1. 引言
如今，互联网时代发展迅猛，给人们的生活带来了诸多便利，人们的生活方式形形色色。手机、计算机等电子产品在便利了我们的同时，网上花样繁杂的应用和爆炸性传播的资讯也轻易就将我们吞噬。网络欺凌是一种新兴的暴力手段，越来越多的人们在上网时候遭受网络欺凌，而现今还没有稳定的法律保护网民的身心安全和利益，而哪一类人更容易遭受网络欺凌的侵害，通常遭受网络欺凌侵害的网民都有哪些特点，这是我们要研究探索的问题，只有这样我们才可以提出更有效的措施去保护网民，抵制网络欺凌行为。本研究我们从人格特质这方面研究，哪一特质的人更容易遭受网络欺凌行为，人格特质与受网络欺凌又有何关系。
网络欺凌一词最早由英国Belse提出，是指以伤害他人为目的使用信息和通信技术故意、反复地针对个人或团体的敌对行为 [1] 。本研究将受网络欺凌定义为：无法进行自我防卫的个体一次或多次受到其他个体或者群体利用网络媒介有预谋地实施言语或行为攻击伤害的现象。人格特质概念最初是由美国心理学家高尔顿·奥尔波特提出的，认为特质是一种能使人的行为倾向表现出一种持久性、稳定性、一致性的心理结构和一种内在倾向，使个体以相对固定的方式对刺激做出反应。人格特质五个因素分别是：神经质：反应个体情绪状态的稳定性和内心体验的倾向性；外倾性：反应个体神经系统的强弱和动力特征；开放性：反应个体对经验的开放性、智慧和创造性；宜人性：反应人性中的人道主义方面及人际取向；尽责性：反应自我约束的能力及取得成就的动机和成就感 [2] 。
苑广哲的研究结果显示，大五人格中神经质与外倾性对网络欺凌均有显著的正向预测作用，尽责性和宜人性对网络欺凌均有显著的负向预测作用，说明外向、高神经质、低尽责性或宜人性的个体更容易出现网络欺凌行为。袁龙云等研究发现，受到网络欺凌的大学生比没有受到网络欺凌的大学生自杀意念检出率多14.18% [3] ，网络欺凌的发生存在年龄差异。C. M. Walker等人的研究表明，网络欺凌行为在中学时到达顶点，接着在大学时迅速下降，在工作时降到最低 [4] 。一方面，这里面有个体逐渐成熟，心理韧性逐渐增加的缘故，另一方面也说明网络欺凌行为的发生频率，随着年龄的增加而下降。
探究人格特质和大学生受网络欺凌行为相关的研究，对大学生心理健康教育、积极心理学等学科的研究提供了一定程度上的理论补充和验证。对此，心理学的部分研究者探究了人格特质和受网络欺凌行为的关系。
本研究的对象是大学生，研究人格特质、行为倾向。如果探究清楚大学生人格特质与受网络欺凌的相关性，就可以通过对大学生的人格特质的了解对大学生的受网络欺凌行为进行预测，或者通过增强网络欺凌行为自保护意识，提高对网络欺凌行为的警惕，进而对大学生的安全上网和健康生活进行一定程度的提升和保证，从而使得学生对大学生活适应得更好。因此，本研究拟采用发放问卷的方式，对大学生受网络欺凌行为的现状进行进一步探究，对大学生的人格特质的现状进行更多的了解，查证大学生人格特质与受网络欺凌行为之间存在的关系。
2. 研究对象及方法
2.1. 对象
采用网络问卷的形式随机抽取哈尔滨工业大学、哈尔滨师范大学、东北林业大学、广西大学、广西师范大学在校大学生大一到大四共310人。回收有效问卷310份，有效率为100%。被试样本如表1所示。
2.2. 工具
2.2.1. 大五人格量表 [5]
大五人格量表NEO-FFI是Costa和McCrae于1985年编制的，量表采取5级评分方式，从1到5分别代表“非常不同意”至“非常同意”的程度。该量表包括外倾性、尽责性、宜人性、神经质和开放性五个分量表，共60个项目。每个分量表的项目分数进行简单加总，作为被试该项人格特质的分数，分数越高代表该项人格特质越典型。各分量表的内部一致性系数为0.68~0.86，具有良好的信效度。
2.2.2. 大学生受网络欺凌行为问卷 [6]
大学生受网络欺凌行为问卷见于尤阳的《受网络欺凌行为问卷的修订及其影响因素的分析》。共由12个题目组成，包括网络言语欺凌，隐匿身份和网络伪造欺诈3个维度。采用五点计分(1 = 从来没有，5 = 总是发生)。所有题目均为正向计分，总分越高，说明受网络欺凌行为越多。已有研究表明，该问卷的内部一致性信度为0.825，分半信度为0.747，验证性因素分析各项指标均符合理论标准。问卷具有良好的信效度，可以作为受网络欺凌行为的测量工具。
2.3. 统计方法
运用统计软件包SPSS22.0将获的数据进行t检验、方差分析、相关分析以及回归分析。
3. 结果
3.1. 大学生受网络欺凌行为的现状
对大学生受网络欺凌行为的目前状况进行描述统计，统计的结果显示(见表2)，大学生在网络言语欺凌(M = 1.756 > 1.390)、隐匿身份(M = 2.045 > 1.964)、网络伪造欺诈(M = 1.777 > 1.471)以及受网络欺凌行为总均分(M = 1.813 > 1.519)上的均值都高于各自的量表均分，表明大学生的受网络欺凌行为在中等水平之上，且得分最高的是隐匿身份，得分最低的是网络言语欺凌。
Table 2. College students are subject to cyberbullying
表2. 大学生受网络欺凌行为
3.2. 大学生受网络欺凌行为在人口学变量上的差异
3.2.1. 性别对大学生受网络欺凌行为的影响
用独立样本t检验对大学生受网络欺凌行为进行检验研究，比较男女生被试在受网络欺凌行为各维度及总均分上的差别，结果表明(见表3)，男生和女生的受网络欺凌行为总分及各维度上存在极其显著差异(p < 0.001)。
Table 3. Gender differences in cyberbullying behavior of college students
表3. 大学生受网络欺凌行为在性别上的差异检验
注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001 (下同)。
3.2.2. 不同专业类型对大学生受网络欺凌行为的影响
以专业作自变量，大学生受网络欺凌行为为因变量，用单因素方差分析对受网络欺凌行为进行检验研究，专业类型不同的大学生在受网络欺凌行为各维度及总均分上差异显著，结果表明(见表4)，经LSD事后检验发现：网络言语欺凌维度上，艺术极其显著高于文科(p < 0.01)，艺术极其显著高于理科(p < 0.01)，文科与理科无显著差异；隐匿身份维度上，三者无显著差异；网络伪造欺诈维度上，艺术显著高于文科(p < 0.05)，艺术极其显著高于理科(p < 0.01)，文科与理科无显著差异；受网络欺凌行为总均分上，艺术极其显著高于文科(p < 0.01)，艺术极其显著高于理科(p < 0.01)，文科与理科无显著差异。
Table 4. The difference test of cyberbullying behavior of college students in different majors
表4. 大学生受网络欺凌行为在不同专业类型上的差异检验
3.2.3. 不同年级对大学生受网络欺凌行为的影响
以年级作自变量，大学生受网络欺凌行为为因变量，用单因素方差分析对受网络欺凌行为进行检验研究，年级类型不同的大学生在受网络欺凌行为各维度及总均分上差异极其显著，结果表明(见表5)，经LSD事后检验发现：网络言语欺凌维度上，大四极其显著高于大一(p < 0.01)；隐匿身份维度上，大四极其显著高于大一(p < 0.01)；网络伪造欺诈维度上，大二显著高于大一(p < 0.05)，大三显著高于大一(p < 0.05)，大四极其显著高于大一(p < 0.01)；受网络欺凌行为总均分上，大二显著高于大一(p < 0.05)，大四极其显著高于大一(p < 0.01)。
Table 5. The difference of cyberbullying behavior of college students in different grades
表5. 大学生受网络欺凌行为在不同年级上的差异检验
3.2.4. 不同院校对大学生受网络欺凌行为的影响
用独立样本t检验对受网络欺凌行为进行研究，比较南北方院校的不同的大学生在受网络欺凌行为各维度及总均分上的差异，结果表明(见表6)，南方院校和北方院校大学生的受网络欺凌行为存在极其显著差异(t = 5.356, p < 0.01)。
Table 6. The difference test of college students’ cyberbullying behavior in different institutions
表6. 大学生受网络欺凌行为在不同院校上的差异检验
3.2.5. 生源地对大学生受网络欺凌行为的影响
以生源地作自变量，大学生受网络欺凌行为为因变量，用单因素方差分析对受网络欺凌行为进行检验研究，生源地不同的大学生在受网络欺凌行为各维度及总均分上差异情况结果表明(见表7)，经LSD事后检验发现：网络言语欺凌维度上，城市显著高于城镇(p < 0.05)，城市显著高于农村(p < 0.05)；隐匿身份维度上，城市显著高于城镇(p < 0.05)，城市极其显著高于农村(p < 0.01)。城市、城镇和农村的大学生在受网络欺凌行为总均分上无差异显著(t = 1.622, p > 0.05)。
Table 7. The difference test of cyberbullying behavior of college students in different places of origin
表7. 大学生受网络欺凌行为在不同生源地上的差异检验
3.2.6. 是否独生子女对于受网络欺凌行为的影响
用独立样本t检验对受网络欺凌行为进行研究，比较是否是独生子女的被试在受网络欺凌行为各维度及总均分上的差异，结果表明(见表8)，在隐匿身份上差别显著；在网络言语欺凌、网络伪造欺诈、受网络欺凌行为总均分上，独生子女和非独生子女差别不显著(t = 1.487, p > 0.05)。
Table 8. The difference test of whether college students are the only child or not by cyberbullying behavior
表8. 大学生受网络欺凌行为在是否独生子女上的差异检验
3.2.7. 平均上网时间对大学生受网络欺凌行为的影响
以平均上网时间作自变量，大学生受网络欺凌行为为因变量，用单因素方差分析对受网络欺凌行为进行检验研究，结果表明(见表9)，平均上网时间不同的大学生在受网络欺凌行为各维度及总均分上差异不显著。
Table 9. The difference test of the average time spent on internet for college students subjected to cyberbullying
表9. 大学生受网络欺凌行为在不同平均上网时间上的差异检验
3.2.8. 不同上网活动对大学生受网络欺凌行为的影响
以上网活动作自变量，大学生受网络欺凌行为为因变量，用单因素方差分析对受网络欺凌行为进行检验研究，结果表明(见表10)，上网活动不同的大学生在受网络欺凌行为各维度及总分上差异不显著。
Table 10. The difference test of college students’ cyberbullying behavior in different online activities
表10. 大学生受网络欺凌行为在不同上网活动上的差异检验
3.3. 大学生人格特质与受网络欺凌行为的关系研究
通过皮尔逊相关分析可知(见表11)，宜人性对受网络欺凌行为各维度及总均分有极其显著的负相关，尽责性人格与隐匿身份有显著的正相关。
Table 11. Correlation analysis of personality traits and cyberbullying behavior
表11. 人格特质与受网络欺凌行为的相关分析
3.4. 大学生人格特质对受网络欺凌行为的回归分析
把各种人格特质作为自变量，以受网络欺凌行为作为因变量进行多元逐步回归分析，结果显示(见表12)，大学生宜人性特质对受网络欺凌行为有极其显著的负向预测作用(t*** = −7.006, p < 0.001)，大学生神经质特质对受网络欺凌行为有显著的负向预测作用(t* = −2.246, p < 0.05)，宜人性特质、神经质特质与受网络欺凌行为的线性关系显著，最后建立的线性回归方程为：受网络欺凌行为 = −0.657 × 宜人性特质 − 0.131 × 神经质特质 + 4.352。
Table 12. Multiple stepwise regression analysis of personality traits and cyberbullying behavior
表12. 人格特质对受网络欺凌行为的多元逐步回归分析
4. 讨论
4.1. 大学生受网络欺凌行为的特点
本研究最终结果显示，大学生的受网络欺凌行为总分及各个维度的得分都相对较低，且得分最高的是隐匿身份，得分最低的是网络言语欺凌，预示大学生受网络欺凌行为程度较轻。虽然大学生受网络欺凌行为处于较低的水平阶段但是也难以避免或逃避网络欺凌行为，所以我们仍需提高警惕、抵抗网络欺凌行为，需要大学生学会辨识网络欺凌行为，提高保护自身网络权益意识并付诸于行动。还要在自己的现实生活中找到生活的乐趣与意义，不要把希望寄托于网络，要明白网络只是方便与我们生活与工作的工具。不沉迷于网络也是抵制网络欺凌的一个途径。
大学生对受网络欺凌行为各个因素，包括总均分在不同性别、年级、与院校上存在极其显著差异。不同专业的大学生在受网络欺凌行为总分及网络言语欺凌、网络伪造欺诈维度上存在显著差异；不同生源地的大学生在网络言语欺凌、隐匿身份维度上有显著差异；独生与非独生的大学生在隐匿身份维度上有显著差异；另外，不同每天平均上网时间、上网活动的大学生在受网络欺凌行为及各维度上均无显著差异。对此，国内外很多学者的研究结果各不相同。
尤阳研究发现，男女大学生的受网络欺凌行为存在显著的差异，男性比女性受到网络欺凌的行为更多。在各个维度上，只有网络言语欺凌上男女之间存在着极其显著的差异，男性比女性受到更多的网络言语上的欺凌行为 [6] 。Li在研究中未发现网络欺凌受害者有性别差异，大概因为中美两国的网络环境与文化背景不同所造成 [7] ；尤阳的实验研究表明在年级上受网络欺凌行为总分在每天平均上网时间上有显著差异，上网时间越长的网民从事的网络行为越多，受到网络欺凌的几率就越大，另每天平均上网时间在受网络欺凌行为的各维度上无显著差异 [5] ，与本研究结论不符，但受网络欺凌行为在网络活动上无显著差异这个结论一致。Park发现受欺凌者常常是来自社会资源地位低、家庭经济水平不好的个体 [8] 。
分析原因可能是因为，女生相对没有男生开放，能触及到更多的电子信息设备和网站，能接受学习到更多的电子科技信息设备和电子信息技术，能加入到更广的网络社交活动 [9] ，所以遭受的网络欺凌几率越大。南北院校不同在受网络欺凌上也有显著差异，南方人性子较为温顺表现出比较容易受欺负，而北方人性格爽朗彪悍攻击性强，受攻击性较南方人弱。专业类型不同在受网络欺凌行为上有差异，艺术生高于文理科生，艺术生较于文理科生开放；或是因为本研究取样不均，艺术生仅14人(<30)，取样不合理，可能造成统计上的误差。
4.2. 大学生人格特质与受网络欺凌的关系
此研究结果的内容与之前学者的研究结果有所出入，尽责性人格与隐匿身份之间存在正相关关系。宜人性分数越高受网络欺凌行为的可能性越低，即宜人性人格与受网络欺凌行为之间存在显著负相关关系。这与尤阳的研究结果一致。在网络虚拟环境中相当于现实生活环境，宜人性特质越高的人，越乐于助人，与人和善，都不易成为他人的攻击目标，另外当他与别人冲突时也不愿意与他人为敌，由此也降低了他人对其的攻击性。尽责性人格与隐匿身份之间存在正相关关系，即尽责性人格越典型高则越易遭受网络欺凌行为。Buckels等人的研究发现，受网络欺凌的个体表现出高度的开放性，可能是因为在一个网络情境中高水平的开放性会使个体极易成为被攻击的对象目标 [10] 。Kokkinos的人研究发现，尽责性可以预测网络欺凌行为，并且网络欺凌行为与宜人性、尽责性和神经质显著相关 [11] 。
4.3. 大学生人格特质对受网络欺凌行为的预测作用
人格特质五个因素分别是：神经质：反应个体情绪状态的稳定性和内心体验的倾向性；外倾性：反应个体神经系统的强弱和动力特征；开放性：反应个体对经验的开放性、智慧和创造性；宜人性：反应人性中的人道主义方面及人际取向；尽责性：反应自我约束的能力及取得成就的动机和成就感 [2] 。
研究表明，宜人性人格与受网络欺凌行为之间存在显著负相关关系；尽责性人格与隐匿身份之间存在正相关关系。把各种人格特质作为自变量，以受网络欺凌行为作为因变量进行多元逐步回归分析，大学生宜人性特质对受网络欺凌行为有极其显著的负向预测作用，调整后的R2值增大到0.124，认为大学生宜人性特质与受网络欺凌行为之间是存在线性关系的。大学生神经质特质对受网络欺凌行为有显著的负向预测作用，调整后的R2值增大到0.138，认为学生神经质特质对受网络欺凌行为之间是有存在线性关系的。
这样的结果与苑广哲的研究结果不一致。苑广哲的研究结果显示，大五人格中神经质与外倾性对网络欺凌均有显著的正向预测作用，尽责性和宜人性对网络欺凌均有显著的负向预测作用 [12] ，说明外向、高神经质、低尽责性或宜人性的个体更容易出现网络欺凌行为。神经质人格得分高者比得分低者更容易因为日常生活中的压力和琐碎的事而感动心烦意乱，得分低者多表现自我调适良好，不易于出现极端反应。神经质特质对受网络欺凌行为有显著的负向预测作用，说明网民更倾向于攻击心理活动正常、平静的、不易出现极端行为的个体。
5. 结论
1) 不同性别、年级与院校的大学生在受网络欺凌行为总分及各维度上存在极其显著差异；不同专业的大学生在受网络欺凌行为总分及网络言语欺凌、网络伪造欺诈维度上存在显著差异；不同生源地的大学生在网络言语欺凌、隐匿身份维度上有显著差异；独生与非独生的大学生在隐匿身份维度上有显著差异。
2) 宜人性特质与受网络欺凌行为总分及各维度之间存在显著负相关关系，尽责性人格与隐匿身份之间存在显著正相关关系。
3) 大学生宜人性、神经性人格对受网络欺凌行为有显著的负向预测作用。
6. 研究不足与改进
本研究采用的被试样本容量不多，并且仍存在比较局限的地方，如被试中女生多男生少，不同专业、年级的被试分布不均匀等。问卷发放采用网络问卷法，被试类型可能不是随机选定。现有关研究人格特质与受网络欺凌行为相关的参考文献较少，也比较局限，因此，在今后对人格特质与受网络欺凌行为关系的研究中，应采用多种抽样法进行被试群体筛选，发放部分纸质问卷，尽量保证各人口变量比例均衡，让研究结果更完善精确，更贴近事实，更有说服力。