tiểu luận các yếu tố dự báo đến hành vi của người ngoài cuộc về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội

Tóm tắt Bài nghiên cứu nhằm tìm hiểu về các yếu tố tác động đến ý định và hành vi can thiệp của người ngoài cuộc khi họ chứng kiến bắt nạt trên mạng xã hội.. Nghiên cứu được thực hiện và

GIỚI THIỆU

Tính c p thi ấ ết

Với sự bùng nổ công nghệ và số lượng người dùng mạng xã hội gia tăng, xu hướng mạng xã hội trở nên phổ biến, đem lại nguồn thông tin dồi dào nhưng cũng không thể phủ nhận những tác hại tiêu cực mà nó đem đến Nổi bật trong số đó là vấn nạn bạo lực mạng, một vấn đề nhức nhối và để lại hệ lụy nghiêm trọng, không chỉ tại Việt Nam mà còn trên toàn thế giới.

Theo kết quả một cuộc khảo sát của UNICEF vào tháng 4 năm 2019, 21% thanh niên Việt Nam tham gia khảo sát cho biết họ là nạn nhân của bắt nạt trên mạng Khảo sát của Chương trình nghiên cứu Internet và xã hội (VPIS) cho thấy 78% người dùng mạng tại Việt Nam khẳng định từng là nạn nhân hoặc biết những trường hợp phát ngôn gây thù ghét trên mạng xã hội; 61,7% người dùng mạng xã hội từng chứng kiến hoặc trở thành nạn nhân của trò nói xấu, phỉ báng, bôi nhọ danh dự và 46,6% từng bị vu khống, bịa đặt thông tin Tiếp đó theo khảo sát năm 2019 của Viện nghiên cứu quản lý phát triển bền vững (MSD) và Tổ chức cứu trợ trẻ em quốc tế (Save the Children) cho biết chỉ tính riêng năm 2018 số vụ báo cáo liên quan Việt Nam về hình ảnh/video xâm hại tình dục trẻ em trên mạng là 706.435 đứng thứ 2 trong - ASEAN, sau Indonesia

Ngày 14/9/2020, theo nghiên cứu của Microsoft được công bố thì có 38% người dân ở 32 quốc gia nói rằng họ đã từng liên quan đến một vụ bắt nạt qua mạng, với tư cách là nạn nhân Tại Việt Nam, 51% người dùng mạng, bao gồm 48% người trưởng thành và 54% thanh thiếu niên, cho biết họ từng có liên quan đến một “vụ bắt nạt”, 21% cho biết họ từng là nạn nhân và 38% là người đứng ngoài hoặc chứng kiến hành vi bắt nạt hoặc quấy rối Cứ 10 người sử dụng internet tại Việt Nam thì có hơn 5 người liên quan đến hành vi bắt nạt trực tuyến

Nghiên cứu của Microsoft năm 2020 chỉ ra rằng nạn bắt nạt trực tuyến khiến nạn nhân đau khổ rất lớn, xảy ra bất kỳ lúc nào trong ngày từ những nguồn ẩn danh và lan truyền rộng rãi Những ảnh hưởng tiêu cực phổ biến nhất bao gồm cảm giác bị sỉ nhục (58%), mất tinh thần (52%) và mất tự tin (51%) Tác động cũng khác nhau theo thế hệ: 53% người độ tuổi 18-24 cảm thấy cô lập và trầm cảm vì bị bắt nạt, trong khi thế hệ Gen X (sinh từ giữa những năm 1960 đến đầu những năm 1980) có nguy cơ giảm sức khỏe thể chất và tinh thần cao hơn.

1980) làm việc kém hiệu quả hơn (58%) Những người gặp phải hành vi bắt nạt hoặc quấy rối trực tuyến tại nơi làm việc cũng cho biết họ cảm nhận được nỗi đau “không thể chịu đựng được hoặc nghiêm trọng” từ những trải nghiệm đó Chúng ta thường nghĩ bắt nạt trên mạng là một vấn đề phổ biến đối với trẻ em và thanh thiếu niên, nhưng thực ra mọi người ở mọi lứa tuổi đều có thể bị ảnh hưởng bởi sự ngược đãi, tàn nhẫn và lạm dụng trực tuyến Để ứng phó với vấn đề này, chính phủ đã ban hành Luật an ninh mạng vào năm 2018, cho dù đã có những luật định riêng về an ninh mạng, thế nhưng có lẽ vẫn chưa đủ răn đe với những trường hợp coi thường pháp luật Cho dù công dân có quyền tự do ngôn luận qua các việc đưa thông tin lên mạng xã hội nhưng phải trong khuôn khổ pháp luật và đạo đức xã hội Là một người sử dụng mạng xã hội văn minh, nói không với bạo lực mạng, người sử dụng cần nhận thức hành vi lợi dụng các diễn đàn, trang mạng xã hội để nhằm mục đích bôi nhọ danh dự nhân phẩm cá nhân, xâm hại đến các quyền và lợi ích của cá nhân, tổ chức mà pháp luật bảo vệ

Nhận thấy tính cấp thiết của đề tài, nhóm 3 đã thực hiện nghiên cứu về đề tài: “ Các yếu tố dự báo đến hành vi của người ngoài cuộc về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội” với mong muốn phần nào giúp giới trẻ Việt nói chung, cũng như các bạn trẻ thành phố Đà Nẵng nói riêng có thái độ và hành vi tích cực, phù hợp khi tham gia vào không gian mạng

+ Nghiên cứu về thực trạng, mức độ ảnh hưởng của bạo lực trên không gian mạng đến giới trẻ

+ Đề ra những giả định giải pháp vấn đề phù hợp

Bạo lực mạng là hành vi tấn công hoặc quấy rối sử dụng phương tiện kỹ thuật số hoặc các nền tảng trực tuyến Để giảm thiểu tình trạng này, cần phải nâng cao nhận thức về tác động tiêu cực của bạo lực mạng, đồng thời tạo ra các hướng dẫn và chính sách rõ ràng để xử lý hành vi này Ngoài ra, cần có sự hợp tác giữa các nền tảng mạng xã hội, chính phủ và các tổ chức xã hội để tạo ra môi trường trực tuyến an toàn và tôn trọng cho tất cả người dùng.

+ Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của giới trẻ trong vấn đề bạo lực mạng

- Bạn có quan tâm đến các cuộc bạo lực mạng?

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của giới trẻ về vấn đề bạo lực mạng?

- Giới trẻ phản ứng như thế nào khi chứng kiến bạo lực mạng?

- Làm thế nào để ngăn cản bạo lực không gian mạng ?

- Hậu quả của bạo lực mạng xã hội ?

Không gian: Thành phố Đà Nẵng

Thời gian: từ tháng 1 năm 2023 đến tháng 5 năm 2023

Giới trẻ, thanh thiếu niên ở độ tuổi từ 18- 30

1.6 Phương pháp nghiên cứu: nghiên cứu định lượng

Với phương pháp chọn mẫu là phương pháp lấy mẫu thuận tiện Phương pháp thu thập dữ liệu là khảo sát trực tuyến (online) bằng công cụ Google Form, link khảo sát sẽ được gửi đến các đối tượng khảo sát qua các nền tảng mạng xã hội như Facebook Để thu thập và phân tích dữ liệu, luận án đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng (điều tra, phỏng vấn): với mục đích tìm kiếm nguồn tư liệu sơ cấp bổ sung vào các tư liệu thứ cấp làm cho việc phân tích, đánh giá thêm đầy đủ và chính xác, luận án thực hiện khảo sát, điều tra nhận thức và hành vi của giới trẻ trong vấn đề bạo lực mạng

1.7 K t cế ấu bài nghiên cứu:

Nội dung của bài nghiên cứu được chia thành chương, bao gồm:6 Chương 1: Giới thiệu

Chương : Tổng quan nghiên cứu về vấn đề bạo lực mạng.2

Chương : Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu.3

Chương : Phương pháp nghiên cứu4

Chương : Kết quả nghiên cứu5

Câu hỏi nghiên cứu

- Bạn có quan tâm đến các cuộc bạo lực mạng?

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của giới trẻ về vấn đề bạo lực mạng?

- Giới trẻ phản ứng như thế nào khi chứng kiến bạo lực mạng?

- Làm thế nào để ngăn cản bạo lực không gian mạng ?

- Hậu quả của bạo lực mạng xã hội ?

Không gian: Thành phố Đà Nẵng

Thời gian: từ tháng 1 năm 2023 đến tháng 5 năm 2023

1.6 Phương pháp nghiên cứu: nghiên cứu định lượng

Đối tượng nghiên c ứu

Phương pháp nghiên cứu: nghiên cứu định lượng

TỔNG QUAN NGHIÊN C U TRONG VÀ NGOÀI Ứ NƯỚ C V VỀ ẤN ĐỀ Ạ B O L ỰC MẠNG

Các công trình nghiên c u trên th ứ ế giới

Tác giả H Sampasa Kanyinga và cộng sự đã tiến hành một nghiên cứu về vấn đề tâm lý ở nạn nhân bạo lực mạng, đồng thời xem xét mối liên hệ giữa yếu tố tâm lý với mối quan hệ cha mẹ - con cái và giới tính Nghiên cứu này nhằm mục đích làm sáng tỏ tác động của các yếu tố liên quan đến nạn nhân bạo lực mạng và đề xuất các biện pháp can thiệp phù hợp.

2018) Nghiên cứu chỉ ra rằng, các nạn nhân nữ có xu hướng không báo cáo khi trở thành nạn nhân và ít sử dụng các chất kích thích để điều chỉnh tâm lý hơn các nạn nhân nam Tác giả đã thành lập mô hình tương tác 3 chiều (giới tính, yếu tố sức khỏe tâm lý, mối quan hệ giữa cha mẹ con cái) và rút ra kế- t luận rằng có sự khác nhau về giới tính đối với các yếu tố trở thành nạn nhân của bạo lực mạng Nghĩa là, việc trở thành nạn nhân của nữ giới có mối liên hệ với tỷ lệ tâm lý đau khổ cao hơn nam giới, bất chấp mối quan hệ giữa cha mẹ - con cái là tiêu cực hay tích cực, còn đối với nam giới, tỷ lệ trở thành nạn nhân cao khi mối quan hệ giữa cha mẹ con cái tiêu cực -

Tương tự nghiên cứu của H Sampasa Kanyinga, khi nghiên cứu về - bạo lực mạng ở độ tuổi thanh thiếu niên tại các nước Châu Âu của Kalliope Athanasiou và các cộng sự [2] (năm 2018), tác giả đã đưa ra kết luận rằng mối quan hệ giữa cha mẹ - con cái có tác động đến việc một người có thể trở thành nạn nhân của bạo lực mạng Theo tác giả, các yếu tố gia đình (cấu trúc gia đình, sự hòa giải của cha mẹ) làm tăng khả năng trở thành nạn nhân bạo lực mạng Lý giải cho điều này, tác giả cho rằng, trong các gia đình có cấu trúc không đầy đủ cha mẹ, con cái sẽ khó để cởi mở, để chia sẻ về các vấn đề trong cuộc sống, từ đó không có cách xử lý đúng cho các mối quan hệ xã hội dẫn đến mâu thuẫn Ngoài ra Kalliope Athanasiou cũng mở rộng nghiên cứu sâu hơn về yếu tố trình độ học vấn của cha mẹ tác động đến vấn đề này, kết quả cho thấy rằng tỷ lệ bắt nạt trên mạng cao hơn đã được báo cáo ở những người có trình độ học vấn của cha mẹ ở mức thấp hoặc trung bình so với mức cao Yếu tố mối quan hệ giữa cha mẹ - con cái trong bài nghiên cứu của tác giả cũng bao gồm việc giám sát khi sử dụng Internet, mức độ sử dụng Internet càng cao, càng dễ trở thành nạn nhân hoặc thủ phạm của bạo lực mạng Cha mẹ giám sát thời gian sử dụng, lọc và giám sát nội dung trên Internet dẫn đến mối quan hệ cha mẹ con cái tiêu cực hơn so với việc cho - phép thoải mái sử dụng, các nạn nhân có xu hướng ít chia sẻ hơn

Trong bài nghiên cứu so sánh phản ứng cả người ngoài cuộc đối với bắt nạt truyền thống và bắt nạt qua mạng của Peter J R Macaulay và các cộng sự [3] (năm 2019), các tác giả cho rằng nữ giới có những phản ứng tích cực hơn đối với kể cả bắt nạt truyền thống và bắt nạt qua mạng Tác giả xây dựng phương pháp phân tích như sau: hỗn hợp 2 × 3 × 2 (kiểu bắt nạt [truyền thống, mạng] × mức độ nghiêm trọng [nhẹ, nghiêm trọng vừa phải] × giới tính [nam, nữ]) Sau khi đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến tác giả đưa ra các kết luận: Một là, tỷ lệ PBR (phản ứng tích cực của người ngoài cuộc) bắt nạt trên mạng cao hơn bắt nạt truyền thống Hai là, nữ giới có tỷ lệ PBR cao hơn nam giới Ba là, mức độ nghiêm trọng càng cao tỷ lệ PBR càng cao, một số cuộc thảo luận lý giải rằng, người ngoài cuộc cảm thấy xấu hổ khi không can thiệp nhiều hơn trong các kịch bản có mức độ nghiêm trọng cao hơn, tuy nhiên giả thuyết này chưa được khảo sát Bốn là, mức độ nghiêm trọng có mối tương quan đến hình thức bắt nạt và ảnh hưởng đến tỷ lệ PBR, đối với bắt nạt truyền thống tỷ lệ PBR cao nhất khi mức độ nghiêm trọng ở mức cao, đối với bắt nạt trực tuyến, tỷ lệ PBR cao nhất khi mức độ nghiêm trọng ở mức trung bình Năm là, không có sự tương quan giữa yếu tố giới tính và hình thức bắt nạt ảnh hưởng đến tỷ lệ PBR Sáu là, nữ giới có tỷ lệ PBR cao hơn nam giới khi mức độ nghiêm trọng ở mức cao

Hình 2 1 Mối tương quan của PBR với bắt nạt truyền thống và bắt nạt trực tuyến

Bài nghiên cứu của Jessica A Heerde [4] về Những người dự đoán vị thành niên về hành vi bắt nạt trên mạng của thanh niên và trở thành nạn nhân của thanh niên Úc (Adolescent predictors of young adult cyber-bullying perpetration and victimization among Australian youth) (năm 2015) nhằm kiểm tra các yếu tố bảo vệ và rủi ro của thanh thiếu niên (ở cấp độ cá nhân, nhóm đồng đẳng và gia đình) đối với hành vi bắt nạt và nạn nhân bị bắt nạt trên mạng xã hội đã chỉ ra rằng rủi ro ở tuổi vị thành niên và các yếu tố bảo vệ chỉ đối với hành vi bắt nạt trên mạng và nhóm nạn nhân và hành vi bắt nạt trên mạng kết hợp là tương tự nhau; là nam giới, chỉ bắt nạt truyền thống, bắt nạt và trở thành nạn nhân theo truyền thống, thất bại trong học tập, kết giao với bạn bè chống đối xã hội, quản lý gia đình kém và xung đột gia đình là những yếu tố dự báo chung cho hai kết quả này Gắn bó với mẹ là một yếu tố bảo vệ đối với hành vi bắt nạt trên mạng Các yếu tố dự đoán nạn nhân của bắt nạt trên mạng là trở thành nạn nhân của bắt nạt truyền thống, bắt nạt trên mạng, bắt nạt truyền thống và trở thành nạn nhân, kiểm soát cảm xúc và kết giao với những người bạn chống đối xã hội Các yếu tố dự đoán khác về việc bắt nạt trên mạng và trở thành nạn nhân là việc bắt nạt trên mạng và trở thành nạn nhân cũng như cam kết học tập thấp.

Các công trình nghiên c ứu ở Việt Nam

Khi nghiên cứu về mối liên quan giữa hiện tượng bắt nạt qua mạng và các yếu tố dân số học, một số đặc điểm cá nhân của vị thành niên, tác giả Phạm Thị Thu Ba & Trần Quỳnh Anh [5] (2016) đã tìm ra tỷ lệ học sinh trung học phổ thông tại Việt Nam báo cáo bị bắt nạt qua mạng trong 30 ngày trước thời điểm nghiên cứu là khá cao (13,5%) Dựa trên cách lấy mẫu thuận tiện thu được gồm 781 (48,5%) học sinh nam và 828 (51,5%) học sinh nữ, một số yếu tố liên quan được đưa ra như sau:

Qua nghiên cứu điều tra cắt ngang, sử dụng có cập nhật, điều chỉnh thang đo của Putchin và Hinduja về bắt nạt qua mạng, các tác giả đã đưa ra những nhận định và kết luận như sau:

+ Học sinh nam có nguy cơ bị bắt nạt cao hơn so với học sinh nữ Sự khác biệt về giới tính khi bị bắt nạt qua mạng do nhiều yếu tố, trong đó có

Hình 2 2 Mô hình nghiên cứu bắt nạt qua mạng ở học sinh trung học phổ thông và một số yếu tố liên quan của Phạm Thị Thu Ba & Trần Quỳnh Anh

(2016) đặc điểm tâm sinh lý của giới Học sinh nam thường hiếu động, nghịch hơn học sinh nữ

+ Yếu tố tiếp theo là sự khác biệt giữa học sinh ở nông thôn và thành thị về tỷ lệ báo cáo bị bắt nạt qua mạng Sự cao hơn đáng kể về tỷ lệ bị bắt nạt qua mạng của học sinh thành thị có thể được giải thích bởi học sinh thành thị có nhiều cơ hội tiếp cận, sử dụng công nghệ thông tin hơn so với học sinh ở nông thôn

+ Nghiên cứu cũng cho thấy rằng học sinh có mức độ được yêu mến thấp có nhiều nguy cơ bị bắt nạt qua mạng hơn Điều này có thể giải thích bởi những học sinh có mức độ yêu mến thấp thường có ít bạn và có thể bị cô lập nên dễ bị bắt nạt qua mạng hơn những học sinh khác

+ Thời gian chơi game online của học sinh có liên quan chặt chẽ đến hành vi bắt nạt Sự khác biệt này có thể là do học sinh chơi game online nhiều hơn có nhiều cơ hội tiếp cận, sử dụng công nghệ thông tin hơn so với học sinh khác

Nghiên cứu của tác giả Lê Thị Huệ Linh và các cộng sự [6] (2022) , tác giả đã dựa trên mô hình năm bước can thiệp của người ngoài cuộc BIM (Bystander Intervention Model) và xử lý thông tin xã hội (Social Information Processing - SIP) để xác định các yếu tố tác động đến ý định và hành vi can thiệp của người ngoài cuộc khi họ chứng kiến bắt nạt trực tuyến

Mô hình Năm bước Can thiệp của Người ngoài cuộc của BIM đưa ra các tình huống cụ thể mà người ngoài cuộc có thể can thiệp vào tình huống bắt nạt Mô hình này đề xuất năm hành động chính theo thứ tự: (1) Nhận ra có điều bất ổn, (2) Xác định tình huống khẩn cấp, (3) Đánh giá trách nhiệm của bản thân, (4) Quyết định phương thức giúp đỡ và (5) Cung cấp sự hỗ trợ (Lantané & Darley, 1970).

1970) Nghiên cứu này điều tra các tiền tố tác động đến ý định can thiệp và từ đó tác động đến hành vi

Xử lý thông tin xã hội (SIP) cho rằng sự đồng cảm trong không gian mạng cũng có thể cần nhiều nguồn lực hơn, so với bối cảnh mặt đối mặt (Walther,

2015) Sự thiếu vắng ngôn ngữ các tín hiệu từ thị giác, thính giác trong ngữ cảnh mạng có thể ẩn các dấu hiệu cảm xúc cơ bản như nét mặt, cử chỉ cơ thể và giọng nói thất thường có thể khó kích hoạt sự đồng cảm Vì thế sự đồng cảm được kích hoạt cao hơn khi người ngoài cuộc có mối quan hệ thân thiết và gần gũi hơn với nạn nhân và khi sự đồng cảm được khơi dậy thông qua việc họ có thể chứng kiến một nạn nhân khi bị bắt nạt trực tuyến, những người ngoài cuộc trực tuyến chủ yếu dựa vào trạng thái tình cảm của họ để tham gia vào hành vi can thiệp (Runions, 2013)

Từ đó tác giả Lê Thị Huệ Linh và các cộng sự đưa ra ba yếu tố tác động mạnh nhất đến ý định và hành vi can thiệp của người ngoài cuộc: hiệu quả bản thân, sự đồng cảm và mức độ nghiêm trọng Nghiên cứu khẳng định tầm quan trọng của người ngoài cuộc trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến bắt nạt trực tuyến Sự hiện diện và hành động can thiệp của người ngoài cuộc có tác động đáng kể đến hiệu quả của tình huống, tuỳ thuộc vào Hình 2 3 Mô hình nghiên cứu đềxuấ ủt c a tác gi Lê Th ả ịHuệ Linh và cộng s ự hành vi can thiệp tích cực hay tiêu cực, mà dẫn đến kết quả tình huống sẽ tốt lên hay xấu đi

Bài nghiên cứu của tác giả Trần Văn Công cùng các cộng sự [7] nhằm tìm hiểu mối quan hệ giữa bắt nạt trực tuyến và cách ứng phó của học sinh trung học khi các em bị bắt nạt trực tuyến Có tổng cộng 736 học sinh của 8 trường THCS và THPT ở Hà Nội, Hà Nam và Hải Dương đã tham gia khảo sát ở nghiên cứu này Kết quả cho thấy 183 học sinh (chiếm 24% tổng số khách thể nghiên cứu) là nạn nhân của ít nhất một hình thức bắt nạt trực tuyến Mức độ và hình thức bị bắt nạt ở nạn nhân có sự khác biệt xét về mặt giới tính, khu vực sống, độ tuổi và cấp học Nạn nhân thường ít chia sẻ việc mình bị bắt nạt, và lảng tránh vấn đề này, tuy vậy các em nhận thức được sự nghiêm trọng của bắt nạt trực tuyến, coi đó không phải chuyện bình thường chỉ xảy ra trên mạng

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã sử dụng thang đo bắt nạt trong bài viết “Xây dựng thang đo bắt nạt trực tuyến cho học sinh Việt Nam”

(2015) để khảo sát thực trạng bắt nạt trực tuyến

Tiếp theo là bảng hỏi xác định thủ phạm của nạn nhân nhằm mục đích khảo sát mức độ nhận biết thủ phạm của học sinh khi bị bắt nạt trực tuyến Cuối cùng, nhóm tác giả sử dụng thang đo gồm 30 câu hỏi với 4 nhân tố Thang đo được đưa ra dựa trên việc tham khảo công trình nghiên cứu của Hana Machackova và công sự [8] (2013) về chiến lược ứng phó cho nạn nhân của bắt nạt trực tuyến Ngoài ra, dựa trên sự tìm hiểu thực tế và qua điều tra thử, nhóm tác giả đã bổ sung thêm một số cách ứng phó

Các y u t ế ố ảnh hưởng đến hành vi b o l c m ạ ự ạng

Theo Lê Thị Huệ Linh và các cộng sự [6] (2022) thì hành vi bạo lực mạng bị ảnh hưởng bởi các nhân tố sau: Sự đồng cảm, mức độ nghiêm trọng, mối quan hệ với nạn nhân, tính ẩn danh, số lượng người ngoài cuộc, mức độ hiểu biết về tình huống, hiệu quả bản thân và hành vi can thiệp

Tuy nhiên, trong nghiên cứu của Lê Thị Huệ Linh và cộng sự, tính ẩn danh đã bị loại khỏi mô hình vì không đáp ứng yêu cầu của kiểm định Cronbach’s Alpha (< 0.6) Điều này được cho là không hợp lý, không ảnh hưởng đến ý định can thiệp và hành vi khác của người ngoài cuộc.

Ngoài ra còn có những yếu tố khác như: giới tính và nhận thức mà tác giả Lê Thị Huệ Linh không đưa vào bài nghiên cứu Trong thời đại mà mạng xã hội phát triển không ngừng, giới trẻ được tiếp xúc sớm với môi trường ở trên mạng xã hội thì việc nhận thức về các vấn đề trên đó đóng vai trò rất lớn về cách hành xử trên không gian mạng

Giới tính cũng đóng một vai trò rất quan trọng trong hành vi ứng xử với bạo lực mạng trên mạng xã hội.

M i quan h ố ệ giữ a các khái ni m và mô hình nghiên c u ệ ứ

Đồng cảm được kích thích bởi tín hiệu cảm xúc (biểu cảm khuôn mặt, cử chỉ cơ thể, giọng điệu) và tạo ra phản ứng cảm xúc tương ứng với cảm xúc của người khác (Reniers và cộng sự, 2011) Tuy nhiên, giao tiếp qua trung gian máy tính làm giảm khả năng nhận diện cảm xúc do thiếu tín hiệu phi ngôn ngữ, theo lý thuyết xử lý thông tin xã hội (SIP) Giao tiếp trực tuyến đòi hỏi nhiều nguồn lực hơn (thời gian, nhận thức) để xây dựng mô hình nhận thức đầy đủ, dẫn đến giả thiết rằng đồng cảm trong không gian mạng cũng cần nhiều nguồn lực hơn so với trực tiếp Mức độ đồng cảm cao hơn ở người ngoài cuộc trực tuyến liên quan đến khả năng giúp đỡ nạn nhân, trong khi mức độ đồng cảm thấp hơn dẫn đến khả năng không can thiệp Đồng cảm thúc đẩy hiểu biết và phản ứng phù hợp với cảm xúc của người khác, đóng vai trò quan trọng trong hành vi giúp đỡ nạn nhân.

H1: Sự đồng cảm có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội

3.3.2 Mức độ nghiêm tr ng (Severity) ọ

Theo lý thuyết can thiệp của người ngoài cuộc, việc nhận biết được tính khẩn cấp của tình huống là điều cần thiết để xác định họ có nên can thiệp hay không Nghiên cứu đã chứng minh rằng mức độ nghiêm trọng của bắt nạt trực tuyến ảnh hưởng tích cực đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc, họ sẵn sàng giúp đỡ hơn trong các trường hợp khẩn cấp nghiêm trọng Điều này được khẳng định trong nghiên cứu của Macaulay et al (2019), cho thấy mức độ nghiêm trọng của bắt nạt là yếu tố dự báo quan trọng về ý định can thiệp của người ngoài cuộc Do đó, khi những người ngoài cuộc nhận thấy nạn nhân phải chịu tổn thương càng nghiêm trọng thì ý định can thiệp tích cực của họ cũng tăng lên.

3.3.3 M i quan h v i n n nhân (Relationship with the victim) ố ệ ớ ạ

Trong các tài liệu về bắt nạt, có bằng chứng cho thấy mối quan hệ gần gũi giữa nạn nhân và người ngoài cuộc là một yếu tố dự đoán quan trọng về việc liệu người đứng ngoài có chủ động bảo vệ nạn nhân hay không (Abbott

& Cameron, 2014) Các nghiên cứu trước ủng hộ quan điểm cho rằng những người ngoài cuộc sẽ có nhiều khả năng can thiệp và hỗ trợ nhiều hơn khi nạn nhân có mối quan hệ thân thiết với họ Còn khi nạn nhân là người lạ thì khả năng giúp đỡ hoặc can thiệp của người ngoài cuộc sẽ thấp hơn (Machackova,

Dedkova, & Mezulanikova, 2015; Oh & Hazler, 2009) Do đó, nghiên cứu đề xuất giải thuyết như sau:

H3: Mối quan hệ với nạn nhân có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội

3.3.4 Mức độhiểu bi t v tình hu ng (Situational understanding) ế ề ố

Sự khác biệt và khả năng học hỏi, cho biết năng lực phán đoán của người ngoài cuộc và khả năng học hỏi của họ để tạo ra sự kiểm soát tốt hơn đối với không gian mạng (Musharraf & Anis-ul-Haque, 2018) Cụ thể, người ngoài cuộc nhận thức và đánh giá tình hình, tìm hiểu nguyên nhân xảy ra tình huống, nhận ra trách nhiệm của bản thân để hành động và tìm các phương tiện phù hợp để giúp đỡ nạn nhân phù hợp nhất Ngược lại, trên mạng xã hội, khi tình huống bắt nạt trực tuyến xảy ra, rất khó để xác định nguyên nhân bắt đầu từ đâu, những người ngoài cuộc quan tâm đến đe dọa trực tuyến đến mức họ quyết định tìm các phương pháp tiếp cận đe dọa trực tuyến phù hợp Nhưng họ cảm thấy không đủ điều kiện để đánh giá các tình huống bắt nạt trên mạng, họ sẽ khó quyết định can thiệp giúp đỡ nạn nhân (Yot Dominguez, Franco, & Hueros, 2019) Vì thế người ngoài cuộc khi nắm giữ càng nhiều thông tin về tình huống bắt nạt đang xảy ra thì khả năng họ can thiệp giúp đỡ nạn nhân càng cao Kết quả nghiên cứu định tính cũng cho thấy mức độ hiểu biết về tính huống có tác động đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc Từ đó, giả thuyết H5 được đề xuất:

H4: Hiểu biết về tình huống có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội

Để ngăn ngừa bắt nạt trên mạng, Leandra và cộng sự (2012) nhấn mạnh việc tăng cường các biện pháp bảo mật (bảo vệ bằng mật khẩu, hạn chế chia sẻ thông tin nhận dạng) và nâng cao nhận thức (nhận biết các trang web nguy hiểm) Các biện pháp bảo mật chặt chẽ hơn sẽ giảm thiểu nguy cơ bị xâm nhập tài khoản hoặc bị người lạ định vị Tăng cường nhận thức về các tình huống rủi ro và tác động tiêu cực của bắt nạt trên mạng có thể ngăn chặn học sinh tham gia vào những hành vi này Do đó, giả thuyết H6 được đưa ra: Nhận thức có tác động đến hành vi can thiệp vào vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội.

Mô hình nghiên c u ứ

Từ phần tổng quan trên mô hình nghiên cứu mà tác giả đề xuất là:

Hình 3 1 Mô hình nghiên cứu đềxuất

KẾT QU NGHIÊN C U Ả Ứ

Thống kê mô t ả

Tiêu chí Phân loại Tần số Tỷ lệ (%)

Về giới tính, trong 252 mẫu khảo sát thì nam chiếm 46,8% và đối tượng nữ chiếm 53, % Kết quả cho thấy phần lớn đối tượng tham gia là nữ 2 giới

Về tần suất, chứng kiến 1 3 lần/tháng - có 92 đối tượng chiếm tỉ lệ tương ứng là 3 5%; 6, chứng kiến 3 6 lần/tháng- có 78 đối tượng chiếm tỉ lệ tương ứng 31% và hơn 6 lần có 82đối tượng chiếm tỉ lệ tương ứng 32,5%

T n s ầ ố Giá tr ị nh nhỏ ất

Trung bình Độ lệch chu n ẩ

Bảng 4 2 Mô t các bi n quan sát ả ếTrung bình c a các bi n quan sát ủ ế là tương đối cao, cao nhất là HB1 (4,03) và th p nh t là ấ ấ DC3 (3,63).

Đánh giá độ tin cậy b ằng Cronbach’s Alpha

Trung bình thang đo n u loế ại biến

Phương sai thang đo nếu loại bi n ế

Phân tích nhân t khám phá EFA ố

4.3 1 Đố ới v i biến độc lập

Giá tr ị Chi bình phương xấp xỉ 2477,414

Bảng 4 K4 ết qu ảkiểm định KMO Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0,800 > 0,5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp Kết quả kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, lúc này bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố

Nhân t ố Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Phần trăm của phương sai Tổng cộng

Phần trăm của phương sai

Bảng 4 5 Eigenvalues và phương sai trích

Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết quả cho thấy 2 biến quan sát được chia thành 5 nhóm.2 Giá trị tổng phương sai trích = 63,911% > 50%: đạt yêu cầu: khi đó có thể nói rằng 5 nhân tố này giải thích 63,911% biến thiên của dữ liệu Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 5 có Eigenvalues là 1,3 60

Bảng 4 B6 ảng ma tr n xoay ậ

Khi kiểm tra các quan sát, ta thấy tất cả đều có hệ số tải đạt trên 0,5 Tuy nhiên, biến DC2 có hệ số tải nhỏ hơn 0,3 ở 2 nhân tố, đồng thời có hiệu hệ số tải thấp Do đó, biến DC2 không được sử dụng trong mô hình.

Phân tích nhân tố khám phá lần 2 (loại DC2)

Bảng 4 K7 ết qu ảkiểm định KMO l n 2 ầ

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0,786 > 0,5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp Kết quả kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, lúc này bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố

Eigenvalues = 1,327 Tổng phương sai trích = 64,022%

B ng 4ả K8 ết qu EFA c a các biả ủ ến độ ậc l p

Dựa vào b ng ma tr n xoay nhân t Rotated Component Matrix ả ậ ố ở trên ta th y các h s t i nhân t ấ ệ ố ả ố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo ý nghĩa, cho nên không có biến nào b ịloại

Hệ s Eigenvalue = 1,3ố 27 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích b i m i nhân t , thì nhân t ở ỗ ố ố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin t t nh ố ất. Tổng phương sai trích Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 64,022% > 50% Điều này ch ng t 5 nhân t ứ ỏ ố độc l p giậ ải thích được 64,022% mô hình nghiên cứu

4.3 2 Đố ới v i biến phụ thu c ộ

Bảng 4 K9 ết qu ảkiểm định KMO đối với biến ph ụthuộc

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy dữ liệu phân tích là thích hợp (KMO > 0,5) Kiểm định Barlett's với Sig < 0,05 bác bỏ giả thuyết các biến không tương quan, khẳng định các biến có tương quan và thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố.

Eigenvalues kh i t o ở ạ Extraction Sums of Squared

Phần trăm của phương sai Tổng cộng

Phần trăm của phương sai

Bảng 4 10 Eigenvalues và phương sai trích đối với biến phụ thuộc

Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết quả cho thấy: giá trị tổng phương sai trích = 58,956% > 50%, khi đó có thể nói rằng nhân tố này giải thích 58,956% biến thiên của dữ liệu.

Bảng 4 11 B ng ma trả ận chưa xoay

Ta thấy rằng tất cả các quan sát đã thỏa mãn điều kiện hệ số tải > 0,5 Như vậy ở bảng trên tất cả các quan sát đều đã thỏa mãn điều kiện

STT Nhân t ố Biến lo i ạ Biến còn lại

DC3, DC4, DC5, DC6, DC7 DC2

S ng c m (DC1, ự đồ ả DC3, DC4, DC5, DC6, DC7)

Mức độ nghiêm trọng (MDNT1, MDNT2, MDNT3)

M i quan h v i nố ệ ớ ạn nhân (QH QH QH3)1, 2,

4 Hiểu bi t v tình huế ề ống

Hiểu bi t v tình huế ề ống (HB1, HB2, HB3)

5 Nhận th c (NT1, NT2, NT3,ứ

Nhận th c (NT1, NT2, ứ NT3, NT4, NT5, NT6)

6 Hành vi can thi p (HV1, ệ

Hành vi can thi p (HV1,ệHV2, HV3, HV4, HV5) Bảng 4 12 Tóm t t k t qu ắ ế ảchạy ma tr n xoay ậ

Phân tích tương quan Pearson

HV DC MDNT QH HB NT

Bảng 4 13 Kết qu ả tương quan Pesrson

Phân tích h i quy tuy n tính b i ồ ế ộ

Các giá trị giữa các biến độc lập và phụ thuộc đều có sig < 0,05 nên giữa các cặp biến độc lập và phụ thuộc đều có tương quan tuyến tính và có ý nghĩa thống kê

Các giá trị giữa các cặp biến độc lập có sig < 0,05 nên giữa các biến độc lập đó có tương quan tuyến tính, nên có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

4.5 Phân tích hồi quy tuy n tính b i ế ộ

4.5.1 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Mô hình Giá tr R ị R bình phương

Sai s chuố ẩn của ước lượng

Bảng 5 14 B ng tóm t t mô hình ả ắ

Từ k t qu phân tích h i quy cho th y h s R = 0,7ế ả ồ ấ ệ ố 84 thể hiện r ng ằ các bi n trong mô hình có m i quan hế ố ệ tương quan với nhau Giá tr R (R ị 2 Square) = 0,614 nên giá tr này th ị ểhiện được mức độ phù hợp c a mô hình ủ

Giá trị R2 điều chỉnh phản ánh mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế, nên cần lớn hơn 0,5 (50%) < 1 Trong nghiên cứu này, kết quả R2 điều chỉnh là 0,606 cho thấy mô hình phù hợp Điều này nghĩa là các yếu tố độc lập (NT, MDNT, DC, QH, HB) đóng góp 60,6% vào hành vi can thiệp, trong khi các yếu tố bên ngoài và sai số ngẫu nhiên chiếm 39,4%.

Chỉ s Durbin-Watson = 1,ố 913, v i c m u là 2ớ ỡ ẫ 52 và 5 nhân tố độc lập Ta tra bảng Durbin-Watson được dL = 1,7 , dU = 1,8 n m trong 52 34 ằ kho ng ả dU < DW < 4-dU nên không có hiện tượng tự tương quan của phần dư trong mô hình hồi quy tuyến tính Như vậy, mô hình h i quy b i th a mãn ồ ộ ỏ các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc đưa ra kết quả nghiên cứu

4.5.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Giá trị Sig của kiểm định F là 0,000 < 0,05 Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể

Hệ s ố chưa chu n hóa ẩ Hệ s ố chuẩn hóa Beta t Sig

Thống kê đa cộng tuy n ế

B Std, Error Độ ch pấ nhận

Hệ s phóngố đại phương sai

Bảng 4 16 Kết qu phân tích hả ồi quy Dựa vào b ng kả ết qu h i quy trên, ta thả ồ ở ấy 5 biến độ ập đạc l t mức ý nghĩa Sig < 0,05 lần lượt là DC (0,000), MDNT (0,000), QH (0,005), HB (0,000), NT (0,000) Nhìn vào b ng k t qu ta th y các biả ế ả ấ ến độ ập đềc l u có hệ s Beta lố ớn hơn 0, cho nên các biến độ ậc l p và bi n ph thuế ụ ộc tác động

Mô hình Tổng bình phương df

Bảng 5 15 B ng ANOVA ả thu n chi u vậ ề ới nhau Nghĩa là khi một nhân t bố ất kì nào đó được tăng lên thì hành vi can thi p ệ cũng tăng lên và ngượ ạc l i K t ế quả còn cho th y biấ ến

HB có h s beta hi u ch nh (0,3 ) là l n nhệ ố ệ ỉ 62 ớ ất nên nó tác động đến hành vi can thi p ệ là nhiều nh t, tiấ ếp đến lần lượt là biến NT (0,328), biến MDNT

(0, 1), bi23 ến DC (0,168) và biến QH có h s beta hi u ch nh (0,1 ) là nh ệ ố ệ ỉ 20 ỏ nhất nên nó tác động đến hành vi can thi p ít nhệ là ất

Ngoài ra, kết quả kiểm tra hệ số độ thổi phồng phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) là từ 1,074 đến 1,357 < 2, đạt yêu cầu Từ đó, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến, mô hình có ý nghĩa thống kê, do đó các nhân tố trong mô hình được chấp nhận.

Với gi thuyả ết đã đưa ra, phương trình hồi quy đa biến h s ệ ố beta chưa chu n hóa có d ng: ẩ ạ

HV = β0 + β1*DC+ β2*MDNT + β3*QH + β4* B + β5*H NT

Trong đó Β0: Hằng số β1: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần sự ng c m đồ ả β2: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần mức độ nghiêm trọng β3: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần mối quan hệ v i n n ớ ạ nhân β4: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần hiểu biết về tình huống β5: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần nhận th c ứ

M i quan h ố ệgiữa biến độ ậc l p và bi n ph ế ụthuộc được th ểhiện qua phương trình sau:

HV -0,478 = + 0,150*DC + 0,198*MDNT + 0,109*QH + 0,336*HB + 0,337*NT

4.5.4 Kiểm định các gi nh c a hả đị ủ ồi quy tuy n tính ế

Say khi phân tích h i quy cho ra k t qu , ta c n ph i xem xét, ki m tra ồ ế ả ầ ả ể lại k t quế ả đó có bị vi ph m giạ ả định h i quy hay không K t qu tính toán ồ ế ả sẽ được cho là không đáng tin cậy khi các gi nh b vi phả đị ị ạm.

Phân ph i chu n cố ẩ ủa phần dư

Có nhi u lý do mà phề ần dư có thể không theo phân ph i chuố ẩn như: sử d ng sai mô hình, s ụ ố lượng các ph n t ầ ử không đủ để phân tích….cho nên cần th c hi n nhi u các khác nhau Có 2 cách ph ự ệ ề ổbiến thường được sử dụng là căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot phần dư Trong nghiên cứu này tác gi s dả ử ụng biểu đồ Histogram để kiểm tra

Biểu đồ 4 T1 ần s ốphần dư chuẩn hóa Histogram

Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,990 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

Kiểm định liên h tuy n tính gi a phệ ế ữ ần dư chuẩn hóa v i giá tr d ớ ị ự đoán chu n hóa ẩ Để kiểm tra gi ả định liên h tuy n tính, tác gi s d ng biệ ế ả ử ụ ểu đồ Scatter Plot Biểu đồ phân tán Scatter Plot gi a các phữ ần dư chuẩn hóa và giá tr d ị ự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem các d ữliệu hi n t i có vi ph m gi ệ ạ ạ ả định liên hệ tuy n tính hay không ế

Biểu đồ phân tán cho phép kiểm tra giả định về mối liên hệ tuyến tính Các phần dư chuẩn hóa phân bố tập trung xung quanh đường tung độ 0, điều này chỉ ra rằng giả định về mối quan hệ tuyến tính trong mô hình hồi quy không bị vi phạm.

STT Giả thuy t ế Đánh giá

1 H1: Sự đồng cảm có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội Chấp nh n ậ

2 H2: Mức độ nghiêm trọng có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội Chấp nh n ậ

H3: Mối quan hệ với nạn nhân có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội

4 H4: Hiểu biết về tình huống có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội Chấp nh n ậ

5 H5: Nhận thức có tác động đến hành vi can thiệp về vấn đề bắt nạt trên mạng xã hội Chấp nh n ậ

Bảng 4 17 Tóm t t k t qu ắ ế ảchạy h i quyồ

THẢO LU N VÀ K T LU N Ậ Ế Ậ

Một số hàm ý chính sách

Bài nghiên cứu này đã đóng góp ý chính về cái nhìn của người ngoài cuộc, tạo cơ hội cho những người bên ngoài chia sẻ kinh nghiệm của họ, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu mức độ nghiêm trọng và hậu quả của bắt nạt trực tuyến Ngoài ra, nghiên cứu đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi can thiệp và xác định cụ thể mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến hành vi can thiệp của người ngoài cuộc, trong đó có yếu tố “nhận thức”, điều này chưa được đề cập trong các nghiên cứu trước đây Trong kết quả phân tích dữ liệu thu thập được từ bài khảo sát thì yếu tố “Hiểu biết về tình huống” ảnh hưởng lớn nhất đến hành vi can thiệp của người ngoài cuộc với hệ số Beta chuẩn hóa bằng 0.362 (nghĩa là HB tăng thêm 1 đơn vị thì HV sẽ tăng 0.036 đơn vị) Yếu tố “Mối quan hệ với nạn nhân” có hệ số Beta chuẩn hóa là 0.12 là nhỏ nhất nên đây là yếu tố tác động đến hành vi can thiệp là thấp nhất

Luật An ninh mạng không cấm người tham gia mạng xã hội lên tiếng, bày tỏ quan điểm cá nhân, tuy nhiên những người sử dụng mạng xã hội phải luôn tuân thủ theo Hiến pháp và pháp luật Luật An ninh mạng chỉ điều chỉnh, xử lý các thông tin vi phạm pháp luật Tuy nhiên, trong một thời gian dài, pháp luật Việt Nam chưa có những quy định cụ thể để phòng ngừa, đấu tranh, xử lý các hành vi sử dụng không gian mạng xâm phạm an ninh quốc gia, trật tự an toàn xã hội, quyền và lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân Điều này dẫn đến thực trạng người dân không hiểu, không nhận thức được hoặc cố tình thực hiện các hành vi sai trái, và cơ quan chức năng không đủ công cụ pháp luật để xử lý Để đảm bảo an toàn cho người học và ngăn chặn bạo lực mạng xã hội, cơ quan chức năng, đặc biệt là cảnh sát, có quyền can thiệp và yêu cầu người gây hấn dừng lại ngay lập tức Nếu người gây hấn không tuân thủ yêu cầu của cơ quan chức năng, họ sẽ bị xử lý theo quy định của pháp luật (Điều 14 Nghị định 80/2017/NĐ-CP)

5.2.2 Đố ới v i những người sử dụng mạng xã h i ộ Để nâng cao nhận thức của người sử dụng mạng xã hội về bạo lực học đường và động viên các tổ chức và cá nhân tham gia phòng chống bạo lực học đường, chính phủ và các tổ chức phi chính phủ thường tổ chức các chương trình giáo dục, tuyên truyền, hoạt động xã hội hóa nhằm nâng cao ý thức của người dân và giúp tạo ra môi trường giáo dục an toàn và lành mạnh Xây dựng nâng cao trình độ, nhận thức, tích cực, tự giác, trách nhiệm học tập,về xây dựng và bảo vệ môi trường giáo dục an toàn, lành mạnh, thân thiện, phòng, chống bạo lực mạng xã hội, tham gia tích cực các hoạt động phòng ngừa Chủ động phát hiện, báo cáo kịp thời với cán bộ quản lý, nhà giáo, nhân viên của cơ sở giáo dục nghề nghiệp về các trường hợp, hành vi xâm hại, bạo lực hoặc vi phạm pháp luật trong cơ sở giáo dục nghề nghiệp 5.3 H n ch nghiên cạ ế ứu và hướng nghiên c u ti p theo ứ ế Đầu tiên, nghiên cứu chỉ tập trung vào tác động của các yếu tố đến ý định can thiệp và hành vi can thiệp Nghiên cứu sâu hơn có thể kiểm tra để xem xét liệu các biến điều tiết có tác động đến chất lượng mối quan hệ của mô hình hay không

Thứ hai, do giới hạn phạm vi nghiên cứu chỉ tập trung vào thị trường Việt Nam, nên kết quả nghiên cứu chỉ có thể áp dụng trong phạm vi quốc gia Các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng sang các quốc gia khác để so sánh kết quả nghiên cứu thị trường tại các quốc gia đó.

Cuối cùng, nghiên cứu có thể tiến xa hơn trong việc khám phá các yếu tố tác động đến sự phát triển tính cách con người, bao gồm trình độ học vấn của cha mẹ, mối quan hệ cha mẹ - con cái Những yếu tố này có thể được phân tích để hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi can thiệp của bên ngoài khi chứng kiến bạo lực mạng.

Tài li u tham khệ ảo

1 Sampasa-Kanyinga H., Lalande K., và Colman I (2018) Cyberbullying victimisation and internalising and externalising problems among adolescents: the moderating role of parent–child relationship and child’s sex Epidemiol Psychiatr Sci, 29, e8

2 Athanasiou K., Melegkovits E., Andrie E.K và c ng s (2018) Cross-ộ ự national aspects of cyberbullying victimization among 14–17-year-old adolescents across seven European countries BMC Public Health, 18( ), 1

3 Macaulay P.J.R., Boulton M.J., và Betts L.R (2019) Comparing Early Adolescents’ Positive Bystander Responses to Cyberbullying and Traditional Bullying: the Impact of Severity and Gender J technol behav sci, 4( ), 2533 –261

4 Hemphill S.A và Heerde J.A (2014) Adolescent predictors of young adult cyber-bullying perpetration and victimization among Australian youth J Adolesc Health, 55( ), 580 587 4 –

5 Pham B và Tran Q (2016) Cyber Bullying among High School students and some related factors B t n t qua m ng h c sinh Trung h c ph ắ ạ ạ ở ọ ọ ổ thông và m t s y u t liên quan ộ ố ế ố 104, 2016

6 Linh L.T.H., Như V.T.H., Nhung P.T.H và cộng s (2022) Bự ắt nạt trực tuy n và hành vi cế ủa người ngoài cu c ộ PROCEEDINGS, 17 3( ), 107–

7 Công T.V., Ngọc N.P.H., Dương N.T và cộng s (2015) Chiự ến lược ứng phó c a học sinh v i bắt nạt tr c tuy n VNU Journal of Science: ủ ớ ự ế Education Research, 31(3).

8 Machackova H., Sevcikova A., Dedkova L và c ng s (2013) ộ ựEffectiveness of coping strategies for victims of cyberbullying Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 8

9 3.2 How is Cyberbullying Different from “Traditional” Bullying? – Joining forces to Combat Cyberbullying in Schools , accessed: 11/06/2023

10 https://www.facebook.com/profile.php?id0060081623381 (2021) Các hình th c b t n t trên m ng - Hình th c nào kinh kh ng nh t? - ứ ắ ạ ạ ứ ủ ấ CyberPurify , accessed: 11/06/2023

11 Parris L., Varjas K., Meyers J và c ng sộ ự (2012) High School Students’ Perceptions of Coping With Cyberbullying Youth & Society, 44, 284–

Phụ ụ l c Thống kê mô tả

Gioitinh Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Tansuat Frequency Percent Valid Percent Cumulative

N Minimum Maximum Mean Std Deviation

Item-Total Statistics Scale Mean if

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Phân tích EFA cho biến độ ập c l

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,800

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Rotation Sums of Squared Loadings Total % of

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 5 iterations

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Rotation Sums of Squared Loadings Total % of

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 5 iterations

Phân tích EFA cho bi n ph thu c ế ụ ộ

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 425,741 df 10

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

HV DC MDNT QH HB NT

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)

Std Error of the Estimate

1 ,784 a ,614 ,606 ,36533 1,913 a Predictors: (Constant), NT, MDNT, DC, QH, HB b Dependent Variable: HV

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig

Total 85,124 251 a Dependent Variable: HV b Predictors: (Constant), NT, MDNT, DC, QH, HB

B Std Error Beta Tolerance VIF

Định dạng
Số trang	58
Dung lượng	5,57 MB