汤舒俊邓稳根

(1.长江大学教育科学系,湖北荆州 434023;2.赣南师范学院教育科学学院,江西赣州 341000)

大学生网络成瘾影响因素研究

汤舒俊1邓稳根2

(1.长江大学教育科学系,湖北荆州 434023;2.赣南师范学院教育科学学院,江西赣州 341000)

采用结构方程模型的方法对影响网络成瘾的上网行为、心理健康、家庭经济、学业成绩等因素进行了研究,结果发现上网行为和家庭经济状况对网络成瘾产生显著的正向影响,心理健康因素对网络成瘾产生显著的负性影响,家庭经济与上网行为显著负相关,但却对网络成瘾产生正向影响,上述发现都为网络成瘾干预提供了临床基础。

网络成瘾;家庭经济;上网行为;心理健康

一、问题提出

信息高速公路的建设使人们进入网络时代,在便捷交流信息的同时,网络成瘾也日益成为一个社会问题,得到公众的普遍关注。网络成瘾又称病理性网络使用、网络依赖等,指的是因上网而引起的一种包括耐受性增强,戒断症状(尤其是震颤、焦虑),情绪障碍(包括抑郁、焦虑等),和社会关系中断(数量减少或质量降低)等的精神障碍[1](P46～51)。Kandell认为大学生由于网络使用比较便利以及自身存在发展性的问题,因此更容易产生对网络的依赖[2](P11～17)。一些实证研究也发现确实如此,如Chou调查发现台湾大学生人群中网络成瘾的发生率约为9.8%～13%[3](P65～80)。

在研究中主要探讨大学生网络成瘾的影响因素,以便为网瘾干预提供有效的建议。以往这方面的研究和综述虽然也有所涉及[4](P178～179),但存在如下问题:一是一些研究只考虑某一因素对网络成瘾的影响,这种研究无法揭示网络成瘾的复杂性,因而预测效度很低;二是大部分研究采用多因素与网络成瘾进行相关或回归分析,这种研究虽然克服了前一种研究的局限,考察了多个因素对网络成瘾的作用,但它忽视了各影响因素之间的交互作用以及它们对网络成瘾的间接影响。在研究中采用结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)[5]的方法对网络成瘾进行多因素的研究,既考察各因素对网络成瘾的直接影响,也探讨各因素之间的交互作用以及它们对网络成瘾的间接影响。

以往的研究主要探讨上网行为、情绪和人格因素对网络成瘾的影响,本研究除在对这三个因素的影响进行研究的基础上引入学业成绩和家庭经济因素两个变量,同时,还将幸福感和状态特质焦虑指标综合起来构成心理健康因素,考察其对网络成瘾的预测程度。

二、研究方法

(一)被试

因网络成瘾的男大学生显著多于女大学生,为防止性别因素的干扰作用,研究均采用男大学生作为被试,被试来自某大学医学院学生122人,其中四年级7人、三年级92人、二年级23人。

(二)材料

采用Young编制的《网络成瘾量表》测量被试的网络成瘾程度[6](P237～244),该量表共有 8个项目,具有较高的信度和效度;采用自编《上网行为问卷》测量被试的上网行为,由8个项目组成;采用Spielberger编制的《状态—特质焦虑问卷》测量被试的状态焦虑和特质焦虑水平[7];采用 Fazio编制的《总体幸福感量表》测量被试的幸福感[8];采用被试上学期专业成绩的平均分作为学业成绩的指标;此外,还设计了一个项目测量被试的家庭经济状况,分值越高,表明家庭经济状况越不好。

(三)程序

课外时间专门组织被试集中到一个大教室进行测试,测试完后采用SPSS11.5和L ISREL 8.54进行数据处理和分析。

三、结果分析

(一)模型构建

将搜集的数据导入结构方程模型软件,基于心理健康水平、家庭经济条件和网络上网行为共同影响网络成瘾的理论假设,尝试建立如下大学生网络成瘾模型(图1)。

该初步模型共包括9个显变量,3个潜变量。其中潜变量“心理健康水平”(M H)有 VAR2、VAR3、VAR4三个测量显变量,分别代表总体幸福感、状态焦虑、特质焦虑;潜变量“家庭经济”(FAM ECO)包括一个测量显变量VAR6;潜变量“上网行为”(NETBEH)包括五个显变量,即VAR7、VAR9、VAR10、VAR11、VAR12,分别测量被试每天上网时间、网龄、每周玩网络游戏次数、浏览艺术文学类网站、浏览在线游戏网站。3个潜变量互不相关,共同影响结果变量IAD(网络成瘾)。

图1 大学生网络成瘾的初步模型

(二)心理健康对网络成瘾的影响

在研究中将“心理健康”的潜变量用被试在总体幸福感量表和状态特质焦虑量表上的得分加以解释,发现总体幸福感、状态焦虑水平和特质焦虑水平(VAR2、VAR3、VAR4)在该潜变量上的路径系数都较大且显著。值得注意的是,心理健康因子对网络成瘾产生了显著的负向影响,意味着提高大学生心理健康水平,有利于抑制网络成瘾。

(三)上网行为对网络成瘾的影响

在研究中原本设计了8个显变量来测量潜变量上网行为,L ISREL软件生成的模型删除了路径系数较小且不显著的3个显变量,保留了路径系数较大且显著的 VAR7、VAR9、VAR10、VAR11、VAR12共5个显变量。上网行为因了对网络成瘾的路径系数为0.69且显著(见图1)。表明上网行为因子对网络成瘾产生显著的正向影响,即每天上网时间久和网龄长以及经常浏览在线游戏网站和玩网络游戏容易导致网络成瘾。

(四)学业成绩、家庭经济对网络成瘾的影响

在研究中尝试将学业成绩因子加入到初始模型中,但该因子对网络成瘾的路径系数很低且不显著,删除该因子之后,模型的拟合指数得到明显提高,根据简约性原则,我们采取了不包含该因子的模型。此模型表明大学生的成绩对网络成瘾的影响并不大。但家庭经济因子对网络成瘾的路径系数为0. 28且显著(见图1),这表明家庭经济状况对网络成瘾有显著正向影响,意味着家庭经济状况不好的学生尽管不良上网行为较少,但更容易在网络中迷失自我。

(五)潜变量之间的相关关系与最优模型的建立

在研究中最初建立的模型假设3个潜变量之间互不相关,但事实上3个潜变量之间的关系除了这一假定外,还可能是3个潜变量两两相关,也还可能是3个潜变量之间可能单向相关。为最终确立潜变量间的关系并建立最优模型,分别将包含三者之间两两相关的模型(M 1),只包含家庭经济与心理健康、家庭经济与上网行为单向相关的模型(M 2),以及三者两两之间均不相关的模型(M 3)进行竞争比较,三个模型的拟合指数见表1。

表1 三个竞争模型拟合指数的比较

基于结构方程模型拟合优度的判断,模型M 3数据拟合最差,模型M 1数据拟合次差,模型M 2数据拟合最好。因此,在研究中选择了模型M 2,并基于此建立大学生网络成瘾的最优模型(见图2)。最优模型与初步模型包括9个显变量和3个潜变量,最优模型与初步模型的显著区别在于,最优模型是数据驱动所得,模型M 2数据拟合最好,更重要的是它不仅考察了显变量与潜变量之间的测量关系,而且进一步考查了3个潜变量相关关系,从图2可知潜变量“心理健康水平”与“家庭经济水平”负向显著相关,潜变量“家庭经济水平”和“网络行为”负向显著相关,最后是最优模型全生态全方位呈现了大学生网络成瘾的影响因素。

图2 大学生网络成瘾最优模型

四、讨论

在研究中发现心理健康水平和上网行为均可能导致网络成瘾,这提示我们网络成瘾可采取增强幸福感,降低焦虑水平,养成良好的上网行为习惯等措施来进行干预。但在研究中并未发现心理健康因素与上网行为之间的交互作用,表明幸福感和焦虑因素与上网行为之间不存在显著的相关,说明了增强幸福感和降低大学生的焦虑并不能促进他们养成良好的上网习惯,对上网行为的干预需要采取其他措施进行。

在研究中未发现学业成绩对网络成瘾和上网行为以及幸福感和焦虑水平的影响,其原因很可能是大学考试要求不高,大学考试更多的是考查学生是否达到了教学大纲的最低要求,学生不需要花很多时间在学习方面,即使把大量时间花在上网上,对学习成绩的影响并不很大,而且大学生学习的重要性相对降低,学习对个体幸福感和焦虑水平的影响不大。这提示我们在大学教育中,不仅要重视知识的传授和智力的培养,更要加强对大学生进行人格教育和行为习惯的养成教育。

研究发现家庭经济因素对个体的心理和行为影响较大,它不仅会对上网行为产生影响,而且还会影响到网络成瘾和心理健康水平,因此在网络成瘾和心理障碍的干预过程中,既要重视心理上的干预,也要重视经济因素的干预作用,比如限制大学生可自由支配的生活费。在考察家庭经济因素的作用时,家庭经济上网行为呈显著正相关达-0.30(见图2),但却对网络成瘾产生正向影响。在分析家庭经济不好的大学生时发现他们不良上网行为较少,但他们有许多需要不能在现实中得到满足,却能通过网络减轻心理上的紧张,获得一定的愉悦感,由于这种感觉对压抑多时的人来说无疑非常强烈,因此很容易产生对网络的依赖。我们在对家庭经济不好的网络成瘾大学生进行干预时,要特别重视了解其心理需求,并创造条件使其合理的愿望得到实现。

五、结论

第一,网络成瘾受上网行为、幸福感和焦虑水平及家庭经济的影响。

第二,家庭经济与上网行为为显著负相关,但却对网络成瘾产生正向影响,我们在进行干预时应注意区别对待并发挥经济因素的作用。

[1]张锋,徐梅,朱海燕.病理性互联网使用行为研究的新进展[J].教育研究与实验,2005(1).

[2]Kandell,J.J.Internet Addiction on Campus:the Vulnerability of College Students[J].CyberPsychology and Behavio r,1998(1).

[3]Chou,C.&Hsiao,M.Internet Addiction,Usage,Gratifications, and Pleasure Experience:The Taiwan College Students’Case[J]. Computers&Education,2000(1).

[4]江楠楠,郭培芳.国外对因特网成瘾障碍的研究[J].心理科学, 2003(1).

[5]侯杰泰,温忠麟,成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京:教育科学出版社,2004.

[6]Young KS.Internet Addiction:The Emergenceof a New Disorder [J].CyberPsychology and Behavior,1998(3).

[7]汪向东.心理卫生评定量表手册(增订版)[M].北京:中国心理学卫生杂志出版社,1999.

责任编辑 袁丽华E-mail:yuanlh@yangtzeu.edu.cn

Abstract:Structural equation modeling is used to study howinternet surfing,mental health,family econom y,scholastic achievement impact internet addiction disorder(IAD)among the undergraduates.The results show that internet surfing and family econom y have remarkably positive influence on IAD,but mental health affects IAD negatively,and that family economy has significant negative effect on mental health negatively and internet surfing.The results could help establish the clinical foundation of the IAD therapy.

Key words:internet addiction disorder;family economy;internet surfing;mental health

Confirmative Study on Factors Affecting the Internet Addiction Disorder among Undergraduates

TANG Shu-jun (Department of Education Science,Yangtze University,Jingzhou Hubei 434023)
DENGWen-gen (School of Education Science,Gannan Normal University,Ganzhou Jiangxi 341000)

G645.5

A

1673-1395(2010)03-0089-03

2009-12-28

汤舒俊(1978—),男,湖北荆州人,讲师,博士研究生,主要从事管理与人格心理研究。