游戏霸凌的概念、维度与量表开发

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张自中，清华大学新闻与传播学院博士研究生。

一

游戏中的霸凌

从游戏开始进入大众视野以来，关于游戏与暴力的讨论就层出不穷。游戏设计者们考虑到暴力内容对于玩家自身造成的不适感（Hartmann & Vorderer，2010），往往会采用道德推脱的线索去缓解玩家的负罪感，从而使得暴力行为合理化（Hartmann，Toz & Brandon，2010），如告知玩家射杀凶手是为了帮助解救人质等（Lin，2011）。玩家使用或参与暴力行为的负罪感减轻，在一定程度上也为游戏中的霸凌行为埋下了种子。相较于更为熟悉的校园霸凌，游戏中的霸凌往往会被人们所忽视，但如若打开相关的游戏论坛，遭受游戏霸凌的受害者实际上无处不在。对于游戏业而言，游戏霸凌是导致玩家退出游戏的重要原因之一（BBC News，2017），相关报道称游戏霸凌可能会带来现实生活中的报复，而因为游戏中被霸凌而选择轻生的玩家也并不在少数（Mail Online，2015；Mail Online，2018；中视新闻，2015），虚拟空间中产生的霸凌伤害也会投射到玩家的现实生活中去。面对极为年轻化的游戏受众群体，关注游戏霸凌具有迫切的现实意义与人文关怀价值。

（一）作为霸凌载体的游戏

自带暴力底色的电子游戏在进行产品宣传时往往强调着画面的逼真与情节的刺激，商业逻辑的驱动与社会舆论的压力使得电子游戏在诞生之初就陷入污名化的泥沼。传统的广义攻击性模型（GAM，general aggression model）就从认知、行为、生理唤醒等多个角度去重塑暴力行为与游戏的关系（Anderson & Bushman，2001；Bartholow & Anderson，2002；Carnagey & Anderson，2005），并指出当暴力游戏经验作为环境变量输入个体的时候，个体内部的认知、情绪以及生理唤醒等多方面会发生改变，长此以往会造成玩家的攻击性脱敏（Bartholow & Anderson，2002）。游戏中的奖惩机制往往被归结为游戏暴力的重要来源，游戏设计者往往鼓励玩家的对抗与暴力行为，而玩家同样可以通过击败对手（真人玩家或NPC）来获得相应奖励，反之，放弃对抗行为通常带来惩罚如奖励消退。

而伴随着游戏载体的不断发展，更加便携化与沉浸化的虚拟现实游戏更容易带来攻击性认知与行为的提升（Calvert & Tan，1994；Jeong，Biocca & Bohil，2008；Karen & Jody，1998），诸多实证研究均表示显示技术的沉浸感会增加暴力唤醒的程度与攻击行为的频率（Lull & Bushman，2014；Persky & Blascovich，2006）。在游戏建模与人设塑造日臻完善的同时，游戏也在提供着更为真实的暴力学习路径（Karen & Jody，1998）。

不同于广播电视对于暴力因素的讳莫如深，游戏则往往是暴力美学的推崇者与实践者，暴力崇拜通常渗透于游戏叙事之中。游戏暴力是对于世俗审美的延续与后现代审美的表现，但同时也是另类美学萌芽的温床，戏剧性的逻辑贯穿于游戏暴力的表达之中（张坤，2013；戴炜，2010）。游戏暴力无论对于游戏设计者抑或玩家而言，都是一种内化于其基本逻辑之中的因素，用娱乐化的处理消解来对抗场面带来的视觉冲击。在充斥暴力崇拜的游戏文化下，玩家对于“暴力”的感知已然异于他人（张玉佩等，2011；Olson，Kutner & Warner，2008）。

（二）作为霸凌参与者的玩家

游戏玩家的数量的不断增加以及UGC在游戏领域中的扩散也在另一个层面上丰富着游戏空间中的意义与关系（Hicks，2013；Shakeel et al.，2010）。作为游戏的重要组成部分，游戏玩家的构成比例上略有不均，一个年轻化的男性主导的游戏玩家群体建构了游戏空间的最主要的意义（Newzoo，2017；Newzoo，2019）。性别的不均也同时体现在游戏设计群体中，从游戏设计逻辑开始，女性就被赋予了弱小的形象例如等待救援的公主等（Sherman，1997；Johnson，2013），与此同时女性玩家也更容易被攻击、污名化、性暗示以及骚扰（Kuznekoff & Rose，2013；林宇琳，2011；Salter & Blodgett，2012）。

而对于游戏中的玩家而言，原本的生理指标如年龄、性别、种族在游戏中都会被重构，游戏角色成为玩家在虚拟空间的化身（avatar）。与现实环境相比，虚拟环境的匿名性更容易带来去个性化的表达，化身也更容易影响人们的自我意识与认同感（Fox，Bailenson & Tricase，2013；Cohen，2006；Klimmt，Hartmann & Frey，2007；Behrmann，2011；衡书鹏，周宗奎，孙丽君，2017；张自中，彭兰，2018），玩家在对化身产生强烈认同的同时，也更有可能因为化身认同而作出攻击性行为（Leyens & Picus，1973；Turner & Berkowitz，1972）。游戏的虚拟性赋予玩家去个性化的化身也不利于玩家建立健康积极的自我认同，削弱个体的自我意识，降低其规范和约束自身行为的能力（雷雳，陈猛，2005）。

同样，游戏等级也给予了玩家不同的地位与权力，量化的等级赋权部分玩家，使其成为虚拟空间的统治阶级，也让另一部分玩家成为弱势群体（周冠延，2017；Jordan，2010），游戏等级成为游戏霸凌的潜在激励因素（Ballard & Welch，2017）。

（三）作为霸凌生成条件的游戏社群关系

游戏从诞生之初就具有着互动性，玩家参与游戏的重要动机之一就是社交（Yee，2006；Choi & Kim，2004），即便是单机游戏，玩家也倾向于游戏外的攻略论坛上的交流（Axelsson & Regan，2006）。对于一个社群的玩家而言，他们往往会具有明确的心理社群感（PSOC，psychological sense of community），同时对社群也具有认同感（social identity），并在社群中获取和提供社会支持（social support）（O’Connor，Longman，White & Obst，2015）。但与现实的社群关系不同的是，游戏中的社群关系“混杂而多变”，一方面对内收缩提供非竞争性资源，但同时又不严苛排他；另一方面强调信任，但建立信任的基础也非血缘（Castronova，2005；王喆，2018）。社群容易带来“强强联合”，诸如一些线上游戏组织会设立较高的准入门槛以提升团队的平均实力，但与此同时马太效应加强，力量不均衡的现象更为严重，恃强凌弱可能被视为常态（王喆，2018）。然而这些社群又是脆弱的、短时的，对于玩家而言，进入与退出游戏社群的成本太低（Galston，1999），地域与性别的接近性并不能长时维系MMOG类（massively multiplayer online game）游戏玩家的合作关系，对于非同一游戏组织的玩家，这种合作的消退速率更为明显（Shen，Monge & Williams，2014）。而对于本身就弱化公会机制的MOBA类（multiplayer online battle arena）游戏还是更多借助熟人社交，陌生玩家之间的在线关系很难维持一个平稳的状态。

（四）游戏霸凌的概念界定与辨析

电子游戏环境提供了鼓励对抗的机制、日益具象的平台以及宣扬暴力的文化，游戏玩家也因为群体结构的不均衡带来了权力的不平等，而游戏玩家搭建的社群关系也凸显出混杂多变、脆弱短时的特征，基于此，游戏霸凌的出现具有着一定的必然性。一些在中国香港、中国台湾、美国等地的研究结果也证明了游戏霸凌的存在（Leung & McBride-Chang，2013；Yang，2012；Ballard & Welch，2017）。

1. 游戏霸凌的概念辨析

相比于游戏霸凌，游戏暴力（game violence）、悲伤化游戏（grief play/griefing）等概念在游戏研究中使用更为广泛，也有部分研究将游戏霸凌归纳于网络霸凌（cyberbullying）的研究框架中，但这些概念仍然与游戏霸凌有着些微差异。

暴力是指使用武力去伤害、虐待、损害、破坏（Merriam-Webster Dictionary，2019）。尽管霸凌往往被认为是暴力的某一种形式，但是Bullying Statistic（2010）指出霸凌具有持续性与反复性，同时除了生理伤害，也会包括对受害者的社会关系的破坏；由于霸凌行为的隐蔽性，霸凌具有日常化的趋势。不同于游戏暴力，游戏霸凌是具有着明确的反复性的行为，通过反复伤害受害者达成效果（Lam，Cheng & Liu，2013）；悲伤化游戏是指玩家不是通过参与游戏而享受乐趣，而是通过损害其他玩家的游戏乐趣而获得自身的游戏乐趣（Mulligan & Patrovsky，2003：250），其中三个主要的特征是：1）悲伤化行为是有意的；2）导致其他人的游戏乐趣降低；3）悲伤玩家（griefers）会从中获得快乐（Foo & Koivisto，2004）。在某种意义上，悲伤化游戏更偏向于战略行为，诸如突袭他人营地或干扰他人沟通（Ross & Weaver，2012；Ballard & Welch，2017）。相比之下，游戏霸凌可能是非战略的、更为随意化的行为；网络霸凌是一种通过信息与传播技术对他人反复造成伤害的行为（Beran & Li，2005；Patchin & Hinduja，2006；Belsey，2007），所以基于电子游戏实施的霸凌行为也可以归结为是网络霸凌的一种。但相较于普遍意义上的网络空间，游戏环境中霸凌具有着特殊性：1）权力结构的差异性。在网络空间中，普通个体均拥有接触、使用以及在互联网发声的权力，个体间权力差异不具有明显差异（丁未，2009）；而在游戏空间中，游戏等级的赋权将玩家权力数字化，玩家之间具有着倍数化的差异（Jordan，2010；Ballard & Welch，2017），这种权力的极大不平衡为霸凌提供了更多发生的机会；2）沉浸程度的差异性。相较于普通的网络空间，游戏更容易让玩家陷入沉浸状态（Sweetser & Wyeth，2005），而沉浸状态同样也是游戏成瘾、攻击性行为的重要预测指标（Chou & Ting，2003；Lemmens，Valkenburg & Peter，2009），这也为游戏霸凌的出现创造了可能。基于此，游戏霸凌有着不同于网络霸凌的发生机制，对于这一现象进行概念化具有一定的可行性与必要性。

2. 游戏霸凌的测量

关于游戏霸凌的研究方法有两种主要路径，其一是借用网络霸凌的问卷作为测量工具来对于游戏霸凌进行测量，如Willard（2007）开发的Cyberbullying Behavior Scales（Yang，2012），Cyber-victimization Scale（Leung & McBride-Chang，2013）等；其二是基于机器学习算法，借用游戏公司后台数据来建构游戏霸凌的全景（Murnion，Buchanan，Smales & Russell，2018；Kwak & Blackburn，2014）。由于后者数据难以获取，同时游戏霸凌区别于网络霸凌概念的独特性，发展游戏霸凌测量体系具有重要意义。考虑到游戏霸凌测量的欠缺性以及过往研究测量的思路，对于网络霸凌、悲伤化游戏等与游戏霸凌接近的概念的测量的了解有助于更好地建构游戏霸凌的测量体系。

3. 游戏霸凌的定义

在本研究中，游戏霸凌被定义为“在游戏环境中某个体或群体非战略地对他人造成反复伤害的行为”，这一定义受到网络霸凌的定义的启发（Beran & Li，2005；Patchin & Hinduja，2006；Belsey，2007），并将行为主体约束在游戏环境之中。

二

研究问题与方法

游戏霸凌既是一个旧现象，同时也是一个新概念。一方面，游戏场景中的暴力行为已然是学者们关注的经典话题，对于游戏中的冲突和网络空间的霸凌研究都逐渐臻于成熟；另一方面，游戏霸凌的概念此前还尚未明确，更多的研究聚焦于这 一现象，而对其测量探究甚少或借用网络霸凌等类似概念的现有量表，存在着单维度、未确定因子结构等多种弊端。基于此，结合上文中对于游戏霸凌这一概念的定义，本研究聚焦于如何对游戏霸凌的程度进行测量。考虑到时间、精力与成本的限制以及不同游戏类型中霸凌类型的巨大差异，本研究只聚焦于多人在线战术竞技游戏（multiplayer online battle arena，MOBA）游戏玩家的霸凌行为与受害行为。MOBA游戏往往是最受玩家关注的游戏类型之一，庞大的MOBA玩家群体使得针对于MOBA游戏的研究也具有显著研究意义（Mora-Cantallops & Sicilia，2018）。针对上述问题，本研究主要采用以下两种方法：

质化研究方法是探索新概念，降维潜变量的重要路径。为建立一个科学而稳定的游戏霸凌测量工具，收集大量与游戏霸凌相关的语料成为研究起点，语料的质量与数量均是建立测量工具的关键。在本研究中，研究者使用半结构化深度访谈，访谈逻辑围绕游戏霸凌的主要特征与主要类别进行，从而收集到游戏霸凌的相关信息。在深度访谈对象选择上，根据样本的差异化原则以及甄别问卷的结果，选择了不同年龄阶段、不同性别、不同游戏类型、不同游戏沉浸水平的游戏玩家，从而保证信息的差异性与丰富性；样本的数量遵守信息饱和的原则。

在通过质化研究方法获取充分信息后，建立与游戏霸凌与受害行为的语料库，并采用问卷测量的方法收集用户数据。投放渠道主要为游戏贴吧、游戏微信群，同时也通过社交媒体进行发放。

同时采用因子分析作为发展测量工具的分析方法：

探索性因子分析（EFA，exploratory factor analysis）是基于多元因子分析，探索测量变量本质结构的研究方法（Norris，Lecavalier，2009）。在本研究中，建立可行的游戏霸凌的测量工具需要依靠探索性因子分析来实现，通过探索性因子分析将潜变量降维并提取因子。然而，探索性因子分析应该被认为是理论产生的方法而不是理论检验的方法，故本研究采用验证性因子分析被用于检验理论与数据是否相符，从而确保量表的稳定性与可靠性（胡中锋，莫雷，2002）。

三

量表的建立与检验

霸凌者与受害者是霸凌研究中最为基本的参与者，所以在诸多的霸凌研究与网络霸凌研究中，均采用了平行式量表的方式对于这一组参与者进行同时性观察（Erdur-Baker & Kavsut，2007；Ayas & Horzum，2010；Çetin，Yaman & Peker，2011），基于此，本研究针对霸凌者与受害者分别建立相应的测量工具，并发展出“游戏霸凌者量表”（game bully questionnaire）以及“游戏受害者量表”（game victim questionnaire）。

（一）量表基础语料收集

访谈主要涉及MOBA游戏玩家在游戏过程中的负性情绪与不良体验，基于斯特劳斯（Strauss）与考宾（Corbin）（1997）的扎根理论将所获得访谈信息导入Nvivo12.0进行开放式编码（open coding）与轴心式编码（axial coding），抽取核心概念，最终获得76个一级编码与5个主要类属：言语霸凌、社交霸凌、技术霸凌、化身霸凌以及游戏作弊。

基于网络霸凌与传统霸凌的分类模式，本研究提炼出上述五个主要类属，基本涵盖了MOBA类游戏玩家在游戏中所经历的主要负性体验，在部分二级编码中仍然存在重叠的情况。根据获得的相关信息，整理出游戏霸凌量表的语句共34条。

同时使用被动语态对于上述语句进行改写，如将“在游戏中，我发过露骨的性相关的信息给别人”改为“在游戏中，我被别人发过露骨的性相关的信息”等，获得32条关于游戏受害者体验的语句。

（二）量表的编制与检验

基于上述关于游戏霸凌的语句，本研究编制《关于MOBA类游戏不良体验调查》的问卷，问卷主要构成为游戏霸凌者相关语句、游戏受害者相关语句、被访者游戏类型与基本信息等，共计70个项目。在询问关于游戏霸凌与受害的相关体验时，参考Calvete等人（2010）提出的《网络霸凌量表》（the cyberbullying questionnaire，CBQ），采用李克特三点量表的形式对于体验进行问询，基本结果如下所述。

1. 样本描述

该问卷于2019年11月3日开始发放，主要投放渠道为相关的游戏论坛、游戏微信群等，于2019年12月11日停止问卷填答，共回收问卷889份，通过鉴别题删除无效问卷107份，考虑到问卷长度，删除填答时间小于2分钟的答卷36份，共获得有效问卷数746份。

所有的被访者均回答了关于游戏霸凌者以及游戏受害者相关语句的问题，考虑到本研究的目的是为了建立游戏霸凌者量表与游戏受害者量表，所以调查中占据多数的游戏霸凌受害者群体（bully-victim）将不在本研究的考量范围之内。基于此认知，本研究聚焦于两组群体及其相关数据来进行游戏霸凌相关量表的研究，即使用游戏霸凌者在游戏霸凌者语句中的回答作为游戏霸凌者量表的研究数据，使用游戏受害者在游戏受害者语句中的回答作为游戏受害者量表的研究数据。

区分游戏霸凌者、游戏霸凌受害者与游戏受害者的方式是基于受访者对于两组语句的回答得到的相应分数，将两组分数相减后获得一个差值，该差值表示的是该受访者在霸凌行为上的频次与受害行为上的频次的差值。如若该数值为正值，意味该受访者在霸凌行为中表现更为突出，反之，则是在受害行为中的经历更为丰富。该数值的绝对值越大，从某种意义上意味着该受访者在游戏中的霸凌或受害的程度越大。本研究基于该差值，分别从两端挑选出224人（前后30%）作为研究对象。

2. 游戏霸凌者量表

在探索游戏霸凌者量表时，224位在游戏霸凌行为中表现突出的被访者被作为研究对象，其中男性117名（52.2%），女性107名（47.8%）。

（1）探索性因子分析

根据得分抽取出224名受访者中的前后27%的人分别作为该项目的高分组与低分组，从而计算出每个项目的难易度（difficulty）；针对高分组与低分组进行独立样本T检验以获得项目的鉴别度（discrimination）。通过难易度与鉴别度的筛选，剔除了原语句中不符合的20个项目。同时，通过双变量相关分析计算单项与总体的相关效度，并剔除相关系数低于0.4的2个项目。

本研究使用探索性因子分析作为检验建构效度的方法，保证因子特征值须大于1（Shevlin & Lewis，1999）且每一因子载荷值至少大于0.3（Martin & Newell，2004；Schriesheim & Eisenbach，1995），并且每一个项目可用于解释一个独立维度（Büyüköztürk，2007：101）。最终本研究获得了一个9项目的游戏霸凌者量表，其因子载荷图如表5：

表5：游戏霸凌量表因子载荷图

该量表的KMO系数为0.87，Barlett检验的卡方值为726.049（p<0.01），确保了因子分析实施的可能性（Tabachnick & Fidell，1996：481）。基于特征值大于1 的原则提取因子，共提取3个因子，累计方差解释率为68.03%。各分量表之间相关在0.182－0.614之间，各分量表与总量表之间相关在0.573－0.761之间，分量表与总量表之间的相关均高于分量表之间的相关，同时各个相关均达到显著水平（p<0.01）。

各分量表的内部一致性系数分布范围为0.682－0.794，总量表的内部一致性系数为0.851；分半信度分布范围为0.624－0.752，总量表的分半信度为0.783。

按照题项内容，并借助理论结构，将三个因子分别命名为化身霸凌、言语霸凌和社交霸凌。化身霸凌的因子载荷值介于0.667与0.860之间，解释了24.644%的总体方差，包含3个项目。化身霸凌分量表主要聚焦于玩家对于他人化身的嘲笑与羞辱，包括“虐泉”行为，围绕化身“尸体”跳舞的行为等等；言语霸凌的因子载荷值介于0.580与0.876之间，解释了总体方差的22.917%，包含3个项目。言语霸凌主要聚焦于玩家使用含有敌意的粗俗的言语对受害者进行辱骂、嘲讽、威胁等，部分游戏中的公开语音等机制让游戏中的言语霸凌公开化；社交霸凌的因子载荷值介于0.669与0.810之间，解释了总体方差的20.469%，包含3个项目。社交霸凌主要聚焦于玩家对其他玩家社交关系的损害，即包括故意忽视与懈怠，也包括采用欺骗的方式损害游戏社交。

（2）验证性因子分析

本研究借助Mplus对于含有三个维度以及九个项目的游戏霸凌量表进行验证性因子分析。验证性因子分析中所采用的数据为总样本中剩下的522名被访者。其基本结果见图1：

图1：游戏霸凌量表验证性因子分析结果

验证性因子分析主要检验该模型的拟合程度，结果显示尚可。模型的卡方值显著（χ2 =112.743，sd=24，p= .00，χ2/sd=4.69）。其他拟合系数显示如下：RMSEA= .084，CFI= .929，TLI= .903，SRMR= .040。对于二阶三因子模型来说，RMSEA介于0.08与0.10之间，表明模型可以接受。上述拟合系数显示该三维度模型拟合程度可被接受。

3. 游戏受害者量表

在探索游戏受害者量表时，224位在游戏中有过明显受害经历的被访者被作为研究对象，其中男性131名（58.5%），女性93名（41.5%）。

（1）探索性因子分析

借助SPSS 25.0，对相关语句进行基于难易度与鉴别度的筛选，剔除了原语句中不符合的17个项目。同时，通过双变量相关分析计算单项与总体的相关效度，并剔除相关系数低于0.4的2个项目。游戏受害者量表的编制继续使用探索性因子分析作为检验建构效度的方法，并最终获得了一个9项目的游戏霸凌者量表，其因子载荷图见表8：

表8：游戏受害者量表因子载荷图

该量表的KMO系数为0.792，Barlett检验的卡方值为579.341（p<0.01），确保了因子分析实施的可能性（Tabachnick & Fidell，1996：481）。基于特征值大于1 的原则提取因子，共提取3个因子，累计方差解释率为66.38%。各分量表之间相关在0.279－0.515之间，各分量表与总量表之间相关在0.618－0.772之间，分量表与总量表之间的相关均高于分量表之间的相关，同时各个相关均达到显著水平（p<0.01）。

各分量表的内部一致性系数分布范围为0.695－0.741，总量表的内部一致性系数为0.799；分半信度分布范围为0.660－0.677，总量表的分半信度为0.700。

按照题项内容，并借助理论结构，将三个因子分别命名为化身受害、社交受害和技术资本受害。

（2）验证性因子分析

本研究借助Mplus对于含有三个维度以及九个项目的游戏受害者量表进行验证性因子分析。验证性因子分析中所采用的数据为总样本中剩下的522名被访者。其基本结果如图2：

图2：游戏受害者量表验证性因子分析结果

验证性因子分析主要检验该模型的拟合程度，结果显示良好。模型的卡方值显著（χ2  = 88.325，sd = 24，p = .00，χ2/sd = 3.68）。其他拟合系数显示如下：RMSEA = .072，CFI = .961，TLI = .941，SRMR= .031。上述拟合系数显示该三维度模型拟合程度相对良好。

四

讨论与反思

本研究通过探索性因子分析分别获得了游戏霸凌量表与游戏受害者量表，并使用验证性因子分析对其拟合程度进行检验。经过检验，游戏霸凌量表共提取三个公因子，分别命名为言语霸凌、化身霸凌以及社交霸凌，该量表的KMO系数为0.87，累计方差解释率为68.03%，总量表的内部一致性系数为0.851，其验证性因子分析模型拟合程度较好；游戏受害量表共提取三个公因子，分别命名为化身受害、社交霸凌以及技术资本受害，该量表的KMO系数为0.792，累计方差解释率为66.38%，总量表的内部一致性系数为0.799，其验证性因子分析模型拟合程度较好。

本量表的编制也存在着诸多限制。首先，在理论的建构上依然有待加强，诸如吸收更多游戏学相关的文献；其次，样本上存在一定问题，如样本量依然有待提升；样本的年龄层面较为集中，并没有很好考虑到30岁以上人群在游戏中的体验。今后可考虑增加样本量，以及平衡样本量在人口统计指标上的差异，提高常模参考的代表性与可靠性；同时将RPG游戏纳入研究范围，根据游戏环境的变化对于量表进行修订与更新。

无论是对于学界抑或业界，如何量化游戏中的霸凌现象，给予游戏霸凌一个统一的测量指标其实都具有着重要的学术与实践意义。游戏霸凌量表的编制对于为将来关于游戏霸凌的研究提供测量参考，同时也为游戏开发者在设计环节中的力量平衡提供可借鉴工具。如今，伴随着游戏产业与VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、AI（人工智能）等技术的不断融合，游戏中现实与虚拟的边界不断消解，而其负面效果也在逐渐溢出，游戏霸凌的伤害也必然会影响现实生活，游戏玩家尤其是数量庞大的青少年群体如何应对这种伤害，也即将从未来式变成现在进行时，未来也可以基于游戏霸凌量表而对游戏霸凌动因进行探讨，诸如讨论玩家的人格因素、游戏动机对于玩家游戏霸凌行为的潜在影响，而与此同时玩家的游戏等级与其游戏沉浸水平是否会在某种程度对于上述关系产生一定的中介与调节作用。关于游戏霸凌的讨论有助于在源头对于游戏霸凌进行控制，进而为建立一个健康有序的游戏环境创造背景条件。

本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2021年第10期。

 封面图片来源于网络

本期执编/小恒

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