DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 方法 2.1. 预试问卷的编制与施测 2.1.1. 初始项目编制 第一步，对西南大学50名学生进行了开放式问卷调查，回收有效问卷48份。开放式问卷的题目是：1) 你认为在面对挑衅或挫折时更容易愤怒、更容易表现出攻击行为的个体存在哪些典型的性格特点？2) 你认为在未受挑衅的情况下，表现出更多故意的、有预谋的攻击行为的个体存在哪些典型的性格特点？可以依据你身边、影视、文学作品中能联想到的那些更多表现出攻击行为的人，请尽可能详尽地描述与其相关的性格特点。 第二步，对开放性问卷的回收答案进行内容分析：以具体的人格特点作为分析单元，以频数作为统计指标；对受调查者提到的攻击易感人格特点进行提取、合并与整理，确定小类目；然后参考以往研究中对多种人格的定义，对收集到的小类目进行归类，确定大类目。 第三步，结合内容分析的结果和文献综述(Bettencourt et al.， 2006; 杨波，黄秀，2013；周广东，冯丽姝，2014)确定问卷初始维度，参考已有的人格量表如Buss-Perry攻击问卷(李献云，费云鹏，张亚利等，2011)、特质愤怒量表中文版(罗亚莉，张大均，刘云波等，2011)和冷酷无情特质问卷(Romero， Fraguela， & Romero， 2015)等，和已有的其他相关量表如SCL-90，明尼苏达多项人格量表等来改写或编写项目，最初共获得了205个项目。 第四步，以含义明确、表达简练、较好反映人格特质、没有近似含义为标准反复删改、合并项目，最后获得121个项目。 第五步，以符合理论构想和构想维度定义为标准，请5位心理学专业的大四学生进行项目评价，根据他们的意见修改和增删项目，最后确定了91个项目。 第六步，将这个项目编制成问卷，请3位心理学专业研究生和1位心理学教授进行项目评价。根据他们的意见再次修改和增删项目，最后确定了75个项目。 最后获得了由75个项目构成的5点量表(从非常不符合到非常符合)的预试问卷，其中反向题12个。 2.1.2. 被试 采用方便抽样的方法从西南大学抽取300名大学生，发放问卷。回收问卷271份，剔除明显乱答、未答完的问卷10份，最终获得有效问卷261份，其中男110份，女151份。 2.1.3. 数据处理 全部数据用记事本录入，并采用SPSS17.0进行统计分析。 首先通过KMO检验和Bartlett球形检验来考察初测问卷的因素分析的实切性。 根据以下标准增删问卷项目：题项与总分和维度分的相关太低(小于0.2)；项目的标准差低于0.9；项目共同度低于0.2；项目的因素负荷值低于0.4；项目同时在2个以上因子负荷值均较高。 因素分析：探索性因素分析采用极大似然法抽取因子，参照因素的特征根大于1、碎石图的陡阶检验、总的解释方差比率以及因素的可解释性等多方面因素来确定项目和因子。删除因子共同度低，因子负荷低和具有比较均等交叉负荷的项目。 2.2. 正式问卷的初步编制与施测 2.2.1. 项目编制 反复因素分析后，得到合适的因素数目和因素结构。 2.2.2. 被试 在西南大学大学生中发放500份问卷。 2.2.3. 数据处理 全部数据用记事本录入，并采用Amos18.0进行验证性因素分析。 信效度检验 本研究采用Cronbach α系数和Guttman分半信度作为信度指标，对问卷进行信度检验。效度采用内容效度和构念效度对问卷作初步检验。
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user: 3. 结果 3.1. 内容分析及维度建构 由表1可见，大学生的攻击倾向方面涉及偏执、自恋、冷酷无情三种人格特质，大学生的易激惹方面涉及神经质、特质愤怒、A型人格、冲动性四种人格特质。 然而，经过对访谈问卷的反复分析和比较，发现攻击倾向方面的偏执人格特质与易激惹方面的多种特质有重复的部分，且不及易激惹方面表现强烈。故结合文献综述，最终确定大学生的攻击易感人格可以被建构为涉及攻击倾向(个体容易做出主动攻击行为的倾向性)和易激惹性(在激起情境下，个体容易表现出反应性攻击行为的人格特征)两个方面的共8种特质，即特质攻击(指更容易出现身体和口头攻击，敌意认知和表达愤怒的一种人格倾向)、特质易激惹(指对轻微的激起情境也有更大可能做出攻击反应的人格倾向)、自恋(指以自我关注、自我中心或自私为特征的一种人格倾向)、冷酷无情(指对他人冷漠、缺乏罪责感、低共情的一种人格倾向)、神经质(指常常焦虑、郁郁不乐、忧心忡忡，有强烈的情绪反应，以至于出现不够理智的行为的一种人格倾向)、特质愤怒(指个体感知愤怒激发情境及愤怒表现反应的一般倾向)、A型人格(指急躁、情绪不稳、争强好胜、怀有戒心或敌意；醉心于工作、行动较快、做事效率较高；缺乏耐性、常有时间紧迫感的一种人格倾向)、冲动性(指缺乏考虑、过早表达、过度危险或与所处情境不相称且常常导致所不想要的后果的一种人格倾向)。 3.2. 预试问卷探索性分析的结果 检验结果表明，KMO的检验值为0.83，说明样本大小适合进行因素分析；Bartlett球形检验结果显著，说明变量间存在相关，有共享因素的可能，适宜进行因素分析。 对样本的探索性因素分析结果的反复比对和多次尝试，剔除39个项目，最终获得36个正式项目，每个项目至少在一个因素上的载荷量大于0.4，共同度均大于0.2，每个维度的项目6~10个。36个项目探索性因素分析的结果如表2。 Table 1 Content analysis of college students’ aggression susceptible personalit 大类目(频次) 小类目(频次) 攻击倾向 偏执型人格(19) 自恋人格(12) 冷酷无情(17) 多疑(5)，偏激(4)，敏感(4)，缺乏安全感(6) 自以为是(4)，自我中心(4)，善妒(4) 阴暗(5)，心狠手辣(5)，冷漠(4)，无同情心(3) 易激惹性 神经质(36) 特质愤怒(7) A型人格(11) 冲动性(14) 情绪化(7)，刚愎暴躁(18)，敏感脆弱(8)，思想悲观消极(3) 易怒(7) 争强好胜(6)，缺乏宽容(2)，没有耐性(3) 冲动莽撞(11)，武断(3) 表1. 大学生攻击易感人格的内容分析 Table 2 Exploratory factor analysis of the questionnair 神经质 情绪易感性 冷酷无情 自我中心 冲动性 项目 载荷 项目 载荷 项目 载荷 项目 载荷 项目 载荷 62 0.655 13 0.727 28 0.622 43 0.681 70 0.497 46 0.653 26 0.716 27 0.576 67 0.558 32 0.641 30 0.65 21 0.649 68 0.52 71 0.441 48 0.563 23 0.637 1 0.566 9 0.461 63 0.411 75 0.436 6 0.622 2 0.498 36 0.45 7 0.307 15 −0.41 14 0.616 42 0.44 69 0.336 34 0.591 53 0.376 38 0.489 39 0.363 54 0.488 10 0.419 22 0.405 66 0.392 表2. 问卷的探索性因素分析 设置因素负荷值大于0.40的显示，样本数据探索性因素分析自动聚合成10个因子，但是项目数等于3个或超过3个的因子为5个。 按照理论的构想维度强制设置成8个因子分析时，结果发现：有两个因子测的是同一性质的内容，有一个因子下的项目不能解释，且有一个因子只有两个题目。强制设置成7个因子时，有两个因子下的项目不足3个。强制设置成6个因子时，同样的，有两个因子测的是同一性质的内容。 因此，对样本进行反复探索性分析，结果发现：大学生的攻击易感人格是5因素模型最佳，而且对样本限定因素进行最大方差正交旋转的因素分析发现，5个有效因素也是最合适的，每个因素的项目超过4个，且每个项目都有超过0.4的负荷，设定其他因素个数时，会出现某个因素仅有1、2个项目，且在多个因素上都有超过0.3的负荷等情况。具体分析题项，可以发现构想维度中的特质愤怒和特质易激惹的部分题项自动聚合成一个新的维度，A型人格和自恋人格中的部分题项自动聚合成一个新的维度。 如表2所示，5个因子共解释总方差的41.59%。参照理论模型的构想维度，看该因素的题项主要来自根据理论构想模型编制的初测问卷的哪个维度，哪个维度贡献的题项多就以哪个构想维度命名。另外，根据因素分析的结果重新聚合的两个维度，以维度内的具体题项意义重新命名为情绪易感性和自我中心。因此正式问卷包含5个维度：神经质、冲动性、情绪易感性、冷酷无情和自我中心，共包含36个题项，其中反向题4个。 3.3. 正式问卷验证性因素分析的结果 根据修正指数和因素负荷等指标删除了11个项目，最终确定的《大学生攻击易感人格问卷》项目总数为25个，每个维度4~6个。 对最终确定的大学生攻击易感人格问卷25个项目分别设置一阶模型和二阶模型，一阶模型即是25个项目分别归属神经质、情绪易感性、冷酷无情、自我中心和冲动性这5个一阶因素，二阶模型即是这5个一阶因素又归属于易激惹和攻击倾向这2个二阶因素，采用协方差矩阵和极大似然法进行验证性因素分析，并对模型进行适当修正后，结果发现：二阶模型拟合较好，模型的拟合指数见表3。 Table 3 Fitting index of confirmatory factor analysis of the questionnair 模型 X 2 df X 2 /df RMSEA GFI SRMR NNFI CFI M 1 718 264 2.72 0.060 0.888 0.057 0.840 0.859 M 2 17.5 4 4.38 0.084 0.986 0.024 0.962 0.985 表3. 问卷的验证性因素分析的拟合指数 注：M下标中的1表示一阶模型，2表示二阶模型。 从表3可以看出，二阶模型的各项拟合指数均达到了通行的标准要求，表明研究中所建构的大学生攻击易感人格的因素结构较合理。一阶模型的部分指数不及二阶模型拟合得好，因此综合比较得出结论，样本数据还是基本符合研究假设，从理论上可以将大学生攻击易感人格划分为易激惹和攻击倾向这两个方面。 3.4. 信效度检验 问卷的Cronbach α系数为0.874，Guttman分半信度为0.828，各维度得分与总分相关为0.69~0.85。说明问卷的信度良好。 问卷项目是在根据大量文献分析、开放问卷结果的内容分析以及参考相关权威量表的基础上编制的，并且经过多方讨论和预试筛选而来，因此内容效度可以得到保证。另外，从探索性因素分析和验证性因素分析的结果可以看出，样本数据研究基本上验证了问卷编制的理论构想，其他一些理论假设也被初步验证，因此本问卷的构念效度也是有保障的。
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user: 4. 讨论 本研究假设易激惹方面包括特质愤怒、A型人格、神经质和冲动性四个维度，攻击倾向方面包括特质攻击、特质易激惹、自恋人格和冷酷无情四个维度，一共8个维度。然而对样本数据做探索性因素分析发现，自恋和A型人格中的部分题项自动聚合为一个维度，特质愤怒和特质易激惹中的部分题项自动聚合为一个维度，其中有很大一部分原因可能是因为初始问卷中一些题项是由外文翻译过来形成的，而施测的大学生对题项的理解不一定与原问卷的意图一致，因此根据题项具体的含义重新修改了理论维度，最终的维度为五个，包括神经质、情绪易感性、冲动性、冷酷无情和自我中心，其中：神经质是指常常焦虑、郁郁不乐、忧心忡忡，有强烈的情绪反应，以至于出现不够理智的行为的一种人格倾向；情绪易感性是指人们在执行认知活动时受其情绪影响的程度特征；冲动性是指缺乏考虑、过早表达、过度危险或与所处情境不相称且常常导致所不想要的后果的一种人格倾向；冷酷无情是指对他人冷漠、缺乏罪责感、低共情的一种人格倾向；自我中心是指把注意力过分集中在自己的需求和利益上的一种人格倾向。五个维度与大多数已有研究中发现的与攻击有关的主要人格特征并不排斥，是符合大学生的攻击易感人格特点的。 其中神经质、情绪易感性和冲动性是属于易激惹元素的，冷酷无情和自我中心是属于攻击倾向元素的，从表3可以看出易激惹和攻击倾向是实质上的二阶因素，这一点不仅符合本研究的研究假设，而且与前人研究中提出的理论也是有共通之处的。一方面，有研究(陈瑞云，杨寅，林洁瀛等，2011)提出攻击易感人格主要包括易激惹和攻击倾向两大类特质，易激惹是指在激起情境下，个体容易表现出反应性攻击行为的人格特征，攻击倾向是指个体容易做出主动攻击行为的倾向性。另一方面，国内学者普遍认同根据攻击行为的意图可以将攻击分为主动性攻击和反应性攻击(曹丛，王美萍，张文新等，2012)，大学生的反应性攻击和主动性攻击行为表现突出，并存在各自的特点(陈瑞云，杨寅，林洁瀛等，2011)。因此，总的来说攻击易感人格的研究从这两方面来研究也是合理的。 本研究结合理论和实证研究，编制出了大学生攻击易感人格问卷，信效度良好，具有较好的测量学特征，为进一步有效筛选大学生攻击易感人群、研究大学生的攻击行为提供了有效的测量工具，但是本研究依然存在大量的不足。一方面，从表3可以看出，《大学生攻击易感人格问卷》验证性因素分析的各项指标虽然基本达到了统计上通行的标准，但是拟合得并不是非常好，这可能是问卷题项和维度方面还存在一定的缺陷，也有可能是施测人群单一造成的。另一方面，这仅仅是大学生攻击易感人格问卷编制的一个初步研究，因此在前期建构维度时仅仅从众多攻击易感人格中选取了几个最突出的、与大学生行为紧密相连的人格特征，然而在实际运用中大学生攻击易感人格特点复杂多样，远不止问卷中所涉及的几个维度，因此问卷还需后续研究的不断完善。另外，本研究只是选取了大学生作为施测人群，也仅是一个横断面研究，需要今后的纵向研究，更好地研究攻击易感人格特点。
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user: 摘 要 随着我国经济快速发展，居民的生活也在不断发生变化，具体表现在居民的消费结构上。为了更深入了解目前我国经济运营状态，研究各地区居民消费支出的结构成为必不可少的环节。本篇论文主要研究地区与消费结构支出、可支配收入与消费结构之间的关系，具体先运用R语言程序对各地区的人均消费支出结构进行对应分析，探究地区间消费结构支出差异及特点。其次结合R语言与SAS程序，分别对我国的城镇与农村可支配收入与消费支出结构进行典型相关分析，来探究我国城乡消费支出结构的差异，并提出有利建议减小差距。 关键词 :可支配收入，消费支出结构，对应分析，典型相关分析 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 虽然我国目前处于经济稳定增长的状态，但是各地区差异、农村城镇差异问题依旧存在并且难以克服。地区间的差异问题也使得我国的经济结构失衡、经济发展延缓，从而阻碍经济增长。制约了我国经济增长脚步的因素无疑还有城乡差异过大。现如今，缩小各地区差异以及减小城乡贫富差距成为国家应当应对的主要问题之一。 参考国内外文献，不少学者对我国消费结构都有所研究。从居民消费结构方面看，2002年以来，居住、交通为主的消费结构升级活动成为消费增长的主导力量(张立群，2012)。刘建国(1999)认为，导致我国农村居民消费倾向偏低的原因有：农村居民收入不稳定、居民社会保障制度不足以流动性约束 [ 1 ] 。可见，我国现阶段经济发展依旧存在不少问题等待我们深入探究。 本篇文章主要通过搜索2014年有关各地区在消费结构上的支出数据，以及可支配收入在消费结构上的支出数据来研究消费结构支出的相应问题，首先因为消费规模的扩大和消费结构的升级是经济增长的源动力。其次，研究消费结构，能合理地引导消费，从而促进消费结构更加合理化。最后，对比城镇、农村的收入以及消费结构的不同，总结特点及规律，提出相应的意见。
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user: 2. 我国各地区与消费支出结构对应分析 2.1. 对应分析部分 [ 2 ] 我们首先选取了2014年中国31座城市的人均消费支出指标，用各个地区与各个消费支出指标进行对应分析，目的是想研究各地区的居民消费支出主要集中在哪些方面。数据具体情况如表1。 为了方便区分各地区情况，我先将数据按照东部、中部、西部、东北部地区进行分类标记，随后进行对应分析。首先对数据进行处理，考察数据是否适用于对应分析，因此进行 χ 2 检验，结果如表2显示。 χ 2 值等于4792.5，p值远小于0.05，所以拒绝原假设，认为选取的地区因素与消费结构支出方向不独立，即两种因素之间有密切联系，可进一步进行对应分析。对应分析结果如图1所示。 Table 1 31 consumption structure expenditure tabl 2014 食品烟酒 衣着 居住 生活用品及服务 交通通信 教育文化娱乐 医疗保健 其他用品及服务 海南 4915 549.9 2558.2 686 1437.4 1358.4 716.8 248.8 广东 6589.8 1014.6 4300.2 1116.5 2795.1 1965 890.5 533.9 山东 3932.3 1168.9 2825.8 993.6 1821.9 1303 989.6 293.7 福建 6081.9 1097.5 4278.5 1032.3 2067 1667.2 926.8 493.1 上海 9011.6 1613 10789.1 1531.6 3596.5 3311.4 2223.9 987.6 江苏 5591.7 1385.2 4126.7 1107.2 2869.3 2238.2 1331.3 514 浙江 6569.2 1587.1 5577.2 1117.7 3670.6 2169 1358.2 503.1 北京 7467.8 2359.8 9497.7 2041.4 3578.6 3268.3 1914.2 975.2 天津 7376.6 1859.3 4873 1295.5 2904.7 1833.8 1584.5 615.5 河北 3263.7 971.8 2727.7 773.6 1749.3 1144.5 1027.5 273.5 内蒙古 4746.4 1688 2795.2 1008.9 2405.1 1813.2 1319.7 481.5 广西 3680.1 460.5 2341.5 614 1198.3 1115.3 679.3 185.3 重庆 4971.9 1275.9 2554.4 978.8 1476.2 1319.3 966.1 268.1 四川 4548.2 974.3 2217.3 879.6 1437 1061 964.5 286.5 贵州 3151.9 666.3 1826.9 619.1 1080.4 1222 572 164.7 云南 3211.5 567 2018.5 568.4 1513.6 1096.7 739.4 154.4 西藏 3370.2 733.7 1311.5 399.7 796 266.7 197.6 241.5 陕西 3405.1 944.6 2585.8 796.2 1535.4 1500.4 1178.2 257.9 甘肃 3218.2 884.2 2015 652.1 1072.2 1092.4 737.2 203.3 青海 3854.4 1153 2374.5 733.5 1790.1 1293 1071.2 335 宁夏 3555.6 1170 2214.4 797.9 1763.5 1416.4 1239.9 326.7 新疆 3855 1205.6 2226.4 669.2 1624.5 1102.2 978.3 242.4 辽宁 4554.8 1477.8 3400.5 918.7 1949.7 1834.4 1419.2 512.9 吉林 3531.6 1228.9 2561.3 689.5 1636.3 1550.8 1458 369.6 黑龙江 3537.9 1292.8 2689.6 670.9 1588.4 1406.8 1258.3 324.1 河南 3202.4 1111.8 2208.6 875.1 1225.5 1160.8 929 287.1 湖北 4139.7 1009.7 2810.2 813.4 1339.8 1479.8 1056.2 279.3 湖南 4240.5 914.1 2708.4 796.9 1600.2 1764.9 972.2 291.4 江西 3785.8 853.4 2576.6 679.3 1164.3 1151.1 635 243.4 安徽 4003.1 870.3 2541.8 694.2 1324.9 1157.3 870 265.3 山西 2940.5 1084.8 2198.8 619.4 1214.7 1484.6 1008.6 312.4 表1. 31个地区消费结构支出表 上表数据来源于《2015—中国统计年鉴》。 Table 2 Results of χ 2 tes Pearson’s Chi-squared test Data：Z X-squared = 4792.5，df = 21，p-value < 2.2e−16 表2. χ 2 检验结果 图1. 31个地区与消费结构对应分析图 通过图1所示，在2014年，31个城市与消费支出的对应分析图，可以进行如下分类： 第一类：在住房方面的支出主要来源于家住在北京、上海的居民。 第二类：广东、福建、海南等东部城市的居民在食品、烟酒方面的支出是消费支出的主要来源。 第三类：例如吉林、黑龙江等城市，消费方向更倾向于服装、医疗保健方面。 第四类：大多数城市消费支出主要用于教育文化娱乐、交通通信和生活用品及服务方面。可见，我国居民消费支出方向更注重于教育文化、交通以及生活服务等领域。 2.2. 结论部分 不难理解，对于一线城市来讲，如北京、上海等城市是人流聚集的密集人口型发达城市，在这些地区，若要保证人们的正常生活，无论租房买房都是必不可少的开销，因此住房的消费集中在北京、上海是合理的。 福建、海南等地区生活在那里的居民更偏向于食品烟酒的消费支出，原因首先在于生活在那里的居民在食品上的消费占主要地位，还是以为是基本生活为主，其次得天独厚的地形和气候，造就的景点还有美食都是吸引人们过去消费的关键。 处于东北地区的居民在保障日常生活的前提下，更愿意注重医疗保健，来减少生病等突发情况，并且，那边的居民消费支出愿意在服装上，可见东北部的居民追求更高的生活标准。 人才是国家快速发展，实现科技创新的关键，各地区人民注重人才培养，是国家进步的重要环节。随着日渐加速的快节奏生活，人们在出行方面也越来越有所追求，为了能跟上这种节奏，滴滴出行、快车、摩拜等交通出行方式也进入了人们的生活，方便各地区居民进行出行选择，便捷他们的生活。同样，在日益增长的经济体制下，人民追求更高的生活质量，便会在支出中倾向于娱乐、服务等行业。这也是我国产业体系就业人口从一、二产业逐渐向三产业合理并快速转型的主要原因也是大势所趋。
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user: 3. 我国四大地区与消费支出结构的对应分析 3.1. 对应分析部分 为了对应分析结果更加明显直观，我分为四个地区做进一步对应分析，探究四个地区的消费结构支出情况。具体数据如下： 表3是将31所城市按规定划分为四大地区，包括：东部、中部、西部、东北部以及西部地区。随后进行对应分析，结果如下。 图2针对的是2014年这一年的具体情况，通过图2所示，我们能清楚的看到如下分类：居住、其他用品及服务主要来源于东部地区的消费支出，对于西部而言，大部分的支出来源于食品烟酒及生活用品方面；东北地区注重于医疗保健上的消费支出；最后，中部地区消费支出主要集中于交通、教育文化娱乐及衣着方向。 3.2. 结论部分 目前按照国家发展情况以及结合文献情况，总体来讲，我国东部更加发达，但近些年来，中、西部地区和东北地区的发展速度也增快起来，甚至有出现超过东部地区的情况，国家也出台相应政策，逐步加大对中西部地区发展的大力支持，使得四大地区之间差异扩大的趋势逐渐减小。 Table 3 Consumption structure expenditure in four major region 2014 食品烟酒 衣着 居住 生活用品及服务 交通通信 教育文化娱乐 医疗保健 其他用品及服务 东部 60，799.60 13，607.10 51，554.10 11，695.40 26，490.40 20，258.80 12，963.30 5438.40 西部 45，568.50 11，723.10 26，481.40 8717.40 17，692.30 14，298.60 10，643.40 3147.30 东北部 11，624.30 3999.50 8651.40 2279.10 5174.40 4792.00 4135.50 1206.60 中部 22，312.00 5844.10 15，044.40 4478.30 7869.40 8198.50 5471.00 1678.90 表3. 四大地区的消费结构支出情况 图2. 四大地区与消费结构对应分析图 若要使得经济快速发展，首要一点就是抓住文化教育支出，生活在中部地区的家庭更愿意让孩子受到更好的教育，拥有高学历去往更发达的城市创造更多的就业发展机会。中部地区同样投入大量的支出用于交通通讯方面，使得地区通信交流更加频繁流畅，从而促进地区的各项发展；对于西部地区而言，消费支出还是主要在于生活用品及食品支出，来维持更基本的家庭生活状态。居住在东部地区的居民愿意去大量支出在住房方面，近十年随着房价不断上涨，东部地区的居民不断加大对住房的投资，拥有住房已经不断成为年轻人追求的目标。东北部居民消费支出集中在医疗保健上，居民愿意花费更多金钱去追求更健康的生活，注重医疗的保障也是发达城市居民日常关注消费的焦点。
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user: 5. 农村居民人均可支配收入与消费结构的典型相关分析 5.1. 典型相关分析部分 [ 3 ] 从图5中我们可以看出，第一对典型相关系数 ρ 1 = 0.971639 ，标准误为0.010209。从4组典型方程特征值来看，累计贡献率为98.2%。从典型方程的显著性检验P值来看，在0.05显著性水平上，只有第一组典型方程显著，也就是说 U 1 与 V 1 之间具有高度相关关系。 对于描绘的散点图图6，变量具有很强的正相关关系，所以认为能够用可支配收入具体指标解释消费支出结构问题。因此选取第一对典型变量进行分析。 得到收入组载荷矩阵： [，1] [，2] [，3] [，4] 工资性收入 0.14345426 −0.091054441 −0.22247229 −0.26481878 经营净收入 0.02992152−0.001678513 0.09000828 −0.20548248 财产净收入 0.045276550.158110523 0.19390122 0.24400695 转移净收入 0.02074174−0.1431624900.154992160.01230387 得到消费结构载荷矩阵： [，1] [，2] [，3] [，4] [，5] 食品烟酒 0.027959833−0.110638850.24955722 −0.05012014 0.03754667 衣着 0.0028167960.17282818 0.07505899 0.070312640.30609004 居住 0.124785324 0.05087763 −0.40874284−0.06577772 0.11169151 生活用品及服务 −0.016926069−0.14907946 0.13559943 0.22768641−0.06207976 交通通信 0.040482011 0.17956143 −0.04730161−0.02309747 −0.41090835 教育文化娱乐 −0.021746062 0.04725699 0.09781192 −0.16481853 0.07894417 医疗保健 0.011092050 −0.11945504 0.13386504 0.07863156−0.02282268 其他用品及服务0.019115109 −0.07458981−0.11012430−0.10662556 0.01192767 图5. 农村典型相关分析显著性检验 图6. 变量散点图 通过收入组与消费结构支出组的载荷矩阵，可以得出典型相关模型为： 第一组模型： U 1 = 0.14345426 X 1 + 0.02992152 X 2 + 0.04527655 X 3 + 0.02074174 X 4 V 1 = 0.027959833 Y 1 + 0.002816796 Y 2 + 0.124785324 Y 3 − 0.016926069 Y 4 + 0.040482011 Y 5 − 0.021746062 Y 6 + 0.011092050 Y 7 + 0.019115109 Y 8 在农村可支配收入与消费结构支出的典型相关分析中，可支配收入组 X 1 (工资性收入)载荷较大，在收入中占有最主导地位；消费结构支出组中 Y 3 (居住)拥有较大载荷，也就是说在消费结构支出中对于住房的消费是最主要的支出方面。 5.2. 结论部分 在我国农村地区，居民将自己日常劳动所得的报酬收入大部分支出在购房、租房、盖房上面。在相对于其他消费支出方向，载荷结果并不太大，也就是说我国农村用于工资性收入进行支出的方向相对单一，住房消费成为他们生活消费的主要方面，还未有其他方向主要消费的计划。
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user: 6. 结论及建议 目前，通过分析四大地区的消费结构可知，我国在2014年仍存在较大差异。随着我国社会主义建设以及全面小康社会不断建设，居民生活水平也随之发生很大变化。各地区基本消费支出的内部构成也反映其消费水平高低。我国西部地区的发展也是相当迅速的，居民的主要消费除了还在日常的饮食之外，对生活中的设备完善等服务有了更高的支出，由此可以反映西部地区人民生活在这一年中已经发生了翻天覆地的变化。其次对于中部地区，地区消费主要用于教育、娱乐、交通及衣着方面，中部地区的发展正日益丰富消费结构，居民的物质生活和精神追求不断提高，对消费领域也不断扩充，家庭的目光转向多样消费，其中包括了对文化消费的追求。这些转变也预示着发展的利好趋势。只有通过改变来缩小东西部差异，实现共同发展。 若要缩小地区差距，就要改变部分消费结构支出，依照目前的形式继续发展，尽可能向经济发达地区消费结构靠拢。 首先加大教育经费支出。由于教育体制改革，教育成本不断增多，人们负担教育经费逐年递增，但是通过趋势，也反映出正在发展地区对教育重视程度也逐渐增加。 其次，应当丰富生活用品及服务，完善目前生活的家庭设备，使得生活所需更方便更全面。 第三，各个地区都应加大医疗保健的支出，发达地区少不了医疗保健维持居民的健康生活，在中、西部地区更应加大对于医疗保健的完善，例如：实现各大医院医疗器材设备的更新、以及增加医护人员的专业程度，增加居民日常健康身体检查等。 对于农村、城市居民的可支配收入与消费结构的典型分析，我们来分析我国城镇与农村差异。目前，我国农村地区收入来源比较单一，不比城镇地区收入来源多样。农村地区主要可支配来源是工资性收入，他们依靠劳动收入来维持日常生活。收入消费重点依然只是住宿问题，其他生活消费依旧不足 [ 4 ] 。对此，我可以提出如下意见： 首先，政府可以加大对于农村的转移净收入，政府可以加大对农村居民的日常生活补给、医疗补贴等完善他们医疗保险制度，来让他们的生活更加宽松富裕，支持农村居民消费支出多样化或者在一定程度上减轻他们的住房压力。 第二点，农村居民应该利用周围丰富的资源，多多赚取经营性收入，他们可以在合法的情况下，有自己的经营产业，改变目前的生活现状。 第三，农村居民应该加大地区通信，促进与外界的交流，使得城镇及农村发展往来，并且农村居民应有财产性收入的经验，运用互联网知识，有自己的存款利息。
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user: 摘 要 本文采用实验室实验，通过E-prime实验程序进行实验，探讨中国大学生被试对国内外情绪语音库的可信度判断的特征。结果表明：1) 无论是国外情绪语音库还是国内情绪语音库，被试对高兴情绪语音的可信度判断最高，对愤怒情绪语音的可信度判断最低。2) 国内外情绪语音库中，高兴情绪语音与愤怒情绪语音的可信度判断都存在显著差异。3) 被试对国内情绪语音的识别和可信度判断明显高于国外情绪语音库，国内情绪语音库更适合中国大学生被试。 关键词 :情绪语音，可信度判断，特征 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 2. 实验1：基于国外情绪语音可信度的判断 2.1. 实验设计 2 × 3的被试内设计，自变量为性别(两个水平：男、女)和3种不同情绪的声音(3个水平：高兴、愤怒、中性)，因变量为被试对情绪语音的可信度评分。 2.2. 被试 共50名被试参与实验1，年龄在19~30岁之间，其中男生33人，女生15人，要求听力良好，无听力方面的疾病，均接受所有的实验处理。 2.3. 实验材料 蒙特利尔大学的情感声音数据库(The Montreal Affective Voice)。实验1中采用高兴、愤怒、中性共3种情绪的声音各10段，每段声音大致2 s左右，共30段语音进行可信度判断。 2.4. 实验程序 通过E-prime软件编程将30段语音编入程序，让被试对30段语音进行可信度1~7分(1表示最不信任的，7表示最值得信任的)的判断。实验中，让被试在安静的实验室中，端坐在电脑前，仔细理解指导语，练习阶段后，主试再询问被试是否理解实验过程，被试理解后正式开始实验。如图1所示，高兴、愤怒、中性这3种情绪随机播放，让被试对每一种情绪的可信任程度1~7分按键盘(1~7键)进行打分。得出结果后采用SPSS对被试的结果进行统计分析。 2.5. 实验结果与分析 剔除2名被试的无效数据后，共有48名被试的实验数据进行SPSS16.0统计分析。 对被试的可信度判断进行统计学分析发现(见表2)，不同情绪语音的可信度判断的平均分都比较接近，高兴的可信度判断得分最高(3.67)，其中愤怒的可信度分值最低(3.18)；3种情绪语音的可信度判断分值在性别上没有差异，详见表3和表4。愤怒和高兴的可信度得分有显著差异(p < 0.05， η 2 = 0.51)；中性和高兴、愤怒的可信度得分差异不显著(p > 0.05)，详情见表5。 图1. 实验1的实验流程图 Table 2 Statistical analysis of the reliability of different emotional speec 情绪类型 n m s 愤怒 48 3.18 .94 高兴 48 3.67 .96 中性 48 3.44 1.46 表2. 不同情绪语音可信度的统计学分析 Table 3 Statistical analysis of the evaluation of emotional speech credibility of different gender 情绪类型 gender n m s 愤怒 男 33 3.22 0.93 女 15 3.09 0.99 高兴 男 33 3.73 0.87 女 15 3.53 1.14 中性 男 33 3.46 1.33 女 15 3.39 1.81 表3. 不同性别情绪语音可信度判断的统计学分析 Table 4 Gender differences in phonological credibility of different emotion 情绪类型 df t p 愤怒 46 0.43 0.67 高兴 46 0.65 0.52 中性 46 0.15 0.89 表4. 不同情绪语音可信度判断的性别差异 Table 5 Paired sample t-test results of different emotional speech reliabilit 情绪类型 df t p η 2 愤怒&高兴 47 −4.51 0.00 0.51 愤怒&中性 47 −1.89 0.06 高兴&中性 47 1.00 0.32 表5. 不同情绪语音可信度的配对样本t检验结果
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user: 3. 实验2：中国情绪语音库的建立 3.1. 情绪语音文件的编制 3.1.1. 被试 参照MAV情绪语音库的建立程序，情绪语音的收集需要20名被试(10男10女)，均为在校大学生，都有播音基础或者语言表演的经历。 3.1.2. 采集语音 在安静的隔音房间里，请被试坐在电脑前面，将话筒放到嘴的合适的位置。控制好嘴和话筒的距离，避免录入太多的呼吸声从而影响语音的质量。然后，请被试分别用高兴、愤怒、中性3种情绪语调读一下汉语拼音“a”，采用Audacity软件单声道录音，采样率44100 Hz记录被试的语音。要求被试的发音时间尽量控制在2秒左右。为了控制后续实验的时间，删除少于1秒，超过4秒的语音片段。 3.1.3. 语音检查 仔细检查每个语音片段，确保每段语音的发音清楚，没有模糊，没有停顿和沉默的部分，如有问题请被试补录，确保得到60个“a”的语音片段。记为初始语音数据库，即初始语音文件。 3.2. 情绪语音文件的评定 3.2.1. 被试 50名19~30岁的大学生，确保没有参加过之前的与情绪语音有关的实验，听力良好。 3.2.2. 语音材料 即经过检查筛选过的初始语音库，其中包括高兴、厌恶、中性3种情绪，每种情绪男女生各录有10段，总计60段语音数据库。 3.2.3. 评价维度 采用李克特量表在符合度上进行5点量表评分法。符合度：被试在听取每段语音的时候，被试觉得其符合或不符合所表达的情绪，符合程度越高，评分越接近5分，不符合程度越高，评分越接近1分。 3.2.4. 实验程序 使用E-Prime软件呈现60段不同情绪的语音，每个语音的持续时间都为2 s左右。实验在安静的环境下进行，正式实验前被试端坐在电脑前，要求被试认真阅读指导语，根据自身的真实情况按键1~5分评分，一种情绪的语音听完后可以适当的休息一会，然后进行下一种情绪的语音的评分，如图2所示。 3.2.5. 结果与分析 共收集到60段情绪语音，其中1~10的语音编号都为男性语音，11~20的语音编号都为女性语音。剔除5名被试的无效数据，共45名被试的数据进行分析。 1) 男/女性高兴情绪语音评分的平均值和标准差由表6可见。从表中可以观察到积极情绪语音的均分都在2分以上且最高均分达到了4.38分。其中，分别在男女性高兴情绪语音中挑选出均分排在前五的语音，即5-高兴(4.2 ± 1.12)，7-高兴(3.87 ± 1.04)，8-高兴(3.98 ± 1.15)，9-高兴(4.31 ± 1.02)，10-高兴(3.91 ± 1.2)，11-高兴(4.27 ± 0.81)，13-高兴(4.11 ± 0.88)，15-高兴(4.09 ± 0.97)，18-高兴(3.98 ± 0.99)，20-高兴(4.38 ± 0.91)作为高兴情绪语音库。 2) 对男/女性愤怒情绪语音评分的平均值和标准差由表7可见。从表中可以了解到愤怒情绪语音的均分都大于2分且最高均分为4.40分。根据表3得到的数据，分别在男女性愤怒情绪语音中挑选出均分排在前五的语音，5-愤怒(3.6 ± 1.05)，6-愤怒(3.44 ± 1.18)，9-愤怒(4.40 ± 0.99)，10-愤怒(4.18 ± 0.98)，11-愤怒(3.89 ± 1.03)，16-愤怒(3.24 ± 1.05)，17-愤怒(4.11 ± 1.07)，18-愤怒(3.44 ± 1.08)，19-愤怒(3.13 ± 0.99)， 图2. 情绪语音表达程度判断流程图 Table 6 Statistical analysis of male/female happy mood voice scor 情绪类型 n m s 1-高兴 45 2.02 0.94 2-高兴 45 2.64 1.09 3-高兴 45 3.36 0.86 4-高兴 45 2.96 1.07 5-高兴 45 4.20 1.12 6-高兴 45 3.22 0.99 7-高兴 45 3.87 1.04 8-高兴 45 3.98 1.15 9-高兴 45 4.31 1.02 10-高兴 45 3.91 1.20 11-高兴 45 4.27 0.81 12-高兴 45 2.58 1.01 13-高兴 45 4.11 0.88 14-高兴 45 3.42 0.99 15-高兴 45 4.09 0.97 16-高兴 45 2.16 0.90 17-高兴 45 2.58 1.03 18-高兴 45 3.98 0.99 19-高兴 45 3.20 1.01 20-高兴 45 4.38 0.91 表6. 对男/女性高兴情绪语音评分的统计学分析 Table 7 Statistical analysis of male/female anger voice score 情绪类型 n m s 1-愤怒 45 2.78 1.22 2-愤怒 45 2.64 1.19 3-愤怒 45 2.11 1.03 4-愤怒 45 2.91 0.97 5-愤怒 45 3.60 1.05 6-愤怒 45 3.44 1.18 7-愤怒 45 3.11 0.93 8-愤怒 45 2.80 0.99 9-愤怒 45 4.40 0.99 10-愤怒 45 4.18 0.98 11-愤怒 45 3.89 1.03 12-愤怒 45 3.02 0.99 13-愤怒 45 2.76 1.03 14-愤怒 45 2.87 1.27 15-愤怒 45 3.09 1.10 16-愤怒 45 3.24 1.05 17-愤怒 45 4.11 1.07 18-愤怒 45 3.44 1.08 19-愤怒 45 3.13 0.99 20-愤怒 45 3.87 0.81 表7. 对男/女性愤怒情绪语音评分的统计学分析 20-愤怒(3.87 ± 0.81)作为愤怒语音库。 3) 男/女性中性情绪语音评分的平均值和标准差由表8可知。从表中可以观察到中性情绪语音的均分都超过2分且最高均分为4.36。根据表6的数据，分别在男女性中性情绪语音中挑选出均分排在前五的语音，1-中性(3.62 ± 1.21)，4-中性(3.82 ± 0.94)，5-中性(3.91 ± 1.04)，9-中性(4.36 ± 1.05)，10-中性(3.87 ± 1.04)，11-中性(4.11 ± 1.01)，15-中性(3.84 ± 1.04)，17-中性(4.17 ± 1.05)，19-中性(3.91 ± 1.94)，20-中性(4.11 ± 0.88)作为中性情绪语音库。
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user: 4. 实验3：中国情绪语音可信度的判断 4.1. 实验设计 采用2 × 3的被试内实验设计；自变量为情绪语音(3种：高兴、愤怒、中性)和性别(2种：男、女)，因变量为对情绪语音可信度判断的分值。 4.2. 实验被试 35名19~30岁的大学生确保没有参加过之前的与情绪语音有关的实验，听力良好。 Table 8 Mean and standard deviation of male/female neutral voice scor 情绪类型 n m s 1-中性 45 3.62 1.21 2-中性 45 2.42 1.01 3-中性 45 3.24 1.13 4-中性 45 3.82 0.94 5-中性 45 3.91 1.04 6-中性 45 3.04 1.28 7-中性 45 3.47 0.97 8-中性 45 3.44 0.97 9-中性 45 4.36 1.05 10-中性 45 3.87 1.04 11-中性 45 4.11 1.01 12-中性 45 3.49 1.06 13-中性 45 3.51 1.20 14-中性 45 3.38 1.09 15-中性 45 3.84 1.04 16-中性 45 3.33 0.95 17-中性 45 4.17 1.05 18-中性 45 3.56 0.89 19-中性 45 3.91 0.94 20-中性 45 4.11 0.88 表8. 对男/女性中性情绪语音评分的平均值和标准差 4.3. 实验材料 实验2初步建立的中国情绪语音库中的高兴、愤怒、中性情绪语音库(表9~表11)，男生5段，女生5段，总计10段语音作为语音材料。 4.4. 实验程序 如图3所示，使用E-Prime软件呈现30段不同情绪的语音，每个语音的持续时间都为2 s左右。实验在安静的环境下进行，正式实验前被试端坐在电脑前，要求被试认真阅读指导语，根据自身的真实情况，对情绪语音的可信度进行1~7分(1分表示最不值得信任的，7分表示最值得信任的)的判断。 4.5. 结果与分析 剔除7名被试的无效数据后，共有28名被试的实验数据进行SPSS16.0统计分析。 Table 9 Happy mood phonetics librar 情绪类型 n m s 5-高兴 45 4.2 1.12 7-高兴 45 3.87 1.04 8-高兴 45 3.98 1.15 9-高兴 45 4.31 1.02 10-高兴 45 3.91 1.2 11-高兴 45 4.27 0.81 13-高兴 45 4.11 0.88 15-高兴 45 4.09 0.97 18-高兴 45 3.98 0.99 20-高兴 45 4.38 0.91 表9. 高兴情绪语音库 Table 1 0 The angry mood corpu 情绪类型 N M SD 5-愤怒 45 3.6 1.05 6-愤怒 45 3.44 1.18 9-愤怒 45 4.4 0.99 10-愤怒 45 4.18 0.98 11-愤怒 45 3.89 1.03 16-愤怒 45 3.24 1.05 17-愤怒 45 4.11 1.07 18-愤怒 45 3.44 1.08 19-愤怒 45 3.13 0.99 20-愤怒 45 3.87 0.81 表10. 愤怒情绪语音库 Table 1 1 Neutral mood phonetic librar 情绪类型 N M SD 1-中性 45 3.62 1.21 4-中性 45 3.82 0.94 5-中性 45 3.91 1.04 9-中性 45 4.36 1.05 10-中性 45 3.87 1.04 11-中性 45 4.11 1.01 15-中性 45 3.84 1.04 17-中性 45 4.17 1.05 19-中性 45 3.91 0.94 20-中性 45 4.11 0.88 表11. 中性情绪语音库 图3. 实验3流程图 对被试的可信度判断进行统计学分析发现，不同情绪语音的可信度判断的平均分都比较接近，高兴的可信度判断得分最高(4.38)，其中愤怒的可信度分值最低(3.28)详见表12；对被试的可信度判断进行性别的独立样本t检验发现，高兴语音和中性语音的可信度判断分值在性别上没有差异，见表13，愤怒的可信度判断分值在性别上差异显著(p < 0.05， η 2 = 2.30)，详见表14；对被试的可信度判断进行配对样本t检验发现，高兴语音和愤怒语音的可信度得分有显著差异(p < 0.05， η 2 = 1.16)；中性语音和高兴语音、愤怒语音的可信度得分没有显著差异(p > 0.05)，详见表15。
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user: 5. 总讨论 本研究通过三个实验探讨中国大学生被试对情绪语音可信度的判断，结果表明，中国大学生被试都能够区分出高兴、愤怒、中性的情绪语音，并且能够根据自身经验做出可信度判断。说明人的语言的声音韵律可以有效地传达情绪。过去的研究从不同的角度证实了声音作为线索指导情绪判断的有效性(Mill， Allik， Realo， & Valk， 2009)。也说明声音会影响可信度，这与以往研究一致(McAleer， Todorov， & Belin， 2014)。但个体对国内外情绪语音的知觉程度上和基于情绪语音做出可信度判断还是有一定的差异，说明声音情绪判断在不同文化之间存在差异性(王异芳等，2014)。 实验1中呈现的国外情绪语音库，被试试验后主观报告“听着不是中国人的声音”“听起来很别扭” Table 1 2 Statistical analysis of the reliability of different emotional speec 情绪类型 n m s 愤怒 28 3.28 0.95 高兴 28 4.38 0.95 中性 28 3.76 1.26 表12. 不同情绪语音可信度的统计学分析 Table 1 3 Statistical analysis of the evaluation of emotional speech reliability of different gender 情绪类型 gender n M SD 愤怒 男 21 3.56 0.80 女 7 2.41 0.87 高兴 男 21 4.38 1.05 女 7 4.37 0.64 中性 男 21 1.27 0.28 女 7 1.30 0.49 表13. 不同性别情绪语音可信度判断的统计学分析 Table 1 4 Gender differences in speech reliability evaluation of different emotion 情绪类型 df t p η 2 愤怒 26 3.22 0.00 2.30 高兴 26 0.01 0.99 中性 26 0.35 0.73 表14. 不同情绪语音可信度判断的性别差异 Table 1 5 Paired sample t test of speech reliability judgment of different emotion 情绪类型 df t p η 2 愤怒&高兴 27 −5.07 0.00 1.16 愤怒&中性 27 −1.64 0.11 高兴&中性 27 1.85 0.07 0.55 表15. 不同情绪语音可信度判断的配对样本t检验 等感受，说明不同文化背景下发声者的声音特质会影响个体对情绪语音的判断，但是由于声音的情绪程度明显，被试仍能够辨别出是何种情绪，并根据自己的知觉经验做出信任程度的判断。其中高兴语音是最值得信任的，愤怒语音是最不值得信任的，表明在印象形成过程中，积极地情绪语音更能获取他人的信任，消极的情绪语音较不能获取他人的信任感，进一步说明个体在加工情绪声音的过程中存在着一种比较稳定的个人化的情绪认知模式(孙丹，2013)。 实验2和实验3在参考国外MAV情绪语音库的基础上建立适合中国大学生的国内情绪语音库，并探讨中国大学生对国内情绪语音库的可信度判断，进而与国外情绪语音库作对比。发现被试能够更好地识别中国的情绪语音，并根据自身经验做出适应性判断。3种情绪都会影响被试对可信度的判断，其中高兴语音和愤怒语音在可信度判断上差异显著，说明个体更能对情绪效价极端的声音做出辨别和判断，在印象形成中，语音是人类的“听觉面孔”，也是形成第一印象的重要线索(Yovel & Belin， 2013)。情绪效价极端的语音能够被更好地识别出来，一方面因为极端的情绪能够很快地被识别出来，另一方面在人际交往过程中我们能够更容易地判断处于情绪效价极端的情绪来适应人际交往。和积极情绪的表情类似，积极的情绪语音也会使人愉悦，更易信任他人；相反，消极的情绪语音给人以不好的感受，更不易使人信任。基于讲话者的声音，人们可以对讲话者的性别、年龄和人格特质等进行推断，以此来获得对方的个人信息，调整后续社交行为。
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user: 6. 结论 国内外情绪语音可信度的判断有差异，个体更能够辨别出中国文化背景下的情绪语音并作出判断。 积极效价的情绪语音较消极效价的情绪语音，更能使被试判断为是可信的，对人际交往有一定的指导作用。
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user: 摘 要 网络欺凌问题伴随着网络传播技术与社交平台的发展而来，在世界范围内层出不穷，逐步发展成为严重的社会问题，受到各个国家的广泛关注。然而，国内外研究者们对于网络欺凌的概念及其内涵尚未达成明确共识，且现存的网络欺凌概念多从传统欺凌的内涵中衍生而来，在互联网环境中适用性不足。因此，厘清网络欺凌与传统欺凌的不同之处，抓住网络欺凌自身的特殊属性尤为必要。 关键词 :欺凌，网络欺凌，媒介化生存 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 智能终端设备和互联网技术的发展催生了一个又一个社交网络平台，它们不仅成为人们获取信息、相互交流的重要场域，更逐渐发展成为囊括现实社会关系的网络社区。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，手机网民规模达7.53亿 [ 1 ] 。网络化生存方式给人们的生活和工作带来了革命性的变化，同时也带来了一些无法规避、令人头疼的难题，网络欺凌(Cyberbullying)就是其中之一。
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user: 2. 准确界定网络欺凌概念的必要性 2008年，13岁的美国少女梅根·梅尔通过社交网站认识了自称“乔希”的网友，“乔希”在博取梅根的好感后突然变脸，不断羞辱甚至诅咒梅根。事实上，“乔希”的身份并不是其自称的16岁男生，而是梅根好友的母亲，她之所以在互联网上对梅根进行攻击，是为了报复梅根。这场看似荒唐的网络欺凌事件导致梅根以自杀的极端方式结束了自己年轻的生命。2010年，英国发生了被称为“开心掌掴”(Happy Slapping)的网络欺凌事件，一些人随意掌掴路人，并将掌掴过程拍摄下来发布到网络社交平台上供人“欣赏”，给受害者带来了身体与精神上的双重痛苦，造成了恶劣的社会影响。2011年，湖北武汉少年黄艺博的个人博客上发布了黄艺博系着红领巾、带着五道杠阅读文件的照片，随后，这个被网友戏称为“五道杠少年”的孩子被曝出两三岁开始看《新闻联播》，七岁开始读《人民日报》《参考消息》，以“为中华民族之复兴”“续写汉唐之盛世”为理想等信息。一时间，黄艺博沦为众多网友侮辱、讽刺和谩骂的对象，成为网络欺凌事件的又一位受害者。 网络欺凌事件的频发，引发了世界各国研究者、管理者的关注。加拿大、美国、英国、澳大利亚、日本等国家的研究者以及政府机构纷纷对本国的网络欺凌问题进行研究；我国学者对网络欺凌问题也给予了充分重视，在网络欺凌的成因、预防以及法律规制等方面有了初步的研究成果，我国政府也为解决网络欺凌问题，尤其是未成年人网络欺凌问题做出了努力。2016年11月，《教育部等九部门关于防治中小学生欺凌和暴力的指导意见》明确指出“避免学生欺凌和暴力通过网络新媒体扩散演变为网络欺凌”。2017年1月，国务院法制办公室发布了《未成年人网络保护条例(送审稿)》公开征求意见的通知，《条例》中明确指出对未成年人实施网络欺凌构成犯罪的，将被依法追究刑事责任。 目前，虽然国内外专家学者及政府机构均对网络欺凌问题及其应对机制保持着极大的关注，但是研究者们对于网络欺凌的概念及其内涵尚未达成明确共识，这直接影响了各方在这一话题上对话和交流的有效性。具体来说，现有的各种界定存在的关键问题在于：第一，很多研究者习惯从总结网络欺凌的主要特征来勾勒出网络欺凌的大致轮廓，对网络欺凌现象的描述和解释常常带有较大的主观性。第二，诸多用以界定网络欺凌的构成要素并不能准确解释现实存在的网络欺凌问题，这也为解释网络欺凌的成因、构建完善的网络欺凌应对机制带来了阻碍。因而，进一步辨析网络欺凌的内涵，对网络欺凌概念进行更为准确的界定尤为必要。