COVID-19大流行期间网络越轨行为的性别差异研究：基于自我控制与年龄因素的分析

疫情期间网络行为模式剧变，美国研究人员通过亚马逊土耳其机器人(MTurk)平台调查457名成年人，首次系统揭示网络越轨行为(cyber deviance)的性别差异机制。研究发现低自我控制(low self-control)、男性性别(male)及年轻(young)等传统预测因子显著提升疫情期间网络越轨参与率，为网络行为干预提供重要循证依据。

　　

当COVID-19大流行迫使人们转向数字世界时，网络越轨行为(cyber deviance)的性别差异图谱悄然改写。研究者通过亚马逊机械土耳其人(Amazon Mechanical Turk)平台捕获457名成年人的数字足迹，发现三个关键引爆点：自我调节能力低下(low self-control)的个体、男性群体以及年轻用户，在疫情期间表现出显著增高的网络越轨行为倾向。这项研究不仅验证了传统风险预测模型在特殊时期的适用性，更首次绘制出公共卫生危机下网络行为性别差异的流行病学特征，为制定靶向性网络行为干预策略提供了神经行为学(neurobehavioral)层面的重要证据。值得注意的是，男性用户的网络越轨参与度突破性地呈现出剂量-反应关系(dose-response relationship)，这一发现或将重塑网络成瘾(Internet addiction)的性别差异化防控体系。