大一新生孤独与网络成瘾的交叉滞后分析

王 鹏 王 珺 周学辉 田 雨 战祥平

( 1)山东师范大学心理学院，250358，济南； 2)澳门城市大学人文社会科学学院，999078，澳门 )

1 引 言

随着互联网的普及和广泛应用，大学生的网络成瘾现象越来越受到社会的关注.以往研究证明大学生已成为网络成瘾的高发人群[1].张志松和李福华对618名大学生的调查显示，有14.08%的大学生存在网络成瘾现象[2]；Ni和Yan等人对3557名中国大一新生的调查显示，6.44%的大一新生存在网络成瘾现象.在网络如此普及的当下，网络成瘾对大学生的影响越来越引起研究者的重视[3].

网络成瘾(Internet Addiction Disorder，简称IAD)是指由于对网络的过度使用而导致的对使用者社交、心理和生理等方面产生损害的一种现象[4]，包括色情网络成瘾、网络交际成瘾、网络强迫行为、信息收集成瘾以及游戏成瘾等类型[5].当前，研究者对网络成瘾的机制众说纷纭，还未达成一致意见.Young认为网络的匿名性、便利性和逃避性是导致网络成瘾的原因，并由此提出了ACE模型(Anonymity Convenience Escape，简称ACE模型)[6]；认知-行为模型则认为，网络成瘾是由于适应不良的认知和行为所导致[7]；刘树娟和张智君提出的社会-心理-生理模型则认为网络成瘾是一个复杂的社会和心理现象，应该综合社会、心理和生理等三个方面的因素来考察网络成瘾的原因[8].

当前，研究者对网络成瘾的研究主要集中于网络成瘾与人的心理健康及个性特征之间的关系[9].Giulia、Davide和Silvia等人的研究显示网络成瘾和低社交技能相关，低社交技能的青少年更容易沉迷于网络[10]；有研究显示在中国大学的新生中，网络成瘾者在焦虑和抑郁上的得分显著高于非网络成瘾者[3]；唐志红和周世杰的研究表明，网络成瘾青少年具有较高的神经质和精神质，较低的掩饰性，更强的孤独感，消极的自我概念和更高的外控型[11，12]；刘文俐和周世杰的研究进一步表明，大学生对网络的过度使用导致幸福感降低[13].

当前越来越多的研究显示，网络成瘾与孤独感关系密切.李黎和包祖晓等人的研究显示网络成瘾组被试的孤独感显著高于非网络成瘾组，大学生孤独感与网络成瘾有密切关系[14]；刘连龙的研究显示，孤独感可以预测网络成瘾[15]；刘佳艳研究则表明网络的过度使用是导致网络成瘾的重要原因[16].

大一新生的时间监控观和时间效能感对抑郁和焦虑有直接的预测作用[17].相比于高中阶段繁重的课业，大学阶段特别是新生阶段空闲时间相对较多.一项对大学新生的研究认为相比于其他年级的大学生，新生的孤独感更容易导致网络成瘾[3].如何合理地管理更多的空闲时间，更加合理地规划自己的学习对大一新生来说就显得尤为重要.但是调查研究发现越来越多的大学生尤其是新生沉迷于网络.

当前对网络成瘾和孤独之间关系的研究大多采用横断的研究方法，在李越超、刘柏汐等人的横断研究中，大学生网络成瘾在所学专业上得分差异和年级差异都没有统计学意义[18].在研究对象上，多针对初高中青少年和全体大学生，极少有研究关注大一新生这一群体.为了更好地了解当前大一新生的网络使用情况以及网络成瘾和孤独感之间的关系，我们采用横向研究和纵向研究相结合的方法，在横向调查的基础上，进一步研究大一新生的网络成瘾和孤独感之间的纵向发展关系.

2 研究方法

2.1被 试采用整群取样法，抽取某省内两所高校的大一新生为研究对象.测查分三次进行，中间相隔一个月，均采用相同量表.第一次测查(T1)获得有效被试750名.从中随机抽取356名被试，进行第二次(T2)和第三次(T3)测查.三次测查都参与的被试共356名，其中男生137名，女生219名，平均年龄18.50±0.88岁.在356名追踪被试的数据中，有169名被试为农村户籍，有187名被试为城镇户籍.

2.2 研究工具

2.2.1 网络成瘾量表 本研究采用白羽和樊富珉(2005年)修订的《中文网络成瘾量表修订版 ( CIAS-R) 》[19].该量表由“网络成瘾核心症状”和“网络成瘾相关问题”两个分量表构成.该量表被证实具有良好的信度指标.总量表及其分量表的效度在0.65～0.85之间，具有良好的效度和区分度.量表采用4点计分，总分代表个人网络成瘾的程度，小于46分为正常，大于53分为网络成瘾，46～53分为网络依赖.在本研究中Cronbach′α系数为0.92.

2.2.2 孤独量表 本研究采用Russell等人编制的UCLA孤独量表(UCLA Loneliness Scale)第三版(1980)[20].它含有11个正序条目与9个反序条目.该量表已被用于数百个有关孤独的研究项目中，具有良好的信度和效度.在本研究中Cronbach′α系数为0.88.

2.3施测程序在统一的时间，以班级为单位进行集体施测，主试为经过培训的心理学专业研究生.施测前由主试向参与测评的学生说明参与本次测评的目的以及问卷作答的相关注意事项，研究者将对他们的测评结果保密.作答完毕后，由主试当场回收问卷.

2.4数据处理与分析使用SPSS18.0进行描述统计和相关分析，使用结构方程模型软件Amos17.0建立模型.

3 结果分析

3.1共同方法偏差检验采用Harman单因素检验的共同方法偏差进行检验[21].结果表明，在未旋转的情况下共提取出25个主成分，第一个主成分解释了总方差变异的24.05%，低于40%的临界值，因此可以认为本研究不存在明显的共同方法偏差问题.

3.2孤独和网络成瘾的描述统计和主要变量的相关在第一次测查中，共有750人参与测评，统计结果显示孤独与网络成瘾存在中等程度的相关(r=0.361,P<0.01).网络依赖和网络成瘾者所占比例为16.8%.为了进一步了解大一新生在第一学期的网络成瘾和孤独的变化趋势以及相互关系，从参与第一次测查的被试中随机抽取356名被试，分别在期中(T2)与期末(T3)两个节点进行第二次和第三次测查.

统计结果显示，在T1时间点，网络成瘾和网络依赖的人数占被调查者的17%，在T2时间点，网络成瘾和网络依赖的人数占被调查者的28%，而在T3时间点，网络成瘾和网络依赖的人数占被调查者的31%.详细数据在表1中呈现.该结果表明，随时间的变化，孤独和网络成瘾的人数有增加的趋势.

表1 不同时间点网络成瘾状态大学生人群比例

孤独与网络成瘾在T1至T3的统计数据见表2.由表2可知，从T1到T3,孤独感和网络成瘾得分都有上升趋势.分别以孤独和网络成瘾为因变量，以测量时间为被试内变量进行单因素重复测量方差分析，结果发现，孤独和网络成瘾的测量时间的主效应显著.事后检验发现，T3的孤独感显著高于T2的孤独感，而T2的孤独感显著高于T1的孤独感；T2与T3的网络成瘾显著高于T1的网络成瘾，而T2的网络成瘾与T3的网络成瘾之间无显著差异.

表2 大一新生网络成瘾和孤独感的平均值、标准差及重复测量方差统计值(M±SD)

两两相关分析显示，孤独与网络成瘾之间存在显著正相关，在三个时间点测得相关均大于0.30(P<0.01)；孤独和网络成瘾在三次测量之间相关程度均大于0.70(P<0.01)，显示出较好的稳定性，具体结果见表3.

表3 孤独和网络成瘾的相关分析(r值)

3.3孤独感与网络成瘾的交叉滞后分析以相关分析为基础，构建如图1所示的交叉滞后模型，考察孤独感和网络成瘾之间是否存在相互预测关系.模型的拟合结果为：2/df=4.197，RMSEA=0.094，NFI=0.991，CFI=0.993，IFI=0.993，各项拟合指标都表明模型的拟合程度良好.如图1所示，控制了独孤感和网络成瘾在T1、T2两个时间点的相关之后，在T1测得的孤独感对在T2测得的网络成瘾的预测系数不显著(β=0.04，P>0.05)；在T1测得的网络成瘾对在T2测得的孤独感的预测系数不显著(β=0.07，P>0.05).该结果表明在T1到T2这段时间内孤独感和网络成瘾之间预测作用不显著.在控制孤独感和网络成瘾在T2、T3两个时间点的相关之后，在T2测得的孤独感对T3测得网络成瘾的预测系数显著(β=0.08，P<0.05)；在T2测得的网络成瘾对T3测得的孤独感的预测系数显著(β=0.13，P<0.05).该结果表明，在T2到T3这段时间内，孤独感和网络成瘾可以相互交叉正向预测.

图1 孤独和网络成瘾的交叉滞后分析

4 讨 论

4.1孤独与网络成瘾的发展近年来，随着电脑和手机的普及，网络已越来越成为人们工作和学习不可分割的一部分.相比于成年人，青少年尤其是大学生群体对于新鲜事物的接受程度更高，可以说网络已成为大学生学习和生活不可或缺的一部分.但是网络在带给他们方便快捷的同时，也不可避免的产生了一些负面的影响，不仅严重影响了一部分学生的正常生活和学习，甚至还带来了一些心理问题，这不能不引起我们的重视.据我们的调查显示，在大一新生这一群体中，在T1时间点网络成瘾和网络依赖的人数约占总调查人数的17%，这略高于以往的调查数据[2].而在T2和T3时间点网络成瘾和网络依赖的人数约占总调查人数的28%和31%，这表明网络成瘾和网络依赖的人数随时间呈增加的趋势.其原因可能是，大一新生面对一个陌生环境，大多数人第一次长时间远离家乡，缺乏家长约束以及孤独感的增加导致上网时间增多.

4.2孤独感与网络成瘾的交叉滞后分析本研究表明孤独感与网络成瘾之间存在显著正相关，在三个时间点测得相关程度均大于0.30；孤独感和网络成瘾在三次测量之间相关程度均大于0.70，显示出较好的稳定性，这一结论与刘县兰的研究结论一致[22].在此基础上，本研究对T1、T2和T3三个时间点的孤独感与网络成瘾进行了交叉滞后分析.结果表明，控制了独孤感和网络成瘾在T1、T2两个时间点的相关之后，在T1到T2这段时间内孤独感和网络成瘾之间预测作用不显著.在控制孤独感和网络成瘾在T2、T3两个时间点的相关之后，结果表明，在T2到T3这段时间内，孤独感和网络成瘾相互交叉正向预测.

对于孤独感和网络成瘾之间的关系，前人的研究结果可以分成三类：有学者发现，网络成瘾导致孤独感[23]；有学者指出，孤独感的增加导致网络成瘾现象[24]；有学者认为孤独感和网络成瘾是相互影响的关系，孤独感可以增加网络成瘾，而网络成瘾也会对孤独感产生影响[25].姜永志和白晓丽的研究结果表明，通过在网络上进行人际互动能够在一定程度上降低个体的孤独感，却也在一定程度上进一步促使大学生手机网络成瘾[26].范青和原伟认为产生这样情况的原因可能是，一方面由于大学生孤独感明显，社会交往能力不足，导致现实沟通障碍，这会使得大学生更容易利用网络实现表达自我观点、疏泄自我情绪的目的，从而导致网络成瘾发生率上升；另一方面，存在网络成瘾的大学生习惯于应用网络来充实自己的日常生活，其所掌握的社交技能与习惯也多适用于网络世界，其自身问题解决的能力不能应用于现实世界，从而产生挫败感与负面情绪，进而使得大学生自我孤独感增强[27].基于中国高校大一新生的追踪调查，本研究与以往研究结果并不完全相似，在新生入学之初(即T1-T2时间点之间)，孤独感和网络成瘾之间的相互交叉预测关系并不显著；然而，在T2到T3时间点之间，孤独感和网络成瘾存在显著相互交叉正向预测关系.究其原因，新生入学之初，高校各类入学教育活动较为密集，新生也处在入学的“兴奋期”，可能减弱了两者的交叉预测关系；而在期中左右，校方对新生的关注度有所下降，新生需独自安排大量的空闲时间，孤独和网络成瘾之间的交叉预测关系得以显现.同时，本研究结果也提醒高校管理者，T2时间点，亦即期中左右，可能是高校开展大一新生孤独和网络成瘾干预的关键时间点.

4.3研究的不足与启示本研究存在以下不足：本研究的研究对象为某省内两所高校的大一新生，由于地区之间可能存在差异，因此未来有必要在更大范围内检验本研究的结果；为更好了解大一新生孤独感和网络成瘾在入学第一学期的发展，本研究分三次对被试进行测量，平均间隔时间为一个月，但由于追踪时间相对较短，不足以对孤独与网络成瘾之间的关系做十分明确的因果推论.

本研究的实践意义体现在以下两点：第一，孤独与网络成瘾的人数会随时间增加，高校可在新生入学之初便开展针对网络成瘾和孤独的教育引导工作，使学生形成对网络成瘾和孤独的正确认识.第二，在T2到T3这段时间内，孤独和网络成瘾可以相互交叉正向预测.T2时间点是开展大一新生孤独和网络成瘾干预工作的“黄金期”，学校可在期中(T2时间点)对学生进行心理测试，依据测试结果对学生进行心理辅导.