网络欺凌：概念、理论和相关因素为基于证据的预防最佳实践提供信息外文翻译资料

 2022-08-15 03:08

AggressionandViolentBehavior50(2020)101343

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Aggression and Violent Behavior

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Cyberbullying: Concepts, theories, and correlates informing evidence-based best practices for prevention

Nadia S. Ansary⁎

Rider University, United States of America

A R T I C L E I N F O

Keywords: Cyberbullying Cybervictimization Electronic bullying Prevention Intervention

A B S T R A C T

Emerging evidence has revealed that many characteristics of cyberbullying—its definition, prevalence rates, risk and protective factors, outcomes, and prevention strategies—are related and yet somewhat unique from tradi- tional bullying. The ubiquity of technology in the lives of youth presents an opportunity for individuals to intentionally and repetitively harm others, 24 h per day, sometimes with complete anonymity, and often without consequence. This is concerning given the high rates of psychopathology associated with cybervictimization, over and above, traditional bullying. Given the current state of the field, this literature review provides a critical synthesis of the extant knowledge concerning (1) a definition of cyberbullying; (2) theories explaining cyber- bullying; (3) prevalence rates; (4) a brief developmentally-focused overview of adolescents and their online use;

(5) risk and protective factors; (6) negative psycho-social outcomes, over and above traditional bullying; and (7) a brief overview of prevention and intervention programming with information for key stakeholders. Implications and future directions are discussed.

While some researchers view cyberbullying as not profoundly dis- tinct from traditional bullying (Olweus amp; Limber, 2018; see Vaillancourt, Faris, amp; Mishna, 2017), the nuanced differences between the two suggest that generalizing findings from traditional bullying to cyberbullying may be inadequate (Savage amp; Tokunaga, 2017). Growing evidence reveals that many facets of cyberbullying—from its definition, prevalence rates, risk and protective factors, outcomes, and prevention strategies—are related and yet somewhat distinct from traditional bullying (Espelage amp; Hong, 2017; Kowalski, Limber, amp; McCord, 2019; Patchin amp; Hinduja, 2012; Smith et al., 2008; Vaillancourt et al., 2017; Zych, Farrington, amp; Ttofi, 2019). Cyberspace makes bullying easier, more accessible, and inflicts greater harm than traditional bullying (see Vaillancourt et al., 2017 for a review).

Cumulatively, these factors suggest that cyberbullying may be more complex and more insidious than traditional bullying. And yet, the cyberbullying literature is still nascent with advancements in theory and empirical evidence required to fuel developments in prevention and intervention programming. A call-to-action is necessary given several factors. First, findings from the Pew Research Center suggest that 95% of teens own or have access to a smartphone and 45% of teens surveyed report being “online on a near-constant basis” (Anderson amp; Jiang, 2018). Twenty-four percent of youth surveyed by Pew felt that social media had a negative impact on their lives; 27% of these youth

believe that social media is the reason for greater bullying and rumor spreading (Anderson amp; Jiang, 2018). Second, mounting evidence exists on the long-term negative outcomes uniquely associated with cyber- bullying (Fahy et al., 2016; Vaillancourt et al., 2017) which is parti- cularly troubling in light of the fact that roughly one in five adolescents experience it (Hinduja amp; Patchin, n.d.; Selkie, Fales, amp; Moreno, 2016). Vaillancourt et al. (2017) highlight that over and above traditional bullying, cyberbullying is uniquely associated with (a) somatic diffi- culties (e.g., headaches, stomach aches, etc.); (b) depression; (c) sui- cidal ideation and suicide attempts; (d) symptoms of Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD); and (e) academic difficulties, among others.

Given the current state of the field, this literature review provides a critical synthesis of the extant knowledge concerning (1) a definition of cyberbullying; (2) theories explaining cyberbullying; (3) prevalence rates; (4) a brief developmentally-focused overview of adolescents and their online use; (5) risk and protective factors; (6) outcomes, over and above traditional bullying; and (7) a brief overview of prevention and intervention programming with information for key stakeholders. In order to conduct this review, a literature search of the most current scholarship published in peer-reviewed outlets from 2010 and beyond was conducted. Keyword searches included cyberbullying, cybervictimi- zation, electronic bullying, online bullying, and technology and bullying. Only English language publications were used. Reports from large-scale

⁎ Corresponding author at: Rider University, Department of Psychology, 2083 Lawrenceville Road, Lawrenceville, New

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一些研究人员认为网络欺凌与传统欺凌并不是完全不同的(Olweus amp; Limber, 2018;Vaillancourt, Faris， amp; Mishna, 2017)，两者之间存在着微妙的关系，这表明不能仅仅从传统欺凌归纳到网络欺凌(Savage amp; Tokunaga, 2017)。越来越多的证据表明，网络欺凌的许多方面——从其定义、患病率、风险和保护因素、结果和预防策略——都与传统欺凌有关联，但又有些不同。网络空间使欺凌变得更容易、更容易获得，比传统的欺凌造成更大的伤害(Vaillancourt，2017)。累积起来，这些因素表明网络欺凌可能比传统欺凌更复杂、更隐蔽。

然而，网络欺凌的文献仍然有限，理论和经验证据的进步需要在预防和干预规划的发展。考虑到几个因素，采取行动是必要的。首先，皮尤研究中心(Pew Research Center)的调查结果显示，95%的青少年拥有或能够使用智能手机，45%的青少年称自己“几乎一直在线”(Anderson amp; Jiang, 2018)。皮尤调查的24%的年轻人认为社交媒体对他们的生活有负面影响;27%的年轻人认为社交媒体是更大的欺凌和谣言传播的原因(Anderson amp; Jiang, 2018)。

其次，越来越多的证据表明，长期的负面结果与网络欺凌有独特的联系(Fahy,2016；Vaillancourt，2017)这部分是令人担忧的，因为大约有五分之一的青少年都有这种经历(Hinduja amp; Patchin, n.d.;Selkie, Fales amp; Moreno, 2016)。Vaillancourt(2017)强调除了传统欺负行为外，网络欺负行为与(a)躯体差异(如、头痛、胃痛等);(b)萧条;(c)自杀意念和自杀企图;(d)创伤后应激障碍(PTSD)的症状;(e)学业困难等等有关系。

鉴于该领域的现状，本文献综述提供了现有知识的批判性综合(1)网络欺凌的定义;(2)解释网络欺凌的理论;(3)患病率;(4)青少年及其网络使用的发展概况;(5)危险因素和防护因素;(6)超越传统欺凌的结果;(7)主要利益相关者预防和干预规划的简要概述。为了进行这一综述，我们对2010年及以后在同行评议机构发表的最新学术文献进行了检索。关键词搜索包括网络欺凌、网络受害化、电子欺凌、在线欺凌、技术和欺凌。文献综述只使用英文出版物，也包括政府机构和以证据为基础的倡导团体的大规模研究报告。此外，本综述主要关注那些被定义为“10-19岁年龄组的个体”的青少年(who，2013)。与这一定义相一致的是，在本文中，青少年一词一般指的是中学到高中年龄段的个体，他们与大学年龄段的群体是不同的。

就指导这一文献综合的框架而言，发展精神病理学提供了一个从研究到应用的总体框架，最有利于解决这个问题。简单地说,发展精神病理学处在研究人类发展的十字路口(例如,探索改变,认识到——在他或她的独特的作为活性剂开发)和临床心理学(例如,关心命令行为)的诊断和治疗与一个特定的关注使用研究告知预防战略。许多学者认识到，以发展为中心的社会生态框架认为谎言是一个涉及多个层面的影响(如家庭、学校、社区)的动态过程，这在解释霸凌行为方面最有用(Swearer amp; Hymel, 2015;Zych等，2019)。此外，最近的证据分析风险和与网络欺凌有独特关联的保护性因素也有助于在快速精神病理学框架下对该问题进行概念化(Kowalski et al.，2019;Zych等，2019)。到目前为止，还没有文献通过这一视角来研究网络欺凌，这使得学术界和基于证据的解决网络欺凌的最佳实践建议存在空白。

操作性定义

对于网络欺凌定义至今未能达成共识，这并是一个很大的问题。特别值得注意的是，许多研究人员对网络欺凌的定义各不相同，这必然与研究的严谨性和预防规划有关。当问题的定义和范围仍然没有被统一确定下来时，网络空间的几个特点对传统欺凌的现有定义提出了挑战，即:内部伤害、权力不平衡和重复有害的行为 (Olweus, 1999)。

首先，许多人认为，在网络环境下，权力失衡的标准——无论是在传统欺凌定义中所要求的体力还是社会力量方面——不够明确。网络空间在本质上造成了权力的不平衡:自吸效应为网络用户提供了更大的行为空间(Suler, 2004)，以及匿名攻击的机会(Hinduja amp; Patchin, 2015a;Peter amp; Petermann, 2018)。另一个造成权力不平衡的因素是，一个单一的恶意行为可能被多个用户重新传播和查看:这也否定了传统欺负行为中的故意重复标准(Hinduja amp; Patchin, 2015a;Peter amp; Petermann, 2018)。一些研究人员试图通过简单地使用网络攻击的全球测量来回避这一困境。作为网络欺凌的指标(Kowalski et al.，2019;Peteramp;Peterman，2018)。这一结论有两方面的含义:将网络欺凌与网络攻击行为等同起来的运作化损害了这些研究的内在有效性，同时也混淆了对患病率的清晰理解。例如，在对文献的回顾中，Hinduja和Patchin (n.d.)发现受害率在0.4%到92%之间，冒犯值在1.0%到60.4%之间。类似地，在其他大规模网络欺凌文献综述中也报道了巨大的患病率(Kowalski et al.，2019;Selkie等，2016)。除了未能区分网络攻击和欺负行为之外，造成这一巨大流行率范围的其他原因还包括(1)测量中使用的时间参数(即时间)，在过去的30天或去年发生了多少次?(2)参与者的年龄，如由于小学阶段的网络欺凌普遍较低，但在青春期有所增加，（Kowalski人，2019);(3)是否使用单项或多项(多项测量具有较高的效度);(4)在技术可获得性方面可能存在差异的跨国合作伙伴(Kowalski et al.，2019)。

Peter and Petermann (2018)对该领域的一项重要贡献是，他们在对2010年以来发表的文章进行概念分析时，提炼出了现有网络欺凌行为的基本要素。他们的研究对网络欺凌进行了定义:“利用信息和通信技术(ICT)反复地、故意地伤害、骚扰、伤害和/或使目标尴尬”。这个定义与早些时候大家最常引用的文献:史密斯et al(2008)有些许不同。定义为“咄咄逼人,故意行为由一组或分开的,使用电子形式的接触,反复和随着时间的推移,受害者无法轻易捍卫他或她的”;Hinduja和Patchin (n.d.)则将其定义为“hellip;hellip;某人在网上或使用手机或其他电子设备时反复且故意地骚扰、虐待或取笑另一个人”。总的来说，这些几乎相同的定义表明已经形成了共识。

理论模型

与网络欺凌的定义缺乏一致一样，解释网络欺凌的综合理论模型也没有达成共识。网络攻击文学的理论状态很大程度上阻碍了对这一问题的全面理解(Kowalski, Giumetti, Schroeder， amp; Lattanner, 2014)。迄今为止，只有一个理论模型——Barlett and Gentile网络欺凌模型(BGCM，Barlett，2017)——明确地考察了网络欺凌的永恒。大多数研究网络欺凌的学者都采用了攻击模型，如一般攻击模型(Anderson amp; Bushman, 2002;Savage amp; Tokunaga, 2017)，和I3 (I-立方)理论(Slotter amp; Finkel, 2011;Wong amp; Xiao, 2018)。除了显性攻击模型外，社会生态的diathesis-stress模型已经被用来解释霸凌行为(Swearer and Hymel, 2015)，并且可能在解释网络霸凌行为方面有很大的用处。每一个模型都将被简要地评估。

Barlett and Gentile网络欺凌模型(BGCM，Barlett，2017)解释了(1)网络空间的匿名性;(2)认识到一个人的身体尺寸不会导致网络上的权力失衡;(3)这两种因素都介导了对欺凌行为的积极态度，最终预测了网络欺凌行为的发生。而该模型在考试中得到了其创造者的支持(Barlett, 2017; Barlett ，2019)，有几个问题与它的实用性。首先，这个理论过于简单，因为它忽略了先前的受害行为是网络欺凌的催化剂，而网络欺凌已经被发现与网络欺凌有显著的相关性(Kowalski等,2014;Waasdorp amp; Bradshaw, 2015;Wong等，2018)。第二,与用户相关的因素(例如道德脱离技术的使用等)和上下文相关的因素(例如,父母的因素包括监测技术,学校未能有明确的政策后果网络攻击等),发现独特与网络欺凌犯罪(Kowalski et al ., 2019;Zych等，2019)，在模型中没有代表。第三,构建信仰的操作性定义无关紧要的强壮在网络欺凌有几个问题,即(a)电灼疗法揭示了相信他们不仅评估项目的规模无关紧要的在线网络欺凌但同时评估个人的积极态度是另一种独特的预测模型中,(b)量表显示了不同的可靠性，报告的alpha水平从低至0.52到大于0.69 (Barlett et al.，2019)。最重要的是，该模型仅对19-74岁的成年人样本进行了检验(Barlett et al.，2019)，仅使用在线数据收集程序，并且仅由其创建者进行了实证检验。

其它模型,显示一些实用在解释网络欺凌是基于广义侵略的改编版本模型(Anderson ,2002),检查与用户相关的因素(如人口统计变量、人格等)在融合问题的因素(例如,旁观者,学校cli -伴侣,等等)(Kowalski et al ., 2014)。在应用这个模型时，Savage和Tokunaga(2017)发现，作为一种结果，特定于人的预测因子和赛博撒谎之间不是直接的关系，而是一种更为复杂和复杂的关系。在那项研究中，高网络霸凌行为在两组个体中得到了证明(1)那些在网络自我效能、言语攻击性和社交技能上得分高的个体;(2)网络自我效能感高、言语攻击能力高、社交能力低。这些相互作用表明，许多因素共同作用在解释网络欺凌方面，因为没有一个普遍预测结果的因素。此外，研究结果表明，扩展传统欺凌模型来解释网络欺凌是不够的(Savage amp; Tokunaga, 2017)。

I3 (I-cubed)理论(Slotter amp; Finkel, 2011)是为了解释亲密伴侣暴力而提出的，Wong等人(2018)将其应用于研究网络欺凌的实施情况。I3理论从个体和情境两方面考察了煽动行为(即“煽动行为”)的预判者(例如，激发攻击性的因素);和抑制(减少霸凌行为发生的可能性的因素)。虽然该模型显示了解释力，但它需要西方年轻样本的复制，因为调查的样本是香港大学生(Wong et al.， 2018)。此外，作者使用了更广泛的定义，如网络入侵、接收有害的信息，但不知道这些信息是否重复发生，因此没有必要对网络欺凌进行更严格的测量。

与这些攻击模型相比，Swearer和Hymel(2015)的社会-生态素质-压力模型提供了一个复杂的框架，该框架承认遗传、社会和环境因素在解释霸凌行为方面的动态相互作用。该模型解释了孩子生活中的各种环境(如家庭、学校、邻居等)如何与孩子的遗传能力(如气质、个性等)以及个人风险和保护因素相互作用，从而解释欺凌行为。重要的是，从发展精神病理学的框架来看，该模型解释了遗传脆弱性、环境压力源和环境背景(如学校)的规范之间的动态相互作用，以解释欺凌行为。由于其复杂性，社会-生态素质-压力模型提供了一种方法，以整合经验证据的问题，在一个整体的模型。虽然该模型是专门为传统欺凌提出的，但它在考虑网络欺凌时具有强大的力量。考虑以下因素，这些因素在这个解释模型中都有体现，(a)儿童的侵犯倾向(例如，易受伤害、道德脱离等);(b)曾受欺负的经历(环境压力源);(c)与网络空间相关的调节因素(如去抑制效应和技术效能的强弱);(d)父母因素(例如，亲子关系和对技术的监测，这是具体环境的因素)。

虽然这里提到的模型在解释赛会欺负行为方面具有优势，但许多模型需要修改才能充分反映其复杂性。现有模型缺乏对个人、家庭、学校、同龄人和社区环境的充分描述，以及在文献中研究的最新风险和保护因素集。因此，在现有模型的改进和新模型的开发中，综合所有这些因素是至关重要的。

患病率

在网络欺凌文献中一个常见但令人担忧的问题是广泛的患病率。这种差异很大程度上是由于在定义和衡量网络欺凌的方式上存在差异，从而将其与网络攻击区分开来。尽管如此，大规模的研究和评论表明，平均每年的网络受害率在14%-21%之间。美国卫生与公众服务部疾病控制中心的报告显示，14.9%的高中生在过去一年中遭受过网络欺凌(Kann, McManus, Harris， amp; et al.， 2018)。Hindujaamp;Patchin (n.d。)对文献进行了深入的回顾(评估了超过234个学术出版物)，发现了一个广泛的比率，网络欺凌的平均终身发生率为21%和13%。这些数值与网络欺凌发生率的其他数据基本一致(Kowalski et al.， 2019;Olweus amp; Limber, 2018;Selkie等，2016)。

青少年和应用

吸引年轻用户的新兴技术的发展速度为网络欺凌的学术研究带来了挑战。社交媒体应用(app)为年轻人创造了越来越复杂而又易于使用的方式，让他们以有益和有害的方式相互联系。网络欺凌导致的青少年自杀事件引发了一场关于社交媒体应用程序(如Ask)作用的更为紧迫的对话。fm和Kik-in这些应用程序，以及Voxer、Whisper、Wut、rumr等其他免费应用程序，都允许用户匿名上传照片或信息，这些信息可以在短时间内在线观看。Snapchat等其他应用允许用户公开或私下向好友的子集发布信息。同样，Facebook、Instagram

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