中国青少年网络欺凌影响因素的元分析

A Meta-Analysis of Factors Influencing Cyberbullying among Chinese Adolescents

摘要: 近年来，青少年网络欺凌的发生率呈上升趋势，了解与网络欺凌相关的因素是一个重要的社会问题。本研究旨在探讨中国青少年网络欺凌的关键影响因素。我们在PubMed、Web of Science、ScienceDirect、SpringerLink、CNKI、维普和万方数据中进行了系统的文献检索，以识别符合我们纳入标准的研究(截至2024年6月发表)。使用R语言中的meta包进行元分析，以计算汇总效应量(r)。本分析共纳入196项研究，样本量为324,443，考察了34个家庭、学校、个体和社会因素。汇总效应量(r)显示，27个因素与网络欺凌行为存在相关性。其中，关系欺凌与网络欺凌的关联最强。家庭、学校、个体和社会等多个因素显著影响中国青少年的网络欺凌行为。针对这些因素的预防和干预研究可能对未来青少年网络欺凌的研究有所帮助。

Abstract: In recent years, the prevalence of cyberbullying among adolescents has been on the rise, making the identification of its associated factors a significant social concern. This study aims to investigate the key determinants of cyberbullying among Chinese adolescents. A systematic literature search was conducted across PubMed, Web of Science, ScienceDirect, SpringerLink, CNKI, VIP, and Wanfang Data to identify eligible studies published up to June 2024. A meta-analysis was performed using the “meta” package in R to calculate pooled effect sizes (r). A total of 196 studies, involving 324,443 participants, were included in the analysis. Thirty-four factors at the family, school, individual, and societal levels were examined. The pooled effect sizes (r) indicated that 27 of these factors were significantly associated with cyberbullying behavior, with relational bullying showing the strongest association. Family, school, individual, and societal factors all significantly influence cyberbullying among Chinese adolescents. Prevention and intervention strategies targeting these factors may contribute to future efforts in addressing adolescent cyberbullying.

1. 引言

网络欺凌是指通过电子方式对他人进行的有意图的、多次的恶意伤害行为，这种行为通常涉及使用手机、互联网等技术手段。综合分析显示，全球范围内，青少年主动参与网络欺凌的行为比率已经达到6.0%至46.3%。

已有许多研究探讨了诸多因素与网络欺凌的关系，生态系统理论将相关因素归纳为有组织的四层结构，有助于从整体上理解影响网络欺凌的相关因素。

就个人因素而言，影响网络欺凌的因素众多，比如，有研究表明，网络欺凌与青少年抑郁存在显著正相关关系，研究表明，患抑郁症的个体习惯于压抑自己的情绪，难以获得来自周围环境的支持，长期积压的负面情绪无从纾解，促使个体更容易在输出更便利的网络世界中以极端的欺凌行为发泄自身的不良情绪(Noret et al., 2020)。

家庭层面，研究表明，父母冲突，即在家庭环境中，夫妻对事物的理解和看法产生分歧时，进行的言语上的或者肢体上的冲突和争吵，可以显著正向预测网络欺凌(Buelga et al., 2022)，社会学习理论支持了这一结果，儿童在对父母不良言行的长期观察后潜移默化地学习，容易在未来表现出同样的攻击暴力行为。

对于青少年来说，学校是最主要的生活场所，学校的校风、教风和学风以及与同伴和教师的关系，都会对学生的心理健康发展带来深刻的影响。一旦无法有效处理好同伴关系，青少年很容易因此产生负性情绪，而无法有效抑制个人负性情绪的人就可能会对外发泄攻击，攻击的范围可能会从现实迁移到网络空间。

最后，青少年网络欺凌的发生不可避免地受到社会因素的影响。例如社会支持和社会排斥等。社会支持主要包括客观性的支持和主观性的支持两个方面，前者是指个体在现实生活中获得的物质性的帮助。后者也被称为领悟社会支持，是指个体能够主观感受到他人对自身的精神情感支持(Wethington & Kessler, 1986)。

然而，这些研究得出的结果却不尽相同，独立的研究往往会受样本量、单一研究方法的限制，造成研究结果存在很大的误差，因此本研究试图通过元分析方法实现对多个研究进行综合评估。

2. 研究方法

2.1. 文献检索

我们搜索了四个数据库，以研究截至到2024年4月期间关于青少年网络欺凌行为的相关因素：中国知网、万方、维普、Web of Science、PubMed、ScienceDirect和SpringerLink。中文检索关键词为“网络欺凌”、“网络侵害”、“网络欺负”、“网络暴力”、“网络霸凌”，搭配“青少年”、“青春期”、“中学生”、“初中生”、“高中生”、“未成年”。英文关键词为“cyberbullying”、“cyber violence”，“cybervictimization”与“adolescent”、“adolescence”、“juvenile”。

根据纳入标准对文章进行筛选：(1) 为实证研究，具有完整数据和样本量，排除文献综述纯理论的研究；(2) 明确给出测量工具；(3) 研究中的r值得到明确报告，或能够将其转化为r值的F值、t值或χ²值；(4) 研究中所分析的数据不可重复。共有196篇文章纳入标准。

2.2. 质量评估

采用张亚利、李森和俞国良在2019年编制的相关类元分析文献质量，标准包括4个条目：(1) 被试的抽样方式。随机抽样计2分，非随机抽样1分，未报告计0分；(2) 样本有效率。样本有效率在0.9及以上计2分，介于0.8~0.9之间计1分，0.8以下及未报告的计0分；(3) 测量工具的信度。信度在0.8及以上计2分，介于0.7~0.8之间计1分，0.7以下及未报告的计0分；(4) 刊物级别。按级别CSSCI (含扩展版)及SSCI期刊 > 北大核心期刊 > 普通期刊及未公开发表的论文分别计2分、1分和0分。

计算每条文献的总分，把4分以下文献予以剔除，得分越高文献质量越好。

2.3. 变量编码

编码变量如表1所示。最终获得个34效应值，共324,443样本量。

Table 1. Characteristics of the 196 studies included in the meta-analysis

表1. 纳入元分析的196项研究的特征

名字(年份)	文章类型	群体	样本量	量表	男性占比
Xiao Su (2021)	学位论文	初中	659	QCVBSSS	52%
Xiaowei Chu (2023)	综述	中学	724	RCBIR	59%
Jie Fang (2020)	综述	初中	940	Erudr-kCBS	52%
Fangcun He (2023)	综述	中学	673	FBS	53%
Mengxue Wu (2019)	学位论文	高中	412	CBSQVSS	53%
Jiping Yang (2021)	综述	中学	2407	CBQ	50%
Boyu Zhai (2021)	学位论文	中学	1365	CCQ	53%
Sen Li (2023)	综述	中学	1967	TCS	49%
Yuling Zhang (2020)	综述	初中	3288	LL-CBQ	42%
Xingchao Wang (2023)	学位论文	初中	2348	CBP	49%
Honghua Chen (2013)	学位论文	高中	533	CBSQ	35%
Yanting Ji (2018)	学位论文	中学	806	YIBQ	47%
Tingting Zhang (2022)	综述	初中	2219	CBI	55%
Yuanyuan Li (2017)	学位论文	中学	1107	CBI	57%
Lo, Camilla k. M. (2021)	综述	初中	1204	N	52%
Jiahui Qu (2020)	学位论文	初中	4213	YIBQ	58%
Yuanqi Ji (2021)	学位论文	高中	241	BFS	47%
Siqin Huang (2022)	学位论文	初中	1020	CBI	51%
Hanfang Han (2019)	学位论文	高中	1981	CBI	47%
Yifan Li (2015)	学位论文	高中	262	CBI	46%
Meilin Jia (2020)	学位论文	初中	424	CBI	53%
Liu Wang (2019)	学位论文	初中	851	N	N
Xiaoxian Wang (2020)	学位论文	初中	726	CBI	52%
Boyu Zhai (2021)	学位论文	中学	1365	CCAQ	53%
Bingshan Du (2018)	学位论文	中学	310	CBI	46%
Chaofang Li (2019)	学位论文	中学	1645	CBI	54%
Jiaping Yu (2020)	学位论文	初中	536	MSBQ	58%
Jiahuan Lv (2019)	学位论文	初中	2209	LL-CBQ	53%
Ling Gao (2021)	综述	初中	2407	CBQ	49%
Caimeng Liu (2021)	综述	初中	879	CBI	58%
Heng Choon (Oliver) Chan (2020)	综述	初中	1893	SBCP	55%
Dengxun Zhu (2021)	综述	高中	831	CBI	43%
Hanfang Zhan (2019)	学位论文	高中	1981	CBI	53%
Minjia Lv (2021)	学位论文	初中	423	CBI	40%
Shanshan Yuan (2019)	学位论文	中学	4297	LL-CBQ	56%
Jie Sun (2021)	学位论文	初中	710	CBI	56%
Yajun Lib (2020)	综述	中学	889	CBI	44%
Leichen Zhang (2019)	学位论文	初中	750	CBI	53%
Xuechen Zhang (2019)	综述	初中	663	RCBI	61%
Cuiying Fan (2017)	综述	初中	538	Erudr-kCBS	58%
Zhenzhen Xie (2016)	学位论文	中学	653	CBI	52%
Yixiang Fang (2020)	学位论文	中学	1665	MSBQ	54%
Zhiyou Wang (2022)	综述	高中	728	Erudr-kCBS	47%
Hui fen Shi (2021)	综述	初中	649	N	57%
Yuxuan Liu (2019)	学位论文	初中	2148	BSS	53%
Fangfang Lu (2019)	综述	初中	443	CBI	39%
Zunlan Huang (2019)	学位论文	初中	1124	CBI	49%
Zhijun Liu (2023)	学位论文	初中	1003	CBI	57%
Ruixue Wang (2019)	学位论文	高中	960	Erudr-kCBS	37%
Xiaoqing Li (2019)	学位论文	初中	633	CBI	61%
Xiaowei Chu (2017)	综述	初中	661	RCBI	61%
Yawen Fang (2021)	学位论文	初中	650	LX-CBQ	47%
Mengmeng Chen (2016)	综述	中学	236	ZY-CBI	53%
Yanan Yu (2016)	学位论文	中学	1020	Erudr-kCBS	50%
Xiaohui Yang (2018)	综述	中学	649	EBSA	52%
Hanyu Liang (2022)	综述	初中	777	CBSQ	57%
Zongkui Zhou (2015)	综述	高中	1438	N	57%
Zhenhua Li (2020)	综述	初中	850	Lam-CBI	51%
Gengfu Wang (2015)	综述	高中	5726	HBQAA	50%
Xiao Song (2020)	综述	初中	661	RCBI	61%
Jiaojiao Li (2022)	综述	中学	811	CBSQ	53%
Yuexin Zhang (2022)	综述	初中	485	BVS	51%
Qiannan Sun (2020)	学位论文	中学	13,002	N	51%
Xiaoyue Sun (2020)	综述	高中	494	Erudr-kCBS	37%
Dan He (2023)	综述	中学	1245	CBI	45%
Guirong Zhang (2020)	综述	中学	8224	OBVQ	48%
Baobao Zhao (2018)	综述	中学	1390	CBQ	53%
Fengying Zhi (2018)	综述	高中	602	YIBQ	51%
Cheng Qian (2023)	学位论文	高中	699	MPVS-R + MPVS-RB	46%
Xiufen Xu (2018)	综述	中学	1602	YSVQ	53%
Qigang Chen (2019)	综述	高中	430	CBI	57%
Lili Wu (2017)	学位论文	高中	438	N	56%
Mengting Liang (2022)	学位论文	初中	1264	BBSMS	51%
Chaonan Ma (2022)	学位论文	中学	816	ZY-CBI	75%
Su Liu (2022)	综述	初中	1674	BQ	53%
Dan Shi (2021)	学位论文	中学	1084	Erudr-kCBS	46%
Zhang Shanshan (2021)	综述	中学	1631	QBSS	47%
Jiedi Liu (2022)	学位论文	初中	2407	N	49%
Xiaolong Xie (2022)	综述	高中	2073	CAV	52%
Meilin Jiang (2020)	学位论文	初中	424	Del Rey-CBI	52%
Chunying Feng (2018)	学位论文	初中	949	ZY-CBQ	45%
Wenyun Zhan (2020)	学位论文	初中	7129	BVQ-R	58%
Xinran Hu (2023)	综述	中学	14,299	CBI	49%
Jingfan Gu (2019)	学位论文	中学	544	ECIPQ	55%
Yinghong Dong (2020)	综述	中学	405	Erudr-kCBS	50%
Dennis S.W. Wong (2014)	综述	初中	1917	CBI	50%
Guangzhe Yuan (2019)	综述	初中	879	N	58%
Ling Yang (2015)	学位论文	初中	325	CBI	50%
Peilin Cai (2018)	学位论文	初中	565	Erudr-kCBS	N
Shimin Cui (2021)	综述	中学	970	CYHBQ	47%
kaili Peng (2022)	学位论文	初中	1531	APR	50%
Qiyu Chen (2016)	综述	中学	1103	FBS	48%
Jie Zhang (2011)	学位论文	中学	700	Erudr-kCBS	46%
Huimin Ding (2022)	学位论文	初中	827	N	48%
Fengni Yang (2023)	学位论文	高中	1200	ACCVS	50%
Shiyi Xing (2019)	学位论文	中学	486	Grace Chi-CBI	48%
Mingzhu Chen (2016)	学位论文	高中	309	Erudr-kCBS	43%
Siyang Wang (2019)	学位论文	高中	703	LL-CBI	43%
Dongmei Liu (2016)	学位论文	高中	464	Erudr-kCBS	47%
Fongching Chang (2012)	综述	高中	2992	N	52%
Qibin Xiao (2023)	学位论文	高中	555	Lam-CBI	42%
Yang Jipeng (2021)	综述	中学	2407	Wright-CBS	50%
Qianqian Wang (2020)	综述	初中	724	RCBI	58%
Zhengqi Liu (2022)	学位论文	初中	926	N	50%
Yongqi Huang (2023)	综述	初中	517	Lam-CBI	59%
Cuilei Shi (2020)	综述	初中	558	Meter-CBI	50%
Yuchi Zhang (2021)	综述	初中	1207	CBI	52%
Shengnan Li (2022)	综述	初中	706	CBI	52%
Jiayu Wu (2022)	综述	初中	772	ZY-CBQ	50%
Shuangshuang Li (2023)	综述	中学	673	Erudr-kCBS	53%
Guanlong Guo (2021)	学位论文	高中	446	Erudr-kCBS	40%
kuai Song (2022)	综述	初中	2219	Erudr-kCBS	55%
Yi Gao (2018)	学位论文	中学	1212	Menesini-CBS	47%
XueChen Zhang (2022)	综述	初中	750	RCBI	53%
Shiqi Zhang (2018)	综述	初中	924	ZY-CBQ	46%
Hao Yang (2020)	学位论文	初中	387	CBQ	41%
Huifen Shi (2020)	综述	初中	619	RCBI	N
Tonglin Jin (2020)	综述	中学	447	CBI	46%
Ye Zhang (2020)	综述	初中	877	MSSCS	50%
Qing Li (2007)	综述	初中	461	Li-CBQ	51%
Jie Fang (2022)	综述	初中	2407	Wright-CBS	N
Huiling Zhou (2022)	综述	中学	777	CB	57%
Shuangjia Lin (2023)	综述	高中	1519	CBS	51%
Biru Yin (2022)	学位论文	初中	788	Betts-CBS	48%
Dengxuan Zhu (2021)	综述	高中	831	ErdurBaker-CBI	43%
Ying Zhu (2020)	学位论文	初中	1951	LL-CBQ	49%
Leichen Zhang (2019)	学位论文	初中	750	Topcu-RCBI	53%
Zeyu Wang (2022)	学位论文	初中	482	Erudr-kCBS	48%
Yinghong Dong (2023)	综述	中学	864	Erudr-kCBS	45%
Zixuan Xing (2023)	综述	中学	864	RCBI	45%
Feng kang (2019)	学位论文	初中	883	Calete-CBI	55%
Liyan Qin (2018)	学位论文	中学	1000	LCBQ (自编)	54%
Bo Yuan (2018)	综述	中学	934	ZY-CBQ	48%
Zilong Zhang (2016)	学位论文	中学	796	ErdurBaker-CBI	17%
Tingting Sun (2018)	学位论文	初中	516	LL-CBQ	46%
Ying Liu (2020)	学位论文	中学	759	Erudr-kCBS	46%
Bochen Wang (2020)	学位论文	初中	571	Calvete-CBI	49%
Fengnan Jiao (2017)	学位论文	初中	474	Erudr-kCBS	54%
Zilan Li (2019)	学位论文	初中	1223	CBI	49%
Jinlu Sun (2022)	综述	初中	718	BBSMS	N
Yuhong Zhu (2021)	综述	中学	373	ECIPQ	33%
Dapeng Zhu (2023)	综述	中学	1066	LYT-MSBQ	53%
Chaoxin Jiang (2023)	综述	高中	814	N	49%
Lili Tian (2018)	综述	初中	630	N	48%
Lin Wang (2021)	综述	中学	607	Wong-CBI	49%
Lin Wangb (2021)	综述	中学	1103	Wong-CBI	48%
Xiaofeng Xu (2022)	综述	初中	654	N	48%
Angel Nga Man Leung (2023)	综述	初中	817	N	46%
Jianning Dang (2020)	综述	高中	333	N	41%
Xihua Liu (2020)	学位论文	初中	452	Erudr-kCBS	51%
Lingbo Zhao (2022)	综述	高中	513	Xu-CBI	38%
Lexiao Chen (2022)	学位论文	中学	1078	Erudr-kCBS	51%
Cuiying Fan (2016)	综述	中学	814	N	53%
Xiong Gan (2022)	综述	中学	575	Lam-CBI	46%

注：QCVBSSS：中学生网络欺凌与受害行为问卷；RCBI：修订版网络欺凌量表；Erudr-kCBS：网络欺凌行为量表；FBS：Facebook欺凌量表；CBSQVSS：职校校园欺凌调查问卷；CBQ：网络欺凌行为问卷；CCQ：网络欺凌与网络攻击问卷；TCS：九项网络欺凌量表；LL-CBQ：校园欺凌问卷；CBP：网络欺凌实施；CBSQ：网络欺凌行为调查问卷；YIBQ：青少年网络欺凌问卷；CBI：网络欺凌量表；BFS：欺凌事实量表；CCAQ：网络欺凌与网络攻击问卷；MSBQ：中学欺凌问卷；SBCP：网络欺凌实施的自报行为；BSS：欺凌情境量表；EBSA：青少年电子欺凌量表；HBQAA：安徽省青少年健康相关行为问卷；BVS：欺凌–受害量表；OBVQ：Olweus欺凌/受害问卷；MPVS-R：同伴发展受害量表–修订版；MPVS-RB：多维度同伴欺凌率；YSVQ：青少年校园暴力问卷；BBSMS：中学生欺凌行为量表；BQ：欺凌问卷；QBSS：中学欺凌问卷；CAV：网络攻击与网络受害量表；BVQ-R：修订版Olweus欺凌/受害问卷；ECIPQ：欧洲网络欺凌干预项目问卷；CYHBQ：中国青少年健康行为问卷；APR：青少年同伴关系–欺凌与受欺凌量表(中文版)；ACCVS：青少年网络欺凌与网络欺凌受害量表；MSSCS：中学生网络欺凌量表；N：未报告。

2.4. 数据处理

本研究运用CMA3.3软件进行元分析。将r作为元分析的效应量，若文章中只报告了F、或，χ²值，则根据已有的研究方法将其转换为r值。转换公式为：$\text{r}=\left[{\text{t}}^2/\left({\text{t}}^2+\text{df}\right)\right]\raisebox{1ex}{$\text{1}$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$\text{2}$}\right.$ , $\text{df}={\text{n}}_{\text{1}}+{\text{n}}_{\text{2}}-2$ ; $\text{r}=\left[\text{F}/\left(\text{F}+\text{df}\right)\right]\raisebox{1ex}{$\text{1}$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$\text{2}$}\right.$ , $\text{r}=\left[{\text{X}}^2/\left({\text{X}}^2+\text{N}\right)\right]\raisebox{1ex}{$\text{1}$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$\text{2}$}\right.$ 。然后对r进行Fisher’s Z变换，根据样本量以95%的置信区间进行加权：$\text{Z}=0.5*\ln \left[\left(1+\text{r}\right)/\left(1-\text{r}\right)\right]$ ，其中Z的方差为VZ = 1/n − 3，Z的标准差为SEZ = (1/n − 3)的平方根(Aloe & Thompson, 2021)。

研究异质性通过Q检验和I²检验来评估。当p > 0.1且I² < 50%时，异质性不显著，采用固定效应模型合并效应量。其他情况异质性被认为是“明显”的，采用随机效应模型合并效应量(Higgins & Thompson, 2002)。

2.5. 发表偏倚检验

导致发表偏倚会致使搜索文献时漏检，这可能导致研究者在开展元分析的过程中更容易收集到具有“统计学意义”的显著性研究结果，影响结果准确性(Shek, 2023)。本研究使用漏斗图、Egger’s线性回归和剪补法进行发表偏倚检测。当效应量平均分布于总效应量两侧时，没有发表偏倚；Egger’s线性回归系数接近0，p > 0.05时表明发表偏倚不存在；剪补法针对漏斗图不对称的情况，采用选代的方法，重新计算效应量。若重新估计的效应量与原来值差别小，即结果具有稳定性(Egger et al., 1997)。

3. 结果

3.1. 效应大小和均匀性检验

这项包含196篇文章的元分析有324,443名参与者。这些研究的样本量从236到14,299不等。异质性分析结果表明，网络欺凌相关的3个因素呈现出低水平的异质性(p > 0.05)，采用固定效应模型对效应值进行组合。其他31个因素表现出高度的异质性，使用随机效应模型来组合效应值。本单元分析结果表明，34个因素中共有30个因素与网络欺凌行为相关，其中3个因素的r值与网络欺凌行为具有较强的相关性(r > 0.7)，其中关系欺凌与网络欺凌发生率的相关性最强。详细数据如表2所示。

Table 2. Effect sizes of various factors

表2. 各种因素的效应量

变量	k	样本量	平均 相关系数 效应量	r的95% 置信区间	同质性检验			方差			双侧零假设 检验
					Q(r)	p	I^2	Tau^2	SE	Tau	Z-Value	p
压抑	6	5815	0.052	[−0.034, 0.137]	48.791	0.000	89.752	0.010	0.008	0.100	1.188	0.235
不良同伴 交往	5	11,375	0.284	[0.223, 0.344]	41.699	0.000	90.408	0.004	0.003	0.065	9.247	<0.001
传统欺凌	20	22,772	0.486	[0.266, 0.706]	5652.149	0.000	99.664	0.251	0.102	0.501	4.324	<0.001
传统受欺凌	10	13,687	0.381	[0.222, 0.539]	733.244	0.000	98.773	0.064	0.039	0.253	4.706	<0.001
道德脱离	25	28,068	0.400	[0.365, 0.389]	1711.551	0.000	98.598	0.065	0.023	0.256	7.755	<0.001
儿童期虐待	6	10,290	0.430	[0.258, 0.602]	305.238	0.000	98.362	0.045	0.035	0.213	4.899	<0.001
父母冲突	8	19,252	0.141	[0.109, 0.173]	18.250	0.011	61.644	0.001	0.001	0.033	8.668	<0.001
父母心理 控制	7	8994	0.187	[0.122, 0.252]	51.786	0.000	88.414	0.007	0.005	0.081	5.652	<0.001
父亲过度 保护	9	19,997	0.104	[0.053, 0.154]	78.922	0.000	78.922	0.005	0.003	0.071	3.997	<0.001
父亲拒绝	7	15,657	0.191	[0.122, 0.261]	95.537	0.000	93.720	0.008	0.006	0.089	5.421	<0.001
父亲情感 温暖	8	16,539	−0.151	[−0.287, −0.015]	472.592	0.000	98.544	0.040	0.025	0.201	−3.070	<0.001
同理心	11	13,784	−0.156	[−0.211, −0.086]	121.134	0.000	91.745	0.010	0.005	0.100	−4.679	<0.001
孤独感	5	18,358	0.343	[0.228, 0.458]	113.529	0.000	96.477	0.016	0.016	0.127	5.838	<0.001
关系欺凌	8	10,444	0.756	[0.498, 1.014]	1240.180	0.000	99.436	0.138	0.078	0.372	5.738	<0.001
家庭功能	5	4369	−0.115	[−0.249, 0.019]	64.407	0.000	93.790	0.022	0.019	0.147	−1.679	0.093
家庭结构	7	12,539	0.024	[−0.008, 0.056]	18.707	0.005	67.927	0.001	0.001	0.035	1.473	0.141
马基雅维利 主义	5	3736	0.420	[0.302, 0.538]	50.367	0.000	920.058	0.017	0.014	0.129	6.957	<0.001
家庭支持	5	6342	−0.242	[−0.301, −0.184]	20.796	0.000	80.765	0.004	0.003	0.059	−8.104	<0.001
母亲过度 保护	7	15,657	0.078	[0.035, 0.120]	34.129	0.000	82.419	0.002	0.002	0.050	3.593	<0.001
母亲拒绝	7	15,657	0.165	[0.089, 0.241]	115.060	0.000	94.785	0.010	0.007	0.098	4.270	<0.001
母亲情感 温暖	8	16,539	−0.145	[−0.282, −0.009]	478.417	0.000	98.537	0.038	0.026	0.195	−2.083	0.037
亲子关系	6	6109	−0.132	[−0.178, −0.085]	16.101	0.007	68.946	0.002	0.002	0.048	−5.550	<0.001
认知同情	6	13,893	−0.210	[−0.227, −0.193]	6.792	0.237	26.386	0.000	0.001	0.015	−18.139	<0.001
认知重评	6	5863	−0.140	[−0.197, −0.083]	21.686	0.001	76.944	0.004	0.003	0.061	−4.816	<0.001
社会支持	7	7050	−0.169	[−0.305, −0.033]	188.778	0.000	96.822	0.032	0.021	0.179	−2.441	0.015
社交焦虑	8	19,094	0.282	[0.152, 0.411]	296.241	0.000	97.637	0.034	0.026	0.183	4.260	<0.001
身体欺凌	7	9906	0.726	[0.577, 0.876]	330.345	0.000	98.184	0.040	0.026	0.200	9.500	<0.001
同学关系	5	6055	−0.159	[−0.307, −0.010]	130.202	0.000	96.928	0.028	0.021	0.167	−2.090	0.037
网络受欺凌	32	39,531	0.647	[0.556, 0.738]	2447.699	0.000	98.734	0.068	0.021	0.260	13.934	<0.001
学业表现	14	13,555	−0.002	[−0.063, 0.059]	173.923	0.000	92.525	0.012	0.006	0.111	−0.067	0.946
言语欺凌	7	9906	0.721	[0.576, 0.833]	308.977	0.000	980.058	0.037	0.024	0.193	9.750	<0.001
抑郁	16	16,815	0.246	[0.160, 0.330]	524.196	0.000	97.138	0.033	0.014	0.182	5.438	<0.001
自我控制	7	6162	−0.345	[−0.434, −0.256]	67.979	0.000	91.174	0.013	0.009	0.114	−7.572	<0.001
自尊	19	35,573	−0.164	[−0.215, −0.113]	363.991	0.000	950.055	0.012	0.006	0.108	−6.327	<0.001

3.2. 调节变量分析

采用随机效应模型和固定效应模型检验调节效应。用元方差分析检验年龄组、文章类型和研究类型等类别变量的调节作用；元回归分析检验男性比例等连续变量的调节作用。

3.2.1. 元方差分析

文章类型、研究类型以及参与者年龄组均未对结交不良同伴与网络欺凌之间的相关性产生调节作用(Q = 0.234, df = 1, p > 0.05; Q = 0.087, df = 1, p > 0.05; Q = 0.355, df = 1, p > 0.05)。性别也未调节结交不良同伴与网络欺凌之间的关系(Q Model [1, k = 5] = 1.32, p > 0.05)。

文章类型、研究类型以及被试年龄组均未对传统欺凌与网络欺凌间的相关产生调节作用(Q = 0.034, df = 1, p > 0.05; Q = 0.814, df = 1, p > 0.05; Q = 0.114, df = 2, p > 0.05)。性别亦未调节传统欺凌与网络欺凌之间的关系(Q Model (1, k = 20) = 0.04, p > 0.05)。

研究类型对传统受害与网络欺凌之间的相关具有调节作用(Q = 44.140, df = 1, p < 0.05)；而文章类型和被试年龄组均未对该相关产生调节作用(Q = 0.020, df = 1, p > 0.05; Q = 4.392, df = 2, p > 0.05)。性别亦未调节传统受害与网络欺凌之间的关系(Q Model (1, k = 10) = 0.04, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未对传统欺凌与网络欺凌之间的相关性产生调节作用(Q = 3.760, df = 1, p > 0.05; Q = 5.328, df = 2, p > 0.05)。性别亦未调节传统受害与网络欺凌之间的关系(Q Model (1, k = 25) = 1.38, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未调节儿童虐待与网络欺凌的相关(Q = 14.326, df = 1, p > 0.05; Q = 2.252, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节儿童虐待与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 6) = 0.34, p > 0.05)。

文章类型、研究类型及被试年龄组均未调节父母冲突与网络欺凌的相关(Q = 1.436, df = 1, p > 0.05; Q = 1.181, df = 1, p > 0.05; Q = 1.627, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节父母冲突与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 8) = 0.02, p > 0.05)。

文章类型对父母心理控制与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 8.971, df = 1, p < 0.05)；被试年龄组未调节该相关(Q = 0.154, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节父母心理控制与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 7) = 0.25, p > 0.05)。

文章类型对父亲过度保护与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 16.914, df = 1, p < 0.05)；被试年龄组未调节该相关(Q = 5.886, df = 2, p > 0.05)；性别调节父亲过度保护与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 9) = 7.71, p < 0.01)。

性别调节父亲拒绝与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 9) = 7.71, p < 0.01; Q Model (1, k = 7) = 6.26, p < 0.05)；文章类型、研究类型及被试年龄组均未调节父亲拒绝与网络欺凌的相关(Q = 4.955, df = 1, p > 0.05; Q = 0.630, df = 1, p > 0.05; Q = 0.082, df = 1, p > 0.05)。

性别调节父亲情感温暖与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 10) = 5.09, p < 0.05)；文章类型及被试年龄组均未调节父亲情感温暖与网络欺凌的相关(Q = 0.183, df = 1, p > 0.05; Q = 0.321, df = 1, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未调节同理心与网络欺凌的相关(Q = 0.521, df = 1, p > 0.05; Q = 3.402, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节同理心与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 12) = ..., p > 0.05)。

文章类型对孤独感与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 112.291, df = 1, p < 0.05)；被试年龄组未调节该相关(Q = 2.355, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节孤独感与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 5) = 0.29, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未调节关系欺凌与网络欺凌的相关(Q = 1.168, df = 1, p > 0.05; Q = 1.526, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节关系欺凌与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 8) = 0.66, p > 0.05)。

文章类型、研究类型及被试年龄组均未调节马基雅维利主义与网络欺凌的相关(Q = 1.706, df = 1, p > 0.05; Q = 0.074, df = 1, p > 0.05; Q = 0.072, df = 3, p > 0.05)；性别亦未调节马基雅维利主义与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 5) = 0.36, p > 0.05)。

文章类型、研究类型及被试年龄组均未调节家庭支持与网络欺凌的相关(Q = 0.563, df = 1, p > 0.05; Q = 15.343, df = 1, p > 0.05; Q = 3.046, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节家庭支持与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 5) = 0.04, p > 0.05)。

研究类型对母亲过度保护与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 6.890, df = 1, p < 0.05)；文章类型及被试年龄组均未调节该相关(Q = 0.178, df = 1, p > 0.05; Q = 1.995, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节母亲过度保护与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 7) = 1.30, p > 0.05)。

研究类型对母亲拒绝与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 11.779, df = 1, p < 0.05)；文章类型及被试年龄组均未调节该相关(Q = 0.046, df = 1, p > 0.05; Q = 2.289, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节母亲拒绝与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 7) = 0.32, p > 0.05)。

文章类型、研究类型及被试年龄组均未调节母亲情感温暖与网络欺凌的相关(Q = 0.811, df = 1, p > 0.05; Q = 0.007, df = 1, p > 0.05; Q = 0.389, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节母亲情感温暖与网络欺凌的关系(Q Model (1, k = 8) = 0.54, p > 0.05)。

被试年龄组未调节亲子关系与网络欺凌之间的相关(Q = 3.962, df = 1, p > 0.05)；性别对亲子关系与网络欺凌的关系具有调节作用(Q Model (1, k = 6) = 5.15, p < 0.05)。

性别对认知同理心与网络欺凌的相关具有调节作用(Q Model (1, k = 9) = 6.14, p < 0.05)；文章类型及被试年龄组均未调节该相关(Q = 1.458, df = 1, p > 0.05; Q = 5.673, df = 2, p > 0.05)。

文章类型、研究类型及被试年龄组均未调节认知重评与网络欺凌的相关(Q = 0.183, df = 1, p > 0.05; Q = 1.942, df = 1, p > 0.05; Q = 0.268, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 10) = 0.20, p > 0.05)。

研究类型及被试年龄组对社会支持与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 29.150, df = 1, p < 0.05; Q = 69.346, df = 2, p > 0.05)；文章类型未调节该相关(Q = 2.308, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 10) = 2.48, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未调节社交焦虑与网络欺凌的相关(Q = 0.479, df = 1, p > 0.05; Q = 1.834, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 5) = 0.288, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未调节身体欺凌与网络欺凌的相关(Q = 0.844, df = 1, p > 0.05; Q = 1.311, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 7) = 1.89, p > 0.05)。

性别对同学关系与网络欺凌的相关具有调节作用(Q Model (1, k = 5) = 4.83, p < 0.05)；文章类型及被试年龄组均未调节该相关(Q = 1.003, df = 1, p > 0.05; Q = 0.159, df = 1, p > 0.05)。

研究类型及被试年龄组对网络欺凌受害与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 12.687, df = 1, p < 0.05; Q = 6.656, df = 2, p < 0.05)；文章类型未调节该相关(Q = 1.382, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 32) = 0.46, p > 0.05)。

文章类型对言语欺凌与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 8.075, df = 1, p < 0.05)；被试年龄组未调节该相关(Q = 5.262, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 7) = 0.04, p > 0.05)。

被试年龄组对抑郁与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 12.031, df = 1, p < 0.05)；文章类型与研究类型均未调节该相关(Q = 1.386, df = 1, p > 0.05; Q = 0.773, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 16) = 0.47, p > 0.05)。

被试年龄组对自我控制与网络欺凌的相关具有调节作用(Q = 7.251, df = 2, p < 0.05)；文章类型未调节该相关(Q = 0.504, df = 1, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 7) = 0.308, p > 0.05)。

文章类型及被试年龄组均未调节自尊与网络欺凌的相关(Q = 0.000, df = 1, p > 0.05; Q = 3.007, df = 2, p > 0.05)；性别亦未调节该关系(Q Model (1, k = 19) = 0.02, p > 0.05)。

3.2.2. 发表偏倚检验

本研究共纳入196篇文章、324,443名被试，针对每一变量分别采用漏斗图及Egger回归检验发表偏倚。

不良同伴交往效应量在漏斗图上呈基本对称分布，提示无发表偏倚；失安全系数为1193，远高于临界值35 (k = 5)。Egger检验t = 1.036，p = 0.376 > 0.05，效应量无显著偏倚。不良同伴交往与网络欺凌行为的总体相关性较为稳健。

传统欺凌效应量在漏斗图上呈基本对称分布，提示无发表偏倚；失安全系数为1732，远超临界值110 (k = 20)。Egger检验t = 1.637，p = 0.119 > 0.05，效应量无显著偏倚。传统欺凌与网络欺凌的总体相关稳健。

传统受欺凌效应量在漏斗图上呈基本对称分布，提示无发表偏倚；失安全系数为3532，远超临界值60 (k = 10)。Egger检验t = 1.232，p = 0.253 > 0.05，效应量无显著偏倚。传统受害与网络欺凌的总体相关稳健。

道德推脱效应量在漏斗图上呈基本对称分布，提示无发表偏倚；失安全系数为4091，远超临界值135 (k = 25)。Egger检验t = 0.547，p = 0.589 > 0.05，效应量无显著偏倚。道德脱离与网络欺凌的总体相关稳健。

儿童期虐待失安全系数为2183，远超临界值40 (k = 6)。Egger检验t = 1.019，p = 0.366 > 0.05，效应量无显著偏倚。儿童虐待与网络欺凌的总体相关稳健。

父母冲突失安全系数为542，远超临界值50 (k = 8)。Egger检验t = 1.395，p = 0.212 > 0.05，效应量无显著偏倚。父母冲突与网络欺凌的总体相关稳健。

父母心理控制失安全系数为497，远超临界值45 (k = 7)。Egger检验t = 0.212，p = 0.840 > 0.05，效应量无显著偏倚。父母心理控制与网络欺凌的总体相关稳健。

父亲过度保护失安全系数为247，远超临界值55 (k = 9)。Egger检验t = 2.319，p = 0.053 > 0.05，效应量无显著偏倚。父亲过度保护与网络欺凌的总体相关稳健。

父亲拒绝失安全系数为1024，远超临界值45 (k = 7)。Egger检验t = 2.240，p = 0.075 > 0.05，效应量无显著偏倚。父亲拒绝与网络欺凌的总体相关稳健。

父亲情感温暖失安全系数为1085，远超临界值65 (k = 11)。Egger检验t = 3.093，p < 0.05；经剪补法增补3篇研究后，结果仍显著稳健，未受偏倚影响。父亲情感温暖与网络欺凌的总体相关稳健。

共情效应量在漏斗图上呈基本对称分布，提示无发表偏倚；失安全系数为753，远超临界值65 (k = 11)。Egger检验t = 0.613，p = 0.555 > 0.05，效应量无显著偏倚。同理心与网络欺凌的总体相关稳健。

孤独感失安全系数为1281，远超临界值35 (k = 5)。Egger检验t = 1.180，p = 0.322 > 0.05，效应量无显著偏倚。孤独感与网络欺凌的总体相关稳健。

关系欺凌失安全系数为2158，远高于临界值50 (k = 8)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.015，p = 0.989 > 0.05，效应量无显著偏倚。关系欺凌与网络欺凌的总体相关稳健。

马基雅维利主义失安全系数为844，远高于临界值35 (k = 5)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.691，p = 0.539 > 0.05，效应量无显著偏倚。马基雅维利主义与网络欺凌的总体相关稳健。

家庭支持失安全系数为464，远高于临界值35 (k = 5)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.640，p = 0.568 > 0.05，效应量无显著偏倚。家庭支持与网络欺凌的总体相关稳健。

母亲过度保护失安全系数为126，高于临界值45 (k = 7)，提示发表偏倚风险低；Egger检验t = 0.501，p = 0.638 > 0.05，效应量无显著偏倚。母亲过度保护与网络欺凌的总体相关稳健。

母亲拒绝失安全系数为529，远高于临界值45 (k = 7)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 1.524，p = 0.188 > 0.05，效应量无显著偏倚。母亲拒绝与网络欺凌的总体相关稳健。

母亲情感温暖失安全系数为1057，远高于临界值50 (k = 8)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 3.308，p < 0.05，提示存在偏倚。采用剪补法增补3篇研究后，效应量仍显著(p < 0.05)，结果稳健，未受实质影响。母亲情感温暖与网络欺凌的总体相关稳健。

亲子关系失安全系数为161，高于临界值40 (k = 6)，提示发表偏倚风险低；Egger检验t = 2.847，p < 0.05，提示存在偏倚。剪补法增补2篇研究后，效应量仍显著(p < 0.05)，结果稳健。亲子关系与网络欺凌的总体相关稳健。

认知共情失安全系数为728，远高于临界值40 (k = 6)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.135，p = 0.899 > 0.05，效应量无显著偏倚。认知同理心与网络欺凌的总体相关稳健。

认知重评失安全系数为149，虽低于临界值40 (k = 6)，但Egger检验t = 0.911，p = 0.414 > 0.05，效应量无显著偏倚。认知重评与网络欺凌的总体相关稳健。

社会支持失安全系数为372，远高于临界值45 (k = 7)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.491，p = 0.644 > 0.05，效应量无显著偏倚。社会支持与网络欺凌的总体相关稳健。

社交焦虑失安全系数为1416，远高于临界值50 (k = 8)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 1.481，p = 0.189 > 0.05，效应量无显著偏倚。社交焦虑与网络欺凌的总体相关稳健。

身体欺凌失安全系数为8718，远高于临界值45 (k = 7)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.166，p = 0.874 > 0.05，效应量无显著偏倚。身体欺凌与网络欺凌的总体相关稳健。

同学关系失安全系数为231，远高于临界值35 (k = 5)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.847，p = 0.459 > 0.05，效应量无显著偏倚。同学关系与网络欺凌的总体相关稳健。

网络受欺凌效应量在漏斗图两侧基本对称，提示无发表偏倚；失安全系数为3229，远高于临界值170 (k = 32)。Egger检验t = 0.688，p = 0.496 > 0.05，效应量无显著偏倚。网络欺凌受害与网络欺凌的总体相关稳健。

言语欺凌失安全系数为8438，远高于临界值45 (k = 7)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 0.078，p = 0.941 > 0.05，效应量无显著偏倚。言语欺凌与网络欺凌的总体相关稳健。

抑郁效应量在漏斗图两侧基本对称，提示无发表偏倚；失安全系数为4453，远高于临界值90 (k = 16)。Egger检验t = 1.422，p = 0.177 > 0.05，效应量无显著偏倚。抑郁与网络欺凌的总体相关稳健。

自我控制失安全系数为1087，远高于临界值45 (k = 7)，提示发表偏倚风险极低；Egger检验t = 1.805，p = 0.131 > 0.05，效应量无显著偏倚。自我控制与网络欺凌的总体相关稳健。

自尊效应量在漏斗图两侧基本对称，提示无发表偏倚；失安全系数为3330，远高于临界值105 (k = 19)。Egger检验t = 0.308，p = 0.762 > 0.05，效应量无显著偏倚。自尊与网络欺凌的总体相关稳健。

4. 讨论

4.1. 概述

本研究是一篇关于中国青少年网络欺凌影响因素的元分析。研究者通过系统性地检索国内外–个主要数据库(包括PubMed，Web of Science，CNKI等)，筛选了截至2024年6月发表的196项实证研究，涵盖了324,443名被试。研究旨在整合并量化家庭、学校、个体和社会四个层面的34个因素与青少年网络欺凌行为之间的关系。研究使用R语言的meta包进行数据分析，计算了汇总效应量(r)。研究发现，34个因素中有27个与网络欺凌行为存在显著相关性。其中，关系欺凌与网络欺凌的关联最强。研究结论指出，多个层面的因素共同影响中国青少年的网络欺凌行为，并强调了基于这些因素进行预防和干预的重要性。

4.2. 关系欺凌与网络欺凌的强关联

在社会学视角下，关系欺凌的核心是对青少年“社会资本”的破坏，即通过社交孤立、谣言传播、同伴排斥等方式，削弱个体在现实社交网络中的信任度与归属感。而网络空间的匿名性与传播便利性，使得这种“社会资本破坏”行为呈现出更强的扩散性。这种跨场景的表现形式，本质上是青少年将现实中的“关系操控策略”迁移至网络空间，并利用数字工具放大其伤害效果的结果(Wright, 2021)。

从文化心理学视角来看，中国集体主义文化中的“面子观”与“群体归属感需求”，进一步强化了两类欺凌的关联强度(Wong et al., 2022)。在集体主义文化语境下，青少年对“被群体排斥”的敏感度显著高于个体主义文化群体：现实中被关系欺凌的青少年，往往因“失去同伴认可”而产生强烈的自我否定；而网络欺凌的“公开性”则会进一步放大这种“面子损失”，导致其心理创伤呈现叠加效应。此外，中国青少年普遍存在的“线上社交补偿心理”，即通过网络社交弥补现实社交不足，使得关系欺凌受害者在网络空间的“被排斥”感受更为强烈，进而加剧了两类欺凌的关联程度(Valkenburg & Peter, 2011)。

4.3. 非显著结果的深度剖析

本研究中与青少年网络欺凌行为无显著关联的变量主要包括压抑、家庭功能、家庭结构和学业表现，另有母亲情感温暖、同学关系、社会支持虽呈边缘显著或弱显著，这并非意味着这些变量对网络欺凌无实际影响，而是可能受三大核心因素的复杂制约：1) 测量偏差，如家庭功能的测量工具多源于西方，聚焦“家庭沟通开放性”等个体主义维度，却忽略中国家庭“代际支持”“集体决策”等文化特异性功能，使得家庭功能的影响被低估；2) 价值观，中国独特的文化价值观与青少年行为模式，在很大程度上重塑了变量与网络欺凌的关联逻辑，使得部分变量呈现非显著结果。3) 研究设计，部分变量的纳入研究存在样本量偏小、地域分布不均的问题：如家庭功能的纳入研究仅5项，样本量仅4369，较小的样本规模降低了统计检验力，难以捕捉变量的真实关联；同时，纳入研究多集中于东部地区，中西部地区样本占比低，可能无法反映不同地域青少年的行为差异，间接导致部分变量效应量不稳定。

4.4. 生态系统理论视角下的交互效应

4.4.1. 个体与家庭层面的交互

“自我控制”与“家庭支持”存在显著交互效应。自我控制弱的青少年，在高家庭支持环境中网络欺凌参与率，显著低于低家庭支持环境。家庭支持(如情感关怀、问题解决帮助)能弥补个体自我控制不足，减少冲动性网络攻击；反之，缺乏家庭支持时，自我控制短板易引发欺凌行为。

4.4.2. 个体与学校层面的交互

“同理心”调节“同学关系”对网络欺凌的影响。同理心强的青少年，在良好同学关系中网络欺凌参与率，显著低于同理心弱且同学关系差的青少年。这可能是因为同学间的正向互动能强化同理心对欺凌的抑制作用，而同理心薄弱会削弱同学关系的保护效果。

4.4.3. 家庭与学校层面的交互

“亲子关系”调节“同学关系”的影响。亲子关系好的家庭中，良好同学关系对网络欺凌的抑制效应，显著高于亲子关系差的家庭。亲子间的信任与沟通能促进青少年更好地融入同伴群体，放大同学关系的保护作用；反之则会降低同伴支持的效果。

4.4.4. 社会与个体层面的交互

“社会支持”调节个体“自尊”的作用。低自尊青少年，在高社会支持地区网络欺凌参与率显著低于低社会支持地区。社会支持能提升低自尊个体的自我价值感，减少其通过欺凌获取认同的行为；缺乏社会支持则会加剧自尊不足引发的攻击倾向。

5. 局限与展望

本研究从多个视角分析了网络欺凌的影响因素。就纳入研究的质量而言，所有文献质量评分均在4分及以上，整体质量较高，为元分析结果的可信度提供了保障，并取得了一系列成果。然而，仍存在以下不足：1) 纳入研究多为横断面设计，对青少年网络欺凌行为与其相关因素间关系的因果解释力有限；2) 初筛时排除了未报告r值或无法转换为r值的文献，可能导致文献收集不完整，现有各因素效应量与真实效应量之间可能存在一定差异。

6. 结论

综上所述，本研究识别出与中国青少年网络欺凌行为相关的因素。为提升青少年心理健康水平，应从个体、家庭、学校和社会四个层面着手：加强对青少年的教育与支持，帮助他们掌握识别和调节负性情绪的技能，并采用有效的应对策略；协助他们在学校建立良好的人际关系，在家庭中建立和谐的亲子互动；教师与学校心理辅导员需为青少年心理健康提供充分支持，家长则需与孩子进行有效沟通，构建和谐的亲子关系。

基金项目

河北省社科基金项目(项目编号：HB24SH011)。

NOTES

^*通讯作者。