高中生網絡欺凌與心理健康：網絡社會支持的調節作用陳啟剛

謝莉 李娟

〔摘要〕采用問卷法對430名高中生進行調查，考察了高中生網絡社會支持在網絡欺凌和青少年心理健康間的調節效應。結果發現：（1）在控制了性別、年齡、父母受教育程度后，高中生網絡欺凌顯著負向預測高中生心理健康;（2）高中生網絡社會支持在網絡欺凌與心理健康間起完全中介作用。

〔關鍵詞〕網絡欺凌;網絡社會支持;心理健康;高中生

〔中圖分類號〕 G44 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1671-2684（2019）24-0004-05

據第42次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截止到2018年6月，我國網民規模達8.02億，互聯網普及率達57.7%。分年齡階段來看，10～39 歲群體占總體網民的 70.8%，其中20～29 歲年齡段的網民占比最高，達 27.9%;10～19 歲群體占比為18.2%;10歲以下群體為3.6%;19歲以下大約有1.74836億人。根據教育部2018年發布的《各級各類學歷學生教育情況》，共有中小學在校生1.85948718億人。以 2018 年 19 歲以下網民數與中小學在校生人數相比，中小學生中網民占學生總數的 94.02%。當然，實際情況應該比這個比例略低，但可以肯定，中小學生中大部分都是網民。因此，不難判斷網絡對絕大部分中學生的學習生活是有很大影響的。同時，校園欺凌是一個值得注意的問題，中國青少年研究中心的數據顯示，“偶爾被欺負”的學生占到了32.5%。隨著網絡的飛速發展，傳統的校園欺凌表現形式也開始發生變化，網絡欺凌進入我們的視野。高中生正處于自我同一性建立的關鍵階段，即將面臨高考，對他們的心理健康必須加以重視。本研究以安徽省一所高中的學生為被試，探討網絡欺凌與心理健康的關系，并檢驗網絡社會支持的調節效應。

一、引言

（一）網絡欺凌的定義及特點

網絡欺凌是一個新現象，隨著網絡的普及，網絡欺凌在世界各國頻繁出現，發生比例較高。美國網絡欺凌研究中心2014年調查報告指出，34.6%的青少年曾受過網絡欺凌;英國國家兒童協會2005年發現，20%的青少年曾遭遇以電子通訊設備傳播的欺凌，同時其他各國、各地區也都有相關的數據。

網絡欺凌是欺凌的一種新的表現形式。1993年，挪威心理學家歐維斯（Dan Olweus）給出了欺凌的定義：欺凌是一種帶有目的性、反復性的攻擊手段，并且在欺凌雙方之間存在力量的不平衡，也就是說，欺凌意味著有目的、多反復、不平等。我國學者在研究中小學生校園欺凌時將其定義為特殊類型的攻擊性行為，是力量較強者對力量較弱者施加的重復性攻擊行為。傳統的校園欺凌有如下特點：一是欺凌的地點以校園為主，不限校內;二是欺凌雙方間存在力量失衡;三是欺凌者有目的性，具有主觀惡意;四是對被欺凌者造成了身心傷害。

相較于傳統欺凌，網絡欺凌的要素發生了變化。首先，網絡欺凌超越了空間性，變得更加難以控制。其次，因網絡的匿名性使然，欺凌者和被欺凌者之間的力量很難說存在不平衡，被欺凌者甚至有可能不知道欺凌者的具體身份。最后，現實中的欺凌的影響可能經過治療或長時間后消退，而網絡欺凌的信息會長時間保存的性質可能使被欺凌者長期受到傷害。

總而言之，網絡欺凌可定義為欺凌者借助互聯網技術，通過自媒體、移動通訊設備，在網絡虛擬空間對被欺凌者進行攻擊的行為。其攻擊方式諸如發送惡意的信息，或在網絡空間散布其個人信息，或假借他人信息發布一些誹謗內容，促使他人對其進行圍攻等。

（二）網絡欺凌與心理健康

過去，我們對校園欺凌避而不談，常用“孩子玩鬧”之類的理由糊弄過去，但在近些年的研究中，數據顯示，校園欺凌與心理健康是呈高度正相關的。已有研究表明，網絡欺凌會嚴重影響受害者的心理健康，給受害者帶來悲傷、挫敗、孤獨和壓力等情緒體驗，而這些情緒上的負面影響可進一步導致受害者抑郁、自尊下降、無助感、社交焦慮和自我存在感降低。如果任由其發展，最終長期被欺凌的青少年還可能會產生自殺意念，造成嚴重后果。研究表明，有同性戀傾向的學生遭受的校園欺凌與其抑郁、自殺傾向呈正相關，與主觀幸福感、社會支持呈高度負相關[1]。受欺凌農村學生的學習焦慮比其他學生高出十個百分點，且除欺凌外，其余變量均無顯著性差異，證明欺凌本身是心理健康問題的顯著影響因素[2]。本研究將聚焦造成中學生心理問題的重要因素——欺凌，尤其是易被學校和家長忽視、更隱蔽的網絡欺凌。

當然，網絡是一把雙刃劍。網絡欺凌會造成學生心理問題;但同時也有學者認為，互聯網提供的社會支持（即網絡支持）對青少年心理健康有積極的促進作用。換句話說，若是發揮網絡支持的積極作用，在一定程度上便可預防網絡欺凌，兩者此消彼長。在中學生網絡欺凌對心理健康的影響中，網絡支持所起的是調節的中介作用。

（三）網絡社會支持的調節作用

社會支持是指來自社會各方面，包括家庭、朋友、同事、政府等個人或組織給與個體精神、物質層面上的幫助和支援，反映人的社會關系的質量與密度。與之類似，網絡社會支持則是個體受到的來自網絡層面上的支持情況，互聯網既有滿足人們信息攝入需要的功能，也可滿足人們的人際情感溝通。我們將網絡支持對青少年產生的影響劃分為四個維度，按影響程度排序分別為信息支持、友伴支持、情感支持、工具性支持[3]。網絡社會支持對個體健康也具有積極作用，它可以降低個體抑郁水平，緩解各種疾病和障礙造成的社會心理影響。此外，有研究指出，網絡社會支持和現實社會支持顯著正相關，網絡社會支持是現實社會支持的有益補充，社會支持能調節負性生活事件及其導致的不良結果間的關系，網絡社會支持在兩者間也同樣起作用。網絡使用者以電腦網絡為媒介進行交流，逐漸形成網絡上的社會支持， 通過即時通訊軟件、論壇和社交網絡等形式，和他人形成緊密聯系，獲得與現實友誼類似的友情。網絡聊天能夠顯著提高個體的自尊和社會支持知覺。 在社交網絡中，良好的社交反饋有助于青少年增強自尊和主觀幸福感，且低自尊的個體可從網絡中獲取更多社交資源。

當前，網絡欺凌在校園內時有發生，以往的研究多注重學校教育、社會教育和家庭教育，從欺凌者的源頭去消滅欺凌，或是致力于在欺凌發生后對學生的心理健康輔導，而忽略了網絡本身就有的兩面性，沒有從網絡自身立足，嘗試使用網絡支持湮沒網絡欺凌。因此，本研究嘗試探尋在網絡欺凌與中學生心理健康之間，網絡支持是否有一定的調節作用，并力圖從該角度入手，揚長避短。綜合已有結論及研究假設，本研究提出以下假設模型：

H1：高中生網絡欺凌負向預測心理健康;

H2：高中生網絡社會支持在網絡欺凌與心理健康間起調節作用。

二、方法

（一）被試

采用方便取樣法，選取安徽省一所普通高中的學生為被試。共發放問卷480份，回收有效問卷430份，有效率為90.21%。男生246人，女生184人;高一255人，高二175人。被試家庭的父親和母親受教育水平在“初中或以下”水平者的比例分別為39.60%和48.00%，“高中或中專”水平者比例分別為20.60%和19.80%，“大學專科或以上”水平者比例分別為20.40%和13.90%。

（二）研究工具

1.網絡欺凌問卷

采用Cetin等[4]編制的網絡受欺負量表（Cyber victim and bullying scale），該量表共22道題，從網絡語言欺凌（如“散布謠言”）、網絡偽造（如“未經允許分享私人照片”）、隱藏身份（如“未經允許使用他人的身份信息”）三個維度測量被試的網絡受欺凌程度，采用5點計分，從“從不”到“總是”分別計1～5分，得分越高表明網絡欺凌水平越高。本研究中，該量表的克隆巴赫系數為0.91。

2.心理健康問卷

本研究采用Warren等[5]編制的心理健康量表。該量表在青少年群體中廣泛使用，具有良好的信度和效度。量表共15 個項目，從行為參與（如“上課時注意力集中”）、情感參與（如“我在學校里過得很愉快”）和認知參與（如“我認為取得好成績很重要”）三個維度測量被試的心理健康程度;采用4點計分，從“從不”到“總是”分別計1～4 分，分數越高表示心理健康程度越高。本研究中，該量表的克隆巴赫系數為0.87。

3.網絡社會支持問卷

采用梁曉燕和劉華山[6]編制的“青少年網絡社會支持問卷”。問卷采用5 點計分，共23 個條目，包括四個維度：友伴支持（如“當我感到孤獨時，能通過網絡向他人傾訴”）、工具性支持（如“我能通過網絡與人進行物品交換”）、情感支持（如“有很多人在我的博客、空間、朋友圈留言”）和信息支持（如“通過網絡交往，可以從他人那里得到一些學習資料”）。在本研究中，該量表的克隆巴赫系數為0.91。

（三）施測過程和數據處理

主試在征得學校和學生本人同意后，以班級為單位進行團體施測。要求被試仔細閱讀指導語，根據指導語的要求認真作答，獨立完成。問卷完成時間約20 分鐘，所有問卷當場回收。采用SPSS24.0 軟件和Process3.1宏程序進行統計分析。

（四）共同方法偏差檢驗

采用Harman 單因子檢驗，對所有變量采用主成分分析法進行探索性因子分析，未旋轉的主成分因素分析結果表明，特征根大于1的因子有4個，最大的因子解釋的變異量為25.22%，小于40%的臨界標準，表明本研究中共同方法偏差的影響不大。

三、結果與分析

（一）各變量的平均數、標準差和相關系數

表1列出了各變量的平均數、標準差和相關矩陣。結果發現：網絡欺凌與心理健康呈顯著負相關，表明高中生的網絡欺凌行為越多，心理健康水平越低;網絡支持與心理健康呈顯著正相關，表明高中生網絡支持程度越高，心理健康水平越高。

（二）網絡社會支持在網絡欺凌與心理健康間的調節效應檢驗

在控制了性別、年級、是否獨生、父母文化后，采用SPSS 宏程序PROCESS3.1中的模型1檢驗網絡社會支持的調節效應。以心理健康為因變量，網絡欺凌、網絡支持、網絡欺凌與網絡支持交互性為預測變量進行回歸分析。結果如表2所示，回歸方程總體預測顯著，所有預測變量可以聯合解釋結果變量19%的變異，F（8，421）=12.15，p<0.001。具體而言，網絡欺凌顯著負向預測心理健康（b=-0.41，p<0.001），網絡社會支持顯著正向預測心理健康（b=0.16，p<0.001），網絡欺凌×網絡支持顯著負向預測心理健康（b=-0.14，p<0.05）。

為了進一步揭示網絡社會支持調節網絡欺凌與心理健康之間關系的具體模式，本研究將網絡欺凌按平均數加減一個標準差進行高低分組，繪制簡單效應分析圖（見圖2）。簡單斜率檢驗表明，當網絡社會支持水平較低時，網絡欺凌對心理健康的負向預測作用顯著（B簡單=-0.31，SE=0.08，p<0.001），當網絡社會支持水平較高時，網絡欺凌對心理健康的負向預測作用顯著（B簡單=-0.53，SE=0.07，p<0.001），但預測強度減弱。因此，網絡社會支持在一定程度上緩沖了網絡欺凌對心理健康的不利影響。

綜上所述，本研究的假設H1、H2均得到了支持。