课题申报参考：计划行为理论驱动的网络暴力行为识别模型与差异化应对策略研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

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《计划行为理论驱动的网络暴力行为识别模型与差异化应对策略研究》

课题设计论证

计划行为理论驱动的网络暴力行为识别模型与差异化应对策略研究

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

网络暴力已成为全球性社会问题，其危害性日益凸显。现有研究主要集中在网络暴力的定义、类型、成因、影响等方面，而对网络暴力行为的识别和干预研究相对不足。传统的识别方法多基于关键词过滤和人工审核，效率低下且容易误判。近年来，机器学习、深度学习等人工智能技术被应用于网络暴力识别，取得了一定进展，但仍存在以下问题：

缺乏理论指导:现有研究多停留在技术层面，缺乏对网络暴力行为背后心理动机的深入分析，导致识别模型泛化能力不足。

数据标注成本高:网络暴力行为形式多样，且具有较强的主观性，人工标注数据成本高、效率低，制约了模型的训练和优化。

应对策略单一:现有研究多集中于识别和封禁，缺乏针对不同类型网络暴力行为的差异化应对策略，难以从根本上解决问题。

2.选题意义

计划行为理论（TheoryofPlannedBehavior,TPB）认为，个体的行为意向受行为态度、主观规范和知觉行为控制三个因素的影响。将TPB引入网络暴力行为研究，可以深入理解网络暴力行为背后的心理动机，为构建更精准的识别模型和制定更有效的应对策略提供理论指导。

3.研究价值

理论价值:将TPB应用于网络暴力行为研究，拓展了TPB的应用范围，丰富了网络暴力行为研究的理论体系。

实践价值:构建基于TPB的网络暴力行为识别模型，可以提高识别效率和准确率，为网络平台提供更有效的监管工具。制定差异化应对策略，可以为政府、平台、学校等各方提供参考，促进网络空间治理。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

构建基于TPB的网络暴力行为识别模型，提高识别效率和准确率。

制定针对不同类型网络暴力行为的差异化应对策略，为网络空间治理提供参考。

2.研究内容

网络暴力行为TPB模型的构建:基于TPB理论，构建网络暴力行为TPB模型，分析行为态度、主观规范和知觉行为控制对网络暴力行为意向的影响。

网络暴力行为识别模型的构建:利用机器学习、深度学习等技术，构建基于TPB的网络暴力行为识别模型，并对其进行训练和优化。

网络暴力行为类型划分及特征分析:对网络暴力行为进行类型划分，并分析不同类型网络暴力行为的特征。

差异化应对策略的制定:针对不同类型网络暴力行为，制定相应的预防、干预和治理策略。

3.重要观点

网络暴力行为的发生受到行为态度、主观规范和知觉行为控制三个因素的共同影响。

基于TPB的网络暴力行为识别模型可以有效提高识别效率和准确率。

针对不同类型网络暴力行为制定差异化应对策略，可以有效遏制网络暴力行为的发生和蔓延。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究将采用“理论构建-模型构建-策略制定”的研究思路，首先基于TPB理论构建网络暴力行为TPB模型，然后利用机器学习、深度学习等技术构建基于TPB的网络暴力行为识别模型，最后针对不同类型网络暴力行为制定差异化应对策略。

2.研究方法

文献研究法:查阅国内外相关文献，了解网络暴力行为、TPB理论、机器学习、深度学习等方面的研究现状。

问卷调查法:设计问卷，调查网民对网络暴力行为的态度、主观规范和知觉行为控制，为构建TPB模型提供数据支持。

实验研究法:利用机器学习、深度学习等技术，构建基于TPB的网络暴力行为识别模型，并对其进行训练和优化。

案例分析法:选取典型网络暴力案例，分析不同类型网络暴力行为的特征，为制定差异化应对策略提供参考。

3.创新之处

理论创新:将TPB理论引入网络暴力行为研究，构建网络暴力行为TPB模型，为理解网络暴力行为背后的心理动机提供新的视角。

方法创新:利用机器学习、深度学习等技术，构建基于TPB的网络暴力行为识别模型，提高识别效率和准确率。

应用创新:针对不同类型网络暴力行为制定差异化应对策略，为网络空间治理提供新的思路和方法。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

课题组成员长期从事网络暴力、TPB理论、机器学习等方面的研究，积累了丰富的研究经验。

课题组拥有丰富的文献资料和数据资源，为研究提供了坚实的基础。

2.条件保障

课题组成员具备扎实的理论基础和较强的科研能力，能够胜任本课题的研究工作。

课题组拥有先进的实验设备和软件平台，为研究提供了良好的条件保障。

3.研究步骤

第一阶段（2023年10月-2024年3月）:完成文献综述、理论