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大学生网络成瘾与自尊异质性的关系研究

2016-12-12郭炯王亚

亚太教育 2016年31期
关键词:网络成瘾大学生

郭炯++王亚

摘要:采用网络成瘾量表、外显自尊、条件自尊和不稳定自尊量表对深圳某大学364名学生进行调查,探讨大学生网络成瘾与自尊异质性的关系。结果显示:大学生网络成瘾在性别、专业、是否独生上均不存在显著差异;大学生网络成瘾与外显自尊显著正相关,与条件自尊、不稳定自尊显著负相关。结论:自尊异质性可以显著预测大学生网络成瘾,并且安全高自尊(外显自尊)可以负向预测网络成瘾,脆弱高自尊(条件自尊、不稳定自尊)可以正向预测网络成瘾。

关键词:大学生;网络成瘾;自尊异质性

中图分类号:B848文献标志码:A文章编号:2095-9214(2016)11-0246-02

根据CNNIC第37次中国互联网络发展状况统计报告的结果显示[1],截止2015年12月,我国网民数量规模达到6.88亿,互联网普及率为50.3%。其中,20-29岁年龄段的网民占比最多,达到29.9%。由于互联网的娱乐性以及便利性,一些人对互联网产生了情感依赖,进而形成网络成瘾,影响学习和工作。网络成瘾是指用户上网达到一定的时间量后反复使用互联网,其认知功能、情绪情感功能和行为活动,甚至生理活动,偏离现实生活,受到严重伤害,但仍然不能减少或停止使用互联网[2]。大学生作为一个特殊群体,精力充沛,易于接受新鲜事物,网络活动能满足他们多方面的需要,因此,在网络成瘾的群体中,大学生占有很大的比例。调查显示,我国大学生网络成瘾的发生率大约在5%—13%之间[3-5]。并且随着科技的快速发展,网络成瘾的发生率也在逐步升高。网络成瘾的大学生情感冷漠、人际交往圈变窄、学业下降,严重者可能会出现重性精神障碍和恶性犯罪等[6]。因此对网络成瘾进行预防和干预一直是临床工作者关注的重点。自尊作为心理健康的核心成分,一直都是心理学界研究的热点。现有大量实证研究表明,高自尊者具有更好的心理适应性和社会适应性。而且自尊对网络成瘾的预测作用已经得到大家的认可。但是近年来,对自尊的研究中发现,自尊并非只有高低之分,在高自尊群体中,又可以区分为安全高自尊和脆弱高自尊,而脆弱高自尊又包括条件高自尊、不稳定高自尊等。条件自尊是指个体的自我感受取决于是否符合某些优秀标准或不辜负某些人内心的期望,这种人的自尊依赖于其成就和他人的评价。不稳定自尊是指个体的自我价值感随着时间和情境在短期内的波动和不稳定。自尊异质性是指自尊的性质不是单一的,而是存在多种类型[7]。自尊异质性对网络成瘾的预测作用如何还鲜有人研究。基于此,本文欲探索两者之间的关系,以期对网络成瘾的预防和干预提供一定的帮助。

一、研究对象与方法

(一)研究对象

本研究采用方便取样的方法,在深圳某综合性大学共施测500名本科生,通过整理分析,剔除无效问卷,共得到有效问卷463份,问卷回收率为92.6%。其中男生240名(51.8%),女生223名(48.2%);独生子153名(33.0%),非独生子310名(67.0%);文科143名(30.9%),理科275名(59.4%)。学生们的平均年龄为20.07±1.19。

(二)研究方法

以选修课班级为单位,同学们以无记名的方式填写问卷,由经过培训的调查员当场对问卷进行发放、核实和收回。

(三)研究工具

1.网络成瘾量表中文版该量表由台湾学者陈淑惠等人编制,共26个条目,4点计分,从“1”到“4”分别代表“非常不符合”到“非常符合”。量表分数越高表示网络成瘾的倾向越高。该量表在本研究中的内部一致性系数为0.93。有研究者认为总分大于67分即可判定为网络成瘾[8]。

2.外显自尊量表该量表由Rosenberg编制,共10个条目,4级计分(“1-很不符合”到“4-非常符合”),得分越高,表明自尊水平越高。本研究中,该量表的内部一致性系数为0.84。

3.条件自尊量表由Paradise和Kernis编制,共15个条目。测试竞争标准、事件结果、他人评价对自尊的影响,分数越高代表自尊依赖性越高。本研究中,该量表的内部一致性系数为0.74。

4.不稳定自尊量表该量表由Chabrol等编制,4个条目,4级计分(“1-极不同意”到“4-非常同意”),分数越高,说明自尊越不稳定。本研究中,该量表的内部一致性系数为0.88。

(四)统计分析

采用SPSS20.0对数据进行处理,统计分析采用描述性分析、独立样本t检验、方差分析等。

二、结果分析

(一)大学生网络成瘾的基本情况

以网络成瘾总分67分为分界线,大于67分判定为网络成瘾,得出网络成瘾大学生71人,网络成瘾率为15.3%。该大学生群体的网络成瘾均分为54,略高于平均值52分,说明其整体的网络依赖程度较高。以网络成瘾总分为因变量,以大学生性别、是否独生、专业为自变量对463份有效问卷进行独立样本T检验。结果发现,大学生网络成瘾在性别(t=0.466,p=0.642>0.05)、是否独生(t=0.000,p=1.000>0.05)、专业(t=0.271,p=0.787>0.05)上的差异均未达到显著水平。

(二)网络成瘾与自尊异质性之间的相关

网络成瘾与自尊异质性的相关分析显示,条件自尊与网络成瘾呈显著正相关;外显自尊与网络成瘾呈显著负相关;不稳定自尊与网络成瘾呈现显著正相关。而外显自尊与条件自尊和不稳定自尊之间的相关系数分别为-0.22,-0.37,条件自尊与不稳定自尊之间的相关系数为0.409。

(三)网络成瘾高低分组对自尊异质性的差异分析

根据教育统计学上高低分组法计算试题区分度的原理,将463名同学的网络成瘾量表得分从低到高排序,将靠前的总分27%作为网络成瘾低分组,将靠后的总分27%作为网络成瘾高分组。低分组的分界线是46分及以下,共125人,视为网络正常使用者(男生:61人,女生:64人),高分组的分界线是62分及以上,共129人,视为网络成瘾倾向者(男生:67人,女生:62人)。分别计算网络成瘾低分组和高分组在自尊异质性上的得分均值和标准差,并进行差异性检验。结果显示,条件自尊,外显自尊和不稳定自尊在网络成瘾高低分组上的差异均达到显著性水平。

(四)自尊异质性与网络成瘾及其各维度的回归分析表

因变量预测变量RR2F值非标准化系数B标准化系数BateT值

网络成瘾0.3220.10417.685**

外显自尊-0.632-0.205-4.295**

条件自尊0.2250.1152.360*

不稳定自尊0.5710.1082.115*

回归方程式为:网络成瘾=-0.205×外显自尊+0.115×条件自尊+0.108×不稳定自尊

注:*代表p<0.05,**代表p<0.001

从上表回归分析中可以看出,外显自尊、条件自尊和不稳定自尊三者均能显著预测网络成瘾。且对网络成瘾的预测中,外显自尊有显著的负向预测作用,而条件自尊和不稳定自尊有显著的正向预测作用。

三、讨论

本研究发现大学生网络成瘾率为15.3%,略高于国内大学生网络成瘾率10%左右的报告,原因可能与深圳本地的经济发展程度有关,众所周知,深圳是一座高度发展的创新性城市,人们的吃穿住行都能与网络有一定联系,比如订外卖、微信支付、查询公交等,因此,同学们对网络的依赖程度较为严重。此外,本研究在网络成瘾的性别上并没有发现男女生存在显著的差异。这与以往男生的网络成瘾率大于女性有所不同,以往研究者多认为男生对机器更感兴趣,更容易网络游戏成瘾,然而近年来,女生在购物和聊天上所花费的时间逐步与男生在网络游戏上所花费精力相持平,因此,才可能会出现男女生网络成瘾率相似的情况。这也提示我们在未来的研究中应该关注性别在网络成瘾各类型间的差异研究。在文理科分类上,研究也没有发现存在差异,这与以往研究认为理科生网络成瘾率高于文科的研究也是不同,但与顾海根等人的研究一致[4]。主要原因可能是因为早期时相比于文科生,理科生有更多使用计算机的机会,而如今随着互联网的普及,文科生和理科生在计算机使用上已经没有了差异,因此理科生网络成瘾率高于文科生的现象也就不存在了。此外,在自尊异质性与网络成瘾的相关研究中发现,外显自尊与网络成瘾负相关,而条件自尊和不稳定自尊与网络成瘾正相关,这与以往的研究认为外显自尊是安全高自尊,而条件自尊和不稳定自尊属于脆弱高自尊的结论相吻合。在回归分析中,发现外显自尊、条件自尊和不稳定自尊均能进入回归方程,且三者在网络成瘾高低分组中,均表现出非常显著的差异。这提示我们,在对网络成瘾的预防与干预中,不仅要关注外显自尊对其的影响,条件自尊和不稳定的自尊也有重要的参考意义。

(作者单位:深圳大学)

参考文献:

[1]中国互联网信息中心(CNNIC).第37次中国互联网络发展统计报告.

[2]雷雳,李宏利.病理性使用互联网的界定与测量[J].心理科学进展,2003,11(1):73-77.

[3]奚晓岚,张曼如,程灶火等.大学生网络成瘾的相关心理社会因素研究[J].中国临床心理学杂志,2014,22,(5):799-803.

[4]顾海根.上海市大学生网络成瘾调查报告[J].心理科学.2007,30(6):1482-1483.

[5]游建雄.高职院校大学生网络成瘾现状调查与分析[J].成都航空职业技术学院学报,2015,12,4(31):10-13.

[6]姚玉红,郝清华,刘格林.青少年网络成瘾的危害性及防治对策[J].中国学校卫生,2007,5,28(5):475-477.

[7]金莹,卢宁.自尊异质性研究进展[J].中国临床心理学杂志,2012,20,5:717-722.

[8]Chih-hung Ko,Ju-Yu Yen et al.Proposed diagnostic criteria and the screening and diagnosing tool of Internet addiction in college students[J].Comprehensive Psychiatry.2009,(50):378-384.

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