累積生態風險與青少年網絡成癮：心理需要滿足和積極結果預期的中介作用*

李董平 周月月 趙力燕 王艷輝 孫文強

(1華中師范大學心理學院, 武漢 430079) (2成都文理學院教育學院, 成都 610401)(3嘉應學院教育科學學院, 梅州 514015) (4安徽師范大學教育科學學院, 蕪湖 241000)

1 引言

隨著網絡技術的發展, 互聯網已成為青少年獲取知識、交流思想、休閑娛樂的重要平臺。然而, 過度或不受控制的網絡使用卻可能導致“網絡成癮” (Internet addiction), 嚴重威脅青少年身體健康、學業功能和情緒適應(Carli et al., 2013; Ciarrochi et al., 2016; Ko, Yen, Yen, Chen, & Chen, 2012)。網絡成癮現象最早由美國精神病學家Goldberg(1996)發現, 此后逐漸演變為中國、韓國、俄羅斯、英國等世界上許多國家高度重視的社會問題。過去20年中, 雖然網絡成癮問題的學術定位存在爭議, 但有關網絡成癮的概念界定、診斷標準、形成機制、治療手段等方面的研究急速增長(Young,2015)。2013年, 美國精神病學協會修訂的《精神疾病診斷與統計手冊》第5版(DSM-V)將網絡游戲障礙納入其附錄部分, 充分肯定了對該問題進行研究的重要性, 但也指出目前有關網絡成癮的研究尚處于起步階段, 我們對網絡成癮的病因學因素及作用機制的理解仍非常有限(American Psychiatric Association, 2013; Kuss & Lopez-Fernandez, 2016)。本研究將在累積風險模型和動機心理學理論基礎上, 考察家庭、學校、同伴等主要發展背景中諸多風險因素的累積對青少年網絡成癮的影響以及基本心理需要滿足和積極結果預期在其中的中介作用, 以期更系統地揭示青少年網絡成癮的病因學機制, 為科學預防和有效控制青少年網絡成癮提供依據。

1.1 累積生態風險與青少年網絡成癮的關系

生物生態學理論(Bronfenbrenner & Morris, 1998)認為, 人類發展受家庭、學校、同伴等多個生態子系統的影響。受該理論啟發, 大量實證研究發現,家庭、學校和同伴因素在青少年網絡成癮中發揮重要作用(何念, 洪建中, 2013; 雷靂, 2010; Weinstein,Feder, Rosenberg, & Dannon, 2014)。但是, 這些研究往往關注單一或少數生態風險因素所起的作用。

具體而言, 首先, 以往研究發現, 家庭風險因素對青少年網絡成癮具有顯著的不利影響。青少年正值叛逆期, 心智尚未成熟, 此時若缺乏必要的父母監控和足夠的溫暖支持, 他們就可能出現過度的網絡使用(Ko et al., 2015; Li, Garland, & Howard, 2014;van Den Eijnden, Spijkerman, Vermulst, van Rooij, &Engels, 2010)。此外, 消極的親子關系可能促使個體到網絡世界中尋求心靈慰藉, 也是網絡成癮的風險因素(Chang, Chiu, Lee, Chen, & Miao, 2014;Wartberg, Aden, Thomsen, & Thomasius, 2015; 張錦濤等, 2011; Zhu, Zhang, Yu, & Bao, 2015)。再者, 青少年感知的父母婚姻沖突可能阻礙其情緒管理能力的發展, 進而增加網絡成癮的風險(鄧林園等, 2012;Ko et al., 2015; Yen, Yen, Chen, Chen, & Ko, 2007)。

其次, 學校因素對青少年網絡成癮的作用也不容小視。研究表明, 不良的師生關系和同學關系都是網絡成癮的風險因素(Wang et al., 2011)。此外,學生與學校的聯結程度(指學生在學校感知到被關懷的程度以及對學校的歸屬感)偏低時, 其網絡成癮的可能性也越高(Chang et al., 2014; Li et al., 2013;Yen, Ko, Yen, Chang, & Cheng, 2009)。

最后, 同伴是影響青少年網絡成癮的重要社會背景。根據社會學習理論, 青少年可能通過觀察和模仿友伴的行為而做出類似行為(Bandura, 1977)。實證研究發現, 結交越軌同伴是青少年網絡成癮的重要風險因素(陳武, 李董平, 鮑振宙, 閆昱文, 周宗奎, 2015; Li et al., 2013)。此外, 遭受同伴侵害可能導致青少年產生負性情緒體驗, 進而到網絡中尋求緩解(張熳, 潘曉群, 2012)。

盡管如此, 以往研究多是考察單一或少數生態風險因素與青少年網絡成癮的關系, 較少關注多領域風險因素的累積對青少年網絡成癮的影響。事實上, 同時對多重風險因素進行考察至關重要。首先,不同領域的風險因素往往具有協同發生性, 個體面臨一個領域的風險因素的同時也面臨另一領域的風險因素。因此, 只有同時關注多領域風險因素對發展結果的影響才更加符合個體的生活實際。其次,如果一個風險因素與其他風險因素有關系, 則只考察一個風險因素的作用時, 其效應往往被高估。再者, 沒有任何單一風險因素對網絡成癮的形成具有決定性作用, 且針對單一風險進行干預的效果會打折扣(Evans, Li, & Whipple, 2013)。

在現有文獻中, 研究者使用了多種方法對多重風險進行建模(如累積風險、多元回歸、匯總總分、因子得分等)。其中, 累積風險模型(cumulative risk model)是迄今為止使用最廣的方法。具體做法是,先對每個風險因素進行二分編碼(1=有風險, 0=無風險), 再將所有風險因素的得分相加, 得到累積風險指數。Evans等人(2013)首次系統總結和比較了40年來文獻中出現的多重風險建模方法, 結果表明, 每種方法都有優缺點, 必須辯證地加以看待。許多在理念上頗具吸引力的方法往往在實際的數據分析中并不可行。相比之下, 累積風險模型雖然存在某些缺點(如未對風險因素進行加權、對連續型風險因素進行二分類別轉換會丟失信息等), 但也具備一些突出的優點：(1)在理論上與Bronfenbrenner(1979)的“生物生態學模型” (強調多重風險因素的累積對有機體和環境之間持續的能量交換的破壞,而這種能量交換是個體健康發展的必備條件)、McEwen (1998)的“非穩態負荷理論” (強調多重風險因素的累積對有機體軀體反應系統的損耗尤為嚴重)以及Ellis, Figueredo, Brumbach和Schlomer(2009)的“進化發展理論” (強調多重風險因素的累積會使生存環境變得資源短缺和不可預測, 促使個體選擇某些短視的生命歷史策略)相契合。(2)只有風險分布的高分段被計入累積風險指數, 中低端風險不被納入進去, 因而可以捕捉對人類真正重要的高端風險。(3)可以相對簡潔地構造出嚴重逆境并對發展結果產生一致的預測作用。(4)不對風險因素進行加權, 可提供穩健的參數估計。(5)對于風險因素的相關程度不做假定, 因而對風險因素的共變性沒有特定要求。(6)累積風險效應容易解釋, 方便與老百姓和政策制定者交流。截至目前, 已有超過300項研究探討了累積風險對兒童生理應激、學業成就、社交能力、外化問題、內化問題、物質濫用等的影響(Evans et al., 2013)。

當青少年同時面臨多重生態風險因素時, 他們在現實生活中將嚴重缺乏“舒適場所” (arena of comfort), 因而很可能轉向虛擬網絡世界尋求補償。雖然累積風險模型更好地反映了個體所處環境的復雜性、更有利于系統地審視青少年網絡成癮的病因學因素, 但目前國內外尚缺乏研究探討累積生態風險對青少年網絡成癮的影響。為了彌補上述不足,本研究將系統地選取對青少年網絡成癮影響較大且具有典型性和代表性的生態風險因素, 考察累積生態風險對網絡成癮的影響。具體而言, 本研究將探討累積生態風險對網絡成癮的預測作用是否比單一生態風險因素更強。另外, 本研究也將探討累積生態風險與網絡成癮的關系的函數形式。研究者指出, 累積風險與兒童發展之間的關系可能表現出以下不同的函數形式(Gerard & Buehler, 2004; 金燦燦, 鄒泓, 李曉巍, 2011; Rauer, Karney, Garvan, &Hou, 2008)。一是“線性模式” (linear model)。該模式假定, 風險因素每增加一個, 心理病理學問題就相應地增長一個單位, 表現出所謂的“梯度效應”(gradient effect)。二是“正加速模式” (positive acceleration model)。該模式假定, 每個風險因素與發展結果的聯系在其他風險因素同時出現的情況下要比沒有其他風險因素同時出現時更強, 符合“各風險的總效應大于各風險的效應之和”的觀點。三是“負加速模式” (negative acceleration model)。該模式假定, 隨著累積風險數目的增加, 新增風險因素對個體發展的效應越來越小。對函數形式進行探討非常重要, 因為不同函數形式往往蘊含著明顯不同的實踐意義。如果呈“線性模式”, 則需要開展全面的預防工作, 因為針對特定風險因素進行干預的有效性不受其他因素的影響, 不存在某個臨界點之后干預工作就很難湊效, 因此每減少一個風險因素都至關重要。如果呈“正加速模式”, 則意味著多重風險因素特別難以對付, 因為網絡成癮在風險數目的某個臨界點后加速增長, 達到不易挽回的地步(Appleyard, Egeland, van Dulmen, & Sroufe, 2005)。最后, 如果呈“負加速模式”, 則針對生態風險因素總數目為中等的個體進行干預更有效果, 因為此時每減少一個風險因素的收益要比在個體遭遇大量風險因素時減少單一風險的收益更明顯(Rauer et al.,2008)。

1.2 累積生態風險影響青少年網絡成癮的中介機制

盡管累積生態風險可能導致青少年沉迷網絡,但累積生態風險與網絡成癮之間的聯系在很大程度上可能是間接的。累積生態風險可能通過個體自身的某些中介變量, 進而影響網絡成癮。然而, 目前尚缺乏研究探討累積生態風險影響青少年網絡成癮的中介機制。實際上, 這類研究對于深入理解累積生態風險怎樣影響青少年網絡成癮以及有效幫助暴露于累積生態風險之中的青少年擺脫網絡成癮都有重要的參考價值。動機心理學研究表明,人類在特定環境下的行為表現(如網絡成癮)往往有相應的動機基礎。這種動機通常涉及兩個方面(Plotnik & Kouyoumdjian, 2013)：一是內部需要, 它是有機體感到某種缺乏而力求獲得滿足的心理傾向, 是推動行為的內在力量; 二是外部誘因, 它是能引起個體行為的外部刺激或個體經由學習獲得的有關該外部刺激的價值的認識。動機性行為正是在內部需要和外部條件一“推”一“拉”的合力下持續進行的。需要說明的是, 雖然在某些情況下, 內部需要和外部誘因相統一(有機體內部所缺乏因而起推動作用的事物恰好是外部環境所存在并起拉動作用的事物)。但是, 在其他許多情況下, 二者卻相對分離(Kalat, 2008; Weiten, 2016)。同一動機行為可能只受需要未被滿足所推動, 或者只受外部誘因所拉動。動機行為至少需要一種因素來激發, 當兩種因素的作用都很強大時, 從事該行為的動機可能最強。本研究將以此為基礎, 探討與這兩種力量分別具有一定聯系的兩個變量(基本心理需要滿足和積極結果預期)在累積生態風險與青少年網絡成癮之間的中介作用。

1.2.1 基本心理需要滿足的中介作用

自我決定理論(self-determination theory)認為,人類擁有三種根本性的心理需要：自主需要(希望自己決定自己的行為, 不受他人強迫)、關系需要(希望與他人建立和保持親密的聯系)和能力需要(希望自己有能力完成重要的事情) (Deci & Ryan,2000)。這些基本心理需要的滿足是個體健康發展所必需的營養元素。如果個體賴以生存的現實環境不能滿足這些心理需要, 個體將出現適應不良或者轉向其他背景尋求滿足。由此看來, 基本心理需要滿足不僅是環境背景所影響的“結果” (outcome),同時也是需要未被滿足時推動個體做出補償行為的內部“動力” (motive) (Sheldon, Abad, & Hinsch, 2011;Sheldon & Gunz, 2009)。換句話說, 基本心理需要滿足可以看作是環境因素怎樣影響個體行為的關鍵性動機機制。與該觀點相符, 大量實證研究表明,基本心理需要滿足不僅在良好環境(如父母支持、積極教養、教師支持等)與積極發展結果(如高幸福感、高自尊、積極主動、較高的學業成就等)之間具有中介作用(Taylor & Lonsdale, 2010; Vansteenkiste &Ryan, 2013), 也在不利環境(如逆境、高壓力、控制教養等)與消極發展結果(如心理困擾、抑郁、焦慮、行為問題等)之間具有中介作用(Corrales et al., 2016;Vansteenkiste & Ryan, 2013)。

基于上述文獻分析, 本研究推測, 基本心理需要滿足作為一種重要的內驅力, 可能是累積生態風險與網絡成癮之間的中介變量, 理由有二：首先,多領域風險因素的累積可能阻礙青少年基本心理需要的滿足(需要作為結果變量)。自我決定理論強調個體心理需要與環境因素相匹配, 即心理需要滿足與否取決于環境能否提供充足的支持性資源(Deci & Ryan, 2000)。不同領域均存在風險因素的環境必然是控制的、拒絕的和批評性的, 這將直接阻礙心理需要的滿足(Vansteenkiste & Ryan, 2013)。實證研究支持了該觀點(Corrales et al., 2016; 夏扉,葉寶娟, 2014)。例如, Corrales等人(2016)發現, 青少年在面臨嚴重逆境(多種風險因素的累積)時, 會導致基本心理需要得不到滿足。又如, 夏扉和葉寶娟(2014)的研究表明, 在面臨較多嚴重的風險事件時, 青少年的基本心理需要難以得到滿足。其次,基本心理需要未被滿足是推動個體使用網絡的動力(需要作為動機變量)。當青少年不能在現實世界中滿足基本心理需要時, 他們可能轉向網絡世界尋求補償(高文斌, 陳祉妍, 2006; Kardefelt-Winther,2014)。實際上, 網絡本身的諸多特點(如豐富的網絡游戲)恰好迎合了青少年的自主、關系和能力需要(Ryan, Rigby, & Przybylski, 2006)。在網絡中, 伴隨著一次心理需要的滿足, 這種逃避現實生活中的不愉快、到網上尋求補償的行為往往得到強化, 繼而使上網成為個體主要的生活方式(Tzavela et al.,2015), 對網絡的過度依賴最終導致網絡成癮。實證研究支持了上述觀點(Wong, Yuen, & Li, 2014; Yu, Li,& Zhang, 2015; 喻承甫等, 2012)。例如, 研究者發現,現實生活中三大心理需要未被滿足時, 青少年更可能沉迷網絡游戲(Yu et al., 2015; 喻承甫等, 2012)。

上述理論分析和實證研究均表明, 累積生態風險可能通過阻礙青少年在現實生活中基本心理需要的滿足, 進而推動個體沉迷網絡。然而, 從查閱的資料來看, 目前尚缺乏實證研究直接檢驗基本心理需要滿足在累積生態風險與青少年網絡成癮之間的中介作用。

1.2.2 積極結果預期的中介作用

盡管需要滿足的視角有助于理解累積生態風險影響青少年網絡成癮的潛在機制, 但仍不夠全面。動機的產生不僅是內部需要的“推動”, 還有來自外部誘因(如目標刺激是否有吸引力)的“拉動”。本研究將關注在一定程度上標示了外部誘因作用大小的變量——積極結果預期(又稱網絡偏好性認知)可能的中介作用。積極結果預期(positive outcome expectancy)是指對網絡使用可能帶來的積極結果的判斷。這種判斷在個體接觸網絡的初期得以產生,并在網絡使用過程中不斷被強化, 最終變得自動化。由于外界誘因通常需要通過個體的認知解釋起作用, 因此, 相對于客觀的網絡環境而言, 個體感知到的網絡積極方面對其行為可能具有更重要的影響。Davis (2001)提出的“認知–行為”模型認為,積極結果預期受到個體所處生態背景的影響, 同時又是網絡成癮形成和保持的關鍵因素。也就是說,積極結果預期可能是生態風險因素影響青少年網絡成癮的中介變量。

一方面, 累積生態風險會塑造個體的積極結果預期, 強化個體對網絡世界積極方面的認識。累積生態風險偏高本質上反映的是個體所處生態背景的無結構化和支持性資源的匱乏, 而這些特征是個體產生虛擬網絡世界比現實世界更好的認知的風險因素。具體而言, 當個體所處環境結構化程度偏低時(如父母監控不足、越軌同伴交往偏多), 青少年更可能在同伴邀約下接觸和使用網絡, 暫時逃避現實生活的壓力和不良的人際交往。另外, 當個體所處環境缺乏支持性資源時(如與父母和老師缺乏親密情感聯結時), 個體在網絡與現實的對比中更容易感到網絡可以暫時逃避現實生活中無力應對的壓力、可以在一定程度上給予其支持(Bozoglan,Demirer, & Sahin, 2014)。盡管目前尚缺乏實證研究直接探討累積生態風險與積極結果預期的關系, 但間接證據表明, 青少年所經歷的負性生活事件(可以近似看作多種風險事件的累積)越多, 個體對網絡的積極預期也越多(Li, Zhang, Li, Zhen, & Wang, 2010)。

另一方面, 積極結果預期作為網絡成癮的近端因素, 對網絡成癮產生重要影響。結果預期模型(outcome expectancy model)認為, 個體對特定行為所帶來的積極結果預期會導致成癮行為, 這種預期可以是活動帶來的愉悅體驗, 也可以是消極情緒的緩解(Kouimtsidis, Reynolds, Drummond, Davis, &Tarrier, 2007)。大量實證研究支持了這一觀點(Caplan, 2003; Lee, Ko, & Chou, 2015; Wu, Ko, Wong,Wu, & Oei, 2016)。例如, Lee等人(2015)的研究表明,積極結果預期是網絡成癮者的重要特征, 并且在臺灣中學生中驗證了積極結果預期在網絡成癮中的重要作用。又如, Wu等人(2016)發現, 積極結果預期是青少年網絡成癮的風險因素, 并且在同伴因素與網絡成癮之間具有中介作用。

上述理論分析和實證研究均表明, 累積生態風險可能通過促進青少年對網絡使用的積極結果預期, 進而拉動個體沉迷網絡。然而, 目前尚缺乏實證研究直接檢驗積極結果預期在累積生態風險與網絡成癮之間的中介作用。

1.2.3 兩種中介機制的整合

本研究將同時考察基本心理需要滿足和積極結果預期在累積生態風險與青少年網絡成癮之間的中介作用。需要注意的是, 基本心理需要滿足是個體在現實生活中心理需要被滿足的情況, 積極結果預期則是個體對虛擬網絡世界可能帶來積極結果的判斷。在某些情況下, 個體在現實生活中無法滿足的心理需要可能正好是網絡世界所能提供的誘因, 此時“推”、“拉”力量所激發的動機行為指向相同的目標物。但是, 在其他許多情況下, 心理需要滿足和積極結果預期則更加分離, 兩者不總是“一個硬幣的兩面”。

本文的整合性研究將具有特殊的意義和價值。從統計學角度來看, 多重中介模型要比簡單中介模型更有優勢：可以確定總的中介效應的大小; 可以在控制一個中介變量(如基本心理需要滿足)的前提下, 探討另一個中介變量(如積極結果預期)的作用是否顯著; 可以減少被忽略的變量所帶來的參數估計偏差; 可以進行不同中介效應相對大小的對比(Preacher & Hayes, 2008)。從實質性角度來看, 多重中介模型能夠整合現有研究, 展示具有互補性的中介路徑, 從而更加完善地理解自變量影響因變量的復雜過程和作用機制。

在本研究中, 盡管基本心理需要滿足和積極結果預期均可能解釋累積生態風險與網絡成癮的關系, 但現有文獻對兩個變量究竟是同時相對獨立地起作用(并行中介效應)還是存在一先一后的關系(鏈式中介效應)卻并不明確。一方面, 青少年可能不總是由于現實心理需要未被滿足而沉迷網絡, 而是因為網絡本身的特點就具有很強的吸引力, 讓個體形成了對網絡使用積極結果的預期, 這種預期作為誘因激發了個體的網絡使用行為。這種情況似乎符合Davis (2001)在解釋網絡成癮成因時提出的“認知–行為”模型, 即個體對網絡使用積極結果的預期足以導致青少年網絡成癮。在這個意義上, 青少年心理需要未被滿足和積極結果預期可能各自獨立地對網絡成癮起作用(并行中介)。另一方面,Suler (1999)認為, 最初個體通過網絡來滿足現實生活中無法滿足的心理需要, 隨后這種需要滿足過程被重復, 網絡世界比現實世界更好的認知也日益固化, 從而引致網絡成癮。據此推測, 現實生活中基本心理需要滿足程度越低, 個體的積極結果預期就越高, 且現實中基本心理需要未被滿足可能先于積極結果預期而產生, 二者以“串行”的方式對網絡成癮產生影響(鏈式中介)。

不同中介模式背后蘊含著明顯不同的實踐意義。如果鏈式中介模型得到支持, 那么兩個中介變量則串行地起作用, 對一個中介變量進行充分干預即可阻斷累積生態風險到網絡成癮的整個路徑。同時, 對近端中介變量進行干預可能要比對遠端中介變量進行干預更加有效。相比之下, 如果并行中介模型得到驗證, 那么兩個中介變量則相對獨立地起作用, 干預其中任一中介變量都有助于降低累積生態風險背景下青少年網絡成癮的風險, 且同時干預兩者會有更明顯的收益。

1.3 研究概覽

綜上, 本研究擬考察累積生態風險與青少年網絡成癮的關系, 以及基本心理需要滿足和積極結果預期在其中的中介作用。本研究提出如下假設。假設H1：累積生態風險對青少年網絡成癮具有顯著的正向預測作用。假設H2：累積生態風險通過降低現實生活中基本心理需要的滿足, 進而顯著正向預測網絡成癮。假設H3：累積生態風險通過促進積極結果預期, 進而顯著正向預測網絡成癮。鑒于以往有關累積生態風險與兒童發展之間關系的函數形式的研究仍存在分歧(Evans et al., 2013), 以及基本心理需要滿足與積極結果預期的相對關系仍不明確, 我們只對這些內容進行探索性分析, 而不提出具體假設。

2 方法

2.1 被試

采用隨機整群抽樣, 選取武漢和上海5所普通中學作為研究對象。在每所學校每個年級隨機抽取兩個班, 共有998名中學生參加研究(高三年級因復習備考未參加, 4名智力落后兒童無法完成問卷而被排除在外)。所有被試均能正常參加學校學習和活動, 沒有顯著的身心疾病。其中, 男生471人(占47.2%), 女生527人(占52.8%)。被試平均年齡15.15歲(

SD

=1.57, 全距為12～19)。從家庭社會經濟地位來看, 被試父親、母親受教育水平在“小學及以下”水平者分別為53人(占5.3%)和115人(占11.5%), “初中”水平者分別為317人(占31.8%)和334人(占33.5%), “高中/職高/中專”水平者分別為409人(占41.0%)和354人(占35.5%), “大學專科/本科及以上”水平者分別為219人(占21.9%)和195人(占19.5%); 父親、母親從事準技術/非技術職業者分別為215人(占21.5%)和277人(27.8%)。從網絡可獲得性來看, 805名青少年(占81.7%)自家有電腦且能上網, 732名青少年(占73.3%)擁有自己的手機且能上網。除3名學生外(即使剔除也不影響結果), 所有被試都有網絡使用經驗, 平均網齡5.45年(

SD

=2.48)。

2.2 工具

2.2.1 累積生態風險

理論上講, 所有的生態因素都可以納入到累積生態風險的測量中。但是, 從研究的必要性和可行性而言, 應當或者只能納入與發展結果密切相關的重要風險因素。從查閱的資料來看, 目前幾乎沒有研究涉及遠端因素和物理因素在青少年網絡成癮中的作用, 相比之下, 生態環境中的近端、心理社會因素是當前青少年網絡成癮研究關注的焦點。在無法窮盡所有生態風險因素的情況下, 本研究立足于生態系統理論和以往青少年網絡成癮的研究, 對生態風險因素的范圍進行適度限定。當然, 在解釋累積生態風險這一寬泛術語時應對其內在成分保持謹慎。

在研究設計階段, 我們對過去3年(2012年、2013年、2014年)有關青少年網絡成癮的學術文獻進行系統檢索和研讀, 并遵循以下原則篩選有關生態風險因素：①系統性：在生態系統理論指導下, 納入家庭、學校、同伴等近端生態子系統中的社會風險因素。②典型性：所選風險因素應被較多研究所使用, 且能較好地代表所在領域的風險因素。例如,父母教養方式、師生關系、越軌同伴交往分別是家庭、學校、同伴領域的典型因素, 而父母沉迷網絡色情、是否在女子中學就讀、被同伴開色情玩笑等就不是上述領域的典型因素, 本研究未將其納入。③關聯性：風險因素的選擇不可能面面俱到, 因而應盡可能選擇與網絡成癮密切相關的因素, 效應偏小或分歧明顯的因素不予納入。例如, 父母受教育水平、父母職業聲望、家庭經濟狀況、家庭結構、父母網絡使用、父母是否對青少年進行網絡使用指導、父母對青少年的教育期望、學校層次等變量在以往研究中或在本研究前期數據處理中與網絡成癮相關不顯著因而未被納入。④發展性：所選風險因素應緊扣青少年期的發展特點, 舍棄不太適合青少年的風險因素。例如, 成人依戀不大適合中學生群體, 因而未被納入進來。⑤獨特性：盡量保持各生態風險因素的獨特性, 舍棄包含在已選風險因素中(如親子溝通包含在親子關系的測量中)且不如所選風險因素典型的因素。另外, 有些變量屬于比較上位的概念而本研究已納入了其具體因素, 因而不再將其納入。例如, 本研究已涉及溫暖接納、父母監控、親子關系、婚姻沖突等變量, 就不再納入家庭功能這一更具整體性的上位概念。再如, 本研究已在親子關系、師生關系、同學關系中涉及重要他人的社會支持成分, 就不再納入社會支持這一因素。⑥可行性：切實保證生態風險數目和測量工具在大樣本調查中的可行性, 以便在有限的時間內獲取相對豐富的信息。雖然某些生態風險因素(如以往研究也未曾涉及的通過同伴提名法建構青少年社交網絡進而探究其與網絡成癮的關系)可能具有潛在的價值, 但不易通過自我報告法進行測查, 因而未將其納入。另外, 由于本研究學校數目偏少,因此不適合考察學校水平的變量(如學校管理是否嚴格、學校是否開設網絡安全課程)所起的作用。綜合而言, 盡管由此得到的9種生態風險因素并未窮盡所有可能的生態風險因素, 但在一定程度上代表了現有文獻中被研究者相對認可的較為重要的因素。各生態風險因素的測查情況具體說明如下。

(1)溫暖接納。采用“溫暖接納問卷”進行測量(Li,Li, Wang, & Bao, 2016)。主要測查父母教養方式中對青少年的情感溫暖和支持程度(例如, “當我遇到困難時, 父母會幫助或支持我”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.85。

(2)父母監控。采用“父母知情量表” (Steinberg,Lamborn, Dornbusch, & Darling, 1992)測查父母教養方式中對青少年的行為監控程度(例如, “你父母是否真正知道誰是你的好朋友”)。本研究中, 量表的Cronbach’s α系數為0.88。

(3)親子關系。采用“社會關系網絡問卷”中親子關系分問卷(鮑振宙等, 2014)進行測量(例如, “你對你和父母的關系感到滿意嗎？”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.86。

(4)婚姻沖突。采用池麗萍和辛自強(2003)修訂的“兒童對婚姻沖突的感知量表”進行測量。包含兒童感知到父母婚姻沖突的強度、頻率和解決三個方面(例如, “父母爭吵時, 他們會動手打對方”)。本研究中, 量表的Cronbach’s α系數為0.70。

(5)學校聯結。采用“學校聯結問卷” (鮑振宙,張衛, 李董平, 李丹黎, 王艷輝, 2013)進行測量(例如, “我喜歡這所學校”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.90。

(6)師生關系。采用“社會關系網絡問卷”中師生關系分問卷(鮑振宙等, 2014)進行測量(例如, “你對你和老師的關系感到滿意嗎？”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.85。

(7)同學關系。采用“社會關系網絡問卷”中同學關系分問卷(鮑振宙等, 2014)進行測量(例如, “你對你和同學的關系感到滿意嗎？”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.81。

(8)越軌同伴交往。采用“越軌同伴交往問卷”(Bao, Li, Zhang, & Wang, 2015; Li et al., 2013)測查青少年好朋友的偏差行為的多少(例如, “你的好朋友中有多少人抽煙？”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.82。

(9)同伴侵害。采用“青少年同伴侵害問卷” (李董平等, 2015)進行測量(例如, “最近12個月以來,我在學校里受到威脅或恐嚇”)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.72。

這9種生態風險因素中, 4個屬于家庭因素, 3個屬于學校因素, 2個屬于同伴因素。不同領域生態風險因素的數目并不對等, 可能的原因在于：家庭是影響個體發展最近端、最持久的生態子系統, 因而目前有許多研究關注家庭風險因素對青少年網絡成癮的影響。隨著年齡增長, 青少年待在學校或與同伴相處的時間不斷增加, 學校和同伴因素的作用也日益凸顯。但是, 現有文獻目前仍較少關注學校和同伴因素對青少年網絡成癮的作用。因此, 按照前述標準選取生態風險因素時, 不同領域風險因素的個數不完全對等。當然, 盡管學校和同伴領域的風險因素相對較少, 但仍在一定程度上涵蓋了對青少年網絡成癮具有重要作用的因素。另外, 由于同伴交往通常發生在學校背景中, 使得同伴因素與學校因素不容易截然區分開來, 但考慮到發展心理學研究通常將二者視為不同領域, 本研究也就不對其進行合并。最后, 與以往研究相一致, 本研究9種生態風險因素之間確實存在中等程度的正相關,表現出一定的協同發生性。正是由于不同風險因素的協同發生性, 單獨考察單一風險因素所起作用的研究才相對不那么恰當, 因為單一風險因素的作用可能混雜了與其相伴發生的其他風險因素的作用,從而導致該風險因素的作用被高估。當然, 盡管這些風險因素具有一定的協同發生性, 但彼此之間仍具有相對的獨立性, 相關系數并未達到可以用一種風險因素代替其他風險因素的程度。

本研究使用文獻中普遍接受和廣泛采用的建模方法來構建累積生態風險指數(Appleyard et al.,2005; Doan, Fuller-Rowell, & Evans, 2012; Evans et al.,2013; Gerard & Buehler, 2004; Wade, Moore, Astington,Frampton, & Jenkins, 2015)。如表1所示, 先將每個風險變量得分的25或75百分位點作為臨界值, 對每個風險因素進行二分編碼(1=有風險, 0=無風險), 再將所有風險因素的分數相加, 得到累積生態風險指數。結果表明, 在本研究的樣本中, 大約25.4%的青少年經歷了4個或以上的生態風險因素。

2.2.2 基本心理需要滿足

該變量的測量改編自國內外同類問卷(Johnston& Finney, 2010; 尼格拉·阿合買提江, 夏冰, 閆昱文, 李董平, 2015)。包含關系需要、能力需要和自主需要三個維度, 共9個項目(例如, “現實生活中,我有很多機會自主選擇和決定自己的事情”)。其中,2個項目采用4級計分(從“完全不同意”到“完全同意”分別計1～4分), 7個項目采用6級計分(從“完全不符合”到“完全符合”分別計1～6分)。先將各項目的得分標準化, 再計算所有項目的均分, 分數越高表示現實生活中基本心理需要的滿足程度越高。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.75。

2.2.3 積極結果預期

采用Li等人(2010)編制的“青少年網絡偏好性認知量表”進行測量。包含10個項目, 主要包含社交便利(反映青少年對網絡社交補償功能的積極預期)和壓力應對(反映青少年對網絡壓力管理功能的積極預期)。兩個維度的樣題分別為“網絡中的朋友比現實中的更值得信賴”和“上網的時候, 人們可以從壓力中暫時解脫出來”。采用6級計分, 從“完全不符合”到“完全符合”分別計1～6分。計算所有項目的平均分, 分數越高表示偏好網絡的積極結果預期越明顯。該量表在以往研究中表現出良好的信效度(李丹黎, 張衛, 王艷輝, 李董平, 2013)。本研究中, 量表的Cronbach’s α系數為0.90。

表1 生態風險描述和累積生態風險的界定

2.2.4 網絡成癮

采用Young (1996)編制、Li等人(2010)修訂的“青少年網絡成癮診斷問卷”進行測量。包含10個項目(例如“我難以減少或控制自己對網絡的使用”)。采用6級計分, 從“完全不符合”到“完全符合”分別計1～6分。計算所有項目的平均分, 分數越高表示網絡成癮程度越高。該問卷在以往研究中表現出良好的信效度(陳武等, 2015; Li et al., 2013; Li,Newman, Li, & Zhang, 2016; Zhang, Li, & Li, 2015)。本研究中, 問卷的Cronbach’s α系數為0.90。

2.3 研究程序

在征得學校領導和青少年本人知情同意后, 以班級為單位進行團體施測。每班配備兩名主試。主試向被試詳細講解指導語和例題。在指導語中說明本次調查的意義, 并強調對調查結果的保密, 要求被試根據自己的實際情況獨立作答。被試完成全部問卷約需45 min。所有被試均獲得一份小禮物(中性筆和橡皮擦)。

2.4 分析思路

由于本文數據缺失率極低(小于1%), 因此采用均值替換法對缺失數據進行處理。當數據缺失比例很小時, 各種缺失數據處理方法所得結果非常接近。另外, 本文的數據分析按以下步驟進行：(1)對本研究的共同方法偏差進行檢驗。(2)對主要變量進行描述性分析。(3)采用結構方程模型檢驗累積生態風險對網絡成癮的直接作用以及基本心理需要滿足和積極結果預期在其中的中介作用。模型擬合的評價指標包括NNFI, CFI, GFI, RMSEA, SRMR和χ/

df

等。

3 結果

3.1 共同方法偏差的控制與檢驗

本研究所有數據均來自青少年自我報告, 結果可能受到共同方法偏差的影響。因此, 在研究設計與數據采集過程中采取了將不同問卷分開編排、部分題目反向計分、強調數據的保密性等措施進行事前的程序控制。另外, 本研究也采用Harman單因子檢驗(Podsakoff, MacKenzie, Lee, & Podsakoff,2003)對共同方法偏差進行事后的統計檢驗。結果表明, 19個因子特征根大于1, 第一個因子解釋的變異為17.91%, 遠小于40%的臨界值, 說明共同方法偏差并不明顯。

3.2 各變量的平均數、標準差和相關系數

表2列出了各變量的平均數、標準差和皮爾遜積差相關矩陣。首先, 根據Young (1996)的網絡成癮診斷標準, 本研究網絡成癮總體檢出率為6.1%(

n

=61)。該比例與全國性樣本(Li, Zhang, Lu, Zhang,& Wang, 2014)以及最近的文獻回顧(Cheng & Li,2014; Kuss, Griffiths, Karila, & Billieux, 2014)很接近。相關分析表明, 累積生態風險與網絡成癮呈顯著正相關。另外, 累積生態風險與基本心理需要滿足呈顯著負相關, 與積極結果預期呈顯著正相關。再者, 基本心理需要滿足與網絡成癮呈顯著負相關, 而積極結果預期與網絡成癮呈顯著正相關。最后, 基本心理需要滿足與積極結果預期呈顯著但微弱的負相關。

表2 各變量的平均數、標準差和相關系數

3.3 測量模型檢驗

本研究所關心的累積生態風險、基本心理需要滿足、積極結果預期和網絡成癮都是潛變量。根據結構方程模型的建模要求, 我們先構建測量模型。首先, 累積生態風險由累積生態風險指數作為觀測變量。其次, 按照基本心理需要滿足和積極結果預期兩個問卷本身的維度歸屬模式, 潛變量的觀測變量設置如下：關系需要、能力需要和自主需要三個觀測變量構成基本心理需要滿足; 社交便利和壓力應對兩個觀測變量構成積極結果預期。最后, 由于網絡成癮問卷是單維測驗, 因此采用了因子法中的平衡法, 將10個項目打包成3個項目小組(吳艷,溫忠麟, 2011)。這樣, 測量模型包含4個潛變量和9個觀測變量。對測量模型的參數估計和檢驗采用協方差結構模型的極大似然法, 得到擬合指數如下：NNFI=0.97, CFI=0.98, GFI=0.97, RMSEA=0.067, SRMR=0.038, χ/

df

=5.44。根據模型擬合良好的標準, RMSEA和SRMR均小于0.08, NNFI、CFI和GFI均大于0.90, 擬合良好。一般認為, χ/

df

小于5表示模型擬合良好, 不過, 當樣本量較大時,該指標會有增大的傾向(侯杰泰, 溫忠麟, 成子娟,2004)。在本模型中, χ/

df

稍大于5, 仍在可接受的范圍內。因此, 總體而言, 該測量模型擬合良好。另外, 數據分析也支持了基本心理需要滿足和積極結果預期兩個概念之間的區分。具體而言, 驗證性因子分析表明, 當兩個概念的題目各自負荷到所對應的因子上時, 模型對數據的擬合可以接受, 各項擬合指數如下：NNFI=0.93, CFI=0.94, GFI=0.91,RMSEA=0.077, SRMR=0.062。但是, 當兩個概念的題目全部負荷到一個因子上時, 模型無法擬合數據, 各項擬合指數如下：NNFI=0.75, CFI=0.78, GFI=0.68, RMSEA=0.170, SRMR=0.140, 表明兩個概念具有一定的區分性。

3.4 直接效應檢驗

本研究首先檢驗累積生態風險對網絡成癮的直接預測作用。根據統計學家的建議, 在累積生態風險一次項基礎上納入相應的二次項, 以檢驗變量關系的函數形式(Cohen, Cohen, West, & Aiken,2003)。結果表明, 在控制學校、性別、年齡和社會經濟地位的影響后, 模型對數據擬合良好, NNFI=0.98, CFI=0.99, GFI=0.99, RMSEA=0.034,SRMR=0.011, χ/

df

=2.15。由于該模型中部分人口學變量到網絡成癮的路徑系數不顯著, 于是將其刪除, 得到簡潔模型。該模型對數據的擬合依然良好,各項擬合指數如下：NNFI=0.98, CFI=0.99, GFI=0.99, RMSEA=0.032, SRMR=0.013, χ/

df

=2.03。盡管部分擬合指標略有變化, 但模型擬合未顯著惡化, Δχ=3.94, Δ

df

=3,

p

> 0.05。在簡潔模型中, 累積生態風險(一次項)顯著正向預測網絡成癮, 標準化路徑系數γ=0.35,

p

< 0.001。另外, 累積生態風險(二次項)對網絡成癮具有顯著的負向預測作用,γ=–0.10,

p

< 0.01。因此, 與假設H1相一致, 累積生態風險對網絡成癮具有顯著的不利影響, 且這種不利影響呈“負加速模式” (見圖1a)。

另外, 參考MacKenzie, Kotch和Lee (2011)的做法, 本研究將每種生態風險因素先單獨納入回歸方程, 再將其與不包含該生態風險因素的累積生態風險指數同時納入回歸方程, 通過比較每種生態風險因素在前后兩種情況下回歸系數的變化, 可以確定每種生態風險因素對網絡成癮的影響在多大程度上是由該生態風險因素自身所提供, 在多大程度上由與該生態風險因素相伴發生的其他風險因素所提供。如表3所示, 在控制了其他生態風險因素的總數目后, 原本全部顯著的9種生態風險因素中,只有3種因素(師生關系、越軌同伴交往、同伴侵害)的預測作用依然顯著。但是, 此時沒有任何單一風險因素對網絡成癮的預測作用超過累積生態風險。因此, 累積生態風險對青少年網絡成癮的預測作用要比單一生態風險更顯著。

3.5 中介效應檢驗

在直接效應檢驗的基礎上, 本研究進一步檢驗基本心理需要滿足和積極結果預期在累積生態風險與網絡成癮之間的中介作用。

3.5.1 基本心理需要滿足的中介效應檢驗

首先, 采用協方差結構模型的極大似然法檢驗基本心理需要滿足在累積生態風險與網絡成癮之間的中介作用, 得到飽和模型(包含學校、性別、年齡和社會經濟地位等人口學變量的飽和模型)。該模型對數據擬合良好, 各項擬合指數如下：NNFI=0.93, CFI=0.97, GFI=0.98, RMSEA=0.058,SRMR=0.034, χ/

df

=4.37。由于該模型中部分變量到基本心理需要滿足和網絡成癮的路徑系數不顯著, 于是將其刪除, 得到簡潔模型M1 (見圖2)。該模型對數據的擬合同樣良好, 各項擬合指數如下：NNFI=0.94, CFI=0.97, GFI=0.97, RMSEA=0.053, SRMR=0.035, χ/

df

=3.85。盡管部分擬合指標略有變化, 但模型擬合沒有顯著惡化, Δχ=11.61, Δ

df

=9,

p

> 0.05。如圖2所示, 累積生態風險(一次項)顯著正向預測網絡成癮, 標準化路徑系數γ=0.17,

p

< 0.001,累積生態風險(二次項)顯著負向預測網絡成癮, γ=–0.09,

p

< 0.01。另外, 累積生態風險(一次項)顯著負向預測基本心理需要滿足, γ=–0.61,

p

< 0.001, 其函數形式符合“梯度效應” (見圖1b)。最后, 基本心理需要滿足顯著負向預測網絡成癮, β=–0.30,

p

<0.001。因此, 與假設H2相一致, 基本心理需要滿足在累積生態風險(一次項)與網絡成癮之間具有部分中介作用, 中介效應占總效應的52.29%。累積生態風險和基本心理需要滿足聯合起來可以解釋網絡成癮20%的變異。

3.5.2 積極結果預期的中介作用檢驗

圖1 累積生態風險與網絡成癮、基本心理需要滿足和積極結果預期的函數形式

表3 九種生態風險因素對網絡成癮的預測作用(控制其他生態風險因素總數目前后對比)

圖2 累積生態風險通過基本心理需要滿足對網絡成癮起作用的簡潔模型(M1)

其次, 檢驗積極結果預期在累積生態風險與網絡成癮之間的中介作用。飽和模型對數據擬合良好,各項擬合指數如下：NNFI=0.95, CFI=0.98, GFI=0.98, RMSEA=0.056, SRMR=0.019, χ/

df

=4.05。由于該模型中部分變量到積極結果預期和網絡成癮的路徑系數不顯著, 于是將其刪除, 得到簡潔模型M2 (見圖3)。該模型對數據的擬合依然良好, 各項擬合指數如下：NNFI=0.96, CFI=0.98, GFI=0.98,RMSEA=0.049, SRMR=0.022, χ/

df

=3.36。盡管模型更加簡潔, 但模型擬合沒有顯著惡化, Δχ=9.04, Δ

df

=9,

p

> 0.05。相反, NNFI、RMSEA和χ/

df

等擬合指數有所改善。如圖3所示, 累積生態風險(一次項)顯著正向預測網絡成癮, 標準化路徑系數γ=0.14,

p

<0.001。另外, 累積生態風險(一次項)顯著正向預測積極結果預期, γ=0.30,

p

< 0.001, 累積生態風險(二次項)顯著負向預測積極結果預期, γ=–0.13,

p

<0.01。因此, 累積生態風險對積極結果預期的促進作用呈“負加速模式” (見圖1c)。最后, 積極結果預期對網絡成癮具有顯著的正向預測作用, β=0.69,

p

< 0.001。因此, 與假設H3相一致, 積極結果預期在累積生態風險(一次項)與網絡成癮之間具有部分中介作用, 中介效應占總效應的59.14%; 積極結果預期也在累積生態風險(二次項)與網絡成癮之間具有完全中介作用。累積生態風險和積極結果預期聯合起來可以解釋網絡成癮55%的變異。

圖3 累積生態風險通過積極結果預期對網絡成癮起作用的簡潔模型(M2)

3.5.3 基本心理需要滿足和積極結果預期的中介作用檢驗

接下來, 本研究將綜合檢驗基本心理需要滿足和積極結果預期在累積生態風險與網絡成癮之間的中介作用。在同時包含兩個中介變量的模型中,如果基本心理需要滿足對積極結果預期的預測作用顯著, 且累積生態風險對基本心理需要滿足以及積極結果預期對網絡成癮的預測作用顯著, 則表明鏈式中介效應得到支持。相反, 如果基本心理需要滿足對積極結果預期的預測作用不顯著, 而兩者各自的中介作用顯著, 則表明并行中介效應得到支持。具體分析過程如下。

模型檢驗表明, 飽和模型對數據擬合良好, NNFI=0.93, CFI=0.97, GFI=0.97, RMSEA=0.061,SRMR=0.035, χ/

df

=4.71。考慮到模型簡潔性, 對飽和模型中不顯著的路徑按逐步刪除原則進行修正。首先, 刪除人口學變量到核心變量的不顯著路徑, 得到簡潔模型(M3-1)。模型M3-1的各項擬合指數如下：NNFI=0.94, CFI=0.97, GFI=0.96,RMSEA=0.056, SRMR=0.037, χ/

df

=4.13。與飽和模型相比, 簡潔模型M3-1沒有出現顯著的惡化,Δχ=17.98, Δ

df

=13,

p

> 0.05。不過, 該模型中累積生態風險(一次項、二次項)到網絡成癮、累積生態風險(二次項)到基本心理需要滿足以及基本心理需要滿足到積極結果預期等多條路徑系數依然不顯著。于是, 先刪除累積生態風險到基本心理需要滿足和網絡成癮的不顯著路徑, 得到簡潔模型(M3-2)。模型M3-2的各項擬合指數如下：NNFI=0.94, CFI=0.97, GFI=0.96, RMSEA=0.055,SRMR=0.037, χ/

df

=3.99。與簡潔模型M3-1相比,簡潔模型M3-2沒有出現顯著的惡化, Δχ=1.32,Δ

df

=3,

p

> 0.05。同時, 在其他系數保持基本不變的前提下, χ/

df

仍有所下降, 模型進一步改善。雖然模型M3-2擬合良好, 但基本心理需要滿足到積極結果預期的路徑系數依然不顯著, 于是將其刪除,得到簡潔模型M3 (見圖4)。模型M3的各項擬合指數如下：NNFI=0.95, CFI=0.97, GFI=0.96,RMSEA=0.054, SRMR=0.038, χ/

df

=3.96。與模型M3-2相比, 模型M3沒有出現顯著的惡化, Δχ=1.79, Δ

df

=1,

p

> 0.05。同時, 模型M3中χ/

df

的值仍有所下降, 模型進一步改善, 成為擬合最佳的模型。變量之間的標準化路徑系數如圖4所示。其中,基本心理需要滿足和積極結果預期完全中介了累積生態風險對網絡成癮的影響。各變量聯合起來可以解釋網絡成癮57%的變異。

圖4 累積生態風險通過基本心理需要滿足和積極結果預期對網絡成癮起作用的簡潔模型(M3)

從擬合指標來看, 模型M1、M2和M3都是擬合良好的模型。但是, 在只有一個中介變量的模型(M1和M2)中, 累積生態風險對網絡成癮的影響都只是被部分中介, 而在模型M3中, 累積生態風險對網絡成癮的影響被完全中介。該模型更好地解釋了累積生態風險怎樣影響網絡成癮的內在機制, 即網絡成癮的形成不僅是內在需要的“推動”, 也有誘因的“拉動”。因此, 模型M3為最終接受的模型。從模型M3可以看出, 基本心理需要滿足對積極結果預期沒有顯著的預測作用, 即“累積生態風險→基本心理需要滿足→積極結果預期→網絡成癮”的鏈式中介假設并未得到支持。相反, 累積生態風險分別通過基本心理需要滿足和積極結果預期兩條并行中介路徑對網絡成癮產生間接影響, 即“累積生態風險→基本心理需要滿足→網絡成癮”和“累積生態風險→積極結果預期→網絡成癮”的并行中介假設得到支持。兩條并行中介路徑的效應分解情況如表4所示。檢驗發現, 兩條并行中介路徑的效應沒有顯著差異,

Z

=–1.06,

p

> 0.05。當然, 從理論上講, 積極結果預期可能調節累積生態風險影響網絡成癮的直接和/或間接路徑,也即累積生態風險通過降低基本心理需要滿足進而促進網絡成癮的中介路徑可能在高積極結果預期的個體中要比在低積極結果預期的個體中更顯著。為了檢驗這種可能性, 本研究在對有關變量進行標準化的基礎上, 構造了“累積生態風險×積極結果預期”以及“基本心理需要滿足×積極結果預期”的乘積項, 考察其對網絡成癮的預測作用。結果表明, 所有交互效應均未達到統計顯著水平(

p

s >0.05)。因此, 積極結果預期更適合作為累積生態風險與青少年網絡成癮之間的中介變量而非調節變量。

4 討論

青少年網絡成癮并非在真空中產生, 而是與個體所處的生態背景密切相關。現有研究往往關注單一或少數生態風險對青少年網絡成癮的作用。相比之下, 本研究在較為全面地選取具有典型性和代表性的生態風險因素的基礎上, 首次運用累積風險模型考察了累積生態風險對青少年網絡成癮的影響及其內在作用機制, 獲得了一些有意義的發現。

4.1 累積生態風險與青少年網絡成癮的關系

本研究發現, 累積生態風險對青少年網絡成癮具有顯著的不利影響, 且這種不利影響比任何單一生態風險因素的作用都更顯著。該結果支持了以往有關累積生態風險與其他心理病理學問題的研究(Doan et al., 2012; Trentacosta et al., 2008), 說明累積生態風險對青少年心理病理學問題的不利影響具有跨領域的一般性。該發現可以這樣來解釋。累積生態風險本質上反映了青少年所處環境支持性資源的匱乏以及無結構社會化特征的突出性。對青少年而言, 來自家庭、學校和同伴的支持是其健康成長的關鍵。如果各領域均充斥大量的不利因素,個體在現實生活中將缺少必要的“舒適場所”(Mortimer & Call, 2001), 這將推動他們到其他背景中(如虛擬的網絡世界)尋求滿足。另外, 環境的無結構化意味著青少年網絡使用較少受家長和老師監督, 這種監督既可以是重要他人直接的行為監控,又可以是他們間接的社會控制(如青少年擔心沉迷網絡及其不良后果會導致重要他人傷心因而減少了網絡使用)。此外, 環境的無結構化也意味著同伴因素(如越軌同伴交往)在增加網絡的可獲得性、增強網絡使用普遍性的信念、對網絡使用的示范和強化等方面作用突出。這些因素均是青少年沉迷網絡的重要風險因素。本研究的發現提示我們, 具有協同發生特點的多重風險因素所構成的生態風險因素網絡是誘發青少年沉迷網絡的重要土壤。

表4 累積生態風險對網絡成癮的效應分解

盡管累積風險模型并不識別生態背景中哪一因素最容易導致青少年網絡成癮, 但該模型確實表明, 沒有任何單一生態風險因素對網絡成癮的形成具有決定性作用。相反, 多重生態風險因素的累積對個體的影響最為不利。這一理念源自于心理病理學研究中風險因素與發展結果之間的“殊途同歸性” (equifinality), 即不同生態風險因素均可能引致相同的發展結果, 沒有任何單一風險因素是心理病理學問題的必要條件(Cicchetti & Rogosch, 1996)。事實上, McMahon, Grant, Compas, Thurm和Ey(2003)對不同領域風險因素與兒童青少年問題行為之間是否具有特異性聯系的文獻進行回顧發現, 目前很少有證據支持特異性聯系, 而更多支持“一果多因”的非特異性聯系。

另外, 本研究也發現, 累積生態風險與青少年網絡成癮之間并不是簡單的線性關系, 而是呈現“負加速模式”。換言之, 隨著生態風險因素總數目的增加, 青少年網絡成癮的可能性也隨之增加, 但是, 當生態風險因素總數目達到某個臨界值(4個)時, 上述增長趨勢有所放緩。在累積生態風險與發展心理病理學領域, 不少研究往往假定二者呈線性關系因而未對非線性關系進行檢驗。在為數不多進行了正式檢驗的研究中, 所得結論仍有較大分歧。例如, 有研究發現了“線性模式” (Appleyard et al., 2005;Gerard & Buehler, 2004), 也有研究發現了“正加速模式” (Farrell, Danish, & Howard, 1992; Forehand,Biggar, & Kotchick, 1998), 還有研究發現了“負加速模式” (Gerard & Buehler, 1999; Mrug, Loosier, &Windle, 2008)。由于不同研究在研究設計、數據來源、亞群體身份、結果指標(以往沒有研究關注網絡成癮)等方面差異較大, 難以直接地進行比較。本研究中, 累積生態風險對網絡成癮的影響呈“負加速模式”, 可能是由于少數生態風險因素的累積足以推動個體接觸和使用網絡, 因而這些風險因素的作用達到了相對“飽和”的狀態, 更多風險因素加入進來時所起作用就不那么突出。這在當前互聯網技術迅猛發展、青少年容易接觸和使用網絡的新形勢下似乎不難理解。

總之, 上述發現提示我們, 采用系統和綜合的眼光審視青少年網絡成癮的病因學因素十分必要。實際上, 這種超越簡化的單一風險模型的理念近年來在發展心理病理學研究中備受重視(e.g., MacKenzie et al., 2011)。運用累積風險模型考察青少年網絡成癮是本研究較之以往單一或少數生態風險與網絡成癮研究的重要拓展。

4.2 基本心理需要滿足的中介作用

本研究發現, 基本心理需要滿足在累積生態風險與青少年網絡成癮之間具有中介作用, 即累積生態風險通過降低基本心理需要滿足, 進而增加青少年網絡成癮。因此, 基本心理需要滿足是累積生態風險影響青少年網絡成癮的重要中介機制。

具體而言, 本研究發現, 累積生態風險會導致青少年基本心理需要得不到滿足, 其結果模式符合“梯度效應”。也就是說, 隨著生態風險因素總數目的增加, 青少年基本心理需要滿足的程度隨之下降。但是, 生態風險因素的總數目并不存在某一臨界值, 在此之后風險因素數目增加對基本心理需要滿足的阻礙急劇惡化(“正加速模式”)或者趨于平緩(“負加速模式”)。盡管這種“線性模式”在解釋累積生態風險與網絡成癮的“負加速模式”方面似乎作用不大, 但它確實表明當個體所處生態背景充滿多重風險因素時, 青少年基本心理需要難以得到滿足。該結果支持了以往的實證研究(Corrales et al.,2016; 夏扉, 葉寶娟, 2014; 葉寶娟, 余樹英, 胡竹菁,2013)。因此, 在實踐工作中, 我們能減少的每一種風險因素都至關重要, 都有助于促進青少年基本心理心理需要的滿足。

另外, 本研究發現, 青少年在現實生活中基本心理需要未被滿足是網絡成癮的風險因素。自我決定理論認為, 人類的基本動力就是尋求心理需要的滿足(Deci & Ryan, 2000)。如果青少年在現實生活中長期不能滿足基本心理需要, 他們很可能轉向網絡尋求補償, 最終導致網絡成癮。近年來, 隨著互聯網技術的發展, 各種網絡應用在滿足青少年基本心理需要方面扮演著越來越重要的角色。例如, 社交網站(如人人網和Facebook)有助于滿足個體的關系需要, 網絡游戲(特別是大型多人聯機游戲)有助于滿足個體的自主、能力和關系等多種需要(Ryan et al., 2006)。本研究的發現也與以往研究相一致(Shen, Liu, & Wang, 2013)。例如, Shen等人(2013)發現, 網絡最能吸引那些在現實生活中只有較低心理需要滿足而在網絡中則獲得較高滿足的青少年。由于青少年在現實生活中不能滿足的需要可以在網絡中獲得滿足, 這種愉悅體驗可以強化個體對網絡的過度依賴(萬晶晶, 張錦濤, 劉勤學, 鄧林園,方曉義, 2010; Ko, Cho, & Roberts, 2005)。

4.3 積極結果預期的中介作用

本研究發現, 積極結果預期在累積生態風險與青少年網絡成癮之間具有中介作用, 即累積生態風險通過增加青少年的積極結果預期導致青少年網絡成癮。該發現與Davis (2001)提出的“生態風險因素→積極結果預期→網絡成癮”的理論模型相一致。

具體而言, 本研究發現, 累積生態風險會導致個體對網絡使用產生積極結果預期, 這種作用遵循“負加速模式”。隨著生態風險因素總數目的增加,青少年的積極結果預期也隨之增長, 但是, 當生態風險因素總數目達到某個臨界值(3個)時, 這種增長趨勢有所放緩。該結果較好地解釋了累積生態風險與網絡成癮之間關系的“負加速模式”。一般來說,積極結果預期的產生是基于一定的網絡使用經歷以及對網絡和現實世界的對比之后(Davis, 2001)。在多重生態風險因素累積的現實環境下, 能幫助青少年有效應對壓力的支持性資源十分有限, 往往使青少年感到壓力重重。與之形成鮮明對比的是, 網絡能幫助青少年逃避現實生活中的壓力, 甚至給予其現實生活中沒有的支持(Bozoglan et al., 2014)。在此情況下, 青少年容易形成偏好網絡的積極結果預期。

另外, 本研究發現, 積極結果預期是網絡成癮形成和保持的關鍵風險因素。該結果證實了結果預期模型(Kouimtsidis et al., 2007), 同時也與以往實證研究相一致(Lee et al., 2015; Wu et al., 2016)。青少年認為網絡世界比現實好的不恰當認知, 作為一種強大的拉動力量驅使青少年更多地使用網絡, 而網絡使用又在一定程度上強化積極結果預期, 使其更加穩固, 如此循環下去, 容易導致網絡成癮。

4.4 兩種中介機制的整合

總體而言, 本研究支持了基本心理需要滿足和積極結果預期在累積生態風險與青少年網絡成癮之間的并行中介作用, 沒有支持二者的鏈式中介作用。該結果主要是因為基本心理需要滿足并不能顯著預測個體對網絡使用的積極結果預期。該結果可以從兩個方面進行解釋：一方面, 現實生活中的基本心理需要未被滿足是導致積極結果預期的遠端(vs. 近端)因素, 也就是說, 現實生活中的基本心理需要未被滿足, 并不能直接預測對網絡使用的積極結果預期, 而是基本心理需要在網絡世界被滿足之后, 才能形成對網絡使用的積極結果預期。另一方面, 從動機理論來看, 盡管誘因是與個體需要相適宜的目標物, 但“需要”本身并不能直接預測或者引起“誘因”。也就是說, 基本心理需要滿足對積極結果預期的作用不顯著, 可能具有一定的合理性。當然, 考慮到兩者的關系屬于不顯著的陰性結果,未來仍需更多研究在不同背景下加以驗證。

基于上述發現, 本研究嘗試建構累積生態風險影響青少年網絡成癮的“動機雙機制模型”。該模型提出, 累積生態風險偏高本質上隱含著個體生存環境中支持性資源的缺乏以及高度的非結構化。這些特征既可能導致個體基本心理需要難以在現實生活中得到滿足, 從而“推動”個體沉迷網絡; 也可能導致個體有更多機會接觸本身極具吸引力的網絡世界, 從而“拉動”個體沉迷網絡。通常情況下, 兩種機制聯合作用更可能導致青少年網絡成癮。這兩種動機機制具有相對的互補性, 更好地整合了以往有關需要滿足和積極結果預期作為網絡成癮影響因素的研究, 能更有效地解釋累積生態風險影響網絡成癮的內在過程, 還能在一定程度上澄清以往研究中的爭議。例如, 以往有研究者提出網絡成癮是一種“補償性應對行為” (Kardefelt-Winther, 2014),但也有研究者主張網絡成癮是一種“沖動控制障礙” (Yau, Crowley, Mayes, & Potenza, 2012)。本研究的動機雙機制模型提示我們, 這兩種觀點可能并不矛盾。網絡成癮現象既可以看作是個體心理需要未得到滿足時的“補償性應對”行為, 又可以理解為個體過分專注網絡使用積極結果而相對忽視其負面效應時的“沖動控制障礙” (Li, Nan, et al., 2016;李琦, 齊玥, 田莫千, 張侃, 劉勛, 2015; Li, Tian, et al.,2016)。只有綜合考慮兩類機制, 才能更加完善地理解網絡成癮形成過程的復雜性和多面性, 才能更有效地開展相關的預防和干預工作。

4.5 實踐意義

本研究的發現對青少年網絡成癮的預防和干預仍具有重要的啟示。首先, 青少年網絡成癮深深根植于個體所處的生態背景, 隨著生態風險因素數目的增加, 青少年網絡成癮也隨之增加, 并呈現“負加速模式”。因此, 采用兼具系統性和復雜性的眼光, 綜合考慮家庭、學校、同伴等生態子系統中的多重風險因素, 有助于準確識別和篩選網絡成癮高風險群體, 尤其應對面臨4種或以上生態風險因素的個體保持高度關注。此外, 應盡可能全面減少家庭、學校、同伴等多個生態子系統中過高風險因素的總數目, 營造有利于青少年健康成長的高結構化、高支持性生態背景。雖然綜合性干預方案任務艱巨, 但卻有利于從源頭上降低青少年網絡成癮的風險。事實上, 這類方案近年來在青少年網絡成癮干預中備受重視且已初見成效(方曉義等, 2015)。

其次, 考慮到基本心理需要滿足和積極結果預期都是累積生態風險影響網絡成癮的內在機制, 實踐工作中同時針對兩大因素進行干預就十分必要。在現有青少年網絡成癮預防和干預方案中, 針對積極結果預期進行“認知行為治療”比較有效且占據主導地位(Winkler, D?rsing, Rief, Shen, & Glombiewski,2013)。這類方案具有一定的優越性, 但本研究同時也提示, 僅僅改變對網絡使用的非適應性認知仍不足以充分阻斷累積生態風險與網絡成癮的聯系。相比之下, 提升青少年在現實生活中基本心理需要的滿足, 雖然更加困難, 但卻同等重要。因此, 一方面, 家長和教師應重視培養青少年對網絡使用結果的合理認知, 在強調互聯網好處和重要性的同時,讓他們認識到網絡使用潛在的不利后果, 如過度使用網絡可能導致不良的時間管理、不健康的生活方式以及心理健康問題。另一方面, 應盡可能營造良好的現實生活環境, 滿足青少年的多種心理需要。綜合運用上述干預思路好比“疏堵結合、標本兼治”,可能更富有成效。

4.6 局限和展望

本研究也存在一些不足, 需要在今后的研究中加以改進。首先, 本研究屬于橫斷研究, 不能推斷變量間的因果關系。未來研究可采用追蹤研究和干預實驗, 更好地檢驗本研究建立的并行中介模型。其次, 本研究所有數據均來自青少年自我報告。盡管基本心理需要滿足和積極結果預期適合青少年自我報告, 盡管共同方法偏差在本研究中并不明顯且已在多元統計分析中得到校正(Luthar, Crossman,& Small, 2015), 未來的研究仍應從多個信息源(父母、教師、青少年)收集數據, 更好地測查有關變量。第三, 盡管本研究所選生態風險因素具有一定的典型性和代表性, 但并未納入所有潛在的風險因素,未來研究可在納入這些風險因素的基礎上更好地檢驗本研究的發現。最后, 本研究只檢驗了生態風險因素對青少年網絡成癮的直接和間接影響, 未考慮個體自身保護性因素對累積生態風險的緩沖作用。雖然有研究指出, 在青少年面臨累積生態風險時, 個體因素只能起到有限的保護作用(鮑振宙等,2014), 未來研究仍應同時關注生態風險因素與個人因素的聯合作用, 從而回答“為什么部分青少年盡管面臨累積生態風險卻并未網絡成癮”的心理韌性問題。

5 結論

本研究得出以下結論：

(1)累積生態風險對青少年網絡成癮具有顯著的正向預測作用(呈“負加速模式”)。

(2)累積生態風險通過顯著降低基本心理需要滿足(表現出“梯度效應”), 進而促進青少年網絡成癮。

(3)累積生態風險通過顯著提升積極結果預期(呈“負加速模式”), 進而促進青少年網絡成癮。

(4)累積生態風險對青少年網絡成癮的影響被基本心理需要滿足和積極結果預期兩條并行路徑完全中介。

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