SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 número34Escala de motivos para viver (emviver): processo de construção dos itensIdeação e tentativa de suicídio em adolescentes índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

artigo

Indicadores

Compartilhar


Psicologia para América Latina

versão On-line ISSN 1870-350X

Psicol. Am. Lat.  no.34 México dez. 2020

 

Cyberbullying e depressão em adolescentes

 

Cyberbullying and depression in adolescents

 

Ciberacoso y depresión en adolescentes

 

 

Guilherme Welter WendtI; Carolina Saraiva de Macedo LisboaII

IUniversidade Estadual do Oeste do Paraná, Francisco Beltrão, PR, Brasil
IIPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brasil

Contato com os autores

 

 


RESUMO

Esse estudo transversal avaliou a prevalência do fenômeno do cyberbullying em uma amostra de adolescentes, bem como verificou associações entre sintomas de depressão e diferenças em relação a variáveis sociodemográficas. Participaram 367 adolescentes (M = 14,76 anos; DP = 1,40), sendo maioria 55,6% do sexo feminino. Os resultados mostraram que 72,7% e 75,6% revelaram ao menos uma ocorrência de cyber agressão e cyber vitimização nos últimos seis meses, respectivamente. Comportamentos prevalentes em ambas as formas de cyberbullying foram piadas em fóruns online. Não houve diferenças entre os sexos na ocorrência do cyberbullying, embora diferenças significativas foram encontradas em relação à faixa etária, mostrando que os adolescentes mais velhos se envolveram mais com cyberbullying. Correlações positivas significativas foram encontradas entre o envolvimento com cyberbullying, idade, tempo gasto na internet e sintomas de depressão. Adolescentes vítimas-agressores reportaram médias superiores de depressão. Os resultados são discutidos em termos de suas implicações para tratamento e prevenção.

Palavras-chave: Cyberbullying; Depressão; Adolescência.


ABSTRACT

This cross-sectional study evaluated the prevalence of cyberbullying in a sample of adolescents, also exploring the associations with depression and differences in relation to the cyberbullying occurrence according to sociodemographic variables. 367 adolescents took part (M = 14.76 years; SD = 1.40; 55.6% female). 72.7% and 75.6% reported at least one episode of cyber aggression and cyber victimization in the previous six months, respectively. Prevalent cyberbullying forms were making jokes in online forums. There were no differences between gender in the occurrence of cyberbullying, yet differences were noted in relation to the participants' age, showing that older adolescents were more involved with cyberbullying. Positive correlations were noted between cyberbullying with age, time spent on the internet and depression. Those who were involved in both cyber aggression and cyber victimization reported higher levels of depression. Results are discussed in the light of implications for prevention and treatment.

Keywords: Cyberbullying; Depression; Adolescence.


RESUMEN

Este estudio transversal evaluó la prevalencia del ciberacoso en una muestra de adolescentes, y también exploró las asociaciones con los síntomas de depresión y las diferencias relacionadas a las variables sociodemográficas. Participaron 367 adolescentes (M = 14.76 años; DE = 1.40; 55.6% del sexo femenino). El 72,7% y el 75,6% informaron al menos un episodio de ciberagresión y cibervictimización en los seis meses anteriores, respectivamente. Las formas de ciberacoso mas frecuentes fueram hacer bromas en foros en línea. No hubo diferencias entre los géneros en la ocurrencia del ciberacoso, sin embargo, se observaron diferencias en relación con la edad de los participantes, lo que demuestra que los adolescentes mayores estaban más involucrados con el ciberacoso. Se observaron correlaciones positivas entre el ciberacoso con la edad, el tiempo dedicado a Internet y los síntomas de depresión. Los adolescentes víctimas-agresores puntuaran medias más altas de depresión. Los resultados se discuten a la luz de las implicaciones para la prevención y el tratamiento.

Palabras clave: Ciberacoso; Depresión; Adolescencia.


 

 

Introdução

O cyberbullying é um processo intimamente relacionado ao desenvolvimento e crescimento das modernas tecnologias de informação e comunicação (TIC's). É definido como um ato agressivo e intencional, realizado por um grupo ou indivíduo por meio da internet e demais ferramentas, contra um outro grupo ou individuo, em uma dinâmica de desequilíbrio de poder (Handono, Laeheem, & Sittichai, 2019; Peter & Petermann, 2018; Slonje, Smith, & Frisén, 2017). O cyberbullying impacta no desenvolvimento psicossocial da criança e do adolescente envolvido, repercutindo nos contextos da escola e da família, chamando, assim, a atenção da comunidade científica (Campbell & Bauman, 2017).

Sendo comprendido também como uma nova forma para a expressão de sentimentos de ódio, retaliação e preconceito entre pares, encontrando-se em expansão nos últimos anos (Broll, Dunlop, & Crooks, 2018; Peter & Petermann, 2018). Através da possibilidade de manter-se anônimo(a), experenciar sentimentos menos empáticos e relativa "segurança", os comportamentos hostis vêm se solidificando nos contextos virtuais (Slonje & Smith, 2008). Geralmente, os atos agressivos ocorrem por meio de telefonemas, envio de mensagens, postagem de vídeos e imagens ofensivas, ameaças realizadas em redes sociais e salas de bate-papo, comportamentos de perseguição, entre outros exemplos . Esses atos frequentemente possuem teor depreciativo, ameaçador ou preconceituoso. Por ocorrer no contexto virtual, o processo de cyberbullying pode amplificar tanto a audiência quanto o impacto dos atos agressivos (Campbell & Bauman, 2017; Estévez, Villardón, Calvete, Padilla, & Orue, 2010).

Uma pesquisa recente conduzida em Portugal revelou que 7,6% dos adolescentes responderam sim quando questionados se haviam sido vítimas de cyberbullying no último ano, enquanto cerca da metade (3,6%) afirmou ter praticado cyberbullying no mesmo período (Matos, Vieira, Amado, Pessoa, & Martins, 2018). A maior parte das ações de agressão e vitimização online ocorrem em plataformas de interação social, como Youtube e Facebook, seguidas de mensagens de texto (Matos et al., 2018).

A prevalência do fenômeno varia consideravelmente entre países, podendo atingir cerca de sete em cada dez jovens (Campbell & Bauman, 2017; Selkie, Fales, & Moreno, 2016). A oscilação entre os dados de prevalência apontam para, no mínimo, dois aspectos relevantes: a importância da adoção de um conceito unificado para descrever o cyberbullying e a carência de um "padrão-ouro para medir a agressão eletrônica" (David-Ferdon & Hertz, 2007, p. s2). Assim, a forma de mensuração adotada pelos instrumentos pode eliciar prevalência inflada quando questões comportamentais são explicitadas (e.g., recebimento de e-mails ofensivos, calúnias em fóruns, etc.) em comparação com medidas mais genéricas (e.g., envolvimento com atos de cyberbullying; Huang & Cornell, 2015).

Insultos e ameaças através de mensagens instantâneas são algumas das formas mais recorrentes cyberbullying. No estudo de Estévez et al. (2010), que contou com uma amostra de 1421 estudantes da Espanha (M=14,09, DP=1,33), os pesquisadores identificaram que 30,1% dos adolescentes sofreram cyberbullying, que ocorreu, principalmente, por meio do envio de e-mails ofensivos (16,7%), roubo de senhas para acesso a contas em redes sociais (15,7%) e através de mensagens SMS com conteúdo agressivo (13,8%). Os participantes do sexo masculino mostraram-se mais propensos a integrar o grupo de cyber agressores e, em relação às cyber vítimas, constatou-se maiores percentuais nas participantes do sexo feminino. Ademais, 22,8% da amostra enquadrou-se na categoria vítimas-agressores.

Juvonen e Gross (2008), em investigação conduzida com jovens norte-americanos com idade média de 15,5 anos (DP=1,47), constataram que 66% dos participantes relataram vitimização por cyberbullying no ano anterior na forma de insultos, 33% tiveram suas senhas roubadas no mesmo período e 27% foram ameaçados. Além disso, 85% dos adolescentes envolvidos com cyberbullying reportaram também vitimização no contexto escolar (bullying). Esses achados reforçam a concepção do cyberbullying enquanto um fator adicional de vulnerabilidade, e muitas vezes complementar à agressão que ocorre nos espaços "tradicionais" do bullying (Wachs, Whittle, Hamilton-Giachritsis, Wolf, Vazsonyi, & Junger, 2018).

Sintomas de depressão são frequentes em vítimas de bullying, seja no contexto virtual (cyberbullying) ou escolar (físico, verbal e relacional). Investigações de diversos países reforçam a associação entre depressão e cyberbullying (Gradinger, Strohmeier, & Spiel, 2009; Hunt, Peters, & Rapee, 2012; Mitchell, Ybarra, & Finkelhor, 2007; Reed, Cooper, Nugent, & Russell, 2016; Olenik-Shemesh, Heiman, & Eden, 2012). Por exemplo, na pesquisa de Mitchell et al. (2007), a ocorrência de sintomas de depressão foi 2,5 vezes maior nos adolescentes que reportaram vitimização eletrônica (cyberbullying) nos últimos doze meses.

Wang, Nansel e Iannotti (2011) analisaram as respostas de 7.313 adolescentes norte-americanos, em um estudo de base populacional. Os resultados apontaram que os adolescentes pertencentes aos grupos dos agressores, vítimas ou vítimas-agressoras, de todas as formas de bullying (físico, verbal, relacional ou virtual), relataram níveis mais elevados de depressão em comparação com o grupo não envolvido com qualquer forma de agressão. Ainda no que se refere às relações entre cyberbullying e sintomas depressivos, a investigação longitudinal de Low e Espelage (2013) também reportaram associação positiva e significativa entre as variáveis (r=0,21, p<0,01), sugerindo que na medida em que os episódios de vitimização online aumentam, observa-se uma elevação da frequência da sintomatologia depressiva apresentada pelos indivíduos.

Já Hunt et al. (2012), a partir de um estudo realizado com 218 crianças e adolescentes na Austrália, reafirmaram as consequências negativas do cyberbullying. Os pesquisadores informam que um maior envolvimento com o fenômeno aumenta a frequência de queixas somáticas e sintomas de pânico (r=0,20, p<0,01), de depressão (r=0,21, p<0,01) e diminui o senso de competência social (r=-0,15, p<0,05), mostrando, desse modo, associações com sintomatologia disfuncional em adolescentes. Reed et al. (2016), em estudo de revisão sobre projetos de intervenção para casos de depressão associada com casos de cyberbullying em indivíduos entre 12 e 18 anos, indicaram que, embora inúmeras investigações apontem para a inexorável relação entre sintomas depressivos e envolvimento com cyberbullying, raras são as evidências acerca da eficácia de intervenções.

É possível inferir, a partir das investigações citadas anteriormente, que pesquisadores que estudam a vitimização entre pares na atualidade verificam que a ocorrência de sintomas depressivos ou mesmo de quadros de depressão encontram-se frequentemente associados com o cyberbullying (Hawker & Boulton, 2000; Selkie, Evans, Ton, Midamba, & Moreno, 2018; Reed et al., 2016; Slonje et al., 2017; Wang et al., 2011). Na América Latina, os estudos sobre o tema iniciaram a partir do ano de 2011 (Herrera-López, Romera, & Ortega-Ruiz, 2018). Todavia, ainda são escassas as pesquisas sobre os processos que relacionam a vitimização entre pares com a depressão no Brasil.

Do mesmo modo, sabe-se que o processo de cyberbullying acomete em maior frequência indivíduos adolescentes (Tokunaga, 2010), sendo justamente o período do ciclo vital em que se observa uma maior incidência de sintomatologia depressiva (Galambos, Berenbaum, & McHale, 2009), o que aponta para a relevância de estudos nessa área e com esta população. Assim, a presente investigação busca analisar a prevalência do cyberbullying em adolescentes da região sul do Brasil (i), verificando possíveis associações com sintomas de depressão (ii), diferenças entre sexos (iii) e em relação a idade dos participantes (iv).

 

Método

Participantes

Esse estudo assumiu delineamento quantitativo, transversal, de levantamento e correlacional. Participaram desse estudo 367 adolescentes (55,6% meninas), com idades variando entre 13 a 17 anos (M=14,76, DP=1,40), estudantes de escolas públicas e privadas, localizadas na região metropolitana de Porto Alegre, RS, Brasil. A escolha por esta faixa etária justifica-se pela adequação aos instrumentos de pesquisa utilizados e pelo fato de que, conforme indica a literatura, a vitimização por cyberbullying ocorre com maior frequência em indivíduos com idades entre 11 a 17 anos, decrescendo após tal período (Tokunaga, 2010). A amostra foi composta por dois grupos, sendo um formado por adolescentes com até 15 anos (G1; 50,4%) e o outro por adolescentes com idade superior a 15 anos (G2; 49,6%).

Como critério de inclusão, todos os participantes deveriam ter utilizado a internet ao menos uma vez nos últimos seis meses. O tamanho da amostra, selecionada por conveniência, foi definido com base na população média de adolescentes em três escolas localizadas na referida região, totalizando 1.200 participantes. Adotou-se um nível de confiança de 5% e, a partir do cálculo do erro amostral (n = N * no / N + no [N = tamanho da população, n = tamanho da amostra, Eo = erro amostral tolerável, no=1/Eo²]), chegou-se ao número de 300 participantes, que foi arredondado para, no mínimo, 350, considerando-se a perda amostral. O tamanho amostral adotado permite não cometer erro β de 95%.

Instrumentos

Questionário biossociodemográfico. Instrumento desenvolvido para esse estudo, contendo questões como idade do participante, escola e série, bem como sobre comportamentos em relação à internet (tempo médio utilizando internet, finalidade e local do uso, entre outros). Dados demográficos como a escolaridade e profissão dos pais e ou responsáveis, assim como aspectos relativos à moradia (com quem reside, se possui irmãos) também foram coletados.

Revised Cyberbullying Inventory (RCBI). O Revised Cyber​​bullying Inventory foi desenvolvido a partir do Cyber​​Bullying Inventory, criado no ano de 2007 (Topçu & Erdur-Baker, 2010). O instrumento destina-se a adolescentes com 13 anos ou mais de idade e é composto por 14 declarações, dispostas em escala do tipo Likert de quatro pontos, variando de 0 (nunca) à 3 pontos (mais de três vezes) O participante assinala se sofreu ou provocou a ação no período correspondente aos últimos seis meses em duas subescalas específicas (Topçu & Erdur-Baker, 2010). Os escores são obtidos pela soma dos valores das respostas, tendo como escore máximo nas subescalas o valor de 42 pontos e, na escala geral, 84 pontos. Quanto mais alto o participante pontua, maior é o seu envolvimento com o fenômeno. Os alfas de Cronbach encontrados na versão original foram de 0,75 (subescala de cyber vitimização) e 0,82 (subescala de cyber agressão).

O processo de adaptação do RCBI para esse estudo foi constituído por cinco etapas (Gjersing, Caplehorn, & Clausen, 2010). Na primeira etapa, o questionário foi discutido em reuniões com especialistas, com o objetivo aferir a equivalência, para a cultura brasileira, dos construtos teóricos utilizados pelo instrumento. Além disso, os itens do questionário foram avaliados em termos de relevância e compreensão para a população de adolescentes. A etapa posterior foi a tradução e retrotradução do instrumento, por dois tradutores fluentes na língua inglesa e portuguesa. As duas traduções foram avaliadas por juízes e sintetizadas em uma única versão, que foi submetida à retrotradução, a qual seguiu o mesmo padrão. Essa versão foi enviada aos autores do instrumento original para a obtenção da aprovação.

A terceira etapa de adaptação, de cunho qualitativo, contou com a participação de 12 estudantes (quatro do 1º ano do Ensino Médio, quatro do 2º ano e quatro do 3º ano). O objetivo desta etapa foi de analisar a compreensão, a aceitabilidade e a possível mobilização emocional do instrumento. Também buscou-se validar a adequação de cada item à essência do comportamento agressivo do tipo bullying, ou seja, deliberado e com intenção de causar algum tipo de constrangimento ou sofrimento à vítima.

Posteriormente, ocorreu o pré-teste (estudo piloto), que contou com a participação de 27 estudantes com idades variando entre 13 a 17 anos (M=15,75, DP=1,26) e que revelou adequados índices de consistência interna (a =0,853 na escala geral, a =0,755 na subescala de cyber agressão e a =0,833 na subescala de cyber vitimização). A quarta etapa foi a análise da equivalência operacional do questionário, onde os resultados do pré-teste, somados às observações qualitativas, foram avaliadas de modo a guiar a administração do inventário, a ordem dos itens e o modo de instrução para o preenchimento do questionário em face da realidade brasileira. Por fim, a quinta etapa consistiu no estudo principal, realizado com a amostra total do presente estudo e utilizando a versão culturalmente adaptada. Análises de consistência interna foram testadas e revelaram valores adequados na escala global (a =0,856) e nas subescalas (a =0,754, cyber agressão; e a =0,761, cyber vitimização). A relação entre as subescalas foi avaliada através do coeficiente de correlação de Pearson, que mostrou-se positivo e moderado (r=0,653, p<0,001).

Inventário de Depressão Infantil (CDI). A literatura indica que a diferença entre os sexos na ocorrência de sintomas de depressão surge por volta dos 13 anos de idade e aumenta até os 18 anos (Galambos et al., 2009). Como na presente investigação um dos objetivos foi o de comparar dados entre sexos, utilizou-se, nesse sentido, o CDI. O instrumento, composto por 27 itens, mensura sintomas relacionados a depressão e pode ser aplicado de forma coletiva. Quanto mais elevado o escore, maior é a severidade dos sintomas de depressão. No Brasil, o CDI foi validado para populações de 7 a 17 anos por Hutz e Giacomoni (2000) e apresentou adequadas propriedades psicométricas (a =0,80). O instrumento mostrou igualmente adequação nesse estudo (a =0,81).

Procedimentos éticos e de coleta dos dados

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade do Vale do Rio dos Sinos. Inicialmente, as escolas foram contatadas para apresentação do projeto e obtenção de aprovação para a coleta de dados. Obteve-se a autorização de quatro instituições escolares, que assinaram a carta de anuência. Posteriormente, foi entregue o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), instrumento que solicitou a assinatura dos pais/responsáveis e também do próprio estudante participante do estudo. Os adolescentes responderam aos instrumentos de maneira coletiva, em sala de aula, em sessão única cuja duração foi de aproximadamente 40 minutos. Caso necessário, foram fornecidas instruções específicas pelo pesquisador e/ou auxiliares de pesquisa para os participantes individualmente sobre o preenchimento das escalas e instrumentos.

Análise dos dados

Os dados foram tabulados e analisados no Statistical Package for the Social Sciences - SSPS versão 23.0. Análises descritivas de caráter exploratório foram conduzidas para a checagem de possíveis erros cometidos durante a fase de tabulação, missings (dados faltantes) e também foram analisados os outliers (casos extremos). Do mesmo modo, após a checagem de normalidade, testes bivariados foram utilizados nas análises, sobretudo testes de correlações entre os dados escalares. O teste de qui-quadrado (X2) foi utilizado para verificar diferenças entre variáveis categóricas. Para a comparação das médias de sintomas de depressão entre os sexos e com o envolvimento com cyberbullying, foi utilizado o teste t de Student O mesmo procedimento foi testado na comparação dessas variáveis entre as faixas etárias (G1, que consiste nos estudantes com idades até 15 anos e G2, compreendendo aqueles participantes com 15 anos ou mais). Para comparar os sintomas de depressão em relação aos diferentes papéis relativos ao envolvimento com cyberbullying (vítima, agressor, não-envolvido e vítima-agressor), utilizou-se a Análise de Variância (ANOVA). Os papéis relativos ao cyberbullying foram definidos da seguinte maneira: adolescentes que pontuaram exclusivamente na escala de cyber vitimização foram classificados como vítimas; os que pontuaram exclusivamente na escala de cyber agressão foram classificados no grupo de agressores. Já os que pontuaram em ambas as escalas foram definidos como vítimas-agressores e, por fim, aqueles com pontuação zero em ambas as escalas formaram o grupo de não-envolvidos. Para as análises, o nível de significância adotado foi igual ou menor a 0,05.

 

Resultados

Os resultados obtidos indicaram que 72,7% dos participantes relataram ao menos um incidente de cyber agressão e 75,6% referiram ao menos um episódio, nos últimos seis meses, de cyber vitimização. Em percentuais menores (65,6%) encontram-se aqueles participantes com ao menos um ponto nas duas subescalas, ou seja, vítimas e agressores. Participantes do sexo masculino (M=9,02, DP=9,02) e feminino (M=8,12, DP=8,68) não apresentaram diferenças significativas em relação aos escores de cyberbullying, que variaram de 0 a 43 pontos (M=8,52, DP=8,83).

Nas subescalas de cyber agressão e cyber vitimização, as médias foram, respectivamente, de 4,31 (DP=4,95), variando entre 0 a 28 pontos e 4,24 (DP=4,74), variando entre 0 a 24 pontos. Meninos (M=4,81, DP=5,16) e meninas (M=3,82, DP=4,76) não diferiram em relação às médias de cyber agressão. Igualmente, participantes do sexo masculino (M=4,26, DP=4,85) não apresentaram escores significativamente distintos dos apresentados pelo sexo feminino (M=4,23, DP=4,67) em cyber vitimização.

Todavia, em relação aos escores totais do RCBI e na subescala de cyber agressão, houve diferença com relação aos adolescentes menores e maiores de 15 anos. Os estudantes mais velhos, ou seja, pertencentes ao G2, mostraram médias superiores (M=5,31, DP=5,59) das apresentadas pelo G1 (M=3,34, DP=4,06) em cyber agressão (t(361)=-3,858, p<0,001) e no envolvimento total com o fenômeno (t(362)=-2,845, p=0,005), sendo a média de 7,22 (DP=7,27) para G1 e 9,84 (DP=10,07) para G2.

Nos comportamentos de cyber agressão, as formas mais comuns foram as piadas sobre comentários em fóruns online, como no Facebook e Twitter (50,8%), exclusão em fóruns ou bloqueio de mensagens (33%) e insultos em fóruns online (25,9%). Do mesmo modo, 20,5% compartilharam conversas privadas, 19,6% roubaram senhas para acessar o e-mail de outra pessoa, 18,4% publicaram uma foto embaraçosa de outra pessoa, 14% enviaram mensagens SMS com teor agressivo, 12,4% ameaçaram alguém em fóruns online, 11,1% enganaram outra pessoa fingindo ser do sexo oposto, 9,1% roubaram senhas para bloquear que o usuário real pudesse acessar novamente seus e-mails, 6,4% roubaram arquivos pessoais do computador da vítima, 6,1% roubaram nomes de usuários ou nicknames, 4,7% caluniaram alguém através da postagem de fotos falsas e 3,6% enviaram e-mail para humilhar ou machucar outra pessoa. A frequência de meninos foi maior que a de meninas com relação a comportamentos de piadas sobre comentários em fóruns online (X2(3)=11,388, p<0,05) e roubo de senhas (X2(3)=10,638, p<0,05). G1 e G2 diferenciaram-se nas frequências em relação aos atos de fazer piadas sobre comentários em fóruns online (X2(3)=12,752, p<0,005), compartilhar conversas privadas sem o conhecimento do outro (X2(3)=21,411, p<0,001), publicar uma foto embaraçosa de outra pessoa sem o seu consentimento (X2(3)=13,231, p<0,05) e roubo de senhas para leitura de mensagens (X2(3)=8,224, p<0,05), sendo que a frequência maior destes comportamentos foi observada entre adolescentes com idades entre 15 a 17 anos.

Já para a subescala de cyber vitimização, os maiores percentuais foram relativos às piadas em fóruns online (39,1%) e insultos em fóruns online (33,6%). Ademais, 22,7% relataram terem sido excluídos de fóruns online ou terem suas mensagens bloqueadas, 20,8% tiveram uma foto sua embaraçosa publicada sem o devido consentimento, 20,6% tiveram dados de acesso ao e-mail roubados, 19,9% foram ameaçados em fóruns online, 17,6% tiveram conversas pessoais compartilhadas e roubo de dados de acesso ao e-mail com bloqueio do acesso a caixa, 17,5% reportaram o recebimento de mensagens no telefone com teor ameaçador ou agressivo, 10,3% afirmaram vitimização através do roubo de nomes de usuários/nicknames, 9,9% foram enganados por outra pessoa que fingia ser do sexo oposto, 8,9% receberam e-mails ameaçadores, 8,4% tiveram fotos falsas postadas e 7,8% tiveram arquivos pessoais roubados do computador. Não foram encontradas diferenças entre meninos e meninas no que se refere a cyber vitimização, porém a frequência maior do comportamento de fazer piadas em comentários em fóruns online (X2(3)=11,085, p<0,05) foi dos adolescentes mais velhos (G2), assim como também no compartilhamento de conversas privadas (X2(4)=16,682, p<0,05).

As correlações de Pearson, apresentadas na Tabela 1, mostram que quanto mais velho o adolescente, maior tempo este gasta na internet (r=0,170, p<0,01). Além disso, quanto mais velhos os adolescentes, mais envolvimento com comportamentos de agressão online (r=0,215, p<0,01), assim como com vitimização online (r=0,103, p<0,05). Da mesma forma, na medida que aumenta a idade, cresce o envolvimento com o cyberbullying em geral (r=0,178, p<0,01). O tempo gasto na internet associou-se positivamente tanto com cyberbullying como com vitimização e agressão online (valores de r=0,273, 0,230 e 0,264, respectivamente). Esses mesmos tipos de envolvimento com cyberbullying correlacionaram-se positivamente também com sintomas de depressão (valores de r=0,289, 0,261 e 0,269, respectivamente).

 

 

Através da análise de variância, buscou-se comparar os sintomas depressivos em função dos papéis sociais no cyberbullying. As diferenças verificadas entre esses papéis sociais e depressão foi significativa (F(3,360)=7,725, p<0,001). Empregou-se o pós-teste de Tukey para checar a natureza de tais diferenças, que mostrou que adolescentes pertencentes ao grupo de vítimas-agressores apresentaram médias superiores de depressão (M=10,73, DP=6,38) quando comparados aos estudantes não envolvidos (M=7,65, DP=6,19), os que pertenciam apenas ao grupo de vítimas (M=7,19, DP=3,92) e os que pertenciam exclusivamente ao grupo de agressores (M=7,81, DP=4,53).

 

Discussão

O objetivo desse artigo foi de avaliar a prevalência de cyberbullying entre adolescentes brasileiros e associações deste fenômeno com sintomas de depressão. Além disso, na busca de avançar estudos anteriores, buscou-se também compreender as diferenças entre sexos e entre adolescentes mais jovens vs. mais velhos. Em relação aos episódios de cyberbullying, os dados encontrados são preocupantes. Dos participantes, 72,7% revelaram ao menos um incidente de cyber agressão nos últimos seis meses e 75,6% reportaram ao menos uma ocorrência de cyber vitimização. Esses percentuais se aproximam aos reportados por Juvonen e Gross (2008), no qual 72% dos adolescentes experenciaram ao menos um acontecimento associado com o fenômeno, e também o descrito por Li (2008), onde até 65% dos adolescentes citaram envolvimento com cyberbullying. Mais recentemente, uma revisão sistemática realizada na América Latina apontou prevalências variadas de cyberbullying, ou seja, variando entre 2,5% e 42,5% (Herrera-López et al., 2018).

Em consonância com estudos prévios (Balakrishnan, 2015; Hinduja & Patchin, 2007, 2008; Tokunaga, 2010), o envolvimento com cyberbullying, cyber vitimização e cyber agressão não diferiu entre os sexos. No que tange à faixa etária, G1 e G2 apresentaram resultados distintos em relação à subescala de cyber agressão e também no tocante ao escore total no RCBI. Isso pode ser entendido uma vez que, conforme o adolescente amadurece, passa a adquirir mais autonomia e concessão para uso da internet por parte dos pais ou responsáveis (Tokunaga, 2010).

Todavia, cabe ressaltar que as diferenças entre faixas etárias ainda lançam dúvidas e apresentam achados inconsistentes na literatura (Garaigordobil, 2011). Os achados relativos a diferença entre a prevalência do cyberbullying entre meninos e meninas – bem como entre adolescentes em diferentes faixas etárias – não podem ser comparados com estudos prévios conduzidos na América Latina, possivelmente devido à escassa atenção que o tema tem recebido nesse contexto (Herrera-López et al., 2018).

Identificou-se que a associação entre cyberbullying e sintomas de depressão é positiva e significativa na amostra pesquisada, corroborando pesquisas prévias (Hunt et al., 2012; Mitchell et al., 2007; Reed et al., 2016). Especificamente, análises de variância apontaram que os adolescentes pertencentes ao grupo vítimas-agressoras reportaram mais sintomas de depressão. Isso pode ser compreendido uma vez que existe uma sobreposição ou um duplo envolvimento com o cyberbullying, potencializando as consequências emocionais (Slonje et al., 2017).

No estudo de Estévez et al. (2010) foi reportado o uso da ANOVA para a comparação dos sintomas de depressão em relação aos tipos de envolvimento com cyberbullying, sendo que constataram-se médias mais baixas de depressão no grupo de adolescentes não envolvidos com o processo e, as mais elevadas, no grupo das vítimas. Gradinger et al. (2009) também conduziram o mesmo procedimento estatístico para a comparação da sintomatologia depressiva em relação ao tipo de envolvimento com comportamentos agressivos (bullying e cyberbullying), encontrando efeito significativo no grupo de adolescentes com histórico de vitimização tanto eletrônica como tradicional Um entendimento possível ou aspecto a ser levantado e pensado é de que o cyberbullying possa ser um comportamento de retaliação de uma vítima do bullying na escola ou em outro contexto não virtual, pois na internet essa sente-se apta em revidar a vitimização sofrida no mundo real. Outra hipótese é de que vítimas com sintomas de depressão podem ficar mais tempo na frente do computador, em decorrência das consequências e sintomas típicos da patologia, permanecendo, assim, isoladas e reclusas. Logo, este tempo aumenta as chances de envolverem-se com cyberbullying e pode empobrecer o repertório de habilidades sociais desses indivíduos (Raskauskas & Stoltz, 2007).

A associação positiva detectada entre o tempo gasto na internet com comportamentos de cyberbullying (Tabela 1) corrobora estudos prévios (Balakrishnan, 2015; Juvonen & Gross, 2008; Twyman, Saylor, Taylor, & Comeaux, 2010). Estes fatos despertam preocupação de pesquisadores e psicólogos clínicos com relação ao desenvolvimento social, cognitivo e emocional dos indivíduos descritos como nativos digitais, que, no cenário contemporâneo, crescem e se relacionam com a coexistência dos processos de bullying e cyberbullying. Ou seja, os jovens atualmente passam tempo significativo na frente de computadores trabalhando, estudando, interagindo.

O que preocupa é a perda da qualidade dos contatos face a face que proporcionam o adequado desenvolvimento de habilidades sociais (Fox & Boulton, 2005). Todavia, Reed et al. (2016) ressaltam um ponto positivo, uma vez que as crianças e adolescentes estariam mais propensas a se engajarem em programas preventivos e interventivos desenvolvidos no ambiente virtual. Esses programas, ressaltam os autores, teriam sua eficácia aumentada caso também envolvessem os pais e/ou responsáveis pela educação dos jovens.

 

Considerações finais

Cabe destacar que esse estudo, embora apresente dados quantitativos inéditos em relação à ocorrência do cyberbullying em adolescentes brasileiros, apresenta uma série de limitações. Inicialmente, ressalta-se que o delineamento transversal permite compreender apenas as associações entre variáveis, ficando a análise de causalidade comprometida. Futuros estudos sobre o fenômeno, incluindo investigações longitudinais e que associem demais variáveis podem elucidar aspectos ainda pouco explorados desse e demais processos de agressão entre pares.

A literatura consultada é enfática ao recomendar que, na atualidade, os programas preventivos contra o bullying passem a incorporar também estratégias em relação ao seu subtipo eletrônico ou virtual (Arnarsson et al., 2019; Reed et al., 2016). Em adição, são necessários esforços em conjunto entre pais, educadores e profissionais que atuam no campo das políticas públicas para o desenvolvimento de habilidades e construção de estratégias que protejam crianças e adolescentes dos possíveis danos associados às atividades online (Selkie et al., 2018).

 

Referências

Arnarsson, A., Nygren, J., Nyholm, M., Torsheim, T., Augustine, L., Bjereld, Y., ... Bendtsen, P. (2019). Cyberbullying and traditional bullying among Nordic adolescents and their impact on life satisfaction. Scandinavian Journal of Public Health. doi:10.1177/1403494818817411        [ Links ]

Balakrishnan, V. (2015). Cyberbullying among young adults in Malaysia: The roles of gender, age and internet frequency. Computers in Human Behavior, 46, 149-157. doi:10.1016/j.chb.2015.01.021        [ Links ]

Broll, R., Dunlop, C., & Crooks, C. V. (2018). Cyberbullying and internalizing difficulties among indigenous adolescents in Canada: Beyond the effect of traditional bullying. Journal of Child & Adolescent Trauma, 11(1), 71-79. doi:10.1007/s40653-017-0163-y        [ Links ]

Campbell, M., & Bauman, S. (2017). Reducing Cyberbullying in Schools. Cambridge: Academic Press.         [ Links ]

David-Ferdon, C., & Hertz, M. F. (2007). Electronic media, violence, and adolescents: An emerging public health problem. Journal of Adolescent Health, 41(6), S1-S5. doi:10.1016/j.jadohealth.2007.08.020        [ Links ]

Estévez, A., Villardón, L., Calvete, E., Padilla, P., & Orue, I. (2010). Adolescentes víctimas de cyberbullying: Prevalencia y características. Psicología Conductual, 18(1), 73-89.         [ Links ]

Fox, C. L., & Boulton, M. J. (2005). The social skills problems of victims of bullying: Self, peer and teacher perceptions. British Journal of Educational Psychology, 75(2), 313-328.         [ Links ]

Galambos, N. L., Berenbaum, S. A., & McHale, S. M. (2009). Gender development in adolescence. In R. M. Lerner & L. Steinberg (Eds.), Handbook of Adolescent Psychology: Individual bases of Adolescent Development (pp. 305-357). Hoboken: John Wiley & Sons.         [ Links ]

Garaigordobil, M. (2011). Prevalencia y consecuencias del cyberbullying: Una revisión. International Journal of Psychology and Psychological Therapy, 11(2), 233-254.         [ Links ]

Gjersing, L., Caplehorn, J. R., & Clausen, T. (2010). Cross-cultural adaptation of research instruments: Language, setting, time and statistical considerations. BMC Medical Research Methodology, 10, 13. doi:10.1186/1471-2288-10-13        [ Links ]

Gradinger, P., Strohmeier, D., & Spiel, C. (2009). Traditional bullying and cyberbullying: Identification of Risk groups for adjustment problems. Zeitschrift für Psychologie / Journal of Psychology, 217(4), 205-213.         [ Links ]

Handono, S. G., Laeheem, K., & Sittichai, R. (2019). Factors related with cyberbullying among the youth of Jakarta, Indonesia. Children and Youth Services Review, 99, 235-239. doi:10.1016/j.childyouth.2019.02.012        [ Links ]

Hawker, D. S. J., & Boulton, M. J. (2000). Twenty years' research on peer victimization and psychosocial maladjustment: A meta-analytic review of cross-sectional studies. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 41(4), 441-455. doi:10.1111/1469-7610.00629        [ Links ]

Herrera-López, M., Romera, E. M., & Ortega-Ruiz, R. (2018). Bullying y cyberbullying en Latinoamérica: Un estudio bibliométrico. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 23(76), 125-155. Retrieved from: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-66662018000100125

Hinduja, S., & Patchin, J. W. (2007). Offline consequences of online victimization: School violence and delinquency. Journal of School Violence, 6(3), 89-112. doi:10.1300/J202v06n03_06        [ Links ]

Hinduja, S., & Patchin, J. W. (2008). Cyberbullying: An exploratory analysis of factors related to offending and victimization. Deviant Behavior, 29(2), 129-156. doi:10.1080/01639620701457816        [ Links ]

Huang, F. L., & Cornell, D. G. (2015). The impact of definition and question order on the prevalence of bullying victimization using student self-reports. Psychological Assessment, 27(4), 1484-1493. doi:10.1037/pas0000149.         [ Links ]

Hunt, C., Peters, L., & Rapee, R. M. (2012). Development of a measure of the experience of being bullied in youth. Psychological Assessment, 24(1), 156-165. doi:10.1037/a0025178        [ Links ]

Hutz, C. S., & Giacomoni, C. H. (2000). Adaptação brasileira do Inventário de Depressão Infantil (CDI). Manuscrito não-publicado, Curso de Pós-Graduação em Psicologia do Desenvolvimento, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS.         [ Links ]

Juvonen, J., & Gross, E. F. (2008). Extending the school grounds? Bullying experiences in cyberspace. Journal of School Health, 78(9), 496-505. doi:10.1111/j.1746-1561.2008.00335.x        [ Links ]

Li, Q. (2008). A cross-cultural comparison of adolescents' experience related to cyberbullying. Educational Research, 50(3), 223-234.         [ Links ]

Low, S., & Espelage, D. (2013). Differentiating cyber bullying perpetration from non-physical bullying: Commonalities across race, individual, and family predictors. Psychology of Violence, 3(1), 39-52. doi:10.1037/a0030308         [ Links ]

Matos, A. P. M., Vieira, C. C., Amado, J., Pessoa, T., & Martins, M. J. D. (2018). Cyberbullying in Portuguese schools: Prevalence and characteristics. Journal of School Violence, 17(1), 123–137. doi:10.1080/15388220.2016.1263796        [ Links ]

Mitchell, K. J., Ybarra, M., & Finkelhor, D. (2007). The relative importance of online victimization in understanding depression, delinquency, and substance use. Child Maltreatment, 12(4), 314-324. doi:10.1177/1077559507305996        [ Links ]

Olenik-Shemesh, D., Heiman, T., & Eden, S. (2012). Cyberbullying victimisation in adolescence: Relationships with loneliness and depressive mood. Emotional and Behavioural Difficulties, 17(3-4), 361-374. doi:10.1080/13632752.2012.704227        [ Links ]

Peter, I. K., & Petermann, F. (2018). Cyberbullying: A concept analysis of defining attributes and additional influencing factors. Computers in Human Behavior, 86, 350-366. doi:10.1016/j.chb.2018.05.013        [ Links ]

Raskauskas, J., & Stoltz, A. D. (2007). Involvement in traditional and electronic bullying among adolescents. Developmental Psychology, 43(3), 564-575. doi:10.1037/0012-1649.43.3.564        [ Links ]

Reed, K. P., Cooper, R. L., Nugent, W. R., & Russell, K. (2016). Cyberbullying: A literature review of its relationship to adolescent depression and current intervention strategies. Journal of Human Behavior in the Social Environment, 26(1), 37-45. doi:10.1080/10911359.2015.1059165        [ Links ]

Selkie, E. M., Fales, J. L., & Moreno, M. A. (2016). Cyberbullying prevalence among US middle and high school-aged adolescents: A systematic review and quality assessment. Journal of Adolescent Health, 58(2), 125-133. doi:10.1016/j.jadohealth.2015.09.026.         [ Links ]

Selkie, E., Evans, Y., Ton, A., Midamba, N., & Moreno, M. A. (2018). Ideas for addressing electronic harassment among adolescents attending a video blogging convention. BMC Public Health, 18(1). doi:10.1186/s12889-018-5907-6        [ Links ]

Slonje, R., & Smith, P. K. (2008). Cyberbullying: Another main type of bullying? Scandinavian Journal of Psychology, 49(2), 147-154.         [ Links ]

Slonje, R., Smith, P. K., & Frisén, A. (2017). Perceived reasons for the negative impact of cyberbullying and traditional bullying. European Journal of Developmental Psychology, 14(3), 295-310. doi:10.1080/17405629.2016.1200461        [ Links ]

Tokunaga, R. S. (2010). Following you home from school: A critical review and synthesis of research on cyberbullying victimization. Computers in Human Behavior, 26, 277-87.         [ Links ]

Topçu, Ç., & Erdur-Baker, Ö. (2010). The revised cyber bullying inventory: Validity and reliability study. World Conference on Psychology, Counseling and Guidance, Antalya, Turkey.         [ Links ]

Twyman, K., Saylor, C., Taylor, L. A., & Comeaux, C. (2010). Comparing children and adolescents engaged in cyberbullying to matched peers. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(2), 195-199.         [ Links ]

Wachs, S., Whittle, H. C, Hamilton-Giachritsis, C., Wolf, K. D., Vazsonyi, A. T., & Junger, M. (2018). Correlates of mono- and dual-victims of cybergrooming and cyberbullying: Evidence from four countries. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 21(2), 91–98. doi:10.1089/cyber.2016.0733        [ Links ]

Wang, J., Nansel, T. R., & Iannotti, R. J. (2011). Cyber and traditional bullying: Differential association with depression. The Journal of Adolescent Health, 48(4), 415-417.         [ Links ]

 

 

Contato com os autores:
Guilherme Welter Wendt
Universidade Estadual do Oeste do Paraná – Secretaria do Curso de Medicina
Rodovia Vitório Traiano, Km 2 (Contorno Leste), Água Branca
CEP: 85601-970.
Francisco Beltrão-PR, Brasil

Recebido em: 31/03/2020
Revisado em: 12/06/2020
Aprovado em: 13/07/2020

 

 

Nota dos autores:
Esse trabalho teve apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e da International Society for the Study of Behavioural Development (ISSBD).
Sobre os autores:
Guilherme Welter Wendt
Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Francisco Beltrão, PR, Brasil
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9014-6120)
E-mail: guilherme.wendt@unioeste.br
Carolina Saraiva de Macedo Lisboa
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brasil
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2199-9824)

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons