Bắt nạt trực tuyến và hành vi của người ngoài cuộc - Tạp chí khoa học
Bắt nạt trực tuyến và hành vi của người ngoài cuộc - Tạp chí khoa học. Tài liệu được sưu tầm giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đọc đón xem.
Môn: Tài liệu Tổng hợp 3.4 K tài liệu
Trường: Tài liệu khác 3.7 K tài liệu
Tác giả:
Preview text:
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 107
Bắt nạt trực tuyến và hành vi của người ngoài cuộc
Cyber-bullying and bystander behavior
Lê Thị Huệ Linh1*, Võ Thị Huỳnh Như1, Phạm Thị Hồng Nhung1, Nguyễn Thị Hồng Thắm1,
Võ Ngọc Diệu Ngân1, Nguyễn Trang Thanh1
1Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
* Tác giả liên hệ, Email: linh.lth@ou.edu.vn THÔNG TIN TÓM TẮT DOI:10.46223/HCMCOUJS.
Bài nghiên cứu nhằm tìm hiểu về các yếu tố tác động đến ý proc.vi.17.3.2530.2022
định và hành vi can thiệp của người ngoài cuộc khi họ chứng kiến
bắt nạt trực tuyến. Mô hình nghiên cứu đề xuất dựa trên Mô hình Ngày nhận: 19/09/2022
năm bước can thiệp của người ngoài cuộc (BIM) và Xử lý thông tin
xã hội (SIP) và được kiểm định bằng mô hình phương trình cấu trúc
Ngày nhận lại: 07/10/2022
(SEM). Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 319 người đã từng chứng kiến Duyệt đăng: 08/10/2022
bắt nạt trực tuyến thông qua khảo sát trực tuyến. Kết quả nghiên cứu
cho thấy rằng sự đồng cảm, mức độ nghiêm trọng, mối quan hệ với
nạn nhân, số lượng người ngoài cuộc, mức độ hiểu biết về tình Từ khóa:
huống, hiệu quả bản thân đã tác động đến ý định can thiệp của người
bắt nạt trực tuyến; người ngoài ngoài cuộc và có liên quan tích cực đến hành vi can thiệp của người
cuộc; mức độ nghiêm trọng;
ngoài cuộc. Từ đó đưa ra một số đề xuất để hỗ trợ những người ngoài
mối quan hệ với nạn nhân; mức cuộc có cái nhìn đúng đắn hơn về bắt nạt trực tuyến và sẽ có những
độ hiểu biết về tình huống
hành vi can thiệp tích cực để giảm thiểu hậu quả xấu mà nó để lại. ABSTRACT
The study is to research the factors that impact bystanders’
intentions and intervention behaviors when they witness
cyberbullying. The model proposed is based on the Bystander
Intervention Model (BIM) and Social Information Processing and is
tested through a Structural Equations Modelling approach. This study
gathered data through an online survey of 319 people who had seen Keywords:
cyberbullying. Findings show that sympathy, severity, relationship
with the victim, number of bystanders, situational understanding, and cyber-bullying; bystander
self-efficacy affect bystander intervention intention, which in turn is
behavior; severity; relationship with the victim; situational
positively related to bystander intervention behavior. This paper also understanding
offers some recommendations to help bystanders better understand
cyberbullying and engage in constructive interventions to mitigate
the negative impacts it leaves behind. 1. Giới thiệu
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin như hiện nay cho phép chúng ta có
thể dễ dàng trao đổi thông tin với nhau thông qua mạng xã hội, xóa bỏ tất cả rào cản về khoảng
cách địa lý để mang con người đến gần nhau hơn. Tính đến tháng tháng 01 năm 2021 Việt Nam
đã có hơn 68,72 triệu người dùng Internet, số người dùng mạng xã hội là 72 triệu người (Trong đó
YouTube đã giành được vị trí đứng đầu với tỷ lệ người dùng chiếm 92%, cao hơn Facebook
(91.7%), Zalo (76.5%), ...) (Kemp, 2021). Đi cùng với những lợi ích to lớn thì khó tránh khỏi
những tác hại cũng không hề nhỏ, thay vì tận dụng những tính năng ưu việt của mạng xã hội thì
nhiều người dùng lại biến nó thành công cụ gây sát thương lẫn nhau. Đáng chú ý nhất là hành vi
bắt nạt thông qua mạng xã hội, cụ thể là những hành động gửi tin nhắn hay đăng tin quấy rối, 108
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
khủng bố đối tượng bằng những lời lẽ xúc phạm, đe dọa. Tuy nhiên, sự hiện diện của những người
ngoài cuộc cũng có ảnh hưởng vô cùng quan trọng đến tính chất sự việc và là một trong những
yếu tố quyết định đến mức độ nghiêm trọng của bắt nạt trực tuyến. Theo kết quả từ nghiên cứu
của Microsoft được công bố vào ngày 14/09/2020, 38% người dân ở 32 quốc gia (bao gồm cả Việt
Nam) nói rằng họ đã từng liên quan đến một vụ bắt nạt trực tuyến, với vai trò là nạn nhân, người
bắt nạt hoặc là người ngoài cuộc (Microsoft Vietnam Communications, 2020). 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 trực tuyến”, 21% cho biết họ đã từng là nạn nhân và 38% là người
ngoài cuộc hoặc chứng kiến hành vi bắt nạt (Microsoft Vietnam Communications, 2020). Sự thật
cho thấy là 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 hành vi can thiệp tích cực hay tiêu cực, mà dẫn đến kết quả
tình huống sẽ tốt lên hay xấu đi.
Đây là một vấn đề đáng báo động, khi chứng kiến bắt nạt trực tuyến những người ngoài
cuộc sẽ có những ý định cũng như hành vi khác nhau tùy thuộc vào quan điểm của mỗi cá nhân và
những yếu tố tác động khác. Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu có hệ thống tại Việt Nam có thể phân
loại và điều tra hành vi của những người ngoài cuộc. Nghiên cứu nhằm mục đích kiểm tra ý định
và hành vi can thiệp của người ngoài cuộc khi họ chứng kiến bắt nạt trực tuyến và các yếu tố ảnh
hưởng đến ý định của họ. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào dữ liệu hành vi trên môi trượng trực
tuyến tại các thị trường mới nổi. Nghiên cứu cũng khuyến nghị một số giải pháp góp phần giúp
các tổ chức xã hội cũng như các cá nhân truyền thông, khuyến khích và thực hiện các hành vi tích
cực khi chứng kiến bắt nạt trực tuyến nhằm giúp phát triển xã hội trục tuyến tốt đẹp hơn.
Phần còn lại của bài báo bao gồm: Phần 2 trình bày mô hình nghiên cứu và tổng quan tài
liệu. Phần 3 đề cập đến phương pháp nghiên cứu. Phần 4 trình bày kết quả. Cuối cùng, Phần 5 thảo
luận về các phát hiện, hàm ý, kết luận, các hạn chế của nghiên cứu và các hướng nghiên cứu trong tương lai.
2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết
Bắt nạt trực tuyến là một hình thức gây hấn bằng các phương tiện điện tử chẳng hạn như
email, cuộc gọi điện thoại di động, tin nhắn văn bản, liên lạc bằng tin nhắn tức thời, ảnh, trang
mạng xã hội, được sử dụng với mục đích gây hại cho người khác thông qua hành vi thù địch lặp
đi lặp lại (Ortega & ctg., 2012). Các khái niệm người ngoài cuộc đề cập đến vai trò của những
người tham gia trong vụ bắt nạt, nơi họ không phải là nạn nhân cũng không phải là thủ phạm
(chẳng hạn như những người tiếp viện hoặc hỗ trợ kẻ bắt nạt, những người bảo vệ nạn nhân và
những người vẫn tiếp tục bên lề với tư cách là người xem) (Salmivalli & Pöyhönen, 2012).
Nghiên cứu này điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc khi
chứng kiến bắt nạt trực tuyến dựa trên Mô hình năm bước can thiệp của người ngoài cuộc Bystander
Intervention Model - BIM) và Xử lý thông tin xã hội (Social Information Processing-SIP).
Mô hình năm bước can thiệp của người ngoài cuộc (Bystander Intervention Model - BIM)
là mô hình năm giai đoạn để giải thích tại sao những người ngoài cuộc trong trường hợp khẩn cấp
đôi khi đưa ra sự giúp đỡ và đôi khi không đưa ra sự giúp đỡ. Mô hình đề xuất các tình huống cụ
thể mà những người ngoài cuộc sẽ can thiệp vào một tình huống nghiêm trọng, ở mỗi giai đoạn
trong mô hình nếu câu trả lời “không” dẫn đến việc không cung cấp sự giúp đỡ, trong khi câu trả
lời “có” sẽ đưa cá nhân đến bước tiếp theo trong mô hình năm bước và đến gần hơn với việc cung
cấp sự giúp đỡ nạn nhân bắt nạt trực tuyến. Để người ngoài can thiệp bảo vệ nạn nhân bị bắt nạt,
mô hình yêu cầu năm hành động chính phải xảy ra theo thứ tự: (1) Nhận thấy rằng có điều gì đó
không ổn đang xảy ra, (2) Xác định tình huống đó là tình huống khẩn cấp, (3) Đánh giá trách nhiệm
cá nhân trong việc giúp đỡ, (4) Quyết định giúp đỡ như thế nào, (5) Cung cấp sự giúp đỡ. (Lantané
& Darley, 1970). Nghiên cứu này điều tra các tiền tố (bước 1 đến bước 3 trong BIM) tác động đến
ý định cạn thiệp (bước 4 trong BIM) và từ đó tác động đến hành vi (bước thứ năm trong BIM).
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 109
Xử lý thông tin xã hội (Social Information Processing - SIP) cho rằng khi xử lý thông tin
trên môi trường trực tuyến qua trung gian là máy tính và thiếu các tín hiệu phi ngôn ngữ trong giao
tiếp. Do đó, giao tiếp trực tuyến kéo dài chức năng của thông tin liên lạc so với trong một môi
trường giao tiếp thông thường. 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).
2.2. Các yếu tố tác động đến ý định và hành vi can thiệp của người ngoài cuộc
Sự đồng cảm (Empathy)
Sự đồng cảm là một quá trình gợi ra ngay lập tức bởi nhận thức về các tín hiệu cảm xúc
chẳng hạn như nét mặt, cử chỉ cơ thể và giọng nói trầm bổng từ đó gợi lên một phản ứng cảm xúc
phản ánh lại cảm xúc của người khác (Reniers, Corcoran, Drake, Shryane, & Völlm, 2011). Theo
lý thuyết xử lý thông tin xã hội (SIP), khi giao tiếp qua trung gian máy tính sẽ làm giảm nhận thức
của người ngoài cuộc về việc hiểu cảm xúc của nạn nhân bị bắt nạt trực tuyến do cung cấp ít hoặc
không có dấu hiệu phi ngôn ngữ.
Bên cạnh đó, khi giao tiếp thông qua không gian mạng cần nhiều nguồn lực hơn như
thời gian, năng lực nhận thức để tạo ra một mô hình nhận thức đầy đủ. Theo giả định này, đồng
cảm trong không gian mạng cũng có thể cần nhiều nguồn lực hơn so với chứng kiến mặt đối mặt.
Những người người ngoài cuộc trên mạng nếu có mức độ phản ứng đồng cảm cao hơn có nhiều
khả năng giúp đỡ nạn nhân trong việc bắt nạt trực tuyến, trong khi những người ngoài cuộc có
mức độ phản ứng đồng cảm thấp hơn có xu hướng không can thiệp giúp đỡ nạn nhân. Sự đồng
cảm là một thành phần quan trọng của nhận thức xã hội góp phần vào khả năng hiểu và phản ứng
thích hợp của một người đối với cảm xúc của người khác, nhân tố thúc đẩy hành vi giúp đỡ nạn
nhân. Từ các luận điểm trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết như sau:
H1: Sự đồng cảm ảnh hưởng tích cực đến ý định can thiệp
Mức độ nghiêm trọng (Severity)
Theo lý thuyết từ mô hình năm bước can thiệp của người ngoài cuộc ở bước thứ hai của
mô hình có đề cập “xác định tình huống đó là tình huống khẩn cấp”, cụ thể là người ngoài cuộc có
xu hướng tham gia vào quá trình tự đánh giá để đánh giá mức độ nghiêm trọng của tình huống và
nhận thức được tình huống khẩn cấp là một bước cần thiết để xác định xem liệu họ có nên thay
mặt nạn nhân can thiệp. Từ lý thuyết trên thấy rằng sự 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.
Kết quả này tiếp tục được khẳng định trong nghiên cứu của Macaulay, Boulton, và Betts
(2019) cung cấp các bằng chứng thực nghiệm nhằm kiểm tra ảnh hưởng của mức độ nghiêm trọng
về sự sẵn sàng hỗ trợ của người ngoài cuộc trong bắt nạt trực tuyến. Kết quả cho thấy mức độ
nghiêm trọng của bắt nạt là một yếu tố dự báo quan trọng về ý định can thiệp của người ngoài cuộc
(Macaulay & ctg., 2019). Vì vậy, khi những người ngoài cuộc thấy rằng nạn nhân phải chịu tổn
thương, đau đớn và mức độ nghiêm trọng của trường hợp tăng lên thì ý định người ngoài cuộc can
thiệp tích cực vào tình huống đó cũng gia tăng. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết như sau:
H2: Mức độ nghiêm trọng của tình huống ảnh hưởng tích cực đến ý định can thiệp người ngoài cuộc 110
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
Mối quan hệ với nạn nhân (Relationship with the victim)
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: Chất lượng của mối quan hệ giữa người ngoài cuộc và nạn nhân ảnh hưởng tích cực
đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc
Tính ẩn danh (Anonymity)
Trong các tình huống bắt nạt trên mạng, ẩn danh đề cập đến việc các cá nhân có thể che
giấu sự hiện diện của họ với những người khác, bao gồm cả những người ngoài cuộc khác, cũng
như thủ phạm và nạn nhân (Brody & Vangelisti, 2016). Cụ thể, khi người ngoài cuộc ý thức được
bản thân đã ẩn danh trong môi trường trực tuyến sẽ có xu hướng hạn chế đưa ra sự giúp đỡ do họ
nghĩ mình tách biệt với các nhóm còn lại và không ai biết được họ hiện diện, đang chứng kiến tình
huống bắt nạt trực tuyến đó. Theo lý thuyết SIP, giao tiếp qua trung gian mạng có thể khiến mọi
người thoát ly khỏi hậu quả do hành động của họ gây ra, tính ẩn danh tương đối trong môi trường
trực tuyến có thể gây ra các quyết định cực đoan hơn và gây tổn hại đến những người khác. Nhiều
nền tảng trực tuyến cung cấp các mức độ ẩn danh khác nhau, điều này cũng có thể ảnh hưởng
quyết định của người ngoài cuộc. Ẩn danh nên được tích hợp như một tính năng cần thiết trong
việc kiểm tra hiệu ứng người ngoài cuộc khi giao tiếp qua trung gian máy tính). Từ đó có thể thấy
mức độ ẩn danh của người ngoài cuộc là yếu tố khác biệt của bắt nạt trực tuyến so với bắt nạt
truyền thống, cũng là yếu tố tác động đến ý định người ngoài cuộc khi chứng kiến tình huống bắt
nạt trực tuyến. Vì vậy, nghiên cứu đề xuất giả thuyết như sau:
H4: Mức độ ẩn danh ảnh hưởng tiêu cực đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc
Số lượng người ngoài cuộc (Number of bystanders)
Các nghiên cứu trước đây đã quan sát thấy mối quan hệ nghịch đảo giữa số lượng người
ngoài cuộc và ý định can thiệp của một cá nhân. Theo mô hình năm bước can thiệp của người
ngoài cuộc cho rằng sự hiện diện của những người khác có thể cản trở việc hoàn thành trình tự
năm bước được đề xuất, vì nó đặc biệt ảnh hưởng đến nhận thức về trách nhiệm. Số lượng người
chứng kiến càng nhiều thì các cá nhân cảm nhận thấy trách nhiệm phải giúp đỡ càng ít. Điều này
có thể được giải thích bởi xu hướng lan truyền trách nhiệm can thiệp giữa các tất cả những người ngoài cuộc.
Ngược lại, một sự gia tăng nhỏ trong số người ngoài cuộc có thể giảm ý định can thiệp,
nhưng trái ngược lại hiệu ứng người ngoài cuộc bắt đầu suy yếu khi số người ngoài cuộc tiếp tục
tăng. Họ đưa ra nhận xét rằng khi số lượng người ngoài cuộc tăng lên đến một điểm nhất định, mà
số lượng thủ phạm không đổi trong mọi điều kiện, thì khả năng giúp đỡ có thể tăng (You & Lee,
2019). Từ các kết quả nghiên cứu trái ngược nhau, có thể thấy quá trình tác động của số lượng
người ngoài cuộc rất đa dạng nên đây là nhân tố cần được tiếp tục nghiên cứu để kiểm định lại
cách thức mà nó tác động đến ý định người ngoài cuộc. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H5 như sau:
H5: Số lượng người ngoài cuộc ảnh hưởng tiêu cực đến hành vi can thiệp của người ngoài cuộc
Mức độ hiểu biết về tình huống (Situational understanding)
Trong bước 2 của BIM mô tả mức độ hiểu biết về tình huống từ đó dẫn đến chịu trách
nhiệm và ý định quyết định giúp đỡ như thế nào. Sự khác biệt và khả năng học hỏi, cho biết năng
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 111
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-
Domínguez, 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 H6 được đề xuất:
H6: Mức độ hiểu biết về tình huống ảnh hưởng tích cực đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc
Hiệu quả bản thân (Self-eficacy)
Hiệu quả bản thân là niềm tin của mọi người về khả năng kiểm soát mức độ hoạt động và
các sự kiện ảnh hưởng đến cuộc sống của họ (Bandura, 1977). Để hỗ trợ nạn nhân, những người
ngoài cuộc phải tin rằng họ có khả năng giải quyết tình huống thành công (Thornberg & Jungert,
2013), nó cũng tương ứng với tự tin chịu trách nhiệm cung cấp sự giúp đỡ trong BIM. Mức độ
hiệu quả của bản thân cao làm tăng xu hướng đầu tư nỗ lực để can thiệp vào tình huống. Nghiên
cứu trước đây khẳng định rằng hiệu quả bản thân là yếu tố bên trong ảnh hưởng đến người ngoài
cuộc quyết định xem liệu họ có cung cấp sự giúp đỡ đến nạn nhân hay không (Montero-Carretero
& Cervelló, 2020). Kết quả nghiên cứu định tính cũng thể hiện có tác động của hiệu quả bản thân
đến ý định can thiệp. Vì vậy, giả thuyết H7 được đặt ra như sau:
H7: Hiệu quả của bản thân ảnh hưởng tích cực đến ý định can thiệp của người ngoài cuộc
Ý định can thiệp (The intention to intervene) và Hành vi can thiệp (Intervention behavior)
DeSmet và cộng sự (2016) đề cập rằng ý định về hành vi tích cực của người ngoài cuộc
được dự đoán bởi những kỳ vọng kết quả tích cực về hành động của họ đối với nạn nhân. Sự thụ
động và thiếu kỹ năng là những yếu tố dự báo phổ biến nhất về hành vi tiêu cực của người ngoài
cuộc (xã hội, thấu cảm, đối phó). Theo nghiên cứu trước đây, ý định của người ngoài cuộc bị tác
tác động bởi rất nhiều yếu tố từ bên ngoài và cả bên trong ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến
việc thực hiện hành vi can thiệp (DeSmet & ctg., 2016). Do đó, giả thuyết H6 được đề xuất:
H8: Ý định can thiệp ảnh hưởng tích cực hành vi can thiệp của người ngoài cuộc
Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất 112
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
Thang đo nghiên cứu được kế thừa từ các nghiên cứu trước và điều chỉnh cho phù hợp với
nghiên cứu hiện tại dựa trên kết quả nghiên cứu sơ bộ, cụ thể được trình bày tại Bảng 1. Bảng 1
Thang đo các khái niệm nghiên cứu Ký Khái niệm Biến quan sát Nguồn hiệu
Tôi thường có cảm giác đồng cảm và quan tâm DC1
đến những nạn nhân - người mà kém may mắn hơn mình
Những bất hạnh của nạn nhân không ảnh hưởng DC2 đến tôi nhiều
Tôi thấy buồn khi thấy nạn nhân bị đối xử thiếu DC3 tôn trọng Sự đồng cảm (Spreng, McKinnon, Mar,
Tôi nhận được một sự thôi thúc mạnh mẽ để giúp (DC) DC4 & Levine, 2009)
đỡ khi tôi thấy nạn nhân đang khó khăn
Tôi có thể biết khi nào nạn nhân buồn ngay cả khi DC5
họ không nói bất cứ điều gì
Tôi thấy rằng tôi dễ thấu cảm với tâm trạng của DC6 nạn nhân
Khi tôi thấy nạn nhân bị tấn công, tôi cảm thấy DC7 muốn bảo vệ họ
Tôi có xu hướng giúp đỡ nạn nhân khi đang gặp NT1
khủng hoảng hoặc hoạn nạn thực sự Mức độ (Carlo, Hausmann,
Tôi có xu hướng giúp đỡ những nghiêm trọng nạn nhân bị tổn NT2 Christiansen, & Randall, thương nặng nề (NT) 2003)
Tôi dễ dàng giúp đỡ nạn nhân khi họ gặp hoàn NT3 cảnh tồi tệ QH1
Tôi có mối quan hệ thân thiết với nạn nhân Mối quan hệ QH2
Tôi không biết nạn nhân với nạn nhân (Machackova & ctg., 2015) (QH) QH3
Nạn nhân là người thân của tôi QH4
Nạn nhân là bạn của tôi
Tôi tin rằng danh tính cá nhân của tôi vẫn chưa AD1
được người khác (người ngoài cuộc khác, thủ
phạm và nạn nhân) biết
Danh tính cá nhân của tôi được người khác (người AD2
ngoài cuộc khác, thủ phạm và nạn nhân) biết Tính ẩn danh
Dựa vào những hành động của tôi khi trực tuyến (Hite, Voelker, & AD3 (AD)
không thể tìm ra được danh tính cá nhân của tôi Robertson, 2014)
Tôi không thể can thiệp khi người khác (nạn nhân, AD4
thủ phạm, những người ngoài cuộc khác) biết danh tính cá nhân
Không khó để dựa hành động khi trực tuyến để AD5
tìm ra danh tính cá nhân của tôi
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 113 Ký Khái niệm Biến quan sát Nguồn hiệu
Tôi không có khả năng can thiệp vào tình huống SL1
bắt nạt vì có lẽ ai đó khác đã làm việc đó (Sự lan tỏa của trách nhiệm) Số lượng
Tôi không có khả năng can thiệp vào tình huống người ngoài SL2
bắt nạt vì có đủ người giúp đỡ nạn nhân (Sự lan (Madden & Loh, 2020) cuộc (SL) tỏa của trách nhiệm)
Cảm thấy rằng việc tránh tham gia vào việc này SL3
là điều tốt nhất cho tôi, vì đã có đủ những người có thể giúp đỡ
Nếu tôi thấy ai đó bị bắt nạt trên mạng, có khả YD1
năng tôi sẽ giúp người đó
Nếu tôi thấy ai đó bị bắt nạt trên mạng, tôi có ý YD2 định giúp người đó Ý định can (Hayashi & Tahmasbi, thiệp (YD)
Nếu tôi thấy ai đó bị bắt nạt trên mạng, tôi lên kế 2022; Sarmiento, Herrera- YD3
hoạch giúp đỡ người đó López, & Zych, 2019)
Tôi có xu hướng bênh vực những người bị tấn YD4
công hoặc xúc phạm trên mạng xã hội hoặc trên Internet
Khi tôi thấy ai đó đang tấn công một người trên HV1
Internet (xúc phạm, chế giễu hoặc làm tổn thương
họ), tôi chọn không làm hoặc nói bất cứ điều gì
Khi tôi thấy trên mạng có người đăng tải hình ảnh HV2
hoặc video phản cảm người khác, tôi nói với họ rằng điều này là sai
Tôi chia sẻ những bài đăng (ảnh, video hoặc tin HV3
nhắn) gây tổn thương do người khác tải lên
Khi tôi duyệt Internet, tôi nhấp vào “thích” các ấn
phẩm như ảnh, video, tin nhắn và những tin đồn HV4
gây tổn thương về những người không thể tự bảo vệ mình
Khi tôi duyệt Internet, tôi ủng hộ bằng các bình
luận về các ấn phẩm gây tổn thương như ảnh, Hành vi can HV5
video, tin nhắn và tin đồn đối với những người thiệp (HV) (Sarmiento & ctg., 2019) không thể tự vệ
Tôi quan tâm và thích trở thành thành viên của
các nhóm trên mạng xã hội đăng tải những bức HV6
ảnh gây tổn thương, những câu chuyện phiếm và lăng mạ người khác
Khi tôi biết rằng ai đó chế nhạo người khác trên HV7
Internet, tôi nói trực tiếp với họ rằng đừng làm điều đó
Nếu tôi biết ai đó tung tin đồn nhảm hoặc những HV8
lời đồn đại về người khác trên Internet, tôi sẽ đích
thân nói với họ rằng hãy dừng lại
Nếu ai đó hành hung người khác yếu thế hơn trên HV9
mạng xã hội, tôi nói trực diện và bênh vực nạn nhân 114
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 Ký Khái niệm Biến quan sát Nguồn hiệu
Tôi trực tiếp báo cáo các hành vi bạo lực hoặc HV10
quấy rối trên mạng xã hội
Khi ai đó cho tôi thấy rằng họ đã tấn công người HV11
khác trên mạng, tôi bày tỏ sự không đồng tình và
trình báo với cơ quan chức năng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm nghiên cứu
3. Phương pháp nghiên cứu
Đối tượng khảo sát
Nghiên cứu đã tiếp cận và thu thập được dữ liệu từ các cá nhân từ 15 đến 25 tuổi, vì đây là
đối tượng sử dụng mạng xã hội nhiều (hơn 30% tổng số người dùng Facebook và hơn 50% tổng
số lượng người dùng Instagram) và có tần số sử dụng thường xuyên (trung bình 2 giờ 28 phút mỗi
ngày) (NapoleonCat, 2022). Các đối tượng này nhiều khả năng bị bắt nạt và chứng kiến bắt nạt
trên môi trường trực tuyến. Nghiên cứu này tập trung điều tra hành vi của đối tượng trẻ khi chứng
kiến bắt nạt trực tuyến. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đã phỏng vấn thêm 03 chuyên gia có chuyên
môn trong lĩnh vực tâm lý học.
Phạm vi nghiên cứu: người dùng mạng xã hội có chứng kiến bắt nạt trực tuyến trên các
nền tảng phổ biến tại Việt Nam bao gồm Facebook và Instagram.
Nghiên cứu định tính
Phỏng vấn nhóm và phỏng vấn sâu được sử dụng trong nghiên cứu định tính. Mục tiêu của
nghiên cứu định tính là thu thập dữ liệu từ các đối tượng nghiên cứu thực tế để kiểm tra các yếu tố
tác động đến ý định và hành vi của người ngoài cuộc. Điều chỉnh mô hình và thang đo cho bài nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng
Với phương pháp chọn mẫu là phương pháp lấy mẫu thuận tiện và quy mô lấy mẫu dự kiến
là 300 người. 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, Zalo, ...
Tuy nhiên, để đảm bảo kết quả thu được có độ chính xác cao và có giá trị thống kê, thì bài
nghiên cứu sẽ khảo sát sơ bộ với cỡ mẫu n = 100 trước khi đi vào khảo sát chính thức. Kết quả là
nghiên cứu này đã được nhanh chóng điều chỉnh lại mô hình trước khi tiến hành khảo sát chính
thức. Sau khi sàng lọc lại các phiếu trả lời không hợp lệ, bài nghiên cứu vẫn còn 319 phiếu trả lời
hợp lệ để phân tích từ mẫu khảo sát chính thức đã được gửi đến 450 người. Hai công cụ IBM
SPSS-25 và SmartPLS 3 đã được sử dụng để phân tích.
4. Kết quả nghiên cứu
Kết quả xác nhận tác động của các yếu tố trong mô hình trong các nghiên cứu trước đây,
chỉ có tính ẩn danh và số lượng người ngoài cuộc nhận được các đánh giá trái chiều. Điều quan
trọng là thông qua nghiên cứu định tính khám phá ra hai yếu tố mới tác động đến ý định can thiệp
và hành vi của người ngoài cuộc, đó là hiểu biết về Tình Huống (TH) và Hiệu Quả bản thân (HQ).
Đây là một phát hiện rất hữu ích để điều chỉnh mô hình cho hiệu quả tốt hơn trong các bước phân tích sau.
Mô hình điều chỉnh được đưa vào khảo sát sơ bộ với mẫu n = 100. Kết quả thống kê từ
cuộc khảo sát sơ bộ đã giúp chúng tôi loại bỏ mạnh mẽ tính ẩn danh khỏi mô hình do nó không
đáp ứng các yêu cầu của kiểm định Cronbach’s Alpha (< 0.6). Đây là một yếu tố nhận được nhiều
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 115
đánh giá trái chiều rằng nó không ảnh hưởng đến ý định can thiệp và hành vi của người ngoài
cuộc. Từ kết quả thống kê của cuộc khảo sát sơ bộ, chúng tôi có đủ lý do chính đáng để loại bỏ
nó. Do đó, chúng tôi thực hiện điều chỉnh mô hình cuối cùng gồm 04 biến độc lập (Sự đồng cảm,
mức độ nghiêm trọng, mối quan hệ với nạn nhân, số lượng người ngoài cuộc, mức độ hiểu biết và
hiệu quả bản thân), 1 biến trung gian (Ý định can thiệp), và 1 biến phụ thuộc (Hành vi can thiệp).
Kết quả thống kê của cuộc khảo sát chính thức được phân tích từ 319 câu trả lời hợp lệ.
Đánh giá độ tin cậy thang đo cho thấy chỉ số Cronbach’s Alpha đều đạt trên 0.6, tương ứng 0.777,
0.841, 0.933, 0.780, 0.822, 0.726, 0.836, 0.824 cho các biến DC, NT, QH, SL, TH, HQ, YD, HV.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy các biến quan sát phân thành 06 nhân tố tương
ứng đúng với 06 biến độc lập và giải thích được 70.6% độ biến thiên của dữ liệu; biến trung gian
và biến phụ thuộc cũng gom về đúng nhân tố.
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thể hiện chỉ số chỉ số SRMR = 0.0826 < 0.1 và NFI =
0.5871, từ đó kết luận mức độ phù hợp mô hình ở mức trung bình. Chỉ số đo lường Composite
Reliability (CR) các biến đều lớn hơn 0.7, cụ thể tất cả các biến đều có chỉ số CR trong khoảng từ
0.8239 đến 0.9229. Có thể kết luận tất cả biến trên đều đảm bảo được độ tin cậy và có thể sử dụng
cho các phân tích tiếp theo. Chỉ số AVE của tất cả các biến đều lớn hơn 0.5, cụ thể nằm trong
khoảng từ 0.5415 đến 0.7998, điều này có nghĩa là các biến mẹ trung bình sẽ giải thích được tối
thiểu 50% sự biến thiên của các biến quan sát con. Kết luận thang đo đảm bảo mức độ hội tụ. Tính
phân biệt cũng thỏa điều kiện khi các chỉ số HTMT của mỗi nhân tố đều ≤ 0.85. Do đó việc xây
dựng các thang đo đo lường giá trị phân biệt đã đảm bảo sự khác biệt, không có mối tương quan
giữa các biến độc lập với nhau, giữa biến độc lập với biến trung gian.
Kết quả chính trả lời các câu hỏi nghiên cứu như dưới đây.
Câu 1: Hành vi của người ngoài hành vi như thế nào? Bảng 2
Cấu trúc mẫu theo tần suất chứng kiến đe dọa trực tuyến
Tần suất chứng kiến đe dọa trực tuyến
01 - 03 lần / 03 - 05 lần / tuần 05 - 10 lần / Hơn 10 lần / tuần Tổng tuần tuần cộng N 247 49 11 12 319 Phần 77.4 15.4 3.4 3.8 100.0 trăm Bảng 3
Cấu trúc mẫu của các địa điểm chứng kiến bắt nạt yberbuline
Các trang web chứng kiến đe dọa trực tuyến Facebook Tiktok Zalo
Youtube Instagram Khác Tổng nhau cộng N 308 194 30 140 48 5 725 Phản hồi Phần 42.5 26.8 4.1 19.3 6.6 0.7 100.0 trăm Phần trăm các 96.6 60.8 9.4 43.9 15.0 1.6 227.3 trường hợp 116
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
Bảng 2 cho thấy phần lớn người trả lời khảo sát đã chứng kiến đe dọa trực tuyến 01 - 03
lần/tuần (chiếm 77.4%). Tần suất chứng kiến cảnh bắt nạt trên mạng trong một tuần này là rất
nhiều. Như vậy, bắt nạt trên mạng được coi là không còn quá xa lạ. Bảng 3 cho thấy có ba nền
tảng chính xảy ra bắt nạt trên mạng: Facebook (96.6%), Tiktok (60.8%) và Youtube (43.9%). Điều
này chứng tỏ Facebook vẫn là trang mạng xã hội thú vị nhất và cũng là nền tảng mà nạn bắt nạt
trực tuyến xảy ra nhiều nhất. Bảng 4
Các hành vi can thiệp của người ngoài cuộc N Bần tiện Std. Độ lệch
Khi tôi thấy những người trực tuyến đăng hình ảnh 319 3.62 0.951
hoặc video xúc phạm người khác, tôi nói với họ điều này là sai [HV2]
Khi tôi biết rằng ai đó chế nhạo người khác trên 319 3.42 0.964
Internet, tôi nói thẳng với họ rằng đừng làm điều đó [HV6]
Nếu ai đó tấn công một người yếu hơn trên mạng 319 3.39 0.997
xã hội, tôi sẽ nói thẳng và bênh vực nạn nhân [HV7]
Khi ai đó cho tôi thấy rằng họ đã tấn công ai đó 319 3.47 1.002
trên mạng, tôi không đồng ý và báo cáo với cơ quan chức năng [HV9]
Trong Bảng 4 , các hành vi can thiệp phổ biến nhất của người ngoài cuộc là “Khi tôi thấy
những người trực tuyến đăng hình ảnh hoặc video xúc phạm người khác, tôi nói với họ điều này
là sai” [HV2] với Mean = 3.61 . Hầu hết những người ngoài cuộc sẵn sàng chỉ trích bằng cách
nói rằng bắt nạt trên mạng là sai. Bên cạnh đó, hành vi “Khi ai đó cho tôi thấy rằng họ đã tấn công
ai đó trên mạng, tôi không đồng ý và báo cáo với cơ quan chức năng” [HV9] với Mean = 3.47
cũng được nhiều người đồng tình. Ngoại trừ các hành vi trong Bảng 4, có rất nhiều hành vi khác
mà chúng tôi không đề cập đến, cả tích cực và tiêu cực. Tuy nhiên, chúng tôi nhận thấy rằng phần
lớn những người chứng kiến trong nghiên cứu này chọn cách chỉ trích thủ phạm, lên án những
hành vi sai trái của mạng lưới và sẵn sàng bênh vực nạn nhân khi nhận ra rằng họ yếu thế.
Câu hỏi 2: Những yếu tố nào tác động đến ý định và hành vi của người ngoài cuộc khi
chứng kiến cảnh bắt nạt trên mạng? Bảng 5
Tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha cho 08 thang đo
Thống kê độ tin cậy DC NT QH SL TH HQ YD HV
Hệ số Cronbach 0.777 0.841 0.933 0.780 0.822 0.726 0.836 0.824 alpha
N trong số các mặt 4 3 3 3 3 4 4 4 hàng
Theo mô hình của Hình 1, chúng tôi xác định được 06 yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định
can thiệp và hành vi của người ngoài cuộc bao gồm Sự đồng cảm (DC), Mức độ nghiêm trọng
(NT), Mối quan hệ với nạn nhân (QH), Số người chứng kiến (SL), Sự hiểu biết về tình huống (TH),
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 117
Hiệu quả bản thân (HQ), và tác động của ý định can thiệp (YD) đến hành vi can thiệp (HV) của
người ngoài cuộc. Bảng 5 đưa ra kết quả đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến trong
mô hình và cho thấy tất cả đều lớn hơn 0.6 chứng tỏ phép thử đã thỏa mãn điều kiện. Cụ thể, chúng
ta có các biến DC, SL và HQ với giá trị CA nằm trong khoảng từ 0.7 đến gần bằng 0.8, vì vậy nó
được coi là một thang đo tốt để sử dụng. Các biến còn lại như NT, QH, TH, YD, HV đều nằm
trong khoảng từ 0.8 đến gần bằng 1 nên được đánh giá rất tốt.
Câu 3: Xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ý định và hành vi của người ngoài cuộc? Bảng 6
Bảng kiểm tra Hệ số đường dẫn để đánh giá tác động
Hệ số đường dẫn
Giá trị trung bình, STDEV, Giá trị T, Giá trị P Giả Mối quan T-Thống kê Giá trị P Kết quả thuyết hệ H1 DC -> YD 4.5890 0.0000 Chấp nhận H2 NT -> YD 4.4367 0.0000 Chấp nhận H3 QH -> YD 0.4620 0.6443 Bác bỏ H5 SL -> YD 0.1006 0.9199 Bác bỏ H6 TH -> YD 1.9761 0.0487 Chấp nhận H7 HQ -> YD 6.7479 0.0000 Chấp nhận H8 YD -> HV 16.4728 0.0000 Chấp nhận
Lưu ý: Giả thuyết được ủng hộ khi t > 1.96 và p < 0.05
Khi tiến hành đánh giá Mô hình phương trình cấu trúc SEM, chúng tôi nhận thấy kết quả
không tốt với hai biến là mối quan hệ với nạn nhân và số người ngoài cuộc.
Cụ thể, từ Bảng 6, kết quả cho thấy có 05 mối quan hệ tác động có ý nghĩa thống kê với P-
Values < 0.05, T-Values > 1.96 (sig. 5%) là các biến DC, HQ, NT và TH tác động đến YD. Do
đó, có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H6 và H7 mà chúng tôi đã nêu trong Chương 2
không thể bị bác bỏ hoặc nói rằng các biến độc lập DC, NT, TH và HQ đều có tác động đến ý định
can thiệp của người ngoài cuộc.
Tương tự, chúng ta cũng có giả thuyết rằng H8 được đặt ra cũng có giá trị P nhỏ hơn 0.05
nên không thể bác bỏ và kết luận rằng biến trung gian YD ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HV ảnh
hưởng đến HV. Nhưng đối với hai biến QH và SL, có Giá trị P là 0.651 và 0.922, tương ứng lớn
hơn 0.05 và Giá trị T là 0.453 và 0.097, cũng nhỏ hơn 1.96 (sig. Ở mức 5%.) hai biến này sẽ không
có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Và các giả thuyết H3 và H5 đặt ra trong chương 2 cũng sẽ bị
bác bỏ trong mô hình hoặc nói rằng các biến độc lập QH và SL không có tác động đến biến YD. 118
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
Đến đây, có thể khẳng định mô hình nghiên cứu đã xác định được 4 yếu tố ảnh hưởng đến
ý định can thiệp và hành vi của người ngoài cuộc. Đó là sự đồng cảm (DC), mức độ nghiêm trọng
(NT), hiểu biết tình huống (TH) và hiệu quả bản thân (HQ). Bảng 7
Bảng kiểm tra Hệ số đường dẫn cho thấy mức độ tác động Giả thuyết Mối quan hệ
Hệ số đường đi (β) H1 DC -> YD 0.2760 H2 NT -> YD 0.2144 H6 TH -> YD 0.1054 H7 HQ -> YD 0.3280 H8 YD -> HV 0.6473
Từ cột Hệ số đường dẫn (β), chúng ta thấy rằng các biến ảnh hưởng đến YD là DC, HQ,
NT và TH với hệ số tác động chuẩn hóa lần lượt là 0.276, 0.328, 0.214 và 0.105. Dựa vào hệ số
ảnh hưởng đã được chuẩn hóa này, chúng ta có thể sắp xếp thứ tự ảnh hưởng đến biến YD từ mạnh
đến yếu của các biến như sau HQ, DC, NT, TH hoặc TH yếu nhất hoặc kết luận rằng trong mô
hình đề xuất ta có tự - Biến hiệu quả là biến có tác động mạnh nhất đến ý định can thiệp và biến
hiểu biết tình huống là biến có tác động yếu nhất đến ý định can thiệp.
Câu 4: Các yếu tố tương tác với nhau như thế nào? Bảng 8
Đánh giá riêng từng mối quan hệ gián tiếp
Tác động gián tiếp cụ thể
Giá trị trung bình, STDEV, Giá trị T, Giá trị P
Mẫu ban đầu Trung bình Độ lệch
chuẩn T Thống kê (| Giá trị P (O) mẫu (M) (STDEV) O / STDEV |) DC -> YD -> HV 0.179 0.178 0.046 3.889 0.000 QH -> YD -> HV 0.013 0.013 0.030 0.450 0.653 HQ -> YD -> HV 0.212 0.214 0.036 5.848 0.000 TH -> YD -> HV 0.068 0.070 0.033 2.052 0.040 NT -> YD -> HV 0.139 0.139 0.034 4.068 0.000 SL -> YD -> HV 0.003 0.005 0.030 0.097 0.923
Lưu ý: Giả thuyết được ủng hộ khi t > 1.96 và p < 0.05
Như được trình bày trong Bảng 8, kiểm tra ước lượng Bootstrap về mối quan hệ của các
yếu tố thông qua biến trung gian cung cấp bốn mối quan hệ tác động có ý nghĩa thống kê với P-
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 119
Values 0.05, T-Values > 1.96 (sig. Mc 5%) là DC -> YD - > HV, HQ -> YD -> HV, TH -> YD -
> HV, và NT -> YD -> HV. Các yếu tố còn lại có tác động, nhưng nó không có ý nghĩa thống kê.
Các biến độc lập có thể không hoạt động độc lập khi họ tương tác với mỗi khác.
5. Thảo luận và kết luận
5.1. Thảo luận và hàm ý
Theo kết quả khảo sát của nghiên cứu, những người ngoài cuộc đều đánh giá cao vai trò và
tầm quan trọng về sự can thiệp của mình đối với hành vi bắt nạt trên mạng. Tuy nhiên, theo kết
quả của các nghiên cứu nêu trên, đặc biệt là nghiên cứu định tính, cho thấy rằng không phải tất cả
các biện pháp đều có tác động tích cực.Vì thực tế cho thấy rằng, mặc dù nhận thức rất rõ tầm quan
trọng của mình, nhưng hầu hết những người ngoài cuộc đều chọn cách không can thiệp khi chứng
kiến bắt nạt trên mạng. Điều này có thể khẳng định, ý định can thiệp của họ đã bị tác động bởi rất
nhiều yếu tố khác nhau. Trong đó có các yếu tố mà chúng tôi đã đưa ra trong mô hình nghiên cứu
như sự đồng cảm, mức độ nghiêm trọng của tình huống, mối quan hệ với nạn nhân, số lượng người
ngoài cuộc, mức độ hiểu biết về tình huống và hiệu quả bản thân.
Kết hợp với những tài liệu từ các nghiên cứu trước đó, bài nghiên cứu của chúng tôi đã xác
định được yếu tố có tác động nhiều nhất đến ý định can thiệp là hiệu quả bản thân (hệ số tác động
chuẩn hóa là 0.328).Theo nghiên cứu trước đây, khi họ nhận thức được khả năng của bản thân cao
hơn và tỷ lệ xử lý tình huống thành công cao hơn, điều đó thúc đẩy họ can thiệp vào tình huống
đó nhiều hơn (Montero-Carretero & Cervelló, 2020; Thornberg & Jungert, 2013). Và thực tế đã
chỉ ra rằng có nhiều trường hợp, họ có suy nghĩ tiêu cực rằng “mình không giúp được nạn nhân
mà còn ảnh hưởng xấu đến bản thân”, điều này đã khiến họ chọn cách phớt lờ các tình huống bắt
nạt trên mạng dù họ ý thức rất rõ về tầm quan trọng của chính mình trong việc giúp đỡ nạn nhân
giảm bớt hậu quả nặng nề.
Sự đồng cảm là yếu tố có ảnh hưởng lớn thứ hai (β = 0.276). Yếu tố đồng cảm có ảnh
hưởng mạnh mẽ đến ý định can thiệp vì khi người ngoài cuộc có cảm giác đồng cảm, họ hiểu được
cảm xúc và nỗi đau của nạn nhân (Batanova, Espelage, & Rao, 2014). Điều này sẽ khiến những
người ngoài cuộc cảm thấy thương cảm cho nạn nhân và mong muốn họ có thể làm gì đó để xoa
dịu nỗi đau của nạn nhân. Một yếu tố tương đồng tiếp theo là mức độ nghiêm trọng của tình huống
(hệ số tác động chuẩn hóa là 0.214).Trước khi hành động, những người chứng kiến thường tự đánh
giá để xác định mức độ nghiêm trọng của một tình huống (Gahagan, Vaterlaus, & Frost, 2016).
Tuy nhiên, mỗi người sẽ đánh giá mức độ nghiêm trọng từ góc độ của họ. Cùng một tình huống
nhưng mỗi người sẽ đánh giá mức độ nặng nhẹ khác nhau. Những người ngoài cuộc có nhiều khả
năng can thiệp hơn khi họ tin rằng một tình huống bắt nạt là nghiêm trọng.
Và cuối cùng là mức độ hiểu biết về tình huống (hệ số tác động chuẩn hóa là 0.1054) có
tác động ít nhất trong ba yếu tố được thảo luận ở trên. Tuy nhiên, yếu tố này cũng có tác động. Khi
những người ngoài cuộc gặp phải tình huống bắt nạt trực tuyến, ý định can thiệp của họ sẽ bị cản
trở nếu họ không biết nguyên nhân của tình huống bắt nạt (Koehler & Weber, 2018). Vì bắt nạt
trực tuyến phổ biến nhất trên các trang mạng xã hội, đây là những không gian ảo, khó kiểm soát
tính xác thực của thông tin, cũng như ngày càng có nhiều mặt tiêu cực liên quan đến nguồn thông
tin và nghiêm trọng, khiến người dùng mạng không khỏi nghi ngờ về thông tin trên mạng. Vì thế
khả năng họ sẽ không can thiệp để giúp đỡ nạn nhân là khá cao. Xét về hai yếu tố mối quan hệ nạn
nhân và số lượng người ngoài cuộc, nghiên cứu cho thấy, kết quả trái ngược với nghiên cứu trước
đây về hai yếu tố này. (Lantané & Darley, 1970; Machackova & ctg., 2015; Obermaier, Fawzi, &
Koch, 2016). Hai yếu tố này không ảnh hưởng đến ý định hoặc hành vi can thiệp của người ngoài
cuộc. Họ sẽ sẵn sàng can thiệp khi họ nhận thấy có đủ các yếu tố như hiệu quả của bản thân, sự
đồng cảm, mức độ nghiêm trọng của tình huống hoặc mức độ hiểu biết về tình huống . Họ sẽ không
quan tâm hay xem xét số lượng những người ngoài cuộc khác, liệu họ có đi ngược lại với số đông
hay không, và họ sẽ không đánh giá liệu họ có phải là người quen, bạn bè hay người thân của bạn 120
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
hay không. Điều này mâu thuẫn với kết quả nghiên cứu định tính của chúng tôi, đặc biệt là về mối
quan hệ của nạn nhân. Tuy nhiên có thể lý giải nguyên nhân này là do quy mô của mẫu.
Từ những kết quả nghiên cứu có thể thấy ba yếu tố tác động mạnh nhất là hiệu quả bản
thân, sự đồng cảm và mức độ nghiêm trọng. Do đó, chúng tôi đưa ra đề xuất chính là tuyên truyền
bằng nhiều hình thức khác nhau. Đăng bài bằng hình ảnh, video hoặc thành lập các diễn đàn để
tuyên truyền. Đặc biệt là tăng cường tổ chức các “talk show” tại các trường cấp ba, đại học với các
diễn giả là chuyên gia tâm lý. Với mục đích chính là để giúp người dùng mạng nhận thức rõ được
từng hành vi của mình ảnh hưởng như thế nào đối với một tình huống bắt nạt trực tuyến, cách can
thiệp đúng đắn để đem lại kết quả tích cực giúp đỡ nạn nhân. Khi đã nhận thức được sự quan trọng
của mình và nắm được cách can thiệp đúng đắn sẽ giúp người ngoài cuộc cảm thấy hiệu quả bản
thân mình cao họ sẽ tăng ý định can thiệp vào tình huống. Bên cạnh đó, có thể mời những nạn
nhân đã từng chịu những hậu quả của bắt nạt trực tuyến cùng chia sẻ những điều khủng khiếp đã
xảy ra với họ, nó đã ảnh hưởng đến cuộc sống của họ và những người xung quanh như thế nào để
khơi gợi sự đồng cảm của người ngoài cuộc với những nỗi đau đó và có thể nhận định được mức
độ nghiêm trọng của những tình huống cụ thể. Vì đôi khi ở vị trí một người ngoài cuộc họ thường
xem nhẹ mức độ nghiêm trọng của tình huống đó bởi không nhận thấy được thực tế về hậu quả nó
gây ra cho nạn nhân. Chương trình trò chuyện cũng tạo cơ hội cho những người bên ngoài chia sẻ
kinh nghiệm của họ về những gì họ đã làm để hỗ trợ các nạn nhân của bắt nạt trực tuyến, thảo luận
cách nhận biết các tình huống bắt nạt hiệu quả nhất.
5.2. Kết luận
Nghiên cứu đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định can thiệp và xác định cụ thể mức
độ ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định và khẳng định tác động của ý định đến hành vi can thiệp
của người ngoài cuộc, điều này chưa được đề cập trong các nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, 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. Kết hợp mức độ tác động của từng yếu tố để đưa ra đề xuất các giải pháp
nhằm giảm thiểu mức độ nghiêm trọng và hậu quả của bắt nạt trực tuyến.
5.3. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu trong tương lai
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 phạm vi của nghiên cứu này chỉ giới hạn ở thị trường Việt Nam, các kết quả
nghiên cứu chỉ có thể áp dụng cho quốc gia. Nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng sang các
quốc gia khác và so sánh các kết quả nghiên cứu thị trường.
Cuối cùng, nghiên cứu có thể khai thác dữ liệu thống kê mô tả nhiều yếu tố nhân khẩu học
hơn bằng cách phân tích sự khác biệt trung bình về hành vi can thiệp của các đối tượng theo giới
tính, độ tuổi, trình độ học vấn, ...
Tài liệu tham khảo
Abbott, N., & Cameron, L. (2014). What makes a young assertive bystander? The effect of
intergroup contact, empathy, cultural openness, and in‐group bias on assertive bystander
intervention intentions. Journal of Social Issues, 70(1), 167-182.
Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological
Review, 84(2), Article 191.
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122 121
Batanova, M., Espelage, D. L., & Rao, M. A. (2014). Early adolescents’ willingness to intervene:
What roles do attributions, affect, coping, and self-reported victimization play? Journal of
School Psychology, 52(3), 279-293.
Brody, N., & Vangelisti, A. L. (2016). Bystander intervention in cyberbullying. Communication
Monographs, 83(1), 94-119.
Carlo, G., Hausmann, A., Christiansen, S., & Randall, B. A. (2003). Sociocognitive and behavioral
correlates of a measure of prosocial tendencies for adolescents. The Journal of Early
Adolescence, 23(1), 107-134.
DeSmet, A., Bastiaensens, S., Van Cleemput, K., Poels, K., Vandebosch, H., Cardon, G., & De
Bourdeaudhuij, I. (2016). Deciding whether to look after them, to like it, or leave it: A
multidimensional analysis of predictors of positive and negative bystander behavior in
cyberbullying among adolescents. Computers in Human Behavior, 57, 398-415.
Gahagan, K., Vaterlaus, J. M., & Frost, L. R. (2016). College student cyberbullying on social
networking sites: Conceptualization, prevalence, and perceived bystander responsibility.
Computers in Human Behavior, 55, 1097-1105.
Hayashi, Y., & Tahmasbi, N. (2022). Psychological predictors of bystanders’ intention to help
cyberbullying victims among college students: An application of theory of planned behavior.
Journal of Interpersonal Violence, 37(13/14), NP11333-NP11357.
Hite, D. M., Voelker, T., & Robertson, A. (2014). Measuring perceived anonymity: The
development of a context independent instrument. Journal of Methods and Measurement in
the Social Sciences, 5(1), 22-39.
Kemp, S. (2021). Digital 2021 global overview report. Truy cập ngày 15/10/2021 tại
https://datareportal.com/reports/digital-2021-global-overview-report
Koehler, C., & Weber, M. (2018). “Do I really need to help?!” Perceived severity of cyberbullying,
victim blaming, and bystanders’ willingness to help the victim. Cyberpsychology: Journal
of Psychosocial Research on Cyberspace, 12(4), Article 4.
Lantané, B., & Darley, J. (1970). The unresponsive bystander: Why doesn’t he help. New York, NY: Appleton-Century-Crofts.
Macaulay, P. J., Boulton, M. J., & Betts, L. R. (2019). Comparing early adolescents’ positive
bystander responses to cyberbullying and traditional bullying: The impact of severity and
gender. Journal of Technology in Behavioral Science, 4(3), 253-261.
Machackova, H., Dedkova, L., & Mezulanikova, K. (2015). Brief report: The bystander effect in
cyberbullying incidents. Journal of Adolescence, 43, 96-99.
Madden, C., & Loh, J. (2020). Workplace cyberbullying and bystander helping behaviour. The
International Journal of Human Resource Management, 31(19), 2434-2458.
Microsoft Vietnam Communications. (2020). Nghiên cứu của Microsoft cho thấy cứ 10 người
dùng internet tại Việt Nam thì có hơn 5 người liên quan đến các hành vi bắt nạt [Microsoft
research shows that more than 5 out of 10 internet users in Vietnam are involved in
bullying behaviors]. Truy cập ngày 20/05/2022 tại https://goeco.link/VuZdN
Montero-Carretero, C., & Cervelló, E. (2020). Teaching styles in physical education: A new
approach to predicting resilience and bullying. International Journal of Environmental
Research and Public Health, 17(1), Article 76. 122
Lê Thị Huệ Linh và cộng sự. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(3), 107-122
Musharraf, S., & Anis-ul-Haque, M. (2018). Impact of cyber aggression and cyber victimization
on mental health and well-being of Pakistani young adults: The moderating role of gender.
Journal of Aggression, Maltreatment & Trauma, 27(9), 942-958.
NapoleonCat. (2022). Social media users in Viet Nam. Truy cập ngày 15/10/2021 tại
https://napoleoncat.com/stats/social-media-users-in-viet_nam/2022/09/
Obermaier, M., Fawzi, N., & Koch, T. (2016). Bystanding or standing by? How the number of
bystanders affects the intention to intervene in cyberbullying. New Media & Society, 18(8), 1491-1507.
Oh, I., & Hazler, R. J. (2009). Contributions of personal and situational factors to bystanders’
reactions to school bullying. School Psychology International, 30(3), 291-310.
Ortega, R., Elipe, P., Mora‐Merchán, J. A., Genta, M. L., Brighi, A., Guarini, A., … Tippett, N.
(2012). The emotional impact of bullying and cyberbullying on victims: A European cross‐
national study. Aggressive Behavior, 38(5), 342-356.
Reniers, R. L., Corcoran, R., Drake, R., Shryane, N. M., & Völlm, B. A. (2011). The QCAE: A
questionnaire of cognitive and affective empathy. Journal of Personality Assessment, 93(1), 84-95.
Runions, K. C. (2013). Toward a conceptual model of motive and self-control in cyber-aggression:
Rage, revenge, reward, and recreation. Journal of Youth and Adolescence, 42(5), 751-771.
Salmivalli, C., & Pöyhönen, V. (2012). Cyberbullying in finland. Cyberbullying in the Global
Playground: Research from International Perspectives, 57-72.
Sarmiento, A., Herrera-López, M., & Zych, I. (2019). Is cyberbullying a group process? Online
and offline bystanders of cyberbullying act as defenders, reinforcers and outsiders.
Computers in Human Behavior, 99, 328-334.
Spreng, R. N., McKinnon, M. C., Mar, R. A., & Levine, B. (2009). The toronto empathy
questionnaire: Scale development and initial validation of a factor-analytic solution to
multiple empathy measures. Journal of Personality Assessment, 91(1), 62-71.
Thornberg, R., & Jungert, T. (2013). Bystander behavior in bullying situations: Basic moral
sensitivity, moral disengagement and defender self-efficacy. Journal of Adolescence, 36(3), 475-483.
Walther, J. B. (2015). Social information processing theory (CMC). The International
Encyclopedia of Interpersonal Communication, 1-13.
Yot-Domínguez, C., Franco, M. D. G., & Hueros, A. D. (2019). Trainee teachers’ perceptions on
cyberbullying in educational contexts. Social Sciences, 8(1), Article 21.
You, L., & Lee, Y.-H. (2019). The bystander effect in cyberbullying on social network sites:
Anonymity, group size, and intervention intentions. Telematics and Informatics, 45, Article 101284.
Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
