Анализ компьютерной преступности среди студентов колледжей с точки зрения теории социального научения
A Social Learning Theory Analysis of Computer Crime among College Students
1997-11-01
SCID: 54.1/8rusd76z
Discuss with AI
студенты колледжакомпьютерная преступностьопределениядифференциальная ассоциациядифференциальное подкреплениеподражаниемножественная регрессияраспространенность (за жизнь, за год, за месяц)теория социального научения
Figures from the paper
Abstract (AI)
Компьютерная преступность является относительно новой областью исследований в криминологии и девиантном поведении. За исключением работ Холлинджера, немногие исследования рассматривали распространенность незаконных компьютерных действий, и практически ни одно не пыталось дать теоретическое объяснение такому поведению. В данной статье авторы приводят данные о распространенности пяти видов незаконной компьютерной активности за всю жизнь, за последний год и за последний месяц на основе многоступенчатой выборки (N = 581) студентов южного университета. Авторы также изучают этиологию компьютерной преступности, проверяя способность теории социального научения объяснять эти поведения. С помощью методов множественной регрессии они показывают, что показатели дифференциальной ассоциации, дифференциального укрепления и наказания, определений (definitions) и источников подражания значимо связаны с компьютерной преступностью. Результаты этого исследования сопоставляются с данными Холлинджера и обсуждаются с точки зрения того, почему теория социального научения является адекватной и полезной теоретической перспективой для понимания причин, по которым студенты колледжей совершают незаконные компьютерные действия.
Key Findings
1
Определения (аттитюды/оправдания) значимо связаны с вовлечением студентов в незаконные компьютерные действия.
2
Меры дифференциального подкрепления и наказания значимо связаны с компьютерной преступностью в выборке студентов.
3
Измерены показатели распространенности пяти незаконных компьютерных действий за всю жизнь, прошлый год и прошлый месяц в многоступенчатой выборке из 581 студента южного университета.
4
Анализы множественной регрессии показывают, что меры дифференциальной ассоциации значительно связаны с компьютерной преступностью среди студентов.
5
В целом теория социального научения (дифференциальная ассоциация, подкрепление/наказание, определения, подражание) адекватно объясняет незаконное поведение студентов с компьютерами и сопоставляется с данными Холлингера.
6
Источники подражания значимо связаны с компьютерной преступностью, что подтверждает механизмы социального научения.
Research Object
Незаконные компьютерные действия (компьютерная преступность) среди студентов колледжа
Research Subject
Применимость компонентов теории социального научения (дифференциальная ассоциация, дифференциальное подкрепление и наказание, определения и источники подражания) для объяснения распространённости и этиологии компьютерной преступности
Publication Details
Publication Date
1997-11-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest