пищу, она постепенно будет становиться менее пугливой, пока страх полностью не исчезнет. Сначала у крысы создали связь фотографии кошки со страхом. Однако реакция крысы на кормление несовместима с реакцией страха. Так как реакция на страх и реакция на пищу не могут существовать в одно и то же время, страх подавляется реакцией на пищу. Подобная несовместимость двух реакций называется реципрокным торможением (когда две реакции тормозят одна другую и в данный момент может существовать только одна реакция). Вольпе выдвинул более общее утверждение о том, что «если тормозящая тревогу реакция осуществляется в присутствии стимулов, провоцирующих эту тревогу… связь между этими стимулами и тревогой будет ослабевать» (с. 180). Он также считал, что тревожные реакции у человека очень похожи на реакции, выявленные у лабораторных животных, и что концепция реципрокного торможения может быть использована для лечения различных психологических расстройств у человека.</p>
    <p>Когда Вольпе работал с людьми, тормозящей тревогу реакцией была глубокая релаксация, а не пища. Идея основывалась на предположении, что вы не можете одновременно испытывать глубокую физическую релаксацию и страх. Будучи бихевиористом, Вольпе считал, что причина вашей фобии кроется в том, что в какой-то момент своей жизни вы научились ей через классическое обусловливание, при котором некий объект связывается в мозге с сильным страхом (см. материал по исследованиям И. П. Павлова). Мы знаем из работы Уотсона (Watson) (см. материал о работе Уотсона с маленьким Альбертом), а также из работ других авторов, что подобное научение возможно даже в раннем возрасте. Итак, чтобы лечить вашу фобию, вам следует испытать реакцию, которая тормозит страх или тревогу (релаксация), но в условиях пугающей ситуации. Поможет ли подобная методика лечения? В статье Вольпе сообщается о 39 случаях, выбранных наугад из 150, когда пациентов с фобиями автор лечил, пользуясь методом систематической десенсибилизации.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Представьте, что вы страдаете от иррационального страха высоты, который называется акрофобией. Проблема стала настолько острой, что вы боитесь взобраться на лестницу, чтобы подрезать деревья в саду, или боитесь подняться выше второго этажа в учреждении. Фобия настолько мешает вашей жизни, что вы стремитесь получить психотерапевтическое лечение у терапевта-бихевиориста, такого, например, как Джозеф Вольпе. Ваше лечение будет включать несколько этапов.</p>
    <p><strong>Тренинг релаксации</strong></p>
    <p>Несколько первых сеансов покажутся не связанными с вашей фобией. Психотерапевт на этих сеансах будет в основном учить вас, как расслабить тело. Вольпе рекомендовал методику прогрессивной релаксации мышц, которая была введена в 1938 году Эдмундом Джекобсоном (Edmund Jacobson) и которая до сих пор используется в психотерапевтической практике. Процесс заключается в сокращении и расслаблении различных групп мышц тела (например, предплечье и кисть руки, лицо, спина, живот, ноги и т. д.) до тех пор, пока не будет достигнуто состояние глубокого расслабления. Обучение релаксации может занять первые пять-шесть сеансов у лечащего вас психотерапевта. После освоения методики релаксации вы можете погрузиться в состояние релаксации в любое время. Следует отметить, что в большинстве случаев Вольпе включал в методику лечения гипноз, чтобы обеспечить полную релаксацию, но со временем стало известно, что для успешной терапии обычно не требуется гипноз, так как полной релаксации можно добиться и без него.</p>
    <p><strong>Построение иерархии тревожных реакций</strong></p>
    <p>На следующем этапе вам с психотерапевтом предстоит разработать перечень ситуаций, вызывающих страх, или сцен, связанных с вашей фобией. Список должен начинаться со слегка дискомфортной ситуации, далее должны следовать более пугающие сцены, а в конце списка должно стоять событие, наиболее сильно вызывающее страх. Количество ступеней в иерархии пациента может колебаться от 5—6 до 20 или более. Таблица 9.1 показывает, что может оказаться в вашем списке при фобии высоты; в таблице также представлена иерархия из статьи Вольпе о пациенте с клаустрофобией.</p>
    <p><emphasis>Таблица 9.1</emphasis></p>
    <p><strong>Иерархия ситуаций, вызывающих тревогу</strong></p>
    <p><strong>АКРОФОБИЯ*</strong></p>
    <p>1. Прохождение по решетке на тротуаре.</p>
    <p>2. Сидение в офисе на третьем этаже у окна (окно не от пола до потолка).</p>
    <p>3. Подъем на лифте до 45-го этажа.</p>
    <p>4. Наблюдение за мойщиками окон в люльке на уровне 10-го этажа.</p>
    <p>5. Залезание на стул, чтобы заменить электролампочку.</p>
    <p>6. Сидеть на огражденном балконе на 5-м этаже.</p>
    <p>7. Сидеть на первом ряду балкона второго яруса в театре.</p>
    <p>8. Стоять на третьей ступеньке лестницы, чтобы обрезать в саду кусты.</p>
    <p>9. Стоять на краю крыши трехэтажного дома без ограждения.</p>
    <p>10. Проезжать крутые повороты на горной дороге сидя за рулем.</p>
    <p>11. Проезжать крутые повороты на горной дороге в качестве пассажира.</p>
    <p>12. Стоять на краю крыши двадцатиэтажного дома.</p>
    <p>*Материалы из Goldstein, Jamison, &amp; Baker, 1980, с. 371.</p>
    <p><strong>КЛАУСТРОФОБИЯ<sup>**</sup></strong></p>
    <p>1. Читать о шахтерах, замурованных обвалом в шахте.</p>
    <p>2. Делать маникюр, не имея возможности двигаться.</p>
    <p>3. Слушать о ком-то, посаженном в тюрьму.</p>
    <p>4. Нанесение визита и невозможность уйти.</p>
    <p>5. Иметь тесное кольцо на пальце.</p>
    <p>6. Поездка на поезде (чем дольше поездка, тем сильнее тревога).</p>
    <p>7. Подъем в лифте с лифтером.</p>
    <p>8. Подъем в лифте в одиночку.</p>
    <p>9. Проезд на поезде через туннель (чем длиннее туннель, тем сильнее тревога).</p>
    <p>10. Быть запертым в комнате (чем меньше комната и чем дольше пребывание в ней, тем сильнее тревога).</p>
    <p>11. Застрять в лифте (чем дольше пребывание в лифте, тем сильнее тревога).</p>
    <p>**Из базовой статьи Wolpe, c. 197.</p>
    <p><strong>Десенсибилизация</strong></p>
    <p>На этом этапе начинается фактическое разрушение приобретенного ранее научения. Вольпе считал, что нет необходимости создавать пугающие ситуации для того, чтобы снизить чувствительность пациента к ним. Тот же эффект может быть достигнут при помощи описания и воображения ситуации. Помните, что ваша фобия развивалась в процессе ассоциаций, поэтому вы тем же самым путем должны избавиться от фобии. Во-первых, вы должны погрузиться в состояние глубокой релаксации, как вас учили. Затем психотерапевт приступает к первому пункту вашей иерархии и описывает вам сцену: «Вы идете по тротуару и доходите до большой решетки. Поскольку вы продолжаете идти, то сквозь решетку вы можете видеть на три метра вглубь». Вашей задачей является представить эту сцену, но оставаться в состоянии полной релаксации. Если это проходит успешно, терапевт приступает к следующему этапу: «Вы сидите в офисе на третьем этаже....», и т. д. Если в какой-то момент во время этого процесса вы ощутите малейшую тревогу, поднимите указательный палец. Если это произойдет, то процесс обыгрывания ситуации из иерархии будет приостановлен до тех пор, пока вы не вернетесь к состоянию полной релаксации. Затем опять начнется описание сцен следующих по списку, пока вы сможете сохранять состояние релаксации. Процесс продолжается до тех пор, пока вы сможете сохранять состояние релаксации при исчерпывании всего списка иерархии. Как только вы это выполните, вы сможете повторять этот процесс неоднократно на последующих психотерапевтических сеансах.</p>
    <p>В работе Вольпе с пациентами наблюдалось большое различие в количестве сеансов, необходимых для успешного лечения. Некоторые пациенты объявляли о своем выздоровлении всего через 6 сеансов, тогда как для лечения одного больного потребовалось 100 сеансов (это был пациент с тяжелой формой страха смерти и еще двумя фобиями). Среднее количество сеансов было около двенадцати. Кстати, это количество сеансов оказалось меньше, чем обычно требуется при традиционном психоанализе, который может продолжаться в течение нескольких лет.</p>
    <p>Основным вопросом, связанным с приведенным методом лечения, является такой: «А помогает ли оно?»</p>
    <p><strong>Результаты</strong></p>
    <p>Тридцать девять случаев, представленных в статье Вольпе, охватывают многие различные фобии. В работу включены тематические иерархии фобий, среди которых клаустрофобия, боязнь ураганов, толпы, яркого света, ранений, падений, агорафобия, страх быть отвергнутым и боязнь змеевидных форм. Успех лечения оценивался самими пациентами и при непосредственном наблюдении.</p>
    <p>В целом, пациенты, которые сообщали об улучшении и постепенном выздоровлении, описывали процесс таким образом, что Вольпе счел возможным считать их сообщения достоверными. Процесс десенсибилизации оценивался как полностью успешный (освобождение от фобических реакций), или частично успешный (интенсивность фобических реакций уменьшилась в 5 и более раз), или же неудачный.</p>
    <p>На 39 случаев приходилось лечение 68 фобий. Лечение 62 из них (у 35 пациентов) было оценено как полностью или частично успешное. Это составило 91% всех случаев. Лечение в отношении оставшихся 6 иерархий (9%) оказалось неудачным. Среднее число сеансов, необходимых для лечения, составило 12,3. Вольпе объясняет, что в большинстве неуспешных случаев лечения выявились особые проблемы, которые не позволяли провести должную десенсибилизацию — например, неспособность пациента вообразить ситуацию, представленную в иерархии фобии.</p>
    <p>Критики Вольпе, в основном из психоаналитического лагеря, заявляли, что методы Вольпе пригодны только для лечения симптомов, а не основной причины страхов. Они утверждали, что при подобном методе лечения вместо одних могут возникнуть другие симптомы.</p>
    <p>Подобный процесс сравнивался с пропускающей воду дамбой: в одном месте течь заделывается, в другом появляется. Также возникал вопрос: как долго сохраняется воздействие лечения? Ни одна форма терапии не может считаться действенной, если вскоре после проведенных сеансов вновь появляются симптомы. Вольпе ответил на критику и поставленные вопросы тем, что представил исчерпывающие отчеты от 25 из 35 пациентов, которые сохранили эффекты успешной десенсибилизации на периоды от 6 месяцев до 4 лет после лечения. Во время изучения отчетов Вольпе писал: «Не сообщалось ни о случаях рецидива, ни о новых фобиях или других невротических симптомах. Я никогда не наблюдал возобновления невротической тревожности, когда полностью или почти полностью была проведена десенсибилизация» (р. 200).</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Дискуссия по статье Вольпе в основном была вызвана скептицизмом психоаналитиков того времени, когда было проведено его исследование. В 1950-е годы психоанализ был очень распространенной и популярной формой психотерапии. По мере того как поведенческие терапии начали проникать в главное русло клинической психологии, возникла масса противоречий, многие из которых сохраняются в различных формах и в настоящее время.</p>
    <p>Вольпе указывал, что метод десенсибилизации имеет некоторые преимущества перед традиционным психоанализом:</p>
    <p>1. Задачи психотерапии могут быть четко определены в каждом случае.</p>
    <p>2. Могут быть четко выявлены источники тревожности.</p>
    <p>3. Изменения в реакциях пациента при описании сцен из иерархии можно измерить во время сеансов.</p>
    <p>4. Терапию можно проводить в присутствии других (Вольпе обнаружил, что присутствие других во время сеанса, например других психотерапевтов, не влияет на эффективность).</p>
    <p>5. При необходимости или желании психотерапевты могут меняться.</p>
    <subtitle><emphasis>Дальнейшие исследования и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>С тех пор как Вольпе опубликовал названную выше статью и книгу о применении реципрокного торможения в психотерапии (Wolpe, 1958), использование систематической десенсибилизации возросло настолько, что в настоящее время она считается лучшим лечением при тревожных расстройствах, особенно при фобиях. Этот рост вызван результатами, полученными в последующих, имеющих более строгий научный характер, исследованиях, посвященных изучению эффективности десенсибилизации.</p>
    <p>В исследовании Поля (Paul) (1969) лечили студентов, которые испытывали очень выраженный страх при выступлении перед аудиторией. Прежде всего пациентов попросили произнести краткую импровизированную речь перед незнакомой аудиторией. Степень их тревожности была измерена специалистом, наблюдавшим за внешними признаками тревожности, а также определявшим физиологические показатели, такие как частота пульса, вспотевшие ладони; еще предлагался опросник для самоотчета. Затем студентов распределили по трем группам лечения: 1) систематическая десенсибилизация; 2) терапия инсайта (сходна с психоанализом); 3) без лечения (контрольная группа). Опытные психотерапевты проводили лечение за 5 сеансов. Затем всех пациентов поместили в одну и ту же ситуацию, когда надо было выступать перед аудиторией, и были проведены все измерения тревожности. На рис. 9.3 обобщены результаты. При физиологических измерениях только группа с систематической десенсибилизацией значимо отличалась от контрольной, и именно в этой группе по показателям самоотчетов и внешне наблюдаемых признаков имелось значимое снижение уровня тревожности. Еще более убедительным был факт, что после двухлетнего наблюдения 85% группы с десенсибилизацией показали значимое улучшение, в то время как в группе с терапией инсайта этот показатель был равен 50%.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_058.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_059.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 9.3.</strong> Результаты лечения тревожности</p>
    <p>В многочисленных исследованиях цитируется ранняя работа Вольпе как часть их теоретического обоснования. Использование Вольпе концепции классического обусловливания для лечения психологических нарушений стало частью стратегии вмешательства в большом количестве случаев и ситуаций. Например, одна из работ (Fredrickson, 2000) частично связана с концепцией Вольпе о реципрокном торможении. Автор разрабатывал новый метод лечения вызванных отрицательными эмоциями осложнений, таких как тревожность, депрессия, агрессивность и проблемы здоровья, связанные со стрессом. Фредриксон (Fredrickson) предлагает помогать пациентам с перечисленными психологическими проблемами таким образом, чтобы научить субъектов проявлять больше сильных положительных эмоций, таких как любовь, оптимизм, радость, интерес, удовлетворенность, которые непосредственно подавляют негативные мысли. Автор утверждает, что:</p>
    <cite>
     <p>Позитивные эмоции ослабляют влияние, которое оказывают отрицательные эмоции на мозг и тело человека, разрушая тщательную психологическую и физиологическую подготовку к особому действию... Задачей релаксационных и поведенческих терапий является усиление деятельности, приносящей удовольствие, когнитивные терапии заняты обучением оптимизму, а методики, для которых характерны поиски положительного смысла... улучшают здоровье и благополучие по мере создания положительных эмоций. Созданные положительные эмоции не только противостоят негативным эмоциям, но также расширяют привычные формы мышления индивида и создают личные ресурсы для того, чтобы справиться с проблемой (р. 1).</p>
    </cite>
    <p>В другой статье, которая опирается на исследования Вольпе, изучалась эффективность единственного терапевтического сеанса длительностью менее 3 часов для лечения арахнофобии (Hellstrom &amp; Ost, 1995). При проведении этой работы нескольким пациентам, боящимся пауков, был назначен лечебный сеанс с психотерапевтом (максимум на 3 часа), тогда как другим раздали лечебные руководства по арахнофобии «Помоги себе сам». Этими руководствами можно было пользоваться в условиях клиники или дома. Психотерапевтическое лечение проводилось по методике систематической десенсибилизации в стиле Вольпе. Результаты показали, что 80% пациентов в группе психотерапевта получили значительное улучшение сравнительно с 63% в среде тех, кто пользовался лечебными руководствами в клинике. Из пациентов, которые пользовались лечебными руководствами дома, только 10% получили улучшение. Итак, при подходящих условиях (а именно — не дома) даже единственный психотерапевтический сеанс может оказаться достаточным, чтобы победить вашу фобию.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Вольпе сразу заявил, что мысль о подобном пути преодоления страха и тревожности не нова. «Давно известно, что частое предъявление пугающего объекта пациенту может привести к постепенному исчезновению страха» (р. 200). Действительно, вы давно знаете об этом, даже если раньше и не читали о систематической десенсибилизации. Представьте ребенка примерно 13 лет с фобическим страхом собак. Возможно, этот страх связан с напугавшей его собакой, когда он был маленьким: большая собака могла на него наброситься, возможно, она его искусала, а может быть, кто-то из родителей боялся этих животных. (Фобии можно изучать методом моделирования. О процессе моделирования см. материал работы Альберта Бандуры в главе 3.) Из-за пережитого опыта у ребенка развивается ассоциация между собаками и страхом. Если вы хотите избавить ребенка от боязни собак, вам каким-то образом необходимо разрушить эту ассоциацию. Как бы вы могли это сделать? Обычно многие на этот вопрос отвечают так: «Купить ребенку щенка!» Если и вы такого мнения, значит, вы рекомендовали систематическую десенсибилизацию.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Fredrickson, В. (2000). Cultivating positive emotions to optimize health and well-being. <emphasis>Prevention and Treatment,</emphasis> 3 (article 00001a), 1-22. Available: http://www.journals.apa.org/prevention/volume3/pre0030001a.html Hellstrom, K.,&amp; Ost, L. (1995). One-session therapist-directed exposure vs. two forms of manual directed self-exposure in treatment of spider phobia. <emphasis>Behaviour Research and Therapy, 33(8),</emphasis> 959-969.</p>
    <p>Paul, G.L. (1969). Outcome of systematic desensitization: Controlled investigation of individual technique variations and current status. In C. Franks (Ed.), <emphasis>Behavior therapy: Appraisal and status.</emphasis> New York: McGraw-Hall.</p>
    <p>Wolpe, J. (1958). <emphasis>Psychotherapy through reciprocal inhibition.</emphasis> Palo Alto, С A: Stanford University Press.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>КТО МЫ ЕСТЬ: НАШИ ПРОЕКЦИИ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Rorschach Н. (1942). </strong><emphasis><strong>Psychodiagnostics: A</strong> </emphasis><strong><emphasis>diagnostic test based on perception.</emphasis> New York: Grune &amp; Stratton.</strong></p>
    <p>Представьте, что вы с другом в летний день отдыхаете на зеленом лугу. На небе только несколько легких облаков. Указывая на облако, вы говорите другу: «Посмотри, это облако похоже на женщину в свадебном платье с длинной фатой». В ответ на это друг спрашивает: «Где? Я не вижу этого. А мне форма этого облака напоминает вулкан с дымящейся шапкой на вершине». Пока вы пытаетесь убедить друг друга в своем восприятии одной и той же формы, воздушный поток меняет направление и превращает это облако в совершенно другую форму. Почему такая разница в том, что увидели вы оба? Вы смотрели на одну и ту же форму, а видели в ней два совершенно разных предмета.</p>
    <p>Так как на восприятие каждого человека часто влияют психологические факторы, возможно, различные предметы, увиденные в форме облака, что-то раскрывают в личности наблюдающих. Иными словами, и вы, и ваш друг что-то вложили от себя в восприятие облаков на небе. Эти представления легли в основу разработанного Роршахом (Rorschach) теста восприятия формы, более известного как Тест чернильных пятен. Этот тест был одним из первых, представляющих так называемые проективные техники.</p>
    <p>Два наиболее известных и широко применяемых проективных теста — это Тест чернильных пятен Роршаха и Тематический апперцептивный тест (ТАТ). Обе эти методики являются основными тестами в истории клинической психологии. Так как тест Роршаха, впервые описанный в 1922 году, содержит прямые сравнения различных групп психических заболеваний и часто связывается с диагностикой психических расстройств, он мог бы быть отнесен еще и к разделу психопатологии. Тематический апперцептивный тест (ТАТ) будет обсуждаться в следующей статье данного раздела по психотерапии, потому что он чаще применяется психотерапевтами как часть интервью врача с клиентами и для лечения.</p>
    <p>При использовании проективного теста человеку предъявляется набор неоднозначных стимулов и предполагается, что он будет проецировать на них свое бессознательное. В тесте Роршаха стимулами являются просто симметричные чернильные пятна, которые можно воспринять как любое количество объектов.</p>
    <p>По Роршаху, то, что человек видит на чернильном пятне, часто многое открывает в его истинной психологической натуре. Он называл это явление <emphasis>интерпретацией случайных форм.</emphasis> Существует известный анекдот о чернильных пятнах Роршаха, в котором рассказывается о психотерапевте, тестирующем клиента. При предъявлении первой карточки с чернильными пятнами врач спрашивает: «Что вам это напоминает?» Клиент отвечает: «Секс». При показе второй карточки вновь задается этот же вопрос, на который клиент опять отвечает: «Секс». Когда на первые пять картинок получен один и тот же однословный ответ, психотерапевт замечает: «Похоже, что вы определенно сексуально озабочены!» На что удивленный клиент отвечает: «Я? Доктор, это вы озабочены, показывая все эти грязные картинки!» Конечно, подобная история слишком упрощает тест Роршаха. Хотя сами чернильные пятна отобраны так, что смутно напоминают какие-то предметы, чтобы поддержать активность интерпретации, сексуальная ориентация в ответах должна учитываться, но, в среднем, не более чем любая другая.</p>
    <p>Роршах был уверен, что перед его проективной методикой стоят две основные цели. Во-первых, она должна применяться как исследовательский прием для выявления неосознанных аспектов личности. О другой цели Роршах объявил несколько позднее, она заключалась в том, что тест следует использовать при диагностике различных типов психопатологии.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>Теоретической основой методики Роршаха являлось то, что в процессе интерпретации выбранного наугад чернильного пятна внимание индивида будет переключено таким образом, что ослабнут обычные защитные психологические механизмы. В ответ это позволит высвободиться скрытым сторонам психики. Когда воспринимаемый стимул неоднозначен (то есть имеет слишком мало ключевых признаков, чтобы понять, что же это такое в действительности), интерпретация стимула при его восприятии должна происходить исходя из внутренних особенностей человека (по этой теме см. материал о Тематическом апперцептивном тесте Мюррея (Murray)). По замыслу Роршаха, чернильные пятна были настолько неопределенными, что их трудно было понять, но они позволяли получить наибольшее количество проекций бессознательного.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>При рассмотрении Теста чернильных пятен Роршаха можно выделить две его важные стороны: процесс создания оригинальных форм автором и методы, предназначенные для интерпретации и оценки ответов, сделанных клиентами.</p>
    <p><strong>Создание теста</strong></p>
    <p>Объяснение Роршахом, как создаются формы, очень похоже на план детской игры с изображениями: «Образование таких случайных форм очень простое: на лист бумаги капаются несколько крупных чернильных пятен, бумага складывается пополам, и чернила растекаются по обеим половинам листа» (р. 15). На этом, однако, простота заканчивается. Дальше Роршах продолжает объяснять, что эффективно могут использоваться только те рисунки, которые отвечают определенным требованиям.</p>
    <p>Например, рисунок должен быть относительно простым, симметричным и слегка напоминать какие-то предметы. Роршах считал, что формы должны быть симметричными, потому что асимметричные чернильные пятна отвергаются субъектами как неподходящие для интерпретации. После длительного отбора Роршах остановился на 10 формах, которые вошли в его основной тест. Из 10 рисунков 5 были черно-белыми, 2 — черно-красными, а 3 — многоцветными. На рис. 9.4 представлены 3 фигуры из тех, какими пользовался Роршах.</p>
    <p><strong>Проведение теста и оценка</strong></p>
    <p>Тест Роршаха по интерпретации форм прост в проведении. Каждый тестируемый получает одно за другим все изображения фигур, и задается вопрос: «Что бы это могло быть?» Субъекты свободно могут перевернуть карточку в любое положение, могут держать ее близко к глазам или отдалить настолько, насколько им хочется. Исследователь или психотерапевт, проводящий тест, отмечает реакции индивидов на каждую фигуру, не подсказывая им. Время не ограничено.</p>
    <p>Роршах отмечал, что почти всегда тестируемые считали данный тест предназначенным для изучения воображения. Однако автор очень осторожно объяснял им, что это задание не является тестом воображения и что креативность воображения человека не оказывает значимого влияния на результаты.</p>
    <p>Это, утверждал Роршах, тест восприятия, охватывающий процессы ощущения, памяти, сознательных и бессознательных ассоциаций между формой стимула и другими психологическими силами, которые таятся внутри индивида.</p>
    <p>Роршах перечисляет следующие направления для оценки реакции людей на 10 чернильных пятен (р. 19).</p>
    <p>1. Сколько было дано ответов? Каково время реакции, то есть как долго человек смотрит на фигуру перед тем, как ответить? Как часто он отказывается интерпретировать фигуру?</p>
    <p>2. Была ли связана интерпретация только с формой фигуры или при восприятии учитывались цвет или движение?</p>
    <p>3. Воспринималась ли фигура целиком или отдельными частями? Какие части были выделены и как они интерпретировались?</p>
    <p>4. Что увидел субъект в данном изображении?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_060.png"/>
    <p><strong>Рис. 9.4.</strong> Примеры случайных форм, используемых в Тесте интерпретации случайных форм Роршаха (Из книги Charles G. Morris, Understanding Psychology, 7th ed., p. 414, Copyright 1990. Перепечатанного с разрешения Prentice Hall)</p>
    <p>Интересно отметить, что Роршах рассматривал содержание интерпретации как наименее важный фактор в реакциях, проявленных человеком на чернильные пятна. В следующем разделе обобщаются наблюдения Роршаха, связанные с четырьмя установками, приведенными выше, в отношении большого числа людей, имевших различные психологические признаки.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Чтобы выяснить, чем отличаются различные группы людей при выполнении теста чернильных пятен, Роршах и его помощники проводили тест с представителями нескольких психологических групп. Эти группы включали психически здоровых людей с различным уровнем образования, больных шизофренией и пациентов с маниакально-депрессивным расстройством.</p>
    <p>Таблица 9.2 представляет типичные ответы, полученные Роршахом при предъявлении испытуемым 10 форм чернильных пятен.</p>
    <p><emphasis>Таблица 9.2</emphasis></p>
    <p><strong>Типичные ответы при восприятии чернильных пятен (психически здоровые люди)</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_061.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Конечно, в каждой группе разные люди высказывались по-разному, но приведенные в таблице ответы служат примерами.</p>
    <p>Роршах обнаружил, что пациенты дают от 15 до 30 ответов на 10 фигур. Пациенты с депрессией обычно давали меньше ответов; у благополучных людей ответов было больше; у больных шизофренией количество ответов имело значительные вариации в зависимости от пациента. Что касается времени реакций, то весь тест обычно занимал от 20 до 30 минут, у шизофреников тест занимал в среднем меньше времени. Психически здоровые субъекты почти никогда не затруднялись интерпретировать все фигуры, а пациенты с шизофренией часто отказывались отвечать.</p>
    <p>Роршах был уверен, что та часть формы, которая получила интерпретацию субъекта, присутствовало ли в интерпретации движение и в какой степени интерпретация затрагивала цвет изображения, — все это крайне важно при анализе выполнения теста человеком. Рекомендации автора для оценки этих факторов достаточно сложны, и требуются тренировка и опыт, чтобы правильно анализировать ответы человека. Однако Глейтман (Gleitman, 1991) представил полезное и краткое обобщение:</p>
    <cite>
     <p>Если чернильное пятно воспринимается целиком, это указывает на то, что мышление интегрированное, концептуальное, а если при интерпретации учитываются в большом количестве мелкие детали, то предполагается компульсивная ригидность. Относительно частое привлечение белого пространства можно принять за знак сопротивления и негативизма. Ответы с описанием людей в движении указывают на воображение и богатый внутренний мир, ответы, в которых преобладает цвет указывают на эмоциональность и импульсивность (р. 684).</p>
    </cite>
    <p>И наконец, Роршах рекомендует для анализа ответов последнее направление: что конкретно видит человек в чернильном пятне? Наиболее обычная категория ответов связана с животными или насекомыми. Процент ответов о животных колеблется от 25 до 50%. Интересно, что пациенты с депрессией давали наиболее высокий процент ответов о животных, а люди художественных профессий реже всего называли животных.</p>
    <p>Другая категория анализа, предложенная Роршахом, была названа «оригинальные ответы». Такие ответы случаются менее чем один раз из ста случаев. Оригинальные ответы наиболее часто отмечались у пациентов с диагнозом «шизофрения» и довольно редко у нормальных субъектов со средним уровнем умственного развития.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>При обсуждении своего теста интерпретации форм Роршах отмечал, что первоначально тест был разработан для изучения теоретических вопросов о бессознательной работе человеческого мозга и психики.</p>
    <p>Случайно было обнаружено, что тест обладает потенциальной возможностью служить диагностическим средством. Роршах заявлял, что при помощи его теста часто оказывалось возможным выявить шизофренические наклонности, скрытые неврозы, предпосылки депрессии, характерные черты интроверсии по сравнению с экстраверсией, а также умственное развитие. Он, однако, не предлагал, чтобы Тест чернильных пятен заменил обычную практику клинического диагноза, скорее тест мог стать помощником в этом процессе. Роршах также предостерегал, что хотя тест может указывать на бессознательные тенденции, его нельзя использован для тщательного исследования бессознательных процессов. Автор допускал, что в то время для этих целей более подходящими методиками служили интерпретация снов и тест свободных ассоциаций.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и дальнейшие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>За десятилетия, прошедшие со времени разработки теста Роршахом, во многих исследованиях возникали вопросы ко многим выводам автора. Наиболее серьезная критика относилась к валидности теста — действительно ли тест измеряет то, о чем заявлял Роршах, то есть базовые личностные характеристики. Исследования показали, что выраженное разнообразие в ответах, которое Роршах относил на счет личностных факторов, можно объяснить проще: вербальными способностями, возрастом индивида, характеристиками умственного развития, уровнем образования, а также особенностями того, кто проводит тест. (Для подробного ознакомления с представленной критикой см. работу: Anastasi &amp; Urbinai, 1996.)</p>
    <p>В целом, научные исследования о тесте Роршаха не дали оптимистической картины в отношении его надежности или валидности в качестве личностного теста или диагностического инструмента. Тем не менее тест привычно используется клиническими психологами и психотерапевтами. Это явное противоречие можно объяснить тем, что в обычном употреблении методика чернильных пятен Роршаха используется не как формальный тест, а скорее как средство, помогающее психотерапевту понять индивидуальность клиента. По сути, это расширение вербального общения, которое обычно возникает между психотерапевтом и клиентом. При такой менее строгой интерпретации ответов на вопросы тест может способствовать более полному пониманию клиента для повышения эффективности психотерапии.</p>
    <p>Одним из интересных видов использования теста Роршаха является предъявление фигур для интерпретации не одному человеку, а парам, семьям, сотрудникам, членам группы и т. д. Участников теста просят согласованно определить, что собой представляют фигуры. Подобное применение теста дает основание считать его методом для изучения и улучшения взаимоотношений людей (Aronow &amp; Reznikoff, 1976).</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Обзор современной психологической и родственной литературы показывает, что валидность оценочных шкал Роршаха продолжает изучаться и обсуждаться. В некоторых обнадеживающих работах психоаналитической направленности указывается, что более новые методы проведения теста и оценки результатов могут повысить надежность шкал и способность определять диагноз и проводить разграничения между различными психологическими расстройствами. Например, Аренел-ла и Орндуфф (Arenella &amp; Ornduff, 2000) в своей работе использовали метод чернильных пятен Роршаха, чтобы изучить отличия в образе своего тела у девушек, озабоченных сексуальными проблемами и не озабоченных ими; причем при наличии разного рода стрессовых ситуаций. Исследователи обнаружили, что «сексуально озабоченные» клиентки получили оценки по тесту Роршаха, указывающие, что девушки придавали большее значение своему телу, чем их не страдающие от сексуальных проблем сверстницы. Подобным образом другие исследователи получили результаты по тесту Роршаха для группы, включавшей 66 преступников мужского пола в возрасте от 14 до 17 лет, имевших психопатический склад личности (Loving &amp; Russell, 2000).</p>
    <p>В этой работе было выявлено, что по крайней мере некоторые стандартные переменные Роршаха имели значимую связь с различными уровнями психопатологии. Авторы предположили, что метод Роршаха может стать ценным прогностическим средством в отношении того, кто из подростков может быть отнесен к группе риска в плане преступного поведения, и разработать стратегии профилактики.</p>
    <p>Еше одним из современных приложений Теста чернильных пятен Роршаха было изучение опасности возникновения нарушений психики у членов различных культовых объединений (Aronoff, Lynn &amp; Malinowski, 2000).</p>
    <p>В этой работе при анализе ответов на Тест Роршаха и других измерений было выяснено, что новые члены культового объединения не испытывали каких-либо особых психологических нарушений, а постоянные члены, похоже, были психологически хорошо адаптированы. Однако исследователям удалось найти свидетельства значительных трудностей социальной и психологической адаптации после того, как субъекты переставали быть членами культовой группы.</p>
    <p>Наконец, весьма изящно преломив понимание концепции проективного Теста чернильных пятен Роршаха, ученые разработали новое в индивидуальной и семейной терапии диагностическое средство креативности, которое они назвали «семейный альбом» (Yerushalmi &amp; Yedidya, 1997). Клиента просят создать семейный альбом, произвольно комбинируя рисунки, фотографии, записки, воспоминания и любые материалы, какие клиент захочет включить. Получившийся коллаж затем вводится в психотерапевтический процесс таким же образом, как результаты теста Роршаха. Авторы так описывают этот альбом:</p>
    <cite>
     <p>Этот способ помогает психотерапевту обойти сопротивление и «цензуру» клиентов, пользуясь прямым подходом к бессознательному миру клиента, создавая при этом диагностический и психотерапевтический канал. Этот семейный альбом-подлинник связан с восприятием клиентом взаимоотношений с родителями... это реальные конкретные отношения с родителями, с братьями и сестрами и перенос этих отношений на взаимодействие между супругами и детьми (р. 261).</p>
    </cite>
    <p>Безусловно, валидность адаптированного таким образом Теста Роршаха в равной степени остается открытой для обсуждения, как и валидность первоначального теста, на котором основан этот способ. Однако эти исследования, наравне со многими другими, демонстрируют устойчивое влияние работы Роршаха и создают потенциальные возможности для разработки и применения проективных тестов, валидность и психотерапевтическая ценность которых может оказаться выше.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Anastasi, А. &amp; Urbinai, S. (1996). <emphasis>Psychological testing</emphasis>(7th ed.). New</p>
    <p>York: Macmillan.</p>
    <p>Arenella, J., &amp; Ornduff, S. (2000). Manifestations of bodily concern in sexually abused girls. <emphasis>Bulletin of the Menniger Clinic, 64(A),</emphasis> 530-542.</p>
    <p>AronofT, J., Lynn, S., &amp; Malinowski, P. (2000). Are cultic environments psychologically harmful? <emphasis>Clinical Psychology Review, 20(1),</emphasis> 91 — 111.</p>
    <p>Aronow, E., &amp; ReznikofT, M. (1976). <emphasis>Rorschach content interpretation.</emphasis></p>
    <p>New York: Grune &amp; Stratton.</p>
    <p>Gleitman, H. (1991). <emphasis>Psychology</emphasis> (3rd ed.). New York: Norton. Loving, J., &amp; Russell, W. (2000). Selected Rorschach variables of psychopathic juvenile offenders. <emphasis>Journal of Personality Assessment, 75(1),</emphasis> 126-142.</p>
    <p>Yerushalmi, H., &amp; Yedidya, T. (1997). The family album. <emphasis>American Journal of Family Therapy,</emphasis> 25(3), 261—269.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПИШИ ЭТО!</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>Murray Н. А. (1938). <emphasis>Exploration in personality</emphasis> (p. 531-545). New York: Oxford University Press.</strong></p>
    <p>В предыдущей статье обсуждался метод, которым пользуются клинические психологи для выявления базовых характеристик личности и который называется проективным тестом. Этот метод рассматривался в связи с Тестом чернильных пятен Роршаха. Как вы можете вспомнить, идея Теста Роршаха заключалась в том, чтобы дать возможность субъектам внести свою собственную интерпретацию в характеристику объективно бессмысленных и неструктурированных форм. Вы также можете вспомнить, что Роршах опирался на то, на каких частях формы фиксирует внимание клиент, каковы специфические черты этого расположения, что сообщает человек относительно воспринятого на пятне движения. Содержательные аспекты интерпретации тоже учитывались, но это имело второстепенное значение.</p>
    <p>Спустя несколько лет после того, как был создан тест Роршаха, в Гарвардской психологической клинике Генри А. Мюррей (Henry A. Murray) со своей сотрудницей Кристианой Д. Морган (Christiana D. Morgan) разработали совершенно новую форму проективного теста и назвали его Тематический апперцептивный тест, или ТАТ, в котором главное внимание уделялось содержанию интерпретации. В отличие от бесформенных фигур, таких как чернильные пятна Роршаха, ТАТ составляют черно-белые изображения людей, представленных в различных неопределенных ситуациях. Клиента просят составить рассказ по этим рисункам. Затем рассказы анализируются психотерапевтом или исследователем, чтобы выявить скрытые бессознательные конфликты (апперцепция — это осознанное восприятие).</p>
    <p>Теоретическое обоснование ТАТ заключалось в том, что когда вы наблюдаете за поведением человека либо на картинке, либо в реальной жизни, вы будете интерпретировать это поведение в соответствии с нитями, связывающими его с ситуацией. Когда причины, вызывающие поведение, ясны, то ваша интерпретация будет не только правильной, но в значительной степени соответствующей восприятию других наблюдающих. Однако когда смысл ситуации непонятен и трудно найти причины того или иного поведения, ваша интерпретация будет скорее отражать что-то о вас самих — о ваших страхах, желаниях, конфликтах и т. д. Например, представьте, что вы видите лица мужчины и женщины, смотрящих на небо, но с разными выражениями лица: у него на лице ужас, а она улыбается. По мере того как вы наблюдаете за ситуацией, вы понимаете, что они ждут очереди, чтобы прокатиться на самом высоком аттракционе американских горок, который расположен на «Волшебной горе» в Калифорнии.</p>
    <p>В данной ситуации нетрудно интерпретировать поведение этой пары, и, возможно, ваш анализ будет более или менее таким же, как у других наблюдающих. Теперь представьте, что вы видите те же выражения лиц, но люди находятся «в изоляции», без подсказывающей ситуации, объясняющей поведение. Если бы вас спросили: «Чем занимаются эти люди?», ваш ответ зависел бы от внутренней интерпретации, и он мог бы открыть больше сведений о вас, чем о людях, которых вы наблюдали. Более того, из-за необычности изолированного поведения ответы различных наблюдающих сильно отличались бы друг от друга (то есть они наблюдают за НЛО; спуск лыжников; смотрят, как маленькие дети играют на высокой горке; наблюдают за приближающимся торнадо). Такова идея Тематического апперцептивного теста, созданного Морган и Мюрреем; и до настоящего времени этот тест является очень популярной психотерапевтической методикой помощи клиентам.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические положения</emphasis></subtitle>
    <p>Теоретические основы ТАТ, как и Теста Роршаха, заключались в основном втом, что поведение человека управляется бессознательными силами. Фактически, принимаются принципы психодинамической психологии, первоначально разработанные Фрейдом (см. материал о теориях Фрейда). С этой точки зрения бессознательные конфликты должны представлять интерес для постановки точного диагноза и успешного лечения имеющихся психологических проблем. Это было причиной разработки теста чернильных пятен, который обсуждался в предыдущей статье, такая же цель была и у Мюррея при создании ТАТ. Морган и Мюррей писали: «Цель этой процедуры заключается в том, чтобы стимулировать словесное творчество, пробуждая этим фантазии, которые открывают скрытые и бессознательные комплексы» (р. 530). По замыслу авторов, процесс заключался втом, что индивиду должны были показать рисунки неопределенного содержания с изображением проявлений человеческого поведения. При попытке объяснить ситуацию субъект в меньшей степени осознает ситуацию как имеющую отношение к нему и меньше беспокоится, что за ним наблюдает психотерапевт. Это, в свою очередь, должно стать причиной, чтобы человек меньше сопротивлялся и открыл внутренние желания, страхи, свой прошлый опыт, что до этого могло быть вытеснено. Мюррей отмечал также, что часть теоретического обоснования теста составляло объяснение, что «большинство произведений художественной литературы является сознательным или бессознательным выражением жизненного опыта или фантазий автора» (р. 531).</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>По первоначальному замыслу, человека просили предположить, какие события происходят в сцене, изображенной на рисунке, а также сказать, что он думает о том, чем должна закончиться сцена. После проверки нового метода было решено, что можно значительно больше узнать о психологии человека, если просто попросить его составить по картинке рассказ.</p>
    <p>Сами рисунки были выполнены таким образом, чтобы стимулировать фантазии субъекта о конфликтах и важных событиях из личного жизненного опыта. Поэтому было решено, что каждый рисунок должен включать изображение по крайней мере одного человека, с которым тестируемый мог бы легко отождествлять себя. Методом проб и ошибок с использованием сотен рисунков был составлен окончательный набор из 20 рисунков. Так как ТАТ широко применятся в настоящее время, многие считают, что широко распространенная публикация используемых рисунков может снизить их валидность. Однако трудно понять смысл такого теста без возможности увидеть, какого типа рисунки предлагаются. Поэтому рис. 9.5 представляет один из первоначальных вариантов, который использовался, но не попал в окончательный набор из 20 рисунков.</p>
    <p>На ранних этапах тест проводили Морган и Мюррей, сообщения о тестах помещены в книге Мюррея, изданной в 1938 году. Книга была названа в начале этой главы.</p>
    <p>Испытуемые, принимавшие участие в исследовании, были в возрасте от 20 до 30 лет. Каждый сидел в удобном кресле, повернувшись спиной к экспериментатору (как обычно практикуется психотерапевтами при проведении ТАТ). Цитируемую ниже инструкцию получал каждый испытуемый:</p>
    <cite>
     <p>Это тест творческого воображения. Я покажу вам картинку и прошу вас предложить план сюжета или придумать рассказ, к которому этот рисунок подошел бы как иллюстрация. Каковы отношения персонажей на рисунке? Что с ними случилось? О чем они думают и что чувствуют? Чем все закончится? Постарайтесь, пожалуйста. Так как я прошу вас подключить ваше литературное воображение, то рассказ может быть таким длинным и подробным, как вы захотите (р. 532)</p>
    </cite>
    <p>Экспериментатор вручал испытуемому поочередно каждый рисунок и делал пометки, что именно о каждом из них говорил человек. Каждому тестируемому отводился 1 час времени.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_062.png"/>
    <p><strong>Рис. 9.5. </strong>Адаптировано из: Henry A. Murray, Thematic Apperception Test. Cambridge, MA. Harvard University Press. Copyright © 1943 by the President and Fellows of Harvard College © 1971 by Henry A. Murray. Публикуется с разрешения издателей</p>
    <p>Поскольку время было ограничено, то большинство могли полностью закончить рассказы для 15 из 20 рисунков.</p>
    <p>Через несколько дней испытуемых принимали вновь и беседовали с ними об их рассказах. Чтобы скрыть истинную цель исследования, участникам говорили, что хотели сравнить их творческие возможности со способностями известных писателей. Людям Напоминали об их реакциях на рисунки и просили объяснить, чем они руководствовались при составлении рассказов. Им также предлагался тест свободных ассоциаций, при проведении которого они должны были говорить первое, что придет в голову, в ответ на слова, названные экспериментатором.</p>
    <p>Эти пробы проводились для того, чтобы определить, в какой степени составленные рассказы отражали личный опыт, конфликты, желания и т. д.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты и обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Мюррей и Морган сообщали о двух открытиях, полученных в ранний период работы с ТАТ. Первое относилось к тому, что рассказы, составленные испытуемыми по рисункам, имели четыре источника: 1) книги и кинофильмы; 2) реальные события из жизни друга или родственника; 3) личный опыт; 4) сознательные или бессознательные фантазии.</p>
    <p>Второе и более важное открытие заключалось в том, что субъекты явно проецировали свой личностный, эмоциональный и психологический опыт в свои рассказы. Для примера авторы приводили испытуемых-студентов, большинство которых принимало персонаж на одном из рисунков за студента, тогда как никто из других категорий испытуемых этого не делал. В другом примере отец тестируемого был судовым плотником, и испытуемому очень хотелось попутешествовать и увидеть мир. Эта фантазия проявилась в интерпретации нескольких рисунков. Например, когда показывали рисунок с изображением двух беседующих рабочих, в рассказе было: «Эти два парня — искатели приключений, они всегда стремятся посетить отдаленные места. Сейчас они в Индии. Они только что узнали о новой революции в Южной Америке и обсуждают вопрос, как туда можно добраться... В конце рассказа они плывут в Америку на грузовом судне» (р. 534). Мюррей сообщает, что каждый без исключения человек, участвовавший в исследовании, отражал в рассказе некоторые свойства своей личности.</p>
    <p>Чтобы еще проиллюстрировать, как ТАТ выявляет характерные свойства личности, авторы подробно описывают одного испытуемого. «Вирт» был русским евреем, эмигрировавшим в Соединенные Штаты после ужасного детства во время Первой мировой войны. Он подвергался гонениям, испытывал голод, разлуку с матерью.</p>
    <p>Рисунок № 13 из набора ТАТ получил следующее письменное описание Мюррея и Морган: «На полу напротив дивана свернувшаяся калачиком фигура мальчика, голова лежит на правой руке. Около него на полу лежит предмет, похожий на револьвер» (р. 536). Рассказ Вирта об этом рисунке:</p>
    <cite>
     <p>Произошло ужасное несчастье. Тот, кого он любил, застрелился. Возможно, это его мать. Она могла пойти на это из-за нищеты. Он уже достаточно взрослый и понимает все эти невзгоды, и сам хотел бы застрелиться. Но он молод и спустя некоторое время берет себя в руки. Некоторое время он живет в нищете, первые несколько месяцев думая о смерти (р. 536).</p>
    </cite>
    <p>Интересно сравнить этот рассказ с другими, более современными, составленными по этому же рисунку:</p>
    <p>1. Тридцатипятилетний учитель средней школы:</p>
    <p>«Я думаю, что это человек, который попал в тюрьму за то, чего он не совершал. Он отрицал, что совершал какое-либо преступление. Он боролся и защищал свою правоту в суде. Но он сдался. Сейчас он полностью опустошен, подавлен, надежд не осталось. Он сделал фальшивый пистолет, чтобы попытаться бежать, но он знает, что это тоже не поможет» (из материалов автора).</p>
    <p>2. Шестнадцатилетняя ученица средней школы: «Эта девочка играет в прятки, возможно, со своими братьями. Она считает до ста. Она выглядит печальной и усталой, потому что ей не удается выиграть и все время приходится водить. Похоже, что до этого мальчики играли в другую игру, потому что там валяется игрушечный пистолет» (из материалов автора).</p>
    <p>Не надо быть психотерапевтом, чтобы усмотреть внутренние конфликты, мотивы или желания, которые эти три человека могли спроецировать на один и тот же рисунок. Эти примеры также показывают, насколько разными могут быть ответы при проведении ТАТ.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания и родственные исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя при проведении Тематического апперцептивного теста используются совершенно другие стимулы, чем в Тесте чернильных пятен Роршаха, его на тех же основаниях критикуют за слабую надежность и валидность (см. дополнительно по данному вопросу материал предыдущей статьи о Тесте Роршаха). Наиболее серьезной проблемой ненадежности ТАТ является то, что различные клиницисты предлагают разную интерпретацию ответов на один и тот же набор стимулов-картинок. Некоторые критики предполагают, что психотерапевты могут неумышленно ввести характеристики собственного бессознательного в описания рисунков субъектом. Другими словами, интерпретация ТАТ может оказаться проективным тестом для врача, который его проводит!</p>
    <p>Что касается валидности (то есть до какой степени ТАТ измеряет реально то, что предназначен измерить), то часто предлагаются различные варианты критики. Если тест измеряет основные характеристики психики, то он должен различать, так сказать, нормальных людей и умственно нездоровых или дифференцировать различные типы психологических состояний. Однако исследования показали, что тест не способен выявлять подобные различия. Ирон (Еron, 1950) проводил ТАТ с двумя группами мужчин — демобилизованных военнослужащих. Одни были студентами, а другие — пациентами психиатрической больницы. Когда были проанализированы результаты ТАТ, то не было обнаружено значимых различий как между двумя названными группами, так и между пациентами, имеющими разные психические заболевания.</p>
    <p>В другом исследовании изучалась способность ТАТ прогнозировать поведение. К примеру, если индивид, описывая рисунки, много говорит о насилии, это не дает возможности различить ту агрессию, которая просто присутствует в фантазиях автора, и возможность реального насильственного поведения. Некоторые люди способны фантазировать об агрессии, никогда не проявляя насильственного поведения, тогда как у других агрессивные фантазии могут предсказывать реальное насилие. Так как объекты ТАТ не указывают, к какой из этих категорий относится определенный человек, то тест имеет низкую валидность в прогнозе агрессивных тенденций (см.: Anastasi &amp; Urbinai, 1996)</p>
    <p>Другая, касающаяся существа дела и очень важная критика Тематического апперцептивного теста (какой также подвергался и Тест чернильных пятен Роршаха) относится к тому, является ли валидной сама проективная гипотеза.</p>
    <p>Основным предположением, лежащим в основе ТАТ, является то, что рассказы испытуемых о рисунках выявляют что-то об устойчивых бессознательных процессах, характеризующих этих людей.</p>
    <p>Но существуют научные доказательства того, что ответы на такие проективные тесты, как Тест Роршаха и ТАТ, могут зависеть от временных и ситуативных факторов. Это значит, что когда с вами проводят ТАТ в понедельник, сразу после работы, после того как вы крупно поспорили с боссом, а затем в субботу, когда вы вернулись после отдыха на побережье, в этих двух случаях рассказы, которые вы составите по рисункам, могут быть совершенно разными. Критики утверждают, что в какой степени различаются рассказы, в той же степени ТАТ только слегка касается вашего временного состояния, а не вашей реальной основы личности.</p>
    <p>Как отмечают критики, в различных работах были выявлены варианты выполнения ТАТ, связанные со следующими влияющими на результаты факторами: голод, недостаток сна, употребление наркотиков, уровень тревожности, фрустрация, вербальные способности, характерные черты специалиста, проводящего тест, отношения испытуемого к обстановке при проведении теста, а также когнитивные возможности человека. В свете этих открытий Анна Анастази (Anne Anastasi), ведущий специалист по психологическим тестам, пишет: «Для многих исследований характерно стремление бросить тень сомнения на саму проективную гипотезу. Существует достаточно доказательств, что альтернативные объяснения в отношении ответов индивида на неструктурированные стимулы теста можно считать хорошими или даже очень хорошими» (Anastasi &amp; Urbinai, 1996).</p>
    <subtitle><emphasis>Современное применение теста</emphasis></subtitle>
    <p>Исследования Мюррея и Тематический апперцептивный тест продолжают цитировать и включать в многочисленные работы по свойствам личности и их измерениям (об эффективности этой стратегии см. в заключении). Появилось более 150 подобных статей в журналах по специальной психологии и смежным дисциплинам между 1997 и серединой 2000 года, когда готовилось издание этой книги. В серьезной работе Литински и Хаслама (Litinsky and Haslam, 1998) была оценена способность ТАТ измерять степень риска совершения человеком самоубийства. Авторы разработали уникальную методику оценки интерпретаций по рисункам ТАТ, которая дала возможность выявить тип мыслительного процесса, называемого <emphasis>дихотомическим мышлением,</emphasis> проявляющегося в связи с депрессией, настроем на самоубийство, попытками совершить самоубийство. Результаты показали, что применение ТАТ позволяет определить наличие тенденций дихотомического мышления у людей со склонностями к самоубийству в сравнении с нормальными. Более того, испытуемые, имеющие склонность к самоубийству, представили более короткие рассказы по картинкам ТАТ, чем обычные участники, подтверждая этим другие данные о том, что пациенты, склонные к самоубийству, бывают когнитивно и аффективно «отключены» (р. 368).</p>
    <p>Работа Мюррея 1938 года также использовалась в исследованиях личностных расстройств, таких как <emphasis>антисоциальная личность</emphasis> (неприятие правил других людей и их нарушение, обман, возбуждение, раздражение, агрессивность, полное безразличие к безопасности других, отсутствие чувства вины и угрызений совести); <emphasis>избегающая</emphasis> (avoidant) <emphasis>личность</emphasis> (постоянное, хроническое чувство неполноценности), <emphasis>пограничная личность</emphasis> (вспышки гнева, очень нестабильные взаимоотношения) и <emphasis>нарциссическая личность</emphasis> (повышенное ощущение собственной значимости, большая потребность во внимании и восторге).</p>
    <p>В одной из подобных работ отмечалось, что ТАТ оказался успешным при дифференциации всех названных личностных расстройств и что измерения ТАТ совпадали с измерениями Миннесотского многопрофильного личностного опросника (MMPI), широко применяемого и достаточно валидного <emphasis>объективного</emphasis> средства оценки личности. Прекрасно разработанный веб-сайт с дальнейшей информацией обо всех 10 личностных расстройствах можно найти в Интернете По адресу http://mentalhelp.net/personalitydisorders/symptom.htm.</p>
    <p>Последняя работа, которая будет сейчас названа, могла бы особенно заинтересовать многих читателей данной книги. В этой работе упоминалось исследование Мюррея в отношении эффективности преподавательской деятельности профессоров-психологов по мере того, как они старели (Renaud &amp; Murray, 1996). Авторы выяснили, что эта эффективность с возрастом ухудшалась и была связана с некоторыми особыми чертами личности. Например, такое свойство, как <emphasis>обращение за поддержкой, одобрением</emphasis> (approval-seeking), которое приписывалось хорошему преподаванию, ослабевало с годами, а <emphasis>независимость, </emphasis>характерная черта при слабом преподавании, усиливалась. Следует иметь в виду, что в данной работе анализировались особенности деятельности всего лишь 33 профессоров из небольшого числа учебных заведений, и поэтому результаты не могут (а по мнению автора этой книги, скорее всего, не могут!) относиться к профессорам психологии вообще.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Одним из самых заметных свойств проективных тестов, таких как ТАТ и Тест чернильных пятен Роршаха, является то, что, несмотря на множественные нападки за слабость, ненадежность и за то, что, возможно, в их основе лежат ошибочные положения, они остаются среди наиболее часто применяемых психологических тестов. То, что клиницисты активно пользуются этими средствами, а экспериментальные психологи становятся более осторожными в применении данных тестов, является предметом спора между двумя этими группами специалистов. Как разрешить спор? Наиболее простым ответом на этот вопрос было бы указание, что и ТАТ, и Тест чернильных пятен Роршаха применяются в психотерапии фактически не как тесты, а как вспомогательное средство, расширяющее возможности обычных интервью между психотерапевтами и их пациентами. Из этого следует, что названные тесты применяются очень индивидуально, для того чтобы наладить «каналы связи» с клиентами и войти в скрытые психологические области. Как объясняет один практикующий психотерапевт: «Я не оцениваю ответы своих клиентов по рисункам ТАТ и не учитываю их при диагнозе, но рисунки — очень замечательное и полезное средство для освещения проблемных областей в жизни клиента. Распознавание и осознание тех результатов, которые получаются при проведении ТАТ, приводят к более целенаправленной и эффективной психотерапии» (из материалов автора).</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Ackerman, S., Glemence, A., Weatherill, R., &amp; Hilsenroth, M. (1999). Use of the TAT in the assessment of <emphasis>DSM-IV</emphasis>Cluster В personality disorders. <emphasis>Journal of Personality Assessment, 73(3), </emphasis>422-442.</p>
    <p>Anastasi, A. &amp; Urbinai, S. (1996). <emphasis>Psychological testing</emphasis>(7th ed.). New York: Macmillan.</p>
    <p>Eron, L. (1950). A normative study of the thematic apperception test. <emphasis>Psychological Monographs, 64</emphasis> (Whole No. 315).</p>
    <p>Litinsky, A., &amp; Haslam, N. (1998). Dichotomous thinking as a sing of suicide risk on the TAT. <emphasis>Journal of Personality Assessment,</emphasis> 7/(3), 368-378.</p>
    <p>Renaud, R., &amp; Murray, H. (1996). Aging, personality, and teaching effectiveness in academic psychologists. <emphasis>Research in Higher Education, 37(3),</emphasis> 323—340.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ГЛАВА 10. СОЦИАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <p>Социальная психология является разделом психологии, который рассматривает, как на ваше поведение влияет поведение других людей и, наоборот, как поведение других изменяется под влиянием вашего. Это исследование взаимодействия людей. Данный раздел психологии огромен, он охватывает множество тем — от романтических взаимоотношений до группового поведения, предрассудков, дискриминации и агрессии. Большинство людей, не являющихся профессиональными психологами, наверняка считают этот раздел психологии наиболее жизненно важным. Ведь все мы постоянно взаимодействуем друг с другом, и для нас важно как можно больше знать о психологических процессах, происходящих при этом.</p>
    <p>Для настоящего раздела выбраны четыре исследовательские работы, кардинально изменившие психологию. Они повлекли за собой:</p>
    <p>1) новый взгляд на социальное поведение людей;</p>
    <p>2) бурный рост оригинальных исследований в целях либо подтвердить и усовершенствовать, либо опровергнуть первоначальные результаты;</p>
    <p>3) горячую дискуссию, которая в конечном счете обогатила данную область исследования в целом.</p>
    <p>Первой рассматривается ранняя работа, которая весьма удивила исследователей поведения, показав, что отношение людей к кому-либо или чему-</p>
    <p>либо не всегда дает возможность прогнозировать реальное поведение, касающееся данного человека или объекта.</p>
    <p>Вторая статья подробно освещает ключевое исследование конформности, демонстрируя силу этого явления в детерминации поведения людей.</p>
    <p>В третьей статье описывается удивительный феномен, получивший название <emphasis>эффект очевидца.</emphasis> Он касается странного поведения людей в чрезвычайных ситуациях: чем больше свидетелей бедствия, тем менее охотно каждый из очевидцев оказывает помощь. И наконец, может быть, самая известная работа за всю историю психологии (хотя в некотором отношении она вам покажется незнакомой): исследования Стэнли Мил-грама, посвященные слепому подчинению авторитету.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГОВОРИТЕ ОДНО, ДЕЛАЕТЕ ДРУГОЕ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>LaPiere R. Т. (1934). Attitudes and actions. <emphasis>Social Forces, 13, </emphasis>230—237.</strong></p>
    <p>Ниже рассматривается проблема, проявившаяся благодаря работе психолога из Стенфордского университета Ричарда Ла Пьера (Richard LaPiere) — «Социальные установки и поведение». Его исследования, проведенные в 1934 году, стали отправной точкой для весьма значительного числа работ, большего, чем это можно сказать в связи с любым другим из названных в данной книге исследований. Ла Пьер занимался <emphasis>социальными установками</emphasis> (social attitudes) — теми, которые мы имеем по отношению к другим людям или группе людей. Представляется логичным, что <emphasis>личностная установка на объект</emphasis> (будь то человек или вещь) будет влиять на поведение человека по отношению к объекту. Если свою установку на брюссельскую капусту вы выразите, например, словами: «Фу! Какая мерзость!», то можно предсказать, что, увидев на столе этот маленький зеленый овощ, вы откажетесь его есть. Скорее всего, именно так и будет.</p>
    <p>На заре развития психологии считалось, что такое соответствие между установкой и поведением действительно во всех случаях, независимо оттого, выражает ли человек свои гастрономические предпочтения или же высказывает мнение в отношении других людей (социальная установка). Поэтому психологи и социологи применяли различные вопросники для определения установок и считали, что существующие установки будут детерминировать поведение человека при его реальной встрече с объектом установки.</p>
    <p>Лa Пьер попытался выяснить, насколько это допущение справедливо по отношению к социальным установкам. Для наглядности он использовал такой пример. Исследователь обращается к американцу с вопросом: «Вы уступите в трамвае место американке?» (Не забывайте, что шел 1934 год!) Ла Пьер объясняет, что ответ — каким бы он ни был — будет символическим ответом на гипотетическую ситуацию. Поэтому нельзя предсказать, что в действительности будет делать мужчина, когда он лицом к лицу столкнется в переполненном трамвае с реальной американской женщиной. До Ла Пьера большинство исследователей были уверены, что действительно смогут предсказать реальное поведение опрашиваемого исходя только из его символической установки, для определения которой они использовали его ответы на вопросы о гипотетической ситуации. И не только это; психологи даже пытались на основании подобных ответов предсказывать, как будут развиваться, в общем и целом, отношения между американцами и армянами. Ла Пьер привел доводы в пользу того, что утверждения о прямом соответствии символического поведения (ответы на вопросник) и реального поведения, возможно, вообще ошибочны. Во всяком случае, это соответствие совсем не гарантировано и далеко не так однозначно, как считали его современники.</p>
    <p>Точку в этой дискуссии и поставила знаменитая работа Ла Пьера, посвященная исследованиям расовых и этнических предрассудков и дискриминации в американском обществе (еще раз напомним, что это были 1930-е годы). Нельзя сказать, что такие негативные установки не существуют в наши дни, но совершенно очевидно, что 60 лет тому назад дискриминация была общепринятой и вопиющей. Примером может служить общая в те времена линия поведения — не обслуживать в отелях и ресторанах членов определенных расовых и этнических групп. Ла Пьер решил использовать это обстоятельство для проверки своей идеи: установки часто не дают возможности предсказывать реальное поведение.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические основания</emphasis></subtitle>
    <p>В 1930—1931 годах Ла Пьер много путешествовал вместе с китайским студентом и его супругой. «Они оба имели привлекательную внешность, вызывали симпатию, быстро завоевывали уважение всех, с кем их близко сводил случай» (р. 231). Дело происходило в Соединенных Штатах Америки, где тогда существовали сильные предрассудки и дискриминация по отношению к представителям народов Азии. По признанию Ла Пьера он очень волновался перед началом путешествия и позднее, в частности, когда они прибыли в небольшой, но шикарный отель «в маленьком городке, известном строгой и фанатичной установкой своих жителей по отношению к выходцам из Азии» (р. 231). Каково же было его удивление, когда им сразу же были предоставлены номера и обслуживали их быстро и вежливо. Ла Пьер рассказывает далее: «Двумя месяцами позже я снова проделал тот же путь, позвонил в этот отель и спросил, могу ли я заказать номер для очень важного джентльмена из Азии. Ответ был четким: “Нет!”. Такая ситуация еще более возбудила мое любопытство и заставила продолжать исследования» (р. 232).</p>
    <p>Идея Ла Пьера состояла в том, что вопреки широко распространенному мнению социальное поведение людей очень слабо связано с социальными установками, когда они выражены вербально. Другими словами, то, что люди говорят, — это часто не то, что они делают.</p>
    <subtitle><emphasis>Метод</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование состояло из двух частей. Одна из них была посвящена реальному поведению, другая — высказываемым установкам (символическому поведению).</p>
    <p><strong>Исследование реального поведения</strong></p>
    <p>Ла Пьер и его китайские друзья дважды совершили путешествие на автомобиле по Соединенным Штатам, пересекая всю страну. В частности, они объехали все Тихоокеанское побережье. А их общий путь составил примерно 16000 километров. Тщательное изучение статьи Ла Пьера показывает, что его исследование установок не было целью путешествия, а просто совпадало с ним. Действительно, Ла Пьер не ставил в известность китайскую супружескую пару, что он в течение всей их совместной поездки тщательно наблюдал за отношением к ним со стороны обслуживающего персонала. Оправданием таких действий было убеждение, что супруги не смогли бы вести себя естественно, если бы знали об этом наблюдении. Тогда эксперимент стал бы некорректным.</p>
    <p>С 1930 по 1933 год путешественники посетили 67 отелей, мотелей и туристских баз, где они останавливались, и 184 ресторана и кафе, где они питались. Лa Пьер детально фиксировал реакцию обслуживающего персонала — клерков, коридорных, лифтеров и официанток — на присутствие китайской супружеской пары. Он часто предоставлял супругам возможность заниматься оформлением поселения, пока сам присматривал за багажом, а также старался, чтобы китайцы входили в ресторан первыми. То, как обращались с китайской парой в различных местах, будет предметом детального обсуждения ниже.</p>
    <p><strong>Исследование символического поведения</strong></p>
    <p>Для исследования символического поведения Ла Пьер разослал по почте вопросники во все те учреждения, которые он посетил ранее вместе с китайскими молодоженами. При этом между реальным посещением и отправкой вопросников был сделан перерыв в 6 месяцев. Такой разрыв во времени, как предполагал Ла Пьер, постепенно изгладит из памяти впечатления от визита китайской супружеской пары.</p>
    <p>Ведь самый интересный из заданных вопросов гласил: «Согласны ли вы принять в своем заведении в качестве гостей представителей китайской национальности?». Такие вопросники вернулись заполненными из 81 ресторана и кафе и 47 гостиниц разного рода (что соответствует 51%).</p>
    <p>Чтобы убедиться, не влиял ли на полученные ответы предшествующий визит китайских молодоженов, Ла Пьер разослал идентичные вопросники в такого же рода учреждения, но которые путешественники не посещали. Из 32 отелей и 96 ресторанов, расположенных в тех же регионах страны, он тоже получил ответы.</p>
    <p>Итак, спустя примерно 3 года Ла Пьер имел необходимые данные для сравнения социальных установок и социального поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Ла Пьер сообщил, что во время путешествия при посещении 251 отеля и ресторана имел место только один случай, когда им отказали в обслуживании по причине этнической принадлежности его спутников. Это случилось в маленьком калифорнийском городке в мотеле, по описанию Ла Пьера, довольно низкого пошиба. Его владелец подошел к автомобилю и, увидев пассажиров, заявил: «Нет, я не принимаю японцев!» Этот безобразный случай остался единственным, хотя надо отметить, что иногда наблюдались некоторые странности в обращении с китайской парой, вызванные любопытством по отношению к необычным посетителям. По этому поводу Ла Пьер пояснил, что в 1930 году не только на Тихоокеанском побережье, но даже в Чикаго и Нью-Йорке большинство жителей мало общались с людьми азиатского происхождения, а многие их вообще никогда не видели. В табл. 10.1 приводятся обобщенные данные Ла Пьера об оценках, выставленных им за обслуживание. Анализируя их, можно убедиться, что ученый оценивал уровень сервиса как обычный или даже несколько более высокий по сравнению с тем, который он ожидал встретить, путешествуя в одиночку. Исключения представляли собой только немногие учреждения.</p>
    <p><emphasis>Таблица 10.1</emphasis></p>
    <p><strong>Качество сервиса по оценке Ла Пьера</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_063.png"/>
    <empty-line/>
    <p>В табл. 10.2 обобщены ответы на вопросы, заданные по почте через шесть месяцев после посещения. Сюда же включены ответы из тех учреждений, где путешественники не были. Почти все респонденты (более 90%) — владельцы отелей, кемпингов, туристских баз, ресторанов и кафе, которые посетил Ла Пьер вместе с китайской парой, ответили, что они не обслуживают представителей Китая! Но почти таким же оказалось распределение ответов из учреждений, которые путешественники не посещали. Это совпадение, как считал Ла Пьер, показывает независимость результатов от их недавнего визита. Правда, один ответ «да» на главный вопрос пришел от менеджера небольшого мотеля. К ответу было приложено «неофициальное письмо с описанием замечательного визита китайского джентльмена и его милой жены прошлым летом» (р. 234).</p>
    <p><emphasis>Таблица 10.2</emphasis></p>
    <p><strong>Количество ответов на вопрос: «Примете ли вы в вашем заведении в качестве гостей представителей китайской национальности?»</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_064.png"/>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Обсуждая результаты, Ла Пьер особо отмечал недостаточную валидность вопросников в отношении определения истинной личностной установки. Он утверждал, что «невозможно провести прямое сравнение между реакциями, выявленными по ответам на вопросники и полученными в реальных ситуациях» (р. 234). Ла Пьер не сомневался, что китайские друзья, скорее всего, отказались бы от поездки, если бы с ними предварительно консультировались о проведении исследований с вопросниками. Однако в действительности супруги наслаждались поездкой, практически не сталкиваясь с такими негативными явлениями, как расовая дискриминация. Они почти уверились в наступлении новой социальной ситуации, в которой не надо опасаться отказов в обслуживании и других неприятностей.</p>
    <p>Так был ли Ла Пьер сторонником полного отказа от использования вопросников? Нет. Он признавал полезность полученныхс помощью вопросников данных о символических установках людей, но конечный результат полагал тоже символическим. Например, он считал возможным определять таким образом политические установки, но указывал, что эта информация не позволит правильно определить, как люди будут голосовать или вести себя при встрече с кандидатами на улице или на приеме. Другой случай, когда Ла Пьер считал допустимым использование вопросников, — оценка религиозных установок. Он указывал, что «правдивый ответ на вопрос: “Верите ли Вы в Бога?” содержит в себе все для его оценки. «Бог — это символ; “ Верю” — вербальное выражение» (р. 235).</p>
    <p>Итак, Ла Пьер пришел к следующим выводам. Вербальная реакция на символическую ситуацию (которая и есть установка, определяемая на основе вопросника) является полностью неадекватной, то есть совершенно не дает возможности предсказать, как поведет себя конкретная личность в реальной ситуации или при взаимодействии с другой личностью. Ла Пьер отстаивал свое мнение, что социальные установки могут быть достоверно выявлены только при изучении поведения человека в реальной социальной ситуации. Его статья заканчивается своего рода предостережением другим исследователям:</p>
    <cite>
     <p>Вопросники дешевы, просты и механистичны. Изучение же поведения человека — трудоемкий, интеллектуально изнуряющий процесс, успех которого зависит от способностей исследователя. Старый метод (с вопросниками) дает количественный результат, новый позволяет получить, главным образом, качественные оценки... Но он представляется более результативным в плане выдвижения новых перспективных гипотез, которые дают лучшее приближение к действительности, чем количественные подсчеты по первому методу... (р. 237).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания, последующие исследования, современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Складывается впечатление, что психологи отреагировали на идеи Ла Пьера почти так же, как спортсмен мирового класса на заявление, ставящее под сомнение его победу на соревнованиях. Их ответная реакция, породившая большое количество исследований, развивалась по трем направлениям. Во-первых, появилось много серьезных критических рецензий, направленных на опровержение доводов Ла Пьера. Во-вторых, некоторые исследователи попытались определить, почему выявление установок не дает возможности предсказывать реальное поведение. И в-третьих, исследователи человеческого поведения стремились выяснить условия, при которых определяемые установки будут достоверно предсказывать поведение.</p>
    <p>Критика методов Ла Пьера была направлена прежде всего на упрощенность ответов по принципу «да-нет» на вопросы в его письмах. Такие ответы были сочтены недостаточными для выявления личностной установки в отношении специфических групп людей. Как пример, критики указывали, что образ представителя китайской национальности в умах респондентов мог сильно отличаться от привлекательных китайских супругов, с которыми они встретились в реальности. Другим объектом критики был тот факт, что ответы пришли только из половины учреждений, которые посетили Ла Пьер и его спутники. Возможно, тот респондент, который нашел время ответить, как раз и оказался человеком с сильнейшей негативной установкой к выходцам из Азии. Наконец, по прошествии 6 месяцев нельзя было исключить возможность, что ответы на вопросник писал совсем другой человек, а не тот, который встречал путешественников на самом деле.</p>
    <p>Но, как бы то ни было, спустя 40 лет после работы Ла Пьера другой психолог, выполняя критический обзор исследований, проведенных за все эти годы, пришел к выводу, что связь между установками и реальным поведением действительно очень слаба</p>
    <p>и, вероятно, не существует вовсе (Wicker, 1971). Многие ученые пытались определить, почему этой связи нет. Было предложено много объяснений этого феномена (см.: Fishbein &amp; Ajzen, 1975). Но мы ограничимся обсуждением только некоторых из них.</p>
    <p>Во-первых, у человека имеется много установок, которые могут конкурировать между собой. Какая из установок окажется сильнее других, зависит от особенностей ситуации. Во-вторых, каждому известны случаи, когда выбор поведения, прямо противоположного вашим установкам, просто не имеет альтернативы. Это, например, такие жизненные ситуации, в которых от определенного поведения человека зависит его работа или дружба. В-третьих, поступать в противоречии с установками нас могут заставить социальное давление или ярко выраженное желание устранить какие-либо препятствия. Действие подобных факторов может быть очень сильным.</p>
    <p>И все же вопрос остается. Когда, в каких ситуациях определение установок будет успешно предсказывать поведение? Не так давно выполнено крупное исследование в целях идентифицировать факторы, которые способствуют большей согласованности установок и поведен ия. Они могут быть разделены на пять категорий (см.: Taylor, Peplau &amp; Sears 1997).</p>
    <p>1. <emphasis>Сила установки.</emphasis> Чем сильнее то, что вы чувствуете по отношению к определенному человеку или ситуации, тем вероятнее, что ваше поведение будет соответствовать установкам даже при случайной личной встрече. С другой стороны, слабые или амбивалентные установки мало влияют или вообще не влияют на поведение.</p>
    <p>2. <emphasis>Стабильность установки.</emphasis> Этот фактор связан с изменением установок во времени. Стабильные установки предсказывают поведение лучше, чем те, которые меняются со временем. Определение установок по отношению к кандидатам за три недели до выборов очень мало могут сказать о том, как реально будут голосовать избиратели (нестабильная установка). В идеале, для точного установления связи установка — поведение эти компоненты должны быть исследованы практически в одно и то же время.</p>
    <p>3. <emphasis>Значимость установки для поведения.</emphasis> Ваша оценка чьей-либо установки по отношению к спорту будет плохо предсказывать посещение атлетических соревнований. В более ранних исследованиях людям задавали вопрос, верят ли они в Бога, и их ответы пытались использовать для предсказания посещаемости церкви. Ничего не получилось. Предполагается, что, определив установки, можно прогнозировать поведение более успешно, если сами вопросы ставились так, что затрагивали какие-то личные интересы участников. Чтобы продемонстрировать это утверждение, в одном исследовании опрашивали одну группу студенток об их отношении к регулированию рождаемости и другую подобную группу об их намерении использовать противозачаточные таблетки в течение двух последующих лет. Корреляция между показателем установки и действительным использованием таблеток в последующий двухлетний период составила: 0,08 (незначимо) для первой группы, и 0,57 (высоко значимая связь) для группы лично заинтересованной при высказывании своего отношения к проблеме (Davidson &amp; Jaccard, 1979).</p>
    <p>4. <emphasis>Отчетливость установки.</emphasis> Если ваша установка по отношению к кому-нибудь или чему-нибудь является отчетливой, она важна для вас, заметна со стороны и быстро извлекается из памяти. Чем более выражена установка, тем лучше она предсказывает ваше поведение. Предположим, ваша установка на сдачу крови позитивна. И если ваш друг или член семьи внезапно попадает в ситуацию, требующую хирургического вмешательства с переливанием крови, ваша установка на сдачу крови становится еще более отчетливой, чем обычно. При таких обстоятельствах вы сдадите кровь охотнее, чем в других случаях, хотя ваша установка сама по себе не изменилась.</p>
    <p>5. <emphasis>Давление ситуации.</emphasis> Иногда внешние воздействия, которые проявляются в определенных ситуациях, столь сильны, что внутренняя установка не оказывает заметного влияния на поведение. Представьте себе, что на углу рядом с вашим домом недавно установили новый знак «Стоп». А вы считаете такой знак абсолютно ненужным в этом месте (интенсивность движения на этой улице невелика, и машины легко проезжают в любом направлении). Более того, вы ощущаете неудобство в связи с его появлением, поэтому ездите, не обращая на него внимания. Но вот в последнюю неделю на этом углу постоянно паркуется полицейская машина, и теперь вы каждый раз останавливаетесь перед знаком. На ваше поведение оказывает сильное давление ситуация, и ваша установка к этому знаку сразу же утратила силу. Насколько такая концепция подтверждает идеи Ла-Пьера? Когда во время его путешествия с китайскими молодоженами различные владельцы сталкивались лицом к лицу с привлекательной, хорошо одетой супружеской парой, которая просила накормить и поселить их, давление ситуации было настолько велико, что явно превалировало над внутренней расистской установкой.</p>
    <p>Прошло более 65 лет после появления статьи Ла-Пьера, а на нее и по сей день делают ссылки в научных работах по проблеме связи между установками и поведением, особенно когда речь идет о предрассудках и дискриминации. В одной выдающейся современной исследовательской работе, отправной точкой которой явились идеи Ла-Пьра, изучалось влияние лекций по парапсихологии на веру людей в феномен экстрасенсорного воздействия (Roe, 1998). Психолог исследовал популярную точку зрения, что развитие безусловной веры в паранормальные явления происходит, с одной стороны, под влиянием жизненного опыта отдельных людей, а с другой — публичных выступлений парапсихологов и их предсказаний. Исследовался жизненный опыт в области паранормальных явлений у более чем трехсот человек. Почти каждый третий из испытуемых сообщал, что побывал хотя бы на одном из сеансов. Полученные данные подтверждали, что большинство испытуемых действительно принимали участие в экстрасенсорных действах и считали все, что говорится на этих сеансах, достоверным, несколько своеобразным, но полезным для себя лично. Однако — и это главное — только у немногих испытуемых отмечены существенные изменения поведения или отношений, связанные с предсказаниями парапсихологов. Это приводит к очевидному выводу: несмотря на то что многие люди заявляют о своей вере в паранормальные явления, на самом деле эта вера не столь сильна и не приводит к заметным изменениям поведения в реальных жизненных ситуациях.</p>
    <p>Уже более 10 лет в американских и английских словарях существует новое слово, точнее аббревиатура, относящаяся к исследованиям связи между установками и поведением. Вот она: NIMBY — «противник нового» (сокр. от not in my back yard — «не на моем заднем дворе»). Обычно NIMBY появляется в контексте разного рода событий, проектов или изменений в природе, к которым приковано всеобщее внимание. Часто предмет дискуссии находит широкую поддержку, и многие соглашаются с целесообразностью данного проекта. Но как только выясняется, что дело может коснуться кого-то персонально, позиция меняется на диаметрально противоположную и люди настойчиво протестуют. Иначе говоря: «Идея хороша, но только не на моем заднем дворе!» В качестве примера такого расхождения между установками и поведением часто приводят споры о хранении радиоактивных отходов. Большинство согласно с тем, что такие отходы должны надежно размещаться в специальных герметически закрытых подземных хранилищах. Но попробуйте найти место, где живущие там люди согласятся с постройкой такого хранилища поблизости. NIMBY! Такое явление широко известно в сферах психологической и медицинской общественных служб. Статья Замбока, Хаммера и Ройяна (Zsambok, Hammer &amp; Rojahn, 1999) называется «Кладите свои деньги в свой собственный рот» («Put Your Money Where Your Mouth Is»). Она посвящена исследованию установок жителей на предложение открыть по соседству интернат для психически больных. Некоторых жителей просили принять участие в опросе, и люди с готовностью выражали согласие с необходимостью открыть такое учреждение. Других испытуемых просили подписать петицию об открытии такого интерната где-нибудь поблизости. Вы уже представляете себе результат, не правда ли? Корреляция между двумя показателями была очень низкой, то есть прогноз на основе выявленной установки в отношении поведения, как реакции на петицию, очень ненадежен.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Изучению связи между установками и поведением посвящена обширная литература, где можно найти множество примеров. Исследователи поведения никак не могут распутать весь клубок сложностей, связанных с этой проблемой, и работа продолжается. С годами теории и методы становятся все лучше и совершеннее, увеличились основания утверждать, что наши установки играют важную роль в детерминации нашего поведения. Теперь ученых интересует не столько вопрос — можно ли по установкам предсказывать поведение, сколько проблема — каким образом это сделать и когда это возможно. А начало этому всеобщему интересу к связям установка — поведение положила единственная исследовательская работа Ла-Пьера более чем полвека назад.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Davidson, А., &amp; Jaccard, J. (1979). Variables that modulate the attitude-behavior relation: Results of a longitudinal survey. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology, 37,</emphasis>1364–1376.</p>
    <p>Fishbein, М., &amp; Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to the theory and research. Reading, M A: Addison-Wesley.</p>
    <p>Roe, C. (1998). Belief in the paranormal and attendance at psychic readings <emphasis>.Journal of the American Society for Psychical Research, 92(1),</emphasis> 25–51.</p>
    <p>Taylor, S., Peplau, L., &amp; Sears, D. (1997). Social psychology (9th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.</p>
    <p>Wicker, А. (1971). Attitudes vs. action: The relationship between verbal and overt behavior responses to attitude objects <emphasis>.Journal of Social Issues, 25</emphasis>,41–78. ZsambokJ., Hammer, D., &amp; Rojahn, J. (1999). Put your money where your mouth is: Direct and indirect measures of attitude community integration. <emphasis>American Journal on Mental Health Retardation, 104(1),</emphasis> 88–92.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МОГУЩЕСТВО КОНФОРМНОСТИ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы: Asch S. E. (1955). Opinions and social pressure. Scientific American, 193, 31–35.</strong></p>
    <p>Кем вы считаете себя — конформистом или, скорее, нонконформистом? Конечно, нам приятнее думать, что мы конформисты ровно настолько, чтобы не казаться окружающим очень уж странными или пугающими, и нонконформисты настолько, что можем продемонстрировать свою индивидуальность и независимость суждений. Психологи интересуются проблемой конформности десятилетиями. И это легко понять, достаточно вспомнить, как давно они исследуют возможности влияния на поведение человека. Определение степени конформности может оказать существенную помощь в прогнозировании поведения людей.</p>
    <p>Когда психологи говорят о конформности, они рассматривают поведение индивидуума, соблюдающего нормы определенной группы, членом которой он является. Неписаные правила поведения в группе называются социальными нормами. А теперь немного подумайте о сказанном, и вы наверняка вспомните случаи из собственной жизни, когда ваше поведение было не согласовано или даже находилось в противоречии с вашими установками, убеждениями или моральными принципами. (Удача, если вы были в группе, каждый из членов которой вел себя подобным образом, и ваше поведение не было каким-то особенным.) Порой конформность сильно сказывается в нашем поведении и в некоторых случаях может заставить действовать в противоречии с нашими установками, этикой и моралью. Поэтому явление конформности и вызывало большой интерес у исследователей человеческого поведения и желание изучить этот феномен. Но интерес оставался лишь интересом до середины 50-х годов, когда Соломон Аш (Solomon Asch) решил заняться систематическим изучением проблемы конформности. Его эксперименты дали большое количество новой информации о конформном поведении и открыли дорогу для многих более поздних исследований.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические вопросы</emphasis></subtitle>
    <p>Предположим, вы связаны с какой-то группой людей и часто встречаетесь с ними. Например, это ваши друзья или сослуживцы. Группа обсуж дает вызывающий разногласия вопрос или, может быть, действия политического деятеля. Очень скоро становится ясно, что все члены группы придерживаются одного мнения, противоположного вашему В определенный момент спрашивают о вашей точке зрения. Что вы собираетесь делать? Вы оказываетесь перед выбором: отстаивать свою правду, невзирая на последствия, или согласиться с мнением группы, даже если оно отличается от вашего. А может быть, вообще попытаться уклониться от прямого ответа.</p>
    <p>Аш хотел выяснить, как сильно необходимость приспосабливаться влияет на наше поведение. Проявления конформности часто затрагивают такие общие и сложные понятия, как установки, этика, мораль и система убеждений. Но Аш решил сконцентрировать свое внимание на наиболее очевидной форме: конформности восприятия. Он проводил изучение этого явления в контролируемых лабораторных условиях на примере простых задач визуального сравнения.</p>
    <p>Если конформность — такая мощная сила, как считали Аш и многие другие, то можно было предполагать, что экспериментаторам удастся манипулировать поведением членов группы, используя ее влияние на каждого из них. Таким образом, Аш провел хорошо спланированную серию экспериментов, построенных по одной и той же методике.</p>
    <subtitle><emphasis>Методика</emphasis></subtitle>
    <p>Визуальным материалом в эксперименте служили карточки с изображениями линий, используемые попарно. В каждой паре на одной из карточек были изображены три вертикальных отрезка разной длины (сравниваемые отрезки), на другой — один отрезок-образец, равный по длине какому-нибудь из нарисованных на первой карточке (рис. 1).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_065.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 1.</strong> Образцы карточек для сравнения в экспериментах С. Аша (материал взят со с. 32 базовой статьи)</p>
    <p>Процедура исследования была следующей. Представьте себе, что вы согласились добровольно принять участие в исследовании зрительного восприятия. Вы приходите в экспериментальную лабораторию к определенному времени, застаете в ней семерых человек, сидящих в ряд, и садитесь на свободный стул в конце ряда. Экспериментатор, показывая пару карточек, предлагает определить, какой из трех сравниваемых отрезков имеет ту же длину что и образец. Не правда ли, вам достаточно одного взгляда на эти отрезки, чтобы найти правильный ответ? Но отвечают на этот вопрос сначала другие участники, начиная с сидящего на самом дальнем от вас стуле. Каждый дает правильный ответ, и когда очередь доходит до вас, вы, безусловно, отвечаете так же. Далее процесс повторяется, карточки меняются, и вы снова без проблем даете правильный ответ, будучи опять последним в группе. Но вот на следующей стадии эксперимента происходит нечто необычное. Карточки открыты, ответ вам, конечно, сразу же ясен. (После всего предыдущего это нетрудно.) Но когда отвечают другие, все они выбирают не тот отрезок! Теперь ваша очередь, и вы невольно задумываетесь. Все эти люди разом ослепли? Ведь правильный ответ лежит на ладони! А может быть, вы ослепли? Или, хуже того, сошли с ума? Вы должны принять решение, отвечать ли так же, как все — подстроиться под общее мнение и согласиться с остальными членами группы или отстаивать свой ответ (после всех, и отрезки у вас прямо перед глазами)?</p>
    <p>Нетрудно догадаться, что семеро других испытуемых в лаборатории на самом деле не являлись таковыми, а были помощниками экспериментатора («подсадными»). Они создавали экспериментальную ситуацию с самого начала, и их ответы были как раз ключом к исследованию конформного поведения. Ну и как же отвечали настоящие испытуемые?</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Каждый испытуемый принимал участие в такой серии экспериментов несколько раз. Приблизительно 75 % из них в конце концов приходили к согласию с группой. По обобщенным данным эксперимента, испытуемые соглашаются с неправильными ответами группы в каждом третьем случае. Для уверенности, что о длине сравниваемых линий действительно можно судить достаточно точно, каждого из испытуемых контрольной группы просили записать свой ответ по сравнению длин отрезков. Испытуемые в этой группе дали 98 % правильных ответов.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение и дальнейшие исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Исследования Аша наглядно показали, насколько мощным является фактор давления группы. Даже в этих простых экспериментах, когда испытуемые четко осознавали ошибочность ответов своих соседей, они все равно хотели подстроиться под общее мнение. Каким же сильным должно быть это влияние в реальной жизни, где давление группы намного сильнее, а спорные вопросы гораздо неопределеннее? Конформность широко и всесторонне изучается уже много лет, и в настоящее время психологами установлено, что она является важнейшим фактором поведения человека.</p>
    <p>Результаты работы Аша чрезвычайно важны для психологии в следующих двух аспектах. Во-первых, как указывалось выше, они продемонстрировали реальную силу социального давления, причем впервые это было сделано так четко и научно обоснованно. Во-вторых, и это, возможно, еще важнее, его работа породила целую волну исследований, которые не прекращаются и по сей день. Новые исследования направлены прежде всего на расширение и углубление наших знаний о специфических факторах, определяющих эффекты конформности в нашем поведении. Рассмотрим некоторые из этих факторов.</p>
    <p>Социальная поддержка. Аш проводил свои эксперименты с небольшими вариациями. Например, в некоторых случаях один из семи помощников давал правильный ответ. И результат сразу менялся: при таких условиях только 5 % испытуемых соглашались с мнением группы. Очевидно, даже единственного союзника было достаточно, чтобы остаться верным своему мнению, сопротивляться давлению группы и не проявлять конформности. Это открытие было подтверждено более поздними исследованиями (см., например: Morris &amp; Miller, 1975).</p>
    <p>Привлекательность группы и связь с ней. Более поздние исследования показали важную роль этого фактора. Чем привлекательнее была группа для испытуемого и теснее связь с ней, тем охотнее он подстраивал свое поведение под общее и разделял установки группы (см.: Forsyth, 1983). Тенденции к проявлению конформности будут наиболее сильными у того, кому нравится группа и кто ощущает себя причастным к ней (т. е. для кого эта группа является референтной).</p>
    <p>Размер группы. Первоначальные исследования Аша и других психологов выявили тенденцию усиления конформности поведения испытуемых с увеличением размера группы. Однако дальнейшие работы показали, что эта зависимость является достаточно сложной. Указанное усиление хорошо выражено для групп из шести-семи человек, но при дальнейшем увеличении размера группы уровень конформности выравнивается или даже снижается. На рис. 2 это показано графически. Почему так происходит? По мнению Аша, в большой группе испытуемые постепенно начинали сомневаться в искренности некоторых ее членов и подозревать их в сговоре с целью оказать давление. И тогда эффект оказывался прямо противоположным: испытуемые сопротивлялись такому очевидному давлению группы на них.</p>
    <p>Пол испытуемых. Кто более склонен к конформному поведению — мужчины или женщины? Ответить на этот вопрос попытались психологи, исследования которых были выполнены вскоре после работы Аша.</p>
    <image l:href="#i_066.png"/>
    <p><strong>Рис. 2.</strong> Связь между размером группы и конформностью (материалы со с. 35 базовой статьи)</p>
    <p>Полученные ими данные показали, что женщины чаще проявляют конформность, чем мужчины. В последующих экспериментах, которые выглядели вполне корректными, этот вывод неоднократно подтверждался. В психологической литературе закрепилось мнение о различной склонности мужчин и женщин к конформному поведению. Однако в последнее время такая точка зрения поставлена под сомнение. Новые исследования ее не подтверждают. К тому же выяснилось, что в ранних работах (проводимых мужчинами) ненамеренно создавались условия, более привычные и комфортные для мужчин, чем для женщин. Психологам известно, что большая склонность к конформному поведению наблюдается тогда, когда человеку трудно выбрать линию поведения. Следовательно, результаты экспериментов, которые показали, что конформность более характерна для женщин, могли быть искажены систематической ошибкой, возникшей вследствие плохо различимого (и неумышленного) предубеждения, закравшегося в методику проведения исследований и повлиявшего на его результаты. Современные работы, проведенные при более точно контролируемых условиях, не выявляют гендерных различий в степени конформности (см.: Sistrunk &amp; David, 1971, где приведена дискуссия по данному вопросу).</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Работа Аша по конформному поведению получила широкую поддержку и одобрение. Аналогичные эксперименты многократно повторялись другими психологами при широком спектре условий. Критические замечания, в основном, сводились к вопросу: применимы ли результаты исследований Аша к реальным жизненным ситуациям? Другими словами, можно ли по ответу испытуемого о длине одного из отрезков, да еще в лаборатории, судить о конформности его поведения в реальной жизни? Критики указывали: «Вполне возможно, что испытуемые проявляют желание идти в ногу с группой в таких тривиальных и не представляющих важности вопросах, как длина какого-то отрезка; но будет ли их поведение столь же конформным в реальной жизни, когда предмет обсуждения гораздо важнее для них». Это обоснованная критика, но она в равной степени относится ко всем исследованиям поведения человека, проводимым в контролируемых лабораторных условиях. Безусловно, возникающие в реальной жизни вопросы могут быть значительно более важными, и давление группы, влекущее за собой конформное поведение, соответственно, во много раз сильнее.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>На примере многих современных работ можно видеть, как статья Аша продолжает влиять на исследование важных и все еще спорных социальных вопросов. Авторы одной из них пытались выяснить, почему молодежь продолжает игнорировать безопасный секс (Cerwonka, Isbell &amp; Hansen, 2000). Они оценили почти 400 студентов в возрасте 18–29 лет по уровню знаний в различных вопросах, касающихся СПИДа, форм сексуального поведения повышенного риска (отказ от использования презервативов, случайные и многочисленные сексуальные связи), влияния алкоголя и различных лекарственных препаратов; также студентов просили рассказать о собственной истории сексуальных отношений. Установлено, что степень стремления соответствовать групповым нормам является одним из показателей, позволяющих прогнозировать наличие ярко выраженных форм сексуального поведения, связанных с риском.</p>
    <p>Другая работа с использованием метаанализа (см. обсуждение работы Smith &amp; Glass в предыдущем разделе) посвящена разбору ряда последних исследований, в которых использованы идеи Аша (Bond &amp; Smith, 1996). Цель этой работы состояла в определении возможных изменений склонности к конформному поведению во времени и выявлении влияния культуры на конформность. Показано, что уровень конформности в США значительно снизился с того времени, когда были выполнены исследования Аша. Еще более интересным является установление авторами важной роли культуры в склонности людей к конформному поведению. Исследования конформности, проведенные в разных странах, доказывают, что ее уровень заметно различается. В странах с приоритетом коллективизма (например, Японии или Индии), где цели больших социальных групп имеют значительно более высокую ценность по сравнению с целями личности, уровень конформности существенно выше, чем в тех, культуры которых поощряют индивидуализм (например, США). В последних отмечается явный приоритет личностных целей сравнительно с целями группы (см. в главе 7 обзор исследований Triandis, посвященных сравнению культур, отдающих предпочтение коллективизму или индивидуализму). Эти работы делают очевидным тот факт, что психологические исследования должны учитывать влияние культуры.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Bond, R., &amp; Smith, P. (1996). Culture and conformity: A meta-analysis of studies using Asch’s line-judgement task. <emphasis>Psychological Bulletin, 119(1),</emphasis> 111–137. Cerwonka, E., Isbell, Т., &amp; Hansen, C. (2000). Psychosocial factors as predictors of unsafe sexual practices among young adults. <emphasis>AIDS Education and Prevention, 12(2), </emphasis>141–153.</p>
    <p>Forsyth, D. (1983). An introduction to group dynamics. Pacific Grove, CA: Brooks/ Cole.</p>
    <p>Morris, W., &amp; Miller, R. (1975). The effects of consensus-breaking and consensus-pre-empting partners on reduction in conformity. <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology, 11,</emphasis>215–223.</p>
    <p>Sistrunk, F., &amp; McDavid, J. (1971). Sex variable in conforming behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 17,200–207.</p>
    <p>Wald, K., Owen, D., &amp; Hill, S. (1990). Political cohesion in churches. <emphasis>Journal of Politics, 52,</emphasis>197–215.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПОМОГАТЬ ИЛИ НЕ ПОМОГАТЬ</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы:</strong></p>
    <p><strong>DarleyJ. М. &amp; Latane В. (1968). Bystander intervention in emergencies: Diffusion of responsibility. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology, 8, </emphasis>377–383.</strong></p>
    <p>Одно из самых потрясающих событий в истории психологии и психологических исследований не было ни экспериментом, ни открытием ученых. Это было реальное событие, вернее говоря, ужасающая трагедия, которая произошла в Нью-Йорке. О ней сообщали все средства массовой информации Соединенных Штатов. (В статьях по психологии ее пересказывали многократно.) Это случилось в 1964 году. Китти Дженовезе (Kitty Genovese) — хозяйка бара в Манхеттене — после закрытия своего заведения возвращалась домой, в спокойный район среднего класса Квинс. Когда она вышла из машины и направилась к своему дому, на нее напал мужчина с ножом. Он нанес Китти несколько ударов своим оружием, она пронзительно взывала о помощи. Один из соседей открыл окно и закричал: «Отстань от девушки!», после чего нападавший пустился в бегство. Но потом он вернулся, повалил Дженовезе на землю и начал снова наносить ей удары ножом. Она продолжала громко кричать, и наконец кто-то позвонил в полицию. Буквально через две минуты после вызова полиция была на месте, но Дженовезе была мертва, а ее убийца уже исчез. Нападение длилось 35 минут. Полицейское расследование выявило, что свидетелями происшествия были 38 человек из окружающих домов, но только один из них в конце концов вызвал полицию. Одна супружеская пара (они сообщали о своей уверенности, что полицию вызовет кто-то другой) придвинула два стула поближе к окну, чтобы наблюдать сцену насилия. Убийца так и не был найден.</p>
    <p>Если бы кто-нибудь поскорее пришел на помощь Дженовезе, она, возможно, осталась бы в живых. Весь Нью-Йорк и вся страна пришли в ужас от кажущегося отсутствия сострадания со стороны такого большого количества соседей, даже не попытавшихся прекратить насилие. Люди искали причину такой пассивности. Виновата была отчужденность, вызванная жизнью в большом городе, виноваты были жители района Квинс, виновата была глубинная сущность человеческой натуры.</p>
    <p>Трагедия Дженовезе вызвала жгучий интерес психологов, которые вознамерились понять, какие психологические силы могли помешать людям реально оказать помощь. Эта область психологии изучает то, что исследователи поведения называют просоциальным поведением, или поведением, вызвавшим позитивные социальные последствия. Она занимается такими темами, как альтруизм, сотрудничество, неоказание помощи и помощь. Если бы вы оказались очевидцем аварии или какой-либо другой катастрофы, в которой кто-то нуждается в помощи, на ваше решение вмешаться и предложить свою помощь влияли бы многие факторы. Психологи решили изучить эти факторы. Среди них были двое социальных психологов: Джон Дарли (John Darley) из Нью-Йоркского Университета и Биб Латане (Bibb Latane) — из Колумбийского. Они ввели термин, обозначающий поведение человека, оказывающего помощь в критической ситуации, — вмешательство очевидца (или в данном случае, невмешательство).</p>
    <p>Приходилось ли вам когда-нибудь в жизни непосредственно сталкиваться с чрезвычайной ситуацией? Это явление совсем необычное, противоположное тому что можно подумать, смотря телевизор или читая газеты. Дарли и Латане приблизительно подсчитали, что человек за свою жизнь сталкивается менее чем с шестью такими ситуациями. Это одновременно и хорошо, и плохо: хорошо — по очевидным причинам, плохо, потому что при непосредственном столкновении с такого рода ситуацией вам приходится принимать решение, как поступить, не имея опыта в таких делах. Общество диктует, что мы должны помогать другим людям, но часто, как и в случае с Дженовезе, мы этого не делаем. Почему? Не из-за того ли, что не имеем достаточного опыта и не знаем, что делать? Или из-за отчужденности, присущей жителям больших городов? Или людям по их природе вообще не свойственно проявлять заботу?</p>
    <p>Дарли и Латане проанализировали реакции очевидцев. Они предположили, что именно большая численность людей, оказавшихся свидетелями трагедии, уменьшила желание каждого из них в отдельности вмешаться и помочь. И ученые решили проверить свою гипотезу экспериментально.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические вопросы</emphasis></subtitle>
    <p>Здравый смысл, возможно, говорит вам: чем больше очевидцев в чрезвычайной ситуации, тем более охотно каждый из них вмешивается в нее. Но Дарли и Латане выдвинули как раз противоположную гипотезу. Причиной того, что никто не сделал и шагу для помощи Дженовезе, был так называемый феномен рассеяния ответственности (diffusion of responsibility). Его суть состоит в том, что с возрастанием числа свидетелей в таких ужасных ситуациях растет и убеждение: «Кто-то другой поможет, так что мне вмешиваться не обязательно». Случалось ли вам когда-нибудь бывать свидетелем аварии на переполненной улице? Да еще наблюдать эту жуткую сцену? Много шансов за то, что вы проехали бы мимо, будучи уверенным, что кто-нибудь другой обязательно вызовет полицию и скорую помощь. Персональной ответственности за эти действия вы не чувствовали. А теперь представим, что несчастный случай произошел на пустынной проселочной дороге, где никого вокруг нет. Ваша реакция на случившееся будет другой? И моя — тоже!</p>
    <p>Концепция о диффузии ответственности сформировала теоретическую базу для исследования проблемы. Идея состояла в том, чтобы в лаборатории создать ситуацию, похожую на ту, в которую попала Дженовезе, да еще таким образом, чтобы ею можно было манипулировать и систематически изучать ее. К разработке эксперимента Дарли и Латане подошли очень творчески.</p>
    <subtitle><emphasis>Методика</emphasis></subtitle>
    <p>Воссоздать происшествие с убийством Китти Дженовезе для экспериментальных целей было практически невозможно по очевидным причинам. Поэтому нужно было придумать ситуацию, приближенную к критической, и искусно и правдиво разыграть ее таким образом, чтобы можно было наблюдать вмешательство в нее свидетелей. Участвовать в эксперименте Дарли и Латане пригласили учащихся подготовительного курса психологии Нью-Йоркского Университета. Ученые попросили студентов принять участие в обсуждении вопросов адаптации к высококонкурентной городской университетской жизни, а также поговорить о личных проблемах, которые у них возникают. Студентам предложили честно обсудить свои проблемы между собой, не испытывая при этом какого-либо дискомфорта или смущения. Участники находились в отдельных комнатах и могли переговариваться друг с другом с помощью внутренней телефонной связи. Им объяснили, что эта связь позволяет говорить только одному человеку. Каждому студенту было дано по две минуты, после чего микрофон переключался на другого участника.</p>
    <p>Все это было придумано, чтобы добиться у испытуемых естественного поведения и не раскрывать до поры истинные цели эксперимента. Наиболее важной частью этой предварительной стадии было разделение студентов на три группы с различными условиями эксперимента. Испытуемые в группе 1 считали, что они будут беседовать только с одним собеседником, во второй группе каждый предполагал, что разговаривает по телефону с двумя людьми, испытуемым из третьей группы сказали, что к их линии будут подключаться пять человек. На самом деле каждый испытуемый был сам по себе, а все другие голоса были записаны на пленку.</p>
    <p>Размер группы варьировался, сам тип критической ситуации был создан. Исследователи решили, что эпилептический припадок будет выглядеть очень реалистично и воспримется большинством людей как несчастный случай. Как только началось обсуждение и включилась линия связи между испытуемыми и другими «студентами», испытуемые услышали первого студента, мужчину, рассказывающего, что ему трудно сосредоточиться на учебе и приспособиться к жизни в Нью-Йорке. Затем, в некотором замешательстве, он добавил, что иногда у него бывают припадки, особенно после сильного стресса. Далее разговор переключился на следующего студента. В группе 1 следующим по очереди был сам студент-испытуемый, в то время как в других группах испытуемый слышал один или несколько голосов перед тем, как подходила его очередь высказаться. После разговора испытуемого опять подходила очередь «первого студента». И вот происходил несчастный случай. «Первый студент» говорил сначала как обычно, а потом у него начинался припадок (вспомните: все это было на аудиопленке). Латане и Дарли воспроизводили припадок в деталях, примерно так:</p>
    <cite>
     <p>«Я-э-м-я думаю я — мне нужна-а-а е-е-если если бы-ы-ы кто-нибудь э-э-э-э-э-ээ-э немно-о-ого помог мне здесь, потому что — э-э-э-э- я — э- я — э- я у меня-э-э-э-я-э — я пробле е е е ма прямо сейчас и я э-э-э-э если бы кто-нибудь смог бы помочь мне выйти на-на-наверняка мне с-с-с-с-стало-о-о-о бы легче э-э-э-э — потому-у-у-у-зздесь я э-э-э-э-у-у-у-у мне э-э-э-надо-э-э-надо выйти-и-и-и-и-и-и мне действительно нужна помощь-у-у — у-у-э-э-э — э-э е-е-е-если кто-о — о-о-о-ниб-будь по-о-о-моожет мне-е-е-е поможет мне-е-е не-мно-о-о-го-о помо-ожет э-э-э-э-у-у-у-у-у (Слышно, как человек задыхается.)…Я умираю-ю-ю-ю… по-могите-е-е-при-ипадок (задыхается, тишина)» (с. 95–96).</p>
    </cite>
    <p>Для испытуемых — это действительно несчастный случай. Ведь какой-то «студент» в беде, и ему нужна неотложная помощь. Проанализировав реакции испытуемых, Дарли и Латане подсчитали (в процентах), сколько испытуемых из данной группы помогли студенту в беде (помощь определялась тем, что участник покидал свою комнатку и уведомлял экспериментатора о проблеме). Было измерено также и время, которое потребовалось испытуемым для отклика на несчастный случай и попытки оказать помощь. Испытуемым предоставляли 4 минуты для проявления реакции, после чего эксперимент заканчивался.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Открытия, сделанные в этой работе, точно подтвердили гипотезу экспериментаторов. На рис. 3 приведены данные (в процентах) о количестве испытуемых, сообщивших о приступе быстро. Чем больше испытуемых было в группе, тем поразительно меньшее их число откликнулось на случившуюся беду (см. рис. 3). И среди тех кто, в конце концов решился</p>
    <image l:href="#i_067.png"/>
    <p><strong>Рис. 3.</strong> Количество испытуемых в группах различной численности, которые быстро пришли на помощь при приступе (по данным со с. 380 базовой статьи)</p>
    <p>помочь, испытуемых, пришедших на помощь с задержкой, было больше там, где больше присутствовало очевидцев. Для группы 1 продолжительность задержек в отклике на ситуацию не превышала одной минуты, тогда как для группы 3 эта величина была более 3 минут. И наконец, общее число испытуемых, сообщивших о припадке как во время него, так и после, варьировалось в группах с такой же закономерностью. Все испытуемые в группе 1 сообщили о несчастном случае, в группе 2 — только 85 %, а в группе 3 — 60 %, и им потребовался для решения о вмешательстве весь 4-минутный промежуток времени.</p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Как и в реальной трагедии с Китти Дженовезе, вы можете подумать, что в этом исследовании просто попались люди, неотзывчивые к жертвам (к страдающим припадками). Однако Дарли и Латане быстро выяснили, что это не может являться основанием для невмешательства испытуемых из групп 2 и 3 (или соседей Дженовезе). Все испытуемые рассказывали, что они переживали сильное беспокойство и дискомфорт во время приступа болезни у собеседника и обнаруживали физические признаки нервозности (дрожащие руки, потные ладони). Экспериментаторы пришли к заключению, что причина полученных результатов заключается в разной численности людей, якобы входящих в группу, по мнению испытуемых. Любое изменение вашего поведения, вызванное присутствием других людей, называется социальным влиянием. Несомненно, социальное влияние играло важную роль в этом исследовании. И мы до сих пор удивляемся: почему? Что такого скрывалось в этом присутствии других людей, что оказывало столь сильное влияние?</p>
    <p>Дарли и Латане продемонстрировали реальное проявление их теории о диффузии ответственности. С возрастанием количества людей в группе испытуемый чувствует меньшую персональную ответственность за действия по оказанию помощи. Испытуемым во второй и третьей группе было легче предполагать, что кто-нибудь другой разрешит эту проблему. Кроме того, разделяется на других присутствующих не только ответственность за оказание помощи, но и потенциальные вина и упреки за ее неоказание. Пока в нашей культуре помощь другим считается позитивным действием, отказ в помощи или ее неоказание подразумеваются позорными. Если вы оказались единственным свидетелем несчастного случая, негативные последствия неоказания помощи будут намного более сильными, чем тогда, когда были и другие свидетели, с которыми легче было бы нести бремя невмешательства в ситуацию.</p>
    <p>Другое возможное объяснение социального влияния психологи называют боязнью оценки. Дарли и Латане утверждали, что та составляющая причины, из-за которой мы не оказываем помощь при наличии других свидетелей, кроется в нашей боязни быть поднятыми на смех или показаться растерянными. Представьте, как глупо вы будете себя чувствовать, если броситесь на помощь кому-нибудь, кто не хочет вашей помощи или вообще в ней не нуждается. Я вспоминаю время, когда был подростком. С большой группой друзей я плавал в бассейне соседа. Когда я уже собирался нырнуть в воду с борта, то увидел лежащую на дне бассейна лицом вниз тринадцатилетнюю дочь соседа. Я оглянулся, но никого рядом не было, и никто, кроме меня, не мог этого видеть и принять меры в очевидном несчастном случае. Неужели она утонула? А может быть, шутит? Я не был уверен ни в том ни в другом. Я уже собирался завопить, призывая на помощь, и нырнуть ей на выручку, как вдруг она лениво всплыла на поверхность. Мои колебания и опасения ошибиться длились 30 секунд. Наверняка многие из вас пережили в жизни что-то подобное. Проблема состоит в том, что подобные случаи дают нам негативный жизненный опыт: оказание помощи может выглядеть глупо.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение полученных результатов</emphasis></subtitle>
    <p>Благодаря этой и другим их работам, Дарли и Латане стали ведущими исследователями в области психологии, изучающей поведение человека при оказании помощи и факторы вмешательства очевидца. Многие ранние работы этих авторов вошли в книгу The Unresponsive Bystander: Why Doesn,t He Help? (Latane &amp; Darley, 1970). В этом труде они в общих чертах наметили модель поведения при оказании помощи, которая была широко принята в психологической литературе по данной проблеме. Дарли и Латене полагали, что существует пять шагов, которые вам нужно пройти прежде, чем вы вмешаетесь в чрезвычайную ситуацию:</p>
    <p>1. Вы — человек, потенциально оказывающий помощь, — сначала должны заметить, что случилось происшествие. В исследовательской работе, описанной в данной главе, экспериментаторы не сомневались, что несчастный случай будет замечен. Но в реальной жизни вы можете очень спешить куда-то, или ваше внимание будет полностью поглощено чем-то другим и вы вполне можете не заметить происшествие.</p>
    <p>2. Далее вы должны интерпретировать ситуацию как происшествие, когда помощь действительно необходима. Это как раз тот момент, когда вас охватывает страх быть неадекватным. В рассмотренном выше исследовании в ситуации не было неясности, и необходимость в оказании помощи была совершенно очевидна. В реальности же большинство несчастных случаев несут в себе какую-то степень неопределенности, такую как в моем примере с бассейном. Представьте себе: вы видите мужчину идущего по улице с интенсивным автомобильным движением; он шатается и пытается добраться до тротуара. Вот и решайте: болен он или пьян? От того, как вы поймете ситуацию, будет зависеть ваше решение, вмешиваться ли в нее. Многие очевидцы, которые не оказали помощи Дженовезе, говорили потом, что считали себя свидетелями любовной ссоры и не хотели быть в нее втянутыми.</p>
    <p><strong>Первый шаг</strong></p>
    <p>Заметил ли человек происшествие? НЕТ = Помощь не оказана</p>
    <p>ДА</p>
    <p><strong>Второй шаг</strong></p>
    <p>Расценил ли человек происшествие как предполагающее оказание помощи? НЕТ = Помощь не оказана</p>
    <p>ДА</p>
    <p><strong>Третий шаг</strong></p>
    <p>Решил ли человек взять на себя персональную ответственность? НЕТ = Помощь не оказана</p>
    <p>ДА</p>
    <p><strong>Четвертый шаг</strong></p>
    <p>Решил ли человек, что нужно делать? НЕТ = Помощь не оказана</p>
    <p>ДА</p>
    <p><strong>Пятый шаг</strong></p>
    <p>Делает ли реально человек то, что необходимо? НЕТ = Помощь не оказана</p>
    <p>ДА = Помощь оказана</p>
    <p><strong>Рис. 4.</strong> Модель оказания помощи по Латане и Дарли</p>
    <p>3. Вы должны взять на себя персональную ответственность. Обычно это происходит моментально, если вы единственный свидетель критической ситуации. Если же имеются и другие очевидцы, тогда не исключено, что чувство ответственности вы перенесете на них. Эта третья ступень была главной в эксперименте. Чем больше людей присутствует при происшествии, тем больше рассеяно чувство ответственности каждого из них, и тем менее охотно будет оказана помощь.</p>
    <p>4. Если вы взяли на себя ответственность, тогда вы должны решить, какие действия предпринять. Если вы не знаете, что делать, или не чувствуете себя способным совершить необходимое действие, вы менее охотно окажете помощь. В рассмотренном исследовании спорный вопрос о компетенции вообще не играл роли, так как все, что должен был сделать испытуемый, это сообщить о припадке экспериментатору. Но в случае, когда толпа людей видит, что человек попал под машину, в первую очередь на помощь приходят люди, связанные с медицинскими профессиями, — они знают, как нужно действовать.</p>
    <p>5. И наконец, после того как вы решили, какие действия нужно предпринять, вы должны их совершить. Но знание того, что необходимо предпринять, еще не гарантирует, что вы это сделаете. Теперь вы взвешиваете все «за» и «против» вашего вмешательства в ситуацию. Захотели бы вы вмешаться в драку, когда оба ее участника вооружены ножами? А что вы скажете о жертвах несчастных случаев — сможете ли вы квалифицированно помочь им, или от вашего вмешательства им будет только хуже (опять спорный вопрос компетентности)? А если вы все-таки вмешаетесь, не потянет ли это за собой необходимость участвовать в судебном разбирательстве? А что если вы попытаетесь помочь, а когда все закончится, будете выглядеть глупо? Множество подобных вопросов, в зависимости от ситуации, промелькнет в вашем мозге, прежде чем вы действительно начнете действовать.</p>
    <p>Рисунок 4 иллюстрирует, каким образом оказание помощи может состояться или как ему может помешать одна из этих ступеней.</p>
    <subtitle><emphasis>Последующие исследования и современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Внутри обеих групп людей — тех, которые были наблюдателями убийства Китти Дженовезе, и тех, которые участвовали в эксперименте Латане и Дарли, не было реального контакта участников. Как вы полагаете, что бы произошло, если бы очевидцы могли видеть друг друга и переговариваться между собой? Возможно, они бы проанализировали чрезвычайную ситуацию и решили, как разделить между собой действия по оказанию помощи, и поддерживали бы друг друга в этих действиях. Итак, поскольку оказание помощи — это ожидаемое действие в нашей культуре, мы можем надеяться, что в ситуациях, когда другие люди могут видеть и оценивать действия друг друга, они более вероятно будут поступать правильно и вмешиваться в ситуацию. Однако Дарли и Латане полагали, что в некоторых случаях даже группы людей, находящихся в тесном контакте, будут менее вероятно оказывать помощь, чем отдельные люди. Они предположили, что так чаще бывает, когда ситуация несет в себе некую неопределенность.</p>
    <p>Представьте себе, что вы сидите в комнате ожидания. И вдруг через вентиляционное отверстие начинает поступать дым. Вы начинаете беспокоиться, оглядываетесь на других людей. Все остальные абсолютно спокойны. Такой процесс называется социальным сравнением. Вы решаете, что ваша реакция на дым, должно быть, преувеличена, и не предпринимаете никаких действий. Почему? Да потому что вы боитесь оказаться растерянным и высмеянным, если предпримете что-то и ошибетесь, как это обсуждалось выше (может быть, это вовсе не дым, а пар из кондиционера). Вы никак не можете понять, почему каждый сидящий в зале чувствует то же, что и вы, но скрывает это так же, как и вы, чтобы не выглядеть растерянным! Каждый сравнивает свою реакцию с реакцией других, и никто ничего не предпринимает по поводу дыма. Невероятно? Как раз нет.</p>
    <p>Латане и Дарли проверили экспериментально эту идею в своих несколько более поздних исследованиях. Приводим описание ситуации, которую они творчески создали. В эксперименте участвовали студенты-волонтеры, согласившиеся на опрос «по обсуждению некоторых проблем, касающихся жизни университета большого города». Когда они являлись для интервью, их усаживали в комнату и просили заполнить предварительную анкету. Через несколько минут в комнату через вентиляцию начинал поступать дым. Он состоял из смеси химических веществ, не опасных для здоровья. Через несколько минут дым становился таким густым, что в комнате почти ничего не было видно. Фиксировался промежуток времени, после которого испытуемые сообщали о дыме экспериментатору. Некоторые из испытуемых находились в комнате поодиночке, другие — с двумя помощниками экспериментатора («подсадными»), о которых думали, что они такие же участники опроса. Остальные испытуемые находились в комнатах с тремя другими «испытуемыми». Снова результаты эксперимента полностью совпали с теорией Латане и Дарли. 55 % испытуемых-одиночек сообщили о наличии дыма в течение первых двух минут. И только 12 % испытуемых из остальных двух групп поступили так же. По прошествии 4 минут результаты были следующими: 75 % участников-одиночек совершили действие, а в остальных группах число сообщивших о дыме не увеличилось ни на одного человека.</p>
    <p>Новаторские исследования Дарли и Латане по специфическим проблемам оказания помощи и диффузии ответственности продолжают влиять и на широкое поле исследований по актуальным вопросам. Например, появилась статья в психологическом журнале, посвященном как раз такой тематике. В ней модель поведения, по Дарли и Латане, применяется к хулиганскому поведению учеников начальной школы (O'Connell, Pepler &amp; Craig, 1999). Исследователи решили изучить вовлеченность сверстников в ситуации, где один ребенок запугивает другого. Школьникам задавали вопросы, будут ли они вести себя так же плохо или вступятся за того, кого обижают. К сожалению, ответы не были обнадеживающими. «Сверстники проводят 54 % времени, поддерживая хулиганов тем, что пассивно наблюдают за их действиями, 21 % своего времени они подражают их плохому поведению, и 25 % времени они вступаются за обиженного» (с. 437). В целом девочки значимо более охотно вмешиваются в ситуацию, чем мальчики. Другие данные показывают, что старшие мальчики (4–6 классы) более вероятно присоединяются к плохому поведению, чем младшие (1–3 классы). Авторы делают вывод, что очевидцы-ровесники играют главную роль в существовании и сохранении возрастной проблемы школьного хулиганства. Эти исследования определенно означают, что мы могли бы более эффективно понижать уровень хулиганства в школах, если бы обучали и воспитывали детей так, чтобы они менее охотно поддерживали плохое поведение и более охотно приходили бы на помощь обиженным.</p>
    <p>Другим показателем жизнеспособности работы Дарли и Латане является присутствие этих авторов в системе World Wide Web. Компьютерный поиск приводит нас ко многим документам, связанным с именами Дарли и Латане: по «эффекту очевидца», поведению по оказанию помощи и т. п. Вы можете в деталях изучить замечательные работы Дарли и Латане, заходя на прекрасные веб-сайты: www.acjnet.org (1996) (щелкнуть по search и войти в bystander) и www.brunel.ac.uk/~hsstbbp/soclec5.htm (1999). На последнем из приведенных сайтов детально обсуждается «эффект очевидца» Дарли и Латане; рассматриваются материалы, начиная от описания реального события (убийство Китти Дженовезе), разнообразные сведения по уточнению этой теории и до ее использования в важных смежных областях: стресс большого города, виктимология и преступность.</p>
    <subtitle><emphasis>Заключение</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты описанного исследования могут показаться даже пессимистичными, но это и должно вызывать беспокойство, ведь исследование связано с экстремальной специфической ситуацией, в которой человек не оказал помощь. Мы видим сколько угодно примеров, когда люди ежедневно помогают друг другу, примеров альтруизма или даже героического поведения. Однако это исследование важно, и не только потому, что оно объясняет приводящее в недоумение поведение человека, но главное — помогает изменить его. Обнадеживает факт: если большее число людей узнает об «эффекте очевидца», то большее их число будет делать все от них зависящее в критических ситуациях, даже если другие люди будут тоже присутствовать при этом. Исследования действительно показывают, что когда люди знают об «эффекте очевидца», они более охотно оказывают помощь в критических ситуациях (Beaman et al., 1978). Базовая линия поведения такова: никогда не думай, что это кто-то другой должен вмешаться или вмешается в чужую беду; всегда действуй так, как будто кроме тебя никого нет. Если не ты, то кто же?</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Beaman, A., Barnes, P., Klentz, В., &amp; Mcquirk, В. (1978). Increasing helping rates through information dissemination: Teaching pays. <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin, 4,</emphasis>406–411.</p>
    <p>Latane, B., &amp; Darley, J. M. (1968). Group inhibition of bystander intervention in <emphasis>emergencies. Journal of Personality and Social Psychology, 10,</emphasis>215–221.</p>
    <p>Latane, B., &amp; Darley, J. M. (1970). The unresponsive bystander: Why doesn't he help? New York: Appleton-Century-Crofts.</p>
    <p>O'Connell, P., Pepler, D., &amp; Craig, W. (1999). Peer involvement in bullying: Insights and challenges for <emphasis>intervention. Journal of Adolescence, 22(4),</emphasis> 437–452. http://www.acjnet.org (1996) http://www.brunel.ac.uk/~hsstbbp/soclec5.htm</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПОДЧИНЯТЬСЯ ВО ЧТО БЫ ТО НИ СТАЛО</p>
    </title>
    <p><strong>Базовые материалы: Milgram S. (1963). Behavioral study of obedience. <emphasis>Journal of Abnormal and Social Psychology, 67, </emphasis>371–378.</strong></p>
    <p>Если некто, наделенный властью, прикажет вам нанести другому человеку электрический удар напряжением 350 вольт по той лишь причине, что тот неправильно ответил на вопрос, подчинитесь ли вы такому приказу? Я тоже не подчинюсь. Если бы вы встретили кого-то, желающего поступить подобным образом, наверное, вы подумали бы, что этот человек совсем не знает жалости или садист. В исследовании, которое обсуждается ниже, Стэнли Милграм (Stanley Milgram) из Йельского Университета изучил явление подчинения и получил волнующие и даже шокирующие результаты.</p>
    <p>Исследования Милграма по подчинению, возможно, наиболее широко известны во всей истории психологии. Они включены во все учебники по общей психологии, а также во все учебники по социальной психологии. Побеседуйте со студентами-психологами, большинство из них наверняка знает работу Милграма, по крайней мере, она более известна, чем любые другие. На основе этой работы Милграм написал монографию по психологии подчинения (1974); о его исследованиях был снят фильм, который широко демонстрируется в колледжах и университетах. Рассматриваемый эксперимент относится не только к дискуссии о феномене подчинения, он оказывает сильное влияние на методологию исследования спорных вопросов, а также затрагивает этику психологических работ, в которых люди используются в качестве испытуемых.</p>
    <p>Идея Милграма научно исследовать проблему подчинения возникла из его интереса к вопросу: почему люди способны наносить большой вред себе подобным, действуя по приказу. Милграм проанализировал отвратительные акты жестокости, совершенные по приказу во время Второй мировой войны, а также, в более общем плане, акты бесчеловечности, которые совершались в истории цивилизации людьми, выполнявшими распоряжения других. Милграму представлялось, что в некоторых ситуациях тенденция к подчинению так глубоко засела в душе человека и столь сильна, что сводит на нет его способность поступать в соответствии с моралью, этикой или просто сочувствовать другим людям.</p>
    <p>Когда исследователи решают изучить какой-либо сложный аспект человеческого поведения, их первой задачей является установление контроля над поведенческой ситуацией таким образом, чтобы обеспечить соответствующий научным требованиям подход. Часто решение этой задачи может быть самым трудным моментом для исследователя, поскольку многие события, происходящие в реальной жизни, сложно воссоздать в лабораторных условиях. Задача Милграма состояла в том, чтобы заставить одного человека по приказу другого нанести физический вред кому-то третьему, не причиняя ему на самом деле никакого вреда.</p>
    <subtitle><emphasis>Теоретические вопросы</emphasis></subtitle>
    <p>Главное теоретическое положение обсуждаемой работы Милграма состоит в следующем: человек имеет тенденцию подчиняться другому человеку, чей авторитет выше, чем у него. Он склонен подчиняться, даже нарушая свой кодекс морали и игнорируя поведение, диктуемое этикой. Милграм полагал, например, что многие люди, которые никогда бы намеренно не причинили кому-то другому физическую боль в любом ее виде, тем не менее причинят боль и страдание жертве, если получат приказ сделать это от человека, которого они воспринимают как весьма авторитетное лицо.</p>
    <subtitle><emphasis>Методика</emphasis></subtitle>
    <p>Пожалуй, наиболее оригинальной в этом исследовании была сама технология, позволяющая определять в лабораторных условиях степень подчинения одного человека другому. Милграм сконструировал генератор тока достаточно устрашающего вида: большой электронный прибор с тридцатью рычагами-переключателями, каждый из которых был снабжен ярлыком с обозначением создаваемого данным рычагом напряжения в цепи, начиная от 30 и до 450 вольт с шагом 15 вольт. К тому же переключатели были объединены в группы с надписями: «слабый электрический удар», «удар средней силы» и «опасно: мощнейший удар». Идея состояла в том, чтобы испытуемый мог, получив приказ, наносить электрический удар увеличивающейся силы другому человеку. Конечно же, Милграм не был садистом, но вся его аппаратура выглядела крайне правдоподобно. Особенно этот генератор тока. На самом деле никому из участников эксперимента не причиняли никакой боли.</p>
    <p>Испытуемыми в этом исследовании были 40 мужчин в возрасте от 20 до 50 лет. Среди них 15 человек были квалифицированными и неквалифицированными рабочими, 16 человек — коммерсанты или бизнесмены, и девять — специалисты различных профессий. Все они были приглашены на работу по объявлениям в газете или по почте для оплачиваемого участия в эксперименте в качестве испытуемых (исследования Йельского Университета по проблемам памяти и обучения). Каждому испытуемому платили по $4.50 (не забудьте: это доллары 1963 года). Всем участникам было четко объяснено, что им платят просто за приход в лабораторию. Что будет происходить потом, для них не должно иметь значения. Таким образом, обеспечивалась гарантия, что испытуемые будут уверены в получении оплаты, независимо от их поведения во время эксперимента.</p>
    <p>Кроме испытуемых в эксперименте принимали участие еще двое. Один из них был помощником экспериментатора (47-летний «подсадной»), ведущий себя как испытуемый. Другой — актер, играющий роль экспериментатора. Он был одет в серый лабораторный халат и выглядел очень официально.</p>
    <p>Когда участник эксперимента прибывал в лабораторию социального взаимодействия Йельского Университета, его усаживали рядом с другим «испытуемым» (помощником экспериментатора). По очевидной причине истинную цель эксперимента не раскрывали перед испытуемым, поскольку это могло бы сильно изменить его поведение. Поэтому «экспериментатор» объяснял обоим участникам не суть эксперимента, а придуманную Милграмом «легенду»: они будут участвовать в изучении влияния наказания на процесс обучения. Затем испытуемые тянули жребий из шляпы: на кусочках бумаги было написано, кто будет «учителем», а кто — «учеником». Было подстроено так, что испытуемый всегда становился «учителем», а «подсадной» — всегда «учеником» (не забудьте, что «ученик» — это на самом деле помощник экспериментатора, так же как и актер, играющий роль самого экспериментатора).</p>
    <p>«Ученика» усаживали в другой комнате, пристегивали ремнями к стулу и подсоединяли к электродам (как пояснялось, с помощью специальной токопроводящей пасты во избежание ожогов и пузырей на коже испытуемого). Все эти операции проделывались на глазах истинного испытуемого. Электроды, закрепленные на руках «ученика», были присоединены к генератору тока, находящемуся в соседней комнате. Руки «ученика» фиксировались таким образом, чтобы он мог достать до четырех кнопок, маркированных а, в, с и d, и, нажимая на какую-либо из них, ответить на вопросы «учителя», находящегося в соседней комнате.</p>
    <p>Задание по обучению было объяснено и «учителю», и «ученику». Последнему нужно было выучить список пар слов. Список был достаточно длинным, так что это была не такая уж легкая задача для памяти. «Учитель» — испытуемый должен был зачитать написанные на листе пары слов и затем проверить по ним память «ученика». Экспериментатор проинструктировал «учителя», что тот должен наносить электрический удар «ученику» всякий раз, когда тот отвечает неправильно. И очень важно, что за каждый последующий неправильный ответ «учитель» должен добавлять еще один уровень напряжения тока на генераторе. Все было сконструировано и сделано так правдоподобно, что никому и в голову не могло прийти, что на самом деле никакой удар вообще не наносился.</p>
    <p>Ответы «ученика» («подсадного») были заранее составлены с чередованием правильных и неправильных, с одинаковой последовательностью для всех испытуемых. По мере продвижения эксперимента напряжение в цепи все увеличивалось с увеличением числа неправильных ответов, и «ученик» начинал кричать из соседней комнаты, что ему нехорошо (фразы были придуманы заранее и записаны на пленку, среди них были и жалобы на боли в сердце). При напряжении 300 вольт он уже колотил в стену и требовал выпустить его. При дальнейшем повышении напряжения более 300 вольт «ученик» замолкал и больше не отвечал на вопросы. «Учителю» объясняли, что отсутствие ответа нужно засчитывать как неправильный ответ и продолжать действовать по инструкции.</p>
    <p>Большинство испытуемых на каком-то этапе обращались к экспериментатору с вопросом, продолжать ли повышать напряжение. Когда такое происходило, экспериментатор приказывал продолжать эксперимент, давая серию команд с возрастающей строгостью, вынуждая к действию все более настойчиво по мере необходимости:</p>
    <p>Команда 1: Пожалуйста, продолжайте.</p>
    <p>Команда 2: Условия эксперимента требуют, чтобы вы продолжали.</p>
    <p>Команда 3: Чрезвычайно важно, чтобы вы продолжали.</p>
    <p>Команда 4: У вас нет другого выбора, вы должны продолжать.</p>
    <p>Мерой подчинения считался уровень напряжения, при котором испытуемый отказывался продолжать эксперимент. Поскольку на генераторе было 30 переключателей, каждый испытуемый получал, соответственно, от 0 до 30 очков. Испытуемых, которые прошли все уровни напряжения до самого высокого отнесли к покорным испытуемым (obedient), а тех, кто прекратил свои действия на нижних значениях напряжения, назвали непокорными испытуемыми (defiant).</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты</emphasis></subtitle>
    <p>Будут ли испытуемые подчиняться командам экспериментатора? Как далеко по шкале напряжения они зайдут? Можете ли вы предсказать это? Подумайте о себе, своих друзьях, людях вообще. Как вы полагаете, какой процент из них пройдет все 30 уровней, то есть нанесет электрический удар напряжением 450 вольт? Именно такой, где стоит маркировка: «опасно: мощнейший удар»? Прежде чем обсуждать действительные результаты исследовательской работы, Милграм попросил группу выпускников Йельского университета, специализировавшихся по психологии, а также своих коллег предсказать возможные результаты. Оценки опрошенных распределились от 0 % до 3 %, при средней оценке — 1,2 %. Таким образом, опрошенные предполагали, что не более трех человек из 100 нанесут максимально сильный удар.</p>
    <p>В табл. 3 приведены действительные результаты. Следуя командам экспериментатора, каждый испытуемый повышал напряжение, по крайней мере, до 300 вольт, то есть до того уровня, когда «ученик» колотил в стену, просил выпустить его, а потом замолкал и уже не отвечал на вопросы. Но самое удивительное в полученных результатах — это количество испытуемых, которые, подчиняясь приказам, проходили всю шкалу напряжения и доходили до максимума.</p>
    <p>Только 14 испытуемых отказались выполнять приказы и прекратили работу, не достигнув 450 вольт, в то время как 26 испытуемых из 40, т. е. 65 %, подчинились приказам экспериментатора и дошли до верхнего предела шкалы напряжения. Нельзя сказать, что испытуемые после проделанного эксперимента чувствовали себя спокойными и счастливыми. Многие проявляли признаки сильнейшего стресса и беспокоились о человеке, получившем электрический удар, и даже злились на экспериментатора. И все же они подчинились.</p>
    <p>Отметим, что некоторые из участников испытывали сильный психологический дискомфорт, и вся процедура была для них тяжелым испытанием, особенно последняя треть эксперимента, когда ученик замолкал и не откликался на вопросы. Чтобы смягчить беспокойство и облегчить состояние испытуемых, им полностью объяснили все хитрости эксперимента, их функции в нем и цели, которые преследовались при его проведении. Но все это происходило, когда эксперимент заканчивался. К тому же испытуемым задавали вопросы об их чувствах и мыслях во время работы, а «ученик» — помощник экспериментатора дружески мирился с каждым испытуемым.</p>
    <p><strong>Таблица 1</strong></p>
    <p><emphasis>Уровень электрического удара, нанесенного испытуемыми</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_068.png"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_069.png"/>
    <p><emphasis>(По Милграму, 1963, с. 376)</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Обсуждение</emphasis></subtitle>
    <p>При обсуждении своего исследования Милграм акцентировал внимание на двух основных моментах. Первое — удивительно сильная тенденция к подчинению у испытуемых. Ведь принять участие в эксперименте по обучению согласились обычные, нормальные люди, не садисты и не какие-то особо жестокие индивидуумы. Милграм обращал внимание, что испытуемым с детства внушали нормы человеческой морали, объясняли, что причинение боли другим противоестественно. Так почему же они вели себя подобным образом? Да, конечно, экспериментатор был для них авторитетной фигурой. Но задумайтесь, так ли уж был велик его авторитет в действительности? Никакой особой силы для того, чтобы заставить выполнять его приказы, у него не было. И испытуемые ведь ничего не теряли при отказе подчиняться приказам. Очевидно, секрет кроется в самой ситуации, в том, какая сила делает людей значительно более покорными, чем мы могли бы представить это заранее.</p>
    <p>Второй момент — сильнейшее волнение и нервное напряжение при выполнении испытуемыми команд экспериментатора, что было очевидно при наблюдении за ходом исследования. Естественно было бы ожидать, что такое поведение испытуемых вызовет их отказ продолжать эксперимент, но ведь этого не происходило. Милграм делает ссылку на слова одного из наблюдавших за экспериментом (использовалось прозрачное стекло с зеркальным эффектом с одной стороны):</p>
    <cite>
     <p>«Я видел, как в начальной стадии работы в лабораторию вошел, улыбаясь, мужественный и уверенный в себе бизнесмен. Через 20 минут работы с переключателями напряжения он уже выглядел абсолютно по-другому: что-то бормочущий неудачник, быстро приближающийся к нервному срыву… В какой-то момент он схватился за голову и тихо пробормотал: “О, Господи! Прекрати это!” И все же он продолжал реагировать на каждое слово экспериментатора и полностью подчинялся ему до конца эксперимента» (с. 377).</p>
    </cite>
    <p>В конце своей статьи Милграм указал на несколько факторов, которые, по его мнению, могли бы объяснить такую высокую степень подчинения в данной ситуации. С точки зрения испытуемых, они (факторы) могли выглядеть таким образом: (1) Эксперимент поставлен в Йельском университете, следовательно, его проводят профессионалы, и кто я, собственно, такой, чтобы задавать вопросы такому серьезному учреждению. (2) Цели, преследуемые таким экспериментом, наверняка очень важны, и раз уж я подрядился участвовать в нем, то должен выполнить свою задачу для реализации этих целей. (3) К тому же ученик добровольно пришел для участия в эксперименте и, значит, тоже должен выполнить свои обязательства. (4) Просто так сложились обстоятельства, что я стал учителем, а он учеником. Мы тащили жребий, и в следующий раз он может выпасть иначе. (5) Мне платят за эту работу, так что нужно сделать ее получше. (6) Я не знаю всех прав в отношениях психологов и испытуемых, так что я вынужден соглашаться с их точкой зрения. (7) Они говорили нам обоим, что электрический удар болезненный, но не опасный.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение исследований</emphasis></subtitle>
    <p>Со времени опубликования статьи Милграма прошло около 30 лет, а его исследования не утратили своего значения. Сам Милграм повторял схожие по методике эксперименты вне Йельского университета, например, со студентами-волонтерами и женщинами в роли испытуемых. Каждый раз он получал сходные результаты.</p>
    <p>Кроме того, он расширял свои исследования, вводя в них серию работ по сопутствующим вопросам. Милграм создавал в этих экспериментах условия, позволяющие как способствовать тенденции к подчинению, так и ограничивать ее (см.: Milgram, 1974). Ему удалось обнаружить, что физическая и, следовательно, эмоциональная дистанция между жертвой и «учителем» изменяют уровень подчинения. Наивысший уровень подчинения (93 % испытуемых доходили до верхнего уровня шкалы напряжения) достигался, когда «ученик» находился в другой комнате и его нельзя было видеть или слышать. Если же «ученик» находился в одной комнате с испытуемым («учителем») и испытуемому, кроме того, приходилось самому прижимать руки ученика к электродам, уровень подчинения падал до 30 %.</p>
    <p>Еще одно открытие Милграма: дистанция между авторитетным лицом и испытуемым тоже влияет на уровень подчинения. В одной из созданных ситуаций экспериментатор находился за пределами комнаты и давал команды испытуемому по телефону. В этом случае уровень подчинения упал до 21 %.</p>
    <p>И наконец, некий более позитивный результат. Когда испытуемым разрешили наказывать ученика, выбирая уровень напряжения по своему усмотрению, ни один из них не поставил переключатель выше второго уровня, или 45 вольт.</p>
    <subtitle><emphasis>Критические замечания</emphasis></subtitle>
    <p>Исследования Милграма не только имели значение для наших знаний по проблеме подчинения, но и оказали заметное влияние на исследование вопросов этичности использования людей в качестве испытуемых. Хотя никто и никогда не получал электрический удар при проведении экспериментов, представьте себе ваши чувства от осознания того факта, что вы собираетесь нанести удар другому человеку (возможно, смертельный удар). И только потому что человек в лабораторной одежде прикажет вам сделать это? Критики метода Милграма (например: Baumrind, 1964; Miller, 1986) заявляли, что испытуемым во время эксперимента создавали неприемлемый уровень стресса. Более того, приводились доказательства, что потенциально его последствия могут проявиться в будущем. Когда в конце тяжелого испытания испытуемым раскрывают все секреты, они, должно быть, чувствуют себя изнуренными, растерянными и наверняка в дальнейшем будут ощущать недоверие к психологам и наделенным законной властью лицам.</p>
    <p>Другое направление критики обращено на обоснованность выводов Милграма. Основой для этой критики является утверждение: испытуемые выполняют свои обязательства и в определенной степени зависимы от экспериментатора, сама лаборатория для них — непривычная окружающая среда, поэтому подчинение в такой ситуации не означает, что они будут подчиняться в реальной жизни. И это не все: критики считают, что результаты работы Милграма не только не соответствуют действительности, но и не могут быть оправданы этически вследствие недостаточной обоснованности степени риска для испытуемых.</p>
    <p>Чтобы достойно ответить на критику, Милграм исследовал реакции участников экспериментов. 84 % из них были довольны тем, что работали с психологом, и только 1 % сожалел о своем согласии. Кроме того, 40 испытуемых прошли осмотр у психиатра и получили заключение, что никто не пострадал и нет оснований ожидать негативных последствий в будущем. (Психиатру были показаны те участники эксперимента, которые пережили наиболее тяжелый стресс.) Тем критикам, которые заявляли, что результаты его экспериментов не отражают реальной жизни, Милграм ответил: «Люди, которые пришли в лабораторию для участия в эксперименте, — только взрослые, активные, способные принимать или отвергать предписанные им действия» (Milgram, 1964, р. 852).</p>
    <p>Обсуждение исследований Милграма показало, что центральный момент в дебатах — этика экспериментов с людьми в качестве испытуемых. И пока неясно, является ли данное исследование более влиятельным в сфере социальной психологии и вопросов подчинения авторитету или же его главный эффект — формирование политики этичного обращения с людьми в качестве испытуемых в дальнейших психологических исследованиях.</p>
    <subtitle><emphasis>Современные разработки</emphasis></subtitle>
    <p>Степень влияния работы Милграма по подчинению на современные исследования лучше всего может быть оценена по тем ссылкам в текущих работах, которые делаются на раннюю методику и открытия этого автора. Начиная с 1960-х годов, когда проводились ранние исследования Милграма, работы сосредоточились на решении двух проблем: склонности людей к подчинению авторитетному лицу и этичности обмана в исследованиях с использованием людей в качестве испытуемых.</p>
    <p>В статье, написанной Блассом, авторитетным специалистом по работам и деятельности Стэнли Милграма, сделан обзор всех, последовавших за его ранними исследованиями, работ по подчинению (Blass, 1999). В общем, Бласс нашел универсальное подтверждение оригинальным открытиям Милграма. Оказывается, за последние почти 40 лет после первого опубликования научных находок Милграма уровень подчинения не изменился значительно. А это противоречит многим интуитивным представлениям, что, в общем, Америка стала менее почтительной к авторитетам и более охотно высказывает протесты и противодействует приказам, которые не требуют согласия. Другой вопрос, который часто обсуждается по поводу ранних работ Милграма, касается роли гендера и того факта, что сначала все испытуемые были мужчинами. Давайте задумаемся! Как вы думаете, кто — мужчины или женщины — более склонны к подчинению авторитетной персоне? Бласс выполнил обзор более поздних исследований Милграма и еще ряда других работ на эту тему и выяснил: нет разницы в уровне подчинения между мужчинами и женщинами. Более детально с историей влияния работ Милграма можно познакомиться на созданном Блассом великолепном веб-сайте. Его адрес: http: //www.stanleymilgram.com.</p>
    <p>Интересный взгляд на дискуссию, касающуюся обмана в работе Милграма, выражен в статье Херреры (Herrera, 1997). Херрера пишет, что исторически сложилось использование обмана в психологических экспериментах как необходимого условия в определенного рода исследованиях. Он утверждает, что в действительности такой обман в значительной степени обусловлен сознательным выбором исследователей. Они шли на него не столько из научного интереса, сколько из-за общественной значимости проблемы. Херрера идет дальше, высказывая провокационную мысль: «Комментаторы часто цитируют работу Стенли Милграма 1960-х годов как предшествующую новому взгляду в отношении обмана, и это наводит на мысль, что современные-то психологи твердо придерживаются более просвещенной этической практики. Трудно найти доказательство для подтверждения этого положения вещей» (с. 23).</p>
    <p>С другой стороны, никто не соглашается с тем, что обман необходим сам по себе. Статью для социальных работников Кагел начинает провокационной формулировкой уже в ее игривом названии: «Разве мы лжем сами себе об обмане?» (Kagel, 1998):</p>
    <cite>
     <p>«Обман обычно считается отклонением от нормы и нарушением правды. Однако обман — это общий и признанный путь государственных особ держать в рамках и умудряться улаживать межличностные отношения… Обман обычно используется в улаживании переговоров, повышении чувства собственного достоинства, защите секретности и возмещении отсутствия силы» (с. 234).</p>
    </cite>
    <p>Нужно заметить, что Кагел полагает возможным использовать обман не только в межличностных отношениях вообще, но также между социальными работниками и их клиентами. Как вам нравится подобное заявление? По жизни ясно: большинство людей несколько обеспокоены идеей, что обман повсеместен. В то же самое время они признают обоснованность заявления Кагел.</p>
    <p>Что же нужно предпринять, чтобы защитить людей от практики безответственного обмана в психологических исследованиях, хотя в то же самое время некоторый обман абсолютно необходим и допустим для научного прогресса? Уэндлер (Wendler, 1996) старается найти ответ на этот вопрос, внося предложение, чтобы испытуемым, занятым в таких исследованиях с элементами обмана, была предоставлена возможность «согласия со знанием дела». (См. дискуссию на эту тему в предисловии к данной книге.) Это будет означать, что перед тем как вы согласитесь стать испытуемым в эксперименте, в котором используется обман, вы будете информированы о намерении исследователя предоставить вам ложную информацию о целях. «Это “согласие второго порядка” как подход к разрешенному обману, — заявляет Уэндлер, — и представляет наш лучший шанс согласования уважения к испытуемому с нечасто встречающейся научной необходимостью для исследования с обманом» (с. 87).</p>
    <p>Другая работа, тоже выполненная Блассом (Blass, 1993), возвращает нас к тому, что стало отправной точкой для работ Милграма: Холокост (геноцид, массовое истребление людей. — <emphasis>Примеч. ред.).</emphasis> Бласс отмечает, что мощное по своему влиянию исследование Милграма оставляет впечатление, будто давление ситуации, заставляющей подчиняться, полностью перевешивает личностные факторы. Но это впечатление не вполне правильно. Бласс полагает, что характерные различия, такие как личностные особенности и система убеждений, могут также предсказывать, будет ли человек подчиняться. Бласс высказывает мнение, что для получения точной картины процесса подчинения авторитету должны учитываться взаимодействия внешних и внутренних влияний.</p>
    <subtitle><emphasis>Литература</emphasis></subtitle>
    <p>Baumrind, D. (1964). Some thoughts on the ethics of research: After reading Mil-gram's «Behavioral Study of Obedience». <emphasis>American Psychologist, 19,</emphasis> 421–423.</p>
    <p>Blass, Т. (1993). Psychological perspectives on the perpetrators of the Holocaust, the role of situational pressures, personal dispositions, and their interactions. <emphasis>Holocaust and Genocide Studies,</emphasis> 7,30–50.</p>
    <p>Blass, T (1999). The Milgram paradigm after 35 years: Some things we now know about obedience to authority. <emphasis>Journal of Applied Social Psychology<sub>f</sub> 29(5),</emphasis> 955–978. Herrera, C. (1997). A historical interpretation of deceptive experiments in American psychology. <emphasis>History of the Human Sciences, 70(1)&gt;</emphasis> 23–36.</p>
    <p>Kagel, J. (1998). Are we lying to ourselves about deception? <emphasis>Social Sendee Review, 72(2),</emphasis> 234–250.</p>
    <p>Milgram, S. (1964). Issues in the study of obedience: A reply to Baumrind. <emphasis>American Psychologist, 19у</emphasis> 448–452.</p>
    <p>Milgram, S. (1974). Obedience to authority. New York: Harper &amp; Row.</p>
    <p>Miller, A. G. (1986). The obedience studies: A case study of controversy in social science. New York: Praeger.</p>
    <p>Wendler, D. (1996). Deception in medical and behavioral research: Is it ever acceptable? <emphasis>Milbank Quarterly; 74(1), SI. </emphasis>http://www.stanleymilgram.com (2000)</p>
    <subtitle>* * *</subtitle>
    <p>Редкая удача для учебника! Эту книгу хочется перечитать вновь!</p>
    <p><strong><emphasis>V. Sbimkevitch, аспирант Гарвардского университета</emphasis></strong></p>
    <p><strong>«Замечательное собрание классических исследований, наилучшим способом представляющих науку психологию студентам!»</strong></p>
    <p><strong><emphasis>D. Cooper, PhD, University of Chicago</emphasis></strong></p>
    <p>Эта уникальная книга представляет 40 наиболее известных и влиятельных исследований, кардинально изменивших лицо психологии и наши знания о природе поведения человека. Книга заставляет испытать волнение первооткрывателя, приглашая в творческие лаборатории Розенцвейга и Гибсона, Скиннера и Бандуры, Пиаже и Аша, Экмана и Фестингера, Мастерса и Джонсон, Роршаха, Милгрэма и многих других мастеров психологии.</p>
    <p>Для самого широкого круга читателей, интересующихся современными знаниями о поведении человека.</p>
   </section>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Фуги — это состояния, при которых находящиеся в помраченном сознании, отрешенные от окружающего люди стремительно бросаются в бегство. — <emphasis>Примеч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Разница, в %, между отношениями весов указанных частей мозга в условиях двух разных сред. — <emphasis>Примеч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>По данным таблицы 4, с. 226</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>1,00 означает, что в паре разлученных близнецов (МЗР) по данной характеристике обнаружена точно такая же степень сходства, как и в паре воспитанных вместе (МЗВ).</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>В табл. 1 в качестве показателя для первой ночи указано значение 11, а не 7, как в тексте. — <emphasis>Примеч. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>REM (rapid eye movement) — сон, сопровождаемый активными движениями глаз, или стадия «быстрого сна», период, когда человек и видит сновидения. — <emphasis>Примеч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>На самом деле в тестовых буклетах просто была заменена обложка, где вместо реального названия методики было напечатано вымышленное. — <emphasis>Примеч. Ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Эякуляция женская — представление о том, что в момент оргазма у женщины из цервикального канала выталкивается некое вещество, напоминая семяизвержение у мужчины. Мастерс и Джонсон отмечали, что на самом деле возможно лишь выделение нескольких капель специфической жидкости из уретры. — <emphasis>Примеч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Смысл метафоры отчетливо проступает при уточнении термина: клоака — от лат. cloaca — 1) подземный канал для стока нечистот; 2) что-либо крайне отвратительное (грязное место, морально низменная среда и т. п.). — по Большому Энциклопедическому Словарю. — <emphasis>Примеч. ред.</emphasis></p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover_src.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAJQAA/+IMWElDQ19QUk9GSUxF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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe0AAAH8CAMAAADL4Af3AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH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=</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdYAAAElCAIAAADWflS6AAAtrElEQVR42u2dvVrcOheFNfdy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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAm8AAAGmCAMAAAAd55NbAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUQAAAFVAQAAAAC/G6tVAAAACXBIWXMAABcSAAAXEgFnn9JS
AAADMElEQVRoge3bwY2cMBQGYKORQiKtwjWHSLSQDkgpW0KOueFSUkaOLsUlcEQKgk0yM2D7
vWf/wJCZ3dhH9hO2n23w8LzKKKxUKssss8wyyyy3yHbqQDlN4zMqf5dLM04TKaGUyxFSw9LM
sriZtLDsDpB47RaO0hGRv+8McWQLywaWVVzqe8rBaWcJS2aNb5K9I+MT1JXx4fRkG5OdK+uY
tK6MBtS48kMEjsqVsc4Pnox1voOl8WUtS+3LSOcDKc+m8wg5by5ctpK0oWwEeIm7I6UuUSl1
aYBlR6TUUE2l0FBG8tXPzXT3DKy0nGQbamCpOMnN+4GV3ND3sNS8ZOKkeCntaqikXbKCpNUb
SZKbKlQOogzjFJG1L3tZBnO0k2UQUS3LoKG4VBHpxX6EZR+TJ1h6y66DpY1Kt/MmKhtY1hGp
byBVVJawPMHSWSBjXKotcoBlD8suIVv5nkFpNkhSOy6/vnb5A5YmIetZ6pvJ6gBZ3kLqLPdI
9Trkr7vKYYc0sLSPJE//sXyQMRphSdcRLo0kdSjDC1neSS4zBJcKlXuedYEsDpDzBrRPyvoi
wxwEldfQW1iS60ReHzcKleEQMbKApeKDtE+2sGxWSpImYmTFDpEsDSzDq/tkCcuCHcx/Jf8O
JxkiUdJMHicbWNawrF6JxHu0TmJj1MASXh3FSmkBeYLXewk/Q6os35zE3wjMPc3bl/UB8lx7
uAXjZPMAEukRLtvDJNKjsySPWlnatJxQed2p0n1yKMvVku7SpdqTX07m/XyWmPys1DdMPin1
jMmPcO3vEvL6S6pXp4RcP+vSEp/zstSbpdxOK0i6jiSZ/L50iKxgeZ0hyW9WizQp2aKymCXJ
nQVySfLhkmQDA+kkrMM8rC/dDGOY2/VlCUsvW64j0k+rm4isPflz+cOXcB01nvR+nkYz9fLZ
A3KgQYsyPMvSiTKAXkT9vodylCQ9oiFJekDECJIezrGw7GA5CLIhcoTlJMiWSs1LCr1zQYvk
jvtYVnInmDpY9jslEyTv9FRcTjslB5cwOZI/NehIA0v8nhvayR/bM5z8rmKFvmWyzPJPeTpA
vp9l6j8mPq2XL5EqnmE2FVNTAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjQAAAD3CAIAAACFCllnAAAn+0lEQVR42u2dPXrUShOF5b18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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAroAAACSCAMAAACdQ5lZAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqsAAADSCAMAAABad3njAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B
AACxjwv8YQUAAAMAUExURQAAAAEBAQICAgMDAwQEBAUFBQYGBgcHBwgICAkJCQoKCgsLCwwM
DA0NDQ4ODg8PDxAQEBERERISEhMTExQUFBUVFRYWFhcXFxgYGBkZGRoaGhsbGxwcHB0dHR4e
Hh8fHyAgICEhISIiIiMjIyQkJCUlJSYmJicnJygoKCkpKSoqKisrKywsLC0tLS4uLi8vLzAw
MDExMTIyMjMzMzQ0NDU1NTY2Njc3Nzg4ODk5OTo6Ojs7Ozw8PD09PT4+Pj8/P0BAQEFBQUJC
QkNDQ0REREVFRUZGRkdHR0hISElJSUpKSktLS0xMTE1NTU5OTk9PT1BQUFFRUVJSUlNTU1RU
VFVVVVZWVldXV1hYWFlZWVpaWltbW1xcXF1dXV5eXl9fX2BgYGFhYWJiYmNjY2RkZGVlZWZm
ZmdnZ2hoaGlpaWpqamtra2xsbG1tbW5ubm9vb3BwcHFxcXJycnNzc3R0dHV1dXZ2dnd3d3h4
eHl5eXp6ent7e3x8fH19fX5+fn9/f4CAgIGBgYKCgoODg4SEhIWFhYaGhoeHh4iIiImJiYqK
iouLi4yMjI2NjY6Ojo+Pj5CQkJGRkZKSkpOTk5SUlJWVlZaWlpeXl5iYmJmZmZqampubm5yc
nJ2dnZ6enp+fn6CgoKGhoaKioqOjo6SkpKWlpaampqenp6ioqKmpqaqqqqurq6ysrK2tra6u
rq+vr7CwsLGxsbKysrOzs7S0tLW1tba2tre3t7i4uLm5ubq6uru7u7y8vL29vb6+vr+/v8DA
wMHBwcLCwsPDw8TExMXFxcbGxsfHx8jIyMnJycrKysvLy8zMzM3Nzc7Ozs/Pz9DQ0NHR0dLS
0tPT09TU1NXV1dbW1tfX19jY2NnZ2dra2tvb29zc3N3d3d7e3t/f3+Dg4OHh4eLi4uPj4+Tk
5OXl5ebm5ufn5+jo6Onp6erq6uvr6+zs7O3t7e7u7u/v7/Dw8PHx8fPz8/T09PX19fb29vf3
9/j4+Pr6+vv7+/z8/P39/f7+/v///wAAAAAAAP80mmYAAAAJcEhZcwAAFxEAABcRAcom8z8A
AAAadEVYdFNvZnR3YXJlAFBhaW50Lk5FVCB2My41LjEwMPRyoQAAOsBJREFUeF7tfQ14VcW5
7ncPUA/YWxEIVMJPUggCiYA/xGOBY7QgENsqvyL/VJRCxKoFtBbPXkePHMAWRYKKYIKAQoJU
Tw9RKoVYsBWkBYSAEpSAgJcfKd6qVXvPPM99329mh51k75DADntnu17Jmpnvb2a+eWfWSrLc
EePDR/2Az1Uf9QU+V33UF/hc9VFf4HPVR32BcvUPjwLa9BEEU/Ko8bMSRwBX/9Dwn2Tmv0pD
J/GhEKKhf9uJI2Ax/kn6fG3+33p5xIm+sbix7yZXA0S+JlzLRyX0/Q9XuYAAV0U81h7aYDb1
a9So0Saz6TGs2abHVP9Nwgb5p37ls5byI/WxRo36kcSPEZvMY5s2sVB5o8es9DGIALVWZbCt
ZTCZbieooF8ja15f8YbYpFxIiHlE5B+2vqmBPPTVQw02eSSvJ+VDsYmvCKcKq3Oyfo36kfuh
cE5AZb/QeVfSmU0hylCdE5WjckwnVlTUQcCinDwOvO0HOVTO1X7y0EN9GsBUpM9DyIw0aIA2
RoXmQ/IIlCIP/R7KPtLIbGoEaYN+yF4fyBsZZBQ2KHDTeqSBYQY2IfIjTl476BhdvTIiKnTq
rlYVmhbMrXLqgH79+jmjsECqGvSrsGx1DkFag6vyA5mJa58fOK7qaWu+9a1vNeAaVgLEinC6
cDIL5wRUtmng5EQl3bcahChDdU5UjsoxnVhRUQcBCxdXRSH4Fr+jsu6zNj3K9PyjD5LBPU2u
yu/Qlk0/kN8b8zt8eUwblP+YKSBln3+Y34lu939kiYGtmdkAWs0oSmZZcChYObFpVgXoiMLD
Di48Iip06q5WFZoWpKFy6iycUVXcNOsma9HgWxeQrWJwJATresAizdLgoosaOK7+wuLL3r/4
0lWr4Msv161b5+qVMRN+kRypiKSb6crKkN6/6C2uXgW9kT1XDYdIYwTWcSx01whMg0bqLQ2U
icYDr5gn5Sra/0CSgmlDncpZsxr0RsGsiefJD2b1h+fvZ81CJiFuMGvWD5Sr/dHDP0QuYobV
HYG0Uy0Uve2YQuAUQFUd4AYeouvd28mCqOznxIpKOie1CNVVCqn4BTbrhQLzL5tZ+8/NtkKu
9n7wwd6Oq0Gc43cZ5/rdSSS3L782X3/p6lXw9ZdfRtTVAH2R+97rXATpjcvX4J7moWFvs1mP
T8dVVMq5SiGkSFlDM7Ocq4RnGkIMQ8RlRplqWfclS+DBB9Wbg+awtVBUnbtTAGHzYkOE6vBd
oZUFUdnPiRWVdE5qEaoLDTlTpzDzfNJdayDhM6UvKpvF662VhjN1edZr1r9RkN4P/L18bXT6
m7NkvSYFLc0KvpSjyJaW+mNpVaD1tfyzZbZ4DeXvf//7zIaPKr9nGt34+gzQkAKUUG+uxz+8
3dxQ5IGQbF0QMMW9ZMDsAQ17fb2+l8w2s2V9MOHW4puDL0JS/x/ScPbs2Q3ll+DVW0zKW32l
7+zZ0vctQbZm9+319S9ZNgxmSmT27MbSaz3dBgiU8O6rhzIivaUZVa72Qh9i4ItjvB4neP0D
D3zhqhcOPBy+mjFDZMZXqPSSxr1ew5EagHTGejX4hmL9DIuvzGu9GjWW10wj3vN6zegVQKrw
bz2yRgGyZgSZgshaQ4oUworlemnUuNEMabSeyVw/w9ACmaVv48bq66PmIFeBzz/X4qvPP2cC
9eLDAUn5HKejoPjK8Ek0mC0VsNQ6a4QK6cOSRYjuDIK+PmoOx1UfZ8Eb06fb8g15SCs+Ljh8
rtYW095wFR8XGD5XfdQX+Fz1UV/gc9VHfYHPVR/1BT5XfdQX+Fz1UV/gc9VHfYHPVR/1BT5X
fdQX+Fz1UV/gc9VHfYHPVR/1BT5XfdQX+Fz1UV/gc9VHfYHPVR/1BT5XfdQX+Fz1UV/gc9VH
fUFYrj4TGa1aPfPMbbe5RiW0ahVB8cwz26qJaR5vpUAVX60ed4OIP2zDCLe5enWobMf2GVSM
UFFHmGecytyGpNz2DK+anQqOzljhROVwYott5V1AUUHnrM8gKN8WZpJU1GTudQn5bhjwf26P
Lr5dTczvfttVLL7tRlYJ254NAzfe734XtREjXF1B3QhnVRXOCFZV4KKcCX0GHOcPnz3j5EZW
BbT7tvMhKs3PSS0q6ojvli+JEwRRwdHJFE5UDie2+HZ5F1BU0DnrMwjKv11xiAoqKI7lSYIh
/Pz/BLFyUjlWOhERIlaE6gAntQjRVXar4OdE5QjqVupH74SB/YSouIIbWRWIuEmFwE0PqJIW
6KrKHGxaXKMiZOXPXS0MJLzP1VdfjXFf7VoVYecURgcRvVQnP3RzjAUwBH7ISvwgEgUC8vOP
K+Kuj+8iXnLNqnipss6av6RuYf2cqka6n1fDVVepU3xs/uZqYfCxKyvhb3/7G0Ye3s/OKowO
Inqp7sJMLQLA1fj6WKXI52qcffyTF2OuxgSx5er9PlfPDT5XLzT0o+ziCT5X4xn3x5SrgXrz
vBpf48SAXKUKEpirkSd9AeCfq+eKb+S5GnnSFwDxx9UrXaUS6iNX2wLbjVmCL7N9Cf9pZfuS
JUvGtG27ZF7btmPGjIEcjTG0iX/Elqtx9wwQYTj17xlge1u5b9lPLtlup3SLOI+AvKo/rRSk
/ieEueTKn/zkStjVA8TBM0AesZ0FRNtRA/JQUajWZXJ7UIg2C9q5MkqIdHzWv3P1Fpnwqc6H
I58HofXA9dAhkUOHDgUjCMw+jbfphUfsz9UndJtfwqJdu3YBuUU12ESKYl4uGbvDPNGu3S3m
1Qk9RCZMeNWMxVXa7cDKAO3GarQo4Czn6o68HbzykofxEGN36FbBVbcNVca0ewKXJ3gxkFgh
rzAYq7rzxlnPVenB6wv3cko7LpnAfHJTq5+asMaZHOKwYNSuHR3iGrE9V8mBgNx7EAjIUlvo
gJhbNg8i6bj2COCgcCm+F9cnZKkxB3vcgrRDu1Sisv5A9VwtbipNUTRFfZy82kN6yPjxSzWB
O5ryT0f0GN+jaXu2dL8FNBYc1XcHru11Z0Xoonaojqu6Ucq7QaUpGAsPkfbtMU6a4BJgqylt
eRycNksP0jquEVuu8t7q7q/ugLd/DeeJ4D2LNrjcyr+Wcy9XwVrfqqcGTByzo3ULixTI9roD
7MRJJN6OlB5l5nTZaXau42yKcXDBTytTMAeYNdVYcKQvaO49IfeWlZVFZ6yRb4f2V4Ge3Gqb
HC0Gxnz2QO/30k+H52GjjR//Ck3KynpEa7PXKSJP+gKgIldTgJ1YZ6TwVuaW7fFGmi5dulRe
eRJU+Bnyb62tC7gC66VLx2MxogMbtyq01523ymmWcuut3W2HQa6O797dbpudJKxpmt+dZjyD
GRH/dqZ0559IY3Rcnkx5kqrzQHFW6LKlLMVdJgjL1VfsJt6ZgmE0zedIbe+63GriFn6nuno6
1nhHbLlqnwH0dhWQscAruFWhwNIH5GcH8sbmIbHAWJxcP4Nop7O2PHiSBAG6R+27q/I7J47u
1BdcDdBeT0t38zN0jB7d3mDuMKgnBcOGODW1qWTpsAJqpib6DAByS+AVafrCCy/gwHtl7Hnv
rQq3w+7o+oWdruEeMrrLBFxv7Y52d0oxesrVT8fvIgTUrml380LIdOMU8fAMMIh1t2l+o0uM
hid/VQEoe+AAD6xLUy+FpT0efqbGsBKqrWE0oMEtMJDUCUECaK9PyqAXBmG7gKtOYYfqDfqZ
HQoGmidPmkFZzkxN/oqgE+Q3DJ3XHfvQis8XzNZOMJ/QB065dIIlm3sd6K/dsXVSu6NfzSPM
Ve4pce24oU9N/WseeJ7K8VET33AUiQ3cuapDCG4abaFxabCtxwSMPvzwQz1u2f4NuGDMpfe4
lYgaJLCsHEqA7/1kGeXa66UyZswYVOSe5+VS9r/TDvVSrDQG7LgZwLYCAjjZtI1/l8o9OOgC
ZifnFB2u8hZzqXYk8r3yCsa6M8tl5K8fjhnzPKoffsgWLmN+QymVKvor8glADjzv1PGNGp+r
O7l+rn4GXLKwCgU1y5YFD6dQWIU7V3UInnQg5msLO6gb28uWvWuPCV1uUBQabXe7dNmyDuBI
t6isfDkwoCro8C7G0w0rqSO751IeUB90471A9zk8lmhVhHOS33jdPvjgA5jZU0DmQ0H6DPLM
IFoiyrsR0lULMA1LyDJFNzvSMQj/1+jshbhETc/V+ZdKtzFYt/kd5rPZAXQjtQZhIZmmDlhR
1bzLKzWgnWpEfsMqIsy3FuYOVFTh6bm6ZvRoSk9hhYFTo/m7wFOjKSbWjF5DLRQsRkOjlVNL
oIPlmg/YihokwD4xjNFLPsjSMcpo9syfP83X7XJKinnGnuqGDKxh7k5JN1wDPOLV3DTjwX9K
OgR080mzd0UtJDBfy3vE+p0f7O0liGbseIlNRQJzNdK5Wtyhw3LwsBzNZMkpHCcBlyQcDsLz
o9vgd3FPRAVi1QzmFUfNB0soEdIPBTVYby3voKIbmPbBKT1X4wkhwwHFREbt368ND/JT+7lL
ikcZLU9RoUptTl1jFo8apebaNvv3n9pP3CNrUIVg1CkbgI426PnAE93CFhOl2+LykN/EcxX3
lWYdV7gGDhW1W7PGsUtASmZrjQzWBX4XLVRph5Yao+LyZh/3sd7WkgoNYqSZ6MLGDdy4iGZX
jCotdXXl6rmhpvetWuKUPOVqQGlpSBYTmqsrQjExLQjeV0TSJu5yZi4FnjSjNvitBIpdMnjF
isFidkGyq9liLrdcQQ25yphmqvo0U4rCYioqcFmxYpdMja/EPqUHv8XIkIPL/Q7qXPBJOd+j
i5CRVkQCc5W/epMrrlBiOoxUBBt2ydw366xcodpgTqbimVPd1aT5c+aKAFjLRPJWT1xBDV30
GWDwFaY5FYy/RprHV2IjPpKc+7laV5CXXaUyEpirnuzbt++TT3Aph1UozW53DfOyTcGuXeXP
AC4n3hWQwP2Kp3D0dsJ5imW1NjxXpyLcJ2hPde0hd8kn5goqDDtCFxokXlDxO5YQBIa4Stwg
YuISmKuRvre6SzJuB83KkSELcB1y5nsrK9jd3EkCKIWbvXlgd3MQEibue6kgBdgWWcQgQUX8
cbW5q1VCjX+yd8FwIbm60pWxRqRVGPF+CFGBl6X5pJWT5OWA6BEj5pMMCC5vnvEJFnjlyknN
X/5EJIOaQHORywFpvluaX375yssnhXD1bleB4vLL+QkGDBY3KH8qr4w6+g7pPBBxQG4KnTvz
OonnyflhUufO0Z58593nNrAWNR3IeyMyZMSzZvWIEdoy5uSzI0aMePakOYkCFdB7xEloRqyW
DJWMEM+WI1aPWK0K5JEWz66GqQJczWW0eEH5U3llnIz2cp03Ig7ITUGLn7r717lj909FnsFi
RxUZQztnkAi1RaTVCYOTNRxzMEFVE/VepQjgKp9sJ3fp0mVyiTElBagUUFFAmBI0rYQKGFg5
FGqEq60UQOU0ClpPtmJ7LbHVsyLiueqoUVJQw0B1j4jL5qaQjqIE6dWpl5Rg5By7TbBt8IKE
sYQJ8sVUsaoJtlIcZVkes1oyuctkliqm0rmqeYHqKGNfVmctuT4ldKDcyUCk4cN5eNUadXCy
BQey96x7x3I1V4bvfTo9yZgkGT58uCBrkyWdFVBHKEIb16RclKhgFTwdNG7Mem+ejCBBDUHv
dITRfaDXYTJMNWdDYfVczU0SSdI9E3tEGmiQq8xM0nD3IqKXVIiMSBbIu/dpKdE8I7nMcUkS
kpVkhjKjMMW/XLEWdISDDE/HlJPS9w5PxwJgXZIg5Drl5sI1CWnWxcrVrGONkiQd61DSBTZJ
JRyF5yGiDsjKTJcuPJ50lLWDPdliBOUqEoPqCUGSclBZKCUlsvAEKyf27NHM58pCXHOSYL9H
Le0PGhxXeXpYDVu0zjlhTiBfdmbsQdKFDCtku1pIuqtUhg4jSfbsWchNFQfQqYbDGa5OScfk
LVch82TPCY8Z5jsPaoB6jhQOK0Sm0YIZ8+hhOWChdsw1Un8iHXLkbhgWgEWhrpN4SXKCruk0
zEHQExoFJVZoGJcsJ0k7xhi0f13fnCQyV9lba8Seq55MYb0E8wNDmQSk1UpogYvlYKGAuVRU
4iomPyzUjilEliHz9hQWFqI1TAq7wmFhV1K+WkRMBiMnWcIPM4Xp6emFZg+pv2ePQR+FGBb6
AtFxsTpICtGiLyvQcxtYuc7O6lDfA5ecPQtzGAdriTpjaUx+LVyoTmywR1u3AwoLxwJPOHPm
Mik9naeB0oaNcq5irhCid7TPcDWp6xQ5IUk5hZoLa5q0UNIhEDCTsJoTum6y0GO+vWFTJL1w
GCPAxv1EE0Elp3AYucoxuB7R2pM0zEaqHbgdYgaZguF7cty1XCZa6qQs3Jxt3RsqLXNW5zCz
LUGJlmKGi9mjiUGmVq9Gi2YuDXukZUs+RCykxGu50Bw/7jqKjDMdVwJi2jMe2CNdS3DUezw6
hnsLpevQri3NnpYoctBVbslQ6hAo+DNorDA0w7mylO+xnXBgUHl7WiKAtDye21WG5u7J6Tp0
aMs9WE7ERDQurj0aObYCnOvCZ0G2bFEVbpQIoXd1lCUlUyDzulLYNXfo0AI10aiYAyYzJThg
ME0fG5BOjIm9dnWmMpTAAIxZjcRC6O5bMkXz4HU9jjHDZw8ZzJnDEis7dGjX8jG4HtFqOcWx
vnboyp5iBR2+zlVbdvycPbOg0L1ruboHnF4g0hXp82TB7t27UYFLywW8Hp8iMkQTGwwDIxkC
SMFCkZeHy3ArrR5nOq4ExHTnv6b75ZfFQ0gWLTGs40OMFlh5dj4Fu406DIW/XcLwj0uG7kjO
rKUdCh76DOrwn3Ic3FAzU0AqdsXiLkBM+MOEXEUwHduUlpithZtkVbjpY/ZskCc2NH/1VsD5
ZdhBFkjLPXuGd/WkGDseT6/Q4As5Ow7r4RgHJfC8m9vwOKl3N3Y9t5rlOjZgyz3YbKA5JwKS
QirHbVb2TKFwOLYHpo49pmMogAw7E6SW48cZorYI4cWFR+j/w/L00110/HulIMCJIqn4kpZP
B38GzOvT0oXTLBeIZOAhnakIYHmtuIvsxXVvhvsBFNhM0trgZ0PEn/FoDzoqVhgRC0AEf8yl
hWthRqrj+/oZGXdzWJP5LaNq7p48WT2gw/c5tESfNOFXhroPtxPR6WW01F+ySMZe2GGZqSDK
K5XhTJgPDqhgCMqCISAOp7agZUZGFxtlL77XatnleEGXlhldhmAY0CDZgnQGuuzlaIfwBMeO
yYCVOoK/C1re3XKyGYJwe8XQteWQ4xgegw5nh4IZES0L4AchIjCn7BBzWoBYsBK1pKqWCATv
wLEAUhQwx6QVyDW1VUGB/ioWN/JjT7Gm77WIHDOwQHNvK6SxFZvkKumI2SMtEGDx97ay6QAK
GA/Wlje64k8xxt69a+hVLarj6jEb7+krAjJ51y4ODYVj5xqsPK1si1x9Cjo1mYzbKgc+3A55
uBwL6PfAMnny8FaT6RHCVfggAxg6jMEG6bJrVxdwNWvXU9IKdlNFsHUVNAwLO0pzTN852oXs
ONjqrl0oOXp0N7mAsmMqwXUXhmolx45ZY4V6aEGvpwY/ZVWMTycGUhNV79IGpx70Q8Xq6EAV
r5SqrnYIlM8+BrCPMPO7tOrWjRt6sHRDRd/LRk0rNvNstupyjMcqZbgZrELpdYGaRrhp3caT
wBtMY1i3orW9C3Kr65GW5a1ChLMg4k2GobpItzVr1rTqskpuM+YenCB625ws95h7xONpvkbA
Z7CsVRfedHWX3LbmNsGRfk+Xd3VHYkzz9W5Mz2PS5Zh4GO1ecxvmZX3uWbNGVnns4Tb4w9J9
G41d6T0t8+e3su8SRX5d23H1rAhzQz1m81dL6LiDWGVDhL75HD3E/hkAOXoXII/mDxrE/9EA
oMSW2oRiPgxWDaLVu3Cg8Ngxp0ZT/YNUfPfd+bBGVG0c09Bm0KpyfWRUd66aY4N4e8MQBmHr
dD6mvxTqvOrYoM7dIDw2qFW3zvw/IbDvOh/TE36QwXQw8FWDiuH0Ls1XSWccD9oJxmP/cWt1
xt4L8Lei89HDfBwggxAF0WCpL1qwJYHbYDFf/0fKahhZU64eQ9dRgV2MC4EAb6KxguNq/CDS
cOz/52d2Aq7EXsCX0v9YUIiGdHY6SiqCar1gj1WAegTFT976JBfFRrPWiM/WTu3Q4fy5Wg9h
n/FiBPsMEEeINJwaE0D0bYnzRYXbalh8I7l69rTUIerNuVpjAujnsp03Vurnz1WH6rga8U9f
1Xf452oozvtcvVCojqvxldIoIrbnqs/VcwQ/iyg8fK7WDXyuniv8c/VCw+fqueKCc/Xq+839
i1w9VvC5Gor6w9W7XKUyFtWYq/v+21VqhF/J1Z2Ounqs4HM1FLXg6r61xuBfjCAjXaUyjjqu
rp12zTQO7xpg0b5puK41i66B3GLf2rUj5Zp9UGMm1+ybNg2afYZ2nNbatddMo/W+aYv2MQA0
a7dtK7bTXauCa3DIMorGghQXVBFn2rR9xuALZqwhJBvULaIPezpX+FwNRS24+qJMW5vm6hce
Z3sGKJW0xx9PAy/kzm3ijZTHt22T57DW09K23Xxzmtz8ogjK1hqnNZYBhbQ2reEkpc9J2s03
S6knpa3TjrZO27bt8dZoGDNS+3wOjnfC0SudlnZ02+NoUVfamr9RRmTbv3jT5Gb4rUWIm29u
XYp4aejTw7g0yLkhDrhaOr1nzyIURUVFpUY/l6enQbuIMrSKek7H1WqLimD7XE/AORSV2qs2
phtoe/acjgil0NsgNmgpg0zvOV2DMJyGpwINBGQDqAVXTbbIed0UOYxzxtm4ejQbYyO5MEZS
EWnI8jzpmcYhe3faAEelFOSanua4Ks/JyFJYt+a85r7YWkDV5zRaGthunkuT51B/MduUjkwD
s6Fld5ZCIxFBskyxcrW0yEZkXV5kLB0Hs2vl54jYcjVZjhiTnLZ1a9pzpclp2dnJ071kbl2m
gLNK9pDKrdnJRaXJAm1pdrakzT0iECFvHhzEoyLNgz4tO2363K2CJiLjUEAEMx2t7GSTnJyV
nZaMiGlbWSD93nOMgPieV5qZlT1Xl0GzGRaa4cxMDG26Kc3MzATxi0q3bi2azgaaKswsMs/B
hFtkOmTT0QKUkVZLnTK0KBP/JBkiGMKbVxiicHvmrIi85JarGGlmJo34DwRBqrJXoFQdX54R
8BUaLL8cES9NaA19cqajGQMpt+jB12dKk2GHeun0zGRUVEsr5rpoetqdZCk0uCYnaygNUU4v
bWKZYHfOiC1XOaPF+oZGckBWGDNn4BFZbEZNXAz5RHxBJaOw1yUgE40ZCAuSWwKvvYaS74Dw
nTp48/0OCOiBL4C/ECtF4vhjSFlMJQKLjHptFI4ERByFwMmwODJq1Kg0hEwbpW7V/t5Ke8Ka
YWtNBOPZAbufs3WOLE5mkTYjgNFjWWagNVAWBwSbEHsPookwsoHQ5o1QoJsjuFXrVQYOHHhk
Rtoc1Gl1djA54aHvGJrS146gbxjxn33vsLQ0IAOTGV8Thwlj+gHJREICMJ6oSd66dUWxTrYU
g0JS7C8WsTiSPNFmhzOdGLBaALZQMlCpThJJRhC7LBwLJ/QavvTsSE6ecz6/e9JgsYJyVdOB
i5vExFFGVrChzON7usnXcs7MEyD7OWc47ndc7SjXXptMrqKghw0TkORAMhN37bXXBhPHnIKu
NmIylntxAPm3a2t7120TDqIclNdfH4Uoo15/HXsJpskdJx5R0kDYEQUnASV0bE3EoLC02GMw
GPX6A5RhQBj4KITj3oPfluLXr5UVFNKIEpqfHcFsVYWdzwp54PXXkzvuZ6+yoiNC7x/F8cxO
Rk+aOE6mYzFycsR2ukI6HpFkOK2YqL7UdHwAov0IcgQMhJ2OWfbvT3ZaNjkWmV0+d3gzOrpc
vP8Bmb2CIXkKqRQBIg/87CgnQSyAlePJjpsJLlyv/a+bw/IAX1C1Jz5vNhO3bNmCmxCMXidP
UYpsmY1y9Gg2D4sM6MibFMy2UKeRPaRlixxW5y0wYWdeRzQ7gkkQgmLLZXQbhO/YkfcyTyll
73hhoDc8dDSgI+9uAwCEe2CifnYX1e5WqUqskm1hUNgoGlE6DujIT0SGfuJotJwDLssHYPHt
/ZQby5qfHZFvh+7ePJuDPLx8wGFjBpjDs+XaNh0P02n2cmOW4wvzlo4T0f1sGKCtV3UyhzEF
GXCYNVk8u2MbeELDQMUMLG2yBgxYbrWIg3Com+Wz4UDv5YJoHc1h+JHbDIkutA8MyHjcsueI
iMtzIaBcPSxt9q9rMxHUMftHY3ZglO4+fmEjdRy9bt2DHaFdt45ZsPvT7JcAVpjNB+U/cVAs
7wiqP/gvqiMCams6tnnQrPsXnGaLcaQt575EVIZoAzOsyGE0lsNmfxvdsQFpo95VoIcVQ/P4
YA/rjGAJcUAxEIKo4+iOfFQ5LBgsdtVonGNvvz2RCozWrix2zWF5cCKjsEMJrDPmbYbU1sS3
315OOtQAkY8nG6sy3n777cPm8NuuBUjgMCQRcPhtZ6lOlezOtFkJCelACRTwC9fB4TCymiL2
56qZJW2kw2Ezq8N1bfpjJh4YtFyuu64NvqTNkuXSoT/EszpIh1kwvgNbS+S6Nh0Ot2G7w/L+
/fWgWN6hzXUCgXTQyHru9DeH+8t10h8MaXNdm1mIiqIDTzPzJ3h5cgcDGNhox5REoIA7V3Vw
/eUX636BKNgNXhsUaMnhDvKBWSLLOXZskQ52Z3mybt1oKOA1GkY8vRDjDig6YIOqn/yCbvYs
7NBm3bo2NKoBznqung39a9hRPCHW5yr/OsCf/vSnj1B89Kc/4fq7tlwGiBTYSaqjVsuPcKXi
Iyu3OgLedC+31kJt2Y9TnnEExsgyG8AqAXtmhoEeVjfdZMwybIdZN91000fmJtSW3QTNTdxE
yzq0va7tLPMRTMxN5iOaQIjrTbPQw7IOHAEDzYLyJrNsGSpCv5vkurYdzJ8QD0NRp5qhtudq
QqDtHThcYgVwtfJOwXehj7kq8dj5/8kSICwF36jQkSLiuXpHxB0Njz8q0f74xz9aSThA62pn
8Ef1gxuL2qK6c/Vc4tULxPJYJVerHALVLfm5ImzMx/q5yhksi8TVyE9K/apGuRCo7lx1lcSD
tHWVWABcPeSq8QHp6yqVENMnpXCo7lx1lcRDTKdmv7eKI4j+kb2q8LkaD4gtVyfEG1cjUNLn
ajwgNaZcjfzYFRtEeiyN6U/2wqEmz6sbNmxwtQRBTNkikY+H2CBxztUDffqIPKLVhEFM2eKf
q+eKs56r4+TfvT9o7QwObNy40Ra2XQHhpQ7O04Sziey4ceMBV4sO/HM1FIlzropcL9eXmbLr
CRPAJWAOitwQKA60T0mBxuSrRlUbTSAwLiUloA0KrZJWkATKTHu5IeV6BEPUMgMJo8EkAJbm
t6cqHwIDg/wQ33yR9vmwJpUD15uNKlZloIyOalwbxPZcdb2XISlxgYThapmkvPmmlwI7eXO8
GLakDIVqysrGjy8zHmUmH1caSFaZJ2UiHluMb/2pTknJx/SLJT9FYJsC25Q3Pcn3BAbXm5QU
qtAP1nC8pgkKOHllKR5cYQ0NAtsxSBm+EBl9WOPaIA64+mZWSkqWyc/CYPKziPwszKLMM15W
lvdmWVkW9l9Wfhk1lONaphqoghxXHdJvTWCEbHn5KoZAXd+EluZ0exOGYTd1wnDVDhhUBD1h
W7yU7NLpqYYXfeMax0SZ5SpZDMaVc1X981PGk8plxaYMV7IMWtSMSfFISRIVzNePJB5PRtJL
x+Z5cHozhZGhGU+ujreD4xdMcOrSuDaIPOkLAOXqUglsbC8HuU3bl23cKLKRu/Agp9n++uvb
p2jaxEuR9hs3tl9qUtpvDKRsDFwPZX5KcLZw2siE0cSmC64puOcFNgYEoeAjS3EesDeGQtyw
iYqUPk+wZhY3uLIKaOeqYeBF9KPuBvwLgZNDsdQcdPWKUEKFBamAG6zlms7Ik4M3YMZysCJX
x6NEnm8Yd317y1Wo2+O2jZazAleZRz4UFKfAAk8AbChlxnvjGXO88fAIwNRjbbxx4+jluHrw
hhv483M+jBgZJ3yOgABB8YUhpVjj2iC2XOXTcv6/moPgawBp4qM4tj+nk8ppjv/DH8a31+9r
3HtzgdSDAqN/K6YEXzCwgeQP/47EqgknFKCGAurgyhYKWcq4+oYK3zeuikjfQtH3bCDJXDV6
SL0BAw4LN7Iq4CRZYCYHQUWUSKCMY40NtkhlHLJMtAmM05TZTOUfyJL8YALVfxyLP+C/jf/G
zY7GDUux+xmfnN4I4biNaMApkJp6QLNqAwRScX6AonASJh9PCuPY1q4Ckvqv1rg20MCxgp6r
B2+8MauP3kV0n/Eq8kh7nSYAReqNN+rtSbd7cLzWTuRGLo1Inz6CY1RN0IY1oGlhJ9D26ZOH
zTDhIHY4To8bb0zVzirDDqEqDmx4+OENDzOK4uENYRBe1ycoJ6roQpQVdU7oUEHnRG5kVeDS
2D5106YJ47A185CMPJmwKVUm6GF5gJobxdyIJNwoj3hopZKGj2x6pD3Y2b48gTduSm1v8iBP
bZ8nsJK89oKYcgALAlsUcNHQjzC0OYBs68cg49DEBVlm5IOg9Dh5GPpUHEWMzUXBfa+YxjfW
6qdqOrJYgdsN6dxwQHdmn1S+HMBtD54dgEpkw4axqQEZu2GDBNpRMQG5gdELLzg7aMam0ok5
cEcvJxSQLPi8YLkKOXw2HRI4p8oBOYCs9mkXdlMzQD2HJgGUJKEPmIc3cKMZbDOQ/AAETrPh
kHAHjJUDqkJGUB4wefoFI+Ts4T4PwxxbA4VuU+vZBzoIaQdoaCCvT7F5+GGTlwffPPrl5dF6
Q588hDvQB8bF7DwPWwxmkKiJQbRaIPbnajvZvPlR3ZkzSdax2JoiM7GjUTy6eUI7PQ3kADbw
oUMy1rRL3bw59YB5QaUTNj+a2o6BEEO836tuJto4FhATJ+mjKA70ltRD2kJfY3HfexTh9QSo
gkjnaj2CO1fPBntG5fXWBr1cxQEJdLWqiNmvOmN7rrL3D3v37j1zZu/nkbaZzxvzPL7Wr8fT
/EwDRe/ezz/fGxIq5Xvf6/2h+XAmzOkFKaq9IYLaVjQUAz/P9kysQDtpB0Fv+Z6sZ9QxMOpt
aMNuquKbw9UPkeIQ2LSdwfOVBSHg6sQEsedqjbG+1kkS+XC9vjlVU9cE4GqWhN2FiYDYcrWO
n0C+/5Cr1BQJ8bzqKomH2D+vxhMS4hnAVRIP9egZ4ALA52o8w+dqKHyuxjN8robC52o8w+dq
KBKGq4f5uTxm+QBeEwY+V0ORMFz1+Hln/By7REIccHUrcUTLgXPmzDmydasqXXEhcURi90nV
0YLlaqmk8cP5Sl1qkVMWmmqqiSMqVxlVFRE0PFJVd0SjWV+jZYgN/RjTNd1aahR6bbXxqvZX
I8QBV0UyM5NBEn3fRJI9fswi5hODB6/qfrNYX+CmMArbbgV/TZ2ZmXbE8LOAQd4V/CzgFSuy
kd3sFWlIOfKfrRYrskHtFVCBidnZZis/93cuwtyJOw0EqmYBpJm05Mzk7CN27cwKtLLmGhrM
zdb+ZO4KnurZc81c6BBxbpqk0R7K53garOA+OgfElqsBfkQ3/05D6UjOUz8x3b6CwrcnrJEx
77zDT/u2OPpOaCvKCOmz3sJNoXSkvJg2Ulsy8kWmeCTfDixFwR+pp/GNnqMQOJW+KciPXA6A
nqB46yL7k/fWVmDfy5TSopFYo6PyHMJrGHA1rXUpTnH+FuVFOkKY1dqZHxXoRqahi6Ki6Wl0
1uEdRec6xtrifD4T+7zhcsCRY+acp9b0Tpzmmubxm+WatMdfvBmsxted/KB6q4g+EoirfAoA
M0W2PS4vBvjXKnCOKktJssfBQZE7t92JgqqA/j0LqgJQgcB3boNOo0BAY/65CwgYISDboM0K
yM2Q2dVbi+JoWmsxI6HjO3NqrquLizNRZwS5c5oKag8MzNViADwD4JsZ6bRt2+Od1mKeN9/8
+LajnlyDHY/NyFzpH8GZZqY5y7twSOxbxL+TUCdYlEBcRTpbs3XNNXKXJyP5V3v0JsoXgrfJ
PvH4d4QEeW0NzT7kde3a1lDdJftGUgil/nUfCBZ5sohqLggjYIEASKetnQau8i9tHUVx1zQo
qXP9MTbWDBfZx0io6oAe5x9xsYJaooav5dQNkAPsMGl99dVX6w0J5dWLsPtadzIB3EjMDwF7
1v13QDr9+c+o/vdLf/7VOW7LGoDLW88R5OqfO5EibC2yaX7ppaOdbocEp5783B6HUFvVr7St
f3bh51iHfSTgUT0RrOCoqhGrk8aD/OhRNvEMIPJniFG0hsFLFN5uT9LbERth7sJC/uqoeemH
jM94ssh1Xmu4V3NjA3sH0RHcrh85TaAIyK87kbP3X331/e6+HJDLQGj5+EcgNGZbR4hlMqIE
x9WXRO7X1o9+1Okycxk2eqdFnS4Dey9DYqGxM4XxZZ1+/edOV0MMWoGrYDO4eJn8CCvgLMyi
+0F3y1WNftmvGU2XC2sE2x/dDsU+GEDI/tzN39yPlizad5l0+lEn9Gm5ehku55bmWHOVd3ae
7N4kM0k+phB3kvdvx4zcd32of2w+/pF9BsD95HbzsVXUBWJ5k4kSHFff/+1vWfyWeB+tq666
39z/LBVoUPG+VZv377/qKgjY/O3776sYwt/eTyEAN4IN+mnU96+iC5vFV2lP8KICEjZcGGtu
5dqFeR9S2pqr2EvtcVksl8dyVf83aTDzMrn8xwA5+izkjqvm/csu//HlVypXb5dnZdK8y2Xe
Sz9+ySqjDLncVeovHFcTEcqBWME+A1zJXfb+q/inQM2YV7H9WRKU48Kt+qq578or77vvvvfV
J/pIgIVOYK4GhDeGGMGeq3EEGeEq9RcJfa66SiwQf1yNr+GcCxKaqytdLQawzwBxhDgbzrkg
oZ8BnnG1GMDnavSR0Fx1lVjAfwaIPvzn1bqBf65GHyIFrpZwiPW56nM1yqjFL3d2LxgyxFXj
EUN2m+O7XV3hPwOEIiGeAWo6hyGSkXG3q8cjWsqQrhXG5//MKhSJw9XjuUOHlhhTQhw3x/Vq
jg9VIVQsJEuFVB43EEEIg9wSOFF6nM680Nya2TaAwPDEF3S5wc5UAyvrDBRotOMQ4Mu5u5EQ
tAw2UdiYDnQoXL16dYjIf16tiMR5BugqOYUyzEhSenpS4ERXFFmFZooUFiYV5kpSYY4Uqq7r
CXOiK4rC9CQZVlgYkPR0KUwiJ7oGCtHoegIKSS/UiNAFEB8Rc5GpE8NkIUKlSy7C5xQm5UIt
6Qv5vd2JrhwDxAh1YgoEuHtPoV9XRElK6lpYOAwRaYmBQWiGoWBMeA0zw4YZWMOn0BRWWJDE
fgbYQ5wAXOnEEZEA5+owncMJ8NRM6aoT8jxPcGrlKnlNbq4IjsJhaKFISjfpSbDMxaFFU9mz
hy+4FiJASTqsh3mmZJiliGRpfjQGFi4nPWkK6F4CWqlrCShH9uHrRLqOIQe9liR5IicQV/su
QSElJewh3SirYYjTEp2pjl4ITQFfhfVcoCDi5hlgb0Q8PbwSnnYKoIpuOCXWADX9P7jSAVeq
nKjqtxf/nq6QmvoJ+4JH8DUPFp6XrotsOYUS5KEBhZ6ccJaq5P8TJV6J5BgPZ3L68OHpnim0
3nBDPtPtipFQ4JdjV7Az5TGi5yQlqZx+YCbigHNBU0YpwXl8Qnh8QwriexAOhw4dDleupncR
kNfLmRyMrIg1Vzk8hUgXB+arMqpRQSctWrh6ZTi/sGrIpUUXqaAMTU39hCWFvQ5XZnleCy7y
ScuXkyd1ll6LEgpXS64VwiOdbl0KhqabFjI8vcTI0IKCghLILEUmixSgquayWmBje3Fx0Znq
QM0WJfrpturH7hCTRKQIwQomt1jNY3kyqceznVxFTwUl0mJyQQG5+vRQCGEjpgUDBRFjrq4K
gRNWkAVRjQq6Vbt3u3plOL+washX7TarKigr/IykXsISZzeORrO6heNqrtx20uS0oPBkBpgL
XYZnWjzz3nvSwgzNOAmhpSTZkDMURx3kpkXOSXPbajY08DPyU9JPMt57L6cFelnV4hntJadF
rmScBGVJRXzxEUO52kJOsh8bd7fIM+Y97Awx7+XgSQIdoLPVDC0nd0N38jaQky3qdqN4T9Ah
Ar2HKBYx5qqPaONuWcBikowYkbHAdEZjwQIzqUXGCBAAwowWu3d3hq7FAoNSOu9GkZGBYkHn
zmTDiBH016N3d+e76WQmQQFAjzOSTILXAgTeLavZCyJ1RvislXCDV+fOk7RLXCBFAB7qYBk6
G9FiEgg8QloMMaSj12J1BvxHSIYZ2mJExiSEhhd74AhOduZ+AVcR38HnaoJB5GUtVwJaUexe
uZK3DMhCCpS8BgsAZtoYIk6vRTmgNjJkQdAcWhcpGL6KOSS7Yc6vlZdTbWVquXt3xhD2t1JQ
Zbfa9UpXILbamDMxY/xzAB/RRhSeuT+5PaO5q1bF+Yc/g072yOyk17PDP1cTDFHg6q6XXtrl
qlVRjaqu4XM1wZAIP8uIAJ+rCQaR2B18dQz/eTXBoN9MJyb8czXBkNBcXeNqMYDP1egjgblq
P8QtRvC5Gn2Uc/VD4K+unhiwv5KLEXyuRh9BruZJauql3W09QfCk7HS1GMDnavThuPqKNDVm
Z9NXtHGhwD+jXZeIJV98rkYfjqvd9QwKBMYpXuEl34wbd9qY/NO4lpWVqWIcyPwKtPlUvzIO
LmWnT5fBig0I1cPQAxf8GzeuDFFo9wqjoJpvTpfRzZzOHyfaB3S2gNtpdFRGfVTgczWx4LjK
Y9WYHTvG598q+fme3JqfL6eb4oHvNF/hy286Pj+lKRS39sBjoHerNIX6Ff2Z0K2efSz05LTI
+PzxMLAPij3E9GiaP57vlgio20O8VxAg6AalpOQ3pZb2BjWaQIh+oI8GTkcr0Lkgln0nKoJc
vVcLgFTyZIcxt3g7IPVu8aQHm6rYIadP99jh1J4cPHjwXhT3HjxNfgrbDEeuLgXl8necXirF
4Oq95lUR717Vq9tSeVWyDppiFGIO3isG/+DxBEfzhB3R+UM3RawQy74TFUGuavHpp0GuonFv
D3OLfNrjCXAwi0oVgmq32Br/V5d27dqRe5e06/GCcvUSCNTy3kOX7IBRcRbiQkwuincJ7dsh
3iXt0AKFJ/QgOyegBqNPBR63yIQJExg9GvC5mmBwXL1EQFNzH+7dlquvqmaeXMm38PPkBUdi
M/bKK/meNZpXgqQQ8Hj1wDFPtotsN59OgIw8nGfk00Ofbh8rr14Clh6SdjJP7Q99Cku1l7y8
PL5FnZd3C4/XK8difbfLJXlj7YjOHz5XEwyOq9vlymUf/QQs0hX25D40xpDCeoqOkfuCS09C
enLlR8tkuwp4vN730X2XgL+XyEfmPpUJ3IzMg+Ijnrv4dwsWb54sg9s80B8W29ui9VHwedV5
GKijt8w+VxMMjqtmSVtgCSrz2vI3Pm1FvoNGANzZDukSfP0Y3DUm68dW/Z0lqjA/3j6Pntvn
jdkO+t3xHRptR9uYtmaM1bSdt73tPDTNd3DeLjFjYLIdX2MQZIxpi9q8tvCYZ/7rO9qiZVTg
v7uSYBD5L1cLAU6kJUv+gspVJGwI/u9y+bVVU1sF1iki/rKEnD+DStZ/qda59vDP1QRD2PdX
f51sy4lkZig8PW1jSoKaw+dqgqHaz15bvNhVgvjLYp59f6ksjk/4zwAJBv//C6gb+FyNPv63
z9U6gc/V6IM/HU1Q+FxNMMT0heS6hf+8mmDwz9W6gc/V6COOuHrs2KqfumoN8be/mWOuGgY+
VxMM18g2V4sxCiZfLK2Gu0YNcc01ky921TDwuZpgcL9jPa4wn3322fHPrADFZ/xE888+Q8kP
SXeKIChUm0pyo/as8KKeobBCW3d2ti2y1kPJEag0OBCHqv0Aw1u2nOuqYeBzNcHguCpycVKS
mJ49eyb1LAQzplyMgotd2NP7rOfFSVK4VnpOmTIFRMQVFsUUelCL9DQQTZkyHWEKUfb8zBMB
rwrhPUWSLp5i1k6Bau1auq1ldxfLWsjWFva8+GLIThSKTPlsrWAIFxdiBFlJKBgYI4B67Vp0
uXZtz6SLe37mAsGXMmrRI0Th4XM1wRDkatY7zK/IMDNMTpiew97JlSJ8I/25yPS5Se+YLAlI
dm5udsD0RCFFMA4YtCiUz/GVnYsARdIENj0D/GVYkUhRkWSbdzQOvisPNJHPTaAJqzL3854S
SEp6pxjdq8/0AIp35gq85tLFJA3LzRbDQUw/0bPJO9ObQBoIsOMACgwDX3DG+HT84eD/HCDB
UH6u8uIKMAZFE2+6mOkCxpicHMn2JDMnJ9Mrkq3GZOP7MRyqnmeaZJ48ye/O+MWTDIfr1lyc
q9ON14TvAsKHxeqTJzO9rTDK5D0bB950aI1ZnSlNiljhW4GMwJcDtTCfwwPVoZmZIk22GpnO
fhgPgWBb1EQyOdrMJrQPD/9cTTCE5aqu8gzw5mUZwvqCIZKJVvPmTSCEip9DDc6i2AomkWXK
NLCDWhQ4QmfMyQapmjRv3nyOB8/mTTwjmboJoH+5CYlrmjdnXFTI1UxoglzNBAmbk4Y4N/W3
wMFA2QsWNEHYGZlzYIjxYQsxYlj4XE0wWHad4eoX5gsZuBWFEdBBmhtv4BefGDPQsmiGqCrT
M6+hBa5+IQu2DiznKglkvrgbzBuIQ5GvYc8w5uXXHPURJHMgzRBqDjzufpkec2jjsTNoglxt
/Bq2wgwxX2QOERmS+YXG/+KLOcprhJUhHLFI460+V785UG6Qi7g0RitzambjrWZw5tSpbIFa
pMaaUzMGgkxTp8pgq9r6WiZamZmnZjSmRZCrpplMPZXZDFydA0sPd31YkU/gd2M9hOfQyhN4
gc8M0dg0lqlrMgfDdc0p2AqKNTJnKx1lDdRPCbr8YnDmqVOZJLgdEPwbk6tzqiOkJ6+5Wgzg
czX6cFzdMp8XIwPnz5+/BVUttLply5bBzZo1YwuAanAziB9ozFbjxpCb2bNhTyf6NWs2GMFg
bcyA2drcom3EQWfgGDCbXoO3bGk2mD1smY/SuWIEgs7QHDx4/hb0AEM0UGAMg7EX0NXs2bNh
xxFzOLMhjQB9uogVfK5GH46rDjV+OeBSkMaytOb44jdydvuK4zkvPCDFrhYD+FyNPipyo2mt
yFdLbGl6q6tVg5rY1BAxfTXX52r0EcVzLN7wzz5XEwsJzNW3fa4mFhKYq1/W+Om7DuBzNfpI
YK76PwdIMCQ0V2e5WgzgczX6SGiuukos4HM1+vC5WjfwuRp9+FytG/hcjT5E3mDxGV+6X8va
V2unTVtrvkL7q2nTPvvK4B8b04rNZ2jzvX2AVtRpPV7hczXB4H65w+PVvrD3fcme26jIk6++
+n6jJo2+b5p8n4sO3RuNsrPljSZNGkmTJsbq+gmKInrFI3yuJhjOcLXIHrHSz5i3mnjS65fy
lnlLvjL9in4pfMG/l2e+yvqlpcAbqpvOnwrFlBHVwudqgqGcq1+Jvh3q3u7z+I6zbb3Fal9U
e83oRVkvfCkN4EoZVPEJn6sJhoZBrvYaYBqWc/UBcLWv8tEzr4OqDXGeSsPZsxsPoGkIV/vO
HtAL1biEz9UEg/vlDuiIunK199eg52bpu7nh639H5XX5576Cumk405jXHyC7jdksr8Oorycz
YWL+/neGiDv4XE0wOK5edNFmYx59FLX+0vtB6c8D9dGGctF/mov6m0cvQr340YYPPtiwv6NA
/4YPwuXRi4D+yt44hM/VBEPVz16bBeAK7m4O+R2lNil00gq6GP4usxr4/891giGmL3jULfxz
NcHgc7Vu4HM1+vA/f7Vu4HM1+vDP1bqBz9Xow+dq3cDnavThc7Vu4HM1+gjIv7tawsF/Xk0w
xPTwqVt48j+uFgP4XI0+sKBVsfHfgtjoJGdQE51rVoDTVXUCIiqAyJr/+R/jynAw/3N9LB9v
fK5GH/pCVa3xv1wZW1wfuN7VquL6AC4+VxMKxV5YcKEjIQsccNVQQKzEd81KoCZyzKywOkot
nCAU5UrXDoPYfZyVMf8fnQEpj5RjeUoAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcEAAAGlCAMAAAC1AL2WAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfMAAAB8CAMAAABKQKnAAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAwBQ
TFRFAAAAAAA6OgAAOgA6OjoAOjo6AABmOgBmOjpmOmZmZgAAZgA6ZjoAZjo6ZgBmZmZmADqQ
OjqQAGa2ZjqQZma2OpDbZpCQZra2Zrb/kDoAkDo6tmYAtmY6tpA625A625Bm27Zm/7ZmkLaQ
kLb/ttuQtv+2kNv/tv///7aQ29uQ2/+2/9uQ//+22//b2//////b+vHm///l///8/v//AAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAORNxzAAAAAlwSFlzAAAOwwAADsMBx2+oZAAAABp0RVh0U29mdHdh
cmUAUGFpbnQuTkVUIHYzLjUuMTAw9HKhAAAO7klEQVR4Xu1dDWPbuA31ZVvu1m69pFu3tN6y
+tYlc+022/z//9vwHsAPyaRkWRKds/gS2zJFESAeSUkEYa0OFUtD5Xx5EM5XFQtDT1e//nGg
ZA1TsopbuHJeOT9CcY2KY1wNdz8+rx9sux8pWcUtrJx/lDH+g6W0sATOb/LV78d6dffdNvuR
5nyU/OHw/fzlY1rqEji/P520kQjW/J99lpVPhLF9d/8Zl3R33x9Xqx+edmh7aMDL4Vyq/MPT
iwx5H14+Phz2b5/2b1arBxji7ru83z7TJu93knt3v+Ux+rlhR0fun2lBTdvePBwe775pUVpK
2ppnyVeWcAzL3f30B8mrRRyUQMm2vv3CzKaky6ycQ5IUirKoxsaVnNbyuqBj68P+ndVf3jbv
xQSwPL/t7r++Ef4ithuc79/AkJob2fGStO3v7r/+0YpCEvZkOD9DPqRrFj3mN0+Hze2/XBFK
oFxn+ENEITQ/7g39PMhEc/AlL4Fz1PXHL7D87fP+jbR9scX6gdWHEczOzOFGwC154p6//YKM
mpsf8pK07f3ff5I9LEpLoTX/g1wNnCVfO62nEW/7t79oEUrgDS4RkO6UTHCuu+UlTcakMAN3
XjNo85dPZA6QK/HD+q/vnll9jonO5uHd7LOVv88fmFFz80POkpK2vf/6Z3xDUVpKxprnySdL
frhGXuGcRzgCMTggHdtU0mX2nO8lh2X5LuehpXG+uYOJCNh8d/PBRutHDMzR2Nrm/IYDd3Ns
Z5qzIIrSUjLWPFv+450M2Toc4M0VgW0SKOTzEKeky6yc43TussvNx+r3XuNFcC7tHxczNiTC
Ei+fnsQasv0zLpTYRXTM1IsjmFG3tyAIdmJu61hMcxZEURstJW3Ns+R/V5bkOpHlYpcrwnYh
281fJIHjvWTzmcPYnsESOD+GXopPgkZRac6PMVQ+ucyhvbNynqzhgKm1PjSK8rLYkRVTyO/k
vI3KedEaBlkY7hXFLVw5vxDnh7UjvbiFK+eo4cvH9/YlgdAjxyOy5v6NzbH3yT8PHVo7zvd/
ypwQIi2vFFJDuSHqwAQXdJhGTUCup0+Qfx7yWhvnj7xZT2EJnO/fdvZku/WeArE110p5v/zz
kNfa9fPshd8SOJcugTtbnXHecDqD/+qtkB4xmaMzsuajc59SPkcCdaiIeHzRmTsogntz3Hqj
ici9t2SWL6IXc2O3nzSg+prSoXXlXGoo1vFGg3fEcy7YyLCL1zQI1uT0HEH52ispdnv/Dad3
51PROThMk8oZQG7xJNVcI/z/ym2w7dTXFGE/p3XlvMU5vSOOc+1JeeMMhrdmtFzBy3ecazfd
qdeFY49s8/0ZblnJgx23mJBnbtn2WaG+7s1rXTlvcq7eEeNcvRUdPWYwUtaMOMfALOK/YcJm
/y6a2Xecm17M7HJbY4nVx97azzug53M1mvOOqGGR+Cj9XDiZCGnORX7kUBHxuI5Pju3aOugP
s9zBr+LU1xTZ3XM+l4sVOlmOsQTOdcSE0dQ7gsFRYN4K42MSpDnHdTvGa3WooJ/yUk11iq/h
NtRLeJfMd5+ZmwO9ngCcw4cpHVq7fp7FEjhHjzkGTE5IN9SN8UhznpafAIfrE0edvNaVc9Tw
EvNwHn3yz8MJ83BZdO68CpSsYUpWcQtXzivnRyiuUXGUrGFKVnELk/OKhaGnoRVvhcVRsoYp
WcUtXDmvnB+htXM3KAwTGH5EYYyz+bDqpWSNk38GlPPOuFRMTfj5iWFhmMTwI8piZFzoVcal
Njn/FaJHea1hGQTOX3dcqnEuKeqb39xpxq3GQkYBkurRQR6dNcY2PnUaEAsBegM358CJnLOC
NS6VWkLSyjzxcjTDMLmbsZBY3rNhaEwwhJNjRuERIoOnPSsYSxNSgZtzoKdgrWGNSzVHDTJY
PzffvIVhalmIi7MmLF8sD1umFKDbkMcjtDT9kBeXJiQCNycHOoug43TJGu5qXKpKYQbHOT7k
U8Mw3Uvk6LoCDB1ONe7TAgYHbs6BnoJZwxqX2ohLxbv3zVsYpntxwSDWFdB/H6mm2/I+MHBz
DvQUzBrWuNRGXCreZVNHDPXK60sSZBxidvXfY8DTq4ewPTBwcw70FMzzKS5m5INjtliiNy70
zOoFzv9rn2fKv1BcKo+fADJ62dZlkKrhhDo1ikrJmkJ+Jxftna+A80sjVcMJZw4bRaVkTSF/
EBcjOL8WlKxhSlZxC5flvGMN0JQrkIahpM2dLJ6vDSXlE2U5l4vQLC52Wpcall8PFxXaJ38M
kror57jey8xaTMn5visWz252ZkDPyU5q2NUWJ22NwZo+/Lxf/hikdFfON5zftaQmpuRcFBD7
67+f1eecMFSbLnKghV7OO9vipK0xWHPvws/75Y9BSnc/tsdnmBhTcq5RGPovX3VWH0mcst7M
1dhVWhYF4lJtArgNuW0WDIhLZUyDZGbIA5JEOx6DTH7qgJXQlKTunnPkT2Euzqkq1EMSp6xz
GozDKfPtqpe8aO6IcwFa4nStMbKmCz9X+dofKbYrLlWNJP1TPs1Bwv9B0amO8+zwMhPnOl9s
nOuU9eX6ecw5vSOqo6SwD/UVMADBmj78PMh3nGsH3aXiUjWfkIWc2H17RnSqcZ4/o0zJeXQ+
R010Vl8Mq5PRUvN5kKh2jAbn6h1xaqojY45+HsLPY85poK64VM1n2vEQdwy2kRJVAnvz/RyV
y2BKztE+0fzQefyksKvKBa/btS3CXM47Il/1H46MCVujs2a8KmlIXKrWRdsIvWJ2TPCuuEpo
CvO2oZzLtUrulDcl59Q6B6m4bRXGryguVWkdG53qr+FymJTz1zoPl2yLMC8xYWtMc97ZF47B
4frEsSele1nOXyWkhuXn4SL0yR+Djnm4DnTuvAqUrGFKVnELV84r50corlFxlKxhSlZxC5Pz
ioWhp6EVb4XFUbKGKVnFLVw5r5wfQXbOdifxOlDS5ilZJeUTynlnXOrh8T3mdDCrY2nTAwJO
m2SYHgvlXJCPS7WZyTAvNQM6Fm3MjuVyLpRm4lLNA2FzuC480tz3mhJFRSKrzhnjOHUL6mSx
HREXb2sSCL+Mf4UzSSjeFRlvt4tvZVhTSS+R20FHrYFlkaMXynlnXKrz9DkXj9uFl7p74JZz
UZE2z9/w2x92//RHtIoPvj7NGHLhQ5cFaJH5ZQF8izKsZdCgXlZIrKOvgc+yVM4BW3YhdpJe
YC4a+RZzzkQLj3SWZoq8u6jIlN9eLglCk4qL57akQTyHdiRYz2fRLMAaE7eTxTObhooig5yk
VC+VqNumo9/2WZbMuTePX8GCbynO+Z62pyum6bcHXJOKi7fgSu7Ws7mWh1aim7oTYzSbSaZ4
l6gZMBq5clwhlfMInnN64J2JGnGp4Xweje1mTxs3ZSuOihT7N/z2h38/cRjVfaF4vGNNguwR
9gHmCJxTKcIVlixeE30GKcwN3K6QWMc6tpPzzrjU6LpdBlG9AnJjO4ZVd00Uj9oNvz07Ksdg
HBEXr2sSRLBbtOHKdrq4AnxhyeKRtZHhBitIvURuY6fqKNtI1U35XCjnHZCd7A1dUBu+buR1
LGnzlKyS8olTOO+dh6ucn4qUrJLyiVM4v3KUrGFKVnELV84r50eYTaPLLXpsoaTNU7JKyieU
cwT4ZM7Z82mUWpJ5CSyU881DkRjFJuYLYhiGhXIuwDxZCvorhc7bQUcFLoHVw4H7Wy6/dxGc
vKFevW84XfgbmHa8HKlTMejkJy7RnhtL5fzlI6cnEuBvhe2cA4OOii/q4dB5LI2RRE56S4xV
5rN5cv4G5rGHRHjvu+8vg6Vy7ie8j2CcmwNDtjlprdGbmCa1WTr0b06Jyaf2Z+904W9gHntI
UOqrOKEvl/Pcz1M5zsmPcek9HMK5JOHfeUvw1na64Dcww/HYxvG1nxsuxPk/nvr6efBw4Feq
nYdDxnb1umEHvSVklZw3nS7xth5fz+eGC3EOZ2XmIto4NweGvN0+m1NNUsITPJ23xMZ25tMB
n+OBO1451+PrdbviQpx3oLETvbOJdIzkcb4E6v25oqR8YiznaZySr87DGUrKJ4ZxfpUoWcOU
rOIWrpxXzo9QXKPiKFnDlKziFibnFQtDT0Mr3gqLo2QNU7KKW7hyXjk/QnGNimNYDXejHv+a
klXcwsp5d1zqlUOqLyTm5p6PMOrxr2nOB8kfD9/P83Gp144Vp5DKOHzSnJeTT4SxPRuXeu1A
iOYDlgmFn9NWXwJtoGE73i+IT500Ru7Bj39Nc36CfAvhdeUOej5qG8p5Z1zqtUNqyPqqz0c2
nM9QbWB+IVqGn1zvAZ5wsNlJ0k56/Gua8xPko6xzn4/aRujn2bjUa4fU8OXTb5195N3sPMXz
UdtIWfMk+dppz3s+ahvx2K4sx4GjckBKy+sCaojnO6t9MCY6m4d3s8fox78Ga4Y1p6fJ10Up
pNek+0UpRhgGB6Rjm0q6zG14zhkCqodg+cPCOIc3WMfWx7AehNZoc27rPRpjO9OcxTof/xpZ
0/sVT5Z/7vNR21DOO+NSrx147BRXgKJfTPx81DZia7onL50kf8zzUdsIY3sGS+B8UuhVfQax
LLlM5+3xOfKTXDp07hRUzqeuYXqWDvdhCaB/T855HyrnRWvYkGVPXipu4cr5xTh3T14qbuHK
OWpY7JkhkTX9k5e65Y9DUnvP+Tpz6RFpeaWQGsoNUhad12RDEawZ/Bs98schpb3jfK2/5XOM
oOW1Qp97lIXdiE+DlDV75I9DSnvj/FEnlxJYAuc6a6b/3sM0y7N705xDSnCwyJ02vuhMHpTC
vTpuxad9XqrsQP4UlsC5Vl//JUE9TEiaPHw2zbnI1/5IFQo9LxXzcGg5CSyNc3YbGA9Jk4fP
ZjlXIVRhqx10N/fzUq0BJbAwzmd+dm8P5zzJFHpeqsBKOMISOKfZ9B+mmvHZvWnORX7kYBHh
GMU7xnZtI/SK2THB2yLHU29NYd42KudSQ1vYgoFx5mf3pjnHdTsUuMrnpb5KSA3Rg3KQTmhb
EyDNeaf8Y3C4PnH0SWlfOUcNLzEP59Etfxy65+Fy6Nx5FShZw5Ss4haunFfOj1Bco+IoWcOU
rOIWJucVC4ORX7EUHA7/By3fjG+FbSUoAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAb0AAADyCAIAAABWNYweAAAiJ0lEQVR42u2dPXrjNteG4b2M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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAsUAAABfCAMAAAA3d0omAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhcAAAE8CAIAAAD8OAR3AAAxk0lEQVR42u2dO3bbyBKGW3sZ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</binary>
 <binary id="i_017.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcsAAAF/CAMAAAARhxIWAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ4AAAGICAMAAABGLXa7AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_019.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZEAAAEnCAMAAABfbI4NAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_020.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbwAAACdCAIAAABAVVqvAAAcl0lEQVR42u2dPXbbuhaF4blE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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcQAAAFYCAIAAABCmRtwAAAxnUlEQVR42u2dP3rbOBPGobvE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</binary>
 <binary id="i_022.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQsAAAByCAMAAABz0QTdAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANcAAAB7CAIAAABowYJ3AAAOQElEQVR42u1dPXrbOBCF7rLe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</binary>
 <binary id="i_024.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYcAAAGaCAMAAADTiH8JAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYQAAAFUCAMAAAATXbvOAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_026.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYoAAAE9CAMAAAAib9XvAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbkAAAFwCAMAAAASbfVmAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkQAAADJCAIAAABNM7oiAACsdElEQVR42uyddyCV3R/An0MU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</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJ4AAAHRCAMAAACsIvBEAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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=</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJwAAAIyCAMAAAAJ71PIAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOMAAABPCAMAAAAujoLrAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUwAAADgCAMAAABfGa9MAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B
AACxjwv8YQUAAAMAUExURQAAAAEBAQICAgMDAwQEBAUFBQYGBgcHBwgICAkJCQoKCgsLCwwM
DA0NDQ4ODg8PDxAQEBERERISEhMTExQUFBUVFRYWFhcXFxgYGBkZGRoaGhsbGxwcHB0dHR4e
Hh8fHyAgICEhISIiIiMjIyQkJCUlJSYmJicnJygoKCkpKSoqKisrKywsLC0tLS4uLi8vLzAw
MDExMTIyMjMzMzQ0NDU1NTY2Njc3Nzg4ODk5OTo6Ojs7Ozw8PD09PT4+Pj8/P0BAQEFBQUJC
QkNDQ0REREVFRUZGRkdHR0hISElJSUpKSktLS0xMTE1NTU5OTk9PT1BQUFFRUVJSUlNTU1RU
VFVVVVZWVldXV1hYWFlZWVpaWltbW1xcXF1dXV5eXl9fX2BgYGFhYWJiYmNjY2RkZGVlZWZm
ZmdnZ2hoaGlpaWpqamtra2xsbG1tbW5ubm9vb3BwcHFxcXJycnNzc3R0dHV1dXZ2dnd3d3h4
eHl5eXp6ent7e3x8fH19fX5+fn9/f4CAgIGBgYKCgoODg4SEhIWFhYaGhoeHh4iIiImJiYqK
iouLi4yMjI2NjY6Ojo+Pj5CQkJGRkZKSkpOTk5SUlJWVlZaWlpeXl5iYmJmZmZqampubm5yc
nJ2dnZ6enp+fn6CgoKGhoaKioqOjo6SkpKWlpaampqenp6ioqKmpqaqqqqurq6ysrK2tra6u
rq+vr7CwsLGxsbKysrOzs7S0tLW1tba2tre3t7i4uLm5ubq6uru7u7y8vL29vb6+vr+/v8DA
wMHBwcLCwsPDw8TExMXFxcbGxsfHx8jIyMnJycrKysvLy8zMzM3Nzc7Ozs/Pz9DQ0NHR0dLS
0tPT09TU1NXV1dbW1tfX19jY2NnZ2dra2tvb29zc3N3d3d7e3t/f3+Dg4OHh4eLi4uPj4+Tk
5OXl5ebm5ufn5+jo6Onp6erq6uvr6+zs7O3t7e7u7u/v7/Dw8PHx8fLy8vPz8/T09PX19fb2
9vf39/j4+Pn5+fr6+vv7+/z8/P39/f7+/v///+KwXX0AAAAJcEhZcwAAFxEAABcRAcom8z8A
AAAadEVYdFNvZnR3YXJlAFBhaW50Lk5FVCB2My41LjEwMPRyoQAAHhZJREFUeF7tnQl8Dkf/
wH8ROYgkRFD3HYmj1DjrJs6iiaD9u0pfXVedRV0tdZW2aIuyaNVZ7asUdbeq6raaUgThdbUa
dxwhzt9/ZnaSPE+y+1zZJ4l0v58PO7szzz77fLNz7M7sLKCJYZgyDURH5mFFOaeGHijH1ICJ
XbRlfuQBkD/8H8SNpBJEio3/DvaT9tc6fS5WnERT5h+FAIqXglee7ssJneXHYivj0h08RR07
xNFY/v9pvpLMCbG04q5yXYTsc0G5Sv+/n5x1bHJTUf4UwRSOKI9EiIb5Qar8ozykv7ABQIP9
YgveUZQHInjspAhQrigX+fJ4DF8koSmzGcCIK/s84X4ElUp+x1ttCWl6GWcRUmjuRf+Kf9Ek
nxPK4p/Jvruv9r24RL4W0fBi8w73d5IF6h5wKCHegfXP3Y/yDqj3P0S6A9J0JPkcv85NSN+7
pO6upuTCz03JCbab4XuHwNJo8ia+T9aQWqeedql58mkXQrqzo59ESAzSVN/HsJTH8HrrAlCC
XJEr06xzBOuOxzdJ9EYas4KmfYs0uxzfbhnip4QswdvtydcHqBkfepSMW3MJabQ1jpCxATAX
hwyhh/hrQgevQDKaJo/oO/rul0WhypzEjg2VPeFkO/8RiHMB3sAEQt56/JpvHvLKP3xPG+Je
h4IkdgIhufxqnJxIPsTVZCpLrSnTG2APoi+Mqw9tJwD82h06vQzljkCx0gASwE+I14pC+Reg
1Gpoegbgm3ywDF7CQhBTAuCyuov2EPgiQI/B0Gacd/EbWDKgKgR9BvBnGQiGmlf4bo6WA9gC
UNoXWnaDpZ+CL1ai+4HXRgJ8NQdyTMpV6QJib4CKOBlgZhgEd/PLfy4achEP9rH2H/qVnQOU
cTT7vFQaJiNOBZjYAz5BbAJQDhcD9H8ZipKcsHlUTqggLwRvUph9Mi8JZF+/qh2sCwcvehCF
iTcUjlgCL5CiMAug+SKAb2kOaJtn+qTXAfxxBkDDmVBULgyfkeJU49QQKFUc3u4FflO75KpV
DfptBOjzVhg9dvW3W+MNZe8ymRXrw64HL8FgP65xl3KqHrBvCyHvnwAhE8K4GCh1lsocSwPJ
Mts8agRri8NhLAGz9nq3eNws6IQ/TeH/X2Dp6Gc60NR0QWXuEjI7gsL00HwxBzxILujHZYJM
/0Y04Sb8EEZFQ7ErOelauXtYFz7xBFoWLYU2T2/4dqV1ZXWo5QtnhUxqafvHECn7wXV8C6Zg
GJdJ9/MuvgLLg6Hti7BuB5NZ/BQOhuVIQKF/Dhof4MNlTqc/7Usq03MW/dUN41oXIr4wGD+F
QRgN0LMqFOkFdRCrUpkFgqnMmWyh/nZraDb/8tl1b/iUysQG0JXKnOBT64BykHhymZ4wluYf
gKnzIW8VVWbjx1QmPeuozCPxdBdUJr4KU4vDBWwJs7ZAi3ulg7AHTTgSX81HF+wz6qJ0MZC7
wcz7VOZ7bO+Q82Wo8yIUICX8PlRlMmjCQ6rMl6xlhlxOlonjaMKatDykMjnfBYAPyRmFOAZk
JjOqDfs7fk1lbhgSSOOXNqTlIz1QnEQPk8AyVSaDyvyKLr6k2ZzTcCnkIM3hOJXpiyvpX7q4
KvNeCJXJzigqM6yBpky2i+qlAC7OhLbT88DkGtBpRI6gaKgk+7JvG5obpn3AvqJmCxh7nv/Q
DtCcyiy4FOBMpFcvugsmcxSsHQw9xnnDycEw/zoE4Q/0MyMRz+4tyz7jtaokW1CZJbtBnpcg
xztFYHsIwISeUOc1KDSpRClaK1GZ9NyPZAkjY/zyb64E4ZiTOU/O5p/RbN7/TWAyb+QG+C9d
NoGy3lCsFvtQg3dVmddwLARdrMjKkbxTAmEDxioNWXyu7kkyp0ApuQL/a04LZzKfDKLZfAf7
aV5S3oahUFXuzGV2wUTIKb/OsnlpeRS8QWVWusuy+fkwTZm4wYMWTQN3IP4nD1QYh5vy0K94
5wzN6j5kTZmi/tU6/RHu835JGNYFtp6HCksIuRhBFjYnv+30anY+ENrSPbT3moe7yS/36Vfl
2bQGSv0vPl8FTCQQcIntfzSZ4uM/C+v5T2Q68mx6jxfsFXKQNRU82tzo6TH9aChAgWFU5igg
U2DsGPg+pgBN+d8fPEL/xFrkSmvadgs9cqpw/riy8NtGepBv8+JlGBT6my76eA5YD1+95vPN
ywE+5IXqD7jMuxE5AcKHU5leeYeyxL28fn2bfb2Q+aCjN7wwID4fNLzTyTOpAjpE2l0ms3YW
ems0TRjGZQ5CXJWLlmuxvdiHK50Mh4JrnkIfllpbJh5eSf82jJMKLT3p/4pyB28MkGilefOf
U08QT/+JfymPbyq3HyqWTSWaxUfAVzRw5oi64Yyi/EHbHLQBcPYvXJyPnleCP08hxp16Snes
JLU57v5O/x1GPEf/3Ts4jlY/dKkgKgkJ9P8LNCU9sHs8KbuqoKGL5/gBbpDU9tf6YhDCA9F3
EpUnN2mjiB0mLUTpodKtfyhK/ApaZh45wxPFH8FH7Otp4+gyaxThUX6Yyk08G80TJHPnErID
TaDNJLVRdFyhbble0ElR7uNVhR4o+6cr03WukgbnRTA1+32A0F/mPiIJoQ0jm8QFev8mgull
AlknQkkYLtMWfyqJIuQeromlLWKPioAbyFCZ2R1TpoGYMg3ElGkgpkwDMWUaiCnTQEyZBmLK
NBBTpoGYMg3ElGkgpkwDMWUaiCnTQEyZBmLKNBBTpoGYMg3ElGkgpkwDMWUaiCnTQEyZBmLK
NBBTpoGYMg3ElGkgpkwDMWUaiCnTQEyZBmLKNBBTpoGYMg3ElGkgpkwDMWUaiCnTQEyZBmLK
NBBTpoGYMg3ElGkgpkwDMWUaiCnTQEyZBmLKNBBTpoGYMg3ElGkgpkwDcUJm/E8iYKKDXZmT
ASDvR09vEICy6qSRJnrYk3nau/xipTrcjYJ2r8GbYqOJNvZkLoMhiENhZOEZiO+XFxtNtLEn
c790GmPZHJ1U5kqfQ2KriSYOVEC/d4FX/uQyYYfYZKKJXZm3hueA1ndPcpkl7oiNJprYlUmg
2ArEk1DyDjZmZeYINmtkZzXOxBp7MjfmgE6y/POD6vDFFv/2dMMICJAkWY00scauTD7nKrkf
2xwghNU/I2C6GmOSBgcqIJVLbG5XiilTH4dlJmHK1MeUaSCmTAMxZRqIKdNAXJDJXhDgApdk
C5rS5lav8YTUWS9iswUuyCwrQk6ygl06peHlWyI6O8BkxhAyuBVhL4VwAJdlRsF0Nl+/ogwS
HjnjRGy2gMnsDsEQHPYfdYM9XJa52Kf2njJCoQUW73967mEya8Cmjr2jHZR5SdnD3lTlAqWF
Pmuyn8zQiqFRDp+ZrtYZmjL7ishsgSqTkn+JusEeLtfm2jIbichsAZOJu37tM+Y4X7XPepfP
zA+FPysKO/quwOcBLrO7HwRP5Kv2iXW50a4pM9uVmQsgUpYrRjxVt9jBYJmZ2M6MVVtqglSv
x3QJVeZBxGh4om6xg8Ey2fsiM4l24hBUAtS74LNFpEuoMkcrSsfgTDkzbci8av26Uds8GC+l
JXy4iNXEWqZgtIh0CSZzF9/NJ+qGtMwgy9nbRilj6FqGybwyqTW9iO/Kz5cU9P7iJ8T+rCkj
YjVxj0zc1YqQ+Vf4ehq+bQIwE08ChMyR2UvmYmGQix2+TsrcL1JYo1cWZR2Z3cmzqS10ZMr0
G7jMX9T1WAhzcTRcJsh8RcRq4h6ZtDZ/tiYqVC8HDVVlArRlvzzDsrkRMgfeFtFauEdmq9B7
iAmV9I6TyZwK0O5bYIMQniuZ4Rkvcyirzd/Trc2ZTEZ8BVUmZWDal4bbJxNkThOxmrhHJq/N
89O2pjZM5j5W+fRLlmm7MNLBSZmLRQorRj0TsanJMjJxLW1ziHvD1+nFgHiDaxJM5kz/wA0/
F2EDt2LBhzSR/xBxzmDEmfmqu2XWE5EuwWWyXpnu/OL8dCm6w1Dxnl3BUNiMuNGLRsznMtmr
eF3hucjmQSLSJZhMWrtQ+P3M/nAEb7xTLI6Fk7gls7cGx8uP+JrBFdCnIjItz6nMGqFKVMSK
eiwH9W/P/icsRodYiBUhZ9GUqX8/83mVGbx5XMQKfpz9Yb+ijK/Co7SJhX0i5CxGyNTtDnBe
ZnxJkciKdMvsDnC+gFq2Rxdke/yGR2kT62qHmiEye+tVQA9eEimssCXzskhjTbpl0gooputq
voonaV1kVWKmJsNkvilSWKOXzbGhSGBFJsicQkhLWf6VrU7jt2YmsKAOrsusKY7XiuwoE4IJ
bxrtlhtDNdnWeISL/q7KdLJDzd0yrwWKRFakP5sj5uitLhEHwN8ipEPTzJSp22h3XqabavMT
kuSR1NF7vbPbZBpRZup37mcVmTUA6p9TV6fRK6DiZJW6oo0pUxeezeWrPEzZza4s5WNiTROX
ZbYWx2tF9pOZwu7WzeWa/2eza81lmcPE8VqRnWX2hxJ+xUvZ7O80s7kuXOZU2rYczPuA+sPl
Oj8tNmW6BpO5C0IHtwrjfUD02rzK/vGmTNdgMvmIjosFWXu4MN+jKdM1VJkzELeGsTPzOq/N
bVVAq4ukyFwjRk5IxcWhUC6LuLRkgkznR3QYIDN4vuzBR3RcH0bIFJu1ueUw7NHiCCzRl9lD
pLDCvTKdH4RgQAVUEoLVQQizobrfP7Vt3c80VmYOteNTi+dVpjxl1hhZ1OaP6jzcU5UFdXBd
plY2zyPiNMgcmTnTM3mTms0Z/Dj7V1AKPZxmS6ZlBZR+mVkum4ODT/Boospc6hGxgh/nTxBM
M3onFtQjo2T+KFJY4XaZgTdFrCsImRUj3lPHGq3tQeaJIVpJHJW2I97oBoHT2TiOEQDJOcEA
mfpj2p3rA6Iyh+YSiVJwXqYBA7cY/FbhOkImWt/ouCUXZf3mfMYtMeGJkTL1x7Q7KVMSKayw
1TTSvjmc/uExuUlLuSWvgKaRAlCcvMaCghM047NRcJUuY2M2r5HLMm8XESmscU6m/p325SKB
FbbyrHa3RfrPzNyT1BXGgFTXPw+UQVTmWuiN6ZS5VSSwpvoDEZ2G51RmDQg9pCjn1Q2pZbLh
MfdwGJN5w0+VOU9R1FFwBsjUr4CMkGnrEQq3yWTw4ohn84nWzwSpMv8npi+jMinB/PnJLC/z
DRGphdtkLlVX2M3hQbJcxrppNBTO02weYiWzg1Eyo0RsWoyQaas2d1MFVIPdNVLZTWvyhWVy
EXWQlgobUhhXuJAs965Daws1m6sNGg2ZreJ5jAbaMo0aBee8TDc1jWIqRj77bTQflVmF77Gq
VUtzCjtxZ+YAqKk+bWGzAvpRRKXFvTIfTBIJrNgjYjVxj8w1HqHPfvN4l612rnBQUVLdHH6g
sOb874pCi810yNRuGunKfDpKpLBGT6b2wC2blzPuarQnP+7Xv/3V61dsdlvEQtHkQmGGOAIL
9GVqD0LQlflYJEjFcyBz9DNau3CZUKJUC5sdapaDXc+JI7DgYxGlgXMyn1YQKazJ8jJjCrDd
RLDLSdZvXhnaKbqjUOzJZLNC6vDvODPxwlhJOpT8WMD9F4MkNvBam4yS+exdkcKarC9zi9Rh
UwE+QGZlIwAlxNbsBBkl08na/FwekcCKTJC5hu5kZkWezftD70LxndNRZmaWzFvlRQIrMqMC
yr06x8HrpdhxFu6FdR4utnVzOMOy+dcihTVZPpsvyH08x8GTfuw4++c/Wudhu3TIHCmiNPh3
VEAxHmw3vNG+zo+G8tsaUmhH5mIRpUEmyHR+EIIRFZAkqZeTGNNXWiLGamqTUdn8eZV5TVGo
zpm8AqoQh9GSrd7JbC4z3c9OWvQBRResJr8QcpRHaZNRMg25AsqEsUZ4TW6Y1F88ne7wK50Z
JjgGy9SfC07zEemkyS3S4LxMNz26gji1QARf4jRWAdkcBRcLdUTIEJn6d9q1r4C+ELGpyTIy
WTYXT1vsfoPu76wa1sbyoSq3ytQc0aErU/sKKBNk0goo6YH93bWCpEqpnje3JovK1B7RkQky
1UmieIcabbTjjdpNWFAHU6Y+Sdk8cinv6r2wVZafXteogPiMW5E0kG1kzhFprEl/BSTXSGqs
zqb7G+yX3C+RQqNiQqbls5PPtcwJIo016ZeJ16JAHezaFPZXmf1x2mx+3r+jmFbiM5dlGvFQ
ldtlprvRPoXvhpeZOXthnVWL08pkM27VkdhQFsvBrs7JNGJ8pm6j3agyM/mBXFfgZ6Yyll6c
826yKvnnlVk1Mm078yRVKRVhpixlPqwjDiGF513mJhHrElxmH/bExCZ2OblOYyoexi02SVTj
QD4IIWBa0iAEDZkldQchPB8ybd7ksQeTye60Q32JD3bVmCSKwWfcaswmiVKHx6hHuYmHrdEd
HmOMTN1R0lnlzFwAo9VJJfRZC0MUhYjBriGEfM23ulXmzmIiiRXubmfOELEuocqMlGX9zl3G
g/Fsxi12/5hm8+TpazWyuXEysapIYoW7ZaY/m9MmpJ/+nHUq8bLMG0eWFRC2EIdggXEy54ok
VuhOj5hVZDJiOupORmqNHZnOVkA2XsegKTPLV0C4vCGEim4Lu+yDtiKEeFAcgQXONo10bw7j
vRCRxArnZNqamVJbZvo71ApAsFSRd6jZZwSknHsao+CclOl1QESmxbkRHdoybY3PdJPMqWzg
lqOT3tuRaWMUnJZMZx/3y/oyawTTkkJ/zmFrsrlMB989ow2TuQZCJSmKT/lonwyTmTnZPP2X
k1F0L/WTh7DaJsNkao410m1yaI81ynCZu8YksMDvDr9cKWX+zIyXqfu4n3aHWoaXmTJ/cCWm
oP5jiVYYe2b66E8Tqymzvl5ZxO8vpCHDZZ4oAKtp9VPcVme5BbEWb6pyTqbmzWH9dqZzQwqH
iHhrMlwmKgVyd41y+KF1y0EIzsnU7LYwSiZ7BUdaqMyz0SJFarRlivEDrsFksueRHKx+7Mo0
bBSckzK1y8yAom+we0+l1QluatJFg5EXxCe0ZYqT6g57eRXlFF9zFBClTag6Gal97MjMe03E
pcUQmS12iuhU6Mhcx4yslHzV1daSlKtUUt7RkVmGdcOSpEvZCvIng0R6B6BlJp/KSEyTa5/b
oTZlwuHJ7LY9EWsAnyS/JE1T5mR+AliSdINPW2ZqcpGCU1lqbZlpB7vubHhYhBJeFIlsUaEj
+Iv0DsDbmU7R1LbMYLGklJCk7gBrROJLFjG2qCvS68gMA+jN/lyCCbizO0utLVNjJoQ2yTlQ
cxRcNbFfNmRVkn4+FTckE2WmroBmJsvc5yOSWKPOhPBYHkim8Qwy5Ae+Qe9yspqITeG4DZka
tbltmQFphgz8koVkbspnO5unmVZilXjh6hPtE9nNMluIuBQyTKZGH1BqmXs+EAFHZX4usvmT
UJHAmuwrU2MQQppnJ3eJpbMydcrM7CHzkiIm6LEtM/XN4fiUAQ0OygQxCNxRmauNlFnnoYhM
xh0yZxYC3858tJFzMmeOFQGHZTYWr093VKavkTLT9gG5QWZcYWjzkT835aRMZyugz5OuoYyQ
WTTtC+myQDafCiXvqO9Qs2y0OyBzU3LTKDNkwnaexJIsIHMYnz2GjTVy8mmLTcEuynS4aVSG
j3t6/mSyqXiclTn4dxFy9szUnKUwrcx16hNgz59M9VWJTmbzBSLkmMy7I4TMpxEigTVpZNar
yBc6Mueyq/3HpxXl/BmeDBeVSJK5QetNVRkn830mczp04Jd9DHrlnZoUmVt4koFQiS8p2vl2
rUjO+E6W20GpHjz1PBGfityreWwKZX0/kOXapJKI16JqAEBwXn43iOSEd+mHltP2r+ZkNhXl
jdGybPnsjhtksikfpSLFDiHObya+Nx1UFne4PAm728gK1Ss/SpKkOYQjNcG5ybzWHmLFdV4k
2pMmQrFaAOH8LgcnEKA0O0iH3rXuqMwDXgBlL9JA4rfD+Z0yRQn/QVEC5+yUkt5e1l18vyXz
RVprEu+MoHEDlGjcTpdv073+RJefi9gUDtFLyjC2mxQOnT9Bkx8WCRh8sFx7qUldSdowQKSy
ZJFIZ80j3CDiLfHnP4Sey98pzXmg2XpocGOb9JOiO5miJY7KRFxv88U22YMHssxnwkrh0QYR
cATHZZrYxVCZjxRbDwpa82S9JLHXCD6leY4VH45w7SpiDMukye8vskk0TfkY8aai2HrmO4mj
7FLtNv3ITXpwtARyAUNl/gVehHTgYxrscagaLZGqxSYQWuIW/lZstAUbkVtyHv7gB2FQQe9B
6SQukiWI2zzpVyzCOw0BvEeICH22BnWl2ZwNOP0/xOG0btwmIpzAUJnvw1wRssvfBZsghjS6
C4VIbVvzryYzBcKeLYy4txLCcaGdLv7T1Eixg2fA5wBO9D/RG4ZhZGk7g1iP9QBoybr2I3B3
0b+6QQO5RsqT4A5jsMyPZUWE7TFuBpUZ8hcM+3mv2GKb7pEJuBAOvAcDxQZ9Eie8Bh/hGXbP
6DvYFgTXcSlMEXE63B7Wmsrc5w2/yXuUA8T/Jq7ytDGoWQeDZRYhXpLlRKa2eDLEc0Q0PYmg
iSPZnD+TWPxqP/aBCN2xcIJYKhN/TMRrRYMvBeWLx/P2ZCJupjL5FJ8+H/wD+dj0/01FjOMY
LPM7nA1zxJod/m4EH9J25mxlIZQUm2wzjF7/HFshLVW+AXv2uUyqk9AyMygKHZV53B+qSW/A
siwhk/E32Ho5bQoXy0I9dQjY/aDcfGmf7gX46LI/YABf1UeV+TH4fI0Y1Oyx/WyuysRSAX/j
DZCyhMwWCxBvlXBMZl3odgNxeVvaIJnsgMwY0pK2h/r+pyZ5gvcr2zv51Wye+xVWgNejZeYY
R2VWvENlDiyT+6zjOcwCQ2VWhj7fk8CULjQbvE4vjyVp/ALoqgyz/0spNSB0i+SxpCPUl6KC
7bUbmczEWvAKvUI8MQNqSb55k+/368FldqfZvBZs7Adv7C2TS9xncgJDZZ4uQYu1n8WKbRbS
31nOa3zCUICc4x258F0TRiuH0fcSOtKF3Us8JvNqUVadwLbEib5QU2eEkgXH8gxBPNeGVUCJ
t8MBis4XEU5geJn5b8aUaSCmTAMxZRqIKdNATJkGYso0EFOmgbhbZjy7Mf6HWHGUq5skaaUI
p4tEMc1NBuF2mS/Qq5CcrAPSceKqATSy329wSrZ3wx2vFa0lQhmC27N5iVaI3Ypdx6Osc+X2
cGngKTzLztZEPMYfs4lTFo9PYBt4b+q30rYYnA4F+15DvCJJyy/g1c3S8oQEhT0Rk6BslUbf
O3we8cI99tYI2HOffkwdNvo7DcXhCcQbxzBavOINT/8z0Z/1DGcUGSHzYgSc3+fdvFaZ2f0A
wvy3dYZmPWEdhhTp5b/5cDEIg2Xs7JUu45OJuRrXK7O7J10tOe3KS1AxstHV6gUkGDsGZLor
9vAxHPB8E3HAPsSjEHRmIt3gywqEjTnKd4YZm8MQV4Zs8QQfEnGm7pLbYacVn8/4UWQM7pcJ
VfJC3Yfj8mNiy6CvX97+C4zsHIj4uvfBztt2QY8usBxXzMAEGEzTPoCi+KSud0/PkzgSJHgH
D8BUeYsSKkkwRsG17Fk8zwOe7Z9hlRFMZn/8BYYrPvkTEZdBV2w4YwUMUaaE9IMduKoc9gJo
lYhBHdXDyBDcL/Plh2dmw8yo3ojbgvB2PhAy4ZsxQQB5mExKksyBiD29e3qx0ZkSlCShMAzf
ApjFXndKVucAQjwOeEJ14kHPzAnwOQ5k5yp7qGoZTOYyKVRmCClTDs9AsduY3WTSMvNx08g+
+ZlMWd4+C94uy2T6LvSNvQN5BlOZe/uetpC5rkjPnNfxfHl6Zh6Xh55XvpfDaEkgY5+3VkB1
OccBz3pP13pSmW9DZSqz76kJ5R8hNoBfucx35BkhGAAVK5TDxRD8Pt4MaKb/Nh7Dcb/MgBly
vWInt+YcJbf8pJPnu0ym58jZQT13eI74DHwWQenptYk4Mx+FFJa/yD93OtSaF1x5I9SU5eJj
g7vLkRAJ3YYWmBEFcSyb0zLTi8rcwWUWJ5WozL3lYfj0PJU/gZ28zGwR17TcmRKDFuU78B20
cXCKISNwu8xFhESwATwjCJmNf/Uj5N3bnXN1JiPjcQypI7eMnSDL69kTavwxx7hwQj6iOZjU
lK/j8S6k1W+4mpBWu661JKTl1e6rERdcWbATcfcVWm3XLnt3AxslSBtRuaG/XJvk2DniMsaO
/5Qsxc9G/fgNYr8DX0C2qoA0YGWmAez1TH4TYvXy7JETv7T308M1HhFwH5kh86ekkdbpZFFy
o/3WDhFIxe32+0UoQ8gMmdkUxP8HKU2pNg3UUb0AAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVQAAADeCAMAAABVEAiNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcMAAAGJCAMAAADBm6jmAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_035.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAacAAADlCAYAAAD3CDhLAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_036.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaIAAABiCAIAAACd9kA4AAAObElEQVR42u1dO3rbOhOF9nLt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</binary>
 <binary id="i_037.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiIAAACvCAIAAABPZyJSAAAhW0lEQVR42u2dPXrbuBaG4b3E
KfJ4BaMVjKdx5TadVd406Vy6S+OUdjetqzRjryBZgR8XsfaSK1L8Ac4PANqiiAN9b3FvRpZI
HPIDDgGS5zv58+ePAwAAAObhBGkGAADAfHRp5uTkZOmWAAAAqI1tihnTDKY1wBYQLSBUKQnT
Qe0ajzQDrALRAkKVkjAdFNIMsA1ECwhVSsJ0UEKaWZ2c/PK/8tft68//fVi6oQCIdN1v8311
+sXT7dXjn7u/l24bWIRuHFt9/7cduDppGFfELqj1ycl9/4mhgKQ005+ehu0p+uz+RZoBpTKm
GQgVtATjWJNkXq7NDMiJoMb/NhVXZpr5578xpqf1yc2nx8uHm75X777zr/vc9/PtN87vrx4f
3fn5/bgrMisaLz/brEyuRrdfbjb4cubu78cvsV851+2t/dHV7e3zg9qqXcNfeTv/3J2OO8fc
zRhymmn+k4jH75e9hs+Z5IgIf/7PxbThaW+8tEztaPfVUcn9Zv0u0Olfle4YL9mO846D1gXE
X51+ORva9XDpBSqFc5PqmKQ7bz/7+nsVa3xqfBiPtHKyvBPgjWPNwMWiCdtJWnX9csp3lDMQ
RU7fqEl6BAR1KceEphldEnSbOZJoD2YggHj76cFUFBs2PmM2s/3Zj4umFbt/cNH0+3jtv6g2
ru+fbohqq2Jxg4NCuq9f/CC/ahPEmNM3kQPa6tQ7FrSdQ7uET0G5qGmGiqcdqvI0HAyFw56e
uLKV68nkjn5+/DZsyx9z/X/o0o1th3+Hb0f+1YNzl80GVzfPzT+kwIdwkh0z69h6F6/0aLPx
YXeUpZGan6xg8T/IXhnDjvjv9ED0t1NPn6eXtLq8AU0Kahzah4uV5DZj58KXViiAzDQTV+zk
NNMfBjceDflKkF7yiWmGnsWX69dPNxFdilMo8isXZlcXJNjX9er3RftzsZ2RqypQNvpsJhTP
63itNGo4J81o2ogt00U6C50itYRX1vS6rZeumB7IdrY9IrsLBL/67K63f3w4u7z+NPYyLZyc
jhkPuflMTzN8fCAp2ZHOHnRadTYjDjts/hrNYUq84unztkzWTMZ9UXWpx0SYzWwzndh+uk31
WiSQBBGA2P68NOMpdnKa2Wnt0Z23LVbnDduQujzv2Backz7cb5oRN3L98vn31+YMiu30r1aw
xG+NKWkmU8PKlDq2C0psR1y3w2+GFS1RurtEOSzpZK7MqF2A/+rjt7W78y9+k+HkdEytg2em
8EiaEb9Dx7FxBpM17Lw5zYinLznEcXVlLprtfnAt3bzg2xRlI46KgwBi0+IpivUan/cIQBu/
2wUe6aJkcfc9i2Z0pW/MDRMWzbbnzJ9g8nZ6a5dsYRqUTjrN+MvEmRqWPonetGBEdtT8aFx1
CX7hL79w6YqJIXJVp24n41f8ulAMR+uYpDurA3o/DtAr5emLZmqa8Tf21kWz9ED0t3D6plxJ
e+qSj4k6m5mg2IxRMa8vTFXspCfNNsF4HG9Wf0NJvehL3osLZm38Pptw501+BIBcCkntbDp9
m+z/urpyz58wmzGEfm+Giaf7Q7aG+3t4qjZ87dGnS8Md8eUdctHa3Hl+vvUvQrl0tfUK7TZs
ZDvJX9EuoIWjdMyNtE4odXB1lOA93fHUklw0G691u10lhx05h6XibQZ9fvpSR4CrSz8m3Ug9
1gNT259QbM6omGy/2+W5XMVOeT0zfHhgdrB+BTKQRauJ52AaPnBnOWQ4xXfMPb/JWEa8tb2e
qX310A9hlXF2QeFMSjMH03BlTywG4RTfMZFmSgPFZoBtIFpAqFISpoNCmgG2gWgBoUpJmA4K
aQbYBqIFhColYToopBlgG4gWEKqURIFBDU/bJd9oR5oBtoFoAaFKSRQcVPp5F6QZYBtmBNBe
Wr2ySotDqaX2g6urq/v7jFKMZLMu61WbD8I7H6ldiy+TgjfBDE121XQOUEp1/qBWa1LEc0Pb
QyT74S0lWRPlVnmlOKQZUDW9D8f6Il6PRHxpP/F23qTClMKb+XKtitiuac1B8Abk18xnL6V6
kKBOVjQKrT2k4NjPKSVZhSKYarE13hCt8UgzwCqSF5/3qnayhkrkrXJe4FIsTKmUqkxUMJPf
36Y1B8EbSFUzmaeU6qGD6qNwvD27qTPrBZNKstLviGnGrwSQbjzSDLCKMKYMTE0zyfQwsQza
tDQj1RwEbyA7zey1lOqhgxoW+vTSrpGanjklWcl3NmI+y5rQIc0A2wzmtcLE/T2LZmKBy6wy
aG9aNItUyQQTSaSZuUqpHjYodluFtoeLL78kq/wdrc5pbuORZoBV2CMAimuIkypdJksx5hSm
zHkEIL1rvUommIhyb2b+UqoHCMp/rqGN4kkqvjkqzU0ocDkeD7G2plDTM/d5FaQZYBuIFhAE
SSxeSnVPQcmLw8WDNANsA9ECQn6aMVThFGkGgMWAaAGhSkmYDgppBtgGogWEKiVhOiikGWAb
iBYQqpSE6aBomlm6PQAAAGoDsxlgGIgWEKqUhOmgsGgGbAPRAkKVkjAdFNKMGYSyvwCiBYwq
JWE6KDnNLFQdDqgcuLKFIVLdb3hLWkrOG17VPfp9YAFJEvHT6pX0GkwCvgi1WMsIymutkdFZ
SDPhiJZbgxPMyfacfPv4c2mlFwkdU1iV8t37d1JFs+bPa3c3Oo68ekU27LwfDgg8zWTLQHiN
sxAhjEHxCv/Ltiy78UGaWZ+sgqOaVbspbfrUpuCdv5Di4EQuIUQTobivlODAo/zq+uWU2V7l
GRZJbkg3xDGJrXCR0LafcXOLSI3x5gsP7tcvpUzWeK01XucMFkefU20Lf2fOdCuaZry3vBN9
cpDF8Fa4oTfEQQBLM/kyYCddzkuLBiWlmc1CZmuTGh+kGVbPoD30fnqYbvr0Opy9iINTvGx7
2npo2GBGwyLF4V1qhOFuSNQxaazs26k0yzFJNQ7ytd7/061pGWDvZ87PW6m2GTfdyk0z8ZM6
Stov3mvkWhGExNKMKgO/Snbwy0Iuq8ag/KkZV2iRV0fvSDPE0Clq+jQOTREHJ3Foyy6RO24w
p2GpCr7RawLdDWmc3zDHkbhlVtSfLmGFMuYZz+lImFbrbbNsutV3v6fQlnl3UG/PvrxkpBlv
MFFL+QIzjIv/7ZnMloGjaaWYqYwLb5x3XVOrL17YhaB716KZ/4n/TeE7owNHzMFJ/DkxEdKa
4W8wp2GyxUiuYZHqhpQzlIufJIz5nrYj/Ne4d5bfks0MaaZU0613L5opF6yYzJjlHYtmdOJT
yFTGC0pyLpgydi3Y+IxHAPzxhdk3dUQMG4aNOt3BKer30G1A9rMjG8xoWPTf3hFQnvDS3JA6
YTJjK7JopqUZ1TjI28c4laKLZsJlTk7bjJtuTX8EIH168WSfafIeARhP8eb7+r9/7ui9x5Km
MmNQ2pLPQmZrkxofe6CZ3TfuIUboOaZPp1/Obm+fvyimOvJCjWra4yG5XscbJi2aPQmGRdoF
jXz3Tb0/zy2zxGcZBOMgb4f9EoBv/Dfugi0a9etwqbaF59uc6VY8zUhPso7nVHjopMnC967E
hQeQS94DzV7Xps8zuwKH611Q31cnZPjbCfVpIbO1SY2f/npmIcPN3M3QFnKJz2sJhyJs6vhU
QQltm5PJr60VeY8U7JEsSViTQZ9mVsoqR9GgCkAM7XWVQKIln+qS27YnpooWryBVT44kzMkA
aQaAxYBoAaFKSZgOCmkG2AaiBYQqJWE6KKQZYBuIFhCqlITpoJBmgG0gWkCoUhKmg0KaAbaB
aAGhSkmYDkpMM14hxceuhklQkNH5b1r0H7E32KdVvUxWFuB79L8TqVPZvTdDK0hutOaRl554
4Ujy7g7dJwmWVe2OvKvP36b0XqYp7kn+MjDd/cAcVCkJ00EJaeb76iR8+ZUVZBSLN0TKU6er
XibTDKuGGb5/l65TSStIevGR5qlppi8cqb3sKWytfT3yzHvjy29e7ND5+3pw7rI5Aqub5+Yf
SDMBprsfmIMqJWE6qMzSmawgIzf9EQdN8iq+UlhT++RqKLvCq2HSFxGjdVyC7OWFI1YKUNKM
UppTmcyN3/HmXqR5epoJ9vXZXW//+XB2ef2ptLKVJWC6+4E5qFISpoPKSDM58xUXer1MqnqZ
8wmf5fDmuSlp5vHy4VxpnphmtNKcYwFmcWvkLfyw1rV2YIV9ffy2dnf+LA30mO5+YA6qlITp
oNKLZlLdab7w5BW+mlT1MvcTVg1zJG/RjN/z0JrH0wwpHCmmGWVrLqwHll40i+8LaYZhuvuB
OahSEqaDkh4B8AspEi/FYQ2IrBE1ZpTPt2ElaqHqZU5S0UpMRgwV+CMAsc12C25POUU5u+Wv
sHCktGj2pAcrOFoK1T/1fSHNRDHd/cAcVCkJ00GlHmgWCzKaG+jKb3f5LSwV090PzEGVkjAd
1HG8N4NBvF6qFS14K1VKwnRQx5FmQL1AtIBQpSRMB4U0A2wD0QJClZIwHRTSDLANRAsIVUrC
dFA0zSzdHgAAALWB2QwwDEQLCFVKwnRQWDQDtoFoAaFKSZgOCmmmUMgrp0s3p1wgWkCoUhKm
g5Jqmp2cBO+os7r7YI+IxQ1Q8z+fVPfzjBiEhD38tfubWBV26RDBNARJUKMO0rG4SKgwFscL
inmLLN22zMbrpTPxYuOchOmkUc9zV2Dn28efRYi7fOiYQhT7tF67O9FAwq/DNxZ+9bYsfQYM
IFYz6WUgn+lQJF7Rp2JEMAYVL2FcJNlpJrKIkywpxk3JohZnbbLuTACoV5jm8bWR/iQ5oQkW
bcTG7ZT/yvsCKfJGy5QN0VEXNWmGwiQ8HooH9+uXcEhFhcUs5oTqb33RNMUQofXICb7zeDka
EMSrWU880UFVb82zLk/BgRrlvhfWTaKfsL/6hwqYIjrBjY/NOxlc/IgIY/GgpEEgMVtbmsw0
MxZIZr0vo0AyNyXTy2i+imd19ApTPL6ajZA/iU5o3KKNBMQd2/xhtyfQKvuJ6KLG04wg+N4p
oN9huqiz0OCIBZzX2OEffJvkO5GK1/S3E070aN0Wb3CegpVTM3w0FL4mqhrSvGCWV8ZVLJhM
LM2oAvNFEhPG8kHxnut/r5S0KDQ+lWZ46fuprmJkwbsZSWVDsyAXbwTnMdnjq91R8CfZCU2y
aPscboc3lZ9LeTIh/kQfryJpRjukce848djS2WcnQzeoUU9d/XekPBoxTUie6JhNnJu6Gs6d
xf29eUdXOhHB0Qu98jCVMctOEsO59WSQvHiQpvhl3J4Z0ozkzKLc4y2GQ6UZ2Xo56ivjX/6T
73CPr+FqeviT6ISWtGgTF/CTaSb2k4iylUWzZkL2+2v+IlVOg8O9/rh4dOd95iB+dP0cjH5n
GMMznEbTJ1qziXurguVTIwSuDBjhrzCVMY0ym8k6q1QkpUxmhqDClbLxWjMcKgtoMG/8ARbN
QlMyNc14h8wFx1M2RhPTg7ZT+UKAL5qRX0lXtjSR6NEFtx/o02P6IwDBeJ9aNCMNFkznAtoL
H+c/1eb70XkXR45fFaUXzTJONLFui3nW5SpYOTXb/1r/989d6kyEn2AqYxzlSTPS+/x7uFwk
6s8WDkq7802GyhJazBq/70cAiG2XtyY2/mfc4qy9n3/xI2WMFkszzAmt8V5LWLSRBw+4Edl4
P19baiPBDodLOf/+T8cjSyb8ESc00fAtMYMOpy3Mj+4D+Q7/qWYBx3ctO9eF1m3pBqcVLAbX
IDzP7A0l/V+9fZbZT8EEeJohHag93a9cBo49z1zO+tNgbUw63q6F1FaxkEaHjZ/z9cxyJnEH
s2g7TMhv3kvO4oGdZaPJoi3yHinYI1mSsCaDPs2s/D5fzuCa03hUAdgrZZ/8nP5lqA9OFe0G
LyXVTo4kzMkAaQaAxYBoAaFKSZgOCmkG2AaiBYQqJWE6KKQZYBuIFhCqlITpoJBmgG0gWkCo
UhKmg0KaAbaBaAGhSkmYDkpMM1opyeG9jvxSkv5bI9nvzQgVFUt6gh2UhOnuB+agSkmYDkpI
M99XJ+Jb8f3L0af5b8ULP5lQUdGrWWnlwT1wcEx3PzAHVUrCdFBT/GZ4ybIBrcbXWH+GpZlk
RUWkGZCB6e4H5qBKSZgO6jBpJqxAE1k08ysqYtEMZGC6+4E5qFISpoM6zKLZ3+OHp/qiGa2o
6NWFPMVsBsiY7n5gDqqUhOmgpEcA1FKSwv38VCnJsZjm2WPq3gypqNgmnrNHLJqBGKa7H5iD
KiVhOig80AxsA9ECQpWSMB0U0gywDUQLCFVKwnRQSDPANhAtIFQpCdNBIc0A20C0gFClJEwH
hTQDbAPRAkKVkjAdFE0zS7cHAABAbWA2AwwD0QJClZIwHRQWzYBtIFpAqFISpoNCmgG2gWgB
oUpJmA5Kqml2cjIUtRxK/wNQJunu19tW8Kp4fs28hq3cmyqvu49QRM8qkiRG7xJpUON/HT4p
ZQj0gvJaa0Sk0dKZKPECioeOKUS0Y4G9BK3J0eOuNnjz48H0aOkAwVSENPO0Xrs7r5JVeF7Z
Xz9+O/lxQaoyFhPUEIGd8TmaZrY9bXuwt9d3n1/O3P29X9dsvA5s86kbq5Y1f3m4zDUlI9eT
oiual7y77zQl0WiTvC31TeJFo3mzI+5qwq94VbcwMKlStSMN++C8YxQ9OTkHxzndhi6MUVTn
pAMi2M0J53VszdBgerL8ztsP7+dDpFePfhXwbqfbjn/+vNtZePTiaeZpvfr9NaMjjo4V/Y/t
9GFAiE5wd4Oaljd2f734MXynGBnE08yGDzIlEV80G1JI36u7a0N2GprB6MG5y+Y6YHXz3Pwj
zy1GGJebAYUVeOb+AqRJnm7G7Mi3zJudTDO8PW6tqVAzRPAbFqTi6MnJOjikYPbTWotRUKf+
ZeGTwW6OHcYgDi+7jkmanaxhz/xkBZsddrrbTpgJSPfjB80FVyiR5Q9v6jL8pMTuCnJQ0sxu
KNZU4P/VT0XxtLREUP4wwsfVUtorND66aOYPPcK1pxsuP68vH24ezi6vP00wJduk5hOkbLMw
gvdDhCOTJympnLJmc3c1xW8tcNyhK/r9WU3MP2Jj1/Ct8Ss5B4fY//C7DcMXNtK0JueAELs5
fhgDUXunQ5jaD+N51xu6jH0qZ2vP4268ZCOHkDuLe82/PfvyMmpAW/4I/Spa0fhFxYExdpIQ
OlRDfDF099frl9Ny08zYn+RliRIvkOK2Zu0hDgYyuoLdMVxrr93dcLmZuWi2lzTTZL7+knn4
qz/ykISRufeckT0ZzilrWObJeVua0WKM/CO5R99ujh9Gsc2beJrZaevRnfejOo+CeNw5589t
iILlgxaMEerRH9sUfKWY5RIwkfhTIRmrZr0sXUEq6IMKV8r4gkExDeaN1+/NbPufsDo/Lt10
yDmAm5Kx1aI3L5qRJnmNFFak2JbVvecumim3laMbDO9azbdopsQoL5plHBBqN8cOo9hkMc34
l5LtVYi75eN7uIBBl/gufoRXo6l7M14K6Y5TePQDkXkHpJybv2AiPM1svq//++eO32DsuyP9
a7mPAIjDILlJkzG0LNJ47d7MaEoWfOLYHE1xw2SmZGzGqh01epeb35uhTRrX1K+u3PMn9Yo+
xyt6wiMA4URNCueVN+ztaSbRmPARAGkZcEBc0Muxm4vMU9nCVfPHZvWU6YeEJ6QZslMvt4XJ
MfGkmbAYSXMdve7BA83GEZ80Y88zS/fjgr+W+EDz99UJ6cw7mcZGvwLIeD1zj7Owfa1zFjkx
tMRMBzA8v91O/FUv8uV9PDE8+bW1UhbbwVxkScKaDPo0syLXUCYGwoOmme2Wvn38uYcza+Xo
AqeerH1186lpZm8iBKWSIwlzMqg9zQBQMBAtIFQpCdNBIc0A20C0gFClJEwHhTQDbAPRAkKV
kjAdFNIMsA1ECwhVSsJ0UEgzwDYQLSBUKQnTQSWMALzCmNGqlDkFFvmvrl9OSU1M/l4IKYhS
ylPsoBRMdz8wB1VKwnRQE40AtKqUOQUWxTcf6V7GV++ESolWHt8DB8R09wNzUKUkTAeVl2ay
X56PFVjkZRnjKUeoU4kXswHFdPcDc1ClJEwHlVehmdRl09JMvMBiJJ3E04xYSROAFtPdD8xB
lZIwHdQ0I4CuApRSwSxRYDEntSQXzZBmQIjp7gfmoEpJmA4qa9GMFn+UqzF6lRwzl9rEOy6x
RwCwaAYoprsfmIMqJWE6qH080Iw782A5THc/MAdVSsJ0UHhvBtgGogWEKiVhOiikGWAbiBYQ
qpSE6aCQZoBtIFpAqFISpoNCmgG2gWgBoUpJmA6Kppml2wMAAKA2MJsBhoFoAaFKSZgOCotm
wDYQLSBUKQnTQSHNANtAtIBQpSRMB4U0A2yTEO2GmFiI7xA/rVe/v4Z/a6oePaPohEkikoie
1lAGT13tk0JKj3hB9S0rp3F5jUeaAVahoiU1KZ7Wa3fXFkEafJCCn3dpKOyuzVddW1fJQh8G
BG0ci5xWKoOxtmIpjEH51byMlF+ZkGbGHDr4j31+OXP392EBsr62ZdurHy8fzoeKZK0XQNL9
bDhmxNBMND0L29V8dKp4qYnnJmm8lrBrM3M1UTGJNJPxB/KX7r92hcZxcg0ijmPp0+rJQJje
Lk08zWRN2pdufE6a6WPyB+7BIGBI/jvfs+34zw3Q/AMUcT8Tvux41ec+oZ2GRZuH3bM8IZwb
/csuYte21Wm/RztXExWTm2YiJyvsrt0/cXLNwsexrNNKRqf+40IMe8eghnFLjMUb1cpBSDND
YuQLCZ/E+YH/1w9dlG73f6dy5oi5nw1HaBOdW3A3GscmQP78aSNNa5LGa9yuDWmmMPruFwwN
OzwByytmHcEgFNYe/+v2z1bywBRsHAsWVZxTrvi1C9AyzEeGNCOnzLKXWLJnM5vo6pPXjdtT
9OjO2/MkTlDi7md8j25KmtG81BLtj+7RbzAWzQojYzYTzTFOuVzANYRZssax2J/8GUEpOuiD
kqbe/sJSKe0VGp9OM0IK9ePxO3I7Crvd8Ct6ycTdz4RdTlo0U7zU5EWzlPGaYNfm/fC0xDN6
bCTSjN8DnfIR0kxd5KWZmAzG8ay02Yzo1EVu0hC9F0BemmELEv1NCu/2/ngmxKXu/i/DOdPc
z2L3ZqRHALyfh48A9KteggMbf6BAMV5rfh42uN3g2SMWzUohnmak50he/cmN/4Ur7ZoDmCIv
zTxFZaDcOlg6qO+rEzKc7dr3RJwni2gybXxGmvFuKyWe2UgtUSwPRpCKmPwUfpH3SMEeyZKE
NRn0aWblj1xWRrJ3vDejhGjt9AHbTE0zW9l++/gT+qyYHEmYk8GxphkACgCiBYQqJWE6KKQZ
YBuIFhCqlITpoJBmgG0gWkCoUhKmg4KtGQAAgHnBbAYYBqIFhColYTooLJoB20C0gFClJEwH
NSHNCMWRAVga090PzEGVkjAd1IRiMwXWMAAg29ZMep1brZ9eYCV4kEveiKyfYtnQbGFJHIOt
mbmXmcCxEC02I5ap8pBMz0SjM2CIZDXV2CmWDM1KkMQR2Jo18Ty4X7+UYmKB55zqMNZXcmbe
aHqZ5I5ws3/3X4uZng02ZcR4LdLIvpQRK6Tm+CUvr8O2YdvpS59hIjgruWkm0SdFazOcMpNk
WRCpRUyUOcvSkjgCWzOv5GX/T0c9wXwjlgZmGuZXbHZ6QqafKCVS5frNzKaMGq99/a1UdO52
4/uw8bZxQyGtdHSznQfnLps/rW6em3+UduorITWmjEUFb/O9AJYeU8B7eEea0Q3NlpbEEdia
Uf+c1uhFMxDbfcBNwzpPTeaN5n3t6lF1QouZIfpF+9Um9abRN7pBJ49LLOTMbQUUI5zr7d4e
zi6vPwU7BXslbmt2/XLaGx8NhbU5bEFt6TEFvIcspzs1zSiGZktL4hhszbypJB9Yd+RcD8a9
xcQtT0ozsSZlpxkhezHLoGFcSvitffy2dnfEqRrsldilq7aAFiDdtFl6TAHv4X2zGcXQbGlJ
HIOtWXgrtXNhJnfKNgmHsaQ3mpwtJi2a6TZl3WDCV/ZSi2Zee4az6YY2xRbN9MU3sD+iY4on
wo1/zvpOqd03wymzzPQ0M+pANTRbWhJHYGvmvEnZMCOL3QaXHMauX04T3mjDfXs2KfE3OzwC
EDM9455mSRs09RGAV2IZ1ATyfPvKLygS2ynqxFdDhnsmf1AlfKishy+R4g0xi+Q+adbSnmLm
/stuGiwuiSOwNdsLojfarEcD4/sRAFszQKhSEvCbKRUrJwG8A9iaAUKVkkCaAWAxIFpAqFIS
poNCmgG2gWgBoUpJmA4KaQbYBqIFhColYToo2JoBAACYF8xmgGEgWkCoUhKmg8KiGbANRAsI
VUrCdFB7TjNHaH22n5CFiqQgC9PdD8xBlZIwHdQ+00yZdQ5mZY8hd+/xllf2rnAE0WZVRRcq
vjen4BnH3zyZ45h6umVbs4XlcQy2ZjmYeMlpvxxhyMUhiFYyK/MRXaqar7oSC3WAqeTUNFNP
t2Rr5gqQx5HYmqXMvlzc+qwvMtZtR07I1PTMsZpULlpq0y+cLJfFpiWu1AvfjWCJtpkWcl8t
ya/kpnmg8RBoe8WfH9q9zeXME5ZQsPJHvSOK5Xf/+c9KvwURcmqaaadbtDUrQR7HYWuWNPvy
DMM2tIAxKZjf1ss8e2S2Dsz0jHujkZL7wSftwNrX4ySbjPkI+FEMFzH+chi/wFFDdrTks1BT
PFIWeghBsSpY2L1NP1xLK1j+W+RyT/TVtHN5CCLE00z0dAu2ZoXI4zhszZJmX9xzxb9qps5j
3lA6jscJ07POqYy0pN/v6/Yy5GJnJxNPMzslKfMt2efGa1g8ZGJXMwz1Wp4Of+WFoKeZBd3b
YtPEhRUsiFZZMXP0mFCRbTfxZ3uqgVmitmbbvnFOTrenEW5r1lyxlSCPI7A1kwc7YqTz8Rux
PlPtv8jksz+1cdOzSEu2/3v98nm782HDyYM+jraKHZBoiXaeClnMtS4vzZAQ4vEu5d5WnnuS
ItpojnFK+4sJCryHLL8Zp12DKrZmbmF5HIGtWXSw62P0BkgvcQSrZ/2vXDgCk5mPtzu2XKVd
3dP5bf/DU11h4WhLnxnj90uyQn7ropkQghLvgu5t0ncWV7PypBlpHPsIaaZepqeZDFszV0aa
qdnWLMfsy59DjFY7of2XN07Ru/1sgttNQuJLc12aCScNbeI5e5QWzZhDmmoHFCyldCtsT8mQ
gx9679GozehvyIvzHuXIL+je9lqeexIXrbTE++pPblSXKqSZKpieZhK2ZontHDAo2Jq9j8Ob
nsVZvgU1NnUGskRb5H1RMBOwNSuNYtJMaVg5gbaaOgM5osX7TUcFbM1KA2kG2AaiBYQqJWE6
KKQZYBuIFhCqlITpoJBmgG0gWkCoUhKmg4KtGQAAgBnp8ovdPAkAAKB8/g+8cWSBSV0bOwAA
AABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfoAAACuCAIAAABRH1hLAAAZJElEQVR42u2dPXoUORCGNXdZ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</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVoAAACsCAYAAAA67WTGAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVgAAAC1CAMAAAAtHxeaAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_041.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdIAAAFWCAMAAADqn+zKAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_042.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfIAAADxCAMAAAAHrMX4AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B
AACxjwv8YQUAAAMAUExURQAAAAAAOgA6OjoAADoAOjo6ADo6OgAAZgA6ZjoAZmYAAGYAOmY6
AGYAZmZmZgA6kDo6kABmkABmtjpmtmY6kDqQkDqQtjqQ22a2tma222a2/5A6AJA6OpA6ZpBm
ALZmALZmOpCQZtuQOtuQZv+2ZpC2kJDbtrbbkLb/tpDb25Db/7b/27b//9vbkNv/tv/bkP//
ttrc3dv/29v/////2////wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAM6h4Y0AAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQA
AAAadEVYdFNvZnR3YXJlAFBhaW50Lk5FVCB2My41LjEwMPRyoQAAGbNJREFUeF7tnQ1/HLdx
xqlKDW3ZiWI2KWMyDVuWaWpZNWWZ/P5frc/zzAyAPd4bhcXtXW6en+V9w2Kw88dgT4cR7uLX
1Jnp4tfn09K49i7hiQVsJvKqRH6kSuSdSuRVifxIlcg7lcirzgn55/cXFxeXn/zUkUvt/fDb
893FjZ+ZS6j58S08MXvFW7SATUf+4bfHt3DjKcjb+/n97H1U7j+wFxawWZDLhQz3Nx+14c7n
9/9+q/7n59UhbxRjz89Pt8uMC6WLXpV20WlPt29+QmMvLj78strqJ56//KQ7zMMo/PH5AWev
n5/v9ahes7nfn1ulYOuX4g7bxp2qzOJTkVobhCHowqKoscQyl/8bjfM6FrDZRPkVtpefWJ7H
tr24tm09//lPvxwF8ju5xtpVnjP67aTVLP4FjV1B/vhHbC4/PcAJrMtqDvdbDfe4huvVHZM7
cYc5BHc8vr1G30E0mMn7Gx6tWIpOqqqjjgVs1nc5ugEfH/dN7LGeOK+tbGLjLTi4vL2kFO2K
58QFIZ+2GieuyuNX5NwHa5Z6idxq4BbXuAl3NHfi/+YQSO63ymRSBVYsufutaj+3hM0S5Rj9
bnQjqmjtsbY4b7d5B1kU+Yff2JZol4Y4doIWeWk1fWPIUcg3LIyBkJu1A7vVAAf9dMt33or7
/U56Wn7kfTjFRrlJlLBRtbHUul8leGkBmwU5z/FGVtna43GcV+0qjas/LYucjop2la69LsrR
M958jCh/uLiKwryCPs8rFj4vIw7F/wWh5A9c3O934g5zCMSIg71i0nvipPwk4qKOBWxW5Diw
+i8/VXuM+Dim0+JdjqsLI+eo1LaL7cUFIZ+2+glBY6WmyPl8HBev3Jet+60GfvBTrXZHbP1O
3GEOwR3u/jD53xw8qvutvLvfqo46FrA5eZejFv39vNr75vv2PLc8q/GBZuioQyu6KFl5u+I5
cUGtn7Ra7TTkaHf9TMvH+MObj/zr/UvkXgOciONV9/udvEUOsa0+PXuDWOKFJXe/VR11LGBT
yDdJrj02bWmv6atbXWquNWjUnFOrjVvAZiKvWuP+2b/iW23cAjYTedVL9z++xYg5q1Ybt4DN
rciPUuPau4QnFrAJ5KkzU0Z50flEue+dihJ5pxJ5VSI/UiXyTiXyqtlrfrq98r2NGvI02+0m
8qoByHd+jzYI+Ta7ibxqppr1HTlVE1k2ax6bbonftmOzw24ir5qlZmZdGXLO8Tz9x45v0max
+XBFszecQ7nzNJktdk8SueaOPKOL00b8SnFLsti+Qs2cnuO0hialmTzBLSmiwpikomdl1c/D
zZeczeOsFtr27u+aGWMrJ99zrtcsNinczflwnx32k2t1osg1JbhnstjeQs28BZXZnXeWGacD
7Lfuv4ff4zwpMEMnxvNwORq4m/lMNjUZw/kYFNxl95SR48HQsbkt6R11y6I+D76v6AlUCJfL
AFMr6H4dPDSZhG8RSHB/nOd09NXT7Q9CBpUo42C0C/pMNnEOXjDku+yePPLdyWJ7S57QyKrx
8vN7G3D5hoDgfm7o9h9uP/yN+TQS3H91f/mPtz++QC7oO94ts9lk9DvyHXZPP8rhnu3JYnuL
nsAtEXHmevtD1YgDAyvn5xGBvysZdCqnHUjv522ax6aygdwZKrDN7mm/y/WoeK/hwV8g5+6r
kdPF9BpdyT/cN39O3K8C9Tzew4hRejzKcfsArzPwtmoWm36WbkGZXXZPGfm+yWL7CjVHoDxc
/IAPSNIVqsam/SgFc2Tj5/FqlYu5ZdvsJvvQrVPbNItNezGw49DgLrsniVwiW9ujv+bQxBP8
IIUNX65frbto4WbNbpPabvefAfnO0XNPzY98971jkG+9/58A+WzJYkPcv0ML2Dxd5PNrCU8s
YBPIU2emjPKi84ly3zsVJfJOJfKqRH6kSuSdSuRVifxIlcg75cjbmRdLlrv3LzqOTom8U0LO
BagS+VkhD8ymipyzQjc2OXTzdHvz/Pk7S77SF5yctuE0j77ffnF1nBJ5p7Yh54ok3Ly/fv78
py+AigNlxd+T6v3V88ME+eTqOCXyTq1FztlXz556/PbTgxAC6uf3NzzGiwDx/Hx3bchRlNmX
K1fHKZF3auvAzqn3y08Aq7Ma5MWfMc0/HuUYBlavDlQi79Q25ATYRjkvlDjmTgzsd0A+vTpQ
ibxTLXL/12sT5HdcPy3e5Thhb2vEPafhS5Trw117daASeaeEXAlVTJ6fIn++u7j48+/1jyKY
NM/BnIl49kGdXONdzlT79iprGaZE3imP8hNSIu9UIq9K5EeqRN6pRF51PshTZ6aM8qLziXLf
OxUl8k4l8qpEfqRK5J1K5FWJfKjuvzqVIpF3ahnkPf9yMJF3ahnkdx0z6om8U0LOidCnW+U5
KNPV0tpwSqOv5kc5Q24pcJx0sxk0ReqLFDibRNUhkyuUO8ulzXTOJlY/f/d3Ts7ZKSvW1rN9
9jWRd0rIOTH++O6jUpnefYTPldamngD3EwM2ngnn/2Ddr0VZh6fNFPnd7/x/PKf1LziuY3M/
KdbU44U2KZF3SsjJGi4v2WuW1ib6CG9g4BXKroJ2XIuyCn6PZCHHoV/4y3cfP3/3X6L5dPsH
Q15qjmK1nlJokxJ5p+xdfn9FWMqUUHaM0tpsoRsmRyivzTPhHLlfi7J2u70aUIiHj29v7MLd
9cOH//uW5+6uRNeRWy6NFWvqiUKblMg7Zcgfv/0H4pexHJEOtyukIWBgwotG/xLlfi3Kkpil
wJWBHffgAmL54cPfbhTSiF6jqUED3GuxWk8ptEmJvFOGHNEJjoGcTOV+fpTzoL9U1uNdRHlc
q2V1a4scSHEBKLkqmZBjUHCaXLIId9ZitZ5aaIMSeacMOQZtsNKwjCGeHqfbdWw4idgz4UTH
r31ZkwJX3uUaqVmPwVUvcZq8HgZYrKmnFtqgRN4pR84QPhEl8k45ckXuaSiRd8qQ6/PUiSiR
d8qj/ISUyDsF5KkzU0Z50flEue+dihJ5pxJ5VSI/UiXyTiXyqkS+l+79u/YeaRJ2byXyTnUi
30xL35/v+E4vyryq3/Q6Sck9vv98p4kBb+lA99d19SzPc7zN5jFtt5rsQ755BkQzLJuly1Fm
+zzKijqdxDUxHt54R3345nufC6KGub9ZV4+5RT6HKI2y2Tym71aTjpx9AF0g+gZ/V64cqrBP
iSr7yXPjWI7dhvf67Jmf1km3AHltVs5O6XKUedXI3ukkTiCF3afbH4GitHQYclpqBjJPLpNG
2Wwe03erSUf+cM2Z65rfdq3MKDtUYUfOxDQmtbAef5K62Fs7OUO+EUxWWy0Hqc4oU1qzjzqd
xMcLAEwGsoFdLT0QckbdcJvNY/puNVkHds904YYMAMkPG+TKWqnILb2F9ylQV+fjnK/XVssp
p8oj3vpKEwO7NANyt6dHc/hsxUGQY4R0Lw212TxmuyuTgRwUgM/z2wiGyO2Q/cO2npjG8Z43
G3LRV7dw5PYJJS4bZtRWy0GxtTKHQa521e7PJgQKteIgyCGPhFE2Vx6zDXgzWaMcx6TCYCRX
hzSJck9MA1rxsyo2RzmHA8hra6K8Qa4yB4xyNtyM2zpY9ulDrTgUcnfLUJv1MdtdM+nI75W7
xqv6dWwUcORxiP1ITCM2XvInqYu9tcj/kyTlzqhtsiicTkYZb9B+6nQSe6meS23lA5SWDkcO
m4//Bh9cfhpus3lM360mHTkHbzhB+W0/ayBn/7d0t4oc7QZyYjPk5riy2FuLvHyqt9cCD14s
ChdlIvT3Uq+T8Fbip5iKvLR0GHIbT65p0z9EjbfZPKbtVpN1YC96+qsIPP6xxbNeHLN3aI/a
vP/sp3mcpLfMioa537WAzbUm+5DvEZ971NaODjs1j5PWfeE3GvkCNteaXIP8Ncrv2Pu0gM1e
5IdXIu8UkKfOTBnlRecT5b53KkrknUrkVYn8SJXIO5XIqxL5kSqRd8qQc5K0zGzoq3Sf7TlC
JfJOCTm/DPVJXEjIX/Ud6EGVyDtVBvYa1kRuE+El882/Ep2u4cbJEE4MYcOpIs60RW6EZs9K
Vtkecy+vUCLvVEFeZ7OInPOjTeabz3JP1nCz6VQMBhgf1EOa3DYeow8l8p1aELlGcxNDNCA9
KidGRHmhWcNNyCPRxQaFmvUi5LxVwZ7IN2tB5JbAIinKGaw1803EcaGu4YZLuKahIfpEHKCk
cgJsYPd13eZTIu+UI2+ICzn/EKFFuQ8BiOCyhtvuKMcfFsO9iXyzlkJu635ho4/pAowwJ3LP
fFMAk2lZw82QRzqbkDe5bQ1yvNIT+WYthZxpURdc8a0iJ7Sa+WZhTnRK37J/+cB+4OlsQh4H
qoL12YbruiXyTVoK+UkpkXcqkVcl8iNVIu9UIq86H+SpM1NGedH5RLnvnYoSeacSeVUiP1Il
8k4l8qpEvkWd/xLN5l6+Uom8U1+FfD0yS6LZJFv5zMv0dJleJ5VlTUprOMXABg13f5NiONxm
85jme5/3+Erka+dJJguqrcpXPosyPRMtnU7yhde0a61hB7YVNXR2nJoUw+E2J48p32sqjBJy
XnuyZaKavLaIWlt+QKcjIYp1sbQlUNj8GW+Jatcu9AazUaZnZJ/BSf4Y3hrO86tBo5FTnmJ4
EJv+mO77YGPIBfjdR1v7TZdwpqwBx0VjDLn/GqnXAKbqs96ZWNYmWXFq3UJvuBRlivmvUL+T
GN1UtObu8me1+xDI6WrqADbjMQuwdt03TncDEYTeF8j9UPwMefwaqWbHdUkdtUHuSzuxCtRX
i+gcLpUyr1kCakW9TsKgZQ1uWmPT/AdALi9Io23Wx2ysKv7sXW6/ecpXPtMhOFTjmqW+iZ8h
j18jFXJ1Ct31MsqJmWNDKQIV5NpZEDnkI4+3Rh2e/f8AyCPh7CA2Y4ANLE7OkNtvnto5MQIt
AmOc8o+Qr/xk6WqUs7zzZbG1UV7KLIvcX6jemtIPxyMvKYYHsemP2SDXGUOOyAY3W/utRc7f
OCVRIS+ftFVDzXRz5OwIvIeXUEN5l/tT6qYo413jq9TpJF94ja321rBBj2/RoNHIPcWQpofb
bB7Tfb+67lv5zdPmE7uvAcdSQo7bDLnVUzLdHDk/4evjgb0ZeLEmwynLGX879DIR+l+jTifF
pxi22lvDv18wDEYj51996GGaHm2zeUz3vf3FC5ccORHvLye/QXMv9LaieZykl86KRiN3TUwP
trn2MQ15ROp+2h6kcy/0tqJ5nLTAGmyhienBNtc+ppDrA9krlN+xz6UFbHqUn5ASeaeAPHVm
yigvOp8o971TUSLvVCKvSuRHqkTeqURelciPVIm8U4a8TZR6tnmXmA45OiXyTgl5kygFJfID
ainkVEVckVv2GzsDzjFtRjNqPtHmqXFlgmZlHs4utzexxrJynIpzZGG5HzX39uHLXlOqibxT
gbwmSlXknv0mgO8+riD3i5x0t3mxtZlzzU1KnGtWjsOVe64Yd10GGd27U4m8U4a8TZRS/EXo
cvaNcy5AtxrldrEit+OVy/UmZdXUleM0q/f5u49xryGH2dqODUrknaoDe3CrUR7Zb5YZRzii
x/7As7bhwGy3rsucKzdZ4hy3tnKcUOMQJ3lvifJmtNmgRN6pglxpUVJBTiyMRsuME0xRUxjH
RbASPgrjwcrlcpMlzjGsbeW49VGOe3dmxSXyTgm5J0rp/bqCnNlv4ObDrQVqYYqLnPo2bOsz
5+KmN0qcA+iychyqhI3Vd/numftE3ikhZyyCySpyy34DNmXGUQ1yv8hihpyVrGbOVeSoElv8
R7jG1j4u4MUQqWgaEnYFeSLvVRnYt8mYHokSeaf2Qs4QPBol8k7tg/y1mXFjlcg7tVeUH5US
eaeAPHVmyigvOp8o971TUSLvVCKvSuRHqkTeqURedV7Il/xHZq9UIu+UIV+PzPNeNmi2hdxe
qXmcpO/z40vFe/u32APd7xakOziumB9lc+X5iIf5S9wack53vBAnuQ6xkNsrNRfy2pk5NUSN
Qx4WqIdvvm+WxBqHvDxfoEJYa4bckOtLdHaMJRZye6VmR17aPgx5652n2x/huEMid1TMUFBD
hFynIhutzKKwa9pEKk4NXMjtlZoLeRlqH9/969hBtlqAmGJkA7vMj0PevEqMYllqjsg1bxJ5
KhPknqRCokBei+icI1eZjiWeXqn5nOSdly+mscsDFQvysgFw88NsQhGcjhxDNWk1yDUprmh9
GeXEDOS1CFSQa+cUkfsMob2c0P5xyMOCnOc+NfMjkZcZUFnkkS01tznK4z3NXZBdG+WlzCki
93Q/bsYiLxbgaX5Ssmizz1IqMEb+fKvRufouZ2McOTuC4hqXALW8y9VevynKROgfQPM4KVZB
w7PyQfQ3k2HuDwvmWB7VRdhUYH41z+eoiMneX0RuF8oqbY6cf+emJ3CHuiYuliLeXWdZyO2V
msdJ8Y9s+Kzx/cMw5GGhIq+LsPHMADXPF6jKUnNCvv2v1YMXcnulZnWSXlWhcchNE2OuwTbX
mhTy7UE6eCG3V2pWJx1yDbb1i7D5dpDWmhTy/I6dGo18nRaw6chPSIm8U0CeOjNllBedT5T7
3qkokXcqkVcl8iNVIu9UIq9K5EeqRN6pQM6ELJfm1fh12gG/RX2FEnmnHLkSskLEHX+OT4m8
U4bcErJCjG7gVrSXbDefmrE5Ic2VopjNquJ0KaZ+8lRWiYs5JG7K6m42o+O3aJoOhypoc3bb
F4BL5J0y5JaQFeI+yJW5c+0wKaYsBdcit/Xcopj6y2NZJc7LtyvCsCehQOTR+aEXjC6TyMdJ
yB9rQpaJU6uablVihaXKXMcUq0oX5FrsqRYTUfCOKLfy7AdUQf7tJ03r4RY/9IKBHOaxXatE
3ikiJ8AW+eNbi3LGK4ZbpUqyDBHacm42AAu51nMrxaDJKnFe3uE7cpxC/2EvQEk/9IKBfMsC
cIm8U0RuaROWpUFxgIXn2Qs8/iwCAU7Ddhvltp5bKQZNVonz8uILGXIt9aVbPMrxxwtW5Buz
6RJ5p+xdTi8zuVqDqeKLntdL2x3PY0d+Z+9wQ47Ixul2jABsVdOWX32X40/k0TXItU5cIOf5
tUrknVqDXKl/9DyT4yxav8Qvn/It/+ffN8iBmqc9qFVVu0qcl+cLImpVUWw5tsSdOPSCtciG
IE/kvQrkM4oBO1CJvFMDkDNOByqRd2p+5BtfwjMpkXdqQJQPViLvFJCnzkwZ5UXnE+W+dypK
5J1K5FWJ/EiVyDuVyKsS+ZEqkXcqkVcl8iNVIu+UkLczV0yIuXp++uv/vOfcl81rXXPWi/Nm
lsVQf7gUUs4aytjUmh/ycpknw1nd/zPL3E9+FFO3rK12sxJ5p4ScX4srlwm68xXewPvef+Hu
nfIYcA40mCpTfrgUxVeS4UoKG+oQVrvF74eVty+Qr612ixJ5pypyS2whCCEHD89ZwaGQRR5L
/eFS1aALwc8P1XOANW4J5MqiWUG+sdoNSuSdcuRlYIfvK3Lx5q6Qiai4xQ+X8oZpMlyksPEm
YI1bArkS5XhSyO2W9dVuViLvVIlyUVH4tVGOkGUmmy6WkC0/XMryANZEuR/qD6oqtxhyS5QT
65dRPql2ixJ5p1aQi4OQ810O/OCDcdiR8aUrjv7DpbiBjJtkOD/Uxz7RtVv8ftTJLsXbKvK1
1W5RIu+UkCvu4HjbYQx+uf3Le32Mtkw26w+erUZqQCpk+oTfJMPZ4c8lVc5vceT8RM4rE+Tr
q92sRN4pIS8qy33VfyJEKEelRN6pncgHZ7K9Xom8U1PkRWV4tSH9mJTIO7UB+RErkXcKyFNn
pozyovOJct87FSXyTiXyqkR+pErknUrkVYl8Xs3xE5n6/j2Rd+pQyDfPlpQv+LcoyrDf9LY3
8naoe612wglfnhnvCfvxUdsbbLN5TLNV/Hwo5D6dskY75lF0Ocqwls72xq+0Usrf0Q+IMCtn
OHL/8VFquM3mMd1W8XMgL7lqNwpI9RGbV9NZy3vwhDjdTHfVbLUowSsPlz/7jX6W0lf1dlyq
NZWmQJZ4F7VJuhxl2LROJ3GayKtrRh6lgY1GzudoXm9DbTaPScFWOWqj/M5mNDW/zbVdNLfi
c5o8GwlxLGSrvZVstVKCd5CWEPtZ7OlZS5abXXWRr0ddSbyLcpCqjDI86HQS2+Oeb36KVG0+
MPKhNpvHpGCr+LlFjl4Pn3IiRa2Rg4lc3dEuxlYZLjVbbVKiII+zrJqzM5H/MkVOOV/eDuS1
nF5DHvHWV67nQO6rTXHgs58iNeccFvlYm81jQmFXPizIOabaWG6ccaogxyjPHmLIuZiTJbFx
a9lqtQS3BbmfRVVCrr6gShw5gIqmXTbMQF7LQbG1Ml3IZa7p/rRju/phwgMjH2Zz9TEhs+U+
fBnlLLgS5Yy6OFYhS2LDrmerTUrUKPezkGxtjnKNB7K1EuUNcpXpj3LjrDpZo9ziHjko8sE2
m8csttyHLXL0DJZC6em7PBoaCXGRxAY0nq1WS/COQN48oHYjy82uhsrPf9rd5V3uzdTJKMOD
Tiex87GFaAIbhcH9SWlb0KGQy/Rgm5PHlK36M6uOnC9N9ynbhTHZB3JGnsZrvbuVEKeG4zwv
qcpYHk49piKPs6xfx57l5keu8vOf9lbgQSkXijIM/V4n6dGsCXzzwDOyisPRyPlYTB6H6fE2
62O6reLnNsp3SUC/UuweO7TnT6vO46TmpVM0GrlrYnqwzbWPeSDk8Wreoj1/WnUeJy3w+6Oh
ienBNtc+5oGQ53fs67WAzdcgPw4l8k4Beeqs9Ouv/w9owP4ZveQeDgAAAABJRU5ErkJg
gg==</binary>
 <binary id="i_043.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi0AAACJCAMAAADXJfiRAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_044.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANsAAADvCAMAAABMtlHJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_045.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAN8AAADwCAMAAAC33UH9AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_046.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANkAAADtCAMAAAAFiyD/AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_047.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANsAAADvCAMAAABMtlHJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_048.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAewAAABrCAMAAACCNkGGAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_049.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABoCAMAAADbwItyAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_050.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAacAAAB8CAMAAAD6v4/yAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_051.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWQAAABJCAMAAAA9gKxOAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_052.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbIAAABzCAMAAADKbneLAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_053.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOwAAAECCAMAAADKNMtgAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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==</binary>
 <binary id="i_054.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANUAAAD2CAMAAAB2pjIpAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_055.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_056.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_057.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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==</binary>
 <binary id="i_058.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_059.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_060.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJkAAAGfCAMAAAB7rIAhAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_061.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVcAAAC/CAIAAADFMwgUAAAWAUlEQVR42u2dPXYbuRKFwb2Y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</binary>
 <binary id="i_062.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPwAAAFZCAMAAACL07K8AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_063.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYEAAAEtCAMAAADZWSyDAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_064.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAChCAMAAAAhpEFRAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_065.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_066.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYkAAAF6CAMAAADbBVQ4AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_067.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYkAAAFOCAMAAABE7hGDAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_068.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVUAAAHhCAMAAADpid1/AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B
AACxjwv8YQUAAAMAUExURQAAAAAAOgA6OjoAADoAOjo6ADo6OgAAZgA6ZjoAZmYAAGYAOmY6
AGYAZmZmZgA6kDo6kABmkABmtjpmtmY6kDqQkDqQtjqQ22a2tma222a2/5A6AJA6OpBmALZm
ALZmOtuQOtuQZtu2Zv+2ZpC2kJDbtrbbkLb/tpDb25Db/7b/27b//9vbkNv/tv/bkP//ttrc
3dv/29v/////2////wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACCjsJUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQA
AAAadEVYdFNvZnR3YXJlAFBhaW50Lk5FVCB2My41LjEwMPRyoQAAGX5JREFUeF7tnYF7G0WS
xcUZzkRAzHrDCuysTocPDsgiEeT//2/b915VT49kJYioK+5e6n1fMpqZ6u7q39S07CqPtPgt
1V6L3x4H0iDOJtUIJdUIJdUIJdUItae6/uRnf/VB2l7d+qtTGovqw2KxuPldRy7U+6mcofde
FTi7W8LR9eLOj3Qpo7pZAMVmZYcu0+bS+T4s3uOHU90tr9/4kS4lqsVJxtn+HrGyv0fs4hhD
mHPUQQXJBkd4yM7slv+AJTAWQwu17RV2FbLl1W65WDAGvWMLaO3gFrHGG/wj0fcGu1OVzYk+
6Scd4D8e5mm68J2N9K8jb2YzptUdj/OMZsqOr39Rw8+/hAUPlj7XhIMmtzpqpm/KBCBRfTAE
GmPDZrB9C7vt1+hHwKcW6+s3mrqdgRsrOlUNdYG2V4TEmPVXPFqujDp2cmZd+rr+f7pYLvFJ
OVVSO9UnnXeq8gfe0nz3yqL72Js6Y7P6Ff/zBPdwUl2ooU+/9Em4dziIiJiZwlIToJukqgUA
whi4AHL0Vj1AdLJOZX/P0JqiUn36PV8NzXv3Wq/UhK55xwdUKTZmyKKnMvBJiarFy4k+5Ty7
wj8N8bC4c28r1Zk3dcZmRedPUvXplz53y8+/xJh/w/m5qU8AOorVv93f/BNeYXjZrXVD8NT6
k58AlDOw6dgZ9Un/JkMd4e1kb37+SlNgO+9Yh4vLpTFwsY0Gfpc8Vnkhn/ZpzvONDAQ4RejO
r7lTxZGZN3XGZsWujaqayhN3UdMvfYLC5vrHq+9w/tDUJu1Ut1c2EV02XmtcUNpxLO5CD4v/
woWWL/znZ5yqXDdDp1pWGH+lHRp5x7zovJRyuTTmkg0zOfguOdXtld8yB32a85pnib4SkzbS
sTd1xmZVqWr7k6GiOzb90qci/L+v3ziBYuoTgEQV0cLQXmEMhB2dpCmospVRxVLCF5w9+/Yz
mMGKw1bDuffY9Vc2Nhck2x5StcYg9St3eYxT46hP5FThDQLmuE9znmaaLmnQg8N1deaNzloj
s5qvq4dUbfq1T9wdcB9XZmbqE2AHRlWYLQQwhnrjsLzsL31+G5znKi3d+hkuMFxLZoacF3w9
+hmAWw7oHeswxpKb3ph3Lhd4Evc5P5VT1SV50qecn5xgt/5WrT17OfOGhlMjWTkibGHnb3hO
ktPn2OoTSysC8Q5egOpk6hPgS6f6x2LsMSzwkourSTM8lN1ZF4gDMahO6kxn28tuvXNE38+m
yitxDlW9T14iRs76SbeuZ6PK6Z8n+n4uVb2hnUO13IQfqvdfleeiWt7Pz9TZsdqHBnEWVFPt
lbEaoKQaoaQaoaQaoaQaoaQaoaQaoaQaIVFl5oa5mkerIE27zFHx90/meJgF0F45O1kxbaPj
TOf4DmS5Jz9huR2c8d9x93+uJDQdJVUbwvJnN//CKEyOmuewY26pTAMby4EpyWS5fLpkDcyC
eSZ3ufg4n9GhH7O+bJCZF3MdUPUKUtm1+VgVYfeKtSHuHVNlqsz20XPZQc/cb1USmo7C2WkI
NccoGtw839DobpqGsuszEtUlVZjMs+/hgOUuuG8+lhmpg5kf8768VFe8gEXVYaxCGrxwgy06
sSxY2TumqrNg4+dtx+xxsduUhKajcHYaosxHTSFDY//bNJRd5+lKVS5hn1fJPOP/1qj4WEbw
DmZ+zPryQSYvuD/JqTKOYWIVpLLLsSEv/ZS9crZsxRCOqOeyA/uWJaHpKJydhvD5WH7ca1/Y
4OxsGlblnqh6XQ5dg5R5ho2aVh/rjNTBzI85VR9x8sLz4NJBrHIYDT67ZpBGcVbV+ChWdaeZ
kXmLkZqVhKajNVZZgNB8bmnnnqMDnJ6moW5nJIpLAsm7m2OSljUtPpYRvINDP0pfZcTiBY7X
eD2kyqlUXjZrO82Vse7xbLXi1kZ0x2SIKTQsCflRODsNMc2HczTP/5fAVtM0TlAtLnE25tn3
6Jd4jq+8Rn0PVRukevFOqoz1l5UXWlhg6xqXvXJ2ssJZM2KvvqNXuMnorlpXj3XjVCyMCq5b
3rt8xj9sZ6bTUTg7DTGfD21VRyu3rKaB9lbeksxluuQVJvOMO4dUywjewcyPWV8+SPECx7T6
mkT1eaUb7kw9u7PnqQOq55eEkurZ+lMloaQaoXGoptorYzVASTVCSTVCSTVCSTVCSTVCSTVC
STVC41GdcmUqHFlGSTkkf/TLktDMyzFtwxwq6zPKRJVkmxfU/Dh03MlkQrFDJoBsvNqLu8G2
tKwFt5GpTo9p2S4mt+KWKNclf6hyGP8dFtyselWOo9vjToqJxoQJOz0q6pUtM4Hc8hJ5wW3o
WIWArwLBdDZWZGO61F4SD/8h0GYFN6telePo57iTYsIx+KfQ7JRCx8dUdQp3xKzgNiZVu1u9
cHQEhPe83ZG6cXk/Pi24WfWqHEe3x51MBS6ds7XEx6u92JZD8vys4DZyrHrh6AiIinaMVfzz
WC2BVqMMMOy0jkPHnRQTnqMZ//l474hVC28ruA1NlRDmVBkvXAJVhqIVJ4yXXsiZUz04Dh13
Ukx4jhtR5emnVK0pm0wFt5Gp8r1Xpaqya49+eRmKk7Mo88LT4fuMWPlxdHvcyWSinxOkUhqb
98ItbNXJrOA2ItV3iGD85YfraSdPHts5S0l1rqR6pKT64RrEWVBNtVfGaoCSaoSSaoSSaoSS
aoSSaoSSaoSSaoSGo6o8EX6z/LXUqZhL8tTRgol/TyXVotQzaLxYZfL9gWlQKzGVuhH/iF/J
Y6M6K0o9g8ajygzI2vKqxOi5+JWoztOfU1HqGTTgumoPaDnVVakbaQXg01VMMR8UpZ5BA1K1
B7SOYhW3vj8HZLGqw8+mAanifUhvWFZiIl2vG82pzopSz6ABqSIyEaalxFTqRsc/A9Si1DNo
RKq6u7UC9KoRqeoBraTaTnTWHtBKqu00iLOgmmqvsWJ1ECXVCCXVCCXVCCXVCP0B1c3Rb33b
F2/297GJoI8wRLicKn+LfvpT9YkPRFifsmurjzBEtIzqA2sRT7/faj14yDybRHW3LPiY7EWg
MHTvHndf/J8e5PAb8oHZILzaKJLccnrBOhEimxa7L37SXyjfvH39w3LqAM02zM9XWxvGWvxc
bGZDrGG+v8e15nMOeG1e7b3TniWqWMp8F/PGtHevfufEmFV73LAsNKeqoyZ9WYI1EQKHIiaG
BLP3DtisUHXb3XL1yM8fVItiMxviAeS3n4LfesVR3KvSqbnQp0SV7pvgP6cNgbRmpDBCrOgE
pry/f2kGEM6VJtX2ziLfqOKVHVQzp1psbVhvUWzKlt3jMJuwG26h8lamkfvVIVV6TKp8Vuna
qS51j26v7ozq+pYGEG9L3pDWRElj3Ji8AorsSlUdqBnHmdlaR96i2MyH2NxaD0BIquZV6ZQG
vepwXeVS4LPHSx0GWs4D65umjCjyKUOcrjfhhoKtlsKjWLVmCvpqO8UqW1SbOsT2xY805R6o
ulelUxr0KlFlyRf/rYQCc6D/rKVz3cQhzgNwNWUY+pTZzM7ziKE0kKJlVLkEHjab2dZ1FS2K
zdwWV6FcG6cKr0qn6qJTGVXdXDdv9WQBZ4S7+5uv+IY+vb3jJi08bMpqgQOlicchEcjKqH67
tB8MpmZzWywrWjPUotjMbTEIz8FY9uZV6bRnOdUYKcouEcNz/1o3+/ZrA315px9BfVNVwCfV
Q10K4OQ7/V+e6l9WoJpqr7FidRBnk2qEkmqEkmqEkmqEkmqEuqeqv1BXLgC/Z/VO1aoV3VPl
R8yJqv8+1TdVJuFUAuw+VpXDGoSqkkF0dRSq/kha384y6yt/x6BKqQDYP1XW8QaiqgRWxmob
TVRVm+zb2cHW1f8BUP3xQd/O8nYi2d6p6qmpxWr6Q5nOQ0CFOGy7j9VDDeJsUo1QUo1QUo0Q
qKbaK2M1QEk1Qkk1Qkk1Qkk1Qkk1Qr1T9cfopoKQHe1Vo9StXumvuWtByI/3qXHqVsoF18Sl
H+tT4+RXFQA1ye4H+9QwtYAH/R1ALQj54T5V3RxgBbh+k7HaXHwoKdfVltr+XbFaC0J+vE+N
Urcqf14xFYTscK/KulWkkmqEkmqEkmqEQDXVXhmrAUqqEUqqEUqqEUqqEUqqEeqf6nrBDxDK
562a6uHzL0mVvkJ9OztM3Wp//939MFSHqVvx49dsBRggEzhKLUCftQY3oXzeqpV4OxWq+bxV
K9kjLPb4Sj5v1VK8+Pm8VWuRaj5vFapBnE2qEUqqEUqqEQLVVHtlrAYoqUYoqUYoqUYoqUYo
qUaoe6ob5aungpAd7FWj1K2UCJ4VhOxopxqlbuXft1ITlzraq0bJr24//Ywl65pk9+N9apS6
Fe+n7dVdLQj58T5V3eycqu6pVcZqU7FYBT9zXW0qXnmsAvm8VVv5T4BTQciO9qqsW0UqqUYo
qUYoqUYIVFPtNVasDqKkGqGkGqGkGqGkGqEPo1q+xDtQH2GIODlV/rrN5OC5Wv858w/RRxgi
TEZVxZbNyg6lLpao6kEGaP/6h6WSLnwShxktBszCvuqeKS5tN/bF65b4rn8F7S+8JS12X/zE
R/oWN2+929Jscwvzamt5KWuhb2g/GsK+3R2X3JzxNNbka48SVaxh2rGv5sdEORFNab3iN/dr
ik51e2VT5laNYMRX/IJ/bL0lLawDIbFuS7NC1W1Zmdy9emstTgzBjKUetTBn+DGXMnRfe5So
KtMKcSoMGM2B5U3BOaC6v3+pKWurRl4IxZRBqrSEhd0ARtW6Lc2carG10b1FsSlbdo/DbMJu
uIXKW5lG7lAnqC7veI/pjxvotahyX1TXt+BRtmzD25I3JJqSlLdkC0KdUV0CkzXjcDNb68hb
nBqCzwc6QlLdoJWvRnbl+tPhuurOlxVB96mo4rhiFdGjKdvWjDRdNsGRupaAId/9DmO1NAeX
ajvFKlucGmL74keacg/O0HyIWH3ccNnfrGyt4pTsxwF5fkAV5zVl28oIFnhFejpTW4qWUS3d
1mYz27quvmMIXIVybZzq2g05co8yqrqrOJVvl3pXtmh6qxtfLwpVcCg8bMqlIXd4xOOQCGRl
VK3bWbO5Ld6VtGaoxYkhOAjP0RXaY8355iv44r72KKdqUjhU7V/r/tp+fWFAHHX758XwPHbm
4k4jNQRVBfx/CtVWurTbk+/041BNNRKoptprrFgdxNmkGqGkGqGkGqGkGqGkGqHOqbLCsFhc
/8IkAH7B6p2qlSnGiNW15Vepvp0d5nMCoe2nSmhJfTurLBBdHYDq2ooRjIHOqTLdqxRm/1RL
biU/J7ClSr5fdDNW22hKA6ok27ez46yruvHzcwLbij+s2I+tWgg6DwFV4LDtf1090CDOJtUI
JdUIJdUIgWqqvTJWA5RUI5RUI5RUI5RUI5RUI9Q71QdLV08FITvaqwapW7EK9MDvZM/PCWwo
5oF39piLJS79eJ8aJb9KP3dLfaKdJdn9eJ8aphawxrr6WX5OYHtlrEYIq0Cuq62lx7GmgpAf
7FOj1K34AyDuqFoQ0tFulXWrSCXVCCXVCCXVCIFqqr0yVgOUVCOUVCOUVCOUVCOUVCPUL9VN
SQCUD13J560u1m75DyYqvRKk9BrVN9UB6lZK/3rGchCqA+RXRdWz6/m8VStNVFUJwsv+s9aT
t2PEKveZaM9YvVRyb1qp8P6az1s1kKh6JSift2qj3ZIfDLDySlA+bxWqQZxNqhFKqhFKqhEC
1VR7ZawGKKlGKKlGKKlGKKlGKKlGqF+qVrfi9xHczQpCOtWtBqlb8YPsN/m8VTt5slqJ1Zq4
tEOdapT8KgVfa5LdDnWqUWoBvq0FIR3qVdXN7qmyBpCx2kpOVYWVXFdbSVTtK55mBSE716lG
qVvZ51rf1oKQne1VWbeKVFKNUFKNUFKNEKim2musWB1ESTVCSTVCSTVCSTVCH0i1fH13oD7C
EGFyqiy4KI9xrtZ/0v4D9BGGiJJRVbFlY/nM1OUSVT3IAOmOU0Lb/rjZ70BtHviV7NrVN6YX
w/pn0P6CD/F4mnH3xU98pm9x8/b1D0smc0qzza16KbZWmrQW9sAabGZD2Pe645ojevmEoFUy
995pjxJVLGHa4Uy2V5wJv6f/D6iaoaTMsjURAociJoYEs99YB2xWqLqtPrHqFb9O3xvSZjYE
U5Z61mK94ii7VyoOlE7Nhb4kqsq0QpjJ/v6lWKwMnoKDEzSq2PUTxVBCiJUmmr2FnN0BRhWv
7KCaOdVia8N7i2JTtuweh9mE3XALlbcyjdyfjqmubxlE9NjgYUp6Mo+3Kne3V3d2wgwh3pa8
Ia0J704+x8c2iuxKdQlM1ozjzWytI29RbOZDbOyLA4mQVPmXF37nlLWrMx2tqwgOzoRLgs2M
MaiNYpXwVjrhhiZO15vMFhMrPB3GqjXTZaq2U6yyRbWpQ2xf/EhT7oEqzUeI1ceN/QygpYq+
E4VmxlhliE1U+ScPPOGGJi6gUxP7SYK2omVUuQQeNpvZ1nVVg5jN3BZXoVwbp7p2Q47coYyq
biqf5sPNW5XgNDMcZvgUqtj1pUGGnFFp6U1IwA4orgvVb5f2g8HUbG6LZUVrhloUm7ktBuE5
GMsea843X8Eb67RHOdVY6bJcIobn/rVudv7llXRxp4Eag6oCPqke6lIAJ9/p//JU/3IC1VR7
jRWrgzibVCOUVCOUVCOUVCOUVCPUL9XpeSslEBb5OYENVD4n8JWyYdPvUX1THel5Ky+7SH1T
VRKIrvZPlQHAFYAx0DlVZnvldu9UH2w9hfJzAluorgCWmlbiKmP1Qk1UVYr1Td9UR1lXt39X
rObnBLaRP2/lb1PTH8j0TdUKcNj2G6snNYizSTVCSTVCSTVCoJpqr4zVACXVCCXVCCXVCCXV
CCXVCPVLVXWrUrCaCkJ2rlcNUrfy0kotCOlkrxqlbuVUa+JSp3rVKPlVzwTWJLuf7FMj1QI2
9umLVhCyQ51qpLrVbnmXsdpKE1U+jJTraiOJqhesakHIT/apUepWpWA1FYTsbK/KulWkkmqE
kmqEkmqEQDXVXhmrAUqqEUqqEUqqEUqqEUqqEeqXqj1vxQeu7HOc8nmry+V1K0sEW3qN6pvq
KHUr/7yqQaiOkl/dfvqZfaZePm/VRnKP99P2SoGaz1u1kFHVPYUXlmjPWL1Uco8PWTnVfN6q
hQST/2EVyOet2sjrVv4TYD5vFapBnE2qEUqqEUqqEQLVVHtlrAYoqUYoqUYoqUYoqUYoqUao
X6pWt2IGgLmrfN6qhcrnBPK7SD79OZ+3aiXLr754Q7I1cekn+9Qo+dXH9fUv2NYku53rVKPU
AoCVidVaENKpXjVK3YrZ9c0nP2estpLccz9zXW0lUaWf2yt99R1fdk51mLoVvz8PdKeCkJ3t
VVm3ilRSjVBSjVBSjRCoptorYzVASTVCSTVCSTVCSTVC0VTL13w30lhUWXBRnai58Is8s46N
NBTVB9awtlchWJtqJKpKuinttrnFRjlN/w400Mbh2U2sMqL2lfm2v4L280fm+mb1Yuhfzo6B
mIaaPqZy//qHpeV5ztJIVPUggwqahSoRAMYRJtosy3f9b68Ii9/n/wdUzZDHbaD1iq34LWsa
AUj9W4HO0FBUX2hWu+WdU9XsAblisvgyNsK3v39JWEAkeDp/YO4niqEVS9AHjbiFyluZPwF4
hsaMVUIjVb554cYUHiwFnDujVMjxP/bXt3zJEwaP5+fm26s7O2GG0OaWx4WQVDeTqYCfp5Go
+qxKlIGqBe8s+LBl8XCKVcQfYdHQqeL83JzVJp5wQ2j74kd2yz1QZUf/2bHKMiZm7T8DCIa9
nGMy9GVdRQPi4fore52fmyP+dcIN1RkXEdk41TVNua6awRkaiqreyklWrzFHj9mKCbsGWqUZ
q9TdvL0nDsHT+QNzXxpkaNA2fM/nKejmd/wo8M1XMP12yZ82ztRYVD+KGJ7717p22689OnUh
zldSfSL9xJpU2+rkO31S7UDjUE21V8ZqgJJqhJJqhJJqhJJqhJJqhPqlOj1v9Qk/JmiRnxPY
QP68FZ9e8iSY1DfVUZ63Yo6w1CSovqkqfURXO6dKP5W4zc8JbCO5x4LsJ58pUPNzAlvIqEKe
69ImY/VCTVS5CkAqWfZNdZR1FeIba35OYBv581b8ARBw83MCQzWIs0k1Qkk1Qkk1QqCaaq+M
1QAl1Qgl1Qgl1Qgl1Qgl1Qh1S5V/4M4MoJWvpoIQT/Wr3utW/FPMzfWb8nGBU0HIT/epAepW
nlFVQrAmLv1Unxogv+rpalGtSXY/1acGqAWYf5WqFYTsVKcaoG5lyf+M1bYyqOZlrqtttNdD
R3oBqrUgpGO9qvu6FStVi8Xt7GuuBvgri6xbhSqpRiipRiipRghUU+2VsRqgpBqhpBqhpBqh
pBqhpBqhbql63co2+bxVG3ndyjdKr1F9Ux2nbqXNIFS7z69SSlVqk89bNZP8mzb5vFUbeYnF
N0q0Z6xeqiOo+bxVA3ndyjf5vFUbed1qthHevqlm3SpUSTVCSTVCSTVCoJpqr4zVACXVCCXV
CCXVCCXVCCXVCHVLtTxv9bjmA1dTQYhH+tUgdavHx4fPv1zNCkJ+uk8NU7fa3393D1enxKWf
6lPd51cpOskvGlrlMyztRP/0rUJGNZ+3aqK1fbtOxmpLsaJij7Asbr7PdbWJpuetdPHzeas2
8oIVXumWmgpCOtmtsm4VqaQaoaQaoaQaIVBNtdZvv/0bfgj6/KpKyiAAAAAASUVORK5C
YII=</binary>
 <binary id="i_069.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVUAAAFpCAMAAAAbakvKAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
</FictionBook>
