由教育部人文社會科學重點研究基地天津師范大學心理與行為研究院、天津師范大學心理學部朱文鳳副教授、碩士生王凱撰寫的論文“Dissecting the Predictors of Cyber‐Aggression Through an Explainable Machine Learning Model”于2025年1月在Aggressive Behavior發表，該文由朱文鳳和田雪教師擔任共同通訊。該研究得到國家自然科學基金（32000768)的資助支持。
一般攻擊模型（GAM）認為網絡攻擊行為源于個體特征和情境因素。先前研究多采用線性模型考察有限變量，導致預測結果過于簡化。本研究采用輕量梯度提升機（LightGBM）識別并排序網絡攻擊行為的風險與保護性因素，通過SHAP（SHapley加性解釋）技術評估變量的預測效應，并運用二維偏依賴（PD）圖解析預測因子交互作用。在30個潛在因素中，暴力態度、報復動機、反欺凌態度、道德推脫和憤怒沉浸位居前五。
PD分析顯示保護性因素（反欺凌態度與道德推理）與風險性因素（暴力態度、報復動機、道德推脫、憤怒沉浸）存在顯著交互作用——保護性因素的高分能夠減輕風險因素對網絡攻擊行為的影響。研究結果支持并拓展了GAM理論，為降低中國大學生網絡攻擊行為提供了干預啟示。
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