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第一 网络行为的性别差异（第2页）

第三，社会的规范差异。与女孩相比，人们对于男孩的上网行为持更加正面的态度，也更加包容，因此男孩网络成瘾的倾向也就越高（Liuetal。，2013）。

第四，网络活动的兴趣范围差异。男性对与网络成瘾相关联的大部分活动表现出更高的兴趣，如网络游戏、网络色情、赌博等（artin，Mathy，&Maheu，2002）。男性更爱玩网络游戏，可能是他们比女性更容易网络成瘾的一个原因（&Bradshaw，2015）。

第五，注意力缺陷多动障碍（ADHD）症状差异。已经有研究发现ADHD症状与网络成瘾有密切关联，两者都是在冲动控制上存在问题，而ADHD的发病率男孩高于女孩（Yeang，&Ko，2008）。

第六，大脑功能差异。有研究发现，中脑边缘系统（mesobicsystem）的任务激活模式上存在性别差异。男性表现出更强的激活和关联性，可能体现了男性比女性对奖赏的期待更高，动机水平更高，因此也更容易成瘾（Hoeft，Watser，&Reiss，2008）。

第七，意志控制力差异。低意志控制是网络成瘾的风险因素（Tanrikulu&Campbell，2015），而有研究发现女性的意志控制水平高于男性，意志控制在男女网络成瘾的差异中起到部分中介作用，可以作为解释男性网络成瘾比例高于女性的一个原因（&Bradshaw，2015）。

第八，情绪应对方式差异。男生在遇到心理冲突和困惑时不愿对伙伴、家长和老师倾诉，当网络媒体出现时，男性便会倾向于利用网络媒体来宣泄负面情绪；而女性则大可向他人宣泄负面情绪，善于充分利用社会支持（Tanrikulu&Campbell，2015）。

除了网络成瘾比例和影响因素不同外，男女在成瘾的表现上也存在一些差异。比如，韩国一项针对大学生的调查发现，男生虽然在总体的网络成瘾比例上高于女生，但是女生在智能手机的依赖上高于男生（Moketal。，2014），这可能跟使用内容有关，对于女生而言社交功能更加重要，而男生则是娱乐和兴趣导向更加重要。此外国内的一项研究发现，女生的网络成瘾与情绪问题（抑郁情绪、焦虑情绪）和间接攻击行为的关系更大；男生的网络成瘾与违规违纪行为的关系更大（张琴，王耘，苑春永，张兴慧，黎亚军，2014）。

鉴于不同性别在网络成瘾影响因素上存在的差异，提示在进行预防和干预研究中应该综合考虑到个体的性别因素提供差别化的干预。

五、网络欺凌

网络欺凌（cyberbullying）被定义为通过网络张贴或发送电子化的信息（文本、图片或视频）导致某人感到受伤害、被羞辱，或像个受害者（Tokunaga，2010）。也有研究者把它定义为一种由个体或团队实施的有意的攻击行为，通过电子化交流方式，重复而持续地施加于难以自我防卫的受害者（Hinduja&Pat，2009）。目前对于网络欺凌的类型还没有一致的定论，如可以分为直接的（恶意中伤、威胁和侮辱），间接的（将对方从社交网络群中踢出，散播谣言、盗用其身份和冒充等）（Kokkinos，Antoniadou，&Markos，2014）。国外的一项针对大学生的调查发现，间接的欺凌是最常见的方式，主要用于破坏受害者的名誉和人际关系，或迫使其不使用手机或上网（Kokkial。，2014）。

传统的欺凌行为研究发现，男性比女性更容易受到身体攻击，而女孩更容易受到关系攻击（Crick，Casas，&Ku，1999）。然而在网络欺凌中，关于男性或女性哪一方更容易成为施暴者或受害者，并没有得到一致的结论（Balakrishnan，2015）。有的研究发现，男性比女性更容易成为网络欺凌的施暴者（Li，2006；Mishna，Khoury-Kassabri，Gadalla，&Daciuk，2012），女性更容易成为受害者（Wang，Iannotti，&Nansel，2009）。但是，也有些研究发现男女两性在施暴者和受害者的人数比例上没有显著差异（Balakrishnan，2015；Mishal。，2012）。网络欺凌的施暴者同时也更可能是网络欺凌的受害者，他们通过网络欺凌进行报复或发泄（Karabacaketal。，2015；江根源，2012）。传统的欺凌是男性更加可能同时成为施暴与受害者，但是在网络欺凌中女性比男性更倾向于同时成为施暴者和受害者（Mishal。，2012），一种可能的解释是因为女性更倾向于使用间接的欺凌方式，而网络上大多数的欺凌方式都是间接的，因而给女性提供了做出更多攻击行为的机会。

一项对加拿大中学生的调查发现，当遭遇到网络欺凌时，女生的受害者比男生更倾向于告诉家长（Li，2006）。不过总体上青少年向家长报告在网络中遭遇的欺凌仍然少于校园欺凌（Waal。，2009）。

网络欺凌对青少年造成了不同程度的心理和行为伤害。国内有学者研究发现，网络欺凌的受害者，无论是男性或女性，其最常见的心理反应是“愤怒”（男27。2%，女29。8%）（江根源，2012）。男性认为网络欺凌“只是一个玩笑”的比例要明显高于女性，而女性在觉得“害怕焦虑”和“尴尬”方面明显多于男性；从行为影响方面，比例最高的是引起“注意力不集中”（男32。5%，女26。3%），其他还包括学习兴趣和成绩下降、逃学，甚至还有轻生念头等负面影响。

拓展阅读

大数据揭示网络中的性别差异

随着网络在日常生活中的渗透和应用越来越普遍，越来越多的人类行为通过计算机相关设备完成并被记录和保存下来。这些海量的数据是由人们在互联网的世界里，自觉自愿地提供的一种真实、准确、及时的数据。这种数据的量级不是一般传统抽样研究所能达到的。通过对网络世界中这些大数据的挖掘分析，可以准确地揭示网民心理与行为特点，甚至做出精准的预测。大数据范式是继实验方法之后心理学迎来的又一次重要变革，具有样本即总体、个性即规律、情境即实验、数据即行为等特点（喻丰，彭凯平，郑先隽，2015）。目前互联网公司都非常重视大数据的应用，下面初步介绍一些与性别差异有关的大数据分析结果。

1。睡眠习惯

腾讯大数据（2014）通过统计凌晨0～6点仍在QQ活跃的用户，发现男性网民比女性更爱熬夜，比女性平均晚睡18分钟，而且单身的男性熬夜最厉害。

2。表情使用

3。网购习惯

淘宝（2014）公布了一组“24小时生活数据”，发现女装的销售在10点、14点和20点会出现消费高峰。购买化妆品的男女比例是1：3，也就是说25%的化妆品购买者是男性；购买母婴用品的男女比例为3：7，看来除了妈妈关注孩子成长，爸爸们现在也迎头赶上。从数据上看，关注家居类商品的女性用户偏多，而在家装主材方面，则是男性关注得更多。

4。理财

余额宝是阿里巴巴支付宝推出的一款理财增值产品。经过对用户数据的分析发现，2013年6月余额宝上线之初，男性用户数所占比例比女性多出21。8%，但是随着时间的逐渐推移，到2013年11月，这种差距缩短为5。9%，并且比例趋于稳定状态。这似乎说明面对余额宝理财时，男性表现得相对进取，而女性则相对谨慎。

在网络中，男性似乎也更加慷慨。对2015年春晚微信红包的大数据分析发现，在发红包的行为上男性超过女性，比例为52：48；而收红包则女性超过男性，比例为53：47（王晓晴，2015）。此外，根据腾讯公益（2014）公布的慈善大数据报告，在该公益平台的捐款中，80%的捐款都是来自男性网民，远超过女性。

5。影视

根据腾讯企鹅智酷（2015）公布的大数据报告，在移动端看电影的男性比例更高，而看电视剧的女性比例相对更高；在电视剧类型上，移动端女性看韩剧的比例更高，而男性看英美剧的比例更高。

在对新浪微博上提及真人秀节目“爸爸去哪儿”的45。5万条原创微博进行数据分析发现，尽管父爱主题男女皆宜，但分析得出发表评论的女性占到八成。这有可能是因为节目中明星爸爸太帅的缘故，也有可能与微博中整体较高的女性占比和她们更爱分享转评的习惯有关。

6。游戏应用

腾讯大数据（2015）对儿童下载App游戏类别的分析发现，男性与女性的选择有明显的区别，女性比较偏向于放松休闲和静态类的游戏，而男性好胜心强，更热衷于激烈性和实时性的游戏。在另外一个分析报告中发现，男性游戏类应用中，00后喜欢玩“大话神仙”等角色扮演类游戏，90后更偏爱大型策略型游戏如“塔防三国志”，80后喜欢玩放松减压类游戏如“暴打老板”，70后则更喜欢斗地主之类的消遣活动；女性工具类应用中，00后喜欢“灵异图”，90后喜欢“弄头发”，80后善用“QQ提醒”，70后爱测“上辈子是夫妻”，60后钟情免费算命，不同年纪的女性对“现在”“过去”“未来”着眼点都各不相同。