La ricerca considera gli atteggiamenti nei confronti dei tratti della personalità nel comportamento degli utenti Vkontakte (OSN) dei social network online. L’attività degli amici degli utenti sul profilo di un determinato utente doveva essere influenzata dagli atteggiamenti nei confronti dei tratti di quest’ultimo. All’interno di un contesto più ampio, viene studiato il ruolo del tipo metacognitivo di adattamenti caratteristici come elemento chiave della teoria dei cinque fattori della personalità. Di conseguenza, insieme agli atteggiamenti verso i tratti, vengono esaminati altri adattamenti caratteristici metacognitivi (ad es. efficienza disposizionale, tratto riflesso e atteggiamento riflesso verso un tratto). 1030 studenti hanno partecipato allo studio. I risultati della ricerca confermano che l’estroversione è il predittore più importante del comportamento OSN tra gli altri tratti della personalità. Le informazioni presentate in questa ricerca sono ottenute utilizzando dati comportamentali invece di auto-report più convenienti. Inoltre, questi dati comportamentali caratterizzano il comportamento di altri utenti (amici) mentre si rivolgono al profilo di un determinato utente. Gli atteggiamenti positivi verso ogni Big Five tratti (estroversione, piacevolezza, coscienziosità, stabilità emotiva e apertura all’esperienza) hanno influenzato separatamente il numero di “Mi piace” degli avatar che rappresentano le fotografie degli utenti. Inoltre, le correlazioni rivelate tra tratti e “Mi piace” sono state successivamente eliminate dagli atteggiamenti verso i rispettivi tratti. Atteggiamenti positivi verso la coscienziosità predissero l’aumento del numero degli amici a differenza della coscienziosità dei tratti. Atteggiamento positivo verso gradevolezza previsto l’aumento del numero di post scritti da amici sulla parete dell’utente a differenza di gradevolezza tratto. Si sostiene che gli atteggiamenti verso i tratti influenzino l’ambiente sociale governato da un individuo: si possono selezionare quelle relazioni sociali e