网络欺负量表中文版在中学生样本中的检验及修订

◎ 陈 乐 贺益梅 薛 键 曾 昱（闽南师范大学教育科学学院，漳州 363000）

一、引言

随着全球化进程的加快，互联网在人们的生活中占据了重要地位。中国互联网络信息中心（CNNIC）在2020年发布的研究报告中显示，在连续两年的时间内，我国未成年网民规模保持着增长趋势，截止到2020年，未成年网民已有1.83亿人，互联网在未成年人中的普及率达到94.9%，相比2019年增加了1.8%。从个人的指尖开始，网络促进了各个国家和地区的人们在思想、情感、知识等各个方面的交流。但互联网在给人们生活带来诸多便利的同时，也引发了许多问题。越来越多的人通过互联网释放他们的不良情绪和攻击性，进而衍生出一种新兴的欺负方式，即网络欺负。网络欺负是指个体或团体以网络作为工具传播带有攻击性的信息，进而导致他人受到伤害的行为。它通常被认为是一种“间接”形式的欺负，即借助第三方，如电子类的设备（手机、电脑等），通过攻击者的间接存在来施加欺负。

欺负存在力量上的不平衡（一种不对称的权力关系），恃强凌弱行为的实施主体可以是一个人，也可以是一个团体。网络欺负是一种特定类型的网络攻击，通常由以下四个要素组成：（1）故意的（行为发生不是偶然的，是故意的）；（2）重复的（重复发生的事情）；（3）侵略性行为（受欺负对象感到这种行为所带来的危险）；（4）使用电脑、手机和任何其他电子设备。网络欺负的经历与个人和组织（如学校）的一系列负面行为有关，包括社交焦虑、旷课、逃学和辍学等。

近年来，国内外大量的研究集中在网络欺负的相关变量及其内部的影响机制上。通过文献分析发现，国内研究者在测量网络欺负行为方面使用的工具一般源于国外相关量表的翻译及修订，使用最多的是由Erdur-Baker等在2007年编制的网络欺负量表（Cyber Bullying Inventory，简称CBI）。CBI包含两个分量表：网络欺负（CB）和网络受欺负（CV），CB和CV分别有18和16个题目，为了增加量表的内容一致性，Zhou在CV分量表中新增了两个题目，修订后的量表信效度良好。

Topcu和Erdur-Baker在初始的CBI量表的基础上增加了一些新的项目，并对CBI原有的其他项目从措辞、风格、内容上进行了调整，形成了修订版的网络欺负量表（RCBI）。修订后的量表较之前的CBI，项目数量有所减少，并且在一些题目中加入了青少年常用的社交软件。国内学者褚晓伟和范翠英在2017年以初中生为样本群体对RCBI进行了修订，结果表明RCBI符合心理测量学的要求，可以作为测量和评估我国中学生网络欺负的有效工具。

近年来，Topcu和Erdur-Baker对RCBI进行了二次修订，删除了暗示特定技术、程序和应用的词语，并对该版本的格式和语法进行修改和完善，编制了第二次修订版的网络欺负量表（The Second Revision of the Revised Cyber Bullying Inventory，简称RCBI-II）。在向被试明确了网络欺负的定义后，采用重复对照实验再次评估RCBI-II，形成20个题目的RCBI-II，CB和CV分量表各有10个题目。信效度分析表明，新版RCBI的心理测量学特征良好，优于前一版。

相比于RCBI初版，RCBI-II的题目更少，两个分量表均为单维度，且量表内具有内容的一致性。国内学者并未对RCBI-II进行中文版的修订，基于此，本研究在网络欺负量表第二次英文修订版的基础上，以中国中学生为样本进行中文版的修订及信效度检验，为国内学者进行相关研究提供必要的工具准备。

二、研究方法

（一）研究对象

采用方便取样的方法，选取福建、山西两省共951名中学生作为被试，其中男生439人，女生503人，9人未报告性别；初一学生407人（42.9%），初二学生191人（20.1%），高一学生204人（21.5%），高二学生146人（15.4%），3人未报告年级。初三和高三学生由于中考和高考的原因未参与本次调查。

（二）研究工具

1.网络欺负量表第二次修订版

该量表由网络欺负（CB）和网络受欺负（CV）两个分量表组成，每个分量表都设置了10道题目用于评估相应的行为。被试需要思考在过去的六个月内有没有实施过网络欺负或遭受过网络欺负，并回答行为的发生频率。采用李克特四点计分法，1表示“从没有过”，2表示“1次左右”，3表示“2～3次”，4表示“3次以上”。

中文版的RCBI-II由心理学研究者翻译成中文，在组员内部进行反复修改后形成初稿，保证翻译的版本与原文表达的含义相符合。经过多轮修改和讨论之后，最终确定中文版RCBI-II。

2.攻击行为量表

1992年，Buss和Perry在Buss-Durkee 敌意问卷（Buss-Durkee Hostility Inventory，简称BDHI）的基础上修订形成了攻击行为量表（Aggression Questionnaire，简称AQ）。AQ共有29个题目，包括四个分量表，分别是身体攻击、口头攻击、愤怒和敌对，采用李克特五点计分法对被试实施攻击行为的情况进行评测，1表示“不符合”，2表示“较少符合”，3表示“一半符合”，4表示“基本符合”，5表示“完全符合”。分值越高，表明个体实施攻击行为的倾向越高，当个体处于特定的情况下越容易实施攻击行为。

3.道德推脱量表

道德推脱量表（Moral Disengagement Scale，简称MDS）是1996年由Bandura等编制而成的，由32个条目组成，包括道德辩护、委婉标签、有利比较、责任转移、责任分散、扭曲结果、非人性化和责备归因8个分量表。采用李克特五点计分法，得分越高，表明个体的道德推脱水平越高，即在某种情形下，个体越可能进行道德推脱。以往研究表明，道德推脱与网络欺负呈正相关，因此将道德推脱选为效标。

（三）统计分析

使用SPSS 24.0版本进行描述性统计分析、相关分析、t检验和探索性因素分析等，使用Mplus7.0版本进行验证性因素分析。

三、研究结果

（一）项目分析

以CB和CV分量表中各题项的得分与所属分量表总分做皮尔逊积差相关，结果显示，各题项与所属分量表总分的相关系数均显著相关（r=0.40～0.73，p＜0. 01）。计算CB和CV两个分量表的总分后，对被试的分量表总分进行高低排序，将总分前后的27%被试列为高分组和低分组，并对两组得分进行独立样本t检验（见表1）。结果表明，CB和CV分量表的各个题项在高低分组之间的差异有统计学意义（p＜0. 001），因此，两个分量表的全部项目均保留，未做删减。

表1 题总相关、七检验与各项目因子负荷分析结果

（二）效度分析

1.结构效度

采用随机分半的方法，将本次研究收集到的样本数据分成两个部分。一部分样本（n=450）对CB和CV分量表的所有项目进行探索性因素分析，结果表明数据适合做探索性因素分析：CB和CV分量表的KMO分别为0.789和0.865， Bartlett 球形检验具有显著性（χ=1121.191，p＜0.001）。因子旋转采用的是主成分分析和最大方差法，参考特征值大于1的既定规则 ，并考虑到碎石图的结果，可提取两个公因子。但综合考虑原始分量表的单维结构，本研究将两个分量表公因子的个数定为1，结果见表1。另外一部分样本数据做验证性因素分析（n=501），对前面探索得到的单因素模型的拟合情况做进一步检验。CB分量表的结果显示：χ/df =7.99，SRMR=0.048，CFI=0.860，TLI=0.820，RMSEA=0.087；CV分量表的结果显示：χ/df =13.95，SRMR=0.062，CFI=0.832，TLI=0.784，RMSEA=0.118。结果表明，CB和CV分量表的单因素模型拟合指数都在可接受范围内，修订后的量表结构效度良好。

2. 效标关联效度

以攻击行为量表和道德推脱量表作为校标，与RCBI-II的得分进行相关分析，结果见表2。攻击行为量表和道德推脱量表各维度的得分与RCBI-II呈显著正相关。

表2 RCBI-II与各校标之间相关系数

3.信度分析

内部一致性信度：CB和CV分量表的Cronbach α系数分别为0.766和0.831；分半信度：CB和CV分量表的Spearman-Brown信度系数分别为0.719和0.787。

4.中学生群体网络欺负的特点分析

在本研究中，有34.59%的中学生（n=329）至少实施过一次网络欺负，其中包括男生169人（50.9%）、女生160人（49.1%）。有57.3%的中学生（n=545）至少遭受过一次网络欺负，男生和女生分别为256 人（46.4%）和289人（53.6%）。采用独立样本t检验考察网络欺负和网络受欺负是否存在性别差异，结果显示，男生比女生更容易实施网络欺负（t=2.188，p＜0.05），男生比女生更容易遭受网络欺负（t=1.224，p＜0.05）。通过方差分析检验中学生网络欺负和网络受欺负是否存在年级差异，结果显示，不同年级在网络欺负和网络受欺负方面没有显著差异（p=0.250；p=0.137）。

（三）讨论

1.网络欺负和网络受欺负量表验证

本研究以中国中学生群体为样本，对RCBIII中文版进行了修订及信度和效度的检验。结果表明，RCBI-II中文版初步修订结果可接受，可用于测量中国文化背景下中学生的网络欺负和网络受欺负情况。

项目分析表明，RCBI-II中文版各个项目的鉴别度良好。网络欺负与网络受欺负分量表各10题，各题目与总分之间的相关系数在0.40以上，且具有显著性。高分组与低分组之间的各个项目中得出的分值差异也达到了显著性水平。

探索性和验证性因素分析显示，CB和CV分量表的单因素模型拟合指标均达到可接受水平，各项目因子负荷均在0.40以上。依据以往研究，选择攻击行为与道德推脱量表作为效标工具，结果表明两者均与RCBI-II中文版的得分呈现正相关，说明效标关联效度良好。信度分析表明两个分量表中的项目之间存在一定的相关性和一致性，RCBI-II中文版的网络欺负和网络受欺负分量表的内部一致性系数和分半系数均在0.70以上。

2.网络欺负和网络受欺负的性别、年级差异

本研究分析表明，中国中学生网络欺负行为的发生频率大大超过网络受欺负的发生频率，有超过一半的学生报告说曾在网络上被欺负过，并且网络欺负和网络受欺负性别差异显著，这与之前的研究结果一致。相比于女生，男生更倾向于实施网络欺负行为，也更容易遭受网络欺负，该结果与黎亚军和Erdur-Baker以往的分析相一致。在年级差异方面，网络欺负和网络受欺负的分析结果没有显著性，这与汪倩倩、范翠英和禇晓伟的研究结果一致。

从结果中可以发现几个值得注意的现象。在网络欺负方面，男生比女生更容易实施网络欺负，这可能与社会文化对性别的塑造有关，导致男性比女性表现出更多攻击性，男孩在成长过程中被给予了比女孩更多的自由，这使得他们可以实施更多的网络欺负。为了进一步解释网络欺负现象，有研究者运用社会信息加工理论和社会认知理论对其进行解读。此外，一般攻击模型（GAM）理论也有助于理解影响网络欺负的个人和情境因素。个人因素是指在情境中个体的稳定特征，包括态度、价值观、行为模式、动机、信念、长期目标和任何其他不变的特征；情境因素是指环境特征，如攻击迹象、挑衅、毒品和挫折源等。此外，社会情境对攻击行为的限制也是情境因素之一，而网络欺负相比于传统欺负方式具有匿名性和隐匿性，个人和情境相互作用，共同影响攻击行为。

欺负作一种生态现象，是由于个人和其生活的环境之间的复杂互动引起的。由布朗芬布伦纳的社会生态系统理论可知，个体的发展嵌套于一系列相互影响的环境系统中并受其影响。最初，在微观系统层面，个体与周围的环境直接互动（环境由家庭、学校和同龄人组成），影响和加强某些态度和行为。这样的微观系统环境也在中间系统层面影响其他人，例如，家庭、学校、教师的互动可能会对个体产生同步影响。而外层系统，如父母的工作环境，虽然个体不直接参与其中，但依然会影响个体的发展。宏观系统层面由更广泛的社会、政治、文化和经济意识形态组成，这些意识形态最终塑造了社会的大环境，影响个体获得知识经验的过程。因此，未来可从社会生态系统理论的视角对网络欺负做更深入的研究。不同的社会系统只有共同努力，尤其是直接影响青少年的系统，如学校和家庭，才能很好地维护青少年的生命安全，使其远离网络欺负和网络受欺负。

四、小结

修订后的网络欺负量表信效度良好，可用作测量工具在未来研究中探讨中国中学生的网络欺负和受欺负的情况。

研究不足:

（1）虽然被试分布范围较广、样本量较大，但被试数量在各年级分布不均，使得研究结果有局限性。

（2）网络欺负和网络受欺负量表的验证性因素分析结果虽可接受，但还没有达到良好，须进一步探究。

（3）使用问卷施测，题目较为敏感，不排除被试回答问题时出现社会赞许效应。