AI Summary & Key Takeaways
AI InsightHowever, it was found that trust and identification and self-disclosure were not significant for cyber bullies, victims, and bully/victims.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, it was aimed to anaylze the risk factors that predicts the cyberbullying status of adolescents. The study was conducted on 345 high school students attending in 9th, 10th, and 11th grades in one an Anatolian High School, a Vocational High School, and a High School in Kocaeli in spring term of 2014-2015 academic years. Of the participants, 162 (47 %) were female and 183 (53 %) were male. Their ages ranged from 14 to 18 years old, the mean of the participants’ ages were 15.93±.92 years. Information form, Cyberbullying and Victimization Scale, and Peer Relationships Scale were utilized. Data were analyzed using SPSS 20.00. Multinominal logistic regression was utilized to determine whether peer relationships discriminate or not cyber bullies, victims, and bully/victims between adolescents who were not involved in cyber bullying. The reference group in this analysis was students who were not involved in cyber bullying. According to results of this study, fidelity is a risk factor to be a cyber bully, cyber victim, and cyber bully/victim. On the other hand, dedication is an only risk factor for being cyber bully/victim. However, it was found that trust and identification and self-disclosure were not significant for cyber bullies, victims, and bully/victims. Results were discussed in the light of the literature
Özet
Bilişim ve iletişim teknolojilerinin kullanımı özellikle ergenler arasında gittikçe artmakta ve birçok faydasına rağmen olumsuzlukları da beraberinde getirmektedir. Bu olumsuzluklardan bir tanesinin de siber zorbalık olduğu belirtilmektedir. Siber zorbalık ergenlerin çeşitli alanlarda birçok sorun yaşamasına neden olmaktadır. Bundan dolayı siber zorbalığa yol açan risk faktörlerinin belirlenmesi önem kazanmaktadır. Buradan hareketle bu araştırmada akran ilişkileri ile siber zorbalık statüleri arasındaki ilişkinin incelenmesi amaçlanmıştır. Siber zorbalık statüleri; siber zorba, mağdur, zorba/mağdur ve siber zorbalığa hiçbir biçimde karışmamış bireylerden oluşmaktadır. Araştırma 345 lise öğrencisiyle yürütülmüştür. Katılımcıların 162'si kız (% 47) ve 183'ü (% 53) erkektir. 14-18 yaş arasında yer alan katılımcıların yaş ortalaması 15.93±.92'dir. Veriler Akran İlişkileri Ölçeği ve Siber Mağduriyet ve Zorbalık Ölçeği aracılığıyla toplanmıştır. Araştırmanın hipotezleri çok kategorili isimsel lojistik regresyon analizi kullanılarak test edilmiştir. Çok kategorili isimsel lojistik regresyon analizinde "ne siber zorbalık yapan ne siber zorbalığa maruz kalan grup" referans değişkeni olarak alınmıştır. Araştırma bulgularına göre katılımcıların % 7'si siber mağdur, % 9'u siber zorba, %72, 2'si siber zorba/mağdur ve % 11, 8'i siber zorbalığa hiçbir biçimde karışmamıştır. Çok kategorili isimsel lojistik regresyon analizinde bağımsız değişkenler; bağlılık, güven ve özdeşim, kendini açma ve sadakat boyutlarından oluşmaktadır. Çok kategorili isimsel lojistik regresyon analizi sonucunda sadakatin her üç siber zorbalık kategorisi, bağlılığın ise yalnızca siber zorba/mağdurlar için risk faktörü olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak bu araştırmadan elde edilen bulguların bilişim ve iletişim teknolojilerinin sosyal bağlamı hakkında ipuçları sunduğu söylenebilir