Шампейн, штат Иллинойс, 2000 год. Молодой статистик открывает свежий номер Journal of Personality and Social Psychology — том 78, выпуск 2 — и видит на странице 350 статью, в авторах которой стоит его собственное имя: Fraley, Waller & Brennan. Опросник ECR-R только что вышел из печати [3]. Это 36 пунктов, отобранных через Item Response Theory из тысяч возможных, — лучший психометрический инструмент для измерения взрослой привязанности, который существовал на тот момент.

Но у Фрейли есть ощущение, которое его беспокоит. Все вокруг продолжают говорить о четырёх стилях — secure, anxious, avoidant, disorganized, — как будто это природные виды, как кошки и собаки. Как будто человек либо тревожный, либо нет. Ему кажется, что это неправильно. И у него есть инструмент, чтобы это проверить. Не спорить, не философствовать — проверить. Инструмент называется таксометрия.

За следующие пятнадцать лет, работая тихо в Иллинойсе, Фрейли сделает три вещи. Первая — покажет, что у взрослой привязанности нет природных категорий [2][1]. Вторая — создаст ECR-RS, версию опросника для конкретных отношений, которая покажет: ваш «стиль» с мамой и ваш «стиль» с партнёром — это разные числа [4]. Третья — признает, что всё это разрушает не только поп-психологию, но и часть собственного поля.

Быстрый recap: где мы были

Часть 1. Тихий статистик из Иллинойса

Р. Крис Фрейли — не тот учёный, о котором снимают документальные фильмы. Он никогда не переезжал в Уганду за мужем и не изобретал Strange Situation в подвале балтиморской клиники. Он сидел в Иллинойсе, писал R-код (или его предшественников) и работал с данными так методично, как Боулби в годы войны работал с таблицами отбора офицеров — только вместо армейской психиатрии у него была психометрика привязанности.

Интеллектуальное наследство, которое он получил, было конкретным: Синди Хазан и Филлип Шейвер в 1987-м показали, что взрослая романтическая привязанность работает примерно как младенческая, и дали людям три категории — secure, anxious-ambivalent, avoidant [8]. Мэри Мейн добавила четвёртую — disorganized. Потом пришла Бреннан с Кларком и Шейвером: в 1998-м они создали ECR (Experiences in Close Relationships), объединив 60+ существующих опросников и извлечя два фактора: тревожность (страх быть брошенным) и избегание (дискомфорт от близости). Эти два фактора объясняли большую часть дисперсии [3].

Часть 2. Что такое таксометрия — и зачем она нужна

Чтобы понять, почему результат Фрейли важен, нужно понять инструмент. Таксометрия — это семейство статистических процедур, разработанных Полом Милем в 1960–1970-е годы с одной конкретной целью: определить, является ли психологический конструкт природным видом (таксоном) или непрерывным измерением (дименсией).

Слово «природный вид» здесь техническое. Пол Миль говорил о таксоне так: это класс объектов, у которых есть подлинный биологический разрыв от остальных. Депрессия — вот нетривиальный пример: есть ли «клинически депрессивный» как природная категория, или это просто нижний конец шкалы настроения? Или шизофрения: можно ли провести природную черту между «есть/нет»? Для этих вопросов и нужна таксометрия.

Идея метода простая, хотя детали сложнее. Если в популяции есть два природных класса (скажем, «тревожный» и «не тревожный» как разные природные виды), то при определённых статистических тестах данные должны вести себя иначе, чем при непрерывном распределении. Миль разработал несколько таких тестов — MAMBAC, MAXCOV, L-Mode — которые дают сигнал, есть ли в данных «разрыв» [1].

Ключевое преимущество таксометрии перед обычным факторным анализом — то, что факторный анализ не может ответить на вопрос «категория или измерение» в принципе. Два фактора в факторном анализе — это просто два фактора. Это ничего не говорит о том, являются ли они природными видами. Таксометрия задаёт этот вопрос напрямую.

Часть 3. Fraley & Waller 1998, Roisman et al. 2007: категорий нет

Fraley & Waller опубликовали свои первые таксометрические результаты в 1998 году. Они применили MAXCOV и смежные процедуры Миля к трём типам данных: данным Strange Situation Procedure (которую Мэри Эйнсворт придумала в балтиморском подвале в 1963-м), данным Adult Attachment Interview Мэри Мейн и данным self-report опросников. Все три независимых потока данных — разные инструменты, разные выборки, разные возрасты — показали одно и то же: никакого таксона нет. Непрерывное распределение. Дименсии, не категории.

Это само по себе было серьёзной находкой. Но поле не сразу обратило внимание — отчасти потому, что таксометрия была технической нишей, отчасти потому, что исследование было аспирантским. Девять лет спустя Roisman, Fraley & Belsky (2007) воспроизвели тот же анализ специально на данных Adult Attachment Interview — том самом инструменте Мэри Мейн, который в предыдущей главе вы видели как сдвиг к «уровню репрезентаций» [2].

Важный нюанс, который Фрейли неоднократно подчёркивал: дименсиональная структура не означает, что типажный язык бесполезен педагогически. Secure, anxious, avoidant — полезные дидактические ярлыки, помогающие людям сориентироваться. Проблема возникает, когда их начинают трактовать как «у меня вот такой вид» с вытекающей фиксированностью и идентичностью. В этом курсе мы начали с Боулби, который отверг психоаналитический язык фиксированных внутренних объектов — и оказывается, что поп-привязанность XXI века создала ровно то же: фиксированные внутренние объекты, только называются иначе [8].

Часть 4. Fraley et al. 2015: четыре стиля как квадранты

В 2015 году Фрейли с соавторами — Hudson, Heffernan и Segal — опубликовали в JPSP большое исследование, которое окончательно закрепило дименсиональную картину [1]. Ценность этой работы в том, что она не просто воспроизвела 1998 год на большей выборке. Она показала конкретную геометрию: четыре «стиля» привязанности — это квадранты двумерного пространства, образованного пересечением двух осей: тревожности и избегания.

Secure — это не «тип». Это нижний левый квадрант — низкая тревожность, низкое избегание. Anxious — это верхний левый квадрант (высокая тревожность, низкое избегание). Avoidant-dismissing — нижний правый (низкая тревожность, высокое избегание). Fearful-avoidant (то, что иногда называют «тревожно-избегающим») — верхний правый (высокая тревожность, высокое избегание). Это не природные категории. Это педагогические имена для четырёх углов непрерывного пространства.

Посмотрите на эту диаграмму внимательно. Здесь нет чёткой границы между «безопасным» и «тревожным». Есть облако точек с центром тяжести и постепенно редеющими краями. Если провести квадратурную черту и назвать четыре угла четырьмя именами — ничего плохого в этом нет, пока мы помним, что это «карта» для ориентации, а не анатомия. Проблема возникает в момент, когда кто-то с результатом «3.2 по тревожности и 2.8 по избеганию» говорит «я secure», а кто-то с «3.6 и 2.8» говорит «я тревожный» — как будто это разные виды.

Часть 5. ECR-R и ECR-RS: психометрика как честность

Параллельно с таксометрической работой Фрейли сделал ещё одну вещь, менее заметную, но не менее важную: создал инструменты, которые вынуждают работать с числами, а не с категориями [5][5][4][3].

ECR-R (2000) — это 36 пунктов, отобранных через Item Response Theory [3]. IRT, в отличие от классической тест-теории, позволяет оценить, насколько каждый пункт информативен в разных точках шкалы. Результат — два числа: ваш уровень тревожности и ваш уровень избегания. Не «тип». Два числа. Краткосрочная тест-ретест надёжность — r≈.70-.80 для обеих шкал [5][5]. Это инструмент, пригодный для исследований.

Но самое интересное — ECR-RS (Relationship Structures, 2011) [4]. Фрейли с соавторами спрашивают: что если ваш «стиль привязанности» к маме и ваш «стиль» к романтическому партнёру — это разные числа? Оказывается, они действительно разные — хотя и коррелируют. Конкретно: ECR-RS даёт отдельные шкалы тревожности и избегания для каждого типа отношений: мать, отец, партнёр, лучший друг. Корреляции между шкалами — умеренные, не высокие. Это означает, что привязанность частично специфична к отношению, а не является единой чертой личности.

Часть 6. Россия: психометрика против поп-типологии

В 2018 году в журнале «Вопросы психологии» вышла статья Чистопольской и соавторов с аккуратным названием: «Адаптация краткой версии ECR-R на русскоязычной выборке» [6]. Выборка — N=793, студенты из четырёх городов: Москва, Чебоксары, Рязань, Тула. Результаты: CFI=0.958 (отличная подгонка), RMSEA=0.047 (хорошее), внутренняя согласованность α=0.881 для тревожности и α=0.785 для избегания, тест-ретест надёжность r=0.86 и r=0.77.

Это не первая попытка: Казанцева (2008) сделала раннее back-translation Brennan/Fraley ECR ещё до выхода ECR-R [6]. Sabelnikova, Kashirsky & Nefedova (2024) адаптировали именно ECR-RS на N=668 [7]. Вместе эти три работы создают российскую психометрическую базу, которая воспроизводит ровно то, что Фрейли показал на англоязычных данных: двухфакторная структура тревожность × избегание устойчива, подтверждена конфирматорно, и именно с ней нужно работать.

Теперь — парадокс. В том же 2018-м, когда Чистопольская публиковала CFI=0.958 в академическом журнале, в русскоязычном Instagram и Telegram бурно расцветали «курсы по типам привязанности», которые предлагали тест из 10 вопросов, определявший ваш «тип» — тревожный, избегающий, безопасный, дезорганизованный. Книги Богдановой и Левицкой типологизировали, коучи предлагали «проработку стиля».

Между этими двумя мирами — пропасть. Русскоязычная академическая психометрика работает с двумя непрерывными шкалами. Русскоязычный рынок самопомощи работает с четырьмя дискретными типами. Первая воспроизводит мировую науку. Второй воспроизводит то, что наука опровергла в 1998-м. Это не случайный сдвиг — это типичная закономерность: поп-психология опаздывает на двадцать лет, даже в странах с сильной академической психологической школой.

Часть 7. Что сломано в квизах и что с этим делать

Подведём итог проблемы чётко. Типичный онлайн-квиз «Определи свой тип привязанности» делает следующее: берёт непрерывное двумерное пространство (тревожность × избегание), проводит на нём две черты (сверху-снизу и слева-справа) и раздаёт четыре имени четырём углам. Потом человек с тревожностью 3.1 и с тревожностью 4.7 получают одинаковый ярлык «тревожный», а человек с тревожностью 2.9 получает ярлык «безопасный».

Это не фатальная ошибка — это потеря информации. Исследования показывают, что при таком огрублении теряется более 90% статистически значимой дисперсии, которая есть в непрерывных шкалах. Вы переходите от двух чисел к одной из четырёх категорий — и при этом теряете ровно то, что важно для предсказания поведения: насколько вы тревожны, насколько избегаете, и где именно вы находитесь в пространстве.

Здесь важно вернуться к тому, что мы обсуждали в предыдущей главе через Fraley & Roisman [8]: четвёртый урок из их обзора — «изменение происходит в основном через новый реляционный опыт». Если привязанность — это дименсия, то и изменение — это движение по шкале, а не «смена типа». Это более точная и более обнадёживающая картина: вы не переходите из одной коробочки в другую — вы двигаетесь по непрерывному пространству.

Для тех, кому интересна методологическая деталь: здесь есть прямая связь с тем, как Мэри Мейн изобрела AAI в 1985-м (L3). AAI измеряет когерентность нарратива — это тоже непрерывная переменная, хотя Мейн работала с четырьмя дискретными классификаторами. Roisman, Fraley & Belsky (2007) [2] показали, что даже AAI не имеет природных таксонов. Концептуально это значит: «уровень репрезентаций», который открыла Мейн, тоже лучше описывать как непрерывный.

Итог: три вещи, которые изменились