We examined the relationship between the extent of Facebook usage and social well-being with consideration of cyberbullying involvement using a person-oriented approach. Survey data were collected from a sample of 312 secondary students from Grades 7 and 8 in Hong Kong. Levels of cyberbullying involvement, Facebook usage and perceived social support were investigated. Participants were classified into three clusters based on the different levels of Facebook usage and cyberbullying victimization through cluster analyses (i.e., frequent Facebook user/noncyberbullied victim, frequent Facebook user/cyberbullied victim, and uninvolved). Our results showed that frequent Facebook users who are cyberbullied tend to engage in cyberbullying perpetration significantly more than the frequent Facebook users who are not cyberbullied, even when the latter reported higher Facebook usage. This result provides some support for the idea that cyberbullying victimization has additional value on top of the level of usage in explaining one's participation in cyberbullying perpetration. As expected, frequent Facebook users who were not cyberbullied reported the highest perceived social support among the three groups. What is even more interesting is the equal level of perceived social support found between the cyberbullied victims and the uninvolved. Our results suggest that, although limiting adolescents' Internet use might reduce their risks of being involved in cyberbullying, it might also take away the potential benefits they could get from interacting with the online community. Benefits of using the person-oriented approach in the study of cyberbullying are discussed.
Purpose: The purpose of this study was to gain insights into empathy, cyberbullying, and cybervictimization among Filipino adolescents. Methods: The participants were 168 junior high school students in the 7th to 10th grades at a public high school in Cavite Province, Philippines. Data were collected on demographic characteristics, the Basic Empathy Scale, and Revised Cyber Bullying Inventory-II scores. The data were analyzed in SPSS using descriptive statistics (frequency and mean), the independent t-test, bivariate correlation, and one-way analysis of variance. Results: The degree of empathy did not show a statistically significant relationship with cyberbullying (r=-.07, p=.359) but did show a significant relationship with cybervictimization (r=.18, p=.025). Furthermore, cyberbullying had a statistically significant association with cybervictimization (r=.60, p<.001). Conclusion: Although empathy does not necessarily affect cyberbullying, higher levels of empathy were found among cyberbullying victims. However, an alarming result of this study is the possibility that victims may become cyberbullies. Therefore, we should highlight empathy as part of efforts to prevent cyberbullying and to solve various cyber-related problems. Since cyberbullying and cybervictimization are closely related, it is important to focus on this relationship and to make multilateral efforts to ensure that cyberbullying does not lead to other negative issues.
Objective: The present study examined the effects of school violence victimization and self-control on cyberbullying perpetration in middle school students and investigated whether self-control moderated the relationship between school violence victimization and cyberbullying perpetration. Methods: The participants of this study were 315 middle school students (172 boys; 143 girls) from three middle schools in Seoul and Incheon. To measure the level of cyberbullying perpetration, the Bullying/Victimization Questionnaire was used. School violence victimization and self-control were measured via the School Violence Victimization Scale and the Self-Control Scale, respectively. The data were analyzed by means of descriptive statistics and hierarchical regressions. Results and Conclusion: The results indicated that school bullying victimization level increased cyberbullying perpetration level whereas self-control level decreased cyberbullying perpetration. In addition, self-control moderated the effect of school violence victimization on cyberbullying perpetration. That is, the influence of school bullying victimization on cyberbullying perpetration was greater when self-control was low, compared to when it was high.
This study examined the effects of moral disengagement (cognitive restructuring and blaming the victim) and self-control on cyberbullying perpetration and investigated if self-control moderated the relationship between moral disengagement (cognitive restructuring and blaming the victim) and cyberbullying perpetration. Participants in the study consisted of 551 middle school students (273 boys and 278 girls) from five middle schools in Seoul and Gyeonggi-do. Cyberbullying perpetration, moral disengagement and self-control were measured using the Bullying/Victimization Questionnaire, the Mechanisms of Moral Disengagement Scale, and the Self-Control Scale for children and adolescents. Data were analyzed by means of descriptive statistics and a hierarchical regression analysis. The moderating effect of self-control was analyzed using procedures proposed by Baron and Kenny (1986). The results indicated that both levels of cognitive restructuring and blaming the victim increased cyberbullying perpetration whereas the level of self-control decreased cyberbullying perpetration. In addition, self-control moderated the effect of cognitive restructuring on cyberbullying perpetration. The influence of cognitive restructuring on cyberbullying perpetration was greater when the level of self-control was low, compared to when it was high.
The purpose of this study is to find the exact state of cyberbullying and the countermeasure for it. cyberbullying is characterized by having the wideness, the anonymity and the intellectualization unlike the harassment of off-line. The result of this study, the cyberbullying is increased through the e-mail, cellular phone, and website around the teenagers. In particular, the cyberbullying has appeared mainly among the same age friends, it is proved that injurers inflict the harassment mainly at their own place and the ratio of the harassment by one self is higher than many. In addition, it is quite probable that the injurer-student who inflicts the harassment in off-line also can do it in on-line and to attack the cyberbullying is easy to find by the student who is indulged himself in internet use. Therefore, it is presented that the countermeasure in educational side and systematic side on this study. First on the educational side, there are presented the practice of the preventive education against the cyberbullying, expansion of the preventive schools for the cyber ethics and cyber crime and strengthening of the guideline for students in cyberspace. Second on the systematic side, there are presented the appointment of various committee, to strengthen the protection of damaged students, preparation of laws for cyberbullying, expansion of information office for internet addiction, improvement of the system for the school custodian and to extend the operating for cyber clearness school.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.192-198
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2023
Cyberbullying is a growing problem among adolescents and can have serious psychological and emotional consequences for the victims. In recent years, machine learning techniques have emerged as promising approach for detecting instances of cyberbullying in online communication. This research paper focuses on developing a machine learning models that are able to detect cyberbullying including support vector machines, naïve bayes, and random forests. The study uses a dataset of real-world examples of cyberbullying collected from Twitter and extracts features that represents the ideational metafunction, then evaluates the performance of each algorithm before and after considering the theory of systemic functional linguistics in terms of precision, recall, and F1-score. The result indicates that all three algorithms are effective at detecting cyberbullying with 92% for naïve bayes and an accuracy of 93% for both SVM and random forests. However, the study also highlights the challenges of accurately detecting cyberbullying, particularly given the nuanced and context-dependent nature of online communication. This paper concludes by discussing the implications of these findings for future research and the development of practical tool for cyberbullying prevention and intervention.
Cyberbullying, one of the acts of cyber violence, is becoming a problem as digital devices become popular. Therefore, this study intends to provide pictograms that can communicate visually in order to raise awareness of cyberbullying prevention. 'Cyberbullying prevention pictogram' was conducted in total 6 times for 5 middle and high school boys. After analyzing the works, the results of this study are as follows. First, we investigated the change of cyberbullying recognition, empathy sensitivity, message visualization and social participation. First, the learner relaxed the burden of the art expression by using app, and the interest of the art was improved. Second, the learner recognized the seriousness of cyberbullying's violence and recognized the importance of preventing cyberbullying. Third, the learner improved sympathy sensitivity that sympathizes the suffering of cyberbullying victims. Fourth, cyberbullying prevention pictograms improved the ability to read, utilize and interpret visual images through sharing works. Fifth, the work was posted on an Instagram to give concrete action on social problems. In conclusion, we proved the effectiveness of cyberbullying prevention art class using pictograms.
This study aimed to identify the causes of adult cyberbullying, an issue which arouses little academic interest despite its seriousness and its harmful consequences, in order to provide basic data for the formulation of reasonable measures for preventing and reducing adult cyberbullying. To that end, the author of the study analyzed the results of the government-led Cyber Violence Survey conducted in 2019. First, the online survey panel owned by the research company selected a sample of 1,500 adult men and women in their 20s to 50s in proportion to reflect the composition of the local population. The survey was conducted online, with male subjects and female subjects accounting for 51.5% and 48.7% of the respondents, respectively. The result of the analysis shows that the respondents' attitude towards cyberbullying was fully mediaed according to such factors as gender, age, family relations, relationship with colleagues, Internet usage time, and contact with illegal content. In addition, partial mediation was observed with regard to online delinquency colleague numbers and cyberbullying victimization. As a result, the respondents' attitude towards cyberbullying was found to be the most important factor affecting adult cyberbullying. Based on these results, this study suggests that the formation of a non-conservative attitude towards cyberbullying should be considered to be more important than any other factors when preparing programs aimed at preventing cyberbullying.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.6
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pp.35-48
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2014
As smartphone use has become so popular recently, bullying and harassment in cyber space are a growing problem both at home and abroad. While various studies on cyberbullying in other countries began more than a decade ago, there are few studies in Korea. In order to effectively respond to cyberbullying, diverse studies based on in-depth analysis of the problem should be conducted. Therefore, this study describes the definitions and types of cyberbullying, the differences between traditional bullying and cyberbullying, and the causes and effects of cyberbullying. In addition, this study analyzes the existing research related to the response strategies of cyberbullying and then suggests its own prevention and intervention strategies.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.1-5
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2021
Cyberbullying is a problem that is faced in many cultures. Due to their popularity and interactive nature, social media platforms have also been affected by cyberbullying. Social media users from Arab countries have also reported being a target of cyberbullying. Machine learning techniques have been a prominent approach used by scientists to detect and battle this phenomenon. In this paper, we compare different machine learning algorithms for their performance in cyberbullying detection based on a labeled dataset of Arabic YouTube comments. Three machine learning models are considered, namely: Multinomial Naïve Bayes (MNB), Complement Naïve Bayes (CNB), and Linear Regression (LR). In addition, we experiment with two feature extraction methods, namely: Count Vectorizer and Tfidf Vectorizer. Our results show that, using count vectroizer feature extraction, the Logistic Regression model can outperform both Multinomial and Complement Naïve Bayes models. However, when using Tfidf vectorizer feature extraction, Complement Naive Bayes model can outperform the other two models.
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