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Enregistrement W4408997505 · doi:10.2196/75167

Defining Cyberpsychopathy : An Integrative Review.

2025· article· en· W4408997505 sur OpenAlexaff
Alexandre Hudon, Emmy Harvey, Sandrine Nicolas, Mathieu Dufour, Caroline Guérin-Thériault, Julie Bérubé-Fortin, Isabelle Combey, Yu Chen Yue, Antoine Perreault, Stéphanie Borduas Pagé, Véronique MacDermott

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalDouglas Mental Health University InstituteInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrative medicinePsychologyMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid expansion of digital communication platforms has created new spaces for the expression of antisocial, manipulative, and emotionally detached behaviors. While traditional psychopathy has been well-characterized in clinical and forensic settings, the manifestation of similar traits in digital environments, referred to as cyberpsychopathy, remains conceptually fragmented and underdefined. Although several studies have examined dark personality traits in relation to online aggression, trolling, and social media misuse, an integrative framework for understanding how psychopathic tendencies operate in virtual contexts has yet to be established. OBJECTIVE: The aim of this integrative review was to synthesize the existing literature on cyberpsychopathy in order to (1) identify the primary conceptual domains underpinning this construct, (2) assess the methodological quality of included studies, and (3) offer a preliminary, evidence-based definition of cyberpsychopathy that reflects both dispositional traits and digital affordances. METHODS: An integrative search of peer-reviewed literature was conducted using multiple databases to identify empirical studies published that explored psychopathy or dark personality traits in relation to online behaviors. Thirty-five studies met the inclusion criteria and were analyzed using thematic synthesis. The methodological quality of each study was evaluated. RESULTS: Six core conceptual domains were identified across the literature: (1) online behaviors (e.g., trolling, cyberbullying, deception), (2) online environment (e.g., anonymity, platform design, reward mechanisms), (3) sociodemographic factors (e.g., age, gender, culture), (4) personality traits (e.g., narcissism, Machiavellianism, psychopathy, sadism), (5) psychological factors (e.g., emotion dysregulation, impulsivity, low self-esteem), and (6) motivations (e.g., dominance, validation seeking, emotional compensation). These domains interact dynamically to shape the expression of psychopathic tendencies in online contexts. Most studies were of moderate to high quality, though methodological variability limited direct comparisons across findings. A working definition of cyberpsychopathy was proposed as a multidimensional construct involving the online expression of dark personality traits, shaped by digital affordances, psychological vulnerabilities, and social reinforcement mechanisms. CONCLUSIONS: Cyberpsychopathy represents a complex and context-dependent phenomenon that extends beyond traditional models of psychopathy. This review provides a foundational framework for its study and highlights the need for further empirical research, including the development of validated assessment tools tailored to digital behaviors. Understanding the mechanisms behind cyberpsychopathy is essential for designing effective interventions, informing platform moderation policies, and safeguarding user well-being in increasingly digital societies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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