上一期
下一期
目录
  • 58页
  • 59页
  • 60页
  • 61页
  • 62页
  • 63页
  • 64页
  • 65页
  • 66页
  • 67页
  • 68页
  • 69页
  • 70页
放大 缩小 默认 上一篇 下一篇
媒介接触风险和网络素养对青少年网络欺凌状况的影响研究
■周书环
  【本文提要】在媒介效果理论中,媒介接触是影响受众行为的重要因素。本文通过对14所公立中学的高中生进行问卷调研(N=1538),系统地分析了媒介接触风险和网络素养对青少年网络欺凌(包括欺凌与被欺凌)的影响。研究结果显示,在没有其他因素的干扰下,青少年接触网络暴力和色情信息均会对网络欺凌、被欺凌产生正向影响,玩网络游戏对被欺凌状况也有正向影响。并且,网络被欺凌是网络欺凌最大的影响因素,网络欺凌也是网络被欺凌最大的影响因素。此外,虽然网络技能、网络自我效能感对网络欺凌、被欺凌没有产生显著影响,但是网络技能在玩游戏对网络被欺凌的影响中起到了调节作用;网络自我效能感在色情接触对网络欺凌行为的影响中也有调节作用。
  【关键词】媒介接触风险 网络素养 网络欺凌 被欺凌 媒介效果
  【中图分类号】G201
  
一、问题的提出
  随着互联网的发展,互联网平台正逐渐成为青少年欺凌的新场所。目前,网络欺凌现象在全球范围内被认为是一个普遍存在的问题(Herrera-López et al., 2017)。2019年的数据显示,来自30个国家有三分之一的年轻人表示自己一直是网络欺凌的受害者(Skrba, 2019)。根据我国《2018年全国未成年人互联网使用情况研究报告》显示,截至2018年7月,我国未成年网民规模达1.69亿,15.6%的未成年人表示曾遭遇网络暴力。青少年网络欺凌的现象普遍存在于中国各地,并且呈加重态势(吴炜华,2016)。网络欺凌所引发的各种显性和隐性的恶劣后果会随着被欺凌者的承受极限的到来而变得更严重(张乐,2010)。因此,近年来,保护未成年人免受网络欺凌成为我国政府、相关社会组织、互联网机构以及学界关注的热点议题之一。2019年10月21日,十三届全国人大常委会第十四次会议审议了《未成年人保护法(修订草案)》,增设了“网络保护”一章,并专门对“网络欺凌”做了明确禁止规定,即,任何组织或者个人不得通过网络以文字、图片、音视频等形式侮辱、诽谤、威胁未成年人(新华网,2019)。
  对于网络欺凌的影响因素,国内外已有大量研究,或从心理学分析个人心理因素与环境因素的影响,或从教育学角度分析同龄人、父母和教育工作者的影响(谢家树等,2019; Patchin et al., 2012)。尽管也有不少国外研究者从实证角度考察过媒介暴力接触、互联网使用频率等因素的影响,但仅是浅尝辄止,缺少理论视野和深入探讨(Müller et al., 2018)。目前我国对未成年人网络安全的管理正在积极探索中,相关法律保护体系的建立需要理论支撑,而当下有关我国青少年网络欺凌影响的实证研究较少,且尚未有研究者从媒介角度考察过影响因素。在这种情况下,本文以媒介效果理论为理论依据,通过对我国多个省市的一千多名高中生的纸质问卷调查,尝试分析青少年媒介接触风险和网络素养对网络欺凌状况的影响。考虑到欺凌和被欺凌是青少年同伴关系中普遍存在的问题,欺凌者和被欺凌者常常成为欺凌行为研究者的重点(Haynie et al., 2001)。因此,本文同时考察了欺凌和被欺凌状况的影响因素。
  
二、文献综述与研究问题
  (一)网络欺凌的定义与媒介效果理论
  尽管“网络欺凌(Cyber-bullying)”这个词在我们日常生活中应用普遍,但在学术研究中,关于网络欺凌的定义却鲜有共识,这与互联网技术的发展变化有关(Betts, 2016)。有学者从技术角度出发,认为网络欺凌是指个人或群体故意将网络作为一种媒介技术,通过对特定的人或群体间接攻击,有意地、反复地对他人造成伤害或不适(Williams et al., 2007)。还有学者从网络欺凌的暴力性出发,将网络欺凌界定为基于网络的,具有恶意、羞辱性、攻击性和煽动性的侵权和暴力行为(吴炜华,2016)。结合上述研究,本文将“网络欺凌”定义为,利用互联网媒介,欺凌者对被欺凌者进行的恶意性、羞辱性、攻击性和煽动性的行为。
  从上述定义可知,网络欺凌与传统欺凌之间最明显的区别在于:欺凌的媒介。基于传统媒介的媒介效果理论认为,媒介可以影响受众的思想和行为,尤其是攻击行为(Ball-Rokeach, 1976)。而网络欺凌现象产生的原因与互联网本身的特征有关。将媒介效果理论放在互联网媒介中,互联网有更多可以提供的诸如攻击行为模型等学习情境,以及脚本和语法等,从而增加了网络欺凌(Anderson et al., 2001)。而且互联网媒介可以屏蔽欺凌者的身份和减少他们被抓住的危险。此外,互联网媒介可能导致欺凌者更容易接触受害者,从而增加网络受害(Müller et al., 2018)。所以,不少研究者认为,个体如何使用互联网媒介会对网络欺凌与被欺凌产生影响(Festl et al., 2013;Chen et al., 2016)。为了回答这一问题,本文以媒介效果理论作为理论基础,从媒介接触风险和网络素养两大角度考察网络欺凌和网络被欺凌的影响因素。
  (二)媒介接触风险与网络欺凌、被欺凌
  为了防止网络欺凌与网络被欺凌,识别风险因素并进行保护是至关重要的。在罗宾·科瓦尔斯基(Robin Kowalski)等人对网络欺凌文献的荟萃分析中,媒介使用被证明是影响网络欺凌和网络被欺凌的一个重要风险因素,这些风险因素包括青少年对暴力和游戏等信息的接触(Kowalski et al., 2014)。除了暴力和游戏,对色情信息的接触也是媒介效果研究的重要方面(布莱恩特,2009:78,90)。依据该理论,青少年接触这类信息可能也会影响网络欺凌与被欺凌状况。不过在网络中,暴力信息和色情信息的范围存在着交叉关系,因此本研究进行了一定的区分。据前测访谈内容和考虑到我国严禁色情内容传播的法律法规,处在青春发育期的青少年出于好奇心,在网上搜索的色情信息主要是有关裸体、性语言和性行为等软色情,尚未达到暴力的程度。所以,本研究对两者的定义和测量有所侧重,网络暴力信息主要指网络上出现的血腥画面和语言暴力等;网络色情信息是指网络上与裸露的性表达相关的画面或语言。
  在媒介效果研究中,媒体与暴力的关系一直是研究者关心的重要议题。自20世纪60年代电视在美国社会中普及,媒介暴力内容对儿童和青少年的影响就成了研究焦点。随着互联网的发展,不少学者也将这一研究扩展到了网络媒介(Chang et al., 2014)。已有的一些研究一边倒地支持这样一种观点:接触暴力电视内容、电影、视频、手机和互联网信息,都会增加接触者行为的攻击性(Paik et al., 1994; Huesmann, 2007)。从长期来看,接触媒介暴力会激发侵略性的信念、态度、图式、行为模式和期望,并导致接触者对攻击性行为的脱敏,且接触暴力信息时间越长,欺凌事件发生的频率越高,同时青少年可能因为过多接触暴力内容,也增加了受害风险(Anderson et al., 2010; Anderson et al., 2018; Rostad et al., 2018)。然而,有学者发现,接触暴力内容对青少年的欺凌行为没有显著影响。从媒介心理学角度出发,大脑能够抑制青少年对虚构刺激的情绪反应,与父母、同龄人,以及那些能够对孩子的世界产生直接影响的人相比,虚构的媒介内容则太过遥远,无法产生这种影响(Ferguson et al., 2018)。由于这些研究所持观点不一,本文对青少年接触媒介暴力的影响进行了研究。
  除了上述的暴力欺凌,比如发送威胁或辱骂对方的信息,网络欺凌还包括性欺凌行为。该行为的一种具体形式是要求发送包含性或裸照或性信息(Thomas, 2017)。当下,这类欺凌行为越来越流行,并形成了色情信息(sexting)欺凌现象(Spears et al., 2015)。有研究发现,人们对媒介中性内容的消费会对其行为层面产生影响,其中包括一些极端暴力和破坏性行为(布莱恩特,2009:105)。有学者通过对青少年消费色情杂志的频率进行研究,发现接触色情内容越频繁的人,越有可能产生与性有关的攻击行为(Malamuth et al., 2005)。有趣的是,有研究者发现14-21岁的年轻人对电视或电影等传统媒介中性内容的消费比互联网更多,虽然频繁地接触媒体中的性内容与危险的性行为无关,但是会增加强迫性行为(Ybarra et al., 2014)。上述研究侧重于媒介色情信息接触对个体实际的性行为的影响,但没有进一步探讨这类信息接触对网络欺凌与被欺凌的影响,为此,本文展开了研究。
  此外,随着互联网的发展,越来越多的学者也十分关心网络游戏对青少年的影响。对游戏的研究是媒介效果研究中一个相对较新的领域(魏然等,2016:227)。有些学者调查了2315名台湾青少年,发现超过一半的学生报告自己在过去的一周中玩过网络游戏,这让他们有了更多在网上攻击他人或被攻击的机会(Chang et al., 2014)。在很早之前,克雷格·A·安德森(Craig A. Anderson)和布拉德·J·布什曼(Brad J. Bushman)(2001)就提出了一般攻击模型(general aggression model),认为玩暴力电子游戏可以改变人们的行为习惯,进而导致攻击性行为(Anderson et al., 2001)。近年来也有学者提出,无论男性还是女性,经常玩视频游戏或电脑游戏会导致更多的网络欺凌(Rostad et al., 2018)。但是,一些学者提出了质疑,认为电子游戏(无论是暴力内容还是非暴力内容的)所带来的负面影响和生理兴奋容易消散,不太可能在大脑中留下长期的痕迹,以及改变玩家的行为(魏然等,2016:237-238)。基于这些争议,本文也对青少年接触网络游戏的影响进行了探讨。
  通过上述文献可知,虽然目前研究者对网络暴力信息和网络游戏的影响研究较多,但存在不同的结论和争议,而且研究者们忽略了色情信息接触对网络欺凌与被欺凌的影响。基于我国与其他国家和地区的文化差异性,本研究在我国青少年的调查样本上,提出了研究问题一:媒介信息接触(暴力、色情和玩网络游戏)对网络欺凌(包括欺凌与被欺凌)的影响如何?
  (三)网络素养与网络欺凌、被欺凌
  除了从网络风险的角度检视网络欺凌和被欺凌的影响因素,网络素养(internet literacy)也是部分学者关注的媒介因素。一些学者访问了来自欧洲9个国家的122位专家,这些专家普遍认为网络欺凌的产生与媒介素养和媒介教育的缺乏有关(Jager et al., 2010)。事实上,网络欺凌者和受害者通常是互联网的狂热用户,他们中有超过50%的人认为自己是互联网专家(Ybarra et al., 2004)。虽然网络素养可能是影响网络欺凌与被欺凌发生与否的重要因素,但是少有研究者从网络素养的实证角度考察其与网络欺凌、被欺凌的关系。本文从两个角度对网络素养进行了研究,首先是直接影响,其次是可能作为调节因素的影响。
  网络素养的定义十分复杂,而且随着科技的进步,其定义也在不断发生变化。学者们在一次媒介素养研讨会上对“媒介素养”(media literacy)提出了一个简洁且被广泛使用的定义:媒介素养是受众“获取、分析、评估和创造各种形式信息的能力”(Christ et al., 1998)。索尼娅·利文斯通(Sonia Livingstone)和埃伦·赫斯普(Ellen Helsper)(2010)将这一概念延伸到了“网络素养”,将“网络素养”定义为互联网用户访问、分析、评估和创建在线内容的能力(Livingstone et al., 2009)。很多用户相信自己所拥有的网络技能信心的重要性不亚于实际技能的重要性,由此可见,网络素养不仅仅包含使用技能,也包含用户对信息的理解和评估(Leung et al., 2012)。具体而言,网络技能虽然在侵犯他人过程中起着核心作用,不过,对于自己网络技能的强烈自信也是十分必要的,这样才更有信心在网络空间中实施伤害,以及防止预期风险(Savage et al., 2017)。因此,本文在测量网络素养时借鉴了不少学者常用的两个指标:网络技能和网络自我效能感(Livingstone et al., 2009),前者指使用互联网的实际操作技能,后者是用户对自己互联网技能的信心。
  从实证研究的结果来看,网络素养与网络安全行为并不是完全的正相关关系。一方面,网络素养越高的人,越会知道如何利用网络来定位、浏览和访问不同的信息,越不会成为被骚扰对象(Leung et al., 2012);但另一方面,网络素养越高的人对互联网活动接触较深入,使其遇到的网络风险也会相应增加。有学者对比利时1318名12-18岁的中学生进行研究发现,拥有较高的信息通信技术专业知识的青少年参与网络欺凌与遭受被欺凌的可能性更大(Walrave et al., 2010)。可见,网络素养与网络欺凌、被欺凌存在相关性,据此,本文提出了研究问题二:青少年的网络素养(网络技能和网络自我效能感)对网络欺凌(包括欺凌与被欺凌)的影响如何?
  此外,有少数学者还发现网络欺凌与被欺凌是影响彼此最重要的变量,即曾经作为欺凌者参与的网络欺凌行为是被欺凌状况最重要的预测因素。网络被欺凌经历也是未来预期其网络欺凌行为的主要因素。研究数据表明,网络欺凌者成为被欺凌者的可能性是其他人的6倍,网络被欺凌者参与网络欺凌行为的可能性是其他人的9倍(Walrave et al., 2010)。基于此,本文提出第三个研究问题:青少年网络欺凌与被欺凌的关系如何?
  最后,如果青少年媒介接触风险行为(接触色情、暴力和玩网络游戏)与网络欺凌、被欺凌有关,是否有任何方式可以减轻这类行为带来的负面后果?本研究检视了可能的调节因素,即网络素养。然而,如前所述,网络素养高的人可能有两种完全相反的行为和结果。好的一面是,青少年接触网络上的色情、暴力和玩游戏风险可能增加了他们的网络欺凌和被欺凌状况,但可能由于他们自身网络素养高,受到这类风险的负面影响较少,知道如何避免被欺凌;但也可能结果相反,即,他们可能因为网络素养高,对这类风险信息的接触更加深入,导致受到的负面影响更多,更容易产生欺凌和被欺凌。目前国内外学界从网络技能和网络自我效能感研究对网络欺凌间接影响的极少,因此本文提出第四个研究问题:网络技能和网络自我效能感是否可以调节媒介信息接触(接触色情、暴力和玩网络游戏)与网络欺凌(包括欺凌与被欺凌)的关系?
  
三、研究方法
  (一)数据收集与样本状况
  考虑到我国不同地域间互联网经济发展水平差距较大,本文的问卷调查采用多阶段分层整群随机抽样的方法,从东部、中部和西部三大区域各选取两到三个省(直辖市、自治区),每个省(直辖市、自治区)选取一个省会城市,再根据2018年全省GDP排名选取一个与省会城市经济差距较大的地级市或市辖区,然后选取一所当地综合实力排名中上的公立中学,最后从高中部随机抽取一到两个自然班,问卷调查以班级为单位进行。为保证问卷的信度与效度,本文在调查的前测阶段选择广州市青少年流动量较大的社区图书馆、公园和博物馆等地点发放400份预试问卷,并对14位接受调查的青少年进行深度访谈,依据访谈反馈情况与本文研究主题对问卷内容设计作出修订。正式调查从2019年8月20日起至10月15日结束,总计发放问卷2000份,回收有效问卷1538份,有效率为76.9%。调查覆盖东部地区广东省广州市(129份)和清远市(94份)、山东省济南市(88份)和临沂市(141份),中部地区湖南省长沙市(161份)和怀化市(157份)、河南省郑州市(104份)和平顶山市(135份),西部地区重庆市永川区(109份)和北碚区(77份)、广西壮族自治区南宁市(57份)和百色市(119份)、云南省昆明市(83份)和曲靖市(84份),有效保证了研究样本的全国代表性。此外,所有被调查者均得到了监护学校的知情同意。
  本文研究样本的人口特征统计描述指标如(表1 表1见本期第62页)所示。
  (二)变量测量
  1.因变量
  本研究的因变量有两个,包括网络欺凌和被欺凌。本研究结合一些学者设计的网络欺凌的量表(Cyberbullying Questionnaire),包括网络欺凌者和被欺凌者,这一量表(简称CBQ)已经被证明具有良好的结构效度和足够的信度,并参考了国际公认的ECIPQ量表(The European Cyberbullying Intervention Project Questionnaire)(Calvete et al., 2010; Del Rey et al., 2015)。对受访者欺凌他人的测量是受访者要在李克特五级量表中填写他们在过去两年内,在网上有过这些行为的频率(1=从不,2=总共一两次,3=约半年一两次,4=约每月一次,5=约每周一次),这些行为包括:(1)发送一些威胁或伤害同学的信息、照片;(2)在网上发一些令人尴尬的笑话或在网上说他人坏话或谣言;(3)侵入了别人账户,窃取个人信息;(4)当有人打我或者伤害我时,有人用手机录制视频或拍照或发朋友圈;(5)未经许可,在网上分享他人的秘密或者照片;(6)故意将某人从微信群、QQ群、游戏群或论坛等群组移除出去或拉黑;(7)在微信或者QQ群里故意针对或者忽视某人。这7项相加的得分即为青少年欺凌他人的分值(M=7.62,SD=2.25,α=0.90)。
  同样的,青少年在网络上被欺凌的情况,则是通过询问他们过去两年内在网上遇到过这些行为的频率(1=从不,2=总共一两次,3=约半年一两次,4=约每月一次,5=约每周一次)。这些行为包括:(1)有人发送一些威胁或伤害我的信息、照片;(2)有人在网上发一些令人尴尬的笑话或在网上说我的坏话或谣言;(3)有人侵入了我的账户,窃取了我的个人信息;(4)当有人打我或者伤害我时,有人用手机录制视频或拍照或发朋友圈;(5)未经我的许可,在网上传播关于我的秘密或者照片;(6)故意将我从微信群、QQ群、游戏群或论坛等群组移除出去或拉黑;(7)在微信或者QQ群里故意针对或者忽视我。这7项相加的得分即为青少年被欺凌的分值(M=8.60,SD=2.83,α=0.84)。
  本文青少年在网上欺凌与被欺凌现状如(表2 表2见本期第64页)所示。
  2.自变量
  在媒介信息接触方面,本研究根据媒介效果理论,主要考虑了三个因素:是否接触暴力信息、是否玩网络游戏和接触色情信息频率。对接触暴力信息的测量是询问受访者“近两年内是否特意浏览一些暴力或血腥的照片或视频网站(主要指语言暴力,行为上的攻击性)”,若有过这类行为,则编码为1,否则编码为0;对游戏的接触是询问受访者“近两年内是否玩网络游戏”,有则编码为1,没有则编码为0;由于我国对待性的文化比较含蓄,为了让受访者更加真实地回答问卷,对接触色情信息的测量没有采用直接询问是或否的方式,而是询问受访者“近两年内在网上浏览过一些色情照片或视频网站(裸露的性表达)的频率”,受访者回答从1(没有)到5(几乎每天看)。
  在网络素养的影响方面,本研究对网络技能的测量通过多选题询问“你擅长以下哪些技能”,共有7项:(1)在网上找到所需信息;(2)发送QQ或微信即时消息;(3)申请并使用电子邮件账户;(4)下载并保存各种文件;(5)为垃圾邮件或弹出广告设置过滤器;(6)清除电脑上的病毒;(7)自行修复电脑出现的问题。最后的得分相加即为网络技能的情况,得分越高说明网络技能高,反之亦然(Livingstone et al., 2009)。对网络自我效能感的测量借鉴了一个被广泛使用的量表,通过三个问题来评估,分别为:(1)我有信心理解与互联网硬件软件相关的术语或词汇;(2)如果网络连接遇到了问题,我有信心解决;(3)我有信心在一个特定的互联网项目中(如某个软件)学习较高的使用技能。受访者回答从1(非常不同意)到5(非常同意),最后相加即为网络自我效能感的分值(M=9.46,SD=2.68,α=0.80)(Eastin et al., 2000)。
  本文将年龄、性别作为控制变量。
  (三)数据分析
  为了更好地了解不同因素的影响大小,本文采用嵌套式回归分析(nested regression)。在回归模型中,首先将媒介接触风险的自变量依次纳入回归模型,之后将网络素养的两个自变量代入回归模型,随后再分别带入网络欺凌或网络被欺凌状况,最后将交互变量纳入回归模型。检验发现,各自变量的VIF值均小于2,意味着模型不存在多重共线性。在本研究中,所有数据均是运用软件Stata16.0进行分析和处理。
  
四、研究发现
  研究问题一:探讨媒介信息接触(暴力、色情和玩网络游戏)对网络欺凌(包括欺凌与被欺凌)的影响。网络欺凌行为的回归模型(表3 表3见本期第65页)中,模型1中纳入了控制变量和媒介接触信息的相关变量,模型2在模型1的基础上纳入了网络素养的相关变量。在模型2中,是否接触暴力和色情信息接触频率对网络欺凌行为均有显著影响,是否玩游戏没有显著影响(p>0.05)。而模型3在模型2的基础上纳入了网络被欺凌后,媒介信息接触中仅剩下色情信息的接触频率对网络欺凌行为有显著影响,且方向为正向(b=0.28)。这表明,青少年对网络色情信息接触越多,越容易产生网络欺凌行为;而暴力信息接触从显著变得不显著,说明该因素受到了加入的网络被欺凌因素的干扰。同样,在网络被欺凌的模型中,模型5和模型6在没有加入网络欺凌因素之前,暴力信息接触与否、色情信息接触频率和玩游戏与否,对青少年的网络被欺凌行为均有显著影响,且是正向作用。而在加入了该因素之后(模型7),媒介信息接触中仅剩下暴力信息接触对被欺凌有显著影响,方向为正向(b=0.79)。这说明,青少年接触暴力信息越多,他们的网络被欺凌状况越严重。色情信息接触和玩游戏的行为的系数变得不显著,说明这两个自变量受到了加入的网络欺凌行为因素的干扰。无论是欺凌还是被欺凌,在没有其他因素干扰的情况下,整体而言,媒介暴力接触和色情信息接触均能够影响青少年的网络欺凌、被欺凌状况。
  研究问题二:探究青少年的网络素养(网络技能和网络自我效能感)对网络欺凌(包括欺凌与被欺凌)的影响。在加入交互变量之前,网络欺凌和网络被欺凌各自的回归方程均显示(模型3和模型7),网络技能和网络自我效能感对欺凌和被欺凌均没有显著影响。这说明,青少年的网络素养包括网络技能和网络自我效能感,对网络欺凌与被欺凌没有影响。
  研究问题三是研究青少年网络欺凌与被欺凌的关系。在网络欺凌的回归模型中,可以发现,网络被欺凌是影响网络欺凌行为最大的自变量,在加入该因素后,调整R2从4.89%提高到了33.93%,模型效果大大增强,表明网络被欺凌是网络欺凌最大的影响因素。同样,在网络被欺凌的回归方程中,也有类似的发现,在加入网络欺凌行为后,该变量对于网络被欺凌的解释力最强,调整R2从5.93%提高到了34.66%,模型解释力明显增强,同样说明在这些因素中,网络欺凌是网络被欺凌最大的影响因素。
  研究问题四:探讨网络技能和网络自我效能感是否可以调节媒介信息接触(接触色情、暴力和玩网络游戏)与网络欺凌的关系。模型4可以看到,在这几个交互变量中,仅有色情信息接触与网络自我效能感的交互项回归显著(p<0.001),作用为正向(b=0.09),并且这一模块,解释了1.44%的变差,调节作用明显。这表明色情信息接触频率对网络欺凌行为的影响依网络自我效能感的变化而变化,受其正向调节。具体来说,自我效能感程度高的青少年,色情接触频率对网络欺凌的影响大于自我效能感程度低的青少年。简单斜率亦显示(见图1),随着青少年网络自我效能感的提高,色情接触频率对网络欺凌行为的影响也越来越大。
  对于网络技能和网络自我效能感是否可以调节媒介信息接触(接触色情、暴力信息和玩网络游戏)与网络被欺凌的关系,通过模型8可以发现,这几个交互变量仅有玩游戏和网络技能的交互回归显著(p<0.05),方向是负向(b=-0.17)。
  说明玩游戏对网络被欺凌的影响依网络技能的变化而变化,受其负向调节。即,网络技能低的青少年,玩游戏对网络被欺凌的影响要大于网络技能高的青少年。图2更直观地反映了这一模式。网络技能越高,那么玩游戏对网络被欺凌的影响就会越小;网络技能越低,玩游戏对网络被欺凌的影响就会越大。
  
五、讨论与结论
  首先,接触媒介暴力、媒介色情信息均能影响网络欺凌;而且接触媒介暴力、色情信息和网络游戏也会影响网络被欺凌。这与在网络空间中,欺凌者更容易接触受害者有关。由于网络的匿名性和缺乏监管机制,网络中的青少年比线下的青少年更容易攻击他人或受到更多的攻击(Müller et al., 2018)。加上青少年心理不成熟,他们还无法准确预期自己网络欺凌行为带来的影响,导致网络欺凌现象十分普遍。
  具体而言,在网络欺凌中,媒介暴力接触和色情信息接触都正向影响网络欺凌行为。然而,在加入了网络被欺凌作为影响因子后,媒介暴力接触的影响就变得不显著了。显然,媒介暴力接触受到了网络被欺凌的干扰,说明青少年受后者的影响远远超过前者。色情信息接触仍对欺凌行为有显著影响,青少年对色情信息的接触频率越高,则越有可能在网络上欺凌他人。部分学者的研究为解释这一结论提供了依据,即,随着色情在互联网上更广泛传播,青少年认为相比传统媒介,在互联网上更容易获得这类信息(Malamuth et al., 2005)。而接触色情信息越频繁的青少年越有可能被唤起性欲,甚至改变对待女性的态度,产生一些与性有关的攻击性行为。因此,接触色情信息的青少年更有可能从事“危险行为”,从而带来网络欺凌的负面后果(Horvath et al., 2013)。
  同样,在网络被欺凌中,接触色情信息的频率、是否接触暴力信息以及是否玩游戏均对网络被欺凌产生了显著影响。不过,加入网络欺凌行为作为影响因子后,仅有接触媒介暴力对被欺凌有显著影响,色情信息接触和玩游戏的显著影响都没有了。这表明,色情信息接触和玩游戏因为受到网络欺凌行为的影响干扰而变得没有影响了。与不接触网络暴力信息的青少年相比,接触这类信息的青少年更有可能受到网络欺凌。这可能是因为,本文测量的是青少年是否在网络上主动浏览和搜索暴力信息,经常浏览这类信息的青少年更可能被攻击者识别或者记录,增加了自己成为被攻击目标的机会,大大增加了其被欺凌的风险。还有一个可能的解释是,具有较高攻击性的个体更喜欢攻击性的内容,才明确地选择了符合这种偏好的媒介内容。因此,有学者提出,接触媒介暴力只是一种潜在的攻击性模式的表现(Müller et al., 2018)。出于欺凌与被欺凌之间较强的关联性,接触媒介暴力的青少年更可能欺凌他人,也导致更可能被他人欺凌。
  第二,网络被欺凌是网络欺凌最大的影响因素,影响力超过了50%(标准化回归系数),这说明,青少年在网络上欺凌他人是由他们自身的受害经历引起的,青少年之前的网络被欺凌经历是预测其网络欺凌行为的关键因素。同样,网络欺凌是网络被欺凌最大的影响因素,影响力达到了55%(标准化回归系数),说明青少年在欺凌他人后,也很容易成为被欺凌对象。实验表明,一个具有高度攻击性的人创造的恶意环境,足以使一个通常不具有攻击性的人进行高度报复,因此网络欺凌与被欺凌形成了一个恶性循环(Anderson et al., 2008)。这种高度关联性产生的原因之一是网络空间的独特性。任何形式的欺凌行为的本质特征之一是权力失衡,即受害人无法报复,然而,到了网络空间中,这种技术是对等的,原本在物理空间中欺凌他人者的各项优势(如力量、身高、性别等)在网络空间中难以表现,因此欺凌者也很容易受到被欺凌者通过技术的报复(Bauman, 2009)。原因之二是报复的动机,即一个人在网络上遭受这种欺凌后,可能也会产生伤害别人的动机,以此来弥补自己的挫折感和不愉快;此外,相比没有经历过网络欺凌的人,网络欺凌者对受害者表现出更少的同理心(Barlett, 2012; Steffgen et al., 2009)。而经历过网络被欺凌的青少年可能会因受到刺激从而进行网络欺凌,反之亦然,由此引起了网络欺凌与被欺凌的连锁反应(Kowalski et al., 2014)。
  第三,网络自我效能感能够调节色情接触对网络欺凌行为的影响。低水平的网络自我效能感对色情接触与网络欺凌行为的调节作用较小,然而,随着青少年的网络自我效能感越高,色情信息接触对网络欺凌行为的影响就会越大。这与现有学者的研究结论较相似,即,较低的网络自我效能感对网络欺凌行为没有影响,然而,如果互联网用户对自己的网络技能信心十足,可能会成为网络欺凌者,这意味着,对互联网技能缺乏自信的青少年不太可能在网上发布带有敌意或攻击性的信息(Savage et al., 2017)。且进一步说明了网络欺凌现象不同于传统欺凌,那些因为身体优势在学校里欺凌他人的青少年可能永远不会成为网络欺凌者,而那些不会当面欺凌他人的青少年可能因为对自己网络技能的自信,成为网络欺凌者。本文在这一结论基础上进行了延伸,揭示了媒介信息发挥的重要作用,即随着青少年对自己的网络技能越来越有信心,接触色情信息对网络欺凌行为的影响也会越来越大。自我效能感越高的人在未来采取相关行为的可能性就会越大(Eastin et al., 2000),在这种情况下,接触色情信息产生网络欺凌行为的可能性要高于自我效能感较低的人。
  此外,网络技能能够调节玩游戏对网络被欺凌的影响。网络技能越高,那么玩游戏对网络被欺凌的影响就会越小;网络技能越低,玩游戏对网络被欺凌的影响就会越大。可以认为,具有高水平网络技能的玩家可以对自身受害的程度有一定的控制(Akbulut et al., 2010),而网络技能较低的玩家较难做到这点。这与笔者访谈部分玩游戏的青少年的结论一致,对于玩游戏的青少年而言,如果他们的网络技能较低,他们在复杂的网络上遇到风险可能不知道如何处理,容易被欺凌。比如不清楚如何更好地保护个人安全以防止受到他人辱骂,或在游戏界面上没有设置个人隐私保护,或不小心透露自己是未成年人的信息而被骚扰等等,这些都加大了他们受欺凌的风险。
  综上所述,在没有其他因素的干扰下,青少年接触网络暴力和色情信息的行为均会对网络欺凌、被欺凌产生影响,玩网络游戏对被欺凌状况也有影响。除了媒介风险因素,网络技能和网络自我效能感在特定语境下有一定的调节作用,而且网络欺凌和被欺凌是影响彼此最大的因素。正如媒介效果理论所阐释的,媒介讯息可以改变人们对某些事情的看法,并可能导致态度和行为的改变(魏然等,2016:5)。早在20世纪,国外学者在探讨电影、广播、电视等对儿童青少年的影响时就得出了这一结论,到了互联网语境中,国外学者们的观点不一。我国学者卜卫早期在考察大众媒介对儿童的影响中也简单提及,“互联网使用可能影响了用户的行为”(卜卫,2002:416)。本文从媒介使用对青少年网络欺凌行为的影响角度,证明了这一观点。而且,本文研究发现青少年接触网络色情和暴力信息会影响网络欺凌与被欺凌,进而从理论上支持了相关政策的必要性和重要性,即在互联网内容管理的实践中,为了更好地保护未成年人,需要禁止网络服务提供商和网络使用者传播暴力和淫秽色情信息。
  基于此,本文提出降低青少年网络欺凌与被欺凌状况的几点具体建议:第一,政策制定者和执行者除了要减少青少年对不良信息的接触,还要加强对网络欺凌与网络被欺凌的同时管理,由于两者之间的强关联性,管理者在加强防范网络欺凌行为的同时,也要重视受害者的心理建设和法律保护,减少恶性循环;第二,互联网平台企业、学校和家长作为社会主体,要保护未成年人免受网络暴力信息、色情信息的干扰,比如在电脑上设置过滤器,监督他们的上网行为等,从而降低他们对这类不良信息的接触,同时也要适当监督青少年玩游戏的行为,防止被网络欺凌;第三,青少年自身也要更好地保护自己,不断提高网络素养尤其是网络技能,在使用网络媒介中减少对不良信息的接触,尤其是在玩游戏的过程中注意保护个人安全,提高风险防范意识。值得一提的是,我国《未成年人保护法(修订草案)》(2019)虽提出禁止“网络欺凌”,却尚未明确哪些行为属于“网络欺凌”,本文结合我国国情和国外权威研究得出的“网络欺凌”与“被欺凌”测量指标也可成为将来法律细化及司法实践的参照依据。
  虽然这项研究有助于我们发现青少年网络欺凌与被欺凌的媒介影响因素以及网络素养的调节作用,但是本文仍然存在着一些不足之处。其一,本调查对象仅仅是高中生(15-19岁),没有考察网络上其他年龄阶段的欺凌者和被欺凌者,未来研究可以比较不同年龄阶段青少年媒介接触行为与网络素养的差异性;其二,本文虽然以媒介效果理论作为依据,考察媒介使用对青少年网络欺凌和被欺凌的影响,但仅仅考虑到了接触媒介中的暴力、色情信息和游戏因素,忽略了可能存在的其他风险因素和媒介使用行为的影响;其三,本文在讨论网络素养时,对网络技能和网络自我效能感进行了分别测量,由于网络素养概念的复杂性和多样性,本文只是提出了其中一种解释路径,如果将网络素养作为一个整体测量,也许得出不一样的结论,这种可能性有待进一步探索。■
  
参考文献:
布莱恩特(主编)(2009)。《媒介效果:理论与研究前沿》(石义彬等译)。北京:华夏出版社。
卜卫(2002)。《大众媒介对儿童的影响》。北京:新华出版社。
吴炜华(2016)。媒介化的暴力:网络霸凌与青少年研究回顾和中国视角。《中国新闻传播研究》,(1)。
新华网(2019)。未成年人保护法修订草案增设“网络保护”,哪些看点值得关注?。检索于http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/201910/e4db08476392483aa8cfc1447f24d052.shtml.
魏然,周树华,罗文辉(2016)。《媒介效果与社会变迁》,北京:中国人民大学出版社。
谢家树,魏宇民,ZHU Zhuorong(2019)。当代中国青少年校园欺凌受害模式探索:基于潜在剖面分析。《心理发展与教育》。(35:1)。
张乐(2010)。青少年网络欺凌研究综述。《中国青年研究》,(12)。
AndersonC. A.& BushmanB. J. (2001). Effects of Violent Video Games on Aggressive Behavior, Aggressive CognitionAggressive Affect, Physiological Arousaland Prosocial Behavior: A Meta-analytic Review of the Scientific Literature. Psychological Science. 12(5)353-359.
AndersonC. A.BuckleyK. E.& Carnagey, N. L. (2008). Creating Your Own Hostile Environment: A Laboratory Examination of Trait Aggression and the Violence Escalation Cycle. Personality & Social Psychology Bulletin, 34(4)462-473.
AndersonC. A.ShibuyaA.IhoriN.SwingE. L.BushmanB. J.Sakamoto, A.& Saleem, M. (2010). Violent Video Game Effects on Aggression, Empathyand Prosocial Behavior in Eastern and Western Countries: A Meta-analytic Review. Psychological Bulletin, 136(2)151-173.
AndersonC. A.& BushmanB. J. (2018). Media Violence and the General Aggression Model. Journal of Social Issues, 74(2)386-413.
Akbulut, Y.SahinY.L, & Eristi, B.Cyberbullying Victimization among Turkish Online Social Utility Members. Educational Technology & Society201013 (4):192-201.
Ball-Rokeach, S. J.& DeFleurM. L. (1976). A Dependency Model of Mass-Media Effects. Communication Research, 3(1)3-21.
Barlett, C. P.& GentileD. A. (2012). Attacking others online: The formation of cyberbullying in late adolescence. Psychology of Popular Media Culture1(2)123-135.
BaumanS. (2009). Cyberbullying in a Rural Intermediate School: An Exploratory Study. The Journal of Early Adolescence30(6)803-833.
Betts, L R. (2016) Cyberbullying: Approaches, Consequences, and Interventions. In J. Binder (Ed.). Palgrave Studies in CyberpsychologyLondon: Palgrave Macmillan.
Calvete, E.Orue, I.Estévez, A.Villardón, L.& PadillaP. (2010). Cyberbullying in Adolescents: Modalities and Aggressors’ Profile. Computers in Human Behavior, 26(5)1128-1135.
Chang, F.-C.Chiu, C.-H.Miao, N.-F.Chen, P.-H.LeeC.-M.HuangT.-F.& PanY.-C. (2014). Online Gaming and Risks Predict Cyberbullying Perpetration and Victimization in Adolescents. International Journal of Public Health, 60(2)257-266.
ChenL.Ho, S. S.& Lwin, M. O. (2016). A Meta-analysis of Factors Predicting Cyberbullying Perpetration and Victimization: From the Social Cognitive and Media Effects Approach. New Media & Society19(8)1194-1213.
ChristW. G.& Potter, W. J. (1998). Media Literacy, Media Educationand the Academy. Journal of Communication48(1)5-15.
Del ReyR.CasasJ. A.Ortega-RuizR.Schultze-Krumbholz, A.ScheithauerH.SmithP.& PlichtaP. (2015). Structural Validation and Cross-cultural Robustness of the European Cyberbullying Intervention Project Questionnaire. Computers in Human Behavior, 50141-147.
EastinM. S.& LaRose, R.(2000).Internet Self-efficacy and the Psychology of the Digital Divide, Journal of Computer-mediated Communication6(1).
FelsonR B.(1996). Mass Media Effects on Violent Behavior. Annu. Rev. Sociol. 22(1)103-128.?
FergusonC. J.& ColwellJ. (2018). A Meaner, More Callous Digital World for Youth? The Relationship Between Violent Digital GamesMotivation, Bullying, and Civic Behavior among Children. Psychology of Popular Media Culture7(3)202-215.
Festl, R.Scharkow, M.& Quandt, T. (2013). Peer InfluenceInternet use and Cyberbullying: A Comparison of Different Context Effects among German Adolescents. Journal of Children and Media7(4)446-462.
HaynieD. L.Nansel, T.EitelP.CrumpA. D.Saylor, K.Yu, K.& Simons-MortonB.(2001). BulliesVictimsand Bully/Victims: The Journal of Early Adolescence21(1)29-49.
Herrera-López, M.CasasJ. A.Romera, E. M.Ortega-RuizR.& Del ReyR. (2017). Validation of the European Cyberbullying Intervention Project Questionnaire for Colombian Adolescents. CyberpsychologyBehavior, and Social Networking, 20(2)117-125.
Horvath M et al.(2013). Basically... Porn is Everywhere: a Rapid Evidence Assessment on the Effects that Access and Exposure to Pornography has on Children and Young People. Project Report. Office of the Children’s Commissioner for England.
HuesmannL. R. (2007). The Impact of Electronic Media Violence: Scientific Theory and Research. Journal of Adolescent Health, 41(6)S6-S13.
Jager, T.AmadoJ.MatosA.& Pessoa, T. (2010). Analysis of Experts’ and Trainers’ Views on Cyberbullying. . Australian Journal of Guidance and Counselling20(02)169-181. (2001).
KowalskiR. M.Giumetti, G. W.SchroederA. N.& LattannerM. R. (2014). Bullying in the Digital Age: A Critical Review and Meta-analysis of Cyberbullying Research among Youth. Psychological Bulletin, 140(4)1073-1137.
Leung, L.& LeeP. S. N. (2012). Impact of Internet Literacy, Internet Addiction Symptoms, and Internet Activities on Academic Performance. Social Science Computer Review, 30(4)403-418.
Livingstone, S.& HelsperE. (2009). Balancing Opportunities and Risks in Teenagers’ Use of the Internet: the Role of Online Skills and Internet Self-efficacy. New Media & Society12(2)309-329.
MalamuthN.& Huppin, M. (2005). Pornography and Teenagers: The Importance of Individual Differences. Adolescent Medicine Clinics16(2)315-326.
MarkL.& Ratliffe, K. T. (2011). Cyber Worlds: New Playgrounds for Bullying. Computers in the Schools28(2)92-116.
MüllerC. R.PfetschJ.Schultze-Krumbholz, A.& IttelA. (2018). Does Media Use Lead to Cyberbullyingor Vice Versa? Testing Longitudinal Associations Using a Latent Cross-lagged Panel Design. Computers in Human Behavior, 8193-101.
Patchin,J.HindujaS. (2012) Cyberbullying Prevention and Response, New York: Routledge.
PaikH.& Comstock, G. (1994). The Effects of Television Violence on Antisocial Behavior: A Meta-analysis. Communication Research, 21(4)516-546.
Roberto, A. J.Eden, J.Savage, M. W.Ramos-Salazar, L.& DeissD. M. (2014). Prevalence and Predictors of Cyberbullying Perpetration by High School Seniors. Communication Quarterly62(1)97-114.
RostadW. L.Basile, K. C.& ClaytonH. B. (2018). Association Among Television and Computer/Video Game UseVictimizationand Suicide Risk Among U.S. High School Students. Journal of Interpersonal Violence, 088626051876002.
SavageM. W.& Tokunaga, R. S. (2017). Moving Toward a Theory: Testing an Integrated Model of Cyberbullying Perpetration, Aggression, Social Skills, and Internet Self-efficacy. Computers in Human Behavior, 71353-361.
Skrba, A. Cyberbullying Statistics, Factsand Trends in 2019.引自: https://firstsiteguide.com/cyberbullying-stats/.November 13th2019.
SpearsB. A.Slee, P. T.& HuntleyJ.(2015). CyberbullyingSexting and the Law: A Report for the South Australian Minister for Education and Child DevelopmentUniversity of South AustraliaAdelaide.?
SteffgenG.Ko€nig, A.& PfetschJ. (2009). Does Banning Cell Phones in Schools Reduce Cyberbullying?. In Paper Presented at the Post Conference Workshop “COST ACTION IS0801: Cyberbullying: Coping with Negative and Enhancing Positive Uses of New Technologies, in Relationships in Educational Settings”Vilnius22-23.
ThomasS. E. (2017). “What Should I Do?”: Young Women’s Reported Dilemmas with Nude Photographs. Sexuality Research and Social Policy, 15(2)192-207.
WilliamsK. R.& Guerra, N. G. (2007). Prevalence and Predictors of Internet Bullying. Journal of Adolescent Health, 41(6)S14-S21.doi:10.1016/j.jadohealth.2007.08.018
YbarraM. L.& Mitchell, K. J. (2004). Online Aggressor/targets, Aggressors, and Targets: a Comparison of Associated Youth Characteristics. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45(7)1308-1316.
YbarraM. L.StrasburgerV. C.& Mitchell, K. J. (2014). Sexual Media Exposure, Sexual Behavior, and Sexual Violence Victimization in Adolescence. Clinical Pediatrics, 53(13)1239-1247.
Walrave, M.& HeirmanW. (2010). Cyberbullying: Predicting Victimisation and Perpetration. Children & Society25(1)59-72. doi:10.1111/j.1099-0860.2009.00260.x
  
周书环系中山大学媒体设计学院博士后,中山大学国家治理研究院助理研究员。本文为中山大学高校基本科研青年教师培育项目“互联网儿童色情传播的法律规制研究”(No.b20190929103153003400)和广东省广州市青年马克思主义理论人才培养研究重点基地(No.2019GZJD02)的阶段性成果。
  
  
  
  
  
主管单位: 上海报业集团
主办单位: 上海报业集团      上海社会科学院新闻研究所