Page 238 - 《社会》2024年第6期

能力的代价与分化：第三道数字鸿沟中的数字伤害

上的差异并不显著，其中，女性在数字社交技能、内容生产技能上高于
3
男性， 这与一些互联网使用行 为 研 究 的 发 现一 致（Dutton and Blank，
2013；Ragnedda，et al.，2020）。 随着互联网应用的普及，传统的性别数字
鸿沟正在逐渐弥合， 这可能是因为进入基于 Web 2.0 的社会媒体时代
后， 以社交和用户内容生产为标志的互联网给女性提供了更多展现自
身的渠道。 目前的相关研究也发现，女性会更倾向于使用互联网上传照
片、表 露 心 情 、更 新 动 态 和 从 事 网络 内容的生产（ Kays，et al.，2012；申
琦、廖圣清，2012）。
（二）数字技能对数字伤害的影响
特定人群的优势从“接入鸿沟”延续到“技能鸿沟”，但更高水平的
技能也是“双刃剑”，它可能会赋予人们参与释放资源或获取机会的网
络活动的能力， 也可能让人们陷入更容易挤占资源或遭受风险的网络活
动。 当考虑到数字负面效果时，数字技能又会有怎样的潜在影响呢？
表 3 为类型优势、数字技能对数字伤害的影响分析结果。 其中，从
模型 1 到模型 4 分别为数字技能和优势特征变量对过度使用、 身心危
害、社会影响和整体数字伤害的作用。结果显示，在 4 个模型中，数字技
能对不同类型以及整体的数字伤害都有显著的正向影响， 支持了假设
表 3：数 字 伤 害 的 影 响 因 素 （GSEM-Heckman）（N=4 219）
过度使用 身心危害 社会影响 数字伤害
变量
模型 1 模型 2 模型 3 模型 4
数字技能 0.460 *** 0.314 *** 0.303 *** 0.363 ***
（0.029） （0.031） （0.027） （0.025）
性别 -0.550 -0.828 1.172 0.894
（0.868） （0.937） （0.812） （0.752）
年龄 -0.092 -0.015 -0.243 *** -0.148 **
（0.053） （0.058） （0.062） （0.050）
受教育年限 0.106 0.206 0.249 0.168
（0.165） （0.179） （0.169） （0.148）

3. 统计显示，性别对数字技能影响的 p 值为 0.07，略高于 0.05。 后续有关性别与数字伤
害的中介分析以及因果中介检验都呈现出在 95%的置信水平上女性的数字技能会高于
男性。 结果差异的可能原因是这些分析采用了自抽样方法或考虑了混杂因素。 我们采用
了无显著影响的保守估计，但无论是性别没有显著影响，还是女性的数字技能水平高于
男性，都没有改变本研究关于传统性别数字鸿沟已经发生变化的论点。

· 231·