Конспирологические представления о вакцинации: валидизация опросника

Ирина Львовна Угланова; Александра Михайловна Михайлова; Татьяна Викторовна Бельская; Анастасия Витальевна Гетман

doi:10.21638/spbu12.2021.102

Авторы

Ирина Львовна Угланова Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Российская Федерация, 101000, Москва, Мясницкая ул., 20
Александра Михайловна Михайлова Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Российская Федерация, 101000, Москва, Мясницкая ул., 20
Татьяна Викторовна Бельская Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Российская Федерация, 101000, Москва, Мясницкая ул., 20
Анастасия Витальевна Гетман Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Российская Федерация, 101000, Москва, Мясницкая ул., 20

DOI:

https://doi.org/10.21638/spbu12.2021.102

Аннотация

Вакцинация в свете пандемии COVID-19 — актуальная тема в научных и популярных кругах. В статье представлена адаптация и валидизация опросника измерения склонности верить в теории заговора (конспирологии) относительно вакцинации (Vaccine Conspiracy Beliefs Scale; СКОВ). Опросник состоит из 7 утверждений с 7 ответными категориями по шкале Ликерта. В работе проведен перевод и адаптация для российской выборки англоязычной версии опросника, включая прямой и обратный перевод и проведение когнитивных лабораторий. Перевод проводился тремя экспертами с последующей финализацией версии опросника для количественного анализа. Качественное исследование в формате интервью (когнитивная лаборатория) проверяло, насколько понятен респондентам целевой группы перевод и исследуемый конструкт. Анализ данных проводился в рамках современной теории тестирования с применением моделей семейства Раш (Rasch modeling). Выборку составили 308 студентов российских вузов (средний возраст 20,6 лет; SD = 3,9). Количественный анализ продемонстрировал удовлетворительные психометрические характеристики опросника. Более глубокий анализ показал, что выборка разделяется на два латентных класса согласно ответным стилям тестируемых (response style). Под ответным стилем мы понимаем
специфическую характеристику тестируемого, которая вносит вклад в то, почему тестируемый выбрал ту или иную ответную опцию. Исследование ответных стилей — недостаточно представленная область в отечественных исследованиях. Статья становится частью дискуссии о развитии этой области и подчеркивает необходимость изучения ответных стилей при применении опросников. В целом статья детализирует методологию проведения валидизации инструментов измерения в социальных
и общественных науках.

Ключевые слова:

отношение к вакцинации, теория заговоров, психометрика, ответные стили респондентов, шкала Ликерта

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Литература

Stein R. A. The golden age of anti-vaccine conspiracies // Germs. 2017. Vol. 7, no. 4. P. 168. https://doi.org/10.18683/germs.2017.1122

Shapiro G. K. et al. Validation of the vaccine conspiracy beliefs scale // Papillomavirus research. 2016. Vol. 2. P. 167–172.

Austin E. J., Deary I. J., Egan V. Individual differences in response scale use: Mixed Rasch modelling of responses to NEO-FFI items // Personality and individual differences. 2006. Vol. 40, no. 6. P. 1235–1245.

Van Prooijen J. W., Douglas K. M. Belief in Conspiracy Theories: Basic Principles of an Emerging Research Domain // European J. of Social Psychology. 2018. Vol. 48, no. 7. P. 897–908.

Прилуцкий А. М. Коронавирусная инфекция и религиозные дискурсы медицинской конспирологии // Известия Иркутского государственного университета. Политология. Религиоведение. 2020. Т. 33. С. 108–114. https://doi.org/10.26516/2073-3380.2020.33.108

Jolley D., Douglas K. M. The effects of anti-vaccine conspiracy theories on vaccination intentions // PloS one. 2014. Vol. 9, no. 2. P. e89177. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0089177

Антонова Н. А., Ерицян К. Ю. Систематический обзор эмпирических исследований факторов отказа от вакцинации // Гигиена и санитария. 2018. Т. 97, № 7. С. 664–670. http://dx.doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-7-664-670

Douglas K. M., Sutton R. M., Cichocka A. The psychology of conspiracy theories // Current directions in psychological science. 2017. Vol. 26. no. 6. P. 538–542. https://doi.org/10.1177/0963721417718261

Hornsey M. J., Harris E. A., Fielding K. S. The psychological roots of anti-vaccination attitudes: A 24-nation investigation // Health Psychology. 2018. Vol. 37, no. 4. P. 307.

Goreis A., Voracek M. A systematic review and meta-analysis of psychological research on conspiracy beliefs: Field characteristics, measurement instruments, and associations with personality traits // Frontiers in Psychology. 2019. Vol. 10. P. 205. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00205

Дмитриев А. В. и др. Приверженность вакцинации различных слоев населения: результаты анкетирования // Детские инфекции. 2019. Т. 18, № 4. С. 32–37. https://doi.org/10.22627/2072-8107-2019-18-4-32-37

Кухтевич Е. В. и др. Иммунопрофилактика: позитивные и негативные тенденции // Инфекционные болезни: Новости. Мнения. Обучение. 2018. Т. 7, № 2 (25). С. 84–91. https://doi.org/10.24411/2305-3496-2018-12010

Мац А. Н., Чепрасова Е. В. Антипрививочный скепсис как социально-психологический феномен // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2012. № 5 (78). С. 111–115.

Таточенко В. К., Гольдштейн А. В. Вакцина против кори — паротита — краснухи и аутизм: научная безграмотность и безответственность средств массовой информации угрожает здоровью общества // Педиатрическая фармакология. 2010. Т. 7, № 2. C. 33–35.

Jamison A. M. et al. Not just conspiracy theories: Vaccine opponents and proponents add to the COVID-19 ‘infodemic’ on Twitter // Harvard Kennedy School Misinformation Review. 2020. Vol. 1. URL: https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/not-just-conspiracy-theories-vaccine-opponents-and-proponents-add-to-the-covid-19-infodemic-on-twitter/ (дата обращения: 26.03.2021).

Johnson N. F. et al. The online competition between pro-and anti-vaccination views // Nature. 2020. Vol. 582. P. 230–233. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2281-1

Bertin P., Nera K., Delouvée S. Conspiracy Beliefs, Rejection of Vaccination, and Support for hydroxychloroquine: A Conceptual Replication-Extension in the COVID-19 Pandemic Context // Frontiers in psychology. 2020. Vol. 11. Article 565128. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.565128

Калюжная Т. А. и др. Преодоление «антипрививочного скепсиса»: поиски решения выхода из сложившейся ситуации // Педиатрическая фармакология. 2018. Т. 15, № 2. С. 141–148. https://doi.org/10.15690/pf.v15i2.1871

Яшина М. Н., Власова А. А. Антипрививочный скепсис у родителей // Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание]. 2020. № 66 (1). С. 1–23. https://doi.org/10.21045/2071-5021-2020-66-1-10

Кригер Е. А. и др. Отношение родителей к вакцинации детей и факторы, связанные с отказом от прививок // Педиатрия. Журнал им. Г. Н. Сперанского. 2016. Т. 95, № 2. C. 91–95.

Swami V. et al. An examination of the factorial and convergent validity of four measures of conspiracist ideation, with recommendations for researchers // PloS one. 2017. Vol. 12, no. 2. P.e0172617. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0172617

Gregoire J. ITC guidelines for translating and adapting tests // International Journal of Testing. 2018. Vol. 18, no. 2. P. 101–134. https://doi.org/10.1080/15305058.2017.1398166

Zucker S., Sassman C., Case B. J. Cognitive labs, technical report. Pearson, 2004. URL: http://images.pearsonassessments.com/images/tmrs/tmrs_rg/CognitiveLabs.pdf (дата обращения: 20.04.2020).

Карданова Е. Ю. Преимущества современной теории тестирования по сравнению с классической теорией тестирования // Вопросы тестирования в образовании. 2004. № 10. URL: https://www.hse.ru/data/2010/12/17/1208292622/%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%20%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%2020.12.2010.doc (дата обращения: 26.03.2021).

Карданова Е. Ю. Моделирование и параметризация тестов: основы теории и приложения. М.: Федеральный центр тестирования, 2008.

Антипкина И. В. Анализ опросника дошкольной родительской вовлеченности с использованием рейтинговой модели Раша // Современная зарубежная психология. 2018. Т. 7, № 3. С. 75–86. https://doi.org/10.17759/jmfp.2018070307

Andersen E. B. The rating scale model // Handbook of modern item response theory / eds W. J. van der Linden, R. K. Hambleton. New York: Springer, 1997. P. 67–84. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2691-6_4

Mead R. A Rasch primer: The measurement theory of Georg Rasch // Psychometrics services research memorandum. Vol. 1. Maple Grove, MN: Data Recognition Corporation, 2008.

Andrich D. A rating formulation for ordered response categories // Psychometrika. 1978. Vol. 43, no. 4. P. 561–573.

Adams R. J., Wu M. L., Wilson M. The Rasch rating model and the disordered threshold controversy // Educational and Psychological Measurement. 2012. Vol. 72, no. 4. P. 547–573.

Wright B. D. Reasonable mean-square fit values // Rasch measurement transactions. 1996. Vol. 2. P. 370.

Wolfe E. W., Dobria L. Applications of the multifaceted Rasch model // Best practices in quantitative methods. Clemson: Jason Osborn, 2008. P. 71–85. https://doi.org/10.4135/9781412995627.d7

Rost J. Rasch models in latent classes: An integration of two approaches to item analysis // Applied Psychological Measurement. 1990. Vol. 14, no. 3. P. 271–282.

Willse J. T. Mixture Rasch models with joint maximum likelihood estimation // Educational and psychological measurement. 2011. Vol. 71, no. 1. P. 5–19.

Wetzel E., Carstensen C. H., Böhnke J. R. Consistency of extreme response style and non-extreme response style across traits // Journal of Research in Personality. 2013. Vol. 47, no. 2. P. 178–189.

Rost J., Carstensen C., Davier M., von. Applying the mixed Rasch model to personality questionnaires // Applications of latent trait and latent class models in the social sciences. 1997. P. 324–332.

Van Vaerenbergh Y., Thomas T. D. Response styles in survey research: A literature review of antecedents, consequences, and remedies // International Journal of Public Opinion Research. 2013. Vol. 25, no. 2. P. 195–217.

Chen W. H. et al. Is Rasch model analysis applicable in small sample size pilot studies for assessing item characteristics? An example using PROMIS pain behavior item bank data // Quality of life research. 2014. Vol. 23, no. 2. P. 485–493. https://doi.org/10.1007/s11136-013-0487-5

References

Stein R. A. The golden age of anti-vaccine conspiracies. Germs, 2017, vol. 7, no. 4, p. 168. https://doi.org/10.18683/germs.2017.1122

Shapiro G. K. et al. Validation of the vaccine conspiracy beliefs scale. Papillomavirus research, 2016, vol. 2, pp. 167–172.

Austin E. J., Deary I. J., Egan V. Individual differences in response scale use: Mixed Rasch modelling of responses to NEO-FFI items. Personality and individual differences, 2006, vol. 40, no. 6, pp. 1235–1245.

Van Prooijen J. W., Douglas K. M. Belief in Conspiracy Theories: Basic Principles of an Emerging Research Domain. European J. Of Social Psychology, 2018, vol. 48, no. 7, pp. 897–908.

Prilutskii A. M. Coronavirus infection and religious discourses of medical conspiracy. Izvestiia Irkutskogo gosudarstvennogo universiteta. Politologiia. Religiovedenie, 2020, vol. 33, pp. 108–114. https://doi.org/10.26516/2073-3380.2020.33.108 (In Russian)

Jolley D., Douglas K. M. The effects of anti-vaccine conspiracy theories on vaccination intentions. PloS one, 2014, vol. 9, no. 2, p. e89177. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0089177

Antonova N. A., Eritsian K. Iu. A systematic review of empirical research of factors of vaccination refusal. Gigiena i sanitariia, 2018, vol. 97, no. 7, pp. 664–670. http://dx.doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-7-664-670 (In Russian)

Douglas K. M., Sutton R. M., Cichocka A. The psychology of conspiracy theories. Current directions in psychological science, 2017, vol. 26, no. 6, pp. 538–542. https://doi.org/10.1177/0963721417718261

Hornsey M. J., Harris E. A., Fielding K. S. The psychological roots of anti-vaccination attitudes: A 24-nation investigation. Health Psychology, 2018, vol. 37, no. 4, p. 307.

Goreis A., Voracek M. A systematic review and meta-analysis of psychological research on conspiracy beliefs: Field characteristics, measurement instruments, and associations with personality traits. Frontiers in Psychology, 2019, vol. 10, p. 205. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00205

Dmitriev A. V. et al. Adherence to vaccination of various segments of the population: the results of the survey. Detskie infektsii, 2019, vol. 18, no. 4, pp. 32–37. https://doi.org/10.22627/2072-8107-2019-18-4-32-37 (In Russian)

Kukhtevich E. V. et al. Immunoprophylaxis: positive and negative trends. Infektsionnye bolezni: Novosti. Mneniia. Obuchenie, 2018, vol. 7, no. 2 (25), pp. 84–91. https://doi.org/10.24411/2305-3496-2018-12010 (In Russian)

Mats A. N., Cheprasova E. V. Anti-vaccine skepticism as a socio-psychological phenomenon. Epidemiologiia i vaktsinoprofilaktika, 2012, no. 5 (78), pp. 111–115. (In Russian)

Tatochenko V. K., Gol’dshtein A. V. Vaccine against measles-mumps-rubella and autism: scientific ignorance and irresponsibility of the media threaten the health of society. Pediatricheskaia farmakologiia, 2010, vol. 7, no. 2, pp. 33–35. (In Russian)

Jamison A. M. et al. Not just conspiracy theories: Vaccine opponents and proponents add to the COVID-19 ‘infodemic’ on Twitter. Harvard Kennedy School Misinformation Review, 2020, vol. 1, no. 3. Available at: https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/not-just-conspiracy-theories-vaccine-opponentsand-pro-ponents-add-to-the-covid-19-infodemic-on-twitter/ (accessed: 26.03.2021).

Johnson N. F. et al. The online competition between pro-and anti-vaccination views. Nature, 2020, vol. 582(7811), pp. 230–233. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2281-1

Bertin P., Nera K., Delouvée S. Conspiracy Beliefs, Rejection of Vaccination, and Support for hydroxychloroquine: A Conceptual Replication-Extension in the COVID-19 Pandemic Context. Frontiers in psychology, 2020, vol. 11, p. 2471. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.565128

Kaliuzhnaia T. A. et al. Overcoming “anti-vaccination skepticism”: searching for a solution to the current situation. Pediatricheskaia farmakologiia, 2018, vol. 15, no. 2, pp. 141–148. https://doi.org/10.15690/pf.v15i2.1871 (In Russian)

Iashina M. N., Vlasova A. A. Anti-vaccine skepticism in parents. Social aspects of population health. Sotsial’nye aspekty zdorov’ia naseleniia, 2020, vol. 66 (1), p. 10. https://doi.org/10.21045/2071-5021-2020-66-1-10 (In Russian)

Kriger E. A. et al. The attitude of parents to vaccination of children and factors associated with refusal of vaccinations. Pediatriia. Zhurnal im. G. N. Speranskogo, 2016, vol. 95, no. 2, pp. 91–95.

Swami V. et al. An examination of the factorial and convergent validity of four measures of conspiracist ideation, with recommendations for researchers. PloS one, 2017, vol. 12, no. 2, p. e0172617. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0172617

Gregoire J. ITC guidelines for translating and adapting tests. International Journal of Testing, 2018, vol. 18, no. 2, pp. 101–134. https://doi.org/10.1080/15305058.2017.1398166

Zucker S., Sassman C., Case B. J. Cognitive labs, technical report. Pearson, 2004. Available at: http://images.pearsonassessments.com/images/tmrs/tmrs_rg/CognitiveLabs.pdf (assessed: 20.04.2020).

Kardanova E. Yu. Advantages of IRT in comparison with CTT. Voprosy testirovaniya v obrazovanii, 2004, no. 10. Available at: https://www.hse.ru/data/2010/12/17/1208292622/%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%20%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%2020.12.2010.doc (accessed: 26.03.2021). (In Russian)

Kardanova E. Yu. Modelling and test parameterization; theory and enclosures. Moscow, Federal’nyi tsentr testirovaniya Publ., 2008. (In Russian)

Antipkina I. V. Analysis of the questionnaire of parental involvement with rating Rasch model. Sovremennaya zarubezhnaya psikhologiya, 2018, vol. 7, no. 3, pp. 75–86. https://doi.org/10.17759/jmfp.2018070307 (In Russian)

Andersen E. B. The rating scale model. Handbook of modern item response theory, eds. W. J. van der Linden, R. K. Hambleton. New York, Springer, 1997, pp. 67–84. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2691-6_4

Mead R. A Rasch primer: The measurement theory of Georg Rasch. Psychometrics services research memorandum, Maple Grove, vol. 1. MN: Data Recognition Corporation, 2008.

Andrich D. A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika, 1978, vol. 43, no. 4, pp. 561–573.

Adams R. J., Wu M. L., Wilson M. The Rasch rating model and the disordered threshold controversy. Educational and Psychological Measurement, 2012, vol. 72, no. 4, pp. 547–573.

Wright B. D. Reasonable mean-square fit values. Rasch measurement transactions, 1996, vol. 2, p. 370.

Wolfe E. W., Dobria L. Applications of the multifaceted Rasch model. Best practices in quantitative methods, 2008, pp. 71–85. https://doi.org/10.4135/9781412995627.d7

Rost J. Rasch models in latent classes: An integration of two approaches to item analysis. Applied Psychological Measurement, 1990, vol. 14, no. 3, pp. 271–282.

Willse J. T. Mixture Rasch models with joint maximum likelihood estimation. Educational and psychological measurement, 2011, vol. 71, no. 1, pp. 5–19.

Wetzel E., Carstensen C. H., Böhnke J. R. Consistency of extreme response style and non-extreme response style across traits. Journal of Research in Personality, 2013, vol. 47, no. 2, pp. 178–189.

Rost J., Carstensen C., von Davier M. Applying the mixed Rasch model to personality questionnaires. Applications of latent trait and latent class models in the social sciences, 1997, pp. 324–332.

Van Vaerenbergh Y., Thomas T. D. Response styles in survey research: A literature review of antecedents, consequences, and remedies. International Journal of Public Opinion Research, 2013, vol. 25, no. 2, pp. 195–217.

Chen W. H. et al. Is Rasch model analysis applicable in small sample size pilot studies for assessing item characteristics? An example using PROMIS pain behavior item bank data. Quality of life research, 2014, vol. 23, no. 2, pp. 485–493. https://doi.org/10.1007/s11136-013-0487-5