根据CNNIC 2015年的调查，中国网民男女比例分别为56.4%和43.6%，男性网民比女性略多一些，这种分布特点这几年基本保持稳定。随着互联网的发展，有关网络心理与行为的研究也日益丰富。作为最重要的人口统计学变量之一，不同性别在网络心理与行为方面的差异是很多研究者关注的一个重要内容。

有研究发现，男性比女性更早接触网络，网龄比女性更长，而且每天的上网时间也比女性多（罗蓉等，2014；罗喆慧等，2010）；与女性相比，男性对与电脑相关的技能表现出更高的信心（Li & Kirkup，2007），拥有更高的网络使用自我效能（罗喆慧等，2010），更有信心在网络中分享信息，在网络中的焦虑感也更低（Chuang，Lin，& Tsai，2015）。不过在每天上网时间上的性别差异结论尚不一致，也有部分研究发现两种性别在上网时间上没有显著差异（Waasdorp & Bradshaw，2015；阳秀英，李梦姣，李新影，2015）。

两性在网络空间中还有很多重要方面存在着明显的性别差异，下面选择其中的一些方面进行介绍。

一、网络活动偏好

不同性别在网络使用内容上也是萝卜白菜各有所爱。很多研究较为一致的结果是女性更加偏好网络社交活动，而男性更偏好网络游戏，而且在青少年中，女性将网络用于学业用途的倾向要高于男性（Bouhnik & Mor，2014；Waasdorp & Bradshaw，2015）。男女的这种网络活动偏好差异在不同文化和国家的研究中，发现较为一致。

以色列一项针对青少年的调查中发现，女性更多地使用网络完成家庭作业和写博客，而男性更多地玩网络游戏；而且男性更多地参与一些不道德的网络行为，包括网络暴力、盗窃、冒充、非法下载音乐和电影等（Bouhnik & Mor，2014）。韩国的研究则发现，男性更倾向于使用网络作为娱乐、消遣用途，而女性更倾向于将网络作为人际交往的工具（Ha & Hwang，2014）；在该调查中，韩国男性网络活动排名前两位的是游戏（56.3%）和信息搜索（15.1%），而女性前两位是网络聊天（21.5%）和博客（20.5%）。我国学者针对大学生的调查也发现大学男生比女生更多使用网络游戏、信息收集的功能，但是在在线娱乐、网络社交和网上交易方面无差异（罗喆慧等，2010）。国内另外一项针对中学生的调查发现，女生比男生更喜欢上网欣赏歌曲或电影，男生更喜欢上网玩游戏（易海燕，陈锦，杜晓新，2006）。

由于不同性别的网络活动偏好不同，导致的影响也会不同，似乎男性（尤其是青少年）的网络使用比女性更容易带来负面的效果。一项针对德国青少年及其家长的调查发现，具体而言，家长对男孩和女孩在网络使用上的评价存在很大的差异（Wartberg et al.，2015）。家长评价男孩比女生更多地忽视学校的学习和现实中的朋友，在网络中花费更多的时间和金钱，认为网络更加重要，更容易设置错误的网络内容优先次序，更容易陷入费用陷阱或引起法律问题，更容易对身体和心理发展产生负面影响。此外，不少研究也发现男性更容易产生网络成瘾问题（Ha & Hwang，2014；Liu，Fang，Zhou，Zhang，& Deng，2013）。

个体在网络活动选择偏好上的性别差异，与个体在现实生活中的性别表现有一定的关联，并且现实生活中的性别角色期待也会迁移到网络中并影响虚拟世界中的行为。比如，国外有学者对“第二人生”（second life）虚拟游戏的玩家进行调查，发现玩家报告自己在游戏中的行为能够由社会角色理论来解释。与女性玩家相比，男性玩家更喜欢在游戏中建造物品，维护和增加自己的虚拟财产，较少改变自己的虚拟外表；而女性玩家则更喜欢跟他人会面、购物，频繁地改变自己的虚拟外表，这种性别差异与现实生活中的性别表现是相似的（Guadagno，Muscanell，Okdie，Burk，& Ward，2011）。

二、网络社交

总体上，虽然女性比男性更偏好网络社交活动，但是不同性别在网络社交活动中的行为表现也存在着一定的性别差异。比如，在社交网站的满意度影响因素中，男性更加看重娱乐消遣效果，而女性更加看重人际关系的维持（Chan，Cheung，Shi，& Lee，2015）。

在网络社交中，自我表露（self-disclosure）是交往过程的重要元素。网民通过分享自我信息来促进网络人际关系的建立和维持。因此，自我表露是虚拟人际关系建立和深化的基础（Liu & Brown，2014）。在传统的现实情境中，已有大量研究表明女性一般而言比男性自我表露程度更高（Rose & Rudolph，2006）。在网络情境中，国外研究也发现女性的自我表露程度高于男性（Valkenburg，Sumter，& Peter，2011；Walrave & Heirman，2011）。国内的研究发现，女性在社交网站上的自我表露少于男性（Ji，Wang，Zhang，& Zhu，2014；Wang，Jackson，Zhang，& Su，2012），这与西方的研究结果不一致，可能反映了中国文化对女性在开放场合更少自我表露的一种期待（Ji et al.，2014）。此外，男性在线上、线下的自我表露程度差异比女性小（Valkenburg et al.，2011）。

在网络中，两性在自我表露的程度上不仅存在差异，在表露的内容上也存在着差异。比如，我国学者对大学生的调查发现，在网络情境中男生比女生表露更多的观点和评价，女生则比男生表露出更多的兴趣与快乐（周林，2012）。在社交网站中，有研究发现男性比女性暴露更多的个人基本信息（性别、生日、城市、恋爱关系等）和更多的联系方式（电子邮箱、手机、即时聊天账号、个人网站等）（Special & Li-Barber，2012）；男性在社交网站中分享的照片更侧重于强调自己的身份地位（使用物品或穿正装）和冒险倾向（在户外的场景），而女性分享的照片则更注重家庭关系（家庭照片）和表达自己的情绪（更多对着镜头看，微笑程度更高，更少戴墨镜），这种性别差异的表现也符合进化心理学的相关理论假设（Tifferet & Vilnai-Yavetz，2014）。

在关系类型上，对社交网站的研究发现，男性更倾向于寻求新的关系，而女性更倾向于维持旧的关系（Muscanell & Guadagno，2012）；男性在社交网站中比女性更倾向用于与异性约会的目的（Bonds-Raacke & Raacke，2010）。

关于性别在社交网络的圈子大小上，目前研究尚没有得到比较一致的结论。有部分研究发现女性在网络上的社交网人数比男性多（Acar，2008；Pempek，Yermolayeva，& Calvert，2009）。比如，美国年轻女性在脸谱网上的好友数平均为401个，而男性则为269个（Pempek et al.，2009）。不过也有些研究发现，女性更倾向于将自己的网站设置为私密，导致男性的网络社交圈子比女性大（Bonds-Raacke & Raacke，2010）；还有一些研究没有发现两性在网络好友人数上存在显著差异（Lewis，Kaufman，Gonzalez，Wimmer，& Christakis，2008；Tifferet & Vilnai-Yavetz，2014）。这个问题随着大数据方法在研究中的应用，应该能够得到较为可信的结论。

三、网络购物

在我国网络购物的消费者中，男性所占的人数比例高于女性，为54.5%（CNNIC，2014）。但是由于女性乐于在网上购买的商品单价较低，所以尽管量大，消费总额还是较低（Hansen & Jensen，2009）。

男性与女性在网上购物的商品种类上存在着显著的差异。国内学者的一项调查发现，女性更加青睐衣服鞋袜、个人及家居饰品、化妆品和护肤品，而男性则更喜欢购买数码产品及文化体育用品；对于书籍音像制品、食品和保健品方面在性别上并没有表现出很大的性别差异（张姝姝，张智光，2012）。

此外，根据不同的商品需要消费者付出不同的购物努力，可以分为在购买前就可以确定商品质量的搜索型商品（如图书、音像制品）、使用后才知道质量的体验型商品（如衣服、鲜花、鞋子）、消费者难以判断商品质量的信任型产品（如数码相机、药品）。有调查发现，男性比女性更偏好通过网络购买搜索型商品，即在那些网上购买和实体店购买之间没有明显优劣的商品；而在体验型商品和信任型商品上的网络购物偏好的性别差异并不显著（陈可，2007）。

不同性别在购物决策上也存在着一些差异。有研究模拟淘宝网的商品信息界面，考察了价格高低和用户评价详略对大学生购买意愿的影响（陈丽丽，2012）。结果发现，对于女性买家而言，低价格和详细的商品评价都会提高其购买意愿，但是价格和评论两个因素互不影响（图7-1）；而对于男性而言，在价格低的情况下，商品的评价对其购买意愿的影响不大，只有在面临高价位的商品时，用户评价的详细与否才会影响男性的购买意愿（图7-2）。国内另外一项关于网络购物的调查结果也发现，在遇到打折优惠时，女性的购买意愿更加强烈，而男性不会过分热衷于价格因素，他们更加注重产品本身和购物的效率问题（张姝姝，张智光，2012）。在面对褒贬不一致的商品评价时，女性的购买意向比男性更强（Zhang，Cheung，& Lee，2014），这也表明女性可能更倾向于是综合信息加工的特点，而男性是选择性信息加工特点（Mayer，Davis，& Schoorman，1995）。在网络购物时，当面临多个选项时女性更容易出现选择困难，而男性则更看重商品的趣味性（Hansen & Jensen，2009）。

图7-1 价格和评论对女性购买意愿的影响

图7-2 价格和评论对男性购买意愿的影响

男性和女性在网络购物过程中的风险感知也存在差异。有研究者将网络购物的风险分为产品性能风险（假货风险等）、财务风险（网上信用卡被盗等）、心理风险（泄露个人隐私等）、时间损失风险（取货退货时间过长等）四种，调查发现女性对于财务风险和心理风险的感知显著高于男性，而两性在对产品性能风险和时间损失风险的感知上不存在明显差异（李锦，2010）。女性对于财务风险的感知主要来源于对网络技术等相关知识的缺乏，虚拟环境的不确定性和网络技术的复杂性。

四、网络成瘾

现实生活中，在不同的成瘾行为上男女性别都存在着较大的差异。在网络成瘾上，男性发病率显著高于女性，而且在不同的国家和地区均发现了这种一致性（Fattore，Melis，Fadda，& Fratta，2014；Ha & Hwang，2014；Liu et al.，2013；罗喆慧等，2010）。国内学者对网络成瘾的元分析发现，在所有的人口因素（性别、专业、年级）中，性别因素的效应量最大，纳入分析的14篇文献均显示男大学生的网络成瘾程度高于女大学生（胡耿丹，项明强，2011）。

男性为什么比女性的网络成瘾比例更高呢？根据前人的研究可能涉及以下一些原因。

第一，父母冲突与照料的影响差异。一项针对韩国青少年的调查发现，男女生的网络成瘾的影响因素上有些差别（Jang & Ji，2012）。父母冲突和允许小孩每天2小时上网能够预测女孩的网络成瘾发病率，而缺乏父母的照料和家庭功能得分能够预测男孩的网瘾发病率。

第二，父母问题行为的影响差异。有调查发现，父母如果存在酗酒问题，能够显著预测男孩的网络成瘾行为，但是不能预测女孩的网络成瘾行为（Jang & Ji，2012）。国内学者的另外一个针对青少年的研究发现，父母上网行为对不同性别的子女影响模式存在差异（Liu et al.，2013），对于女孩而言，父亲和母亲双方的网络使用均会正向预测其网络成瘾；而对于男孩而言，只有母亲的网络使用能够正向预测男孩的网络成瘾。也就是说，女孩均会受父母双方的网络使用的影响，而男孩则对母亲更加敏感。

第三，社会的规范差异。与女孩相比，人们对于男孩的上网行为持更加正面的态度，也更加包容，因此男孩网络成瘾的倾向也就越高（Liu et al.，2013）。

第四，网络活动的兴趣范围差异。男性对与网络成瘾相关联的大部分活动表现出更高的兴趣，如网络游戏、网络色情、赌博等（Cooper，Morahan-Martin，Mathy，& Maheu，2002）。男性更爱玩网络游戏，可能是他们比女性更容易网络成瘾的一个原因（Waasdorp & Bradshaw，2015）。

第五，注意力缺陷/多动障碍（AD/HD）症状差异。已经有研究发现AD/HD症状与网络成瘾有密切关联，两者都是在冲动控制上存在问题，而AD/HD的发病率男孩高于女孩（Yen，Yen，Chen，Tang，& Ko，2008）。

第六，大脑功能差异。有研究发现，中脑边缘系统（mesocorticolimbic system）的任务激活模式上存在性别差异。男性表现出更强的激活和关联性，可能体现了男性比女性对奖赏的期待更高，动机水平更高，因此也更容易成瘾（Hoeft，Watson，Kesler，Bettinger，& Reiss，2008）。

第七，意志控制力差异。低意志控制是网络成瘾的风险因素（Tanrikulu & Campbell，2015），而有研究发现女性的意志控制水平高于男性，意志控制在男女网络成瘾的差异中起到部分中介作用，可以作为解释男性网络成瘾比例高于女性的一个原因（Waasdorp & Bradshaw，2015）。

第八，情绪应对方式差异。男生在遇到心理冲突和困惑时不愿对伙伴、家长和老师倾诉，当网络媒体出现时，男性便会倾向于利用网络媒体来宣泄负面情绪；而女性则大可向他人宣泄负面情绪，善于充分利用社会支持（Tanrikulu & Campbell，2015）。

除了网络成瘾比例和影响因素不同外，男女在成瘾的表现上也存在一些差异。比如，韩国一项针对大学生的调查发现，男生虽然在总体的网络成瘾比例上高于女生，但是女生在智能手机的依赖上高于男生（Mok et al.，2014），这可能跟使用内容有关，对于女生而言社交功能更加重要，而男生则是娱乐和兴趣导向更加重要。此外国内的一项研究发现，女生的网络成瘾与情绪问题（抑郁情绪、焦虑情绪）和间接攻击行为的关系更大；男生的网络成瘾与违规违纪行为的关系更大（张琴，王耘，苑春永，张兴慧，黎亚军，2014）。

鉴于不同性别在网络成瘾影响因素上存在的差异，提示在进行预防和干预研究中应该综合考虑到个体的性别因素提供差别化的干预。

五、网络欺凌

网络欺凌（cyber bullying）被定义为通过网络张贴或发送电子化的信息（文本、图片或视频）导致某人感到受伤害、被羞辱，或像个受害者（Tokunaga，2010）。也有研究者把它定义为一种由个体或团队实施的有意的攻击行为，通过电子化交流方式，重复而持续地施加于难以自我防卫的受害者（Hinduja & Patchin，2009）。目前对于网络欺凌的类型还没有一致的定论，如可以分为直接的（恶意中伤、威胁和侮辱），间接的（将对方从社交网络群中踢出，散播谣言、盗用其身份和冒充等）（Kokkinos，Antoniadou，& Markos，2014）。国外的一项针对大学生的调查发现，间接的欺凌是最常见的方式，主要用于破坏受害者的名誉和人际关系，或迫使其不使用手机或上网（Kokkinos et al.，2014）。

传统的欺凌行为研究发现，男性比女性更容易受到身体攻击，而女孩更容易受到关系攻击（Crick，Casas，& Ku，1999）。然而在网络欺凌中，关于男性或女性哪一方更容易成为施暴者或受害者，并没有得到一致的结论（Balakrishnan，2015）。有的研究发现，男性比女性更容易成为网络欺凌的施暴者（Li，2006；Mishna，Khoury-Kassabri，Gadalla，& Daciuk，2012），女性更容易成为受害者（Wang，Iannotti，& Nansel，2009）。但是，也有些研究发现男女两性在施暴者和受害者的人数比例上没有显著差异（Balakrishnan，2015；Mishna et al.，2012）。网络欺凌的施暴者同时也更可能是网络欺凌的受害者，他们通过网络欺凌进行报复或发泄（Karabacak et al.，2015；江根源，2012）。传统的欺凌是男性更加可能同时成为施暴与受害者，但是在网络欺凌中女性比男性更倾向于同时成为施暴者和受害者（Mishna et al.，2012），一种可能的解释是因为女性更倾向于使用间接的欺凌方式，而网络上大多数的欺凌方式都是间接的，因而给女性提供了做出更多攻击行为的机会。

一项对加拿大中学生的调查发现，当遭遇到网络欺凌时，女生的受害者比男生更倾向于告诉家长（Li，2006）。不过总体上青少年向家长报告在网络中遭遇的欺凌仍然少于校园欺凌（Wang et al.，2009）。

网络欺凌对青少年造成了不同程度的心理和行为伤害。国内有学者研究发现，网络欺凌的受害者，无论是男性或女性，其最常见的心理反应是“愤怒”（男27.2%，女29.8%）（江根源，2012）。男性认为网络欺凌“只是一个玩笑”的比例要明显高于女性，而女性在觉得“害怕焦虑”和“尴尬”方面明显多于男性；从行为影响方面，比例最高的是引起“注意力不集中”（男32.5%，女26.3%），其他还包括学习兴趣和成绩下降、逃学，甚至还有轻生念头等负面影响。

拓展阅读

大数据揭示网络中的性别差异

随着网络在日常生活中的渗透和应用越来越普遍，越来越多的人类行为通过计算机相关设备完成并被记录和保存下来。这些海量的数据是由人们在互联网的世界里，自觉自愿地提供的一种真实、准确、及时的数据。这种数据的量级不是一般传统抽样研究所能达到的。通过对网络世界中这些大数据的挖掘分析，可以准确地揭示网民心理与行为特点，甚至做出精准的预测。大数据范式是继实验方法之后心理学迎来的又一次重要变革，具有样本即总体、个性即规律、情境即实验、数据即行为等特点（喻丰，彭凯平，郑先隽，2015）。目前互联网公司都非常重视大数据的应用，下面初步介绍一些与性别差异有关的大数据分析结果。

1.睡眠习惯

腾讯大数据（2014）通过统计凌晨0～6点仍在QQ活跃的用户，发现男性网民比女性更爱熬夜，比女性平均晚睡18分钟，而且单身的男性熬夜最厉害。

2.表情使用

3.网购习惯

淘宝（2014）公布了一组“24小时生活数据”，发现女装的销售在10点、14点和20点会出现消费高峰。购买化妆品的男女比例是1：3，也就是说25%的化妆品购买者是男性；购买母婴用品的男女比例为3：7，看来除了妈妈关注孩子成长，爸爸们现在也迎头赶上。从数据上看，关注家居类商品的女性用户偏多，而在家装主材方面，则是男性关注得更多。

4.理财

余额宝是阿里巴巴支付宝推出的一款理财增值产品。经过对用户数据的分析发现，2013年6月余额宝上线之初，男性用户数所占比例比女性多出21.8%，但是随着时间的逐渐推移，到2013年11月，这种差距缩短为5.9%，并且比例趋于稳定状态。这似乎说明面对余额宝理财时，男性表现得相对进取，而女性则相对谨慎。

在网络中，男性似乎也更加慷慨。对2015年春晚微信红包的大数据分析发现，在发红包的行为上男性超过女性，比例为52：48；而收红包则女性超过男性，比例为53：47（王晓晴，2015）。此外，根据腾讯公益（2014）公布的慈善大数据报告，在该公益平台的捐款中，80%的捐款都是来自男性网民，远超过女性。

5.影视

根据腾讯企鹅智酷 （2015）公布的大数据报告，在移动端看电影的男性比例更高，而看电视剧的女性比例相对更高；在电视剧类型上，移动端女性看韩剧的比例更高，而男性看英美剧的比例更高。

在对新浪微博上提及真人秀节目“爸爸去哪儿”的45.5万条原创微博进行数据分析发现，尽管父爱主题男女皆宜，但分析得出发表评论的女性占到八成。这有可能是因为节目中明星爸爸太帅的缘故，也有可能与微博中整体较高的女性占比和她们更爱分享转评的习惯有关。

6.游戏应用

腾讯大数据 （2015）对儿童下载App游戏类别的分析发现，男性与女性的选择有明显的区别，女性比较偏向于放松休闲和静态类的游戏，而男性好胜心强，更热衷于激烈性和实时性的游戏。在另外一个分析报告中发现，男性游戏类应用中，00后喜欢玩“大话神仙”等角色扮演类游戏，90后更偏爱大型策略型游戏如“塔防三国志”，80后喜欢玩放松减压类游戏如“暴打老板”，70后则更喜欢斗地主之类的消遣活动；女性工具类应用中，00后喜欢“灵异图”，90后喜欢“弄头发”，80后善用“QQ提醒”，70后爱测“上辈子是夫妻”，60后钟情免费算命，不同年纪的女性对“现在”“过去”“未来”着眼点都各不相同。