Личностный потенциал. Структура и диагностика

Clayton K., Frey B.F. Inter– and intra-trial dynamics in memory and choice // Nonlinear dynamics in human behavior / W. Sulis, A. Combs (Eds.). Singapore: World Scientific, 1996. P. 90—106.

Clayton K., Frey B.F . Studies in mental «noise» // Nonlinear dynamics, Psychology and Life sciences. 1997. Vol. 1. P. 174–180.

Coombs A., Winkler M., Daley C. A chaotic systems analysis of rhythms in feeling states. //Psychological Record 44: 359-68. 1994.

Coveney P., Highfield R. Frontiers of Complexity. Ch. 6. L.: Faber and Faber, 1995.

Cowdry R.W., Gardner D.L., O’Leary K.M., Leibenfeldt E., Rubinow D.R. Mood variability: A study of four groups // American Journal of Psychiatry. 1991. Vol. 148. P. 1505–1511.

Dooley K., Van de Ven A. Explaining complex organizational dynamics // Organization Science. 1999. Vol. 10(3). P. 358–372.

Gottschalk A., Bauer M.S., Whybrow P.C. Evidence of chaotic mood variation in bipolar disorder. //Archives of General Psychiatry 52: 947–959. 1995.

Gregson R.A.M. N – Dimensional nonlinear psychophysics. Hillsdale (NJ): Erlbaum, 1992.

Guastello S.J. Chaos, Catastrophe, and Human Affairs: Applications of Nonlinear Dynamics to Work, Organizations, and Social Evolution. Hillsdale (NJ): Lawrence Erlbaum. 1995.

Guastello S.J. Managing emergent phenomena: Nonlinear dynamics in work organizations. Mahwah (NJ): Lawrence Erlbaum Associates, 2002.

Guastello S.J. Self-organization and Leadership Emergence in Emergency Response Teams // Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences. 2010. Vol. 14. № 2. P. 179–204.

Hall D.P. ( Jr. ) , Sing H.C., Romanoski A.I. Identification and characterization of greater mood variance in depression //American Journal of Psychiatry. 1991. Vol. 148. P. 1341–1345.

Hampden-Turner C. Maps of the Mind. N.Y.: MacMillan, 1981.

Handbook of Chaos Control, Second Edition. Weinheim (Germany): Wiley, 2008.

Kreindler D., Lumsden Ch.J. Self-organized criticality in bipolar disorder – a case study. Доклад, прочитанный на Ежегодной конференции Международного общества по теории хаоса в психологии и науках о жизни. 4 августа 2002. Портланд (Орегон, США) – на рус. яз.

Latane B., Nowak A. Attitudes as catastrophes: From dimensions to categories with increasing involvement // Dynamical systems in social psychology / R.R. Vallacher, A. Nowak (Eds.). San Diego: Academic Press, 1994.

Lefebvre V.A. Structure of Awareness: Symbolic Language Human Reflection. Beverly Hills: SAGE Publications, 1977.

Lefebvre V.A. Reflexive control: The Soviet concept of influencing an adversary’s decision making process. M.: Science Applications, 1984.

Lefebvre V.A. A Psychological Theory of Bipolarity and Reflexivity. Lewiston, NY: Edwin Mellen Press, 1992.

Lefebvre V.A. Extracting information about subjective states from a function describing human behavior: Reply to Rapoport on Human Choice // Psycoloquy. 1996 a . Vol. 7. Issue 08.

Lefebvre V.A. Free will and the cosmic subject: Reply to Adams-Webber on Human Choice // Psycoloquy. 1996 b . Vol. 7. Issue 07.

Lefebvre V.A., Rapoport A. Algebra of Conscience. – Dordrecht (Holland): Kluwer Academic Publishers, 2001.

Lumsden C.J., Kreindler D., Woolridge N.W. EVA: Emotive agents, disordered minds. Telepolis, 1998. URL: http://www.heise.de/tp/english/special/vag/6228/1.html

Milton M. Tapping Wireless Technology to Track and Understand Mood Disorders // Hospital news. 2002. November. http://www.hospitalnews.com/modules/magazines/mag.asp?ID=3&IID=39&AID=424&PID=1

Mitina О, Abraham F., Petrenko V. Dynamical cognitive models of social issues in Russia // International Journal of Modern Physics. 2002. Vol. 13. № 2. P. 229–251.

Pezard L., Nandrino J.-L., Renault B., Massioui F.E., Allilairo F.A., Varela F.J., Martinerie J. Depression as a dynamical disease // Biological Psychiatry. 1996. Vol. 39. P. 991–999.

Pincus S.M. Approximate Entropy (ApEn) as a complexity measure //Chaos. 1994. Vol. 5. P. 110–117.

Pincus S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity // Proceedings of the National Academy of Science USA. 1991. Vol. 88. P. 2297–2301.

Robbins P.R. Tanck R.H. A study of diurnal patterns of depressed mood // Motivation and Emotion. 1987. Vol. 11. P. 37–49.

Sabelli H. Arrangement, a measure of nonrandom complexity // SAMS. 2002. Vol. 42 (3). P. 395–403.

Sabelli H. Novelty, a measure of creative organization in natural and mathematical time series // Nonlinear dynamics, psychology and life sciences. 2001. Vol. 5. № 2. P. 89—113.

Schulberg D., Gottlieb J. Dynamics and Correlates of Microscopic changes in affect // Nonlinear Dynamics, psychology and Life Sciences. 2002. Vol. 6. July. № 3. P. 231–257.

Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. N.Y.: Cambridge University Press, 2008.

Stewart I.N. Peregoy P.L. Catastrophe theory modeling in psychology // Psychological Bulletin. 1983. Vol. 94. P. 336–362.

Sun R. (Ed). Cognition and Multi-Agent Interaction. N.Y.: Cambridge University Press, 2006.

Ta’eed L.K., Ta’edd O., Wright J.E. Determinants involved in the perception of the Necker cubes: An application of catastrophe theory // Behavioral Science. 1988. Vol. 33. Issue 2. P. 97—115.

Thom R. Structural stability and morphogenesis. N.Y.: Benjamin-Addison-Wesley, 1975.

Totterdell P., Briner R.B., Parkinson B., Reynolds S. Fingerprinting time series: Dynamic patterns in self-report and performance measures uncovered by a graphical non-linear method. // British Journal of Psychology. 1996. Vol. 87. P. 43–60.

Tschacher W., Dauwalder J.-P. (Eds.). Dynamics, synergetics, autonomous agents. Singapore: World Scientific, 1999.

Wolfram S. A new kind of science. Champaign (IL): Wolfram Media, Inc., 2002.

Yeragani V.K, Pohl R., Mallavarapu M., Balon R. Approximate entropy of symptoms of mood: an effective technique to quantify regularity of mood // Bipolar disorders. 2003. Vol. 5(4). P. 279–286.Zeeman E.C. Catastrophe theory: Selected papers, 1972–1977. – Reading (MA): Addison-Wesley, 1977.

Проблема социальной желательности в исследованиях личностного потенциала Е.Н. Осин

В ряду факторов, угрожающих валидности психологических данных, получаемых с помощью методов субъективного самоотчета, социальная желательность (СЖ) традиционно занимает почетное место. Еще в 1937 г., критикуя методы субъективного самоотчета, Гордон Олпорт писал: «Испытуемый может исказить результаты тестирования, если примет решение так поступить <…> Любой человек может (на бумаге) симулировать интроверсию, консерватизм или даже счастье. И если он думает, что это для него так или иначе выгодно, то весьма вероятно, что он так и поступит <…> Даже испытуемые, действующие из лучших побуждений, могут обладать неадекватным представлением о себе, демонстрировать систематическую ошибку или тенденцию искажать ответы определенным образом, что лишает ценности их ответы» (цит. по Ben-Porath , 2003, p. 555). Можно констатировать, что к настоящему времени ситуация в этой области не только существенно не изменилась, но и стала еще более запутанной. За прошедшие полвека был разработан ряд инструментов для выявления эффектов СЖ, однако данные об их валидности остаются противоречивыми, а понятие СЖ – неоднозначным как теоретически, так и операционально. Тем не менее, за это время в западной психологии был проделан широкий ряд исследований, задачей которых стало выявление факторов, способствующих и препятствующих проявлению эффектов СЖ, а также проверка и сравнение эффективности различных мер, которые могут быть предприняты для предотвращения и контроля СЖ. Однако, несмотря на столь широкий массив накопленных данных, многие фундаментальные и прикладные исследования, проводимые с использованием методов субъективного самоотчета в настоящее время как в нашей стране, так и за рубежом попросту игнорируют проблему СЖ, и лишь в сфере организационной психологии, где игнорирование этой проблемы может вести к финансовым потерям, ей уделяется некоторое внимание. Задачей настоящей главы является обзор актуального состояния проблемы СЖ в академической психологии личности в свете исследований личностного потенциала.