貴陽市高校貧困學生受網絡欺凌現況調查*

吳榮， 陳再琴*， 李丹*， 劉玉*， 王菁浩， 嚴征***

(1.貴州醫科大學 公共衛生學院， 貴州 貴陽 550025； 2.貴州醫科大學 口腔醫學院， 貴州 貴陽 550025)

據2019年《中國互聯網絡發展狀況統計報告》數據顯示，我國網民規模已達8.54億，互聯網普及率達61.2%，青少年占26.0%[1]，青少年每天上網時長達2 h及以上[2]。網絡的普及為青少年交流、學習、出行、娛樂等帶來了諸多便利，豐富了青少年的知識和見識，與此同時，傳統的校園欺凌[3]也借網絡這一平臺得以延伸和發展，對青少年帶來了很大的傷害，即網絡欺凌。網絡欺凌是個人或群體利用電子交流方式，針對無保護自己能力的個人或群體持續實施的、有意的攻擊性行為[4]，青少年受到網絡欺凌后易出現聽課精力不集中、逃學，罹患焦慮、抑郁等精神疾病的風險增加，給青少年帶來的心理健康問題要比傳統欺凌更嚴重[5]。目前，青少年網絡欺凌的研究較多見[6]，但較少涉及貧困學生群體，本文針對貴陽市高校貧困學生受網絡欺凌現狀進行調查和分析，以期為干預貧困學生受網絡欺凌提供依據，現將結果報道如下。

1 對象與方法

1.1 調查對象

采用多階段分層整群隨機抽樣方法，在貴陽市抽取本、專科學校各2所，再隨機抽取2～3個年級、每個年級隨機抽取3個不同專業班的全部在校學生為調查對象。共發放問卷2 000份，收回1 950份，有效問卷1 822份，問卷有效率為93.44%。按貴州省教育廳關于貧困生評定標準[7]篩選出貧困大學生(以下簡稱貧困學生)962人(52.80%)，非貧困大學生(以下簡稱非貧困學生)860人(47.20%)；在貧困學生中，男生480人(49.90%)、女生482人(50.10%)，平均(21.12±1.36)歲，專科生219人(22.77%)、本科生743人(77.23%)，漢族499人(51.87%)、少數民族463人(48.13%)。貧困學生與非貧困學生在性別、學生類別、民族等差異均無統計學意義(P>0.05)，提示2組資料具可比性。

1.2 調查方法

采用自填調查表形式進行調查，問卷填寫過程中，如調查對象遇到不理解的問卷內容，現場解釋，整個過程客觀中立，不誘導調查對象答題。調查員在現場進行完整性檢查，確保調查表填寫完整后回收，若發現有缺失，應立即現場補充完整。調查內容包括一般情況，如性別、學生類別、民族、獨生子女、家庭類型、與父母關系、學習成績、是否學生干部、是否玩網絡游戲、健康自評等。

1.3 觀察指標

受網絡欺凌評價采用尤陽編制《受網絡欺凌行為問卷》評價大學生受網絡欺凌行為，該問卷包括網絡言語欺凌、網絡隱匿身份和網絡偽造欺詐3個維度12個條目[7]，每個條目均采用李克特5級進行評分(從未發生=1分、很少發生=2分、偶爾發生=3分、時常發生=4分、總是發生=5分)，各維度得分和總分越高表示遭受網絡欺凌越嚴重，各維度Cronbach′sα系數為0.723 0～0.873 0，總量表Cronbach′sα系數為0.905 0。

1.4 統計學方法

采用Epidata 3.1建立數據庫，應用SPSS 19.0統計軟件進行均數、標準差、構成比等一般性統計描述。定量資料符合正態分布且方差齊性，2組比較采用Z檢驗；采用最佳尺度回歸模型進行受網絡欺凌影響因素的分析。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 受網絡欺凌總體得分

貴陽市高校貧困學生在網絡言語欺凌、網絡隱匿身份、網絡偽造欺詐3個受網絡欺凌維度及總分上均高于非貧困學生，差異均有統計學意義(P<0.05)。見表 1。

表1 貧困學生與非貧困學生受網絡欺凌差異Tab.1 The difference of cyberbullying between poor students and non-poor

2.2 不同特征貧困學生受網絡欺凌得分

在性別上，男生在網絡言語欺凌、網絡隱匿身份、網絡偽造欺詐3個受網絡欺凌維度及總分上均高于女生(P<0.01)；與父母關系上，除網絡隱匿身份維度外(P>0.05)，與父母關系差的學生在網絡言語欺凌維度、網絡偽造欺詐維度以及總分上均高于與父母關系好的學生(P<0.05)；在學習成績上，除網絡言語欺凌維度外(P>0.05)，學習成績差的學生在網絡隱匿身份維度、網絡偽造欺詐維度及總分上均高于學習成績好的學生(P<0.01)；在是否學生干部上，除網絡隱匿身份維度外(P>0.05)，是學生干部的學生在網絡言語欺凌維度、網絡偽造欺詐維度及總分上均高于非學生干部的學生(P<0.05)；在是否玩網絡游戲上，除網絡偽造欺詐維度外(P>0.05)，玩網絡游戲的學生在網絡言語欺凌維度、網絡隱匿身份維度及總分上均高于不玩網絡游戲的學生(P<0.01)；在健康自評上，健康自評差的學生在網絡隱匿身份維度上高于健康自評好的學生(P<0.05)，其余維度及總分在健康自評上比較，差異均無統計學意義(P>0.05)。不同學生類別、民族、是否獨生子女、家庭類型在受網絡欺凌各維度及總分上的差異均無統計學意義(P>0.05)。見表2。

2.3 受網絡欺凌影響因素的最優回歸分析

以受網絡欺凌總分為因變量，分別對人口統計學特征(性別：1=男，2=女。學生類別：1=專科生，2=本科生。民族：1=漢族，2=少數民族。是否獨生子女：1=是，2=否。家庭類型：1=雙親，2=單親。與父母關系：1=差，2=好。學習成績：1=差，2=好。是否學生干部：1=是，2=否。是否玩網絡游戲：1=是，2=否。健康自評：1=差，2=好。)進行單因素分析，以結果有統計學意義的變量為自變量，納入最優尺度回歸模型。模型經方差檢驗，F=12.306，P<0.001，R2=0.246，即模型中引入的變量可解釋受網絡欺凌發生的24.6%。結果顯示，性別、與父母關系、學習成績、是否學生干部是受網絡欺凌的影響因素；在受網絡欺凌的影響因素中，性別是最重要的，與父母關系次之，剩下依次為學習成績和是否學生干部。見表3。

3 討論

本研究顯示，貧困學生與非貧困學生的性別、學生類別、民族等差異均無統計學意義(P>0.05)，提示2組資料具有可比性。貴陽市高校貧困學生在網絡言語欺凌、網絡隱匿身份、網絡偽造欺詐3個受網絡欺凌維度及總分上均高于非貧困學生(P<0.05)。這可能跟強勢群體與弱勢群體在互動的過程中容易產生矛盾和沖突有關，強勢群體可以通過網絡欺凌這一方式達到威脅弱勢群體的目的[8-9]。貧困學生作為高校中的弱勢群體，由于社會經濟地位較低，心理韌性比非貧困學生差[10]，而心理韌性與網絡欺凌呈負相關，心理韌性水平較高的個體心理健康水平也較高，較少發生網絡欺凌[11]。

表2 不同特征貴陽市高校貧困學生受網絡欺凌得分差異Tab.2 The difference of cyberbullying scores of poor students in colleges in

表3 貴陽市高校貧困學生受網絡欺凌影響因素的最優回歸分析(n=962)Tab.3 The optimal regression analysis of influential factors of cyber-bullying among poor college students in Guiyang(n=962)

最優尺度回歸分析是由荷蘭Leiden大學DTSS課題組研制的，該方法不同于一般的回歸分析，它允許因/自變量為各種類型的分類變量[12]，分析時采用一定的非線性變換對原始分類變量進行轉換，然后反復迭代以找到一個最佳方程式，從而大大提高分類變量數據的處理能力。貧困學生受網絡欺凌最優回歸結果顯示，性別、與父母關系、學習成績、是否學生干部是受網絡欺凌得分變化的影響因素。其中，性別是最重要的影響因素，結果表明男生比女生更易遭受網絡欺凌，可能與男生的攻擊性高于女生、而自控力不如女生有關，加上網絡的自由性與匿名性，造成男性網絡責任侵權失范行為的發生率高于女生[13]，另外，女生領悟社會支持的能力高于男生，當遭受網絡欺凌時，女生的柔弱性格使她們傾向于求助且依賴別人，男生則喜歡獨自承受[14]；在與父母關系上，與父母關系差的學生較易遭受網絡欺凌，原因可能是自主、關系、能力需求是人普遍存在的三種基本心理需求，消極親子關系(如父母體罰)會削弱青少年心理需求[15]，當父母對孩子控制和關心較少時，他們會花更多時間在網絡上[16]，家長關注的錯位(過度反應、指責、沒收手機和斷網等形式)使青少年遇到問題也不愿獲得父母的支持，更愿意在網絡上進行傾訴，從而為網絡欺凌發生增加了更多的可能[17]；研究表明學習成績差既是大學生網絡成癮的危險因素，也是人際交往(現實交往、網絡虛擬交往)差的危險因素，他們的情緒不穩定、缺乏同情心、缺乏自我控制等等，較易引起人際沖突[18-19]；研究發現學生干部處于全社會的放大鏡下，容易把自身政治意識不堅定、工作能力不強等因素放大，甚至極個別或者極小的問題也容易引發社會輿論強烈譴責，產生新的“劇場圍觀效應”[20]，與本研究結果類似。

綜上所述，本研究結果顯示，與非貧困學生相比，貧困學生較易遭受網絡欺凌，且影響因素也是多方面的，涉及學生自身、學校環境、家庭關系等方面。因此高校貧困學生受網絡欺凌問題需要學校、家庭、社會共同參與、共同解決[21]。學校應把網絡安全、網絡欺凌方面的知識當作必不可少的課堂內容，父母的關愛與支持可以幫助貧困學生用樂觀的心態生活，政府部門應落實好精準扶貧工作。