
В статье представлены результаты исследования влияния социального капитала на состояние психического здоровья населения региона. Социальный капитал рассматривается через показатели межличностного взаимодействия и вхождения в социальные сети. Эмпирическое исследование проводилось с помощью социологического опроса населения Вологодской области с использованием модели многоступенчатой районированной выборки с квотным отбором единиц наблюдения. При помощи факторного анализа выявлено 5 латентных переменных, характеризующих включенность в социальные сети населения региона, выявлены варианты структуры социальных сетей. С помощью кластерного анализа на основе выделенных латентных переменных жители области разделились на три группы, которые различаются и по субъективным оценкам здоровья. Определено, что межличностное отчуждение в виде малоактивного общения и отсутствие социальной поддержки связано с более частными проявлениями негативных психических состояний в виде тревоги, депрессии, невроза.
здоровье, социальные сети, психическое здоровье, население региона, социальный капитал, HM401-1281, межличностное отчуждение, Sociology (General)
здоровье, социальные сети, психическое здоровье, население региона, социальный капитал, HM401-1281, межличностное отчуждение, Sociology (General)
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
