KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN FACULTEIT SOCIALE WETENSCHAPPEN MASTER OF SCIENCE IN DE COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN
De rol van persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid van 9- tot 16jarigen
Promotor : Prof. Dr. L. D‟HAENENS Verslaggever : Prof. Dr. K. CUSTERS Assessor: S. VANDONINCK
MASTERPROEF aangeboden tot het verkrijgen van de graad van Master of Science in de Communicatiewetenschappen door Athina MANIRAKIZA
Academiejaar 2011-2012
KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN FACULTEIT SOCIALE WETENSCHAPPEN MASTER OF SCIENCE IN DE COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN
De rol van persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid van 9- tot 16jarigen
Promotor : Prof. Dr. L. D‟HAENENS Verslaggever : Prof. Dr. K. CUSTERS Assessor: S. VANDONINCK
MASTERPROEF aangeboden tot het verkrijgen van de graad van Master of Science in de Communicatiewetenschappen door Athina MANIRAKIZA
Academiejaar 2011-2012
Samenvatting Deze masterproef omvat een onderzoek rond de rol van persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid van 9tot 16-jarigen in Vlaanderen. Met behulp van een kwantitatieve vragenlijst werden 507 jongeren in negen Vlaamse scholen bevraagd. Het doel van het onderzoek bestaat erin een bijdrage te leveren aan de zoektocht naar de factoren die een invloed uitoefenen op de weerbaarheid van een kind na confrontatie met een online risico. De onderzoeksvraag luidt: Welke rol spelen persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid bij 9- tot 16-jarigen? Om deze onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden werd online weerbaarheid gemeten aan de hand van twee concepten; „Online weerbaarheid schade‟, „Online weerbaarheid proactief‟. De persoonlijkheidskenmerken waarvoor de rol op online weerbaarheid gecontroleerd werd waren Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience, Agreeableness en Conscientiousness. Deze persoonlijkheidskenmerken werden gevormd op basis van factoranalyses die uitgevoerd werden op de vragen betreffende persoonlijkheidskenmerken. Voor elk van deze persoonlijkheidskenmerken werd een hypothese opgesteld hun mogelijke invloed op online weerbaarheid. Deze hypotheses werden getoetst met behulp van meervoudige regressieen ANOVA-analyses. Slechts twee hypotheses konden deels bevestigd worden. Zo werd enkel bevonden dat Neurocentrism en Conscientiousness een invloed hebben om de mate van geschoktheid. Kinderen die vaak kampen met angstgevoelens, neerslachtig zijn hebben meer kans om geschokt te zijn na het botsen op een online risico. De schade die ze ondervinden blijft ook langer hangen dan bij kinderen die minder neurocentrisch zijn. Ook de kinderen met een hoge zelfzekerheid langs de ene kant en een grote controledrang blijken meer geneigd te zijn geschokt te
reageren en de geschokte gevoelens langer met zich mee te dragen. Op basis van de resultaten uit deze studie kan er dus niet geconcludeerd worden dat er een algemeen verband is tussen de persoonlijkheidskenmerken en online weerbaarheid. Wel kan deze exploratieve studie als aanzet gezien worden voor verder onderzoek in deze richting.
Dankwoord Give a man a fish and you feed him for a day. Teach a man to fish and you feed him for a lifetime. - Chinees gezegde Dit Chinese gezegde is een metafoor voor mijn ouders die gedurende vier jaar geïnvesteerd hebben in mijn studies aan de Katholieke Universiteit van Leuven. Zij gaven mij de kans kennis te verwerven die mij zou voeden voor de rest van mijn leven. Als sluitstuk van mijn opleiding Communicatiewetenschappen diende ik deze grote beproeving nog te overwinnen. Het feit dat u deze masterproef op dit eigenste moment vasthoudt, toont aan dat ik daarin geslaagd ben. Dit alles had mij echter nooit gelukt zonder de mensen rondom mij. Dankzij hun hulp en steun is dit werk tot stand gekomen. Hen bedanken is dan ook het eerste wat ik wil doen vooraleer ik verder ga met mijn verhandeling. Eerst en vooral gaat mijn dank uit naar mijn assessor Sofie Vandoninck. Zij keek van op de zijlijn met een coachend oog toe en gaf mij de tijd en de ruimte om op mijn eigen tempo dit werk van lange adem tot een goed eind te brengen. Daarnaast wil ik mijn dank uitdrukken naar de scholen en leerlingen toe die hun medewerking verleenden aan dit onderzoek, alsook aan Evelien Rosier waarmee ik samenwerkte om respondenten te verzamelen. Daarbij ook een woordje van dank gericht naar Evy, die op eender welk moment klaarstond om mij een handje te helpen en mij op te monteren wanneer ik het even niet meer zag zitten. Ook mijn vriend Dirk verdient hier een plaatsje. Hij bezorgde mij de nodige ontspanning om daarna terug met volle energie aan deze verhandeling te werken. Tenslotte gaat mijn dank ook uit naar mijn mama, papa en zus die mij gedurende deze hele periode zijn blijven motiveren. Athina Manirakiza
Inhoud
Samenvatting ....................................................................4 Dankwoord .......................................................................6 Inhoud...............................................................................7 Lijst van tabellen ............................................................10 Lijst van figuren .............................................................11 Inleiding .........................................................................12 1
Context en doel onderzoek .....................................13 1.1
2
Probleemstelling .............................................13
Theoretisch kader ...................................................14 2.1
Internetgebruik van kinderen .........................15
2.2
Online kansen en risico‟s ...............................16
2.2.1 Ongeschikte content ...................................19 2.2.2 Cyberpesten ................................................20 2.2.3 Offline ontmoeten van online contacten ....22 2.2.4 Sexting ........................................................23 2.3
Verschil tussen risico en schade .....................23
2.4
Copingstrategieën ...........................................26
2.4.1
Bespreking verschillende strategieën. ........26
2.4.2 Bespreking strategieën per online risico. ...27
3
2.5
De rol van ouders ...........................................29
2.6
De rol van digitale geletterdheid. ...................31
2.7
Persoonlijkheidskenmerken ...........................32
Onderzoeksvraag ....................................................37 7
4
Methodologie .........................................................37 4.1
Doel van het onderzoek ..................................38
4.2
Onderzoeksmethode- en populatie .................38
4.3
Operationalisering van de concepten .............40
4.3.1 Socio-demografische kenmerken ...............40 4.3.2 Online risico‟s ............................................40 4.3.3 Persoonlijkheidskenmerken .......................41 5
Data-analyse ...........................................................41 5.1
Controlevariabelen .........................................42
5.2
Online risico‟s ................................................43
5.3
Online weerbaarheid ......................................43
5.3.1 Cyberpesten ................................................44 5.3.2 Seksuele beelden ........................................45 5.3.3 Schokkende websites ..................................45 5.3.4 Online nieuwe mensen leren kennen ..........45 5.3.5 Sexting ........................................................46 5.4
Persoonlijkheidskenmerken ...........................47
5.4.1 Neurocentrism ............................................47 5.4.2 Extraversion ...............................................48 5.4.3 Openness to experience ..............................48 5.4.4 Agreeableness .............................................49 5.4.5 Conscientiousness ......................................49 5.5 6
Vergelijken van gemiddelden (ANOVA) ......50
Resultaten ...............................................................51 8
6.1
Cyberpesten ....................................................51
6.2
Seksuele beelden ............................................52
6.3
Schokkende websites ......................................54
6.4
Nieuwe mensen leren kennen .........................56
6.5
Sexting ............................................................57
6.6 Rol van persoonlijkheid bij online weerbaarheid ..............................................................58 6.6.1 Meervoudige regressie ...............................58 6.6.2 Vergelijken van gemiddelden (ANOVA) ..62 7
Discussie en conclusie ............................................63 7.1
Bespreking van de resultaten ..........................63
7.2 Beperkingen en aanbevelingen voor verder onderzoek ...................................................................68 7.3
Algemeen besluit ............................................70
Literatuurlijst ..................................................................73 Bijlagen ..........................................................................79
9
Lijst van tabellen Tabel 1: Classificatie online kansen en risico‟s Tabel 2: Classificatie van online risico‟s, gerangschikt naar rol van het kind en domein Tabel 3: Beschrijving van de persoonlijkheidskenmerken Tabel 4: Percentage kinderen dat het zien van seksuele beelden op het internet niet leuk vond. Tabel 5: Percentage kinderen dat het ontvangen van seksuele beelden niet leuk vond. Tabel 6: Meervoudige regressie die „Online weerbaarheid schade‟ voorspelt m.b.v de controlevariabelen (geslacht, leeftijd, studierichting, SES) en persoonlijkheidskenmerken. Tabel 7: Meervoudige regressie die „Online weerbaarheid proactief‟ voorspelt m.b.v de controlevariabelen (geslacht, leeftijd, studierichting, SES) en persoonlijkheidskenmerken. Tabel 8 : Factoranalyse Neurocentrism Tabel 9: Factoranalyse Extraversion Tabel 10: Factoranalyse Openness to experience Tabel 11: Factoranalyse Agreeableness Tabel 12: Factoranalyse Conscientiousness 10
Lijst van figuren
Figuur 1: Onderzoekskader
11
Inleiding Het internet is in het dagelijkse leven van kinderen een onmisbare bron van informatie en ontspanning geworden. Jongeren groeien ermee op en verkiezen tegenwoordig het internet boven televisiekijken in hun vrije tijd (Mishna, Saini & Solomon, 2009). Zo zouden kinderen tussen 9 en 16 jaar volgens cijfers van EU Kids Online II (2011) per dag gemiddeld 88 minuten online spenderen. De exponentiële groei van elektronische communicatie en het delen van informatie heeft gezorgd voor veranderingen in de sociale interacties van individuen, in leerstrategieën en in de keuze van entertainment. Er is een toename van sociale netwerken op het internet gecreëerd door een groeiende beschikbaarheid en gebruik van elektronische communicatie-tools zoals e-mail, websites, intstant messaging, webcams, chat rooms, sociale netwerksites, blogs etc. (Hinduja & Patchin, 2009, Mishna, Saini & Solomon, 2009). Het internet voorziet ontelbare mogelijkheden bij het opgroeien van kinderen en jongeren. Voor hen hebben de voordelen die vasthangen aan het internet betrekking op onder meer sociale ondersteuning, identiteitsvorming, de ontwikkeling van interpersoonlijk en kritisch denken. Ook op vlak van educatie biedt het internet heel wat kansen door de toegankelijkheid van kennis en wereldwijde crossculturele interacties (Gross, 2004; Jackson et al., 2006; Valkenburg & Peter, 2007, Mishna, Saini & Solomon, 2009). In deze masterproef worden vooreerst in de probleemstelling de contouren en relevantie van het onderwerp geschetst. Daarna wordt in de literatuurstudie voorgaand onderzoek rond dit thema bekeken en worden de relevante concepten binnen dit domein gedefinieerd en afgebakend. Vervolgens wordt besproken welke methodologie werd gehanteerd opdat er antwoorden geformuleerd zouden kunnen worden op de vooropgestelde onderzoeksvragen en 12
hypothesen. Er wordt uitgelegd welk type onderzoek er gebruikt werd, hoe respondenten werden geselecteerd en bevraagd. Daarna wordt er overgegaan naar de analyse en resultaten van deze studie. Tot slot worden de belangrijkste conclusies weergegeven, alsook de bedenkingen. 1
Context en doel onderzoek
1.1 Probleemstelling De online risico‟s die in de volgende sectie worden uiteengezet, leiden vaak tot onrust bij ouders, leerkrachten en overheden. Het is daarom belangrijk om een correct beeld te krijgen van de internetgewoonten en –gebruiken van kinderen en jongeren, om zo te weten aan welke risico‟s ze worden blootgesteld. De onderzoeken in het kader van EU Kids Online verrichtten reeds uitgebreid onderzoek met als doel de overheden en ouders beter te informeren over wat er gebeurt op het internet. Enkel op die manier kunnen door beide partijen de meest juiste maatregelen genomen worden om hun kinderen op te voeden en mee te begeleiden in het surfproces. Livingstone e.a. (2012) hebben echter nog geen diepgaand onderzoek verricht rond copingstrategieën en de rol die persoonlijkheidskenmerken kunnen hebben bij de keuze ervan. Het inzicht in copingstrategieën en de effectiviteit ervan, kan bijdragen tot specifieke aanbevelingen naar kinderen toe over hoe ze het best omgaan met het internet en gevaren waarmee ze geconfronteerd kunnen worden. De doelstelling van dit onderzoek is dan ook een bijdrage te leveren tot de bestaande kennis over copingmechanismen en online weerbaarheid. Op basis van onderzoeksdata verzameld in het kader van een zelfgevoerde enquête trachten we (opgesteld op basis van het onderzoek van EU Kids Online 2010) na te gaan in hoeverre 13
persoonlijkheidskenmerken en welke ervan een invloed kunnen uitoefenen op de online weerbaarheid van Vlaamse jongeren tussen 9 en 16 jaar. Onderstaande afbeelding schematiseert het onderzoekskader waarin dit onderzoek plaatsvindt. Figuur 1: Onderzoekskader
2
Theoretisch kader
In wat volgt zal het theoretisch kader, die aan de basis ligt van de gevoerde studie, voorgelegd worden. Als eerste punt wordt het internetgebruik van kinderen en jongeren besproken (2.1). Hierna worden de verschillende online kansen en risico‟s besproken die gepaard gaan met het groeiende internetgebruik van de jeugd (2.2). In het volgend onderdeel wordt het verschil tussen risico en schade behandeld (2.3). Onder 2.4 wordt het concept copingstrategieën toegelicht en onder 2.5 en 2.6 lichten we respectievelijk de rol van de ouders en de rol van digitale geletterdheid toe. In het laatste onderdeel van dit theoretisch kader tenslotte wordt het concept persoonlijkheidskenmerken gedefinieerd en het model 14
besproken waarvan werd gebruik gemaakt voor het onderzoek (2.7). 2.1 Internetgebruik van kinderen Het internetgebruik is een onafhankelijke variabele die de mate van blootstelling aan online risico‟s en kansen beïnvloedt (Livingstone & Haddon, 2009). Zo betekent een intensiever gebruikspatroon onvermijdelijk dat ook de kans om blootgesteld te worden aan risico‟s toeneemt (Vandoninck, d‟Haenens & Donoso, 2010). De locatie waar het internetgebruik plaatsvindt speelt eveneens een niet te onderschatten rol. Zo heeft de locatie implicaties inzake toezicht en privacy die de kinderen ervaren (Livingstone, e.a., 2010). De auteurs (2010) vonden dat ruim 85 procent van de Europese kinderen voornamelijk thuis online gaat. Terwijl een huishouden vroeger vaak slechts een gemeenschappelijke gezins-computer had, blijkt deze stelling vandaag de dag niet meer op te gaan (Livingstone, Haddon, Görzig & Ólafsson, 2010). Zo geeft 48 procent van de Europese jongeren aan internet te gebruiken op zijn kamer (Livingstone, e.a., 2010). Dit heeft vooral betrekking op de kinderen boven de 12 jaar. Zo blijkt uit het onderzoek van Segers & Bauwens (2010) dat zes op tien Vlaamse jongeren vanaf 12 jaar online gaat in zijn eigen kamer, terwijl jongere kinderen nog vaker gebruik maken van computers op een publieke plaats. Uiteraard genieten jongeren op hun eigen kamer meer privacy door de afwezigheid van sociale controle of een toeziend oog. Verder behoren, naast de eigen kamer en de gedeelde ruimte thuis, de school (63%) en bij een kameraad thuis (51%) tot populaire plaatsen om op het internet te gaan (Livingstone, e.a., 2010). Ook het apparaat dat gebruikt wordt om online te gaan verschaft het kind al dan niet meer privacy. Hoewel de meerderheid van de Europese kinderen gebruik maakt van een gedeelde computer, toch geeft 34 procent aan online te gaan 15
via zijn eigen computer (Livingstone, e.a., 2010). Bovendien beschikt 28 procent over een gsm met internettoegang, 24 procent kan online surfen via de spelconsole, 23 procent beschikt over een eigen laptop en 10 procent tenslotte kan online via een smartphone. Naast het feit dat deze evolutie het kind meer privacy verschaft, zorgt het er eveneens voor dat ouders minder zicht hebben op de geschiedenis en het aantal uren dat de kinderen doorbrengen op het internet. Exacte cijfers geven over de tijd die kinderen online spenderen is moeilijk, aangezien kinderen daarover zelf moeten rapporteren en het onderscheid tussen online surfen en het normale offline gebruik van de computer voor hen vaag is (Livingstone, e.a., 2010; Pijpers & Marteijn, 2010). Desalniettemin zouden kinderen per dag ongeveer anderhalf uur op het internet zitten (Livingstone, e.a., 2010). 2.2 Online kansen en risico’s In deze paragraaf bespreken we de risico‟s en kansen waarmee een kind geconfronteerd kan worden wanneer het zich online bevindt. Het zijn respectievelijk negatieve en positieve ervaringen die kinderen ondergaan (Hasebrink, Livingstone, Haddon, 2008). Volgens De Haan (2010) is er een verschil in de wijze waarop ouders en kinderen staan tegenover online risico‟s en kansen. De grens tussen beide is op sommige vlakken immers vaag. Zo wordt het zien van bijvoorbeeld pornografisch materiaal door ouders als een online risico beschouwd, terwijl kinderen dit als een kans kunnen beschouwen. Deze gedachtegang volgend moet er niet vermeden worden dat kinderen in contact komen met risico‟s, maar is het beter te investeren in de online weerbaarheid van kinderen zodat ze weten wat de risico‟s zijn wanneer ze zich online bevinden en op welke manier ze er het best mee omgaan wanneer ze geconfronteerd worden met ongewenste situaties (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). 16
Ondanks het feit dat er dus verschillen bestaan in wat bestempeld kan worden als risico of kans is er in brede kring enigheid over de verdeling van Hasebrink et al. (2009) zoals weergegeven in onderstaande tabel 1. Tabel 1: Classificatie online kansen en risico‟s Online kansen - Toegang tot wereldwijde informatie - Hulp voor onderwijs - Sociale netwerken voor oude/nieuwe vrienden - Betrokkenheid bij gemeenschappen - Vermaak, games en fun - User-generated content, creatie - Maatschappelijke of politieke participatie - Expressie van identiteit - Technologische expertise en geletterdheid - Persoonlijk, gezondheid, seksueel advies - Interesse groepen en forums voor fans
Online risico‟s - Contact met pedofielen en vreemden - Extreem of seksueel geweld - Andere schadelijke content - Racistisch materiaal - Advertenties bij commerciële verleiding - Bevooroordeelde en onjuiste informatie (advies, gezondheid) - Uitbating van persoonlijke informatie - Cyberpesten, stalking, intimidatie - Gokken, financiële oplichterij - Misbruik van privacy - Illegale activiteiten (hacken) - Zelfbeschadiging (zelfmoord, anorexia, etc.)
Bron: Hasebrink et al. (2009) In dit onderzoek richten we ons op de risico‟s en bedreigingen waarmee kinderen online geconfronteerd kunnen worden. Hasebrink et al. (2009) bedachten een ordening op basis van de online communicatievorm en het domein waarbinnen verschillende risico‟s voorkomen. We onderscheiden drie communicatievormen: content, contact en conduct. Onder de term content (kind als ontvanger) wordt de 17
inhoud bedoeld waarbij het kind louter de ontvanger is van massa-informatie. Contact (kind als participant) heeft betrekking op de sociale contacten in online communicatie of op sociale netwerksites. Conduct (kind als actor) gaat over het zelf produceren van tekst, beeld of geluidsinformatie en deze uploaden op internet. Tabel 2 geeft een ordening van de risico‟s voor iedere combinatie van communicatievorm en domein en voor iedere cel een nadere aanduiding van de inhoud. Tabel 2: Classificatie van online risico‟s, gerangschikt naar rol van het kind en domein. Rol van kind
Commercie
Content (kind als ontvanger)
Reclame, spam
Contact (kind als participant)
Conduct (kind als actor)
Domein Agressie
Seks
Waarden
Gewelddadig e beelden/ hatelijke informatie
Beelden
Tracking/ oogsten persoonlijke informatie
Cyberpesten, intimidatie, stalking
Vreemden ontmoeten
Racistische informatie, onjuiste info en advies (bv. drugs) Zelfbeschadiging, onwelkome overredings kracht
Gokken/ hacken/ illegaal downloaden
Anderen pesten of intimideren
Uploaden van pornografisch materiaal
Advies geven over bijvoorbeeld zelfmoord of proanorexia
Bron: Hasebrink et al. (2009)
18
2.2.1
Ongeschikte content
Bij het surfen kunnen kinderen terechtkomen websites waarop zich ongewenste of opgepaste content op bevindt. Dit kan gebeuren doordat ze links krijgen doorgestuurd of door fouten te typen bij het ingeven van een URL. Op die manier kunnen kinderen botsen op pornografische inhoud op het internet. Het zien van porno is, na het geven van persoonlijke gegevens, het tweede meest voorkomende risico in Europa (De Haan, 2010). Hasebrink e.a. (2009) stelden vast dat 40 procent van de kinderen er ooit al mee geconfronteerd werd. Uit het onderzoek bleken jongens en meisjes te verschillen. Daar waar jongens eerder geneigd zijn om seksueel getinte beelden op te zoeken of links naar dergelijke websites door te sturen, zullen meisjes eerder overstuur zijn bij de confrontatie (Hasebrink, e.a. 2009). Dit neemt niet weg dat jongens en meisjes evenveel blootgesteld worden aan pornografische beelden. Livingstone, e.a. (2010) vonden in hun Europees onderzoek geen significante verschillen tussen jongens en meisjes, met als uitzondering dat jongens tussen de 13 en 16 jaar net iets meer in contact kwamen met zulke beelden. Men vond echter dat de blootstelling aan pornografische materiaal sterk varieerde tussen landen. Het onderzoek van Vandoninck, d‟Haenens & Donoso (2010) sluit zich hierbij aan. De resultaten van hun onderzoek bij Vlaamse jongeren tonen wel een significant genderverschil, waarbij jongens meer worden blootgesteld aan pornografische content. Het ging hier wel om een onderzoek bij oudere respondenten (14-18 jaar) dan in het onderzoek van Livingstone, e.a. (2010). Niet alleen tussen jongens en meisjes bestaan er verschillen in interpretatie van risico. Kinderen en volwassenen zijn het immers ook niet altijd over eens wat nu een bedreiging is en wat niet. Wat ouders zien als een risico wordt daarom niet door het kind als risico beschouwd. In het algemeen kunnen we stellen dat het merendeel van de kinderen wel eens ongepaste beelden tegenkomen terwijl ze 19
surfen. Vaak hebben zij moeilijkheden bij het wegklikken van deze beelden, mede door het feit dat er zich meestal een opeenvolging van gepresenteerde afbeeldingen plaatsvindt. Bij het zien van ongeschikte content voelen kinderen zich vaak beschaamd of in paniek omdat ze bang zijn dat hun ouders elk moment kunnen binnenkomen (Donoso, d‟Haenens, Zaman, Van Cauwenberge & Segers, 2008). Daarnaast veroorzaakt blootstelling aan websites die geweld, angst, horror, racisme bevatten ook risicovolle situaties voor kinderen (Çankayaa & Odabasi, 2009). Volgens het recentste EU Kids Online rapport (2012) kreeg één op de zes 14-16-jarigen haatdragende boodschappen onder ogen. Verder heeft één op tien het voorbije jaar wel eens een website bezocht over automutilatie en/of drugs. Eén op de vijf van de 14-16-jarige meisjes gaf aan gesurft te hebben naar een pro-anorexia website. Een website dat handelde over zelfmoord tenslotte, werd “slechts” door één op de twintig van de 11-16-jarigen bezocht (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). 2.2.2
Cyberpesten
Naast het zien van ongeschikte content kunnen kinderen op het internet ook in aanraking komen met pesterijen, cyberpesten genaamd. Het impliceert bewust en herhaaldelijk toegebrachte schade met behulp van computers, mobiele telefoons of andere elektronische apparaten (Hinduja & Patchin, 2010). De ergere vormen van digitaal pesten zijn het verspreiden van roddels over iemand, stalken, of iemand fysiek bedreigen langs elektronische weg (Hinduja & Patchin, 2010). Het ratio van cyberpesten varieert naargelang verschillende studies van 10% tot 35% (Mishna, Saini & Solomon, 2009). Mishna et al. (2009) destilleerde uit de resultaten van hun kwalitatief onderzoek de twee factoren die cyberpesten onderscheidt van traditioneel pesten. Ten eerste is cyberpesten een manier om na de schooluren verder te pesten. Bij 20
cyberpesten wordt het aspect tijd en ruimte losgetrokken. Geconfronteerd worden met pesten op het net kan op eender welk tijdstip en op eender welke locatie in tegenstelling tot het traditionele pesten dat plaatsvindt tijdens de schooluren en muren (Mishna, Saini & Solomon, 2009). Het is bijgevolg een pak indringender in het leven van het slachtoffer (Tokunaga, 2010). Online en offline pesten gaan vaak ook hand in hand (Hinduja & Patchin, 2010). Zo begint het pesten meestal op school en zet het zich thuis verder in de vorm van digitaal pestgedrag (Cassidy, Jackson & Brown, 2009; Li, 2007). De persistentie van het pesten kan resulteren in sterkere negatieve uitkomsten dan bij traditioneel pesten, aangezien het kind ook in zijn thuisomgeving gepest wordt (Tokunaga, 2010). Ten tweede is de anonimiteit een cruciaal element van cyberpesten. De kracht en impact van cyberpesten ligt in het feit dat daders minder angst hebben voor repercussies of om opgespoord te worden (Mishna, Saini & Solomon, 2009). Toch blijkt uit onderzoek dat 73% van de deelnemers die ervaring hebben gehad met cyberpesten wisten wie de persoon was die hem pestte, terwijl slechts 25% niet wist wie de pester was (National Children‟s Home survey, 2005). Het cyberpesten is dus niet zo anoniem als algemeen wordt gedacht. Vaak gebeurt het pesten binnen de vriendschappen en sociale cirkels van het slachtoffer (Vandenbosch & Van Cleemput, 2008). Er dient dus een onderscheid gemaakt te worden tussen de gepercipieerde anonimiteit en echte anonimiteit (Mishna, Saini & Solomon, 2009). Het effect dat pestgedrag op kinderen kan hebben is niet te onderschatten. Het pestgedrag kan aanleiding geven tot psychosociale problemen, zoals depressie, sociale angst en laag zelfbeeld, alsook negatieve gemoedstoestanden (Tokunaga, 2010).
21
2.2.3
Offline ontmoeten van online contacten
Het in contact komen en communiceren met personen die men niet eerder face-to-face heeft ontmoet is een volgend risico waar kinderen mee te maken krijgen. De cijfers van de Belgische bevraging van d‟Haenens en Vandoninck (2012) stroken met de gegevens die het EU Kids Online rapport bekwamen met hun onderzoek in alle EU-landen. Ongeveer 3/10 kinderen zou het voorbije jaar contact hebben gelegd met iemand die ze nog niet kenden. Naarmate kinderen ouder worden en de puberteit de kop op steekt wordt het steeds gebruikelijker om online te praten met onbekenden. Wat betreft het offline ontmoeten van online contacten merken we dat één op de vier Europese jongeren wel eens offline heeft afgesproken met een online contact. Soms gaat het om vrienden of familieleden van een bekende, maar in de meeste gevallen om een volslagen vreemde (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). In het onderzoek van d‟Haenens en Vandoninck (2012) zegt ruim één op vier van de kinderen met onbekenden contact te hebben gehad via chatrooms. Maar liefst 41,8% van de Vlaamse kinderen die mensen online leerden kennen, geeft aan deze „onbekende‟ offline ontmoet te hebben. Het woord „onbekende‟ moet in dit kader toch genuanceerd gebruikt worden, aangezien er voor de ontmoeting een lange tijd voorafgaat waarin er een soort vriendschapsband wordt gecreëerd, waarna de dader pas een afspraakje voorstelt (Wolak, Finkelhor, Mitchell, 2004). Bovendien komt het ook relatief vaak voor dat er een gemeenschappelijke connectie is tussen de twee „onbekenden‟. Ze hebben een gemeenschappelijke vriend of kennis en via via geraken ze in contact met elkaar (Wolak, e.a., 2004). Bij 9- tot 10-jarigen constateren we dat dit fenomeen amper voorkomt. We merken echter wel een keerpunt op 13-14-jarige leeftijd, waar het regelmatiger voorvalt dat er een dergelijk contact wordt gelegd. Bij de 15-16-jarigen bevestigt één op vijf met 22
iemand afgesproken te hebben die hij of zij online heeft leren kennen (d‟Haenens & Vandoninck, 2012) . 2.2.4
Sexting
Dat adolescenten in hun puberteit experimenteren met hun seksualiteit is niets nieuws onder de zon, maar de laatste jaren groeit de bezorgdheid omtrent „sexting‟, of liever het creëren, doorsturen of ontvangen van seksueel suggestieve boodschappen of beelden door minderjarige tieners (Livingstone, e.a., 2010). Wanneer dit over foto‟s en filmpjes gaat van de jongeren zelf, kan dit later tegen hen gebruikt worden. Sexting is een online risico waarmee ruim 18 procent van de Belgische jongeren in het afgelopen jaar geconfronteerd werden. Bovendien blijkt dat 3 procent van de Europese 11 tot 16-jarigen zelf zulke content verzonden hebben. Van hen die zulke boodschappen hebben ontvangen ervaart ongeveer 16 procent het als verontrustend en negatief. Daarnaast bleek uit onderzoek van d‟Haenens en Vandoninck (2012) dat de jongeren die met sexting te maken kregen, tot de leeftijdscategorie van 15- 16 jarigen behoren. Laatste opvallend element is dat Belgische tieners in vergelijking met leeftijdgenoten uit andere Europese landen, en dan vooral jongens, zich minder zorgen lijken te maken of zich minder lijken te storen aan dit fenomeen. Bij de meisjes is dit niet het geval. Onder hen is bijna 50 procent die wel geschokt zijn bij deze vorm van online communicatie (d‟Haenens & Vandoninck, 2012). 2.3 Verschil tussen risico en schade Zoals eerder aangegeven dient men zich er bewust van te zijn dat online risico‟s niet noodzakelijk als schadelijk of negatief ervaren worden door kinderen (d‟Haenens & Vandoninck, 23
2012). Blootgesteld worden aan seksueel getinte beelden of pijnlijke berichten toegestuurd krijgen zijn op zichzelf niet per se schadelijk, in die zin dat het niet altijd als negatief wordt ervaren. In het woord risico schuilt de mogelijkheid en niet de zekerheid van schade. Schade komt voort uit risico dat op een of andere manier voorvalt en dit gaat altijd gepaard met een specifieke context waarin het gevaar plaatsvindt, een context waar de karaktereigenschappen van het kind eveneens een rol in spelen. De mate van negatieve impact op een kind kan variëren van minimale tot ernstige schade afhankelijk van het individu en de context (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). Niet ieder kind dat een online risico heeft ervaren heeft evenwel schade geleden. Uit de EU Kids Online (2011) resultaten blijkt dat vier op de tien kinderen in het jaar vooraf aan de studie in aanraking gekomen zijn met één of meerdere vormen van online gevaren. Een kleiner aandeel rapporteert ook werkelijk gekwetst te zijn geworden door deze online risico‟s. EU Kids Online survey (2012) toont aan dat het afhangt van het type risico of een kind geschokt reageert of niet. Zo blijkt dat cyberpesten in vergelijking met de andere online gevaren minder frequent voorkomt, maar wel de vorm van risico is die kinderen aanduiden als de meest kwetsende. Bij het ontvangen van pijnlijke pestberichten was ruim vier op vijf van de ondervraagde 9-16 jarigen matig tot zeer ontredderd. Wat seksueel getinte inhoud betreft bleek uit het onderzoek dat één op drie van de 9-16 jarigen geschokt of ongerust blijkt te zijn geweest na het zien van seksuele beelden op het internet. Wel is het zo dat kinderen enkel in bepaalde situaties geschokt kunnen zijn, op andere momenten kan de blootstelling aangenaam zijn. Van de kinderen die aangaven ontsteld te zijn geweest door seksuele inhoud, was dit het meest wanneer er hen gevraagd werd te praten over seks met
24
een andere persoon of hen gevraagd werd een foto te nemen van hun geslachtsdelen. Ruim 30 procent van de 9-16 jarigen geeft aan ooit contact te hebben gehad met iemand op het internet die ze nog nooit face-to-face hadden gezien. Daarvan ging 9 procent een stapje verder en spraken offline af met de persoon waar ze eerder online contact mee hebben gelegd. Van diegenen die een online kennis ontmoetten in het echte leven was 12 procent ongerust of geschokt door deze ervaring (d‟Haenens & Vandoninck, 2012). Mensen die ze leerden kennen op het net en vervolgens in het echte leven ontmoeten maakt kinderen zelden overstuur. Wanneer ze dit wel zijn dan zijn dan kunnen de consequenties serieus worden. De bevraging van Livingstone, e.a. (2012) bij ouders over welke zorgen (zowel online als offline) ze zich maken met betrekking tot hun kind, toont aan dat het hen zorgen baart dat hun kind kan aangesproken worden door vreemden op het internet. Toch kan er gesteld worden dat dergelijk risico weinig voorkomt en het ontmoeten van die persoon nog minder. Bovendien wordt deze offline ontmoeting door de grote meerderheid vaak als prettig ervaren (d‟Haenens & Vandoninck, 2012). Tenslotte tonen studies ook aan dat oudere kinderen meer kans hebben om te stuiten op elk soort risico (d‟Haenens & Vandoninck, 2012). Jongere kinderen hebben minder kans om daarmee geconfronteerd te worden, maar als ze ermee in contact komen zijn ze er vaker van geschokt dan oudere kinderen (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). Het feit dat het kind geen (of slechts beperkte) negatieve ervaring overhoudt na een blootstelling aan online risico‟s en zichzelf beter kan beschermen tegen mogelijke toekomstige negatieve ervaringen wordt in de literatuur online weerbaarheid genoemd. Dit concept staat centraal in ons onderzoek, gezien we willen nagaan of
25
persoonlijkheidskenmerken een invloed hebben op online weerbaarheid. 2.4 Copingstrategieën Wanneer een kind in contact komt met een van de hierboven vermelde gevaren, zijn er technieken die het kind kan aanwenden om met de confrontatie om te gaan, en het negatieve aspect ervan te doen verminderen of verdwijnen. Dit zijn copingsmechanismen. Coping is een belangrijk aspect van het omgaan met stress en het refereert zowel naar overt als covert gedrag dat gebruikt wordt om psychologisch leed of stressvolle situaties te verminderen of weg te nemen (Fleishman, 1984). 2.4.1
Bespreking verschillende strategieën.
Verschillende types mensen kunnen verschillende copingstrategieën gebruiken gaande van actieve aanvallen tegen het probleem om het af te wenden tot kalm blijven onder de tegenslagen en nietsdoen. De keuze voor een strategie kan de mate van psychologisch leed modereren (Fleishman, 1984). Livingstone e.a. (2010) maken een onderscheid tussen drie soorten copingstrategieën: individuele, communicatieve en technologische copingmechanismen. Bij de individuele copingstrategieën wordt er gekeken naar de reactie van het kind na in contact te zijn gekomen met het risico. Ten eerste kan het kind fatalistisch reageren (hopen dat het probleem zichzelf oplost). Ten tweede wordt er gesproken van een proactieve reactie wanneer het kind zelf actie onderneemt om zo het ongewenste effect te vermijden en/of te verkleinen. Ten derde en laatste kan het kind de schuld volledig op zichzelf schuiven. 26
Naast de individuele zijn er tevens sociale copingsstrategieën. Livingstone e.a (2010) gaan daarbij na of het kind na de blootstelling aan het risico zal praten met iemand. Dit kan gaan om eender welke persoon, leeftijdsgenoot, leerkracht, ouder of andere. Daarnaast kan er ook online gerapporteerd worden. Uit EU Kids Online blijkt echter dat slechts 13% van de 9- tot 16-jarigen, die geschokt was bij confrontatie met een online risico, gebruik maakt van de rapporteringtools op het internet. Tenslotte kunnen kinderen ook beroep doen op technische copingstrategieën. Ze kunnen gebruik maken van technische toepassingen opdat de kans verkleind wordt om in aanraking te komen met online risico‟s. Zo kunnen ze filters gebruiken, mensen/ berichten/ sites blokkeren, schokkerende gebeurtenissen rapporteren aan een officiële internetinstantie, enzovoort (Livingstone, e.a., 2009). 2.4.2
Bespreking strategieën per online risico.
Wanneer kinderen ongewenste seksuele beelden te zien krijgen wordt de communicatieve strategie vaak gebruikt. Meer dan de helft van de Europese kinderen die dergelijke beelden zagen praatten met iemand over hun confrontatie (Livingstone, e.a., 2010). Kinderen gaan vaker naar een vriend dan naar een ouder (Livingstone, e.a., 2010). Ook in Vlaanderen toont het onderzoek van Vandoninck, d‟Haenens & Donoso, 2010) dat kinderen meer geneigd zijn om na een contact met risicovolle inhoud steun en toeverlaat te zoeken bij leeftijdsgenoten. Livingstone, e.a. (2010) onderzochten ook de technische strategieën die kinderen aanwenden. De meest gehanteerde digitale vaardigheden waren het blokkeren, verwijderen of het rapporteren van wat er gebeurd was. Een vijfde van de kinderen reageerden op fatalistische wijze en stopten een tijdje het internet te gebruiken, waardoor ze uiteraard ook online opportuniteiten misliepen. 27
Bij cyberpesten zijn de bevindingen van Vandoninck, e.a. (2010), dat minder dan de helft van de Vlaamse kinderen een communicatieve strategie toepast na de confrontatie met cyberpesten. Ook in het onderzoek van Haezaert (2009) blijkt slechts één op drie steun te zoeken bij iemand anders. Eén van de voornaamste redenen om ouders of andere volwassenen niet in te lichten over hun confrontatie met cyberpesten is de angst dat ouders niet meer willen dat ze op het internet gaan om hen zo te „beschermen‟ tegen het pesten. Niet meer op de computer mogen voelt eerder aan als een straf aangezien het voor hen betekent dat ze losgekoppeld worden van hun sociale wereld (Mishna, Saini & Solomon, 2009). Daarnaast zijn er de technologische copingmethoden. Het is gebruikelijk dat kinderen online strategieën gaan uitproberen om verder gepest te kunnen vermijden. Voorbeelden zijn het verwijderen van de kwetsende berichten, het blokkeren van de pester is kwestie, privacy-settings wijzigen op instant messengers en e-mails of het veranderen van username of e-mailadres (Smith e.a, 2008). Ook al blijken Vlaamse kinderen toch vaak wat afwachtend te reageren, toch is de meest voorkomende actie het blokkeren of verwijderen van de persoon die hen lastigviel. Echt ingaan tegen de pester gebeurt zelden (Haezaert, 2009). Bij sexting wordt bij Vlaamse jongeren, volgens d‟Haenens en Vandoninck (2012) vaak gebruik gemaakt van sociale strategieën. De meest gebruikte strategieën zijn echter de technische, waarbij ze de afzender blokkeren, de berichten ervan verwijderen of filterinstellingen aanpassen. Tenslotte, wat de offline ontmoetingen met vreemden betreft is het achterhalen van mogelijke copingstrategieën moeilijk aangezien slechts enkelen effectief gehinderd waren door zo een ontmoeting (Livingstone, e.a., 2010). Desalniettemin zou de communicatieve strategie in dit geval de meest voor de hand liggende keuze zijn, waarbij kinderen
28
vaker met hun leeftijdsgenoten praten over de gebeurtenis dan met een ouder. 2.5 De rol van ouders De weerbaarheid van kinderen neemt toe door een meer actieve mediërende rol van ouders. Uit gegevens blijkt dat ouders meestal in de buurt zijn van hun kind wanneer deze aan het surfen is op het internet (Van den Bergh & Van den Bulck, 2000 in Stevens, 2004). Onderzoek geeft aan dat ouders gebruik maken van verschillende manieren om hun kinderen en hun internetgebruik in het oog te houden. Er wordt een onderscheid gemaakt tussen drie manieren van toezicht of begeleiding die ouders hanteren op het internetgebruik van hun kroost (Van den Bergh & Van den Bulck, 2000 in Stevens, 2004; d‟Haenens & Vandoninck, 2012). Ten eerste bestaan er restrictieve strategieën. De ouders maken dan met andere woorden gebruik van een beperkende begeleiding waar strikte regels gelden rond het gebruik en de activiteiten op het internet, zoals het instellen van een tijdslimiet of een spamfilter. Ongeveer één op drie van de Europese ouders beweren een filter geïnstalleerd te hebben om controle uit te oefenen op het internetgebruik van hun kinderen (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). Volgens onderzoek (d‟Haenens & Vandoninck, 2012) hanteren Belgische ouders bovenstaande restrictieve strategieën het minst en is er minder kans dat ouders met een hogere leeftijd, ouders van oudere kinderen of kinderen die dagelijks het internet gebruiken of veel tijd online doorbrengen filters instellen (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012). Ten tweede zijn er de actieve strategieën. De ouders maken dan gebruik van een evaluatieve begeleiding. Ze helpen het kind, zitten samen op internet, bespreken het mediagebruik 29
van de kinderen en wijzen hen op bepaalde zaken. In het algemeen werkt deze vorm van toezicht het best: kinderen voelen zich gehoord en vinden dat ze “ook iets te zeggen hebben” in hun eigen mediagebruik (Van den Bergh & Van den Bulck, 2000 in Stevens, 2004). Onderzoek van d‟Haenens & Vandoninck (2012) voegt hier nog aan toe dat ouders deze actieve strategieën vaker bij jongere dan bij oudere kinderen hanteren. Uit datzelfde onderzoek blijkt ook dat vaders vaker beroep doen op deze vorm van actieve begeleiding dan moeders. Deze laatst genoemden blijven vaker op de achtergrond en houden liever van op een afstand een oogje in het zeil. Het gaat hier dan om sociale of niet-gefocuste begeleiding. Zoals hierboven vermeld is deze vorm eerder een passieve manier van toezicht houden. Ze zijn passief aanwezig in de buurt terwijl het kind surft. Ze zullen ook enkel commentaar geven als het kind daarnaar vraagt (Van den Bergh & Van den Bulck, 2000 in Stevens, 2004). Bij deze vorm van begeleiding geldt ook dat naarmate het kind ouder wordt, de ouders deze steeds vrijer laten op internet en ook steeds minder bezorgd zijn om het internetgebruik. Bovenstaande strategieën worden echter zelden afzonderlijk gehanteerd. Volgens d‟Haenens & Vandoninck (2012) blijken ouders eerder zowel restrictieve, actieve als sociale strategieën te combineren. Bovendien maken ze, naast deze 3 begeleidingsvormen, ook gebruik van enkele discrete tactieken, zoals het nakijken van de bezochte websites in de geschiedenis of het plaatsen van de computer in een gemeenschappelijke ruimte (Van Rompaey, Roe & Struys, 2002). d‟Haenens & Vandoninck (2012) ondersteunen het onderzoek van Van Rompaey, Roe & Struys (2002) met enkele concrete cijfers: de helft van de ouders controleert welke websites het kind heeft bezocht, meer dan 40 procent checkt de online contacten en 30 procent leest zelfs de online berichten. Vooral ouders uit de lagere en middenklasse gaan deze controles uitvoeren. 30
We concluderen dat er voor ouders meerdere manieren bestaan om controle en toezicht te houden op het internetgebruik van hun kroost. Deze strategieën of begeleidingsvormen en discrete tactieken worden zelden apart gebruikt, maar eerder in combinatie. Tenslotte bewijzen studies dat het gebruiken van filters en/ of andere mediatiestrategieën er voor zorgen dat er, in vergelijking met ouders die er geen beroep op doen, een verminderd risico is dat kinderen online risico‟s ervaren (Livingstone, Ólafsson, O‟Neill & Donoso, 2012, Stark, 2007). 2.6 De rol van digitale geletterdheid. In het boek van d‟Haenens en Vandoninck (2012) wordt digitale geletterdheid van jongeren gedefinieerd als “de mate waarin ze in staat zijn om informatieen communicatietechnologie in te zetten voor informatieverzameling, ontspanning, communicatie, creatieve uitingen en actief burgerschap” (Livingstone, 2008; Buckingham, 2003). Het heeft betrekking op hoezeer het kind in staat is informatie van verscheidene digitale bronnen te gebruiken en te begrijpen (Gilster, 1997; Eshet-Alkalai, 2004). De mate van internetgebruik, het gebruik van verschillende online toepassingen en de zelf ingeschatte internetvaardigheden geven aan hoe digitaal geletterd een kind is (Vandoninck, D‟Haenens & Donoso, 2010). Kinderen reageren elk op hun manier op bovenbeschreven online risico‟s. Sommigen weten precies hoe ze moeten handelen op het internet om gevaren te vermijden. Bij anderen lukt dat moeilijker. Het verschil in de mate van digitale vaardigheden die de kinderen bezitten hangt samen met het verschil in weerbaarheid die ze opgebouwd hebben met de jaren. Zo toont het Eu Kids Online II-rapport (2011) dat kinderen met meer internetvaardigheden wel meer worden blootgesteld aan ongewenste content dan minder 31
internetbekwame kinderen. Dit is een opmerkelijke bevinding aangezien er eerder vanuit wordt gegaan dat de kinderen met een grotere mediawijsheid (digitale geletterdheid) de gevaren beter zouden kunnen ontwijken (De Haan, 2010). Jongeren die hoog scoren op digitale geletterdheid maken meer gebruik van online kansen, en komen daadoor ook vaker in contact met online risico‟s. Risico‟s zijn immers niet te ontwijken wanneer men zijn internetvaardigheden wil aanscherpen (d‟Haenens & Vandoninck, 2012). Wanneer wordt gekeken naar de weerbaarheid, merken we op dat de “geletterde” kinderen, ook al worden ze meer geconfronteerd met online risico‟s, minder schade ondervinden wanneer zij ermee in contact kwamen dan kinderen die minder digitaal geletterd zijn. Digitale geletterdheid of mediawijsheid draagt met andere woorden bij tot het verminderen van schade of negatieve ervaringen. Kinderen die meer kennis hebben over en ervaringen hebben met het internet ondervinden meer risico‟s, maar ervaren minder schade. Investeren in grotere digitale geletterdheid bij kinderen verhoogt dus enerzijds het risico om in contact te komen met online risico‟s en anderzijds de online weerbaarheid (Livingstone & Haddon, 2011). 2.7 Persoonlijkheidskenmerken Persoonlijkheidkenmerken kunnen gedefinieerd worden als “dimensies van individuele verschillen in het tonen van consistente patronen van gedachten, gevoelens en acties” (McCrae & Costa, 2003). Voor dit onderzoek wordt het FiveFactor Model (FFM) gehanteerd om het concept persoonlijkheidskenmerken te operationaliseren (Digman, 1990). Het model bevat vijf verschillende variabelen of dimensies aan de hand waarvan de persoonlijkheid van een persoon beschreven kan worden. In de literatuur wordt vaak naar dit model gerefereerd als de “Big Five” (John e.a., 2008). Het FFM wordt beschouwd als een robuuste taxonomie om 32
persoonlijkheidskenmerken te beschrijven. “Big Five personality theory” wordt gebruikt om het concept persoonlijkheidskenmerken te operationaliseren (Barrick & Mount, 1991). De dimensies zijn Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience, Agreeableness en Conscientiousness. (1) Neurocentrism, reflecteert de neiging om met intense en frequente negatieve emoties te kampen te hebben en vermijdingsgedrag te vertonen. Aan deze dimensie hangen persoonlijkheidseigenschappen als angstigheid, depressiviteit, bezorgdheid, onzekerheid vast. (2) Extraversion, heeft betrekking op de intensiteit en frequentie van positieve gedachten en emoties alsook op sociale interactie en toenaderingsgedrag. Onder deze dimensie schuilen karaktereigenschappen als sociaal, levendig, spraakzaam, assertief en een hoge mate van emotionele expressiviteit. Hiertegenover staat introversie. (3) Openness to experience of de mate waarin men beschikt over een levendige fantasie en tolerant is jegens nieuwe ideeën en zelfvervullende activiteiten. Karaktereigenschappen hiermee geassocieerd zijn breeddenkend, intelligent, origineel, creatief. (4) Agreeableness, de tendens naar gevoelens van vertrouwen hebben, geloven in de beste intenties van anderen, en prosociaal gedrag. Vriendelijkheid, altruïsme en affectief zijn eigenschappen van een persoon die hoog scoort op deze dimensie. (5) Conscientiousness, omvat de mate van bedachtzaamheid van personen. De focus ligt op rationele en informatieve gedachten en niet op gevoelens. Het gedrag wordt geleid door ambitie en de drang om dingen te bereiken (McCrae & Costa, 2003). In de meta-analyse van het onderzoek rond de relatie tussen persoonlijkheid en coping van Connor-Smith & Flachsbart (2007) wordt bewijs geleverd voor de relatie tussen de Big 33
Five persoonlijkheidskenmerken en specifieke strategieën. Zo zijn Extraversion en Conscientiousness voorspellers voor probleemoplossend gedrag en cognitieve herstructurering. Neurocentrism voorspelde eerder de problematische strategieën zoals wishful thinking, zich terugtrekken en emotie-gerichte coping. Zo ook vond Bolger (1990) dat Neurocentrism ertoe leidt dat mensen op een ineffectieve manier omgaan met de stressfactor, en het is deze ineffectieve coping dat vervolgens leidt tot een hogere schade. Tabel 3: Beschrijving van de persoonlijkheidskenmerken Code N
Persoonlijkheidskenmerk Neurocentrism
E
Extraversion
O
Openness to experience
Beschrijving De algemene tendens is het ervaren van negatieve gevoelens zoals angst, droefheid, verlegenheid, woede, schuld en verafschuwing. N omvat meer dan gevoelig zijn voor psychologisch leed. Diegenen die hoog scoren op N hebben soms ook irrationele ideeën, zijn minder in staat hun impulsen te controleren en om te gaan met stress dan anderen. De algemene tendens is extravert zijn. Daarenboven verkiest iemand die hoog scoort op E grote groepen en samenkomsten. Ze zijn assertief, actief en spraakzaam. Ze houden van stimulatie en zijn vrolijk ingesteld. Ze zijn levendig, energievol en optimistisch. Nieuwsgierig zijn in zowel de eigen als andere werelden is de algemene tendens. O bevat een
34
A
Agreeableness
C
Conscientiousness
actieve fantasie, esthetische gevoeligheid, aandachtig t.o.v. innerlijke gevoelens, de voorkeur voor variëteit, intellectuele nieuwsgierigheid en onafhankelijkheid van oordeel. Een hoge O bevat individuen dat onconventioneel zijn, autoriteit in vraag stellen en bereid zijn nieuwe ethische en sociale ideeën te ondersteunen. De algemene tendens is altruïstisch zijn. Iemand die hoog scoort op A is sympathiek, bereidwillig om anderen te helpen en gelooft dat anderen in ruil ook behulpzaam zullen zijn. Iemand die laag scoort op A is antagonistisch, egocentrisch, sceptisch over andermans intenties en competitief in plaats van coöperatief. De algemene tendens om verleidingen en impulsen te weerstaan. Het gewetensvol individu heeft een doel, een sterke wil en is vastberaden. Aan de positieve zijde is een hoge C geassocieerd met academische prestaties; aan de negatieve zijde kan het leiden tot vervelende precisie, overdreven ordelijkheid en het gedrag van een workaholic. Lage C‟s hebben niet minder morele principes, maar ze zijn in minder mate geneigd ze toe te passen.
35
Bron: Ehrler, Evans & McGhee Persoonlijkheid kan de keuze van copingstrategieën beïnvloeden. Zo hebben persoonlijkheidskenmerken een invloed op de copingstrategieën die kinderen aanmaken en voor hen het gemakkelijkst te hanteren zijn (Connor-Smith & Flachsbart, 2007). Connor-Smith en Flachsbart onderzochten de moderatoren in de relatie tussen de „Big Five personality traits‟ en coping. De resultaten van de meta-analyse tonen aan dat persoonlijkheid zwak gerelateerd was met brede vormen van coping, maar dat alle 5 kenmerken specifieke strategieën voorspelden. Persoonlijkheidskenmerken en coping interageren met elkaar en oefenen samen een invloed uit op de kwetsbaarheid van het kind om schade te ondervinden. De link tussen persoonlijkheid en schade kan bijgevolg worden verklaard door de selectie van ineffectieve copingstrategieën. Directe effecten van persoonlijkheid op coping zijn klein, coping is dus niet in staat om de relaties tussen persoonlijkheid en schade te mediëren. Hoewel er rond de Big Five theorie en online weerbaarheid afzonderlijk al veel onderzoek gedaan is, is er maar weinig bekend over de relatie tussen beide. Aangezien er al bewijs is voor de link tussen persoonlijkheidkenmerken en de keuze in copingstrategieën, tracht deze studie na te gaan of er een mogelijk verband is tussen persoonlijkheidskenmerken van kinderen en hun online weerbaarheid.
36
3
Onderzoeksvraag
De onderzoeksvraag luidt: Welke rol spelen persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid bij 9- tot 16-jarigen? De deelhypothesen zijn: H1: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Neurocentrism” zijn minder weerbaar. H2: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Extraversion” zijn weerbaarder. H3: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Openness to experience” zijn weerbaarder. H4:Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Agreeableness” zijn minder weerbaar. H5: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Conscientiouness” zijn minder weerbaar. 4
Methodologie
Het doel van het onderzoek (4.1) is het eerste punt dat aan bod komt in dit deel. Vervolgens wordt toegelicht op welke manier de respondenten gerekruteerd werden en welke onderzoeksmethode werd gehanteerd (4.2). Tot slot zullen de gebruikte meetinstrumenten elk apart behandeld worden (4.3).
37
4.1 Doel van het onderzoek Dit onderzoek tracht te begrijpen wat de rol en de invloed is van persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid van kinderen. De karaktereigenschappen van diegenen die een negatieve ervaring hebben gehad op het internet zouden een invloed kunnen hebben op de mate van geschoktheid na de ervaring, alsook op de keuze van copingstrategieën. Beter inzicht verwerven in de eigenschappen van kinderen die schade ondervinden bij de confrontatie met online risico‟s kan onderzoekers, opvoeders en beleidsmakers ertoe brengen om een gepastere begeleiding te ontwikkelen. De kans op dergelijke ervaringen onder adolescenten zal immers niet afnemen, daarom is investeren in de zoektocht naar een degelijke begeleiding voor kwetsbare kinderen een must. Om een antwoord te vinden op de onderzoeksvraag en hypotheses werd een kwantitatief onderzoek uitgevoerd aan de hand van vragenlijsten, uitgevoerd bij 507 leerlingen tussen 9 en 16 jaar uit het Vlaamse onderwijs. 4.2 Onderzoeksmethode- en populatie Op basis van het EU Kids Online onderzoek (Livingstone e.a., 2011) werd een survey opgesteld om de ervaringen van kinderen over online risico‟s beter te doorgronden. Verscheidene vragen in de enquête peilden naar online toegang, gebruik en vaardigheden en naar online risico‟s waarmee kinderen mogelijk worden geconfronteerd wanneer ze gebruik maken van het internet. „Cyberpesten‟, „pornografie‟, „offline ontmoetingen met online contacten‟, „ontvangst van seksueel getinte boodschappen‟ en „potentieel schadelijke inhoud‟ behoren tot deze online risico‟s. Om onze onderzoekspopulatie, zijnde 9- tot 16-jarigen, te bereiken werd deze enquête in het maart 2012 afgenomen in 38
verscheidene lagere en middelbare scholen in Vlaanderen. De vragenlijsten werden voorgelegd aan kinderen vanaf het derde leerjaar tot het vierde middelbaar. Om de betrouwbaarheid van ons onderzoek te maximaliseren ondervroegen we 507 respondenten. Wat betreft het opleidingstype werden zowel kinderen ondervraagd uit het Algemeen Secundair Onderwijs (65,3%), het Technisch Secundair Onderwijs (22,3%) en het Beroeps Secundair Onderwijs (12,4%). Doordat er minder respons kwam uit de TSO en BSO hoek hebben we een oververtegenwoordiging van ASO-respondenten. Aangezien de groep KSO-leerlingen vrij klein is in de populatie besloten we deze niet op te nemen in de steekproef. Op vlak van geslacht is er een lichte oververtegenwoordiging in de data met 46,4 procent jongens en 53,6 procent meisjes. De verklaring hiervoor is te vinden in het feit dat de TSO-klassen voornamelijk vrouwelijke respondenten bevatten. Dit komt doordat de ondervraagde richtingen eerder typische meisjesrichtingen waren zoals haartooi en verzorging. Na het overlopen van de survey werd de kinderen duidelijk gemaakt dat er geen juiste of foute antwoorden waren en dat het onderzoek volstrekt anoniem gebeurde. De leerlingen beschikten over voldoende tijd om de vragenlijst in te vullen. De vragen handelden over verschillende aspecten betreffende hun internetgebruik. Ten eerste werden er algemene vragen gesteld over hun leeftijd, richting, het beroep van hun ouders, gezinssituatie, enzovoort. Vervolgens kregen ze vragen over hun internetgebruik zoals bijvoorbeeld over het aantal minuten dat ze online vertoeven en welke activiteiten ze zoal uitvoeren. In de volgende vragen werd er nagevraagd waarvoor ze het internet het meest gebruikten en werd er gepeild naar de internetvaardigheden bij de respondenten. In het tweede onderdeel werd gepolst naar persoonlijke ervaringen. Er werd gevraagd of ze al dan niet al eens geconfronteerd werden met online risico‟s, en hoe ze daarop reageerden. Tenslotte werden er uitspraken voorgelegd over persoonlijkheidskenmerken en 39
dienden de kinderen aan te duiden hoezeer deze uitspraak bij hen paste. 4.3 Operationalisering van de concepten Zoals hierboven reeds vermeld, werd er gebruik gemaakt van een gestandaardiseerde schriftelijke survey. Achtereenvolgens zullen hieronder de socio-demografische kenmerken (4.3.1), online risico‟s (4.3.2) en persoonlijkheidskenmerken (4.3.3) besproken worden. 4.3.1
Socio-demografische kenmerken
Aan het begin van de vragenlijst werd er naar de sociodemografische kenmerken van de jongeren gepolst. Er werd gevraagd naar geslacht, geboortejaar, studierichting (ASO, TSO, BSO, KSO) en de opleiding van de ouders met behulp van de vraag naar het hoogst behaalde diploma van de vader en moeder (1 = hogere opleiding (hogeschool of universiteit, 2 = middelbaar onderwijs, 3 = lager onderwijs, 4 = geen diploma). Verder werd er ook gevraagd naar welke taal het kind thuis spreekt en in welk land beide ouders werden geboren om te achterhalen of het kind buitenlandse roots heeft (Koeman, Peeters & d‟Haenens, 2007). 4.3.2
Online risico’s
Dit onderdeel betrof vragen om na te gaan met welke online content en contact-risico‟s het kind het afgelopen jaar al is geconfronteerd. De risico‟s waren: „cyberpesten‟, „seksuele beelden op het internet‟, „schokkende websites‟, „het online leren kennen van nieuwe mensen‟. Voor jongeren vanaf het middelbaar werd er ook gevraagd naar „sexting‟. 40
Als een kind aangaf met het online risico reeds in contact te zijn gekomen, werd gevraagd naar de eventuele schade die hij/zij had ondervonden. De vraag luidde: „Als je terugdenkt aan de laatste keer dat je gepest werd op het internet, hoe erg was je dan geschokt bij wat er gebeurde?‟ (1 = Ik was heel geschokt, 2 = Ik was tamelijk geschokt, 3 = Ik was een beetje geschokt, 4 = Ik was helemaal niet geschokt). . Daarop volgde de vraag „Hoe lang voelde je je zo?‟ (1 = Het was zo weer voorbij, 2 = Ik voelde me gedurende enkele dagen zo, 3 = Ik voelde me gedurende enkele weken zo, 4 = Ik voelde me gedurende enkele maanden of langer zo). Daarna werd de kinderen die het bepaald online risico hadden meegemaakt gevraagd om aan te duiden hoe ze achteraf reageerden. Er werden verschillende opties voorgelegd waar het kind telkens ja of nee kon aankruisen. Indien het kind bevestigend antwoordde bij een bepaalde copingstrategie werd er daarna gevraagd of deze weldegelijk heeft geholpen om het probleem op te lossen. Tot slot werd er gevraagd of ze er met iemand over praatten “Heb je met iemand gepraat over wat er gebeurd was? Indien ja, aan wie vertelde je dit?”. 4.3.3
Persoonlijkheidskenmerken
Aan het eind van de vragenlijst moest het kind aangeven hoe goed de uitspraken bij hen pasten. Hoe de persoonlijkheidskenmerken verder gemeten en geoperationaliseerd werden, wordt gedetailleerd uitgelegd in het volgende onderdeel „Data-analyse‟. 5
Data-analyse
Om te beginnen wordt een woordje uitleg gegeven over de controlevariabelen die gebruikt werden in de verdere analyses 41
(5.1). Vervolgens wordt aangegeven hoe de data over online risico‟s (5.2) en online weerbaarheid (5.3) werd geanalyseerd. De resultaten van de enquêtes werden verwerkt door middel van het statistisch programma SPSS. 5.1 Controlevariabelen Geslacht. De eerste controlevariabele is geslacht (0 = jongen, 1 = meisje). Zo kan worden nagegaan of het geslacht van het kind ook een invloed uitoefent op de mate van online weerbaarheid. Leeftijd. Om een analyse uit te voeren op basis van de leeftijd werd de variabele geboortejaar omgevormd (2012geboortejaar) zodanig dat de leeftijd van elk kind berekend kon worden. Deze variabele werd omgevormd omdat we aan de hand van een meervoudige regressie analyse wilden nagaan wat de invloed is van leeftijd op de online weerbaarheid van het kind. Socio-economische status. Aan de kinderen werd gevraagd aan te duiden wat het hoogst behaalde diploma was van de ouders. Een nieuwe variabele werd aangemaakt waarbij het gemiddelde werd berekend tussen het diploma van de vader en van de moeder. Hoe hoger de score, hoe hoger de SES van het kind. Studierichting. Tenslotte werd ook de studierichting opgenomen in de set van de controlevariabelen (1 = ASO, 2 = BSO, 3 = KSO, 4 = TSO).
42
5.2 Online risico’s De descriptieve resultaten voor de online risico‟s werden verkregen op basis van frequentietabellen en kruistabellen. Bij deze kruistabellen werd telkens de chikwadraattoets opgevraagd om na te gaan of de waargenomen aantallen systematisch verschilden van de verwachte aantallen. 5.3 Online weerbaarheid De online weerbaarheid van een kind kan begrepen worden als een combinatie van enerzijds „negatieve gevoelens overwinnen‟ en bijgevolg minder last hebben van sterke en/of langdurige negatieve gevoelens en anderzijds „het in staat zijn om problemen aan te pakken‟ en dus te opteren voor proactieve strategieën in plaats van passief te blijven. Aan de hand van de vragen „Hoe erg was je geschokt bij wat er gebeurde?‟ (1= ik was heel geschokt, 2= ik was behoorlijk geschokt, 3= ik was een beetje geschokt, 4= ik was helemaal niet geschokt) en „Hoe lang voelde je je zo?‟ (1 = het was zo weer voorbij, 2 = ik voelde me gedurende enkele dagen zo, 3 = ik voelde me gedurende enkele weken zo, 4 = ik voelde me gedurende enkele maanden of langer zo) werd een eerste variabele voor online weerbaarheid gecreëerd met als label „Online weerbaarheid schade‟. De variabele werd berekend aan de hand van het gemiddelde van beide vragen, waarbij een hogere score wijst op meer weerbaarheid. Hiervoor was het noodzakelijk de vraag „Hoelang voelde je je zo?‟ te spiegelen zodat beide vragen in de zelfde richting stonden. Een tweede variabele „Online weerbaarheid proactief‟ om online weerbaarheid te meten werd gemaakt op basis van de proactieve copingstrategieën. Daartoe behoren de stellingen „Ik probeerde het probleem op te lossen‟, „Ik probeerde de andere persoon te overtuigen mij met rust te laten‟, „Ik wilde 43
het de andere persoon betaald zetten (iets terugdoen)‟, „Ik heb alle boodschappen of beelden van die andere persoon gewist‟, „Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd‟, „Ik heb de persoon geblokkeerd die mij de boodschappen heeft gestuurd‟ en „Ik heb het probleem gemeld aan de website of aan een internet-provider‟. Dit waren dichotome variabelen (0 = nee, 1 = ja). Er werd een factoranalyse gedaan met een op voorhand bepaald aantal componenten, namelijk 1, op de proactieve copingstrategieën per online risico. Vervolgens werd met de items die naar voren kwamen uit de factoranalyse een nieuwe variabele gemaakt aan de hand van het gemiddelde. Per online risico werd dus een factoranalyse gevoerd om te achterhalen welke items het best bij elkaar pasten. Vervolgens werd de Cronbach‟s alpha berekend van de nieuwe variabele om de interne validiteit te meten van de samengevoegde proactieve copingstrategieën. 5.3.1
Cyberpesten
Uit de factoranalyse (zie bijlage: Tabel 9) blijkt dat uit de zeven proactieve copingstrategieën de items „Ik heb de andere persoon geblokkeeerd‟, „Ik overtuigde de andere persoon mij met rust te laten‟, „Ik heb alle boodschappen gewist‟ en „Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd‟ als één component beschouwd konden worden. Er werd dus een nieuwe variabele aangemaakt zonder de items: „Ik heb het gemeld op de website of aan de provider‟, „Ik probeerde het probleem op te lossen‟ en „Ik wilde het de andere betaald zetten‟. De proactieve copingmechanismen die voortkwamen uit de factoranalyse werden bijgevolg samengevoegd en er werd een Cronbach‟s alpha berekend. Deze bedroeg .488. Deze score is vrij laag, maar toch dichtbij de .50. Er werd met deze variabele bijgevolg toch nog verder gewerkt. 44
5.3.2
Seksuele beelden
Bij het online risico, „seksuele beelden zien‟, werd online weerbaarheid gemeten aan de hand van de vier copingstrategieën „Ik heb alle boodschappen of beelden van die andere persoon gewist‟, „Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd‟, „Ik heb de persoon geblokkeerd die mij de boodschappen heeft gestuurd‟ en „Ik heb het probleem gemeld aan de website of aan een internet-provider‟. Uit de factoranalyse (zie bijlage: Tabel 10) kwamen immers deze vier naar voor als een component. Het item „Ik probeerde het probleem op te lossen‟ viel dus uit de boot. De Cronbach‟s α van de nieuwe variabele bedroeg .537. Deze waarde is aanvaardbaar. 5.3.3
Schokkende websites
Alle vijf copingstrategieën die online weerbaarheid meten na het zien van choquerende websites werden behouden na de factoranalyse (zie bijlage: Tabel 11). De nieuwe variabele werd bijgevolg gevormd aan de hand van het gemiddelde van de vijf copingstrategieën. De Cronbach‟s α van deze nieuwe variabele „Online weerbaarheid proactief na schokkende websites‟ bedroeg .625. 5.3.4
Online nieuwe mensen leren kennen
Na de factoranalyse voor de zeven proactieve copingstrategieën van het online risico „nieuwe mensen leren kennen‟ werden de twee copingstrategieën „Ik wilde het de andere persoon betaald zetten‟ en „Ik probeerde de andere persoon te overtuigen mij met rust te laten‟ over boord gegooid. Het item „Ik heb de persoon geblokkeerd‟ werd 45
eveneens gewist omdat uit de factoranalyse (zie bijlage: Tabel 12) bleek dat deze beter gespiegeld werd, maar dan zou het geen proactieve strategie meer zijn. De nieuwe variabele „Online weerbaarheid na het offline ontmoeten van online kennis‟ werd dus gevormd met de volgende items: „Ik wilde het probleem oplossen‟, „Ik heb alle boodschappen of beelden van die andere persoon gewist‟, „Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd‟, en „Ik heb het probleem gemeld aan de website of aan een internet-provider‟ (Cronbach‟s α = .533). 5.3.5
Sexting
Bij sexting werden de copingstrategieën „Ik wilde het probleem oplossen‟, „Ik wilde het de andere persoon betaald zetten‟ en „Ik probeerde de andere persoon te overtuigen mij met rust te laten‟, verwijderd na de resultaten van de factoranalyse (zie bijlage: Tabel 13). De resterende copingstrategieën „Ik heb alle boodschappen of beelden van die andere persoon gewist‟, „Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd‟, „Ik heb de persoon geblokkeerd die mij de boodschappen heeft gestuurd‟ en „Ik heb het probleem gemeld aan de website of aan een internet-provider‟ werden gebundeld tot de variabele „Online weerbaarheid proactief na het ontvangen van seksuele boodschappen‟ (Cronbach‟s α = .612). De overkoepelende variabele „Online weerbaarheid proactief‟ bestaat dus uit het gemiddelde van de scores van de proactieve strategieën van cyberpesten, seksuele beelden, schokkende websites, nieuwe mensen leren kennen en sexting.
46
5.4 Persoonlijkheidskenmerken Zoals beschreven in de literatuurstudie worden de persoonlijkheidskenmerken in dit onderzoek onderverdeeld volgens de Big Five theorie: Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience, Agreeableness en Conscientiousness. Deze vijf persoonlijkheidskenmerken zijn latente variabelen en werden gemeten aan de hand van 29 items. Elk van deze 29 variabelen werden gemeten aan de hand van een likertschaal met 3 keuzemogelijkheden (0 = niet waar, 1 = soms waar, 2 = helemaal waar). 5.4.1
Neurocentrism
Het eerste persoonlijkheidskenmerk Neurocentrism werd in de vragenlijst gemeten aan de hand van de stellingen: „Ik ben er zeker van dat ik met onverwachte problemen kan omgaan‟, „Ik heb vaak last van hoofdpijn, maagpijn of misselijkheid‟, „Ik kan soms heel kwaad worden en ik verlies vaak mijn kalmte‟, „Ik ben gewoonlijk op mijn eentje, ik speel meestal alleen of bemoei me met niemand‟, „Ik ben verlegen‟, „Ik pieker veel‟, „Ik voel mij snel schuldig‟. De variabele „Ik ben er zeker van dat ik met onverwachte problemen kan omgaan‟ werd gespiegeld. Er werd een factoranalyse (zie bijlage: Tabel 13) uitgevoerd op deze variabelen met oblieke rotatie. Daaruit kwamen de volgende vier variabelen naar voren als een component: Ik heb vaak last van hoofdpijn, maagpijn of misselijkheid‟, „Ik ben verlegen‟, „Ik pieker veel‟ en „Ik voel mij snel schuldig‟ (Cronbach‟s α = .595). Deze vier items werden bijgevolg samengevoegd tot de nieuwe variabele Neurocentrism (M = .678, SD = .468), de overige items werden geschrapt.
47
5.4.2
Extraversion
Extraversion, het tweede persoonlijkheidskenmerk van de Big Five, werd gemeten op basis van zes uitspraken: „Ik ben vlot in de omgang met anderen‟, „Ik babbel graag en veel‟, „Jongeren van mijn leeftijd hebben mij meestal graag‟, „Ik ben nerveus in nieuwe situaties, ik verlies gemakkelijk mijn vertrouwen‟, „Ik doe meestal wat mij gevraagd wordt‟ en „Het is gemakkelijk voor mij om mijn plannen uit te voeren en te bereiken wat ik wil‟. De antwoorden op de items „Ik ben nerveus in nieuwe situaties‟ en „Ik verlies gemakkelijk mijn vertrouwen‟ werden gespiegeld. Er werd vervolgens een factoranalyse (zie bijlage: Tabel 14) gevoerd op deze variabelen met oblieke rotatie. Daaruit kwamen de volgende drie variabelen: „Ik ben vlot in de omgang met anderen‟, „Ik babbel graag en veel‟ en „Jongeren van mijn leeftijd hebben mij meestal graag‟ (Cronbach‟s α = .598). Deze drie variabelen vormden samen het concept Extraversion (M = 1.358, SD = .453). 5.4.3
Openness to experience
De derde karaktereigenschap Openness to experience werd gemeten aan de hand van de uitspraken: „Ik ben nieuwsgierig van aard‟, „Ik heb veel fantasie‟, „Ik leer graag nieuwe dingen bij‟, „Ik durf in te gaan tegen wat de juf of mijn ouders zeggen‟, „Als ik in de problemen zit weet ik meestal wel een oplossing‟ en „Gewoonlijk weet ik hoe ik met nieuwe situaties moet omgaan‟. Nadien werd er ook een factoranalyse (zie bijlage: Tabel 15) gevoerd op deze variabelen met oblieke rotatie. De drie volgende items vormden een component: „Ik durf in te gaan tegen wat de juf of mijn ouders zeggen‟, „Als ik in de problemen zit weet ik meestal wel een oplossing‟ en „Gewoonlijk weet ik hoe ik moet nieuwe situaties moet 48
omgaan‟ (Cronbach‟s α = .55). Met deze items werd de nieuwe variabele Openness to experience aangemaakt (M = 1.166, SD = .435). 5.4.4
Agreeableness
Om het vierde kenmerk, Agreeableness, te meten dienden de respondenten aan te geven hoe goed de volgende uitspraken bij hen passen: „Ik ben behulpzaam‟, „Ik vind anderen belangrijker dan mezelf‟, „Ik ben altijd vriendelijk tegen anderen‟, „Ik sta graag in het middelpunt van de belangstelling‟ en „Ik vertrouw anderen niet gemakkelijk‟. De antwoorden op de twee laatste items werden achteraf gespiegeld. Er werd vervolgens een factoranalyse (zie bijlage: Tabel 16) gevoerd op deze variabelen met oblieke rotatie. Daaruit kwamen de volgende drie variabelen: „Ik ben behulpzaam‟, „Ik vind anderen belangrijker dan mezelf‟ en „Ik ben altijd vriendelijk tegen anderen‟ (Cronbach‟s α = .384). Aangezien de interne validiteit hier niet optimaal is, werd dit persoonlijkheidskenmerk niet meer gebruikt in de volgende analyses. 5.4.5
Conscientiousness
Conscientiousness, het vijfde en laatste kenmerk, werd gemeten aan de hand van de uitspraken: „Ik ben gemakkelijk te overtuigen‟, „Ik ben impulsief en doe vaak dingen zonder er eerst over na te denken‟, „Ik wil goed presteren op school‟, „Ik wil dingen graag helemaal perfect doen‟ en „Ik ben een doorzetter‟. Hier werden de eerste twee items gespiegeld in SPSS. Er werd vervolgens een factoranalyse (zie bijlage: Tabel 17) gevoerd op deze variabelen met oblieke rotatie. Daaruit kwamen de volgende drie variabelen als een component: „Ik wil goed presteren op school‟, „Ik wil dingen 49
graag helemaal perfect doen‟ en „Ik ben een doorzetter‟ (Cronbach‟s α = .511). Met deze variabelen werd de nieuwe variabele Conscientiousness aangemaakt (M = 1.421, SD = .427), overige items werden weggelaten. Voor elk van de vijf persoonlijkheidskenmerken werd een nieuwe variabele aangemaakt dat een gemiddelde gaf van de antwoorden op de verschillende uitspraken die tot een kenmerk behoorden. Aangezien de antwoordmogelijkheid „niet waar‟ gecodeerd werd als 0 en „helemaal waar‟ als 2, bevindt de score van de nieuwe variabele zich tussen de 0 en 2. Hoe lager het kind scoort op een bepaald persoonlijkheidskenmerk, hoe minder het kind het persoonlijkheidskenmerk bezit, hoe hoger de score, hoe meer. 5.5 Vergelijken van gemiddelden (ANOVA) Na de meervoudige regressies uitgevoerd te hebben werd er besloten om voor elk persoonlijkheidskenmerk een ANOVAanalyse uit te voeren. De reden hiervoor is, dat er uit de regressieanalyses weinig significant materiaal naar voren kwam (zie resultatensectie 6.6). Vooraleer deze ANOVA-analyses uitgevoerd konden worden, werd er van elk persoonlijkheidkenmerk een categorische variabele gemaakt met drie categorieën (1 = weinig, 2 = gemiddeld, 3 = veel). Dit werd gedaan aan de hand van de methode „visual binning‟. Deze interactieve methode voorziet een visuele weergave om het samenvoegingproces te vergemakkelijken en perfectioneren. Aangezien er drie categorieën zijn, werd ervoor gekozen om te werken met tercielen. Vervolgens werden de ANOVA-analyses uitgevoerd. Per persoonlijkheidskenmerk werd er voor diens drie categorieën de gemiddelde score opgevraagd om deze scores respectievelijk te vergelijken met enerzijds de gemiddelde 50
score van „Online weerbaarheid schade‟ en anderzijds „Online weerbaarheid proactief‟. In totaal werden er dus 8 ANOVA‟s uitgevoerd. Nu het theoretische aspect van het onderzoek alsook de bijbehorende methodologie uiteengezet zijn, toont het volgende onderdeel welke resultaten uit de analyses zijn voortgevloeid als antwoord op de onderzoeksvraag en hypotheses. 6
Resultaten
In dit onderdeel worden de resultaten besproken uit de analyses zijn voortgevloeid met behulp van SPSS. Eerst worden per online risico de voornaamste cijfers uiteengezet. Vervolgens worden de uitkomsten van de meervoudige regressies toegelicht en vervolgens de ANOVA-analyses. 6.1 Cyberpesten Het afgelopen jaar werd 11,4 procent van de ondervraagde kinderen gepest. Uit ons onderzoek blijkt het cyberpesten in de lift te zitten en het offline pesten te dalen. Van de 11,4 procent gepeste kinderen (N = 57) geeft 72,4 procent aan te maken te hebben gehad met online pestgedrag en 34,5 procent met faceto-face pestgedrag. Kinderen verleggen hun werkterrein misschien omdat er anonimiteitvoordelen zijn verbonden aan het online pesten. Er werden geen significante verschillen gevonden tussen de verschillende leeftijden, alsook niet tussen de geslachten. Jongens en meisjes komen dus evenveel in contact met dit online risico. Cyberpesten blijkt het online risico dat het meeste schade berokkent aan kinderen. Bijna 40 procent was na het online gepest behoorlijk tot heel geschokt. De feiten blijven ook het langst nazinderen in de hoofden van 51
de gepeste kinderen. Meer dan 20 procent kampte met die geschokte en negatieve gevoelens gedurende weken tot maanden. Bijna 70 procent van de gepeste kinderen hoopte dat het probleem vanzelf zou weggaan. Minder dan de helft (43%) daarvan vond deze passieve houding niet effectief. De tweede strategie die het meest gehanteerd werd na de confrontatie met cyberpestgedrag is de andere persoon te blokkeren. Dit gebeurde in 72 procent van de gevallen. Dit schijnt bij 80 procent geholpen te hebben om niet meer gepest geworden. Opvallend is dat ruim 23,5 procent van de gepeste kinderen verkiest te stoppen met internetten in de hoop dat het cyberpesten nadien voorbij is. Negen op de tien jongeren die aangaven niet meer op het internet te zijn gegaan vonden dat die methode had geholpen. De proactieve strategieën zoals de andere persoon blokkeren (72,1%), boodschappen wissen (55,8%), de andere overtuigen om met rust gelaten te worden (53,5%) en privacyinstellingen veranderen (44,2%) worden het meest gebruikt door de gepeste kinderen. Meer dan 80 procent gaat na de confrontatie praten met iemand over wat er is gebeurd. Het vaakst wordt er naar één van de of beide ouders getrokken om het hart te luchten (57%). Vrienden komen op de tweede plaats (54%). Op de broer, zus (20%) of leerkracht (11,4%) wordt in mindere mate beroep gedaan door de gepeste kinderen. 6.2 Seksuele beelden Op de vraag of het kind al dan niet reeds seksuele beelden heeft gezien het afgelopen jaar antwoordde 49 procent (N = 507) positief. De kinderen konden vervolgens aangeven waar ze deze beelden hadden gezien (tijdschrift, televisie, sms/mms of op het internet). Internet blijkt duidelijk het medium te zijn waar kinderen dit soort beelden het meest te zien krijgen. Zo gaf 72 procent van de kinderen die het afgelopen jaar seksuele 52
beelden zagen deze beelden op het internet te hebben gezien. Wanneer we kijken naar het geslacht kan opgemerkt worden dat 80,8 procent van de jongens en 64,8 procent van de meisjes al seksuele beelden hebben gezien op het internet (χ² = 8.04, df = 1, p < .005). Dit is een significant verschil. Hieruit kan er afgeleid worden dat jongens vaker in contact komen met dergelijke beelden. Op vlak van leeftijd zijn de percentages in onze steekproef gelijklopend en kunnen er dus geen verbanden vastgesteld worden. Zoals vermeld in de literatuurstudie is er een onderscheid tussen het zien van dergelijke beelden en er daadwerkelijk geschokt door zijn. Van de 11- tot 16- jarigen gaf 45 procent aan deze beelden niet leuk te vinden. Uit de cijfers blijken oudere, rijpere kinderen minder geneigd te zijn zo een beelden niet leuk te vinden. De resultaten tonen een significant verschil tussen jongens en meisjes. Zo gaf 75 procent van de meisjes aan de beelden niet prettig te vinden tegenover slechts 28,7 procent van de jongens (χ² = 34.94, df = 1, p < .001). Tabel 4: Percentage kinderen dat het zien van seksuele beelden op het internet niet leuk vond. Heb je seksuele beelden gezien Jongen Meisje op het internet die je niet leuk (N=94) (N=72) vond? *** Nee Ja *** p < .001
71,3% 28,7%
25% 75%
De helft van de kinderen die dergelijke seksueel getinte beelden zagen waren behoorlijk tot heel geschokt. Bij meer dan zeven op de tien kinderen was die gemoedstoestand zo weer voorbij. Een 20 procent kampte enkele dagen met geschokte gevoelens. Slechts een kleine minderheid zat er weken of maanden mee. 53
Ruim 61 procent wachtte af en hoopte dat het probleem vanzelf zou weggaan. Maar 33 procent probeerde het probleem zelf op de lossen. Bijna drie op de vijf wiste de beelden na ze gezien te hebben. Deze handeling was volgens 72 procent effectief. De eerder drastische oplossing om te stoppen met internetten na het zien van pornografische beelden gebeurt zelden (13,4%). In tegenstelling tot het cyberpesten wordt de communicatieve coping strategie minder gehanteerd na het zien van porno. Iets minder dan de helft gaat met mama en papa praten over wat hun ogen te zien kregen. Het is gebruikelijker dat het kind verkiest om het voorval toe te vertrouwen aan een vriend of vriendin (51,3%). 6.3 Schokkende websites De confrontatie met schokkende websites blijkt uit onze cijfers in mindere mate voor te komen. Zo botste maar één op tien (N = 461) van de ondervraagden op een website waarop manieren om zichzelf lichamelijk te kwetsen of te pijnigen uiteengezet werden. Websites waar uitgelegd wordt op welke manieren er zelfmoord gepleegd kan worden kreeg enkel 6 procent (N = 481) van de 11-16-jarigen onder ogen. Of de kinderen gewild of ongewild terecht kwamen op dergelijke websites kunnen we niet opmaken uit deze cijfers. Desalniettemin moet men er zich bewust van zijn dat dit geen materiaal is dat geschikt is voor kinderogen. Het gevaar komt misschien niet vaak voor, zo blijkt, maar de gevolgen zijn niet te onderschatten. Voor kinderen die misschien in de knoop liggen met zichzelf is deze informatie immers zonder veel moeite te verkrijgen. Een volgend soort websites waar een risico aan verbonden is zijn de websites waarop manieren om zeer mager te worden (anorexia of boulemie) gepropageerd worden. Dergelijke sites zijn ook bekend onder de naam pro-ana of pro-mia. De angst om aan te komen in gewicht neemt een centrale plaats in bij 54
dergelijke websites. Om eventuele gewichtstoenamen zoveel mogelijk te beperken worden soms extreme gewichtsverminderende maatregelen aangeprezen. De informatie die wordt gegeven op een website over pro-ana en anorexia kan triggerend werken op die mensen die daar gevoelig voor zijn. Iets meer dan één op de tien (N = 478) kinderen baande zich een weg naar zo een website. Meisjes (16,7%) kwamen significant meer in contact met websites over manieren om zeer mager te worden dan jongens (7,3%) (χ² = 9.784, df = 1, p < .01). Daarnaast bestaan er ook websites die handelen over mogelijke soorten drugs, mogelijke manieren om ze in te nemen en ervaringen met drugs. Een schamele 6 procent (N = 470) gaf aan dergelijke website toevallig of niet een bezoekje te hebben gebracht. De ondervraagde kinderen kwamen, iets vaker terecht op websites waarop beledigende boodschappen jegens bepaalde groepen of personen te lezen waren. Zo kruisten twee op de tien (N = 486) aan het voorbije jaar zo een website gezien te hebben en dergelijke boodschappen (bv. racistische) bedoeld om te kwetsen gelezen te hebben. Ook hier stellen we een significant verschil vast tussen jongens (15,5%) en meisjes (26,3%). Meisjes geven dus aan meer beledigende boodschappen jegens bepaalde groepen te hebben gelezen op het internet (χ² = 8.099, df = 1, p < .01). Een mogelijke verklaring is dat meisjes sneller iets als beledigend ervaren dan jongens. Meer dan 30 procent geeft aan zich na het zien van een schokkende website helemaal niet geschokt te hebben gevoeld. De overige 70 procent was van een beetje tot heel geschokt, met 10 procent dat heel aangedaan was na het zien van dergelijke content. De negatieve gevoelens bleven bij de ruime meerderheid (78%) niet hangen. De andere 22 procent piekerden van enkele dagen tot weken over de website.
55
Meer dan 50 procent nam een passieve houding aan na de confrontatie, hopend dat het probleem vanzelf zou weggaan. Het aantal kinderen dat werkelijk stopt met surfen op het internet is verwaarloosbaar klein. Eén op de vier wiste de beelden of boodschappen na ze gezien te hebben. Dit hielp ook in zo goed als alle gevallen (87%). Twee op de tien blokkeerde de afzender en/of veranderde zijn privacyinstellingen. Na het treffen van dit online risico wordt enkel in één op de vier gevallen gepraat met anderen. Er wordt het meest naar de ouders (61,3%) of naar een vriend(in) (61,3%) toegestapt. In vergelijking met andere online risico‟s wordt hierover meer gepraat met de leerkracht (13%), bij cyberpesten gebeurde dit bij 11 procent van de gepeste kinderen en na het zien van seksuele beelden gebeurde dit zelfs nooit. 6.4 Nieuwe mensen leren kennen Meer dan 40 procent van onze respondenten geven aan ooit online contact te hebben gehad met iemand op het internet. Op de vraag of de kinderen ooit iemand persoonlijk hebben ontmoet die ze eerst via het internet leerden kennen gaf 42,7 procent (N=207) een bevestigend antwoord. In zes op de tien gevallen is die persoon een vriend of familielid van iemand die het kind persoonlijk kent. In één op de twee gevallen speelde de persoon in kwestie geen rol in het leven van het kind tot hij of zij hem of haar beter leerde kennen via het internet. Van diegenen die ooit een ontmoeting aangingen in het echte leven vond één op de tien (N = 88) dit geen leuke ervaring. De meerderheid vond de ontmoeting dus leuk en ontwikkelde geen negatieve emoties. Opvallend is dat als de ontmoeting geen leuke ervaring was, 44 procent een tijdje stopte met op het internet te gaan. Meer dan drie op de vijf kinderen wiste in dat geval alle berichten die ze ontvingen van de persoon en meer dan twee op vijf paste zijn privacyinstellingen aan. De meest gebruikte methode na een 56
onprettige ontmoeting is het blokkeren van de persoon (77,8%). Bij dit online risico werd het meest gepraat over de ontmoeting met een vriend of vriendin (66,7%) en in mindere mate met een of beide ouders (33,3%). Niemand van de ondervraagden ging langs bij broer, zus, leerkracht of iemand anders om te praten over de gebeurtenis. 6.5 Sexting Vragen omtrent het ontvangen van seksuele boodschappen werden enkel voorgelegd aan kinderen in het middelbaar. Van de 327 kinderen tussen de 13 en 16 jaar gaf 32,1 procent te kennen het voorbije jaar wel eens seksueel getinte boodschappen te hebben ontvangen via het internet. Tussen de verschillende leeftijden waren geen significante verschillen. Op vlak van geslacht dan weer wel. Jongens (41,1%) gaven aan meer seksuele boodschappen te ontvangen dan meisjes (27,3%) (χ² = 6.920, df = 1, p < .05). Van de 34 procent die het voorbije jaar seksuele berichten ontving, vond 33 procent de boodschappen niet leuk (N =101). De meerderheid stoorde zich dus niet aan deze boodschappen. Opvallend is wel dat meisjes (55,8%) in grotere mate dan jongens (17,2%) de boodschappen als onaangenaam ervaren (χ² = 16.452, df =1, p < .001). Tabel 5: Percentage kinderen dat het ontvangen van seksuele beelden niet leuk vond. Heb je seksuele boodschappen Jongen Meisje ontvangen die je niet leuk vond? (N=58) (N=43) *** Nee Ja *** p < .001
82,2% 17,2%
44,2% 55,8%
57
Ieder kind dat de beelden niet leuk vond gaf aan geschokt te zijn geweest na ze gezien te hebben. Meer dan vier op de tien kinderen was een beetje geschokt, de overigen waren behoorlijk tot heel geschokt. Wel is het zo dat bij de meerderheid (67,6%) de geschokte gevoelens snel voorbij waren. Bij dit online risico worden de proactieve copingsmechanismen meer gebruikt dan bij de voorgaande risico‟s. Zo wiste maar liefst 71 procent van de kinderen de boodschappen, blokkeerde 66 procent de persoon in kwestie die de boodschappen verzond en veranderde 41 procent hun privacyinstellingen om te vermijden dergelijke boodschappen in de toekomst nog te moeten ontvangen. „Slechts‟ 18 procent vond soelaas in het stoppen met internetten. Wel is het zo dat meer dan 20 procent van de kinderen in kwestie na het voorval een schuldgevoel had, dit is meer dan bij andere risico‟s. 6.6 Rol van persoonlijkheid bij online weerbaarheid 6.6.1
Meervoudige regressie
Om een antwoord te formuleren op de hypothesen werd er gebruik gemaakt van twee meervoudig regressie analyses. Er werd voor deze vorm van analyse gekozen, omdat er een samenhang verondersteld werd tussen meerdere onafhankelijke variabelen en een afhankelijke variabele. Om na te gaan in welke mate de afhankelijke variabelen „Online weerbaarheid schade‟ en „Online weerbaarheid proactief‟ voorspeld kunnen worden door de onafhankelijke variabelen zijn er twee meervoudige regressie analyses uitgevoerd. De persoonlijkheidskenmerken Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience en Conscientiousness fungeerden als onafhankelijke variabelen. In de analyse zijn ook sekse, leeftijd, SES en studierichting mee opgenomen als 58
onafhankelijke variabelen. Er werd gewerkt met twee blokken en de enter-method. In het eerste blok werden de sociodemografische variabelen gestoken, in het tweede blok de persoonlijkheidskenmerken. Er werd ervoor gekozen de sociodemografische kenmerken van een kind mee op te nemen in de regressie omdat voorgaand onderzoek reeds aantoonde dat deze kenmerken samenhangen met het internetgebruik van het kind. Een intensiever gebruikspatroon betekent onvermijdelijk ook meer blootstelling aan risico‟s (Vandoninck, d‟Haenens & Donoso, 2010). Internetgebruik is op zijn beurt dan weer gerelateerd aan de mate van internetkennis en digitale geletterdheid van het kind. Studies rond digitale geletterdheid en online weerbaarheid tenslotte vonden bewijs voor een verband tussen beiden. Zo ondervinden kinderen met meer digitale kennis minder schade na de confrontatie met een online risico en zijn ze beter in staat om er mee om te gaan (Livingstone & Haddon, 2011). De eerste meervoudige regressie werd uitgevoerd voor de eerste indicator „Online weerbaarheid schade‟. Deze eerst indicator heeft betrekking op de mate van geschoktheid na confrontatie met een online risico. De tweede meervoudige regressie werd uitgevoerd voor de tweede indicator „Online weerbaarheid proactief‟. Deze indicator geeft aan of de kinderen proactieve strategieën gehanteerd hebben. Bij de eerste meervoudige regressie met als afhankelijke variabele Online weerbaarheid schade („Was je geschokt?‟ en „Hoe lang duurde dit?‟) werd er gewerkt met twee blokken. In het eerste blok werden de onafhankelijke socio-demografische variabelen leeftijd, geslacht, studierichting en SES gestoken. In het tweede blok werden vervolgens de vier persoonlijkheidskenmerken Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience en Conscientiousness toegevoegd. Wanneer gekeken wordt naar het eerste model met de sociodemografische variabelen als onafhankelijke variabelen zien 59
we dat de output niet significant is (F (4) = 2.461, p > .05). Het tweede model met de socio-demografische variabelen en de toevoeging van de vier persoonlijkheidskenmerken Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience en Conscientiousness is wel significant (F(8) = 2.081, p < .05). Het percentage van de verklaarde variantie is 18,2%. De samenhang tussen de onafhankelijke variabelen en de variabele „Online weerbaarheid schade‟ is terug te vinden in tabel 6. Als gevolg van de gevonden significantie is er afzonderlijk naar de onafhankelijke variabelen gekeken. De leeftijd van het kind liet een negatieve samenhang zien met „Online weerbaarheid schade‟ ( = -.243; p < .05). Ook het persoonlijkheidskenmerk Conscientiousness is negatief gerelateerd aan online weerbaarheid ( = -.220; p < .05). We concluderen dat het persoonlijkheidskenmerk Conscientiousness een impact heeft op de mate van geleden schade na blootstelling aan een online risico. Kinderen die een hoge mate van zelfzekerheid hebben blijken uit deze cijfers dus minder last te hebben van negatieve gevoelens na het zien van ongewenste inhoud op het internet. De sociodemografische kenmerken sekse, SES, studierichting en de persoonlijkheidskenmerken Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience spelen in dit geval geen significante rol. Tabel 6: Meervoudige regressieanalyse die „Online weerbaarheid schade‟ voorspelt m.b.v de controlevariabelen (geslacht, leeftijd, studierichting, SES) en persoonlijkheidskenmerken. Model Voorspeller t F R2 1
Leeftijd Geslacht Studierichting SES
-.195 -.266 .204 .062
-1.653 -2.479 1.678 .562
2.461
.066
60
2
Leeftijd Geslacht Studierichting SES Neurocentrism Extraversion Openness Conscientiousness
-.243 -.205 .210 .048 -.097 .014 .149 -.220
-2.042* -1.772 1.752 .434 - .845 .122 1.265 -2.076*
2.081
.094
* p < .05 Voor de tweede meervoudige regressie analyse voor „Online weerbaarheid proactief‟ werd ook weer gewerkt met twee blokken. In het eerste blok bevonden zich opnieuw de sociodemografische variabelen, in het tweede blok de vier persoonlijkheidstrekken. Uit deze analyse bleek er geen gezamenlijke significante relatie te zijn tussen de onafhankelijke controlevariabelen leeftijd, geslacht, studierichting, SES samen met de persoonlijkheidskenmerken en de afhankelijke variabele„Online weerbaarheid proactief‟. Tabel 7: Meervoudige regressieanalyse die „Online weerbaarheid proactief‟ voorspelt m.b.v de controlevariabelen (geslacht, leeftijd, studierichting, SES) en persoonlijkheidskenmerken. Model
Voorspeller
1
Leeftijd Geslacht Studierichting SES Leeftijd Geslacht Studierichting SES Neurocentrism Extraversion Openness
-.193 .121 .143 .093 -.190 .081 .147 .119 .083 .080 -.083
2
R2
t
F
-1.506 1.059 1.084 .784 -1.427 .652 1.092 .972 .660 .638 -.638
1.148
.008
.757
-,026
61
Conscientiousness
6.6.2
-.067
-.566
Vergelijken van gemiddelden (ANOVA)
Na de meervoudige regressies uitgevoerd te hebben werd er besloten om voor elk persoonlijkheidskenmerk twee ANOVAanalyses uit te voeren. De reden hiervoor is, dat er uit de regressieanalyses weinig significant materiaal naar voren kwam. Vooraleer deze ANOVA-analyses uitgevoerd konden worden, werd er van elk persoonlijkheidkenmerk een categorische variabele gemaakt met drie categorieën (1 = weinig, 2 = gemiddeld, 3 = veel). Dit werd gedaan aan de hand van de methode „visual binning‟. Deze interactieve methode voorziet een visuele weergave om het samenvoegingproces te vergemakkelijken en perfectioneren. Aangezien er drie categorieën zijn, werd ervoor gekozen om te werken met tercielen. Vervolgens werden de ANOVA-analyses uitgevoerd. Per persoonlijkheidskenmerk werd er voor diens drie categorieën de gemiddelde score opgevraagd om deze scores respectievelijk te vergelijken met enerzijds de gemiddelde score van „Online weerbaarheid schade‟ en anderzijds „Online weerbaarheid proactief‟. In totaal werden er dus 8 ANOVA‟s uitgevoerd. Er werd echter enkel voor het persoonlijkheidskenmerk Neurocentrism een significante output waargenomen. Deze output wees uit dat er een significant effect is van de mate van Neurocentrism (weinig vs. gemiddeld vs. hoog) op de score van „Online weerbaarheid schade‟ (F (2) = 3.163, p < .05). Wat nu nog niet duidelijk is, is tussen welke condities (weinig, gemiddeld en hoog) de gemiddeldes significant 62
verschillen. Daarom werd er een post-hoc test (Bonferroni) uitgevoerd. Uit de deze test bleek dat de „Veel‟ conditie (M = 2.317, SD = 0.652) significant verschilt van de „Weinig‟ conditie (M = 2.59, SD = 0.787). De “Veel” en „Weinig‟ conditie verschillen echter niet significant van de „Gemiddeld‟ conditie (M = 2.385, SD = .739). Om de trend weer te geven werd er een polynome contrasttest opgevraagd. Deze test wees uit dat er een significante lineaire trend (p < .05) waargenomen kan worden. Hoe hoger het kind scoort op Neurocentrism, hoe lager de score op „Online weerbaarheid schade‟. 7
Discussie en conclusie
In wat volgt zullen de resultaten die voortvloeien uit dit onderzoek besproken en teruggekoppeld worden naar de vooropgestelde hypothesen. Vervolgens worden de beperkingen van dit onderzoek op een rijtje gezet en aanbevelingen gegeven voor verder onderzoek. Tenslotte volgt een algemeen besluit. 7.1 Bespreking van de resultaten In dit onderzoek werd nagegaan welke rol persoonlijkheidskenmerken spelen bij de online weerbaarheid van 11- tot 16-jarigen. Het doel was om na te gaan of er een verband was tussen de vijf persoonlijkheidskenmerken: Neurocentrism, Extraversion, Openness to Experience en Conscientiousness en de mate van schade dat kinderen ondervinden na blootstelling aan online risico‟s enerzijds, en de keuze voor proactieve strategieën anderzijds. Eerst en vooral werden de online risico‟s „cyberpesten‟, „seksuele beelden‟, „schokkende websites‟, „online nieuwe 63
mensen leren kennen‟ en „seksuele boodschappen ontvangen‟ afzonderlijk bestudeerd. Uit de cijfers kunnen we opmaken dat het zien van seksuele beelden het meest voorkomende risico is waarmee kinderen in contact komen wanneer ze zich online bevinden. Cyberpesten gebeurt het minst frequent, maar is wel het online risico dat het meest schade berokkent aan de slachtoffers. Verder bevestigen de cijfers van deze studie dat er een onderscheid gemaakt moet worden tussen het risico en de schade die eruit voortvloeit. In vele gevallen ondervindt het kind geen of weinig schade na confrontatie met een online risico. Van de kinderen die wel geschokt waren na een van de risico‟s te hebben meegemaakt bleek de meerderheid te opteren voor proactieve copingstrategieën. Om na te gaan of persoonlijkheidskenmerken van een kind invloed uitoefenen op hun online weerbaarheid werden twee meervoudige regressie analyses uitgevoerd. Uit de eerste meervoudige regressie analyse bleek het tweede regressiemodel, waarin de socio-demografische en de persoonlijkheidskenmerken, Neurocentrism, Extraversion, Openness to experience en Conscientiousness, als onafhankelijke variabelen fungeerden wel significant. De R2 bedroeg .182 wat wil zeggen dat dit model 18,2 procent van de variantie verklaart. Wanneer er vervolgens werd gekeken welke variabelen precies zorgen voor een impact op „Online weerbaarheid schade‟, kunnen slechts twee variabelen met een significante -waarde opgemerkt worden: leeftijd en het persoonlijkheidskenmerk Conscientiousness. Van de vier persoonlijkheidskenmerken blijkt dus enkel Conscientiousness gerelateerd te zijn met online weerbaarheid. Uit de negatieve -waarde kan afgeleid worden dat een kind dat hoog scoort op dit persoonlijkheidskenmerk meer geneigd is geschokt te zijn na een confrontatie met een online risico. Ook zullen zij de feiten minder snel kunnen verteren en loslaten. Kinderen met dit persoonlijkheidskenmerk werden gedefinieerd als prestatiegerichte kinderen, doorzetters, ambitieus en zelfzeker. 64
De negatieve kant van dit persoonlijkheidskenmerk is de overdreven wil naar ordelijkheid en controle. We zouden deze bevinding dus kunnen verklaren in het licht die negatieve kant. De confrontatie met een online risico kan het controlegevoel van een kind met een hoog Conscientiousness-gehalte doorprikken, waardoor die geschokter reageert. In de literatuurstudie (2.7 Persoonlijkheidskenmerken) meldden we dat Connor-Smith & Flachsbart (2007) Conscientiousness als een voorspeller bestempelden voor probleemoplossend gedrag en cognitieve herstructurering. Aangezien de resultaten voor de variabele „Online weerbaarheid proactief‟ niet significant waren kunnen we de stelling van Connor-Smith & Flachsbart (2007) niet bevestigen. Onze resultaten sluiten echter niet uit dat deze kinderen weldegelijk probleemoplossend gedrag kunnen vertonen door proactieve strategieën aan te wenden. De tweede meervoudige regressie analyse leverde zowel het eerste als het tweede regressiemodel geen significante resultaten op, waardoor er geen conclusies getrokken kunnen worden uit de cijfers. Uit de ANOVA-analyses kwam enkel een significant effect voort van de mate van Neurocentrism op de score van „Online weerbaarheid schade‟. Kinderen die een algemene tendens tot negatieve gevoelens ervaren zoals onder meer angst en droefheid blijken meer schade te ondervinden na het botsen op een online risico tijdens het surfen. Kinderen die hoog scoren op dit persoonlijkheidskenmerk geven vaker aan geschokt te zijn en blijken langer te worstelen met de negatieve gevoelens. Deze bevinding kan worden teruggekoppeld aan de resultaten van Bolger (1990) dat Neurocentrism ertoe leidt dat mensen op een ineffectieve manier omgaan met de stressfactor en deze ineffectiviteit zou tot meer schade leiden. Aan de hand van de bekomen resultaten kunnen de hypothesen beantwoord worden.
65
Hypothese 1: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Neurocenticism” zijn minder weerbaar. Kinderen met een hoog Neurocentrism-gehalte ervaren vaak negatieve gevoelens, zijn minder in staat impulsen te controleren en om te gaan met stress. De intuïtie deed ons vermoeden dat kinderen die hoog scoorden op dit persoonlijkheidskenmerk minder in staat zouden zijn om proactief te reageren bij de confrontatie met een online risico. Deze hypothese kan deels bevestigd worden aan de hand van de resultaten. De ANOVA-analyse wees immers uit dat kinderen die hoog scoren op het persoonlijkheidskenmerk Neurocentrism vaker geschokter reageren na zo een confrontatie dan kinderen die weinig Neurocentrismeigenschappen bezitten. De meervoudige regressies leverden echt geen steun aan deze bevinding. H2: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Extraversion” zijn weerbaarder. Een extravert kind is van nature assertief, actief en vrolijk. Een optimistische geest zou er eventueel voor kunnen zorgen dat het kind online risico‟s gemakkelijker kan verwerken en minder geschokte gevoelens heeft. Ook op deze hypothese kan geen antwoord gegeven worden op basis van onze resultaten. H3: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Openness to experience” zijn weerbaarder. Durven ingaan tegen autoriteiten, problemenoplossend denken zijn eigenschappen van een kind dat hoog scoort op het persoonlijkheidskenmerk Openness to experience. Daar deze kinderen vaker aangeven goed om te kunnen gaan met nieuwe situaties zouden online risico‟s een minder negatieve invloed op deze kinderen uitoefenen. Toch kon aan de hand van onze resultaten geen bevestigend antwoord geformuleerd worden op deze hypothese. 66
H4:Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Agreeableness” zijn minder weerbaar. Deze hypothese werd tijdens de analyses over boord gegooid, aangezien de interne consistentie niet betrouwbaar was. H5: Kinderen die hoog scoren op de persoonlijkheidsdimensie “Conscientiouness” zijn minder weerbaar. Conscientiousness werd gemeten aan de hand van de variabelen „Ik wil goed presteren op school‟, „Ik wil dingen graag helemaal perfect doen‟ en „Ik ben een doorzetter‟. Deze kinderen willen graag alles onder controle hebben. Plots geconfronteerd worden met een online risico zou hen dus eerder van de wijs brengen dan iemand die dit karaktereigenschap minder bezit. Uit de tweede meervoudige regressie analyse kon afgeleid worden dat deze hypothese deels bevestigd kan worden aan de hand van onze resultaten. Kinderen die hoog scoren op Conscientiousness bleken vaker geschokt te zijn en het duurde langere tijd vooraleer ze van deze gevoelens verlost waren. Of ze ook meer fatalistische copingstrategieën gebruiken of eerder probleemoplossend/ proactief gedrag vertonen kon niet geconcludeerd worden uit de tweede meervoudige regressie analyse wegens nietsignificante verbanden. Op de onderzoeksvraag: Welke rol spelen persoonlijkheidskenmerken in de online weerbaarheid bij 11tot 16-jarigen? kan aan de hand van de verkregen resultaten geen sluitend antwoord geformuleerd worden. Wel is het zo dat uit de literatuur blijkt dat er bepaalde persoonlijkheidskenmerken weldegelijk een rol spelen bij copinggedrag. Uit het onderzoek van Connor-Smith en Flachsbart (2007) bleek dat persoonlijkheidskenmerken zwak gerelateerd waren met brede vormen van coping, maar dat alle vijf persoonlijkheidskenmerken wel specifieke strategieën 67
voorspelden. In onze studie werden echter de proactieve strategieën samengevoegd. Dit maakt de verschillen tussen de proactieve strategieën minder zichtbaar, wat een verklaring kan zijn voor de niet-significante resultaten, aangezien dit in dezelfde lijn ligt met de bevindingen uit de meta-analyse van Connor-Smith & Flachsbart (2007). Een direct verband van de persoonlijkheid van een kind op het al dan niet kiezen voor proactieve strategieën of fatalistische strategieën kan niet worden bewezen. Fleishmann (1984) concludeerde uit zijn onderzoek rond persoonlijkheidskenmerken en copingstrategieën dat mensen niet gecategoriseerd kunnen worden in actieve of passieve copers. Volgens hem doen de meeste mensen zowel aan problem-focused als aan emotionfocused coping. Het feit dat uit ons onderzoek persoonlijkheidskenmerken geen invloed uitoefenen op de keuze tussen proactieve of fatalistische strategieën sluit aan bij deze bevinding van Fleishmann. Er zijn weinig kinderen die enkel proactieve strategieën gebruiken of steeds opteren voor een passieve houding. Naargelang de situatie varieert dus het gedrag. Uit de resultaten rijst nu de vraag of persoonlijkheidskenmerken misschien wel de keuze voor specifieke strategieën voorspelt. Kinderen met bepaalde uitgesproken kenmerken zouden dan bijvoorbeeld meer geneigd zijn een bepaalde proactieve strategie te gebruiken ten nadele van een andere. 7.2 Beperkingen en aanbevelingen voor verder onderzoek Zoals elk ander onderzoek is ook dit onderzoek niet vrij van limitaties en kunnen er aanbevelingen geformuleerd worden voor toekomstig onderzoek naar de online weerbaarheid van kinderen na blootstelling aan online risico‟s. Ten eerste zijn er aan surveyonderzoek belangrijke nadelen verbonden. Zo zijn de antwoorden vaak minder diepgaand dan bij bijvoorbeeld interviews. Verder laat een schriftelijke 68
survey niet toe om niet-verbaal gedrag vast te stellen en te beoordelen. De onderzoeker kan daarnaast ook geen spontane uitingen of reacties registreren. Nuttige informatie gaat bijgevolg verloren (Billiet & Waege, 2006). De survey werd weliswaar afgenomen in het bijzijn van de onderzoeker, maar dit neemt niet weg dat er weinig controle gevoerd kan worden over de nauwkeurigheid en volledigheid waarmee het kind de enquête invult (Billiet & Waege, 2006). Bovendien kan het zijn dat er allerlei omliggende storende factoren aanwezig zijn die het kind verhinderen de vragenlijst aandachtig in te vullen. Het feit dat de kinderen naast hun vrienden zaten kan er eveneens voor gezorgd hebben dat de vragen niet eerlijk werden beantwoord. Verder zou een kwalitatief luik met een aantal diepteinterviews met de zgn. “kwetsbare kinderen” meer inzicht kunnen brengen in dit onderzoek. Non-verbaal gedrag zou dan geconstateerd kunnen worden en er kan ook dieper ingegaan worden op sommige vragen. De informatie die uit deze interviews gehaald zou worden zou ons makkelijker in staat stellen een beter profiel te schetsen van “minder weerbare kinderen”. Daarnaast waren objectieve metingen niet mogelijk in dit onderzoek Het onderzoek is dus volledig gebaseerd op zelfrapporteringen van de ervaring rond online risico‟s als van de persoonlijkheidskenmerken van kinderen. Dit kan leiden tot een probleem van validiteit en betrouwbaarheid doordat onder andere sociale wenselijkheid en geheugenproblemen kunnen optreden. Om dit probleem te beperken had een parallelonderzoek bij ouders de gegevens betrouwbaarder kunnen maken. Daarnaast dient ook hier aangehaald te worden dat de interne betrouwbaarheid van zowel de persoonlijkheidskenmerken als van de copingstrategieën niet sterk genoeg was. De Cronbach‟s alpha‟s die berekend werden voor de samengevoegde proactieve copingstrategieën 69
per online risico schommelden allemaal rond de .50. Voor de persoonlijkheidskenmerken kwamen de alpha-scores ook niet boven de vereiste .70. Toch werd er in dit onderzoek aanvaard om verder te werken met deze variabelen ondanks het feit dat de alpha in principe hoger dient te zijn. De lage alpha-scores zouden te wijten kunnen zijn aan het te lage aantal respondenten in combinatie met vragen die niet optimaal maten wat ze dienden te meten. Tot slot is de grootste limitatie van dit onderzoek de te kleine steekproef om significante waarden te bekomen. Op zich zijn 507 respondenten al een degelijk aantal, maar aangezien slechts een minderheid van die kinderen werkelijk in contact komen met online risico‟s en daarvan zijn er nog minder die er schade van ondervinden werd de groep waarop dit onderzoek betrekking heeft beperkt. 7.3 Algemeen besluit Op basis van onderzoeksdata verzameld in het kader van een zelfgevoerde enquête (opgesteld op basis van het onderzoek van EU Kids Online 2010) hebben we getracht na te gaan in hoeverre persoonlijkheidskenmerken en de welke een invloed uitoefenen op de online weerbaarheid van Vlaamse jongeren tussen 11 en 16 jaar. Op basis van de literaire exploratie werden vijf hypothesen opgesteld. Deze werden getoetst met behulp van data afkomstig van 507 schriftelijke vragenlijsten. Voorgaand onderzoek naar een relatie tussen persoonlijkheid en copingmechanismen tijdens stressvolle situaties leverde bewijs voor een link tussen beide. Geconfronteerd worden met online risico‟s als kind kan ook stress en negatieve gevoelens teweeg brengen wanneer deze confrontatie niet leuk wordt bevonden. Bijgevolg vloeide de onderzoeksvraag voort uit het idee dat de manier waarop kinderen omgaan met die stress en geschokte gevoelens wel eens beïnvloed zou kunnen worden door de 70
persoonlijkheidstrekken van het kind. Aangezien er momenteel weinig of geen onderzoek naar de rol van persoonlijkheidstrekken bij de keuzes van bepaalde copingstrategieën na confrontatie met online risico‟s hebben we met deze masterproef getracht na te gaan of ook hier een relatie kan vastgesteld worden tussen persoonlijkheidskenmerken en online weerbaarheid. Online weerbaarheid werd gemeten aan de hand van de mate van geschoktheid na de confrontatie enerzijds en de keuze voor proactieve copingstrategieën anderzijds. Op basis van twee uitgevoerde meervoudige regressieanalyses en het vergelijken van gemiddelden werd enkel bevonden dat Neurocentrism en Conscientiousness een invloed hebben om de mate van geschoktheid. Kinderen die vaak kampen met angstgevoelens, neerslachtig zijn hebben meer kans om geschokt te zijn na het botsen op een online risico. De schade die ze ondervinden blijft ook langer hangen dan bij kinderen die minder neurocentrisch zijn. Ook de kinderen met een hoge zelfzekerheid en grote controledrang blijken meer geneigd te zijn geschokt te reageren en de geschokte gevoelens langer met zich mee te dragen. Op basis van de resultaten kan er dus niet geconcludeerd worden dat er een algemeen verband is tussen de persoonlijkheidskenmerken en online weerbaarheid dat kinderen hebben na de confrontatie met een online risico. De kleine significante resultaten kunnen wel aantonen dat dit een piste is dat nog verder dient uitgepluisd te worden. Een risicovrij internet voor kinderen is immers een utopie. De aandacht moet daarom uitgaan naar de manier waarop kinderen omgaan met deze risico‟s. Meer inzicht verwerven in de wijze waarop kinderen het internet gebruiken en welke specifieke copingstrategieën worden toegepast door welke kinderen. Op basis van deze kennis kan het beleid inzake online risico‟s zich beter afstemmen op deze kinderen om hen maximaal te kunnen beschermen tegen de gevaren van het net. 71
Weten welke kinderen kwetsbaar zijn stelt ons in staat het kind op de meest juiste manier te begeleiden. Een goede begeleiding zorgt er immers voor dat de internetcompetenties en –kennis toenemen en de kansen van het internet benut kunnen worden.
72
Literatuurlijst Barrick, M. R., Mount, M. K. (1991). The Big Five personality dimensions and job performance: a meta-analysis. Personnel Psychology, 44(1), pp. 1-26. Billiet, J. & Waege, H. (2006). Een samenleving onderzocht: Methoden van sociaal-wetenschappelijk onderzoek. Antwerpen: De Boeck. Bolger, N. (1990). Coping as a personality process. A prospectieve study. Journal of Personality and Social Psychology, 59(3), pp.525-537. Çankayaa, S., Odabasi, H. F. (2009). Parental control on children‟s computer and internet use. Procedia Social and Behavioral Sciences, 1, pp.1105-1109. Cassidy, W., Jackson, M., & Brown, K. N. (2009). Sticks and stones can break my bones, but how can pixels hurt me? Students‟ experiences with cyber-bullying. School psychology international, 30(4), pp. 383-402. Connor-Smith, J.K., & Flachsbart, C. (2007). Relations Between Personality and Coping: A Meta-Analysis. Journal of Personality and Social Psychology, 93(6), pp. 1080-1107. D‟Haenens, L. & Vandoninck, S. (2012). Kids online: kansen en risico‟s van kinderen en jongeren op het internet. Gent: Academia Press.
73
De Haan, J. (2010). NL Kids online. Nieuwe mogelijkheden en risico‟s van internetgebruik door jongeren. Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau. Digman, J.M. (1990). Personality structure: Emergence of the five-factor model. Annual Review of Psychology, 41, pp. 417440. Ehrler, D. J., Evans, J. G., McGhee, R. L. (1999). Extending Big-Five Theory into Childhood: a preliminary investigation into the relationship between big-five personality traits and behavior problems in children. Psychology in the Schools, 36(6), pp. 451- 458. Fleishman, J. A. (1984). Personality Characteristics and Coping Patterns, Journal of Health and Social Behavior, 25, pp. 229-244. Gilster, P. (1997). Digital Literacy. New York: Wiley. Gross, E. F. (2004). Adolescent Internet use: What we expect, what teens report. Journal of Applied Developmental Psychology, 25(6), pp. 633-649. Hasebrink, U., Livingstone, S., Haddon, L. & Ólafsson, K.(2009). Comparing children‟s online opportunities and risks across Europe: Cross-national comparisons for EU Kids Online. LSE, London: EU Kids Online. Hasebrink, U., Livingstone, S., Haddon, L. (2008). Comparing children‟s online opportunities and risks across Europe: Cross-national comparisons for EU Kids online. London: EU Kids Online.
74
Haezaert, K., Een exploratief onderzoek naar de dimensies en impact van cyberpesten bij adolescenten. [Masterthesis]. Leuven: Katholieke Universiteit Leuven. Hinduja, S. & Patchin, J. W. (2009). Bullying beyond the schoolyard: Preventing and responding to cyberbullying. Thousand Oaks, California: Sage. Hinduja, S. & Patchin, J. W. (2010). Bullying, Cyberbullying, and Suicide, Archives of Suicide Research, 14(3), pp. 206-221. Jackson, L., von Eye, F., Biocca, F., Barbatsis, G., Zhao, Y., & Fitsgerald, H. (2006). Does home Internet use influence the academic performance of low-income children? Developmental Psychology, 42(3), pp. 429-435. Koeman, J., Peeters, A., d‟Haenens, L. (2007). Diversity Monitor 2005. Diversity as a quality aspect of television in the Netherlands.‟ Communications: The European Journal of Communication Research. (32)1, pp. 97-121. Li, Q. (2007) „New Bottle but Old Wine: A Research of Cyberbullying in Schools‟, Computers in Human Behavior 23(4): 1777–91. Livingstone, S., Bovill, M. (2001). Families and the Internet: an observational study of young children and young people‟s internet use. London: London School of Economics and Political Science. Livingstone, S., Ólafsson, K., O‟Neill, B., Donoso, V. (2012). Towards a better internet for children: findings and recommendations from EU Kids Online to inform the CEO coalition. 75
Livingstone, S., Haddon, L. (2009). EU Kids Online: Final report. LSE, London: EU Kids Online. Livingstone, S., Haddon, L., Görzig, A., & Òlafsson, K. (2009). Risk and safety on the internet: The Perspective of European children. Initial findings from the EU Kids Online survey of 9-16 year olds and their parents. LSE, Londen: EU Kids Online. Livingstone, S., Haddon, L. (2011). Eu kids Online II. Enhancing knowledge regarding European children‟s use, risk and safety online. LSE, London: EU Kids Online. McCrae, R.R. & Costa Jr., P.T. (2003). Personality in adulthood: A five-factor theory perspective. New York: Guilford Press. Mishna, F., Saini & M., Solomon, S. (2009). Children and youth‟s perceptions of cyberbullying. Children and Youth Services Review, 31, pp. 1222-1228. Pijpers, R. & Marteijn, T. (2010). Einstein bestaat niet: over usability en surfgedrag van jongeren. Stichting Mijn Kind Online. Stark, P. (2007). The effectiveness of Internet Content Filters. Journal of Law and Policy for the information Society, 4, pp. 411-429. Segers, K., Bauwens, J. (2010. Maak mij wat wijs: media kennen, begrijpen en zelf creëren. Tielt: Lannoo Campus.
76
Smith, P. K., Mahdavi, J., Carvalho, M., Fisher, S., Russell, S. & Tippet, N. (2008). Cyberbullying: It‟s nature and impact in secondary school pupils. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 49, pp. 376-385. Stevens, F. (2004). Jeugd en media. Media als verlengstuk van het dagelijks leven. In Burssens, D., De Groof, S., Huysmans, H., Sinnaeve, I., Stevens, F., Van Nuffel, K., Vettenburg, N., Elchardus, M., Walgrave, L., De Bie, M. (eds.), Jeugdonderzoek belicht. Voorlopig syntheserapport van wetenschappelijk onderzoek naar Vlaamse kinderen en jongeren (2000-2004). Onuitgegeven onderzoeksrapport, K.U.Leuven, VUB & UGent. Tokunaga, R. S. (2010). Following you home from school: A critical review and synthesis of research on cyberbullying victimization. Computers in Human Behavior, 26, pp. 277287. Valkenburg, P., Peter, J. (2007). Preadolescents‟ and adolescents‟ online communication and their closeness to friends. Developmental Psychology, 43(2), pp. 267-277. Vandenbosch, H., Van Cleemput, K. (2008). Defining Cyberbullying: A Qualitative Research into the Perceptions of Youngsters. CyberPsychology & Behavior, 11(4), p.499- 503. Vandoninck, S., d‟Haenens, L., Donoso, V. (2010). Digitale geletterdheid bij Vlaamse jongeren: hoe gaan ze om met online contentrisico‟s? Tijdschrift voor Communicatiewetenschap, 38(2), pp. 100-117.
77
Van Rompaey, V., Roe, K., Struys, K. (2002). Children‟s influence on internet access at home: adoption and use in the family context. Information, Communication and Society, 5(2), 189-206. Wolak, J., Mitchell, K., & Finkelhor, D. (2007). Unwanted and Wanted Exposure to Online Pornography in a National Sample of Youth Internet Users. Pediatrics, 119, 247-257.
78
Bijlagen
Tabel 8: Factoranalyse proactieve strategieën cyberpesten 1 2 3 Com munalities Ik heb de andere persoon .717 .514 geblokkeerd Ik overtuigde de andere .584 .341 persoon me met rust te laten Ik heb alle boodschappen .559 .312 gewist Ik heb mijn .533 .284 privacyinstellingen veranderd Ik heb het gemeld op de website of aan de provider
.126
Ik probeerde het probleem op te lossen
.20
Ik wilde het de andere persoon betaald zetten
.012
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
79
Tabel 9: Factoranalyse proactieve strategieën seksuele beelden 1 2 3 Com munalities Ik heb de afzenders .831 .691 geblokkeerd Ik heb mijn .640 .410 privacyinstellingen veranderd Ik heb alle beelden gewist .539 .291 Ik heb het gemeld aan de website of provider
.477
Ik probeerde het probleem op te lossen
.227
.150
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
80
Tabel 10: Factoranalyse proactieve strategieën schokkende websites 1 2 3 Com munalities Ik heb de afzenders .743 .226 geblokkeerd Ik heb alle beelden gewist .732 .536 Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd Ik heb het gemeld aan de website of provider
.653
.427
.545
.297
Ik probeerde het probleem op te lossen
.476
.226
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
81
Tabel 11: Factoranalyse proactieve strategieën nieuwe mensen leren kennen 1 2 3 Com munalities Ik heb alle boodschappen .859 .739 gewist Ik heb het gemeld op de .810 .656 website of aan de provider Ik probeerde het probleem .679 .461 op te lossen Ik heb de andere persoon -.679 .461 geblokkeerd Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd
.447
.200
Ik overtuigde de andere persoon me met rust te laten
.080
Ik wilde het de andere persoon betaald zetten
.007
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
82
Tabel 12: Factoranalyse proactieve strategieën sexting 1 2 3
Ik heb mijn privacyinstellingen veranderd Ik heb de andere persoon geblokkeerd Ik heb alle boodschappen gewist Ik heb het gemeld op de website of aan de provider
.699
Com munalities .488
.589
.347
.573
.329
.571
.326
Ik wilde het de andere persoon betaald zetten
-.484
.234
Ik probeerde het probleem op te lossen
-.455
.207
Ik overtuigde de andere persoon me met rust te laten
.007
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
83
Tabel 13: Factoranalyse Neurocentrism 1
2
3
Ik voel me snel schuldig
.752
Com munalities .573
Ik pieker veel
.708
.541
Ik ben verlegen
.676
.795
Ik heb vaak last van hoofdpijn, maagpijn of misselijkheid
.439
.420
Ik ben er zeker van dat ik met onverwachte problemen kan omgaan
.823
.704
Ik ben gewoonlijk op mijn eentje, ik speel meestal alleen of bemoei me met niemand
.514
.376
Ik kan soms heel kwaad worden, en ik verlies vaak mijn kalmte
-.888
.795
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
84
Tabel 14: Factoranalyse Extraversion 1
2
3
Com munalities
Ik babbel graag en veel
.812
.618
Ik ben vlot in de omgang met anderen
.716
.709
Jongeren van mijn leeftijd hebben mij meestal graag
.695
.562
Ik doe meestal wat mij gevraagd wordt
.890
Het is gemakkelijk voor mij om mijn plannen uit te voeren en te bereiken wat ik wil Ik ben nerveus in nieuwe situaties, ik verlies gemakkelijk mijn vertrouwen Factorladingen <.4 zijn verwijderd
.540
.719 -.746
.806
.649
.645
85
Tabel 15: Factoranalyse Openness to experience 1 2 3
Com munalities
Gewoonlijk weet ik hoe ik met nieuwe situaties moet omgaan
.807
.459
Als ik in de problemen zit, weet ik meestal wel een oplossing
.785
.526
Ik durf in te gaan tegen wat de juf of mijn ouders zeggen
.600
.415
Ik heb veel fantasie
.723
.358
Ik ben nieuwsgierig van aard
.670
.618
Ik leer graag nieuwe dingen bij Factorladingen <.4 zijn verwijderd
.648
.654
86
Tabel 16: Factoranalyse Agreeableness 1 2
Com munalities
Ik ben altijd vriendelijk tegen anderen
.740
Ik ben behulpzaam
.725
.405
Ik vind anderen belangrijker dan mezelf
.508
.645
Ik vertrouw anderen niet gemakkelijk Ik sta graag in het middelpunt van de belangstelling
-.403
3
.848
.571
.081 .711
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
87
Tabel 17: Factoranalyse Conscientiousness 1 2
3
Com munalities
Ik wil dingen graag helemaal perfect doen
.759
.459
Ik wil goed presteren op school
.710
.510
Ik ben een doorzetter
.656
.415
Ik ben gemakkelijk te overtuigen
.791
.631
Ik ben impulsief en doe vaak dingen zonder er eerst over na te denken
.790
.618
Factorladingen <.4 zijn verwijderd
88
