從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究

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(1)師大學報：教育類民國 93 年，49(1)，21-40. 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究黃芳銘. 楊金寶. 國立嘉義大學教育系. 國立台北護理學院. 本研究主要針對台灣在學之國中女生，網路行為、網路交友，及約會行為進行調查分析，以了解其偏差之人際互動，並建構一個國中女生網路交友性侵害潛在被害之模式。蒐集全省國中三年級女學生 442 個樣本。藉由結構方程模式的統計技術，以 LISREL8.52 版軟體，檢驗此一模式的適配性。整體適配指標顯示模式獲得接受。「網路上癮」對「網路交友遊戲」具有正向且直接的影響。「網路交友遊戲」對「網路互動危機因素」具有正向且直接的影響。「網路交友遊戲」對「約會潛在性侵害」具有正向且直接的影響。「網路互動危機因素」對「約會潛在性侵害」有正向且直接的影響。關鍵字：偏差行為、結構方程模式、網路互動、潛在被害. 前. 言. 電腦科技改變傳統的人際互動，同時也改變. 兩相類似的生活型態之對等團體 (equivalent. 了傳統的犯罪型態。黃富源(2002)發現，早期的. group)，彼此交流型塑成不同強度的網路互動危. 犯罪理論強調犯罪機率，晚近學者則重視犯罪情. 機情境。由於危機情境中煽動、促進、允許、轉. 境及互動生態。犯罪機會理論(theory of criminal. 向等因素之催化，使得潛藏的性意圖在逐漸熟悉. opportunity)強調機會是被害的核心，因為人類均. 的互動中，逐漸忽略交友危險的警覺性，極易互. 潛藏著犯罪傾向，會不會犯罪除了自我控制力量. 為不當情境中的加害與被害人。因此，網路交友. 的提升，最重要的是有無犯罪機會(Kennedy &. 受害行為恐非只是「無心的被害者所採取的消極. Sacco, 1998)。亦即，生活方式不同的人，其遭受. 的、無辜的角色」之犯罪加害單邊事件。. 犯罪侵害的機會也就不同。網路生活的隱密性與. 當然，犯罪事件的社會特徵，源自於該事件. 匿名性，網友所有訊息都來自單方面提供，沒有. 所涉及的情境互動事實。網路交友遊戲所建構的. 其他查證的方式而有機會彼此作假，且在虛擬世. 情境世界，不但缺乏嚴格審查與管制，同時充斥. 界中不必太真實或不負責任的言行，幾乎已是人. 負面煽情或情色資訊，極易造成經常接觸之青少. 盡皆知的事情。因此，習慣於以遊戲心態進行網. 年，衍生不健康的性觀念、態度、與行為(許春金. 路交友，容易因遊戲幻想、遊戲要素、性別腳本、. 等，2002)。而過多負面角色的示範與模式，亦容. 劇場角色不同，而有不同的受害程度。. 易引起性犯罪或偏差的性行為模仿。科技的便利. 其次，從犯罪兩造的互動關係沉思犯罪受害. 遭受到人類的誤用與濫用，因此，網際網路也締. 歷程，發現受害常常是被害者與犯罪者之間社會. 造新類型的性犯罪問題，成為虛擬世界侵犯真實. 交換的產物(Kennedy & Sacco, 1998)。易言之，. 生活的犯罪溫床。而以網路為主要生活休閒方式. 犯罪加害人會做什麼行為，與被害者的反應有密. 的族群，當然比不以網路為主要交友方式者，較. 切的關係。交友遊戲心態不當及規範感不強的網. 有機會因網路媒介而遭受性侵害。這是犯罪防治. 友，在虛擬社會倫理尚未建立的情境中，形成兩. 的新課題，也是家庭與學校教育不得不重新思量.

(2) 黃芳銘、楊金寶. 22. 興問題所發展的機制，針對這種機制提出國中女. 的議題。 12-15 歲的國中女生，幾乎人人均有能力上. 生網路行為以及交友之安全教育，以防範於未. 網查資料、玩遊戲、交朋友。為求國中基本學力. 來，健全學校所推行的教訓輔三合一的教育方. 測驗順利，多數人加入補習強化學習的途徑。在. 案，乃是當務之急。. 有限的時間被學習切割、有限的精力被學業分散. 本研究企圖自上網交友並曾約會的國中女. 之後，網路交友成為發展同儕關係或發洩壓力的. 生，探究其經由網路交友後，約會可能發生性侵. 最佳途徑。而國中女生涉世未深的單純、體能上. 害的潛在危險。潛在危險起源自網路交友的遊戲. 的弱點；以及求變、羞澀又急於被肯定的心理特. 意圖，而熱衷於網路交友的族群中，有網路上癮. 質，致使這一族群的孩童，成為網路交友中最可. 症候者將會影響其遊戲交友的心態；若是網友雙. 能受害的高危險群(楊金寶，2003)。若是她們有. 方於虛擬互動共同鋪陳慾望情境，則所形成網路. 輕微的網路上癮症候群，不上網與網友聊聊天，. 互動危機因素，就更容易對約會產生受害危險的. 則有心理被排斥或不自在的感受，一但見面約會. 影響。最後，本研究整合約會發生潛在性侵害的. 之後，如果情況符合日常交友活動理論(暴露危險. 因素以及影響途徑，建構被害理論與網路交友潛. 與外在吸引增強、抑制機制與危險認知不足)，則. 在受害影響因素之整合模式，以結構方程模式的. 遭受網路媒介性侵害的機率就更高。這種潛藏在. 方法學來檢驗此一模式的適配程度。另一方面，. 虛擬世界的人際互動，所產生的偏差行為，也形. 期望從模式所發展的因果機制，產生相關的建. 成教育社會學亟需瞭解的議題。如何瞭解這種新. 議，供學校從事網路安全教育之參考。. 文獻探討一、被害者理論與網路情境之關係. 為生活方式不同，代表人們分配他們的時間與精. 一般而言，致令犯罪事件成功的三要素為：. 力在活動上不同，也因此使得其在遭遇犯罪風險. 加害人、被害人、犯罪情境(張平吾，2001；鄧煌. 的機率上有所不同。亦即，生活暴露理論. 發，2000)。但是，分述論之多為片段殘篇，較無. (lifestyle-exposure theory)足以解釋被害機會由生. 完整體系。黃富源(2002)再建構被害者學理論時. 活型態所建構。Cohen & Felson (1979)認為，社. 發現，機率(opportunity)以及被害者與犯罪者互. 會變遷會影響人類日常活動而影響犯罪機會，當. 動(victim-offender interaction)，是構成被害者學. 社會改變使得加害人與被害人有直接的身體接. 理論的兩大體系。以機率為基本觀念的理論，是. 觸，就容易產生各種暴力行為和財產犯罪事件。. 從犯罪加害者的機會和犯罪意圖的角度，了解被. 日常活動理論(routine activities theory)認為直接. 害期間的時間性和空間性的分布。該理論主張，. 掠奪的犯罪行為，在時空背景下具有為具有能力. 被害者和潛在被害者提供犯罪人犯罪的機會，是. 及傾向的犯罪者(motivated offender)、為合適的. 犯罪被害程式中一個不可或缺的因素(黃富源，. 人、物或慾望的犯罪標的物(suitable target)、為. 2002)。簡言之，犯罪機會理論提供新的思考方. 足以遏止犯罪發生的抑制者不在場 (absence of. 向：人們做些什麼，使得犯罪者有犯罪的機會. capable guardian)等三個基本要素，犯罪被害行為. (Kennedy & Sacco, 1998)。. 才會發生。. 人們做些什麼活動的總合就是一種生活方. 早期的被害學理論，著重於內在衝突與人格. 式。Hindelang, Gottfredson, & Garogalo(1978)認. 特質等心靈因素(intra-psychic)的探討，晚近則轉.

(3) 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 23. 移至人際因素以及在某情境中人們互動的過. 危機情境，則使約會發生強制性的性行為，將更. 程。Tedeschi & Felson (1994)、Cheatwood (1996). 快速且更高幅度的提升。. 認為，未了解犯罪者、受害者之動態交互作用之. 最早且最著名的被害互動研究，應屬「被害. 前，所有想要了解被害的意圖，都將是不完整且. 者引發理論」(victim precipitation)。Amir( 1971). 令人誤解的。在此立基下，受害者不僅是犯罪或. 應用此觀點，研究 646 例強姦案件，發現為數不. 遭遇危險的被動客體，對於受害行為的促成，常. 少的被害者，事實上是「半推半就」順從了加害. 扮演主動的角色。Sparks (1981)提出受害傾向的. 人的強姦行為。這種責備被害人的論點，扮演性. 觀點，並將之歸為如下的八大元素：即受害者挑. 侵害推波助瀾的角色，也使加害人的強姦有理找. 惹使加罪人受刺激而引發犯罪之鼓動. 到藉口，因而引發極大的爭議。事實上，被害人. (precipitation)因素；受害者積極引誘或主動施. 引發論點被學者疑慮最深的是忽略犯罪發生的. 暴，讓對方感受被侵擾的威脅而以暴力回應之煽. 情境，摻雜並扭曲社會對性別的期待，且矇蔽了. 動(instigation)因素；被害者因自己無知、魯莽、. 真正發生強姦犯罪的環境因素(Sacco & Kennedy,. 態度曖昧或疏忽行為，而陷入被害危險情境之促. 1996)。對「被害人引發」觀念所導致的結果，黃. 進(facilitation)因素；被害者因其性別屬性或身. 富源(2002)認為這讓社會大眾傾向相信：每個人. 體、社會環境某些弱點極易陷入被害情境之弱點. 都應對自己的行為負責；也讓犯罪學界更有意義. (vulnerability)因素；被害人與加害人共同從事一. 的正視犯罪問題：犯罪的發生是加害人與被害人. 種兩廂情願的合意(consensual crime)共犯而為受. 行為結合下的產物，而非單純只是加害人不良的. 害之合作(cooperation)因素；被害者不幸陷於某. 動機或被害人不合適的行為反應。. 種有利於犯罪之機會(opportunity)因素；被害者. 楊金寶(2003)審視網路媒介性侵害之情境，參. 之特徵足以導致加害者犯罪動機之吸引. 考 Sparks(1981)、Leiblum(1997)、Wysocki(1998)，. (attractiveness)因素以及犯罪者未被刑事追訴處. 以及 Maheu(2002)的文獻，依該受害指標歸納出網. 分而肆無忌憚之免罰(impunity)因素，均是受害反. 路互動危機因素如下：激發或煽動因素 (precipitation. 覆發生的重要因素。. or. Tedeschi & Felson (1994)認為，受害者與犯. provocation)：網路媒介性侵害受害人之言行引起. 罪者在犯罪事件中，會扮演引發侵害的不同角. 加害者的亢奮情緒，而加害者又極易受其情緒影. 色，促使犯罪情境發生。而這些情境是根據過去. 響，因而喚起強制壓抑之性意圖。. 經驗、社會化，或與其他團體在互動行為方式中. 促進因素(facilitation)：網路媒介性侵害受害. 所形成的。亦即，網路交友含有深度的性騷擾遊. 人，如果態度曖昧或忽略加害人提出的性暗示；. 戲，彼此會遵循性探索的互動軌跡，遵循網路性. 亦或著在網友提出性邀請時，並未加以嚴詞拒. 開放的情境定義，採取應對的行動或策略。什麼. 絕，都可能促使網友建構被性侵害的網路互動情. 樣的人容易陷入網路情感而受害？通常會感到. 境。. 空虛寂寞的人，個性比較內向、害羞，不善於現. 允許或合作因素(accept or cooperation)：係. 實世界的人際關係技巧，或只重心靈契合的親密. 經由兩相情願的犯罪(consensual crime)而成為共. 關係，而不重視社交性的親合關係 (Brehm &. 犯。網路媒介性侵害的受害人與加害人，兩造在. Kassin, 1996)。就互動情境而言，網路男女雙方. 虛擬情境中，接受廣泛露骨的談論性愛或允許性. 接受或不排拒性煽惑、性騷擾、性暗示、性挑釁. 關係的發生。在對談中，彼此強調對性的好奇並. 等性愛言行，所塑造出彼此並未察覺的網路互動. 釋放性邀約的意圖。.

(4) 黃芳銘、楊金寶. 24. 轉向因素(transfer)：網路媒介性侵害受害人. 當然，幻想(illusion)是網路使用人與內在自. 的轉向因素在於情境，受害者在現實生活中，未. 我及他人遊戲的籌碼，此幻想遊戲的實現，需要. 能感受到父母的疼愛或關懷；或是在學校的學業. 遊戲的所有參與者一起達成，參與者對互動時間. 成績不加，不受師長同儕的重要，將會自真實世. 與步調有較大的掌控權 (McKenna & Bargh,. 界的不滿或失意，轉身投入網路各種高亢澎湃的. 2000)。亦即，網友間幻想的相互感應與相互增. 虛擬意境。若此時適逢居心叵測之徒，即讓加害. 強，影響整場遊戲是否得以進行。幻想或虛擬的. 人有可乘之機。. 網路情境，當然也會對對方有錯誤或不實的期. 從上述文獻可知，國中女生若以網路交友遊戲為其重要的生活或休閒方式，則她們與網路上. 望，因而扼殺原先夢幻的人際互動或演變成性侵犯。. 潛在犯罪加害人有較多的接觸機會，其被犯罪者. Turvey(1997)分析上網者的經驗發現，網路. 所害的風險就比不以網路交友者為樂者高。. 許可使用者各種不同的特質，模糊了真實生活與. Sampson & Lauritsen (1990)指出，被害人與加害. 幻想世界的界線。Fuller(1996)及 Wallace(1999). 人有高頻率的接觸並建立一定的人際關係。若其. 認為此種虛擬影像，意味著在網路上透過文字過. 互動過程充滿性意圖的氛圍，則更在網路上已建. 濾，可以締造另一番人際魅力，但對彼此常形成. 立男女「結構地位」(structure position)的危機情. 錯誤的認知，低估感性的互動。上天賜予的想像. 境，彼此習得非健康的性別交往。在網路上所展. 力，是性愛遊戲的驅動力，而網路則是情慾感官. 現的性自由或偏向開放的印象與場景，將會成為. 觸角的自我延伸。因此，遊戲幻想是網路交友的. 網友內心共同定義，根據這個定義或角色演出，. 變項。. 在約會見面的續集發展時，轉化成實際互動的腳. 網路交友的心理調適機制，與面對面交往模. 本。準此，越喜歡上網交友的國中女生，尤其有. 式無異，同樣需要時間、空間、關係的建立，當. 上網症候現象者，其潛在受害於網友的機會越. 感到對方有吸引力時，並有某種程度的信任與迷. 多；如果，上網者在互動過程越以性歡樂為話題. 惑時，真實或虛擬親密行為的機會才會提高. 者，則就更加深約會性侵害潛在受害的機率。. (Schnarch, 1997; Young & Long, 1998; 王志寰，. 二、網路交友遊戲之潛在危險. 2001)。多數研究支持網友在線上會有適度的自我. 網路交友的優點也可能是其缺點，尤其是隔. 揭露(self-disclosure)，而自我揭露程度又與互動. 著螢光幕所得的訊息不足，容易產生只透過對方. 氣氛是否幽默、歡樂有關，這是建立網路友誼的. 的文字表達「幻想」對方的形態。因此，極可能. 重要因素(Park & Floyd, 1996; Cooper, Delmonico,. 演變成表面上是在交友，實際上，則是和自己的. & Burg, 2000; Maheu, 2002)。也就是說，網路交. 「幻象」在交往。當然，訊息足夠與否是事實誤. 友歷程含有彼此討好互惠的遊戲要素，在歡娛的. 判或決策錯誤的藩籬，一旦網友直接見面，極有. 氣氛中，互惠被扭曲為刻意回報的酬勞，亦或變. 可能大失所望(當然驚艷大喜亦有機會)。網路交. 質為人際或特定關係的交易，則使得網路交友遊. 友最大的危險，是遇到不懷好意的預謀者，一旦. 戲已建構傷害的特質。. 受到傷害，往往「網海茫茫」難以指認對方，投. 自我揭露的網友，何時會把線上的關係延伸. 訴無門。又因為交往過程的快速與隱密性，缺乏. 到離線以後？研究顯示，當電子郵件的數量、線. 獲得他人協助的機會，因之而獨自面對與承擔傷. 上聊天的時數增加時，就是線上情人間吸引力增. 痛，使得危險狀況更現紛亂。. 長的徵兆(Cleo, 1998)。這表示透過文字與心理美好的憧憬，可在描繪出情人的「虛擬影像」(virtual.

(5) 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 25. image)。現實世界的面對面互動，涉及外在吸引. 分手或發生親密關係的「結局」，讓兩個人都覺. 力、社會地位、人格特質、口語溝通流暢程度，. 得很不實在或被欺騙受害的感受。社會學家. 要進一步發展出親密關係，需要投資相當多的成. Goffman(1959)認為在社會的交互影響裡，社會將. 本。網路溝通遊戲吸引人之處，則完全可忽略現. 設置一個舞台，並要求個體演出固定或期望的角. 實的條件限制(Noonan, 1998)。因此，網路世界. 色。在這場溝通劇碼中，受害者從網路社會化及. 的性關係或人際關係，成為某些人補足現實世界. 他人經驗中，學會處理性挑逗的感覺以及貫友的. 的另類天地，交友挫折的男性，對於女性溫柔順. 行為反應。此種網路「結構地位」 (structure. 從的需求與雕塑就更迫切。. position )角色互動( Felson, 1996)，使得受害人對. Deuel(1996)針對虛擬熱情活動的參與者進. 於在網路上挖掘性意圖的投入程度，依憑著與對. 行研究，她指出透過網路虛擬熱情可提供一個獨. 方的關係，角色從被動參與到主動挑釁不斷的轉. 特創新的生活空間，讓有意的雙方在網路上安全. 換。. 的進行性的表達。虛擬情境雖然自在、無所顧. 楊金寶、黃讚松(2003)研究發現，多數網友. 忌，但仍有不少網友認為這是自欺欺人的活動。. 不會在網路上主動掏空自我情感，而是會循著一. Roberts & Parks(1999)調查 435 位網路角色扮演. 定的共通模式。Cleo(1998)的研究也指出：絕大. 玩家，發現 40%的人正從事「虛擬變性」，以體. 多數的線上關係遵循著類似的發展軌跡，他們在. 驗不同的性別所帶來的不同互動經驗，不願意改. 線上相遇，很快進入交談甚至激情熱烈對話，接. 變性別的網友，則認為這是一種欺騙或造假的行. 下來即是親身接觸。亦即，彼此吸引(鉤餌相及). 為。亦即，多數人在網路交友遊戲中，對於男女. －網上交談(回應相喜)－見面邀約(心緒轉換)。. 互動的性別腳本，仍保留傳統固著的態度。. 瞭解網路對象有時是段驚悚的歷程，見面互動常. Berne(1976)即提到典型的人際溝通遊戲，他. 是驚悚的高潮。在真實交往所需的社交禮儀與技. 認為溝通遊戲不但有步驟，而且是依照六個定義. 能，外貌身分與網路上截然不同的騙局防備，都. 明確的階段逐步進展，形成所謂的「G 公式」：(Con. 是這場網路遊戲慌亂傷害的轉換點。遊戲轉換至. 餌+Gimmick 鉤=Response 回應. 實際約會的場景，雙方均會有某種程度的混亂與. Cross up 混亂. Switch 轉換. Payoff 結局)。楊金寶(2003)研. 調適。. 究網路媒介性侵害受害人之受害歷程，發現網路. Rose(1997)提出自閉迴路(loop of solipsism). 使用人先放出他(她)的「餌」，這是一項曖昧的邀. 來形容男性的慾望：「男性渴望著被自己的慾望. 請，邀請對方加入，和她一起玩遊戲。對談網友. 所渴望」(male desire desiring to be desired by male. 接著拋出他(她)的「鉤」，這是一種「弱點或需. desire)。研究者詮釋 Rose 的觀點，試將網路當作. 求…..使他(她)對餌做出回應」。. 兩人一組的交友迴路，在虛擬的情慾遊戲裡，主. Maheu(2002) 認為網友性曖昧的互動與對. 宰個體的是自我的慾望，不斷迴轉的是自己的身. 談，是自我對個人品味及性喚起的回應，每人的. 心影像。如果，在此迴路中的男女，固守網路交. 回應步驟不一，但均有愉悅快樂的想像。順著網. 友的私密，則印照的影像更容易失真，迴路管道. 友的聊天、提問與回應，與談人會突然改變他(她). 的封閉性更強。網路只是一面鏡子，映照出個體. 的立場，做出邀請見面、出遊、進一步發展友誼. 不同自我的遊戲幻想、遊戲要素、性別腳本以及. 的「轉換」。兩位遊戲者都會感到潛在危險的迷. 溝通劇場角色的多面性。男女網友在自我封閉的. 惘與困惑，不論是接受或拒絕出遊，雙方的行為. 迴路中，雙方將更缺乏機會進行自我修正，網路. 或心理均會產生不安及「混亂」。見面快速出現. 交友遊戲結局的悲劇性、失落性或受害性，是可.

(6) 黃芳銘、楊金寶. 26. 以被理解的。不論網路交友定位或國中女生受害特質為. 讀或認知、有無抑制危險的外在機制以及被害者本身吸引特貭的強弱，而有不同的潛在受害機率. 何，網友間的侵害行為，勢必得經歷面對面的約. (楊金寶，2003)。. 會過程。楊金寶、黃讚松(2003)的研究發現，約. 三、被害理論與國中女生網路交友潛在危險的概念模式. 會時受害者的弱點或誘發因素 (vulnerability or invitation)，也是網路媒介受害者的致命因素。受害者因為個人屬性或身體上、行為態度上、社會地位上有某些弱點，而極易導致犯罪臨身。網路媒介性侵害受害人最大弱點為(1)角色上的弱點 (起源於個人無法快速脫離)；(2)資源上的弱點(受害者常無交通工具而受加害者掌控)；(3)體能上的弱點(無法對抗或反撲加害者強行壓制的行為)。 Goffman(1959) 的劇場互動有前台 (front stage )與後台(back stage )之分，發生於私下隱密的行為，是屬於個人的後台行徑，只要不影響及他人，行為被容許接受的程度較高。相對於公開合，行為人得兼顧更多社會價值與法律觀點，後台不被強烈反對的騷擾，移轉至前台可能成為不被接受行為 (Tedeschi & Felson, 1994) 。借用 Goffman 的劇場互動，類比網路交友遊戲與網路交友潛在受害的行為模式，研究者發現劇場中的後台互動，一如網路交友遊戲以及網路互動危機因素，而實際約會的日常活動，則是網友雙方由後台邁向前台的危險演出。如果，後台是由網路上癮的年少女性，迷上網路聊天交友中解放自我之遊戲戲碼，在互動過程中又形成既定的性挑逗氣氛，則後台已醞釀或模擬出男女混亂的情慾雛型。從網路虛擬的後台走向約會的前台，則約會互動情境的混亂或強迫行為，隨著被害者暴露危險的程度、對危險的解. 從上述的文獻探討，研究者建構一個被害理論與國中女生網路交友潛在危險受害的概念模式。網路交友遊戲(包含虛擬幻想、遊戲交易、性別角色、情境掌控)是整個機制的主要的舞台，而網路上癮則是先行變項，上癮的國中女生會加速化這種網路交友遊戲的發酵，當暗含不良的意圖的交友遊戲一旦成形，不但直接影響約會網友潛在受害的可能，同時會促發更高的網路互動危機情境(煽動因素、促進因素、允許因素)，增加其朝向約會潛在受害的機會。此等「後台沸騰」的網路情境，導致網友在約會時，「前台逼真」的暴露危險，在抑制受害機制缺乏，而受害人的外在吸引力強且危險認知不足的情況下，更加重國中女生性侵害潛在受害行為發生的機率。這種模式是對理論所做的潛在變項之關係加以檢定。最適合用以檢定此種模式的統計技術是結構方程模式。此一技術是近年來統計技術的一大革命（Cliff, 1983）。也是近年來在台灣漸漸流行的統計技術（邱皓政，2003）。在我國的犯罪學的研究上，應用此種統計技術來探討犯罪理論的文章並不多見，因此，本研究嘗試以結構方程模式的統計技術來驗證被害理論與國中女生網路交友性侵害潛在危險之概念模式，以 LISREL8.52 版的程式來執行統計分析。.

(7) 27. 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 網路交友遊戲約會. 網. 潛在. 路. 性侵. 上. 害. 癮. 圖1. 網路互動危機因素. 被害理論與國中女生網路交友性侵害潛在危險之概念模式. 研究方法一、研究對象由於研究的母群是有上網交友行為且跟男性網友碰過面的國中女生，要符合這個條件的母群的架構是無法確實地掌握，因此，在抽樣時，. 依據本研究的概念模式，採用上述問卷中相關的項目做為研究變項。依據結構方程模式方法學變項的形式，本研究之變項詳述如下： (一)外因變項. 只得採取立意抽樣。全省依據城鄉學生人數的比. 網路上癮：本研究的外因潛在變項只有一. 率共抽取二十六所國中，每一所國中找到一位教. 個，即「網路上癮」，是由「上網時段」、「上網. 師來負責尋找符合條件的學生，預計每所國中給. 強度」，以及「上網頻率」三個觀察變項所反映。. 於 20 位名額。經由一個月的尋找後，有三所鄉. 「上網時段」分為晚餐吃飯之前上網，給予 1 分，. 下的學校無法找到符合條件的學生，其餘二十三. 晚飯後到十點，給予 2 分，晚上十點以後，給予. 所學校，找到合計 460 位學生。經問卷施測回收. 3 分，分數愈高表示受監督愈不強。「上網強度」. 之後，整理出可資研究的問卷共 442 份。就結構. 則是平均每次上網的時間，最低分是 1 分，最高. 方程模式的統計理論而言，這個樣本數足夠用以. 分是 8 分。分數愈高表示上網強度愈強。「上網. 分析本研究的模式。. 頻率」，每週上網的次數，從最低的每週 1 次，. 二、研究工具與變項. 給予 1 分，到最高的天天上網好幾次，給予 8 分。. 本研究之工具乃是研究者自編的「網路交友」調查問卷，問卷主題有第一部分的網路交友基本資料，包括上網的時段、時間、頻率、地點、網路話題、對網路陌生人的態度、同儕影響、父母態度、學校教育、人際關係、生活感受，以及網路交友；第二部分則是本研究模式的主題，包括網路交友遊戲腳本、網路互動危機因素、被害情境等。. 分數愈高表示上網頻率愈多。 (二)內因變項本研究之內因變項依據因果關係的鋪成，分為兩類，其一是作為中介機制的中介變項，另一是作為最終結果的效果變項。 1.中介變項網路交友遊戲：本研究的「網路交友遊戲」潛在變項是由「虛擬幻想」、「遊戲交易」、「性別.

(8) 黃芳銘、楊金寶. 28. 角色」，以及「情境掌控」等四個觀察變項所組. 2.結果變項. 成。「虛擬幻想」乃是上網與網友聊天時心中的. 約會潛在性侵害：作為結果變項的「約會潛. 想法或感覺，此變項由四個問題所建構的一個組. 在性侵害」，此一潛在變項是由「暴露危險」、「抑. 合變項(見下面組合變項題目之 1-4)。「遊戲交易」. 制缺乏」，「危險認知」，以及「外在吸引」等四. 乃是指網路互動歷程是否含有遊戲與交易的本. 個觀察變項所反映。「暴露危險」乃是指對網友. 質，此變項由四個問題所建構的一個組合變項(見. 認識不深就約會見面，而陷入潛在被害情境。此. 下面組合變項題目 5-8)、「性別角色」乃是指女. 變項由四個問題所建構的一個組合變項(見下面. 生與男生交往時，固著的性別態度：自主與溫. 組合變項題目 23-26)。「抑制缺乏」乃是讓能夠. 順。此變項由四個問題所建構的一個組合變項(見. 預防被害發生的人、物或機制不在場，使得被害. 下面組合變項題目 9-12)、「情境掌控」乃是網路. 機率提高。此變項由四個問題所建構的一個組合. 互動角色的積極性，從被動參與到主動挑釁。此. 變項(見下面組合變項題目 27-30)。「危險認知」. 變項由四個問題所建構的一個組合變項(見下面. 乃是與潛在性侵犯者接觸時，對性侵害的前戲動. 組合變項題目 13-16)。. 作沒有警覺的認知。此變項由四個問題所建構的. 網路互動危機因素：本研究的「網路互動危. 一個組合變項(見下面組合變項題目 31-34)。「外. 機因素」潛在變項是由「煽動因素」、「促進因. 在吸引」乃是被害人的外貌、特質、言行讓加害. 素」，以及「允許因素」等三個變項所反映。「煽. 人認定可接近侵犯。此變項由四個問題所建構的. 動因素」乃是指某些言行引起加害人亢奮的情. 一個組合變項(見下面組合變項題目 35-38)。. 緒，此變項由二個問題所建構的一個組合變項(見. 所有組合變項的分數皆是以題目分數加總. 下面組合變項題目 17-18)。「促進因素」乃是指. 在除以題數為計算方式，因此，每一觀察變項的. 網友提出性暗示或態度曖昧，並未加以嚴詞拒. 分數，最低分為 1，最高分為 4。. 絕。此變項由二個問題所建構的一個組合變項(見. 3.組合變項題目. 下面組合變項題目 19-20)。「允許因素」乃是指. 以下的題目皆是以 Likert 四點量表來作答，. 真實或虛擬環境均允許廣泛露骨的談論性愛或. 非常同意得 4 分，同意得 3 分，不同意得 2 分，. 接受性關係的發生。此變項由四個問題所建構的. 非常不同意得 1 分。. 一個組合變項(見下面組合變項題目 21-22)。 1.常常在網路上表示『思念』我的網友，我真的也會『思念』他。 2.在網路被網友『挑逗、調戲、吃豆腐』，這表示我很有人緣。 3.男女性愛很正常，很多網友都會討論，觀看這種討論讓我又害羞又興奮。 4.我常常在網路聊天室觀看別人談情說愛，這種感覺讓自己有偷窺的樂趣。 5.網友來往只要雙方條件談好，不必考慮別人的看法。 6.如果網友常幫我解決問題，我會同意他當我的網路男朋友。 7.網友花時間陪我聊天，如果他在網路上要求摸我或吻我只要氣氛好我都不反對，反正那是虛擬的。 8.如果需要網友大力協助卻無法回報，我覺得『網路獻身』是一種很好的交易方式，他獲得滿足，我沒有損傷 9.與網友對談時，不要有太強的主見，這樣男生才不會被嚇跑。 10.應該配合網友喜好，『表現得如他欣賞的女生』，這樣才能討他歡喜。.

(9) 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 29. 11.網友問及身材或容貌，應該順從對方展現自己，這樣才能繼續交往。 12.若談及異性來往，應該配合對方說得香豔刺激，不然就太丟臉了。 13.網友若在網路上邀請我扮演老公老婆的角色，我會配合參與演出。 14.遇到談吐很酷的男生，會想挑逗看他會不會喜歡上我。 15.上網就應該用力放電，我會想盡辦法讓一群帥哥愛上我。 16.我會設計讓自己喜歡的人也能喜歡上自己。 17.如果網友在網路上吹噓自己很會做愛，我會請他描述如何做。 18.如果網友描述的性愛不夠精采，我會以開玩笑的口吻請他多努力。 19.網友和我談做愛過程，我不會排斥，這也是一種酷的表現。 20.國中生對性愛都不懂是超級呆瓜，和網友練習可避免被人看扁。 21.我不會特別避開網路色情，這本來就很普遍，避開就太『假仙』。 22.性愛是人生遲早要發生的，不要太計較自己或網友有沒有發生過性關係。 23.網路交友就是快速方便，認識一周就見面是常有的事。 24.請網友描述他的基本資料與特性是一種不信任他的表示。 25.網友不老實沒關係，我自己一定可以識破對方的吹噓。 26.與『有點壞有點花』的網友認識，生活才會有調劑的樂趣。 27.與網友見面，就是要『單刀赴會』才有冒險的快樂。 28.和網友還不很熟，前幾次約會，最好暫時不要告訴父母。 29.剛見面應該在公共場所，見面後兩人獨處才容易增加感情。 30.在對方家裡約會，表示我很重要可以進入他私密的居所。 31.網友拉手或摟腰，是一種對我個人欣賞的行為。 32.男生愛我時，當然會親親我或摸摸我。 33.男生表示親熱要順著他，最後關頭再拒絕就可以。 34.約會時，男生如果沒有摟摟抱抱，我會覺得自己很沒吸引力。 35.剛見面約會，我會刻意打扮以符合網友喜歡的性感特質。 36.網友若表示喜歡女生的嘴唇，我會在約會時擦口紅或護脣膏。 37.約會時，我會按照網友喜歡的穿著方式來打扮我自己。 38.如果網友喜歡，我會灑點香水，讓見面的氣氛更美好。. 三、研究設計與假設依據文獻理論所發展出的概念模式，轉換成結構方程模式方法學的路徑圖，作為本研究的設計，這個模式的路徑圖命名為「國中女生網路交友性侵害潛在危險模式路徑圖」，以圖 2 表示之。由於整個研究著重於理論所鋪成的因果關係之驗證，因此，本研究著重於檢定結構模式之假設。依據理論的因果關係，本研究有待驗證的假設有：測量模式假設：觀察變項足夠反映其所建構. 的潛在變項。結構模式假設：假設 I：「網路上癮」對「網路交友遊戲」具有正向且直接的影響。假設 II：「網路交友遊戲」對「網路互動危機因素」具有正向且直接的影響。假設 III：「網路交友遊戲」對「約會潛在性侵害」具有正向且直接的影響。假設 IV：「網路互動危機因素」對「約會潛在性侵害」有正向且直接的影響。.

(10) 黃芳銘、楊金寶. 30. ε1. ε2. δ3. 上網強度. 上網頻率. λ6. 網路交友遊戲 γ1. β3 β1. β2 網路互動危機因素. λ3. λ8. λ10. ε6. 暴露危險. λ11 λ12. ε8. 抑制缺乏. ε9. λ13 危險認知. ε10. λ14. 允許因素. λ9 促進因素. 煽動因素 ε5 圖2. λ7 約會潛在被害. δ2. 情境掌控. λ2. 網路上癮. δ1. λ1. ε4. 性別角色. 遊戲交易. 虛擬幻想. λ5. λ4 上網時段. ε3. 外在吸引. ε11. ε7. 國中女生網路交友性侵害潛在危險路徑圖. 四、統計分析（一）估計方法的選擇. 可以使用 ML 作為估計的最佳方法。也表示這些次序變項可以採用於本研究的模式中。. 本研究乃是採用結構方程模式方法學來驗證理論的模式，在程式的使用上，採用 LISREL8.52 版。由於模式驗證需採用完整資訊技術來估計，這種估計方式受樣本分配影響，所以必須依據樣本分配型態來決定估計的方法。其次，本研究此用部分次序變項來作為連續變項，一些學者認為當次序變項所產生的分配情形並沒有嚴重地違反常態性分配的假定則對估計所產生的問題不大，可以接受此種處理(Bentler & Chou, 1987; Rigdon, 1998)。從表 1 中，可以發現各觀察變項的態勢與峰度值皆不大，表示本模式. 表1. 模式所有觀察變項之態勢與峰度分配. 觀察變項虛擬幻想遊戲交易性別角色情境掌控煽動因素促進因素允許因素暴露危險抑制缺乏危險認知外在吸引上網時段上網強度上網頻率. 態勢 -0.38 -0.53 -0.41 -0.43 -0.64 -0.88 -0.64 -0.07 -0.72 -0.79 -0.42 -0.38 -0.09 -0.62. 峰度 0.09 0.09 0.42 0.02 -0.42 0.49 -0.08 0.13 0.73 0.29 -0.42 -0.80 -1.10 -1.07.

(11) 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. （二）整體適配指標的採用. 3.簡效適配指標(parsimonious fit measures). 依據結構方程模式學者的意見(e.g. Hair, et al. 1998; Hu & Bentler, 1995; Diamantopoulos & Siguaw, 2000; Tanaka, 1993;黃芳銘，2002)，採取三類型的整體適配指標作為適配度之評鑑。. (1)Parsimonious Normed Fit Index(PNFI)─ 指標需大於或等於 0.50。 (2)Parsimonious Goodness-of-Fit Index(PGFI) ─指標需大於或等於 0.50。. 1.絕對適配指標(absolute fit measures). (3)Akaike Information Criterion(AIC)--理論. 2. (1)卡方考驗值(χ )--其值必須未達顯著水準。也就是 p 值必須≧0.10。. 模式 AIC 指標值必須比飽和模式及獨立模式之 AIC 指標值還要小。. (2)Goodness of Fit Index(GFI)--指標需大於或等於 0.90. (4)Hoelter's Critical N(CN)值--其值需大於或等於 200。. (3)Adjusted Goodness of Fit Index(AGFI)--指標需大於或等於 0.90。 (4)Standardized. (5)Normed chi-square--其值介於 1.00 與 3.00 之間。. Root. Mean. Square. Residual(SRMR)—指標需小於或等於 0.05。 (5)Root. 31. Mean. Square. Error. （三）內在結構適配之採用關於內在結構的檢定，採取以下的標準：. of. 1.測量模式. Approximation(RMSEA)-- 指標小於或等於 0.05. (1)項目的因素負荷量須達到顯著水準。. 表示「良好的適配」，0.05 到 0.08 可是視為是「不. (2)潛在變項的信度檢定則是採用建構信度. 錯的適配」，0.08 到 0.10 之間可以是為時「中度. (construct reliability)，其值需大於 0.60，以及平. 的適配」。大於 0.10 表示不良適配。. 均變異數抽取量(average variance extracted)，其. (6)Expected Cross-Validation Index(ECVI)--. 值需大於 0.50。建構信度指標之計算公式如下：. 其理論模式 ECVI 指標值必須比飽和模式及獨立. ρc =. 模式之 ECVI 指標值還要小。 2.相對適配指標(relative fit measures) (1)Non-Normed Fit Index(NNFI)--指標需大於或等於 0.90。. (Σ λ )2 [(Σ λ )2 + Σ (θ )]. 其中ρ c 為建構信度。λ為觀察變項在潛在變項上的標準化參數。θ為觀察變項的測量誤. (2)Normed Fit Index(NFI)--指標需大於或等. 平均變異數抽取量之計算公式如下：. 於 0.90。 (3)Comparative Fit Index(CFI)--指標需大於. ρv. =. 或等於 0.90。 (4)Incremental Fit Index(IFI)--指標需大於或. (∑ λ ) 2. [∑ λ. 2. +. ∑ (θ )]. 2.結構模式結構係數需達顯著水準，方向性需正確。. 等於 0.90。 (5)Relative Fit Index(RFI)--指標需大於或等於 0.90。. 結果與討論一、模式評鑑（一）違犯估計的檢查. 模式評鑑之前，需確立所估計的參數並未違反統計所能接受的範圍。亦即，沒有不適當的解.

(12) 黃芳銘、楊金寶. 32. 產生。若發生不適當的解就是一種違犯估計. 知，各觀察變項的因素負荷量皆達顯著水準. （offending estimate），表示模式有問題存在，必. (p<0.05 或是更好)，顯示這些變項在反映其所建. 須先行處理。一般常發生的違犯估計有以下三種. 構的潛在變項是有效度的。表 5 中顯示，「網路. 現象：1.有負的誤差變異數存在，或是在任何建. 交友遊戲」、「網路互動危機因素」，以及「約會. 構中存在著無意義的變異誤。2.標準化係數超過. 潛在被害」等潛在變項的建構信度大於 0.6，且. 或太接近 1(≧0.95)。3.有太大的標準誤。. 其平均變異抽取量也大於 0.5，顯示各觀. 從表 2 中，可以知曉，存在一個無意義的變. 察變項足以反映其潛在建構。「網路上癮」. 異誤(δ 2)，意涵有共線性(collinearity)的問題產. 之潛在變項之建構信度只有 0.12，平均變異抽取. 生，經偵測結果發現「上網強度」與「上網頻率」. 量也只有 0.07，顯示信度不足。所以測量模式的. 具有共線性問題。表示此兩個變項擇一即可。研. 假設只有部分獲得成立。關於「網路上癮」之低. 究者決定保留「上網強度」。經重新檢定模式，. 信度，可以說是所採用的變項之量尺無法更精確. 發現已無違犯估計的現象，其結果見表 3。此一. 的反映行為的相關性，特別是「上網時段」，此. 修正模式的標準化係數路徑圖以圖 3 表示之。. 一變項只有三個分數。若採用「上網頻率」與「上. （二）整體適配度評鑑要驗證模式的假設，必須先評鑑模式的整體適配程度。從表 4 中的絕對適配指標得知，. 網強度」會產生共線性的問題，但卻可以解決信度的問題。這形成此一潛在變項建構的兩難問題。. Chi-square 值與 ECVI 未通過可以接受模式的標. 從表 3 中的結構參數係數，可以用來檢定結. 準之外，其餘四個指標皆顯示模式可以接受。就. 構模式假設 I、II、III、IV。從表中得知，γ 1 的. 卡方值而言，通常其受樣本數影響很大。所以學. 標準化參數值為 0.78，t 值 2.79，達到統計的顯. 者認為可以不必太在乎這個指標。ECVI 顯示預. 著水準，表示結構假設 I 獲得肯定。亦即，「網. 測效度不足，未來有必要做複核效度. 路上癮」對「網路交友遊戲」具有正向且直接的. (cross-validation)的檢證。由於大部分的絕對適配. 影響。β 1 的標準化參數值為 0.74，t 值 10.79，. 指標通過標準，顯示模式可以被接受。. 達到統計的顯著水準，表示結構假設 II 獲得肯. 相對適配指標顯示，所有指標皆大於 0.9，. 定。亦即，「網路交友遊戲」對「網路互動危機. 且超 0.95。此意謂模式整體表現相當優秀。簡效. 因素」具有正向且直接的影響。β 2 的標準化參. 適配指標中，PNFI 以及 PGFI 皆大於 0.5。CN. 數值為 0.52，t 值 7.03，達到統計的顯著水準，. 值則是大於 200，normed chi-square 介於 1 與 3. 表示結構假設 III 獲得肯定。亦即，「網路互動危. 之間。唯有 AIC 未通過標準，此一指標與 ECVI. 機因素」對「約會潛在被害」具有正向且直接的. 指標一樣，皆是檢定複核效度的指標，未通過的. 影響。β 3 的標準化參數值為 0.41，t 值 5.72，達. 現象顯示需要從事複核效度的再檢定。. 到統計的顯著水準，表示結構假設 IV 獲得肯. 整體而言，三類型指標顯示這個模式是一個適配良好的模式。具有充分的建構效度，至於預測效度方面，未來有需要另一個獨立樣本來重新檢驗。. 二、研究假設之檢定就本模式的測量模式假設而言，從表 3 中得. 定。亦即，「網路交友遊戲」對「約會潛在被害」具有正向且直接的影響。.

(13) 33. 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 表2. 模式參數估計表. 參數. 非標準化參數值. 表3. 標準誤. t值. 標準化. 修正模式參數估計表. 參數非標準化標準誤. 參數值. t值. 參數值. 標準化參數值. λ1. 0.05. 0.03. 1.52. 0.08. λ1. 0.16. 0.06. 2.49*. 0.24. λ2. 2.08. 0.34. 6.17*. 0.95. λ2. 0.62. 0.24. 6.17*. 0.28. λ3. 1.37. 0.24. 5.66*. 0.55. λ3. 0.32. -----. -----. 0.66. λ4. 0.32. -----. -----. 0.66. λ4. 0.43. 0.03. 14.03*. 0.80. λ5. 0.43. 0.03. 13.99*. 0.80. λ5. 0.40. 0.03. 13.13*. 0.73. λ6. 0.41. 0.03. 13.10*. 0.73. λ6. 0.52. 0.04. 14.05*. 0.80. λ7. 0.52. 0.04. 14.00*. 0.80. λ7. 0.59. -----. -----. 0.74. λ8. 0.59. -----. -----. 0.74. λ8. 0.50. 0.03. 16.49*. 0.85. λ9. 0.50. 0.03. 16.46*. 0.85. λ9. 0.51. 0.04. 14.10*. 0.71. λ 10. 0.51. 0.04. 14.10*. 0.71. λ 10. 0.39. ----. ----. 0.69. λ 11. 0.39. ----. ----. 0.69. λ 11. 0.50. 0.03. 15.77*. 0.85. λ 12. 0.50. 0.03. 15.78*. 0.85. λ 12. 0.48. 0.03. 14.87*. 0.79. λ 13. 0.48. 0.04. 14.87*. 0.79. λ 13. 0.48. 0.04. 13.45*. 0.71. λ 14. 0.48. 0.04. 13.44*. 0.71. γ1. 0.78. 0.28. 2.79*. 0.78. γ1. 0.23. 0.06. 3.36*. 0.23. β1. 0.74. 0.07. 10.79*. 0.74. β1. 0.74. 0.07. 10.75*. 0.74. β2. 0.52. 0.07. 7.03*. 0.52. β2. 0.52. 0.07. 7.07*. 0.52. β3. 0.41. 0.07. 5.72*. 0.41. β3. 0.41. 0.07. 5.71*. 0.41. δ1. 0.43. 0.03. 12.57*. 0.94. δ1. 0.45. 0.03. 14.83*. 0.99. δ2. 4.44. 0.40. 11.04*. 0.92. δ2. 0.51. 1.36. 0.38. 0.11. ε1. 0.13. 0.01. 13.14*. 0.56. δ3. 4.34. 0.66. 6.56*. 0.70. ε2. 0.11. 0.01. 11.02*. 0.37. ε1. 0.13. 0.01. 13.15*. 0.56. ε3. 0.14. 0.01. 12.34*. 0.47. ε2. 0.11. 0.01. 10.98*. 0.36. ε4. 0.16. 0.01. 10.98*. 0.36. ε3. 0.14. 0.01. 12.30*. 0.46. ε5. 0.29. 0.02. 11.98*. 0.45. ε4. 0.16. 0.01. 10.95*. 0.36. ε6. 0.09. 0.01. 8.48*. 0.27. ε5. 0.29. 0.02. 11.98*. 0.45. ε7. 0.25. 0.02. 12.44*. 0.49. ε6. 0.09. 0.01. 8.49*. 0.27. ε8. 0.17. 0.01. 13.19*. 0.52. ε7. 0.25. 0.02. 12.43*. 0.49. ε9. 0.10. 0.01. 9.95*. 0.28. ε8. 0.17. 0.01. 13.19*. 0.52. ε 10. 0.14. 0.01. 11.74*. 0.37. ε9. 0.10. 0.01. 9.95*. 0.28. ε 11. 0.23. 0.02. 13.02*. 0.50. ε 10. 0.14. 0.01. 11.73*. 0.37. ε 11. 0.23. 0.02. 13.03*. 0.50. 註：未列標準誤為 LISREL8.52 程式自動設定之參照指標 * P<0.05. 註：未列標準誤為 LISREL8.52 程式自動設定之參照指標 * P<0.05.

(14) 黃芳銘、楊金寶. 34. 表 4 修正模式之整體適配度考驗指標. 表5. Absolute fit measures (1)Chi-Square with 61 Degrees of Freedom = 170.52 (P = 0.00) (2)Goodness of Fit Index (GFI) = 0.94 (3)Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) =. 潛在變項. 建構信度. 平均變異抽取量. 網路上癮. 0.12. 0.07. 網路交友遊戲. 0.63. 0.57. 0.66. 0.60. 0.65. 0.58. 網路互動危機. 0.92 (4)Standarded. 個別項目以及潛在變項之信度與平均變異抽取量. Root. Mean. Square. 約會潛在被害. Residual(SRMR)=0.04 (5)Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.06 (6)Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.52 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.44 ; 0.62) ECVI for saturated Model = 0.41 ECVI for Independence Model = 13.84 Relative fit measures Chi-square for independence model with 78 degrees of freedom = 6075.58 (7)Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.98 (8)Normed Fit Index (NFI) = 0.97 (9)Comparative Fit Index (CFI) = 0.98 (10)Incremental Fit Index (IFI) = 0.98 (11)Relative Fit Index (RFI) = 0.97 Parsimonious fit measures (12)Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.76 (13)Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.63 (14)Model AIC = 230.52 Saturated AIC = 182.00 Independence AIC = 6101.58 (15)Critical N (CN) = 244.64 (16)Normed chi-square. 因素. 170.52/61 =2.81.

(15) 35. 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 0.37. 0.56. 0.92. 上網強度. 0.73. 0.80. 網路交友遊戲 0.41 0.78. 0.74. 0.52 網路互動危機因素 0.74. 0.71. 0.69 0.85. 暴露危險. 0.52. 抑制體系. 0.28. 0.79 危險認知. 0.37. 0.71. 允許因素. 促進因素. 煽動因素. 0.85. 約會潛在被害. 0.28. 情境掌控. 0.24. 網路上癮. 0.94. 上網時段. 0.80. 性別角色. 遊戲交易. 虛擬幻想 0.66. 0.36. 0.47. 外在吸引. 0.50. 圖 3 修正模式之標準化參數係數在所有結構模式的假設獲得驗證之後，本研. 危機因素」的總效果則是 0.58（0.78×0.74），其. 究進一步探究模式所鋪成的總效果。「網路上癮」. 標準誤為 0.21，t 值為 2.77，達到顯著水準(見表. 造成「約會潛在被害」的機率，可以經由「網路. 6)。顯然這個效果也是屬於大效果。. 交友遊戲」以及「網路互動危機因素」來達成，這些路徑所造成的總效果為 0.62（ 0.78×0.41+0.78. 表6. ×0.74×0.52），其標準誤為 0.22，t 值為 2.77，達. 潛在變項. 網路互動危約會潛在被害機因素. 效果值標準誤網路上癮 t值標準化效果值. 0.58 （0.21） 2.77 0.58. 到顯著水準(見表 6)。這種結果顯示「網路上癮」對「約會潛在被害」具有相當的影響力。依據 Cohen(1988)的標準，效果值大於 0.5，就可視為大效果。「網路交友遊戲」對「約會潛在被害」. 潛在變項之間的總效果. 為 0.07，t 值為 11.00，達到顯著水準（見表 6），. 效果值網路交友標準誤遊戲 t值標準化效果值. 這也是一個大效果。「網路上癮」對「網路互動. * P<0.05. 的總效果則是 0.79（0.41+0.74×0.52），其標準誤. 0.62 （0.22） 2.77 0.62 0.79 （0.07） 11.00 0.79.

(16) 36. 黃芳銘、楊金寶. 結論與建議一、結論. 二、政策性建議. 本研究主要針對台灣地區(不含澎湖、金門、. 基於研究結論，研究者針對網路交友之心態. 馬祖)國中女生網路交友及約會行為進行調查分. 以及學校的網路安全教育，有如下幾點建議可供. 析，以了解其偏差之人際互動，並藉由結構方程. 參酌：. 模式的統計技術，檢驗被害理論於解釋網路交友潛在危險模式之適配性。. （一）網路上癮應是師長關心學生約會性侵害的重要指標. 在文獻探討中，研究者獲得網路交友遭受性. 「網路上癮症候群」是網交同儕群體中，網. 侵害潛在危險之概念模式。此模式以網路交友遊. 路媒介性侵害的高危險對象。這些對象的現象包. 戲為舞台，藉由網路上癮的先行變項，加深國中. 括上網頻率過高、時段比較深晚、時間影響日常. 女生在網路交友此一虛擬舞台上產生偏差的人. 作息。亦即，上網活動影響了其睡眠與健康；而. 際互動，此不但直接影響約會網友潛在受害的可. 當網路交友方式，逐漸取代實際的人際互動，則. 能，同時經由網友互動的再進行，提高了虛擬互. 表示個體已漸漸脫離現實之友誼來往，這些網路. 動的危機情境，因而加重網友在約會時發生性侵. 上癮症候群的徵兆，是學校師長關心網交學子，. 害受害行為的機率。. 是否生活失衡而遭受潛在性侵害的重要指引。. 度」與「上網頻率」具有共線性問題，經保留上. （二）訓輔單位應有效解析網路交友遊戲偏差的遊戲心態. 網強度之後，重新檢定的整體適配指數顯示，模. 遊戲是維繫與提昇網友進一步探索互動的. 式可以被接受。整體效果分析顯示，發現「網路. 熱力，遊戲心態常常隨著網友心境或彼此的心理. 上癮」對「網路交友遊戲」具有正向而直接的影. 遊戲起伏。因此，在學生尚未投入虛擬混亂的遊. 響，網路交友遊戲之偏差行為以及網路互動之危. 戲之前，浪漫感覺尚未演化之際，學校對於有能. 機因素，對約會性侵害之潛在危險也有正向且顯. 力上網者，應利用班會或個別訪談，剖析虛擬與. 著的影響。這些潛在變項之間的影響效果皆相當. 現實生活交友的異同以及可能的危險行為。明示. 的大，顯示理論的建構相當確實。. 網路交往之遊戲規則：這些遊戲規則包括以下之. 模式經過 LISREL8.52 統計的檢定，「上網強. 這些影響結果顯示，網路虛擬的交友遊戲以及遊戲情境的良莠，蓄積成日後約會見面的互動基礎。當網路交友偏向性開放之遊戲心態、互動. 「八不措施」。 1.不要將自己的地址、電話或學校名稱輕易告訴網友。. 情境偏向曖昧挑逗的虛擬情愛，則容易於約會時. 2.不要跟陌生人單獨見面，如要見面請約在. 發生性侵害的危險。值得注意的是，網路交友遊. 公共場所，或請忠實可信任之朋友或父母陪伴。. 戲不但可透由網路互動危機因素而影響約會被. 3.不要任由網友安排後續的約會場所，無論. 害，從理論模式得知，網路交友遊戲與網路互動. 第幾次的約會，僅可能不步入隱密幽暗的地方。. 危機因素，也能各自影響約會的潛在被害。因. 4.不要隨意搭乘網友的交通工具，以免因交. 此，研究者認為，網路交友雖屬虛擬，但唯有建立兩性相互尊重的倫理，掃黃及潔淨網路情色之人際交往，才能發展健康又安全的網路友誼。. 通不能自主，受制於網友擺佈。 5.不要回覆任何粗俗、令人不安或不舒服、不潔性的語言或文字。.

(17) 從被害者理論探討國中女生網路交友性侵害潛在危險之研究. 37. 6.不要用不雅及挑逗性的語言交談。. 況。強化網路安全教育機制，對於不合適學生閱. 7.不要假冒其他身份或角色，做真實的自己. 讀的資訊，不應讓學生有機會在學校隨意瀏覽。. 最美。 8.不要隱瞞網友恐嚇、威脅、猥褻性的言行。（三）電腦課程應融入兩性倫理並增加網路互動危機辨識網路交友已然成為重要的友誼互動方式，為讓涉世未深的學生能提高警覺潛在性的危險情境。建議學校電腦課程增加兩性互動之危機情境，一如進入電影院欣賞電影的觀眾，在電影開始之前，會先欣賞避免手機影響他人觀賞電影權力的短片。如果，將網路交友的注意事項，製作成宣導短片（當然短片的內容要生動有趣，能符合青少年朋友的喜好），並安置這宣導片子於剛要進入聊天室或要進入 ICQ 對談的情境，以提醒網友警覺網路媒介性侵害發生的各種可能情. 將網路交友、網路性教育、色情網站之危機等議題，落實於中小學兩性平權教育、性教育，以建立兒童少年網路正確的交往知識與性觀念。. 三、方法學的建議由於發生共線性的問題，模式中剔除了一個變項，這個結果可能造成樣本獨異性 (idiosyncrasy)機會的增大。加上 ECVI 以及 AIC 值皆未通過所要求的標準，此更佳顯示本研究模式有預測效度的問題。因此，研究者建議未來能夠獲得另一組樣本作為校標(validation)樣本，以檢定本研究模式的複核效度，以提高本研究的可複製性。.

(18) 黃芳銘、楊金寶. 38. 參考文獻王志寰(2001)：虛擬的情慾世界。載於國立政治大學主編：e 世代心理學。台北：心理出版社。邱皓政(2003)：結構方程模式：LISREL 的理論、技術與應用。台北：五南。許春金、廖有祿、楊金寶(2002)：利用網路從事性侵害犯罪之研究。台北：內政部性侵害防治委員會編印。黃芳銘(2002)：結構方程模式：理論與應用。台北：五南。黃富源(2002)：被害者學理論的再建構。中央警察大學犯罪防治學報，3，1-24。張平吾(2001)：受害者學概論。桃園：中央警察大學出版社。楊金寶(2003)：未成年人網路媒介性侵害受害歷程之研究。中央警察大學犯罪防治研究所博士論文。楊金寶、黃讚松(2003)：網路性侵害個案通聯分析之研究。警學叢刊，34(2)， 15-35。鄧煌發(2000)：少年犯罪被害特性與預防對策—從少年恐嚇被害與恐嚇非行以論。犯罪被害人保護學術研討會論文集，83-104。桃園：中央警察大學出版社。 Amir, M. (1971). Pattern of forcible rape. Chicago: University of Chicago Press. Berne, E. (1976). Beyond game and scripts. New York: Grove Press. Bentler, P. M., & Chou, C. P. (1987). Practical issues in structural modeling. Sociological Methods and Research, 16, 78-l l7. Brehm, S. S., & Kassin, S. M. (1996). Social psychology. Princeton, New Jersey: Houghton Mifflin. Cheatwood, D. (1996). Interactional patterns in multiple-offender homicides. Justice Quarterly, 13(1), 107-128. Cliff, N. (1983). Some cautions concerning the application of causal modeling methods. Multivariate Behavioral Research, 18, 115-126.. Cleo, S. (1998). Virtual spaces: Sex and the cyber citizen. New York post. Cohen, J., & Cohen, P. (1983). Applied multiple regression/correlation for the behavioral science (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum. Cohen, L. E., & Felson, M. (1979). Social change and crime trends: Q routine activity approach. American Sociological Review, 44(August), 588-608. Cooper, A., Delmonico, D. L., & Burg, R. (2000). Cyber-sex users, abusers, and compulsives: New findings and implications. The Journal of Treatment and Prevention, 7, 5-29. Diamantopoulos, Adamantios., & Siguaw Judy A. (2000). Introducing LISREL: A guide for the uninitiated. Thousand Oaks: Sage. Deuel, N. R. (1996). Our passionate response to virtual reality. In S. C. Herring (Ed.), Computer-mediated communication: Linguistic, social, and cross-cultural perspective (pp. 150-167). Amsterdam: John Benjamin’s Publishing Company. Felson, M. (1996). Big people hit little people:Sex differences in physical power and interpersonal violence. Criminology, 34(3), 433-452. Fuller, R. (1996). Human-computer-human interaction: How computers affect interpersonal communication. In D. L. Day, & D. K. Kovacs (Eds). Computers, communication, and mental models (pp. 100-125). London: Taylor & Francies. Goffman, Erving. (1959). Presentation of self in everyday life. Garden City, N.Y.: Anchor. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Prentice Hall International: UK. Hindelang, M. J., Gottfredson, M. R., & Garofalo, J. (1978). Victims of personal crime: An empirical foundation for a theory of personal crime. Cambridge, MA: Ballinger. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1995). Evaluating model fit. In R. H. Hoyle (ed.) Structural equation modeling: Concepts, issues and applications (pp. 76-99). Thousand Oaks, CA: Sage..

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(20) Journal of Taiwan Normal University: Education 2004, 49(1), 21-40. Internet Dating and Female Middle-School Sexual Abuse Victims. Fang-Ming Hwang. Kin-Bao Yang. Department of Education of National Chiayi University. Department of Infant and Child Care of National Taipei College of Nursing. Abstract This study, focused on female middle-school students in Taiwan, surveyed and analyzed their Internet behavior: specifically their meeting and dating of boys (men) through the Internet. The objectives were to understand any abnormal patterns of interaction, and to establish a model that would show the students’ potential to become sexual abuse victims. This model was derived from "victim theory." 442 female third-year middle-school (junior high school) students in Taiwan were our subjects. The fitness of the model was tested with LISREL statistical software using structural equation modeling. The results have shown that: (1) Internet addiction has a positive and direct impact on Internet dating; (2) the “Internet dating game” is clearly dangerous, and is one of the potentially most dangerous aspects of internet interaction; (3) the Internet dating game potentially leads to date rape; and (4) the dangerous aspects of internet interaction have a positive and direct impact on the potential for date rape. Keywords:deviant behavior, Internet interaction, structural equation modeling, potential victimization.

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