吉林大学学报(医学版)  2016, Vol. 42 Issue (03): 605-611

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朱鹤, 石凡超, 安澜, 殷晓莎, 付梅花, 王昱丹, 周艺林, 杨芳, 姚燕, 张艳秋
ZHU He, SHI Fanchao, AN Lan, YIN Xiaosha, FU Meihua, WANG Yudan, ZHOU Yilin, YANG Fang, YAO Yan, ZHANG Yanqiu
中国部分大学生网络欺凌行为发生现状调查分析
Analysis on prevalence of cyberbullying in college students in China
吉林大学学报(医学版), 2016, 42(03): 605-611
Journal of Jilin University (Medicine Edition), 2016, 42(03): 605-611
10.13481/j.1671-587X.20160337

文章历史

收稿日期: 2015-10-17
中国部分大学生网络欺凌行为发生现状调查分析
朱鹤1, 石凡超2, 安澜2, 殷晓莎2, 付梅花2, 王昱丹2, 周艺林2, 杨芳3, 姚燕2 , 张艳秋4     
1. 吉林大学第一医院胃肠内科内镜中心, 吉林 长春 130021;
2. 吉林大学公共卫生学院流行病与卫生统计学 教研室, 吉林 长春 130021;
3. 吉林大学第一医院健康管理中心, 吉林 长春 130021;
4. 吉林大学第二医院心血管内科导管室, 吉林 长春 130041
摘要: 目的: 探讨我国部分大学生网络欺凌行为发生现状和相关影响因素,为新时代下提高学生健康网络行为、促进身心健康全面发展提供科学依据。方法: 2015年1月15日—3月5日对全国27个省、自治区和直辖市部分在校大学生进行社交网络使用情况调查,以有效调查问卷781份作为样本。社交网络使用情况问卷内容包括:一般人口学信息、社交网络使用情况、网络欺凌行为和心理学量表。根据网络欺凌行为参与及实施情况,将样本分为网络欺凌行为仅受害者组、仅施害者组和受害-施害者组。采用χ2检验分析各组大学生网络欺凌行为发生率;采用Mann-Whitney秩和检验分析不同年龄分段、登陆社交网络频率、在社交网络上的活动时间、熟人所占的比例及朋友人数等级资料各组网络欺凌发生率。结果: 研究对象781人中,306人(39.18%)参与过网络欺凌,其中53人(17.32%)实施过网络欺凌行为,111人(36.27%)受到过网络欺凌,142人(46.41%)既是受害者也是施害者。416人(53.27%)存在自我同一性危机,419人(53.65%)对生活不满意。男性、来自西部地区、社交网络登陆频率≥2次、自我同一性危机和生活满意度是网络欺凌行为发生的独立危险因素(OR=2.75,95%CI:1.97~3.83;OR=3.09,95%CI:1.88~5.07;OR=3.22,95%CI:1.14~9.08;OR=1.55,95%CI:1.11~2.16;OR=1.47,95%CI:1.05~2.06)。结论: 我国大学生网络欺凌行为发生率较高,加强大学生网络使用管理,改善其心理健康水平可能对减少网络欺凌行为发生具有重要意义。
关键词: 网络欺凌    社交网络    大学生    身心健康    
Analysis on prevalence of cyberbullying in college students in China
ZHU He1, SHI Fanchao2, AN Lan2, YIN Xiaosha2, FU Meihua2, WANG Yudan2, ZHOU Yilin2, YANG Fang3, YAO Yan2 , ZHANG Yanqiu4     
1. Department of Gastroenterology and Endoscope, First Hospital, Jilin University, Changchun 130021, China;
2. Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Jilin University, Changchun 130021, China;
3. Health Management Center, First Hospital, Jilin University, Changchun 130021, China;
4. Department of Cardiology, Second Hospital, Jilin University, Changchun 130041, China
Abstract: Objective: To investigate the prevalence of cyberbullying and related influencing factors in some college students in China,and to provide scientific basis for improving healthy network behaviors and promote college students' physical and mental health. Methods: A cross-sectional study from 15 January to 5 March in 2015 was performed in order to collect the information of social networking site usage of some college students in 27 provinces,autonomous regions,and municipalities.781 questionnaires were effective and used as the samples in the research.The questionnaire contained demographic information,social networking site situation, cyberbullying and psychological scale.According to the cyberbullying situation,all of the samples were divided in to cyberbully-only group,cybervictim-only group,and cyberbully-victim group.The incidence of cyberbullying of the college students in various groups was analyzed with χ2 test. Wilcoxon Mann-Whitney test was used to analyze the incidence of cyberbullying of the students with different ages,frequency of logging in social networks,time spending on social networks,proportion of acquaintances,and number of friends. Results: In the total 781 samples,306 students (39.18%) participated in the cyberbullying. 53 students (17.32%) had cyberbullying only,and 111 students(36.27%) were cybervictims only,and 142 students(46.41%) were cyberbully-victims.416 students (53.27%) had identity crisis,and 419 students(53.65%) were not satisfied with their lives.The male,coming from west region,more than 2 times per day of using social networking sites,identity crisis,and satisfaction with life were the independent influencing factors of cyberbullying(OR=2.75,95%CI: 1.97-3.83;OR=3.09,95%CI: 1.883-5.07;OR=3.22,95%CI: 1.14-9.08;OR=1.55,95%CI: 1.11-2.16;OR=1.47,95%CI: 1.05-2.06). Conclusion: The incidence of cyberbullying in some college students in China is high. In order to reduce the cyberbullying,strengthening the management of college student's internet usage and improving their psychological health level are of great significance.
Key words: cyberbullying    social networking sites    college student    physical and mental health    

随着我国电子通信技术的飞速发展,社交网络已经成为当代人获取信息、人际交往的主要途径之一。在这个新兴的社交途径中,网络欺凌行为成为目前人们较为关注的热点问题之一[1]。网络欺凌又称为网络暴力、网络霸凌或虚拟欺凌,是指“欺凌”通过电子的交流工具和通过电子文本的媒价有意地并重复地造成伤害[2],包括网络论战、骚扰、诋毁、模仿、揭露、诈骗、排挤及网络跟踪8种类型[3]。由于网络欺凌具有匿名性,容易伪装,因此被害人痛苦指数较高,造成的创伤更胜于传统欺凌[4, 5, 6]。网络欺凌不仅仅带给人不适感,还可能造成自尊感降低、抑郁、对生活失去信心,甚至自杀[7, 8, 9, 10]。有研究[11, 12]指出:网络欺凌行为可能与个人心理学因素有关联,比如身心特质和人格特征等。自我同一性作为人格心理学最重要的部分之一,其是否与网络欺凌行为有关联以及生活满意度是否与网络欺凌行为有关联,至今均尚未见报道。根据我国互联网络信息中心发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2014年12月,我国网民规模达6.49亿,其中学生群体所占的比例最高,所有网民中社交网络(Social Networking Sites,SNSs)使用率达90.6%。在如此多的社交网络使用人群中,尤其是大学生群体,他们是否参与过网络欺凌?多少人实施过网络欺凌?多少人受到过网络欺凌行为的威胁?哪些因素影响大学生网络欺凌行为的发生?至今鲜有报道。本研究采用横断面研究,对来自全国27个省、自治区和直辖市部分大学生社交网络使用、网络欺凌行为及相关心理学特征进行调查,旨在了解我国大学生网络欺凌行为现状及其相关影响因素,为新时代下提高学生健康网络行为、促进其身心健康全面发展提供科学依据。

1 资料与方法 1.1 研究对象

2015年1月15日—3月5日对全国27个省、自治区和直辖市(重庆市、四川省、广西壮族自治区、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、青海省、黑龙江省、吉林省、辽宁省、北京市、天津市、河北省、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省、山西省、河南省、湖北省、湖南省、江西省和安徽省)部分在校大学生进行社交网络使用情况调查,并根据我国经济分区,将各省市分为以下几个地区:西部地区(重庆市、四川省、广西壮族自治区、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、青海省和西藏自治区)、东北地区(黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古自治区的呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市和赤峰市)、中部地区(山西省、河南省、湖北省、湖南省、江西省和安徽省)和东部地区(北京市、天津市、河北省、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省和海南省)。研究对象纳入标准:在校大学生,且自愿参加研究。排除标准:各类精神疾病、严重躯体疾病等不能配合调查者。共发放调查问卷815份,回收790份,剔除无效问卷,共回收有效问卷781份,有效应答率为95.83%。

1.2 调查方法

采用滚雪球方法进行抽样。在知情、自愿和同意的基础上,首先选择某高校某班级所有成员作为研究对象,在对其进行调查后,由研究人员对其进行培训,使其成为合格调查人员。这些调查人员根据研究对象纳入标准,再另外选择合适的人员接受调查,以此类推,直至无适合人选为止。每个调查人员负责对其招募的合格人选进行面对面调查或通过网络进行远程视频或电话调查。问卷内容包括:一般人口学信息(年龄、性别和户籍等)、社交网络使用情况(QQ、MSN、微信、微博、人人网和天涯论坛等社交网络使用频率,登陆时间,网络社交中好友数量,在社交网络中的行为类型等)、网络欺凌行为(是否在社交网络上对他人进行言语攻击、是否在社交网络上泄漏过他人隐私和是否参与过人肉搜索等)和心理学量表(自我同一性量表、生活满意度量表)。根据网络欺凌行为参与及实施情况,将人群分为网络欺凌行为受害者(cyberbully-only)、施害者(cybervictim-only)和受害-施害者(cyberbully-victim)。其中在社交网络中的行为类型包括:自我表达型,以记录、发表自己观点或发泄个人情绪为主的用户;社交活跃型,既记录,又关注他人评论,喜欢参加讨论,查看口碑评价的用户;讨论参与型,自己不记录,但最喜欢参与热点问题讨论,好发表个人观点的用户;偏好潜水型,喜欢浏览他人观点及查看热点话题,但不喜欢发表看法的用户。

1.3 相关心理健康状况检测

对研究对象进行自我同一性和生活满意度测量。自我同一性量表(Identity Scale)是埃里克森和社会满意度量表(Erikson and Social-Desirability Items,ESDI)的一个亚表,是由Ochse和Plug于1986年以埃里克森人格形成八阶段理论为基础建立的;共有19个条目,每个条目有完全不符合、基本不符合或偶尔符合、比较符合和非常符合4个等级,得分由1~4分累计得分为自我认同量表的总分。在本研究中,自我同一性量表的Cronbach α系数为0.691。将每个条目调整为完全不符合、基本不符合、偶尔符合、比较符合和非常符合5个等级后,该量表的Cronbach α系数为0.757。该研究中,自我认同量表的得分为(62.830±7.468)分。将62.830分作为临界值,高于该值的为具有较高的自我同一性,低于该值的为自我同一性危机。

生活满意度量表(Stisfaction With Life Scale,SWLS)由Diener于1993年编制,共有5个条目,每个条目有 7个判断等级,从非常不符合到非常符合分别用数字 1~7表示。被试者在回答量表题目时按照每个句子与自己的实际情况相符合的程度选择 1个选项。在本研究中,SWLS的Cronbach α系数为0.885,得分为(21.390±6.429)分。将21.390分作为临界值,高于该值的为生活满意度良好,低于该值的为对生活不满意。

1.4 质量控制

对所有调查人员进行统一培训,合格后方可参加调查;调查人员负责对招募的人员进行身份认定,如不符合纳入标准立即终止调查;调查结束后,首先由调查人员对其完成的问卷进行自查,发现问题及时联系研究对象进行纠正;所有调查问卷回收后,调查人员之间交换其回收的问卷进行检查,如有逻辑错误、问卷缺失严重等问题直接剔除该问卷;数据录入为双人同时录入。

1.5 统计学分析

采用 EpiData 3.0软件建立数据库,采用SPSS 17.0 软件进行统计学分析。以x±s描述调查对象的年龄;采用频数与构成比描述计数资料如性别、恋爱情况、来自地区和省份,采用χ2检验分析各组网络欺凌行为发生率;采用Mann-Whitney 秩和检验对不同年龄分段、登陆社交网络频率、在社交网络上的活动时间、熟人所占的比例及朋友的人数等级资料各组网络欺凌发生率进行分析。各网络欺凌行为发生相关影响因素分析时,单因素分析采用χ2检验,多因素分析采用Logistic多因素模型。以α=0.05为检验水准。

2 结果 2.1 大学生网络欺凌行为发生情况

本次调查共发放问卷815份,回收790份,有效781份,有效应答率为95.83%。在调查对象781人中,平均年龄为(20.70±1.63)岁,其中男性415人(53.14%),女性366人(46.86%);100人(12.80%)来自西部地区,135人(17.29%)来自东北地区,214人(27.40%)来自中部地区,332人(42.51%)来自东部地区;472人(60.44%)来自城市;598人(76.57%)单身(未恋爱)。研究对象781人中,306人(39.18%)参与过网络欺凌,其中53人(17.32%)仅实施过网络欺凌行为,111人(36.27%)仅受到过网络欺凌,142人(46.41%)既是受害者也是施害者。不同年龄、性别、省份和地区的大学生网络欺凌行为发生率比较差异均有统计学意义(P < 0.05)(表 1)。组间两两比较结果显示:不同性别调查对象中网络欺凌施害-受害者所占百分率比较差异有统计学意义(χ2=32.67,P < 0.001);不同地区调查对象中网络欺凌施害-受害者所占百分率比较差异有统计学意义(χ2=24.15,P < 0.001)。

表 1 不同特征大学生网络欺凌行为参与情况 Tab.1 Situation of cyberbullying in college students with different characteristics
[n(η/%)]
Characteristic Cyberbully-only Cybervictim-only Cyerbully-victim None χ22/Z P
Age(year)
<21 12(3.04) 55(13.92) 56(14.18) 272(68.86)
21- 17(4.83) 31(8.81) 41(11.65) 263(74.72) 11.73 0.008
≥25 3(8.82) 0(0.00) 5(14.71) 26(76.47)
Gender
Male
Female
21(5.06)
11(3.01)
53(12.77)
33(9.02)
79(19.04)
23(6.28)
262(63.13)
299(81.69)
38.04 <0.001
Location of province
East region Central region Northeast region West region 16(4.82)
7(3.27)
5(3.70)
4(4.00)
29(8.73)
23(10.75)
18(13.33)
16(16.00)
35(10.54)
23(10.75)
17(12.59)
27(27.00)
252(75.90)
161(75.23)
95(70.37)
53(53.00)
28.81 <0.001
District
Urban
Rural
17(3.60)
15(4.85)
46(9.75)
40(12.95)
54(11.44)
48(15.53)
355(75.21)
206(66.67)
6.75 0.08
Marriage
Single
Being in love
24(4.01)
8(4.37)
59(9.87)
27(14.75)
82(13.71)
20(10.93)
433(72.41)
128(69.95)
4.03 0.26
2.2 不同社交网络使用情况研究对象的网络欺凌行为

研究对象781人中社交网络平均使用时间为(6.70±2.78)年,532人(68.12%)每天登陆社交网络2次及以上,225人(28.81%)每天在社交网络活动1~2 h,429人(54.93%)的网络社交圈中现实生活中的熟人占80%~90%,277人(35.47%)社交网络中的朋友数量在200人以上,350人(44.81%)在社交网络中属于偏好潜水型(喜欢浏览他人观点及查看热点话题,但不喜欢发表看法的用户)。经检验,登录社交网络的频率、社交网络中熟人所占的比例不同的研究对象其网络欺凌行为发生率比较差异有统计学意义(P < 0.05)(表 2)。进行组间两两比较,登陆社交网络的频率与网络欺凌施害者所占百分率比较差异有统计学意义(χ2=8.53,P=0.003)。

表2 社交网络使用情况与大学生网络欺凌行为发生的关系 Tab.2 Relationship between social networking sites (SNSs) usage and cyberbullying in college students
[n(η/%)]
Characteristic of social networking site usage Cyberbully-only Cyber victim-only Cyberbully-victim None χ2/Z P
SNSs use frequency
Once per week/less than once per week 0(0.00) 2(9.52) 4(19.05) 15(71.43)
Once per day/once several days 3(1.32) 22(9.65) 26(11.40) 177(77.63) 9.66 0.02
More than two times per day 29(5.45) 62(11.65) 72(13.53) 369(69.36)
SNSs activity time each time(h)
<0.5
0.5-
1.0-
≥2.0
5(3.38)
2(1.06)
12(5.33)
13(5.91)
20(13.51)
16(8.51)
30(13.33)
20(9.09)
18(12.16)
28(14.89)
32(14.22)
24(10.91)
105(70.95)
142(75.53)
151(67.11)
163(74.09)
4.78 0.19
Proportion of acquaintance in social networks (%)
<70%
70%-
80%-
≥90%
2(2.20)
4(2.82)
19(4.43)
7(5.88)
8(8.79)
16(11.27)
47(10.96)
15(12.61)
11(12.09)
29(20.42)
54(12.59)
8(6.72)
70(76.92)
93(65.49)
309(72.03)
89(74.79)
8.10 0.04
Number of friends in SNSs
<50
50-
100-
≥200
6(3.92)
7(5.30)
4(1.83)
15(5.42)
25(16.34)
14(10.61)
21(9.59)
26(9.39)
23(15.03)
19(14.39)
24(10.96)
36(13.00)
99(64.71)
92(69.70)
170(77.63)
200(72.20)
4.62 0.20
Type in social networks
Self-expression type
Social activity type
Discuss and participant type
Preferences diving type
4(5.41)
12(5.33)
5(3.79)
11(3.14)
5(6.76)
25(11.11)
10(7.58)
46(13.14)
16(21.62)
30(13.33)
23(17.42)
33(9.43)
49(66.22)
158(70.22)
94(71.21)
260(74.29)
2.43 0.49
2.3 不同自我同一性与生活满意度研究对象的网络欺凌行为

研究对象781人中,416人(53.27%)存在自我同一性危机,419人(53.65%)对生活不满意。经检验,自我同一性危机者参与过网络欺凌的比例明显高于自我同一性者(χ2=18.05,P < 0.001);对生活不满意者参与过网络欺凌的比例明显高于对生活满意者(χ2=13.74,P=0.003)(表 3)。两两组间分析结果显示:不同自我同一性和生活满意度研究对象中网络欺凌施害-受害者所占百分率比较差异有统计学意义(χ2=18.05,P < 0.001;χ2=12.28,P < 0.001)。

表 3 自我同一性和生活满意度与大学生网络欺凌行为发生的关系 Tab.3 Relationships between identity, satisfaction with life, and cyberbullying of college students
[n(η/%)]
Psychological characteristic Cyberbully-only Cybervictim-only Cyberbully-victim None χ2 P
Identity
Identity
Identity crisis
15(4.11)
17(4.09)
40(10.96)
46(11.06)
28(7.67)
74(17.79)
282(77.26)
279(67.07)
18.05 <0.001
Satisfaction with life
Be satisfied with life
Not be satisfied with life
12(3.31)
20(4.77)
43(11.88)
43(10.26)
31(8.56)
71(16.95)
276(76.24)
285(68.02)
13.74 0.003
2.4 大学生网络欺凌行为相关因素的多因素分析

将参与过网络欺凌行为的各组合并,对参与网络欺凌行为的相关因素进行多因素分析。Logistic多因素模型分析结果显示:性别、省份、社交网络登陆频率、自我同一性和生活满意度是参与网络欺凌行为的独立危险因素。男性网络欺凌行为参与的风险是女性的2.75倍(OR=2.75,95%CI:1.97~3.83);来自西部地区的大学生网络欺凌行为参与的风险是来自东部地区的大学生的3.09倍(OR=3.09,95%CI: 1.88~5.07);每天登陆社交网站2次及以上的大学生参与网络欺凌行为的风险是每周登陆1次或少于1次的大学生的3.22倍(OR=3.22,95%CI:1.14~9.08);自我同一性危机大学生参与网络欺凌行为的风险是具有较高自我同一性大学生的1.55倍(OR=1.55,95%CI: 1.11~2.16);对生活不满意的大学生参与网络欺凌行为的风险是对生活满意的大学生的1.47倍(OR=1.47,95%CI:1.05~2.06)。见表 4

表 4 大学生网络欺凌发生的多因素分析 Tab.4 Multivariate analysis on cyberbullying in college students
Characteristic B S.E χ2 P OR(95%CI)
Gender
Male - - - - 1.00
Female 1.01 0.17 35.14 <0.01 2.75(1.97-3.83)
Location of province
East region - - - - 1.00
Central region 0.22 0.20 1.27 0.26 1.25(0.85-1.83)
Northeast region 0.24 0.23 1.11 0.29 1.27(0.81-1.98)
West region 1.13 0.25 19.95 <0.01 3.09(1.88-5.07)
SNSs use frequency
Once per week/less than once per week - - - -1.00
Once per day/once several days 0.42 0.54 0.61 0.44 1.52(0.53-4.34)
More than two times per day 1.17 0.53 4.89 0.03 3.22(1.14-9.08)
SNSs activity time each time(h)
<0.5 - - - - 1.00
0.5- -0.45 0.25 3.35 0.07 0.64(0.39-1.03)
1.0- 0.16 0.24 0.48 0.49 1.18(0.74-1.86)
≥2.0 -0.25 0.24 1.07 0.30 0.78(0.49-1.25)
Identity
Identity - - - - 1.00
Identity crisis 0.44 0.17 6.72 0.01 1.55(1.11-2.16)
Satisfaction with life
Be satisfied with life - - - - 1.00
Not be satisfied with life 0.39 0.17 5.11 0.02 1.47(1.05-2.06)
“-”:No data.
3 讨论

本研究中54人(6.86%)是仅网络欺凌施害者,111人(14.10%)是仅网络欺凌受害者,有142人(18.04%)是施害-受害者,共307人(39.01%)参与过网络欺凌。唐汉瑛等[1]的研究结果显示:在中国青少年(初、高中生)社交网络使用人群中,66.91%的青少年为网络欺凌施害者,87.99%的青少年为网络欺凌受害者,网络欺凌发生率明显高于本研究结果。 Mishna等[13]的研究表明:青少年中,有超过50%的人参与过网络欺凌,施害者(8.0%)、受害者(23.8%)、施害-受害者(25.7%)的比率也均高于本研究结果。原因可能是青少年具有较强的模仿能力及学习能力,已有研究[14]表明: 网络欺凌的实施是可以通过后天学习获得的,所以当青少年在现实生活中受到各种欺 凌的影响后,很容易将这种行为带到网络中,进而变成网络欺凌的施害者。研究[15]表明:在学校遭遇欺凌的同学也更容易在网络上成为受害者,青少年由于正处于青春期阶段,对情绪和行为的把控尚不成熟,在学校被欺凌的风险远远大于大学生。所以,本研究中大学生的网络欺凌施害者和受害者的比率远远低于研究对象为青少年的研究结果。

网络欺凌发生的影响因素分析显示:性别是网络欺凌发生的独立危险因素之一,男性大学生较女性更容易参与网络欺凌行为,成为网络欺凌的施害-受害者。通常来说,男生具有较强的个性,在网络交流的过程中更容易产生摩擦而遭受网络欺凌,与现有报道[16, 17, 18]结果相符。本研究结果显示:来自西部经济落后地区的大学生比来自东部发达地区的大学生更容易发生网络欺凌。根据中国互联网中心(CNNIC)发布的《2014年中国社交类应用用户行为研究报告》,三大社交类应用(社交网站、微博和即时通讯)中,低收入人群均占有最大的比例,而西部地区在中国属于人均收入较低的地区,所以在西部地区的人们拥有较多的机会接触社交网络,对他人实施网络欺凌和在网络上被他人欺凌的机会也相应增多。本研究结果显示:使用社交网络的频率越低,成为网络欺施害者的风险越低,这与现有研究[7, 13, 19]结果一致,说明高度网络使用者与网络欺凌呈正相关关系,即网络使用时间的延长,将会增加对他人实施网络欺凌的可能性。

心理学方面,自我同一性危机和对生活不满意的大学生较容易发生网络欺凌,成为施害-被害者。自我同一性是埃里克森于二战后1963年提出的,是个体的自在之感,知道自己何去何从,是对“我是谁”的回答和体验,并且自我感觉良好,心理功能运行顺畅,同一性危机得到解决,个体体验到一种内在的控制感、确定感、完整感和连续感[20, 21] 。处于更为成熟的自我同一性状态的个体表现出更高水平的道德推理、亲密、自我发展、自尊、个体自主性以及更加适应环境的防御机制[22, 23, 24]。 具体而言,自我同一性水平越高,个体的自尊、自我接受和自我肯定的程度也越高,具有较高的自我控制性,并且面对问题能够有清醒的认识和理智的思维,具有稳定的价值观和世界观,且生活目标明确,优越感较强,所以更能够抵抗别人对其进行的网络欺凌,并且不通过网络对他人进行欺凌。自我同一性与心理健康水平呈正相关关系,自我同一性状态越高,心理健康水平就越高[25]。由此可以推断:心理健康水平越高的大学生,发生网络欺凌的风险越低。同样,对生活不满意的大学生,也容易发生网络欺凌。一方面,生活满意度是指个体依照自己选择的标准对自己大部分时间或持续一定时期的生活状况的总体性认知评估[26]。对生活不满意的大学生,主观幸福感也低,这样的人更容易受到他人的欺凌[27]。另一方面,生活满意度低的人更容易导致无聊体验的产生,而无聊的状态则大大增加了社交网络的使用频率,从而增加了成为施害者的风险[28]

长期以来,互联网在带给人们诸多便利的同时也带来非常多的威胁,社交网络的规范使用对于控制网络欺凌具有重要作用,而且大学生健康人格心理的建设也能大大减少网络欺凌的发生。有关部门不仅要促进网络环境的净化,还要提供有力的监督管控制度,同时高校应该加强大学生心理健康的管理工作,引导大学生正确地认知、处理网络欺凌并培养学生正确的人生观和价值观,以降低网络欺凌行为对大学生身心的不良影响。

参考文献
[1] 唐汉瑛,张 露,陈启玉,等.社交网站使用与青少年群体中的网络欺负:一项探索性研究[A].第十七届全国心理学学术会议论文摘要集[C].2014:3.
[2] Patchin JW, Hinduja S.Bullies move beyond the schoolyard:A preliminary look at cyberbullying [J].Youth Violence Juv Justice,2006,4:148-169.
[3] Kowalski RM,Limber SP.Electronic bullying among middle school students[J].J Adolesc Health,2007,41(6):S22-S30.
[4] LiQ.New bottle but old wine:A research of cyber-bullying in schools[J].Comput Human Behav,2007,23(4):1777-1791.
[5] Willard N.Off-campus,harmful online student speech[J].J Sch Violence,2003,2(1):65-93.
[6] Stover D.Treating cyber-bullying as a school violence issue[J].Edu Digest, 2006,72:40-42.
[7] Ybarra ML,Mitchell KJ,Wolak J,et al.Examining characteristics and associated distress related to internet harassment:Findings from the Second Youth Internet Safety Survey[J]. Pediatrics,2006,118(4):e1169-e1177.
[8] Brewer G,Kerslake J.Cyberbullying ,self-esteem,empathy and loneliness[J].Comput Human Behav,2015,48:255-260.
[9] Hinduja S,Patchin JW.Bullying,cyberbullying,and suicide[J].Arch Suicide Res,2010,14(3):206-221.
[10] Sampasa-Kanyinga H,Roumeliotis P,Xu H.Associations between cyberbullying and school bullying victimization and suicidal ideation,plans and attempts among Canadian schoolchildren[J].PLoS One,2014,9 (7):1-9.
[11] Shaheen S.Cyber dilemmas:balancing free expression and learning in the virtual school environment[J].The Learner Collection,2006,12(4):269-278.
[12] Rigby K,Slee PT.Dimensions of interpersonal relating among Australian school children and their implications for psychological well-being[J].J Soc Psychol,1993,133(1):33-42.
[13] Mishna F,Khoury-Kassabri M,Gadalla T,et al.Risk factors for involvement in cyber bullying:Victims,bullies and bully-victims[J].Child Youth Serv Rev,2012,34(1):63-70.
[14] Hetherington EM,Parke RD.Child psychology:A contemporary viewpoint [M].5th ed. New York:McGraw-Hill College,1999:758.
[15] Sourander A,Brunstein Klomek A,Ikonen M,et al.Psychosocial risk factors associated with cyberbullying among adolescents:A population-based study[J].Arch Gen Psychiatry,2010, 67(7):720-728.
[16] Faye M,Charlene C,Tahany G, et al.Cyber bullying behaviors among middle and high school students[J].Am J Orthopsychiat,2010,80 (3) :362-374.
[17] Qing LI. Cyberbullying in schools:A research of gender differences[J].Sch Psychol Int, 2006,27(2) :157-170.
[18] 张蕾蕾,朱 琳,荣 峰,等.高职学生网络欺凌与睡眠障碍的关联[J],中国学校卫生,2015,36(2):281-284.
[19] Hinduja S,Patchin JW.Cyberbullying:An exploratory analysis of factors related to offending and victimization[J].Deviant Behav,2008,29(2):129-156.
[20] 郭金山.同一性的自我追求-大学生自我同一性的研究[D].长春:吉林大学,2002.
[21] 韩晓峰,郭金山.论自我同一性概念的整合[J].心理学探新,2004,24(2):7-11.
[22] Orlofsky JL,Marcia,JE,Lesser IM.Ego identity status and the intimacy versus isolation crisis of young adulthood[J].J Pers Soc Psychol,1973,27(2):211-219.
[23] Gerald RA,Judy S,Steven AF.Toward the development of an objective assessment of ego-identity status[J].J Youth Adolesc,1979,8(2):223-237.
[24] Cramer P.Identity,narcissism,and defense mechanisms in late adolescence[J].J Res Pers,1995,29 (3):341-361.
[25] 陈 猛.互联网使用、自我认同与青少年心理健康[D].北京:首都师范大学,2005.
[26] Shin DC,Johnson DM.Avowed happiness as an overall assessment of the quality of life[J]. Soc Indic Res,1978,5(1):475-492.
[27] 沈会军.初中一年级学生被欺凌行为、学校生活满意度、旷课之间的关系研究[D].金华:浙江师范大学,2013.
[28] 梁光明.大学生心智觉知与无聊、生活满意度的关系研究[D].南京:南京师范大学,2014.