本研究第一部分針對 112 學年度就讀於桃園市某私立大學大學部資訊學院的大一學生進行電子問卷調查。以此校大學部資訊學院在校生共1,019 位學生的名單為母體，再從這個名單中以95%的信賴水準、±5% 的抽樣誤差來做樣本數估算，接著，以目的取樣的抽樣方式， 發放問卷連結給資訊學院的學生來填寫問卷。扣除無效問卷，最後總共回收144份有效問卷。問卷題項的測量以Likert尺度的設計為主， 1 為非常不同意，5為非常同意，短影音的收視行為則是獨立採用觀影時數及觀影類型之選項。

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       本研究第二部採用OD-WeaponDetection資料集，針對刀具、槍枝、菸類與剪刀進行模型訓練。訓練過程分為兩階段：初期使用Google Teachable Machine建立基礎模型，後續透過TensorFlow與OpenCV進行進一步優化與影像辨識，以實現高效的過濾與檢測功能。

(詳細構面題目與實作流程圖請見目錄)