心理学部朱文凤副教授团队在Aggressive Behavior发表论文“Dissecting the Predictors of Cyber‐Aggression Through an Explainable Machine Learning Model”

由教育部人文社会科学重点研究基地天津师范大学心理与行为研究院、天津师范大学心理学部朱文凤副教授、硕士生王凯撰写的论文“Dissecting the Predictors of Cyber‐Aggression Through an Explainable Machine Learning Model”于2025年1月在Aggressive Behavior发表，该文由朱文凤和田雪教师担任共同通讯。该研究得到国家自然科学基金（32000768)的资助支持。

一般攻击模型（GAM）认为网络攻击行为源于个体特征和情境因素。先前研究多采用线性模型考察有限变量，导致预测结果过于简化。本研究采用轻量梯度提升机（LightGBM）识别并排序网络攻击行为的风险与保护性因素，通过SHAP（SHapley加性解释）技术评估变量的预测效应，并运用二维偏依赖（PD）图解析预测因子交互作用。在30个潜在因素中，暴力态度、报复动机、反欺凌态度、道德推脱和愤怒沉浸位居前五。

PD分析显示保护性因素（反欺凌态度与道德推理）与风险性因素（暴力态度、报复动机、道德推脱、愤怒沉浸）存在显著交互作用——保护性因素的高分能够减轻风险因素对网络攻击行为的影响。研究结果支持并拓展了GAM理论，为降低中国大学生网络攻击行为提供了干预启示。