手机成瘾对大学生在校体力活动的影响：人际关系困扰的调节

陈 敐，张 欢

手机设备在大学生群体中表现出强大的渗透力和冲击力（廖慧云等，2016）。据第47次《公共互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月，我国手机网民9.86亿，其中，学生网民最多（占比21.0%）。手机成瘾不仅会降低睡眠质量，产生倦怠、拖延等消极情绪（连帅磊等，2018；刘庆奇 等，2017；Kim et al.，2015）还会增多屏前时间、久坐行为，直接、间接干扰学生从事体力活动（Lee et al.，2017；Kim et al.，2015）。来自韩国样本的调查发现，尽管手机成瘾会引发青少年一系列不良生活习惯，但对于具备行为自我管理能力的大学生，手机成瘾对体力活动的影响效应还需审慎视之（Dang et al.，2018）。探究明晰手机成瘾与大学生体力活动的内在联系，对大学生养成健康的生活方式具有重要意义。

手机成瘾（mobile phone addiction）是在非学习、工作情况下，个体强迫性、冲动性、依赖性地过度高频使用手机的一种不良心理或行为状态（Lee et al.，2014a）。过度使用手机或依赖手机使用可能使人产生一种无成瘾物质作用下的成瘾行为（Kim et al.，2015），并产生如下特征：漠视周围环境而过度/失控使用手机（Lee et al.，2014a），忽视现实生活而心智过度依赖手机（陈欢等，2017），戒断使用手机时伴有焦虑、失落等（刘海娟等，2016）。有研究表明，手机成瘾会降低自我认同感和自我和谐能力，影响大学生社会行为的认知、态度、决策、表达和体验（连帅磊等，2018）；手机成瘾者易沉迷于以手机为媒介的各种活动（网络资讯、技术操作等），相应地，其体力活动的时间、机会和资源会被大量屏幕时间或久坐行为占用、替代（马生霞 等，2018；Kim et al.，2015），因此，成瘾者常伴有较弱的运动动机和兴趣，以及“低频率、短持时、小强度”等运动特征，其体力活动亦难达到理想的推荐量标准（朱淦芳，2017）。

还有研究发现，社会环境会影响个体自我调适能力，并使之表现出相应的行为范式和特征（Bandura，1978）。近年，心理学界在探讨青少年体力活动影响机制时发现，作为负性人际环境感知，人际关系困扰（inter‐personal disturbance）是体力活动的一个干扰因素（王富百慧等，2018）。研究表明，当个体感知到人际关系困扰，便会引发焦虑、孤独、羞怯等心理反应，影响青少年的社会适应和体育锻炼践行（雷希等，2018；王富百慧等，2018），这种人际困扰会使人产生自我价值危机感，对积极社会行为产生排斥情绪，形成低水平的体力活动（代俊等，2018）。

此外，人际关系困扰是手机成瘾的一个诱因。社会调适理论认为，人际氛围对人类行为具有重要的辐射功效（Lepore et al.，2002）。当感知到人际困扰，主体会对周围环境和人产生消极评价，降低社会认知能力和社会适应性，反而会增加手机使用的依赖和成瘾几率（张雪凤等，2018）；相较于现实社交，由于手机线上社交具有“减少更多社会线索”“避免被他人直接评价”“减少现实社交焦虑水平”等优势，因此，在现实生活中经常感受到人际关系困扰的个体会习惯性地“移情”至虚拟世界，并通过手机线上社交来实现自尊维护、情感宣泄（Lee et al.，2014b）；现实缺乏人际安全感或产生人际关系困扰，会诱使人将注意移至虚拟网络并从中寻求心理安慰、情感支持和关怀，进而导致手机成瘾（Shapira et al.，2000）。

基于此，通过实证调查探析如下问题：1）大学生手机成瘾、人际关系困扰及在校体力活动现状特征；2）大学生在校体力活动是否存在手机成瘾倾向上的差异；3）手机成瘾、人际关系困扰对大学生在校体力活动的直接影响；4）在手机成瘾影响大学生在校体力活动时，人际关系困扰是否具备调节效应。

1 研究对象与方法

1.1 被试

依据分层整群抽样原则，在浙江省、江苏省按省会、一般城市划分两类，上海市按东、南、西、北划分为4个区域，在各类城市/区域选取1所高校（共8所），每所高校随机选取约300名被试填写量表，共回收2 482份量表。以“填答时间不在150～600 s间”“任意强度体力活动的频率或时间数据缺失”“反向题检验”“规则性填答”等为无效问卷判定标准，最终确定1 898份有效问卷，有效率80.14%。其中，年龄为（19.310±0.974）岁；男864人，女1 034人；大一521人，大二695人，大三419人，大四263人。

1.2 工具

1.2.1 大学生手机成瘾倾向量表

大学生手机成瘾倾向量表（Mobile Phone Addiction Tendency Scale，MPATS）（熊婕等，2012）由戒断症状（6题）、突显行为（4题）、社交抚慰（3题）和心境改变（3题）共4个维度16题构成。采用Likert 5点法，从“非常不符合（1分）”到“非常符合（5分）”，总分表示被试手机成瘾倾向水平。各题项理论均值3分，故量表总分理论均值应为48分。本次测得：各题项偏度绝对值0.010～0.809，峰度绝对值0.128～0.773，标准差最小值1.095，K-S正态分布检验不显著（P=0.411＞0.05，df=1 989）。量表Cronbach’s α为0.927，分半信度0.899，分量表Cronbach’s α为0.823～0.950，题总相关0.430～0.788（P＜0.01，表 1）。

1.2.2 人际关系综合诊断量表

人际关系诊断量表（Interpersonal Comprehensive Di‐agnostic Scale，ICDS）（郑日昌 等，1996）旨在评估日常人际“交谈沟通”“交际交友”“待人接物”“异性交往”等4个方面感知的困扰情况，各维度各含7题（共28题）。采用“是（1分）”或“否（0分）”的2级法，总分表示被试人际关系困扰程度。根据郑日昌等（1996）测算经验，以得分0～8、9～14和15～28划分为低（1）、中（2）、高（3）的3组，并以此作为人际关系困扰评定指标。本次测得：各题项偏度绝对值0.038～1.823，峰度绝对值0.106～2.001，标准差最小值0.235，K-S正态分布检验显著（P=0.00＜0.05，df=1 989）。量表Cronbach’s α 为 0.922，分半信度 0.887，分量表 Cronbach’s α为 0.767～0.823，题总相关0.484～0.660（P＜0.01，表1）。

表1 各量表探索性因子分析和验证性因子分析指标Table 1 Indices of Exploratory Factor Analysis and Confirmatory Factor Analysis about Each Scales

1.2.3 国际体力活动量表

国际体力活动量表简版（International Physical Activi‐ty Questionnaire-Short Form，IPAQ-SF）（Meeus et al.，2011）共7个题项，其中，6题是询问被试体力活动情况，1题是评估被试久坐时间。结合题意加入“在校的”，如“在校的最近7天内，您有几天做了适度的体力活动”。IPAQSF旨在考察不同强度活动的周频率和每天累计时间，其中，步行MET赋值3.3，中等强度活动赋值4.0，高强度活动赋值8.0。

参照前人测算经验进行数据清理、截断、异常值剔除，以及体力活动评价与分组（樊萌语等，2014）。体力活动分为高、中、低组（表2），研究以体力活动分组变量作为在校体力活动的评估指标（以下简称“在校体力活动”）。本次测得：在校体力活动（即分组）M±SD为2.050±0.807，偏度绝对值为0.093，峰度绝对值1.460，K-S正态分布检验不显著（P=0.070＞0.05，df=1 989）。

表2 体力活动分组标准Table 2 Grouping Criteria of Physical Activity

1.3 施测过程

采用网上填答法，利用问卷星在线网络问卷调查平台，于2018年12月5～11日、12月18～24日，分2次对抽样单位进行问卷调查。施测前，由联络、推广的负责人或教师解释指导语，告知调查匿名性、保密性及其用途，并在保证被试同意、自愿填答的基础上完成问卷填答，填答时间范围设定在150～600 s。施测中获得被试性别（1=女，2=男）、年龄、年级等一般人口统计学资料。网络问卷填答为即答即交的形式，以抽样高校为单位，集体填答和个别单独填答相结合的形式采集数据，填写完成由被试提交完成。

1.4 数据处理与分析

网上填答完成的数据利用Excel（2016版）对各备选答案赋值，将数据导入SPSS 24.0和AMOS 24.0分析软件。剔除无效问卷后，对有效数据进行反向题、相关潜变量得分计算等处理。利用可靠性分析、探索性因子分析、验证性因子分析考察测试工具的信度、内容效度和结构效度等。运用描述性统计对相关变量进行正态分布检验、参数检验等。在数据标准化处理后，运用相关性分析、回归分析等方法考察手机成瘾、人际关系困扰对大学生在校体力活动的直接影响。利用Bootstrap法分析手机成瘾对大学生在校体力活动的间接影响，即考察人际关系困扰的调节效应（陈瑞 等，2013；Hayes et al.，2013）。

1.5 共同方法偏差检验

采用程序控制和Harman单因素检验相结合的方式，考察施测可能存在的共同方法偏差。1）程序控制：在国内外一流期刊文献选用成熟且被证实较高信效度的测量工具；设计问卷时，在指导语中利用着重标注、加粗、斜体等方式，强调“调查只为科研使用”；施测前解释指导语，并反复强调调查的匿名性和保密性。2）Harman单因素检验：对所有题项（除人口统计学变量外）进行单因素未旋转探索性因子分析（EFA），最终提取了8个特征根值大于1的因子，且第1因子变异率为21.273%（＜40%）。证实施测的共同方法偏差可以接受。

2 结果

2.1 大学生手机成瘾、人际关系困扰和在校体力活动的现状特征

描述性统计得知（表3）：大学生手机成瘾倾向处于中低水平，其人际交往困扰和在校体力活动皆处于中度水平。以性别、年级为自变量，手机成瘾、人际关系困扰和在校体力活动为因变量进行MANOVA分析。性别Wilks’λ显著（组内平方和/总平方和，P＜0.05），性别Levene’s误差方差等同性检验，手机成瘾（P=0.082）和在校体力活动（P=0.061）不显著（P＞0.05），接受原假设；人际交往困扰显著（P=0.001），拒绝原假设。组间方差分析显示（表4）：在校体力活动的性别主效应显著［F（1，1896）=33.935，P＜0.001］，解释了1.8%的变异；手机成瘾、人际关系困扰和在校体力活动在年级上具有同一性（P＞0.05）。多重比较得知，相较于男性，女大学生在校体力活动水平更低（1.940±0.781）。

表3 各量表的均值和标准差统计Table 3 Statistics of Mean and Standard Deviation about Each Scales M±SD

表4 性别和年级的主效应检验Table 4 Main Effect Test on Gender and Grade

为检验在校体力活动在手机成瘾倾向上是否存在差异，将有效数据按手机成瘾得分降序排列，选择27%高分和27%低分数据（各513人）重新编码为“高成瘾组（1）”“低成瘾组（2）”，以组别为自变量，在校体力活动为因变量进行独立样本t检验。Levene’s误差方差等同性检验中，在校体力活动不显著（P=0.457＞0.05），接受原假设。t检验显示（表5），在校体力活动在组别上的差异显著（P＜0.001，95%CI：-0.381，-0.191），即相较于低成瘾组（2.190±0.775），高成瘾组在校体力活动水平更低（1.900±0.809）。

2.2 手机成瘾、人际关系困扰对大学生在校体力活动的影响效应

相关性分析显示（表5）：1）性别与在校体力活动显著正相关（r=0.236，P＜0.01）；2）手机成瘾（r=-0.135）、人际关系困扰（r=-0.460）、手机成瘾×人际关系困扰（r=-0.180）皆与在校体力活动显著负相关（P＜0.01）；3）手机成瘾与人际关系困扰显著正相关（r=0.248，P＜0.01）。

表5 Pearson双变量双侧相关系数Table 5 Statistics of the Bivariate Bilateral of Pearson Correlation Coefficient

分别以性别、手机成瘾、人际关系困扰、手机成瘾×人际关系困扰为自变量，在校体力活动为因变量，采用强行进入法分别进行 4组回归分析（表 6）：性别［F（1，1896）=111.730］、手机成瘾［F（1，1896）=35.020］、人际关系困扰［F（1，1896）=508.813］、手机成瘾×人际关系困扰［F（1，1896）=63.349］对在校体力活动的负向影响皆显著（P＜0.001），分别解释了5.5%、1.8%、21.1%和3.2%的变异。

表6 各前因变量对在校体力活动的单独回归分析Table 6 Respective Regression Analysis of Each Antecedent Variable on Physical Activity in the College

结合前人经验（Hayes et al.，2013），考察手机成瘾对大学生在校体力活动的间接影响：1）人际关系困扰在手机成瘾与在校体力活动的影响链中发挥调节作用［F（3，1894）=172.552，P＜0.001，R2=0.215］，其中，手机成瘾×人际交往困扰对在校体力活动的影响显著（β=-0.052，t=-2.506，P=0.012，95%CI：-0.092，-0.011）；2）按均值/均值加减1个标准差区分3个程度（低、中、高）的人际交往困扰发现，在手机成瘾影响在校体力活动时，仅有高度人际交往困扰的调节效应达显著水平（P=0.013＜0.05，95%CI：-0.103，-0.012），而低度、中度人际交往困扰的调节效应皆不显著（P＞0.05，95%CI：-0.028，0.055；-0.051，0.016）。遵循陈瑞等（2013）观点，高度的人际关系困扰能调节手机成瘾对大学生在校体力活动的影响，而低度或中度人际关系困扰不具备调节的功效。

3 讨论

3.1 大学生手机成瘾、人际关系困扰和在校体力活动的现状特征讨论

描述性统计得知，大学生的手机成瘾倾向处于中低水平，该结果与Rosenberg（2010）关于“儿童青少年的手机成瘾倾向较为严重”这一观点呈现差异。究其原因：1）自我控制是大学生应对手机成瘾的一个保护因素（张亚利等，2018）。与中学阶段青少年（12～17岁）相较，大学生的身心发展几近成熟、稳定，基本具备了一定的行为自我调控能力，能够相对合理地利用和分配自主时间，并在手机使用冲动、欲望和依赖性上表现出较好的控制和克制（谭树华等，2008）。2）随着移动终端设备的普及与发展，大学生不仅可以通过手机，还可能利用其他设备（电脑、平板电脑等）进行网络社交、网游、网购、观看网络短视频或直播等。尽管在我国网民群体中，大学生占据较高比重（中国互联网络信息中心，2021），但因其普遍较高的移动终端设备占有量，可能在电脑等设备的使用率上不低于甚至高于手机的使用率。3）受社会称许性行为或霍桑效应影响，大学生对自身不良心理或行为状态的评价可能存在“优而高评、劣而低评”。因此，相较于其他年龄段青少年，大学生手机成瘾倾向处于中低度水平。

描述性统计数据显示，大学生普遍能够感知到中度的人际交往困扰，该结果与前人研究结果一致（杨栩等，2016）。人际关系困扰是个体与周围人际交往过程中因信息不对称而造成心理上的矛盾或冲突（雷希等，2018）。在社会适应性的发展阶段，大学生的人际交往技巧和沟通方式等方面尚未成熟，难免因自身的羞怯感和孤独易感性而产生社交回避（张雪凤等，2018）。从男、女性格特质的角度看：男生的性格趋于活跃、外向、好冲动，在人际互动中难免因竞争、合作、矛盾、冲突等产生社交苦恼；相较之下，尽管女生的性格趋于文静、内向、谦和，但因其人际氛围的高度敏感性，在人际交往中可能因意愿或目的不被认同而较易感受到压力或困扰（Hankin et al.，2001）。正如社会排斥理论阐释的，不论男性还是女性，个体的行为意愿、目的、范式难免会与群体出现分歧，导致儿童青少年普遍存在一定的交往困扰（Nesdale et al.，2014）。

调查显示，大学生在校体力活动处于中度水平，该结果与前人部分观点一致（李先雄等，2018）。有研究表明，闲暇时间里，相当数量大学生宁愿选择室内学习、娱乐休闲，也不愿到户外进行益于身心健康的体育锻炼活动（董宝林，2017b），被大量屏前静态时间（使用手机等设备的时间）、久坐久卧时间占用，导致低运动能量消耗活动越来越多，体力活动量却大幅减少（Harvey et al.，2013），而且，除必须完成体育课学习或参加体育社团等活动外，低强度的区间慢走、散步等已然成为许多大学生日常体力活动的主要形式（张青华，2018）。因此，大学生在校体力活动始终处于中低度水平（李先雄等，2018）。数据分析还发现，大学生在校体力活动水平存在性别差异（女性＜男性），究其原因：女生普遍日常生活中会选择低强度（家务劳作、散步、慢跑）或无对抗（瑜伽、形体操）的体力活动作为度过闲暇的主要途径；相较之下，男生在进行体育锻炼时较喜欢从事具有竞争对抗、博弈争胜的运动项目（篮球、足球、网球等），因此，男生在校体力活动比女生更活跃、积极，活动量水平也相对较高，该结果与前人观点一致（李先雄等，2018）。

独立样本t检验还发现：手机成瘾者与非成瘾者的在校体力活动量存在差异，其中，非成瘾组要高于成瘾组。从某种程度上讲，成瘾者较易沉迷于以手机为媒介的网络资讯或软件操作并从中获得新鲜感和满足感，产生手机过度依赖或戒断困难等心理反应，往往会不受控地占用大量空闲或余暇资源使用手机，并让手机依赖倾向主导行为意向而表现出过多的屏前静态时间，降低或干扰体力活动（Kim et al.，2015；Patton et al.，2016）。因此，相较而言，大学生的手机成瘾倾向越严重，在校体力活动水平越低，该结果与前人结论基本吻合（朱淦芳，2017）。

3.2 手机成瘾、人际关系困扰对大学生在校体力活动的影响效应讨论

首先，分析证实，手机成瘾对大学生在校体力活动的负向影响显著，该结果与部分前人观点一致（Kim et al.，2015；Lepp et al.，2013）。网络社交、App购物、游戏等手机操作被公认为屏前静态行为或久坐行为（Rosen‐berg et al.，2010）。通常情况下，手机成瘾倾向严重的大学生，会习惯性地漠视周围环境、忽视现实人际交往，易沉迷于以手机为媒介的虚拟网络世界而增加静态屏前行为，影响日常在校体力活动的执行和体验；而且，成瘾者的情绪变化无常、稳定性较差，会因戒断手机使用而产生不安、焦躁等情绪（Park et al.，2011），并惯于将生活关注点聚焦于手机网络资讯获取或手机技术操作体验上，从而增加久坐/久卧静态行为，干扰正常体力活动。正如Kautiainen等（2005）和Owen等（2010）阐释的，过度使用手机是一种不活跃的不良行为，它会引发一系列负面心理反应（如社会排他性、学习拖延倾向、孤独易感性），并因低水平的能量消耗而增加青少年的肥胖症发病率、降低日常体力活动水平。

其次，分析还证实，人际关系困扰对大学生在校体力活动的负向影响显著，该结果与部分前人观点一致（代俊等，2018）。社会支持理论研究认为，社会环境传达的情感和关怀会激发青少年的社会认同感、自我认同感，使之社会行为更具活力和热情（董宝林，2017）。人际关系是每一个大学生在校学习生活中需要面临的重要问题（唐文清等，2018）。从本研究的分析数据来看，在人际互动交往中，若大学生感知到的困扰越严重，越易产生自我孤立、社会退缩、消极自我呈现、低满意度等心理，使之更倾向于扩大压力源（如竞争、矛盾、冲突）的负面影响，从而对积极的社会行为产生抵触、排斥情绪，并呈现出低活跃度、懈怠惫懒、拖延逃避等体力活动状态。自我决定理论认为，基本心理需求（关系需求等）得不到满足会导致动机外化，甚至处于无动机状态，使人的活动执行和保持受到抑制（Ryan et al.，2000）。可见，作为大学生社会适应性和社交能力发展的危险因素，人际关系困扰会改变大学生理解世界、认识世界的思维图式，影响社会实践的选择、表达、体验，制约大学生在校体力活动水平。

此外，研究利用Bootstrap分析法证实了，在手机成瘾影响大学生在校体力活动时，高度的人际关系困扰具备调节效应，而低度或中度人际关系困扰的调节效应不显著。根据社会学习理论的相关观点，外部环境对主体的心理与行为皆具有辐射和调试功效（Bandura，1978）。在现实生活中，当大学生因缺乏人际安全感，或因人际关系不和谐而感到极度苦恼和困扰时，往往会预期自己可能正面临或遭受低社会评价（张雪凤等，2018），从而导致一系列负面的心理反应（社会排他性、自我孤立）和消极的应对方式（朱从庆等，2016），制约在校体力活动的具体实践；对于社会适应发展期的大学生，外部情境引发的消极生活体验越多，可能越易诱使自我偏好“移情”至手机线上互动，以此来弥补现实无法获得的自尊维护、心理安慰、关怀和情感支持。因此，严重的人际关系困扰不仅会加剧失控、依赖手机的使用频率，产生严重的手机成瘾倾向（唐文清等，2018；张雪凤等，2018），还会导致大学生不愿或尽量避免与外界接触、交流（张雪凤等，2018），而呈现非活跃的生活状态和低水平的体力活动，即在高水平人际关系困扰的调节作用下，手机成瘾对大学生在校体力活动的负面影响可能更大。研究证实了三元交互理论在本研究领域的适用性（Ban‐dura，1978）。

4 结论

尽管大学生在校体力活动处于中度水平，但却面临着手机成瘾和人际关系的困扰；大学生的手机成瘾倾向越严重，在校体育活动水平越低，男生的在校体力活动水平高于女生；手机成瘾、人际关系困扰是大学生在校体力活动的内、外制约因素；在高度水平的人际关系困扰调节作用下，手机成瘾对大学生在校体力活动的负面影响更大。

5 研究不足与展望

研究基于相关理论和文献，采用横断面研究设计来考察变量间的内在联系，因手机成瘾的社会因素、心理因素，以及施测操作中存在的复杂干扰因素，对各变量的影响效应判断尚需通过纵向研究、准实验研究来论证和检验，这亦是未来研究补充的方向。