自我复杂性理论研究述评＊

周红梅

(菏泽学院教育科学系,山东菏泽274000)

自我复杂性理论研究述评＊

周红梅

(菏泽学院教育科学系,山东菏泽274000)

20多年来,随着社会认知论的自我概念多方面观的巨大影响,很多研究者开始对自我概念的结构问题感兴趣。其中,自我复杂性是表征自我概念结构的一个重要变量,许多研究者对其展开广泛的研究和探讨。但随着研究的深入,研究者发现,研究结果存在很多不一致的地方,这可能与自我复杂性的模型和测量角度有关,于是分析自我复杂性的理论模型和测量方法就显得尤为必要。

自我概念;自我复杂性;H统计

Rogers认为自我概念是个体对自己及其与相关环境关系的了解和看法,包括知觉和评价两个方面。[1]长期以来,研究者多把注意力集中在自我概念内容的评价方面——自尊,并且把自尊作为一个统一的实体进行研究。但是Rogers还认为自我概念是一个认知范畴,是有结构的、和谐一致的“概念完形”,早期却很少有研究者注意到自我概念结构这一变量。直到社会认知理论者如Kelly、Markus等提出自我由多方面组成,研究者才开始注意到“具体自我信念或知识部分是如何被组织的”问题。即自我概念结构的问题。研究最多的一个表征自我概念结构属性的变量是自我复杂性,这里主要介绍PartriciaW.Linville自我复杂性理论模型及其测量方法,并对该其进行简单述评。

一、Linville的自我复杂性理论模型

早期,Linville主要进行内群体的异质性和外群体的同质性研究。她认为,对他人有复杂(如异质)概念的人,对他人的情感反应和评价都会很适中,而对他人只有简单(如同质)概念的人,评价和情感反应则都会很极端。

在其早期研究的基础上,Linville提出了自我复杂性模型。她将自我复杂性定义为“个人用来认知性地组织自我知识的自我方面的数量以及这些自我方面之间相关程度的函数”[2]。并提出自我复杂性模型的4个假设:1.自我有多个方面。许多角色、情绪、情境都附有自我,因此,自我由多个方面或种类组成;2.自我复杂性程度是有个体差异的。和对他人的知觉一样,人们对自己的知觉及在心理组织自我信息的复杂性上也是有个体差异的。自我复杂性模型认为,随着个体自我概念中不同自我方面的数量越来越多,以及这些自我方面之间的区分性越来越大,自我复杂性也就越来越高;3.自我方面是评价的载体,个体自我表征包含相应的评价,这些评价可以是自己的评价,也可以是建立在他人评价基础上的评价,而且某一方面的评价会随情境的变化而变化;4.自我评价可以界定当前情绪。

由以上假设可知,个体的情绪是受总体自我评价决定的,而总体自我评价又与总体自我方面的数量即自我复杂性有关,自我复杂性又有个体差异,因而不同自我复杂性个体对同一事件很可能会有不同情绪反应。由此Linville提出了自我复杂性情绪极端性假设:对于同样的生活事件,低自我复杂性者将会经历更大的情绪和自我评价波动。也就是说,在消极事件情境下,低自我复杂性者在情绪和自我评价上将会经历更消极的变化;而在积极事件发生后,低自我复杂性者在情绪和自我评价上会经历更积极的变化。Linville从自我复杂性的定义的角度更具体地解释了自我复杂性情绪极端性假设[3]:

1.自我方面的数量。当某一应激事件发生时,它首先会影响与之最相关的自我方面,若个体有很多自我方面,则被应激源所影响的自我方面只占总体自我很小的一部分。

2.自我方面的重叠。当个体的多个自我方面之间有很高的重叠性(较小的区分性)时,在一个自我方面受到应激事件的影响时,与之相关的许多自我方面都会受到影响,出现所谓的“溢出”现象,结果,受到影响的自我方面占总体自我很大的一部分。而当自我方面间的重叠性很小即区分性很大时,受到影响的自我方面占总体自我很小的一部分。

当应激事件只影响了自我方面很小的一部分时,高复杂性个体将会有许多自我方面没有受到影响,若这些不受影响的自我方面被其它事件或认知激活,原来应激事件的影响就会得到调节,情绪就不会那么极端。

在以上假设的基础上,Linville还提出了自我复杂性缓冲假设:高自我复杂性可以缓冲压力事件在身心健康上的负效应。值得一提的是,尽管Linville已证实了其自我复杂性情绪极端性假设和自我复杂性缓冲假设,但对于这两个假设的假设——自我复杂性模型的假设并没有做出研究证实。

二、自我复杂性的测量

Linville采用自我复杂性分类任务测量自我复杂性,尽管后来研究者在分类任务中所使用的特质词的属性和数量会有所变化,但基本上还是一样的:首先,给被试33张随机排序的索引卡,10张空白卡,2张记录单,每张索引卡包含一个特质词和一个序号。被试的任务就是对这些卡片进行分类“形成特质组,每组描述你或你生活的一方面[4]”,这些卡片可以被分为很多组,直到被试自己认为有意义时为止,每张卡片可以同时分在多个组,也可以不分在任何一个组,当某张卡片在其它组也需要时,可以取一张空白卡片,将那张卡片的特质词和序号抄写上,以代替那张卡片,放在另一组中,分完组后,被试在记录卡上给每组贴个标签(起个名字),然后将该组所有卡片的序号抄上去即可。

自我复杂性的计算采用信息论的H统计,自我复杂性分数(SC-D):其中n为在该分类中总体特质词的数量,ni是在某一特质组组合中特质词的数量,例如若某一特质同时被分进组1和组2,而没有在其它组,那么就可以说这一特质进入特质组组合1-2。若一个人在特质分类中只形成两个组,某一特质则有可能进入下面四种可能的组组合:1,2,1-2,没有进入任何一组。这样公式中的ni可以是:n1=被分入组1的特质的数量,n2=被分入组2的特质的数量,n3=同时被分入组1和组2的特质的数量,n4=没有被分入任何一组的特质的数量。若在某一组组合中没有任何特质进入,则在公式中就可将其排除。

Linville最初用自我复杂性分类任务验证了其自我复杂性情绪极端性假设,低自我复杂性的个体在接受到失败反馈后,情绪下降更快。而高自我复杂性个体情绪则较为缓和。在同一研究报告中, Linville还介绍了她在自然情境下的研究,让被试者每天记录自己的情绪,结果发现,低自我复杂性个体情绪波动更大,而高自我复杂性个体的情绪则较稳定。1987年,Linville又进一步研究发现,自我复杂性能调节压力对抑郁和疾病的负作用,验证了自我复杂性缓冲假设。

三、自我复杂性及其测量学问题

1.自我复杂性的稳定性

研究发现,自我复杂性并非一稳定特质,自我复杂性可以作为自我集中注意的指标,而情绪变化则可以影响个体的自我集中注意,现实自我复杂性只能解释可能自我复杂性的30%,只有可能自我复杂性才调节与未来目标有关的评价所产生的情感反应,如王垒等研究发现现实自我复杂性与抑郁的相关不显著,而理想自我复杂性与抑郁的相关达到显著水平,于是一些研究者就开始注意自我复杂性的特质性问题。

2.自我复杂性与自我内容的关系

自我复杂性作为表征自我概念结构的一个变量,与自我内容是无关的,因而自我复杂性分类任务中特质词的内容应该是与自我复杂性无关的。然而Solomon和Hagaa使用人格特质词作为分类任务的特质词时,发现这些描述自我的人格特质词的数量可以很好地解释自我复杂性与压力之间的交互作用。Rafaeli-Mor等也发现自我复杂性与自我内容之间有相关:根据特质词的积极性和消极性计算自我复杂性的分半信度,这种方式计算出的分半信度明显不同于根据其它方式(如随机分半)计算出分半信度。同样,Campbell也分析道,自我复杂性与自尊的相关实际上说明了自我结构与自我内容之间是有相关的。

3.H统计的内部一致性

1995年,Woolfork等发现,自我复杂性由两部分构成:积极自我复杂性和消极自我复杂性,这两部分是相互独立的,相关较弱,积极自我复杂性很容易受特质词中积极特质的数量影响,高消极自我复杂性与抑郁症状的加重有关。

另外,有研究者特意比较了由H统计计算出的自我复杂性分数和同时计算自我方面的数量和自我方面间的重叠性这两种方法的差异。结果发现,H统计并没有同时触及自我复杂性的两个认知情绪机制——自我方面的数量和重叠性,而分别测量这两种认知情绪机制的方法则显得更有效,更具有内部一致性,并且研究者推断许多研究结果之所以不一致,并非自我复杂性模型的问题,而是测量的问题,因为他们通过采用一种更有效的方法发现,自我复杂性的两种认知情绪机制是存在一般性因素的。

究其来源,H统计源自信息论,是一种将不确定性和信息数量化的技术,但H统计更适于多维度模型,而自我复杂性模型是分类模型,特质组的数量只表明被分为几类,特质组间的重叠性质表示类与类之间的相似性。因而将多维度模型的测量方法应用于分类模型是有一定的局限的。

4.研究者对自我复杂性的界定和使用的测量工具不同

有些研究者采用Evans编制的自我复杂性问卷来测量自我复杂性,在此问卷中,给被试呈现8个较有压力的情境,并让被试评价在每个情境下在指定的8个角色领域的感受。而这些情境尤其是角色领域都是研究者指定的,更为重要的是,Evans在编制问卷时将自我复杂性定义为“不同自我概念方面间的相互区分和独立程度”,这一概念只涵盖了Linville自我复杂性的一个方面,没有包含自我方面的数量这一因素。因而采用不同的测量工具可能使研究者得到不一致的结果。

四、回顾与展望

自从Linville提出自我复杂性模型之后,自我复杂性这一概念引起很多研究者如人格、社会和临床心理学者甚至发展心理学者的兴趣。据Solomon和 Haaga称,“自1987年Linville的论文发表之后,在社会科学文献索引所包含的杂志中,该论文每年至少会得到20次索引,并且Linville自我复杂性缓冲的研究结果已被纳入大学生、研究生教科书中。”此外,有研究发现,有关自我复杂性的研究,许多并未发表,而这些未发表的研究几乎超过了已发表或编辑的数量,并且多是博士论文,这表明自我复杂性已经成为博士论文研究中一个非常有价值的主题。

20多年来,自我复杂性的研究涉及很广的领域,如临床心理学者认为,若能验证自我复杂性与抑郁、创伤后应激失调及饮食障碍等临床症状之间的关系,这一变量将会有很大价值。人格和社会心理学者也希望能从自我复杂性与自尊、情绪、应对、逃离自我等变量之间找到关系,发展心理学者希望发现青少年和成年之间自我复杂性的差异。

但是要找到这些变量之间的关系,研究者首先应注意扩大自我复杂性的内涵,统一自我复杂性的定义编制测量工具,使用更有效的测量方法(包括实验材料和统计方法)研究自我复杂性,从而使自我复杂性变成一个更有价值的变量。

[1]车文博.人本主义心理学[M].杭州:浙江教育出版社,2003:176-177.

[2]Linville,P.W..Self-complexity and affective extremity:Don’t put all your eggs in one cognitive basket[M]. Social Cognition,1985:94-120.

[3]Rafaeli-Mor,E.,Steinberg,J..Self-complexity and well-being:A review and research synthesis[M].Personality and social psychology review,2002:31-58.

[4]Linville,P.W..Self-complexity as a cognitive buffer against stress-related illness and depression[M].Journal of personality and social psychology,1987:663-676.

Review of Study on Self-complexity

ZHOU Hong-mei

(Department of Education,Heze University,Heze Shandong 274000,China)

During the last two decades,multifaceted view of self-concept of social-cognitive theory produced a huge impact.More and more researchers are interested in self-concept structure.Self-complexity is one of the important variables.Many researchers have made an extensive study.but the results are inconsistent.So it’s necessary to analyze the hypotheses and the measurement of self-complexity.

self concept structure;self-complexity;H statistic

book=7,ebook=276

A

1673-2103(2010)04-0097-03

2010-06-16

周红梅(1980-),女,山东菏泽人,菏泽学院教育科学系讲师,硕士。研究方向:人格心理学。