越南Z世代学生的网络素养与心理健康：对网络素养意识的探讨

《Cogent Social Sciences》：Cyber hygiene and well-being among Vietnamese Gen-Z students: a perspective on awareness

　　摘要
网络卫生已经成为一个紧迫的公共问题，影响着心理健康和受害问题，然而相关研究很少探讨网络卫生意识的特定维度如何影响新兴经济体中青少年的福祉。本研究基于生活方式常规活动、自我控制以及一般压力理论，将网络卫生意识概念化为“社交联系意识”（ASC）、“隐私关注意识”（APC）、“不受监管的互联网使用意识”（AUIU）和“信任-风险互动意识”（ATRI），并测试这些意识与越南Z世代学生身体健康和心理健康之间的关系。通过分层随机抽样，分析了2024年3月至5月期间越南大学308名参与者中的307份有效回应，结果表明AUIU与心理健康和身体健康呈负相关，而ATRI则与心理健康呈正相关。研究还发现，女性参与者比男性参与者更具风险意识，在身心健康量表上表现更好。这些发现强调了需要建立一个网络卫生能力框架，并制定强制性措施，旨在：（i）减少不受监管的互联网使用和暴露；（ii）将隐私和信任-风险关切转化为保护行为，例如实施隐私控制、多因素认证、欺诈检测和快速报告系统。

关键词：网络卫生；福祉；Z世代；越南

主题：计算与信息安全；心理健康；认知心理学；教育

1. 引言
2014年，互联网安全中心（CIS）和州长国土安全顾问委员会（GHSAC）开展了一场全国性宣传活动，鼓励将网络安全视为一个公共卫生问题。该活动首次提出了“网络卫生”的概念（Maennel等人，引用2018）。网络卫生对于维护网络安全至关重要，涉及采取适应性和知识性行为，以最小化可能危及个人、财务和社会信息的网络风险活动（Neigel等人，引用2020；Kalhoro等人，引用2021）。从业者、研究人员和政策制定者一直在寻求鼓励个人采取安全网络行为的方法（Pfleeger等人，引用2014）。数字平台的持续连接性和匿名性可能导致各种形式的网络暴力，影响人们的福祉（Ansary，引用2020；Liao，引用2023）。此外，青少年有限的批判性思维能力和较低的媒介素养可能导致他们冲动地分享信息，从而容易受到网络虚假信息的伤害（Buchan等人，引用2024）。显然，在线技术的日益普及会产生广泛的心理影响（Ero?lu等人，引用2022；Dennehy等人，引用2020）。网络受害可能导致抑郁、压力、自尊心下降和自杀念头（Ero?lu等人，引用2022）。此外，网络受害还与情绪和身体痛苦相关，对福祉产生负面影响（Ero?lu等人，引用2022）。网络欺凌是一种特定的网络受害形式，与不良的心理健康结果有关，在极端情况下甚至可能导致自杀（Pingault & Schoeler，引用2017）。鉴于网络受害的潜在危害，提高网络健康意识、知识和策略至关重要（Lewin等人，引用2021）。

本文基于常规活动和生活方式暴露理论，探讨网络卫生意识的不同方面如何塑造越南Z世代的身体和心理健康。因此，本研究旨在：（1）通过四个理论基础维度——社交联系意识（ASC）、隐私关注意识（APC）、不受监管的互联网使用意识（AUIU）和信任-风险互动意识（ATRI）来概念化网络卫生意识；（2）研究每个意识维度与越南Z世代学生心理健康和身体健康结果之间的关系；（3）为越南背景下的教育和政策干预提供基于证据的建议。

本研究对文献做出了三方面主要贡献。首先，它将网络卫生分解为四个不同的维度，每个维度都基于犯罪学框架，这不同于将网络卫生视为一个单一的构念。其次，它提供了来自全球南方（越南）的实证证据，解决了现有研究中对西方样本的地理偏见。第三，它建立了特定意识维度与身心健康结果之间的初步联系，为有针对性的干预措施的设计提供了依据。

本文的其余部分安排如下：第2节回顾了网络卫生相关文献和指导本研究的理论框架，并提出了假设。第3节描述了方法论，包括样本特征、测量工具和分析策略。第4节展示了探索性因子分析和结构方程模型的结果。第5节讨论了研究结果与现有文献的关系。第6节探讨了政策含义，第7节提出了政策建议，第8节总结了研究的局限性和未来研究的方向。

2. 文献综述
2.1. 网络欺凌与网络卫生
网络欺凌可能导致心理健康问题，如焦虑、抑郁和自杀念头，这些问题在青少年受害者中尤为突出（Tozzo等人，引用2022）。由于持续的网络互动，网络欺凌的受害者更容易经历心理 distress（Dennehy等人，引用2020）。此外，网络欺凌会对青少年的情感、心理、学业和社会发展产生不利影响（Yurdakul & Ayhan，引用2022；Sorrentino等人，引用2022）。网络欺凌的受害者更容易出现抑郁、孤独感、自尊心下降和自杀念头（?zgür，引用2020；Ngo等人，引用2021）。因此，这是一个国际性的公共卫生问题，需要更多研究（Nixon，引用2014；Makori & Agufana，引用2020）。新兴研究表明，网络欺凌可能导致严重的身体和心理后果，包括抑郁症状、焦虑、自伤行为和药物滥用（Arató等人，引用2020；Maurya等人，引用2023）。网络欺凌涉及使用数字通信工具故意伤害、恐吓或骚扰他人，导致青少年感到悲伤、焦虑和自尊心下降，甚至采取自杀行为（Ju，引用2023）。

作为网络欺凌的结果，“网络卫生”这一概念从学术讨论中浮现出来，作为减轻其负面影响和促进在线安全的手段，从Doane等人的保护动机理论（引用2016）到Maennel等人首次正式使用“网络卫生”一词（引用2018）。Vishwanath等人（引用2020）将网络卫生正式定义为“在线消费者应采取的网络安全实践，以保护其在互联网设备上的个人信息免受网络攻击的侵害”。同一作者还提出了一个网络卫生清单——最佳实践，可以帮助参与在线活动的互联网消费者。

近年来，特别是2019年疫情期间，随着信息技术的大幅普及，网络卫生获得了更多认可。然而，在现实世界中，这一概念并未得到有效实施。由于网络卫生不足，互联网技术的接受度大幅下降（Ugwu等人，引用2021）。良好的网络卫生实践包括使用强密码、更新软件以及识别网络钓鱼尝试的能力（Peng等人，引用2018）。当年轻人表现出不良的网络卫生习惯时，例如在网上发布过多敏感信息，他们更容易成为网络欺凌的受害者（Hendry等人，引用2023）。越来越多的研究表明，提高网络卫生意识可以显著减少网络欺凌的发生率（Kalhoro等人，引用2021；Neigel等人，引用2020；Quayyum等人，引用2021；Thebarge等人，引用2022；Ugwu等人，引用2021），尤其是Z世代受害者的数量正在上升（Gohal等人，引用2023）。研究建议，教育Z世代关于网络卫生的知识可以帮助他们保护自己的网络身份，包括识别、报告和预防网络欺凌行为，以及了解必要的隐私设置（Buchan等人，引用2024）。总体而言，通过提高意识和采取预防措施，成为网络欺凌受害者的概率可以大大降低。

越南和其他许多国家（如欧洲、菲律宾、阿联酋等，Buguina & Buguina，引用2023；Nuaimi，引用2020；Smith等人，引用2018）都面临着网络欺凌的增加，这导致了数字领域的重大社会问题和人权侵犯（Ho等人，引用2020；Làn等人，引用2020；Thai等人，引用2022）。账户劫持或克隆等行为经常被用于实施网络暴力，这是一个严重挑战。此外，用户可以使用不准确的信息创建账户，使恶意人士能够传播虚假信息并匿名欺凌他人（Akhtar等人，引用2022）。越南的研究表明，大学学生中网络欺凌问题日益严重（C?ng等人，引用2018），联合国儿童基金会和联合国暴力问题特别代表的一项调查显示，21%的越南青少年报告成为网络欺凌的受害者，75%的人不知道可以提供帮助的热线和服务。Neigel等人（引用2020）发现，对网络卫生实践有更多了解的学生报告的网络欺凌事件较少。

现有研究存在一个空白，即尚未探讨网络欺凌对青少年身体后果的影响。研究一致表明，压力不仅影响心理障碍，还会改变他们的身体特征（Latino等人，引用2025），例如心率加快（Tucker等人，引用2012）、厌食症（Schultchen等人，引用2019）甚至背痛（Roberts等人，引用2022）。因此，了解越南Z世代学生中网络卫生与福祉之间的关系至关重要（Thumronglaohapun等人，引用2022；Zhong等人，引用2022）。

Vishwanath等人（引用2020）将网络卫生正式定义为“在线消费者应采取的网络安全实践，以保护他们在互联网设备上的个人信息免受网络攻击的侵害”。Barakovi?和Husi?（引用2022）发现，大学生在网络卫生行为方面可能表现良好，但潜在的意识和知识相对薄弱，表明意识本身是一个与行为不同的结果构念。

2.2. 理论框架
生活方式-常规活动理论（Hindelang等人，引用1978；Cohen & Felson，引用1979）认为，受害发生在有动机的犯罪者、合适的受害者以及缺乏有能力保护者的情况下。在网络背景下，这一框架解释了我们的意识构念：ASC（社交联系意识）代表了通过在线同伴互动和公开可见性识别暴露；APC（隐私关注意识）代表了通过数据披露识别目标适宜性；ATRI（信任-风险互动意识）代表了认知保护能力——识别威胁和评估信息来源可信度的能力（Hansen等人，引用2018）。同时，自我控制理论（Gottfredson & Hirschi，引用1990）指出，自我控制能力较弱的人更可能从事即时满足的风险行为。在我们的框架中，AUIU（不受监管的互联网使用意识）特别关注不受监管的在线行为带来的危害，包括过度使用屏幕时间、睡眠中断和久坐行为，反映了数字环境中的自我控制缺陷（LaRose等人，引用2003）。一般压力理论（Agnew，引用1992）解释了压力如何导致负面情绪状态和适应不良反应。在线压力源——如同伴冲突、隐私侵犯、欺诈曝光——会转化为心理健康问题（焦虑、抑郁），并通过睡眠中断和活动替代等机制转化为身体健康问题（Viner等人，引用2019）。对这些威胁的高度意识本身也可能是一种压力指标，而不仅仅是保护能力。然而，必须区分风险意识和保护行为之间的关键区别。风险意识指的是对数字环境中潜在威胁的认知识别和高度关注——即知道危险的存在并在心理上对此保持警觉。另一方面，保护行为指的是为减轻这些风险可能采取的具体行动，如调整隐私设置、限制屏幕时间或在参与前验证信息来源。

本研究主要将意识操作化为风险意识——个体识别和关注特定网络相关威胁的程度，而不是直接测量保护行为本身。重要的是，高度的风险意识并不一定转化为保护行为；事实上，没有相应应对机制的风险意识可能会加剧焦虑和与健康相关的压力（Witte，引用1992）。这一理论视角有助于解释为什么我们模型中的意识构念可能与健康问题呈正相关：高意识水平的参与者可能是那些最容易受到或受到网络相关压力影响的人，而不是那些最能从中得到保护的人。从意识到健康结果

尽管许多文献强调网络受害经历导致健康状况下降的中介途径，但理论和实证研究也提出意识与健康结果之间存在直接关联的假设，这些关联独立于受害事件本身。首先，从心理生理学的角度来看，长期威胁警觉性——即持续监控潜在危险的认知状态——即使在没有实际受害的情况下也会激活应激反应系统（McEwen, Citation2008）。高度意识到隐私威胁、社交连接风险或信任相关危险的人可能会经历预期性压力，表现为皮质醇水平升高、睡眠模式紊乱和身心症状（Tucker等人，Citation2012）。其次，一般压力理论（Agnew, Citation1992）认为，对压力的感知——包括预期或恐惧的负面结果——可以产生与实际经历的压力相当的心理 distress。对于深度融入数字生态系统的Z世代人群来说，对无处不在的网络风险的意识可能构成一种慢性背景压力源，逐渐恶化受害事件的后果。第三，生活方式-常规理论暗示意识通常与暴露强度同时存在。例如，高度意识到互联网使用不受监管的学生很可能耗费大量时间上网，因此无论是否遭遇受害，都会经历直接的生理后果（久坐行为、蓝光暴露、睡眠中断）（Griffith等人，Citation2023）。因此，意识这一概念可以作为独立影响健康的 lifestyles 的代理变量（表1）。

表1. 关于意识与健康结果之间关系的理论框架。下载CSV显示表格

3. 假设发展

网络卫生将个人卫生的逻辑扩展到日常在线活动中，其中预防不仅依赖于具体行为，也依赖于意识（Vishwanath等人，Citation2020）。在犯罪学术语中，意识塑造了生活方式-常规活动理论的三大支柱：它调节了对有动机犯罪者的暴露、通过披露控制改变目标的适宜性，并通过识别和应对威胁实现有效的保护（Hindelang等人，Citation1978；Cohen & Felson, Citation1979）。自我控制理论进一步指出，难以调节冲动和上网时间会培养出冒险且不受监管的常规行为，增加暴露风险并削弱保护机制（Gottfredson & Hirschi, Citation1990；LaRose等人，Citation2003）。一般压力理论解释了在线压力源——如同伴冲突、隐私威胁和欺诈——如何转化为心理健康问题，并通过睡眠中断和活动替代导致身体健康问题（Agnew, Citation1992；Viner等人，Citation2019）。重要的是，网络卫生不仅强调应采取什么行动，还强调需要警惕什么；人们不需要掌握技术因果链就能采取预防措施——就像捂住嘴巴可以避免感染，而不必了解病毒学知识一样（Vishwanath等人，Citation2020）。然而，研究一致显示存在意识与行为之间的差距，而且在知识和实践方面也存在年龄和性别差异（Whitty, Citation2015；Viner等人，Citation2019；Cain, Citation2018）。男性通常报告对密码强度和更新有更高的意识，但这并不一定转化为更有效的行为（Cain, Citation2018）。在学生中，尽管意识和潜在知识较弱，行为水平可能仍然可以接受（Barakovi? & Husi?, Citation2022）。相反，一些互联网用户完全了解风险，但只采取最低限度的常规保护措施（Hansen等人，2017）。跨国研究也显示了在安全培训方面的文化差异（Douha等人，Citation2023）。总之，这些发现表明意识本身是一个重要的概念，它不同于行为。

除了技术领域之外，在与网络相关的社会技术系统中，意识也发挥着重要作用。欧盟的几个项目，如“#SaferInternet4EU”，强调谣言控制和网络欺凌预防作为核心的网络卫生能力（欧洲委员会，Citation2018）。来自约旦的实证证据也表明，犯罪分子利用青少年的社交平台行为来收集敏感信息和胁迫受害者（AlSobeh等人，Citation2023）。因此，网络卫生意识必须包括社交连接风险、隐私管理、使用强度的调节以及在促进互联网密集型青少年参与的安全培训中的信任-风险评估（Lewin等人，2021）。

现有研究记录了网络卫生知识和行为方面的年龄和性别差异、频繁存在的意识-行为差距，以及在参与安全培训方面的显著文化差异（Whitty等人，2015；Cain等人，2018；Barakovi? & Husi?, Citation2022；Douha等人，Citation2023）。基于这些研究，我们提出了四个意识维度：（1）社交连接意识（ASC）——识别关系暴露（同伴、谣言、公开可见性）和设定边界的需求；（2）隐私关注意识（APC）——识别披露风险和对个人数据的控制；（3）不受监管的互联网使用意识（AUIU）——识别过度和失控的日常行为带来的危害（屏幕时间、睡眠中断、久坐行为）；（4）信任-风险互动意识（ATRI）——识别说服、诈骗和错误信息的动态。由于每种形式的意识都表明了不同的暴露路径、目标加固和保护机制，我们研究了它们与越南Z世代学生身心健康之间的关联。

3.1. 社交连接意识对健康的影响

数字时代的社交连接呈现了一个“悖论”，人们可以轻松连接，但也会经历疏离和排斥（Allen等人，Citation2014）。社交平台的“公共导向”创造了不必要的谣言和八卦风险（Allen等人，Citation2014）。根据生活方式-常规活动理论，对社交连接风险的更高意识可能与更频繁的同伴互动相关，从而增加压力和症状报告。相反，更高的意识也可能导致更审慎的在线互动，通过促进更健康的数字关系和减少有害社交动态的暴露，潜在地减轻负面心理后果（Berdi等人，Citation2024）。这一细致的视角表明，意识的作用不是单一的；它可以通过对在线压力源的敏感性来加剧脆弱性，或者通过促进网络卫生实践来增强韧性。例如，对隐私设置的深刻理解和负责任的在线分享可以使个人更安全地导航数字环境，从而降低成为网络受害者的可能性（Kaakinen等人，Citation2018）。我们假设：H1a：社交连接意识与Z世代学生的身体健康问题呈正相关。H1b：社交连接意识与Z世代学生的心理健康问题呈正相关。

3.2. 隐私关注意识

消费者隐私涉及“消费者控制其个人信息何时、如何以及在多大程度上被传递给他人的能力”（Youn, Citation2009）。当隐私违规风险出现时，用户可能会遭受负面心理后果，包括跟踪恐惧、身份盗窃和欺诈（Lee等人，Citation2008）。根据一般压力理论，即使没有确凿的违规行为，隐私担忧也可能产生预期性压力。这种预先的焦虑强调了对外部对个人数据的控制感的重要性，这直接影响了用户在数字空间中的心理福祉。对隐私影响的更高意识可以促使个人采取更严格的网络卫生措施，如频繁更改密码、删除cookie或使用增强隐私的浏览器模式，从而增强控制感并减少潜在的受害风险（Zhang等人，Citation2021）。此外，这种更高的意识还可以促进对便利性和数据安全之间权衡的更批判性评估，从而做出关于个人信息共享的更明智的决定（Saura等人，Citation2025）。此外，了解平台收集和利用个人数据的机制可以使用户要求服务提供商提供更大的透明度和问责性，从而为所有人创造更安全的在线环境（Kim等人，Citation2023）。我们假设：H2a：隐私关注意识与Z世代学生的身体健康问题相关。H2b：隐私关注意识与Z世代学生的心理健康问题相关。

3.3. 不受监管的互联网使用意识

不受监管的互联网使用往往导致睡眠习惯改变、体力活动减少和决策能力下降（Brino等人，Citation2021）。这种现象代表了一种媒介成瘾形式，其特征是重复性习惯增加了疾病风险（Marlatt等人，Citation1988）。根据自我控制理论，对失控使用模式的意识反映了对其对福祉直接影响的认知。这种意识可以促使个人参与数字排毒或寻求支持系统来管理过长的屏幕时间，从而减轻与问题互联网使用相关的负面健康后果（Marciano等人，Citation2024）。此外，对社交媒体平台普遍存在的收集和聚合数据的深刻理解，这些平台通常缺乏用户对共享信息的无限控制，可以显著影响个人的隐私感和福祉（Kim等人，Citation2023）。这种意识对于数字福祉至关重要，数字福祉被定义为有意识且积极地与技术互动，以最大化利益的同时减少伤害（Marciano等人，Citation2024）。我们假设：H3a：不受监管的互联网使用意识与Z世代学生的身体健康问题呈负相关。H3b：不受监管的互联网使用意识与Z世代学生的心理健康问题呈负相关。

3.4. 信任-风险互动意识

信任-风险互动发生在信任驱使具有潜在风险的行为时（Luo, Citation2002）。在社交商业环境中，接触 influencer 推荐的消费者面临财务损失和不满的风险（Farivar等人，Citation2017）。根据常规活动理论，ATRI 代表认知保护，识别说服尝试和错误信息。然而，更高的意识也可能表明先前的暴露或持续的警觉性，伴随着心理成本。相反，对这些互动的深刻理解可以培养批判性媒体素养，使用户能够辨别操纵性内容并做出更自主的选择，从而将潜在的脆弱性转化为增强数字韧性的机会（Kim等人，Citation2023；Ognibene等人，Citation2022）。这种韧性还通过消费者权利和数据隐私的教育得到加强，使个人能够做出明智的决定并控制他们的数字足迹（Carl等人，Citation2024）。这种赋权不仅减轻了网络受害的风险，还促进了与数字平台的更有意图和有益的互动，符合数字福祉的原则（OECD，Citation2025）。这种全面的数字参与方法强调了网络卫生实践、在线风险意识和个人整体数字福祉之间的复杂关系（Büchi，Citation2021；Uslu，Citation2025）。最终，在这些维度上培养全面的意识对于授权Z世代学生主动应对数字领域的复杂性至关重要，将潜在的脆弱性转化为增强韧性和积极在线体验的机会（Carl & Hinz，Citation2024；Dinev & Hu，Citation2007；Dinev & Hart，Citation2004；Kanungo等人，Citation2022）。我们假设：H4a：信任-风险互动意识与Z世代学生的身体健康问题呈正相关。H4b：信任-风险互动意识与Z世代学生的心理健康问题呈正相关。

4. 方法论

4.1. 数据

我们分析了2024年3月至5月在越南进行的308名受访者的横断面调查，数据主要来自河内和其他邻近省份，但有307份回应有效。其中一份回应不完整，因此被排除在分析之外。问卷使用1-5级李克特量表项目来捕捉网络意识以及受访者的身心健康状况的不同方面。在分析之前，我们将意识和健康视为潜在变量。健康由两个因素表示：身体健康（P1–P3）和心理健康（S1–S5）。意识由四个方面表示：社交后果（ASC1, ASC2, ASC3, ASC4）、隐私后果（APC1, APC2, APC3, APC4）、不受监管的互联网使用（AUIU1, AUIU2, AUIU3）以及信任/风险（ATRI1, ATR2, ATRI3）。为了考虑受访者之间的异质性影响，我们引入了性别、群体和地点的控制变量（见表2）。

表2. 样本人口统计的描述性统计。下载CSV显示表格

我们在每个机构内部采用了分层随机抽样方法。学生通过在线公告和课堂访问进行抽样。根据地点和机构设置了配额，以确保足够的代表性。所有分析都是使用 R Studio 和 lavaan 包进行 CFA 和 SEM 估计完成的（完整问卷见附录A）。

4.2. 实证策略

我们的实证策略包括两个步骤。第一步，对测量数字意识（四个因素：社交连接意识、隐私、不受监管的互联网使用和信任-风险互动）和健康结果（身体健康和心理健康）的19个项目进行了验证性因素分析（CFA）。在第二阶段，我们应用 SEM 来估计模型的测量和结构值。选择 SEM 有两个主要原因。SEM 允许我们直接包括 CFA 潜在结构（例如心理健康、身体健康、隐私意识、社交/网络卫生、信任/风险态度），而不仅仅基于因素载荷，并且我们可以调整测量误差。此外，SEM 在一个方程系统中估计了自变量和因变量之间的路径。我们的研究模型指定意识潜在结构影响身体健康和心理健康结果，同时控制了人口统计变量（性别、群体和地点）。这些变量由三个部分组成：（1）人口统计特征（年龄、性别、地理位置、学习年份、所在机构、主要使用的社交媒体平台、对网络卫生的先前认知）；（2）健康结果，通过改编自经过验证的量表的项目来衡量身体健康和心理健康，采用五点李克特量表进行评价（1=强烈反对到5=强烈同意）；（3）网络卫生意识与实践，包括密码管理、软件更新、网络钓鱼识别、隐私管理、无监管/过度使用情况以及在在线互动中的信任-风险评估等方面。5. 结果 5.1. 验证性因素分析（CFA）整体模型拟合情况通过卡方检验进行评估，结果显示模型与完美拟合存在显著差异，χ2(194) = 303.378，p < .001。然而，考虑到卡方检验对样本大小的敏感性，还需要检查其他拟合指标。比较拟合指数（CFI = 0.946）和Tucker-Lewis指数（TLI = 0.935）都超过了传统的0.90临界值，表明模型拟合良好。这些指数的稳健版本显示出更好的拟合效果（稳健CFI = 0.963；稳健TLI = 0.956）（见表3）。所有因素载荷在统计上均显著（p < .001），标准化载荷在所有构念中均为中等到较强（表1）。在社会意识方面，标准化载荷范围为0.471至0.721；隐私意识指标的载荷范围为0.438至0.731；对无监管互联网的认知载荷范围为0.575至0.692；信任和风险意识的载荷最高，范围为0.467至0.784；身体健康指标的载荷始终较高，范围为0.709至0.789。心理健康方面的载荷也表现出类似的高水平（表5和表6）。表3. 项目可靠性。下载CSV显示表格。表4. CFA、可靠性和AVE构念。下载CSV显示表格。表5. 验证性因素分析结果。下载CSV显示表格。表6. CFA标准化因素载荷。下载CSV显示表格。内部一致性可靠性通过Cronbach’s alpha系数和McDonald’s omega系数进行评估。社会意识的可靠性相当（α = 0.681，ω = 0.694）；隐私意识的可靠性也相当（α = 0.683，ω = 0.699）；对无监管互联网的认知也具有类似的内部一致性（α = 0.684，ω = 0.688）；信任和风险意识的可靠性可接受（α = 0.655，ω = 0.677）；身体健康的可靠性良好（α = 0.790，ω = 0.792）；心理健康在所有构念中显示出最高的可靠性（α = 0.839，ω = 0.841），超过了通常推荐的0.80临界值。虽然一些认知构念的Cronbach’s alpha系数在0.655至0.684之间，略低于传统的0.70临界值（表4），但考虑到本研究的目的，这些值是可以接受的。首先，Cronbach’s alpha对量表长度非常敏感（Cortina, Citation1993; Tavakol & Dennick, Citation2011），而我们的认知构念每个只有3-4个项目。最重要的是，有效性证据强烈支持我们的发现，因为所有因素载荷都非常显著（p < .001），标准化值范围为0.438至0.784（见表1和表3）。此外，整体CFA表明模型拟合良好（CFI = 0.946，稳健CFI = 0.963，RMSEA = 0.043，稳健RMSEA = 0.035）。在评估聚合效度时，应优先考虑结构效度而非仅仅依赖可靠性。最近的方法学文献认为，在评估聚合效度时应同时考虑可靠性和因素载荷模式（Dunn et al., Citation2014）。在此框架下，我们的测量模型表现令人满意。所有因素载荷在统计上均显著（p < .001），标准化值范围为0.438至0.784，表明每个指标都能有意义地反映其对应的构念。我们注意到AVE值较低，建议在综合评估其他测试结果后再进行解读。为了解决常见的方法偏差（CMB），我们进行了Harman的单因素检验，结果表明总方差的25.04%可以解释，远低于50%的临界值（Podsakoff et al., Citation2003）。从CFA得到的因素结构随后被纳入结构方程模型（SEM），以检验四个认知构念与健康结果之间的关系（图1）。表7和表8中的正系数（β > 0）表明较高的认知与更多的健康问题相关，而负系数（β < 0）表明较高的认知与较少的健康问题相关。图1. 影响Z世代福祉的 proposed factors。来源：作者。该流程图详细说明了影响Z世代福祉的相互关联因素。顶部的人口统计变量“群体”、“地理位置”和“性别”通向一个标记为“Z世代福祉”的中央框。下方列出了五个认知因素：“网络卫生”、“社交联系”、“隐私担忧”、“无监管互联网使用”和“信任-风险互动”，每个因素都与特定的假设（H1a、H1b等）相关联。流程图以“身体健康”和“心理健康”的结果结束，通过实线和虚线清晰地展示了它们之间的联系。表7. 关于身体健康的结构方程建模。表8. 关于 mental health 的结构方程建模。下载CSV显示表格。该模型采用稳健最大似然法进行估计，以考虑潜在的非正态性。总体而言，SEM对数据的拟合效果可接受，χ2(194) = 303.38，p < .001，CFI = 0.946，TLI = 0.935，RMSEA = 0.043，SRMR = 0.051（表3），符合或接近常用的拟合标准。图2中的路径估计表明，对无监管互联网使用的认知（AUIU）与身体健康（H3a: β = 0.588，p < .001）和心理健康（H3b: β = 0.855，p < .001）呈正相关，支持假设H3a和H3b（表5和表6）。社会意识（ASC）与身体健康（H1a: β = 0.247，p = .040）显著相关，但未对心理健康（H1b: p = .342）产生预测作用。隐私意识（APC）和信任-风险意识（ATRI）与身体健康（H2a: p = .395；H4a: p = .229）或心理健康（H2b: p = .762；H4b: p = .972）无显著关联。从AUIU到心理健康的系数（β = 0.855）非常大。我们注意到，这可能反映了无监管互联网使用认知与心理健康结果之间的概念重叠，后者包括情绪困扰和社会孤立。这种关系的密切性与横断面调查数据中的潜在方法偏差（CMB）一致（Podsakoff et al., Citation2003）。因此，我们将此解释为单纯的关联而非因果关系。图2. 认知变量与健康变量之间的结构关系。来源：作者自己的计算。6. 讨论本研究首次探讨了网络卫生意识的四个方面——社交联系认知（ASC）、无监管互联网使用认知（AUIU）、隐私担忧认知（APC）和信任-风险互动认知（ATRI）与Z世代学生的心理和身体健康问题之间的关系。结果显示了一个一致的模式：ASC和AUIU与两个领域的更多问题相关，而APC和ATRI仅与更多的心理健康问题相关。通过生活方式-日常活动、自我控制和一般压力理论来解释，这些发现表明，这些认知构念被认为是暴露和感知压力的结果，而不仅仅是预防能力。这种解释与越来越多的跨学科文献一致，这些文献将特定的网络行为和数字压力源与心理和躯体领域的健康恶化联系起来（Shannon et al., Citation2022; Sheppard & Wolffsohn, Citation2018）。6.1. 社交联系认知（ASC）ASC与更高的身体健康和心理健康问题显著相关。这一模式并不与先前显示支持性联系益处的研究结果相矛盾（Allen et al., Citation2014），而是表明对社交联系风险的更高认知伴随着更频繁的同伴互动和谣言/八卦动态，从而增加了压力和症状报告。Z世代的高在线可见性和同伴的重要性（Panagiotou et al., Citation2022）意味着那些最能感知社交风险的人也最常经历冲突、比较和声誉威胁，而一般压力理论将这些因素与焦虑、情绪低落和睡眠障碍联系起来。先前证据表明，被社交媒体使用时感到不堪重负与心理困扰密切相关（Finser?s et al., Citation2023），这与“威胁显著性”的解释一致。一项系统回顾和元分析显示，问题性的社交媒体使用与青少年和年轻人的抑郁、焦虑和压力之间存在中等但具有统计意义的关联（Shannon et al., Citation2022），以及一项纵向观察研究发现，随着时间的推移，增加的社交媒体使用与青少年心理健康状况下降有关（Plackett et al., Citation2023）。身体健康方面的关联可能反映了睡眠中断和健康习惯的替代——这些过程在青少年社交媒体研究中已被注意到（Davis, Citation2012; Allen et al., Citation2014）——并且与网络欺凌与躯体症状（包括头痛、睡眠障碍和肌肉骨骼问题）相关的证据一致（Nixon, Citation2014）。6.2. 隐私担忧认知（APC）APC与身体健康问题无关联，但与心理健康问题呈正相关。这与研究表明，仅仅是意识到隐私威胁就可能产生预期压力一致，这可以归因于对跟踪、身份滥用或声誉损害的恐惧，即使没有确凿的漏洞（Lee et al., Citation2008）。一项纵向面板研究直接考察了这一机制，发现时间1的移动社交媒体隐私担忧与时间2的感知压力显著增加有关，提供了隐私担忧作为心理压力源而不是仅仅是一个态度变量的前瞻性证据（Stevic et al., Citation2022）。如果与隐私相关的压力在程度上或持续时间上不足以转化为躯体结果，或者健康影响通过睡眠和活动干扰来调节，那么没有对身体健康的影响是合理的。值得注意的是，先前的研究发现隐私担忧可以激发保护行为（Youn, Citation2009）；因此，担忧可能同时反映了感知风险的增加和补偿性的警觉性。需要带有可测量行为的纵向设计（例如隐私设置、双因素认证）来区分伤害和有益的控制。6.3. 无监管互联网使用认知（AUIU）AUIU与心理健康和身体健康问题有最强且最一致的关联，这与先前证据一致，即问题性的、不受监管的使用与情绪症状、睡眠不足和减少的体力活动有关（LaRose et al., Citation2003; Brino et al., Citation2021）。元分析证据支持这一点：Shannon et al.（Citation2022）报告称，在18项关于青少年问题性社交媒体使用的研究中，r = 0.27与抑郁相关，r = 0.35与焦虑相关；发表在《柳叶刀》上的一项前瞻性队列研究发现，网络欺凌的受害者——无监管使用的直接后果——在三年随访期内与内化问题和物质使用尝试有关（Perret et al., Citation2025）。从机制上看，不受监管的日常行为与更多接触有害内容和网络攻击行为有关，可能会通过疲劳和注意力不集中削弱保护机制。身体上，长时间使用屏幕与眼疲劳、肌肉骨骼疼痛和生物钟紊乱有关（Sheppard & Wolffsohn, Citation2018; Seguí et al., Citation2015）；从心理上讲，持续接触负面或敌对内容及网络欺凌与焦虑、悲伤和压力有关——这在越南Z世代的使用情况中有所体现（Nguyen et al., Citation2025）。6.4. 信任-风险互动认知（ATRI）ATRI与心理健康问题呈正相关，但与身体健康问题无关。尽管信任-风险评估应作为防止欺诈和操纵的认知保护机制（Farivar et al., Citation2017），但在横断面数据中，较高的ATRI可能只是表明了先前的暴露或持续的警觉性，这两者都会带来心理成本，如担忧和过度警觉。这种解释与元分析证据一致，即网络欺凌——这与接触欺骗性和操纵性网络行为密切相关——在儿童和青少年时期与心理健康症状相关（Lee et al., Citation2026）。不存在身体健康影响的发现表明，这些认知负担并未立即转化为躯体症状，或者任何身体影响都是间接的（例如通过睡眠），并且在此研究中无法检测到。社交商务背景说明了这种紧张关系：用户学会审查影响者或优惠可能是由于之前的失望或财务损失，即使他们成为更熟练的消费者，这种担忧仍然存在（Ares et al., Citation2014）。综合来看，这些结果表明，在高暴露情况下，这些“认知”量表作为风险显著性的指标发挥作用，而不是纯粹的保护行为的代理。因此，常规活动理论会预测网络欺凌（欺凌、隐私泄露、欺诈）通过ASC/AUIU/APC/ATRI部分调节健康结果。未来的工作应该（i）包括行为层面的网络卫生措施（密码实践、多因素认证使用、报告）来区分担忧和行动；（ii）将网络欺凌作为中介变量进行建模；（iii）使用纵向或经验抽样设计来解决时间顺序问题。实际上，干预措施应该将技能培训（隐私控制、诈骗检测、时间管理/多因素认证）与减压支持（睡眠卫生、咨询、同伴监督）相结合，针对高风险的AUIU路径，同时将APC/ATRI从高成本的警戒转化为有效的监护。7. 政策建议以下建议基于本研究的观察结果，应被视为实践的初步方向。我们认识到构念可靠性的限制和横断面数据的局限性，因此在将这些发现转化为政策时持谨慎态度。7.1. 健康建议大学应优先减少不受监管的互联网使用，因为这一路径与健康问题的关联最为紧密。数字福祉内容应纳入 orientation 和基础课程中，结合睡眠卫生、屏幕使用时间管理，以及应对Fomo（错失恐惧症）、反复思考和强迫性检查的简短认知行为技术。应用程序层面的控制措施，如屏幕使用时间限制和睡前提醒，可以与同伴的“数字平衡”相结合，帮助年轻用户建立更健康的习惯。对于超过风险阈值的学生（例如每天使用社交媒体超过六小时，并伴有较高的PHQ-9或GAD-7得分），应明确指导他们寻求咨询或心理服务。对隐私和诈骗的担忧很常见，但这些往往仅是缺乏有效控制的表现；因此，培训应通过教授隐私仪表板、默认安全设置、多因素认证和密码管理器使用方法，以及识别网络钓鱼、操纵和谣言模式，将担忧转化为实际能力。对于网络欺凌、性敲诈和欺诈的受害者，应提供一键报告、证据保存指南，并迅速引导他们寻求法律和心理援助。由于社交联系既有支持作用也可能带来压力，学生应学习设定界限、控制受众和缓解冲突的技巧，同时通过恢复睡眠和增加体力活动来减轻与压力相关的身体症状。筛查和随访至关重要：应使心理健康和睡眠检查清单透明化，在培训后监测变化，并每个学期提供强化课程。7.2. 政策建议在国家层面，越南的教育与培训部及科学技术部以及其他国家的相应部门应发布符合常规活动理论的网络卫生能力框架，明确规定暴露管理、目标加固和监护的具体成果，包括分等级的学习目标、评估标准及教师培训规范。大学应通过入学时的必修模块、年度更新、通过学习管理系统认证、同伴导师团队以及课堂微型练习（如网络钓鱼模拟和隐私审计）来实施这一框架。自愿安装的早期预警分析可以帮助识别高风险行为模式，而网络卫生指标应纳入学生健康仪表板和机构认证标准。与平台及互联网服务提供商的合作至关重要：谅解备忘录应确保能够快速删除违规内容并保护数据，学生账户应设置为默认隐私状态，在发布敏感内容或点击可疑链接前应提供提示；提供商应发布针对越南的具体透明度报告。全国性的测量和评估工具包应标准化每年对四个意识维度、网络受害情况和心理健康/身体健康的调查，以及事件指标和培训前后的改进情况，具体目标包括一年内自我报告的网络欺凌减少25%和多因素认证使用率增加30%。公平考虑要求优先关注大一学生、高频率使用者、女性和性别多样化的学习者以及农村地区的学生，为此应提供越南语材料和支持特定地区的诈骗案例。最后，资金和采购应与能力框架的遵守情况挂钩，应颁发网络卫生认证，对于管理学生数据或处理事件的工作人员，认证培训应是强制性的。对于ASC（意识）的认识：由于社交联系既有支持作用也可能带来压力，干预措施应教授设定界限、控制受众和缓解冲突的技巧，同时通过恢复睡眠和增加体力活动来减轻与压力相关的身体症状。8. 结论、局限性及未来工作8.1. 结论本研究通过将网络卫生分解为四个理论基础上的意识维度——社交联系、隐私担忧、不受监管的互联网使用和信任-风险互动——并将其与越南Z世代学生的自我报告的心理和身体健康状况联系起来，推进了受害者学研究。基于生活方式和常规活动、自我控制及一般压力理论，研究结果表明，意识并非中立资源，而是在高暴露环境下风险的标志。对社交联系和不受监管的互联网使用的认识与健康问题的关联最为紧密和广泛，这与同伴间的强烈互动、睡眠中断和日常行为失调一致。隐私担忧和信任-风险意识与心理健康有关，但与身体健康无关，这表明仅靠警惕而缺乏有效控制可能会带来心理成本。这些模式强调了预防的双重必要性：减少高风险行为和暴露（特别是不受监管的使用），同时将担忧转化为有能力的监护（隐私控制、诈骗检测、同伴监督和快速求助）。这项研究位于全球南方国家尤其是越南的背景下，支持制定国家能力框架和校园实施措施，以管理学生在线伤害，并提供监护以减少网络受害。8.2. 局限性和未来工作本研究存在一些局限性，这些局限性影响了结果的解读并指导了下一步的工作。首先，横断面设计限制了我们因果关系的论证。需要纵向研究或经验抽样设计来建立意识、受害事件和健康结果之间的时间顺序，并随时间测试压力路径。其次，所有测量数据均为自我报告的，包括健康结果和网络行为；未来的研究应纳入客观指标（如经过验证的事件报告、平台日志、隐私设置审计、屏幕使用时间监测）和临床验证的健康指标。第三，尽管我们实施了程序补救措施和诊断方法变异性的控制，但在单一时间点收集的调查数据仍容易受到方法偏差的影响；多源设计（学生、咨询师、IT/安全部门）将增强推断能力。第四，虽然采样框架进行了分层，但样本主要来自越南大学，可能导致某些地点和机构的代表性不足；其普遍性可能局限于非学生群体、其他年龄段或其他国家。建议在不同地区和机构类型中进行复制，采用加权或概率抽样。第五，我们的意识量表可能同时反映了警惕和能力；在没有平行行为测量（如多因素认证使用、密码管理器使用、报告行为）的情况下，难以区分保护行为和感知风险的增加。未来的研究应包括结合意识与行为的测试组合，并检验网络受害行为作为意识和健康之间的中介因素。第六，我们使用CFA后的回归分析进行效应估计；确认性因子分析、完整的SEM（含中介效应）和跨性别及亚组的测量不变性测试将提供更强的构念有效性和可比性证明。最后，未对平台和内容异质性进行建模；后续工作应按平台、内容类型（如欺凌、诈骗、错误信息）及情境因素（自我控制、社会支持、校园政策）进行细分。解决这些局限性将有助于提供更具因果性和机制导向的证据，以更好地指导针对性干预，降低受害风险并保护Z世代的福祉。知情同意本研究遵循《赫尔辛基宣言》的原则进行。参与网络卫生调查是自愿的，在数据收集前获得了所有参与者的口头知情同意。选择口头同意而非书面同意是为了确保一定程度的匿名性，并减少时间和身份识别问题。许多受访者不愿在在线安全和隐私等议题上提供签名和/或个人身份信息。机构审查委员会声明本研究获得了河内商学院人类研究伦理委员会（HREC）的批准，批准代码为Q? 06/QT&KD。补充材料附录（干净版本）.docx下载MS Word文件（33.8 KB）附录（干净版本）.docx数据可用性声明数据可在相应作者[e-mail]处根据合理请求提供。