1. 引言
跨文化研究表明，学校欺负问题普遍存在于各个国家及各种文化背景(Escuadra et al., 2023; Wei et al., 2024)。在中国，校园欺凌同样是一个不容忽视的社会问题。张文新(2002)发现，已有五分之一被调查的儿童报告曾有过欺负他人或被他人欺负的相关经历，显示出校园欺凌在我国的普遍性。学生受欺负后可能会产生一系列后果，包括抑郁和焦虑等情绪问题，及自伤行为和物质滥用等行为问题(Ttofi et al., 2012)。这些问题也会随之对学校、家庭乃至整个社会造成深远的消极影响。因此，系统探讨儿童受欺负行为的发展及其影响因素，从而预防和减少学校霸凌行为。
儿童青少年的日常社会生活主要围绕三类关键人际关系展开：亲子关系、师生关系和同伴关系。大量研究已表明，来自父母、教师和同伴的支持是保护青少年免受欺凌的重要社会资源，较高水平的社会支持通常与较低的受欺负风险显著相关(余宾等，2025；吴旻等，2021；Ehrlich et al., 2012; Sentse & Laird, 2010)。尽管长期以来，大量研究关注了不同来源的社会支持与儿童青少年的欺负受欺负行为的关系，但这些研究多关注社会支持对受欺负行为的影响，而较少关注受欺负行为对未来社会支持的预测效应。也就是说，尚不清楚在经历欺凌后，青少年是否会主动寻求重要他人的帮助或是否会因此获得更多来自父母、教师和同伴的支持。此外，既有研究多采用长时间跨度的追踪设计(例如数月或数年；Zych et al., 2020)，忽视了社会支持与欺凌行为之间可能存在的即时性或短期交互机制。
为弥补这一研究空白，近年来学者们开始采用密集追踪设计(intensive longitudinal design)，通过高频率、连续性的测量方式，更精细地捕捉儿童青少年在日常生活中欺凌经历的波动特征以及其与外部资源之间的动态关系(段锦云，陈文平，2012；张银普等，2016)。例如，利用日记法、周记法等工具，可在数日或数周的时间范围内多次评估个体的受欺负经历与社会支持水平，从而揭示两者之间的时间依赖性和方向性变化。同时，动态结构方程模型(Dynamic structural equation modeling, DSEM)，为分析这类密集追踪数据提供了先进的统计工具，可在控制个体间差异的基础上，深入探讨个体内水平上的短期因果路径与调节机制(方杰等，2025)。
基于上述理论与方法进展，本研究采用为期八周的密集追踪设计，针对小学五、六年级处于童年晚期的学生群体，每周进行一次测量，以周为单位系统探讨父母支持、教师支持、同伴支持与受欺负经历之间的双向动态关系。本研究提出以下假设：1) 在个体层面上，高于其平均水平的父母、教师及同伴支持将预测其下一周更低水平的受欺负经历；2) 同样地，高于个体平均水平的受欺负经历也将预测下一周更高水平的社会支持，即受欺负后可能激发社会支持系统的反应。此外，考虑到个体间在社会适应能力与人际资源获取能力上的差异性，本研究进一步提出：3) 上述个体内双向关系存在显著的个体差异，受到个体整体社会支持水平与受欺负程度的调节。研究将综合探讨遭遇校园欺凌与社会支持之间的短期相互作用机制。研究结果有望深化我们对校园欺凌过程的理解，推动构建更具生态效度的干预模型，为教育工作者、家长及政策制定者提供可行的行动指南，尤其是在如何有效识别和干预受欺凌高风险群体、如何提升社会支持系统的响应能力方面，提供理论基础与实证支持。
2. 研究方法
2.1. 研究对象
研究采用整群抽样，邀请深圳市某区的三所学校五六年级学生参与为期八周的周记法测查。施测期间学生可以随时退出研究。学生在每周的统一时间完成问卷调查。在八周的问卷调查中，共有402名学生完成了2309次问卷调查。剔除无效作答问卷后，309名学生完成了四次及以上的有效问卷调查，形成2007个观测点的有效数据。被试的平均年龄为11.34岁，标准差为0.86岁，其中男生160人(51.8%)，女生149人(48.2%)。
2.2. 研究工具
2.2.1. Olweus受欺负量表
该量表被广泛应用于测量青少年的受欺负经历。张文新等(1999)对此进行了中文版修订。本研究对指导语进行了修改，使其适用于周记法研究。青少年报告最近一周内是否有过不同类型(身体、言语、和关系)的受欺负经历。三种受欺负类型各有两个条目。另外，另有一个条目测量青少年近一周内是否经历过网络受欺负。所有条目均采用从“没有”到“每天多次”的0~4计分。所有条目取平均分作为总分，分数越高表示有越多的受欺负经历。该量表的内部一致性系数为0.86。
2.2.2. 父母支持、教师支持和同伴支持
被试通过三道题目报告过去一周的父母支持。三道题目分别为“过去的一周中，我得到了父母的帮助和支持。”“过去的一周中，我感受到了来自父母的安慰和关心。”以及“过去一周中，我和父母发生了矛盾。(反向计分)”(Griffin et al., 2019; 罗晓慧，刘红云，2024)。每周教师支持和同伴支持均通过类似的三道题目进行测量。所有条目均采用从“从来没有”到“非常多”的0~3计分。父母、教师和同伴支持的内部一致性系数分别为0.91，0.91和0.88。
2.3. 研究程序和数据处理
研究将收回的问卷在SPSS28.0进行整理，剔除无效问卷，并进行描述统计并计算组内相关系数(Intraclass correlation coefficient, ICC)。接着，使用Mplus 8.0进行动态结构方程模型的分析(Mutheń & Mutheń, 2019)。三种社会支持的模型分别建模。按照方杰等人(2025)的建议，如图1所示，显变量社会支持和受欺负经历被分解为个体间潜变量(个体均值)和个体内潜变量(相对于个体均值的每周变化)两个部分。在个体内层面，我们首先控制了变量的滞后效应，即上一周的受欺负对本周受欺负的自回归(Φ受欺负)，以及上一周的社会支持对本周社会支持的自回归(Φ社会支持)。之后，我们加入了两个变量的互相预测：上一周的社会支持对本周的受欺负经历(βa)，以及上一周的受欺负经历对本周的社会支持(βb)。这两者被设为了随机效应，也就是该关系可以存在个体间的差异。
在个体间层面，即第2层，个体平均水平的受欺负经历和社会支持水平成为了一个被试间变量，用来预测层1估计的两个随机斜率(βa和βb；方杰等，2025)
Figure 1. Cross-level moderation model
图1. 跨水平调节效应模型
3. 研究结果
3.1. 描述统计和相关分析
表1列出了所有变量的描述统计、组内相关系数(Intraclass correlation coefficient, ICC)以及Pearson相关分析结果。结果表明，受欺负和社会支持的ICC在0.54~0.69之间，这表明31%到46%的变量变异是由于被试内的变化，而其余的变异则来自于被试间。该数据证明了这些变量适合建立多水平模型，能够进行下一步分析。在被试间水平，受欺负与三种社会支持均呈现负相关。
Table 1. Descriptive statistics and correlations among variables at the between-person level
表1. 主要变量的被试间水平相关分析
变量 |
ICC |
M |
SD |
1 |
2 |
3 |
4 |
1 受欺负 |
0.54 |
0.15 |
0.37 |
– |
|
|
|
2 父母支持 |
0.63 |
2.26 |
1.15 |
−0.13* |
– |
|
|
3 教师支持 |
0.62 |
2.15 |
1.10 |
−0.07* |
0.84*** |
– |
|
4 同伴支持 |
0.59 |
2.33 |
1.17 |
−0.20*** |
0.78*** |
0.84*** |
– |
注：n = 309。ICC = 组内相关系数。*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001。
3.2. 社会支持与受欺负经历的短程双向关系
表2~表4的个体内水平展示了在分离个体间变异后，不同类型的社会支持和受欺负经历之间的关系。在控制了上一周的受欺负和对应类型的社会支持后，不同类型的社会支持与下一周受欺负经历的关系均不显著(95%CI均包含0)。然而，上一周的受欺负经历能够预测本周的父母支持、教师支持和同伴支持(95%CI均不包含0)。
3.3. 个体平均水平的社会支持和受欺负经历对短程关系的影响
受欺负的个体平均水平会削弱受欺负对父母支持的正向的关系(B = −0.44, p = 0.015)。也就是说，对于整体经历了较多受欺负的个体，他们的受欺负与之后父母支持的关系会更弱。类似地，受欺负的个体水平也会削弱受欺负与下周同伴支持(B = −0.34, p = 0.023)的正向的关系。对于整体受欺负经历较多的学生，受欺负与之后同伴支持的关系更弱。
Table 2. The multilevel model of parent support
表2. 父母支持的多水平调节模型
类别 |
B |
95%CI下限 |
95%CI上限 |
β |
个体内水平 |
|
|
|
|
受欺负t − 1→受欺负t |
0.07* |
0.02 |
0.11 |
0.04* |
父母支持t − 1→父母支持t |
0.08*** |
0.03 |
0.11 |
0.06*** |
父母支持t − 1→受欺负t (斜率a) |
0.01 |
−0.02 |
0.02 |
0.01 |
受欺负t − 1→父母支持t (斜率b) |
0.37*** |
0.22 |
0.60 |
0.06*** |
个体间水平 |
|
|
|
|
父母支持平均水平→斜率a |
−0.01 |
−0.03 |
0.02 |
−0.06 |
父母支持平均水平→斜率b |
−0.02 |
−0.26 |
0.20 |
−0.02 |
受欺负的平均水平→斜率a |
−0.02 |
−0.07 |
0.03 |
−0.09 |
受欺负的平均水平→斜率b |
−0.44* |
−0.82 |
−0.07 |
−0.14* |
斜率a的R2 |
0.03 |
– |
– |
– |
斜率b的R2 |
0.04 |
– |
– |
– |
Table 3. The multilevel model of teacher support
表3. 教师支持的多水平调节模型
类别 |
B |
95%CI下限 |
95%CI上限 |
β |
个体内水平 |
|
|
|
|
受欺负t − 1→受欺负t |
0.06*** |
0.02 |
0.11 |
0.04*** |
教师支持t − 1→教师支持t |
0.05* |
0.01 |
0.09 |
0.04** |
教师支持t − 1→受欺负t (斜率a) |
−0.01 |
−0.02 |
0.02 |
−0.01 |
受欺负t − 1→教师支持t (斜率b) |
0.23** |
0.03 |
0.39 |
0.05*** |
个体间水平 |
|
|
|
|
教师支持平均水平→斜率a |
0.03 |
−0.20 |
0.32 |
0.03 |
教师支持平均水平→斜率b |
0.02 |
−0.01 |
0.04 |
0.01 |
受欺负的平均水平→斜率a |
−0.10 |
−0.49 |
0.24 |
−0.01 |
受欺负的平均水平→斜率b |
−0.08 |
−0.19 |
0.03 |
−0.02 |
斜率a的R2 |
0.02 |
– |
– |
– |
斜率b的R2 |
0.05 |
– |
– |
– |
Table 4. The multilevel model of peer support
表4. 同伴支持的多水平调节模型
类别 |
B |
95%CI下限 |
95%CI上限 |
β |
个体内水平 |
|
|
|
|
受欺负t − 1→受欺负t |
0.07* |
0.02 |
0.11 |
0.04* |
同伴支持t − 1→同伴支持t |
0.06* |
0.01 |
0.11 |
0.04* |
同伴支持t − 1→受欺负t (斜率a) |
−0.01 |
−0.03 |
0.01 |
−0.02 |
受欺负t − 1→同伴支持t (斜率b) |
0.27** |
0.13 |
0.45 |
0.04*** |
个体间水平 |
|
|
|
|
同伴支持平均水平→斜率a |
−0.01 |
−0.02 |
0.02 |
−0.01 |
同伴支持平均水平→斜率b |
−0.05 |
−0.25 |
0.18 |
−0.06 |
受欺负的平均水平→斜率a |
−0.01 |
−0.06 |
0.03 |
−0.07 |
受欺负的平均水平→斜率b |
−0.34* |
−0.63 |
−0.05 |
−0.12* |
斜率a的R2 |
0.04 |
– |
– |
– |
斜率b的R2 |
0.03 |
– |
– |
– |
4. 讨论
在八周的测量时间段内，有59%的被试未在任何一次调查中报告受欺负经历。而有22%的被试仅在其中一次或者两次调查中报告了受欺负经历，在其余时间均为未受欺负。这也与已有研究一致，即大部分的学生并未卷入受欺负中(Zheng et al., 2024; Zych et al., 2020)。但也值得注意的是，仍有19%的学生频繁且持续地报告被欺负经历，表明该部分儿童青少年长期处于遭受欺凌的状态，需要引起密切关注。
在本研究中，高于个体均值水平的受欺负经历能够预测下周高于个体均值水平的父母支持、同伴支持和教师支持。这表明整体而言，个体遭受到欺负后，可能会或主动寻求来自身边重要社会关系的帮助，或者会被动地得到他人的更多关注。这与Burke et al. (2017)的研究一致，表明受欺负之后的社会互动可能具有一定的补偿性质。更重要的是，本研究拓展了对受欺负和社会支持关系的理解，首次通过密集纵向模型在短时间尺度上验证了短期内的动态关联，为以往多集中于长程效应的研究提供了新的视角。但与假设不符的是，我们并没有发现社会支持对受欺负经历的跨周预测作用。这有三种可能的解释：首先，较高的社会支持并不直接作用于降低受欺负风险，而是能够增强儿童青少年的韧性或者提高应对策略，从而降低受欺负经历的不良后果(Cheng et al., 2025)。缓冲假说(buffering hypothesis)也主张，社会支持也许无法预防压力事件的发生，但可以有效缓冲其对心理的负面影响(Cohen & Wills, 1985)。因此，社会支持与受欺负经历的关系可能是非线性的，或者或表现为调节变量，即通过社会支持减弱欺凌经历与心理困扰之间的联系。第二，社会支持对受欺负经历的作用需要长程体现，短时间的高于个体均值的社会支持并不会对受欺负经历产生保护作用。第三，社会支持对受欺负经历存在短程保护作用，但其作用周期并不以“周”为单位，这种短程的社会支持可能只存在于当天，或者几个小时。因此，未来研究可以考虑更高频率的追踪方式，或者是事件抽样法(段锦云，陈文平，2012；张银普等，2016)，以捕捉社会支持对欺凌动态关系的更为精细的变化过程。另外，还需要考虑其他潜在变量对社会支持与受欺负关系的影响，例如个体的人格特质，如外向性和情绪稳定性，社会关系的质量，如师生关系质量、亲子关系质量和同伴关系质量都可能影响短期的动态关系，以及学校的整体气氛，都可能在该短期关系中起到调节和中介作用。未来研究可以进一步整合多层面的因素构建更全面的解释模型。
在跨水平的调节分析中发现，个体的整体受欺负水平会显著削弱其在单周内遭遇欺凌后获取社会支持的倾向。具体而言，对于那些整体受欺负程度较高的青少年而言，即使在某一周受到更严重的欺凌，他们也较少主动寻求来自父母与同伴的支持。这可能与其长期处于被欺负的状态有关，使其逐渐形成“习得性无助”或对外部帮助的低预期(Hamilton et al., 2015)。这一发现提示我们，传统的基于“个体主动求助”路径的干预机制可能对这类群体效果有限，必须依赖教师、家长和同伴的积极识别与主动介入，以打破其被动接受欺凌的恶性循环。
本研究仍存在一定的局限性。首先，研究样本主要来自城市学校，因而研究结论在推广至农村或不同社会经济背景的群体时应保持谨慎。其次，本研究采用的是自我报告法，可能受限于个体主观判断与社会期望偏差。未来研究可考虑引入同伴提名、教师评估等多源数据，以增强结果的客观性与信度。
综上所述，本研究首次使用高密度纵向追踪设计，在为期八周的时间内探讨了受欺负经历与社会支持之间的短期动态关系，不仅揭示了这一关系的高度变异性与时间敏感性，还指出了社会支持在欺凌后发挥的即时补偿作用以及在高受欺负个体中可能失效的机制。这些发现为欺凌干预策略提供了重要启示：未来应更加关注社会支持系统的可达性与响应速度，尤其是对于长期处于弱势地位的青少年群体，应重构其信任社会网络的能力与意愿，从而有效提升他们在面对欺凌时的自我保护资源与能力。
NOTES
*通讯作者。