大学生社会支持与手机依赖的关系——基于中国样本的元分析

郭 英1， 何相材

(1.四川师范大学 教师教育与心理学院，成都 610066；2.成都医学院 临床医学院，成都 610500)

大学生社会支持与手机依赖的关系
——基于中国样本的元分析

郭 英1， 何相材2

(1.四川师范大学 教师教育与心理学院，成都 610066；2.成都医学院 临床医学院，成都 610500)

本研究运用元分析方法对国内大学生社会支持与手机依赖的关系进行探讨。通过文献检索和筛选，共纳入36项研究，样本总量为22456。元分析结果表明：(1)社会支持与手机依赖存在中等程度负相关(r=-0.212，95%CI为[-0.289，-0.132]，Z=-5.111，p<0.001)；(2)出版年代对社会支持与手机依赖的关系具有调节作用；(3)被试类型、社会支持测量工具和出版类型对社会支持与手机依赖关系的调节作用不显著。结论：中国大学生的社会支持与手机依赖呈中等程度负相关，社会支持是手机依赖的有效预测变量。

大学生；社会支持；手机依赖；元分析；中国样本

何相材(1990—)，男，四川宜宾人，成都医学院临床医学院助教，研究方向为社会心理、教育心理。

一 引言

中国互联网络信息中心2017年8月发布的第40次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2017年6月，中国网民规模达7.51亿，互联网普及率达到54.3%，超过半数中国人已接入互联网，其中手机网民规模达7.24亿，占上网人数的96.3%[1]。手机上网由于集移动性、便捷性、快速性于一身，给大学生的学习和生活带来了许多便利，但大学生过度依赖手机上网也会滋生诸多负面影响。不少大学生在手机使用过程中出现了心理和社会功能不适的症状，研究者将其纳入手机依赖的范畴[2-3]。有精神卫生专家甚至预测，手机依赖将会成为21世纪继网络成瘾之后最重要的非药物依赖类型之一[4]。

为了降低大学生的手机依赖水平，研究者们积极探索影响手机依赖的因素，发现社会支持是影响大学生手机依赖的一个重要外部因素。目前，国外大量研究表明社会支持与手机依赖关系密切[5-6]，国内也有研究证实社会支持影响手机依赖[7-8]，但不同的研究结果之间差异很大，对于社会支持与手机依赖的关系至今未真正达成共识。因此，本研究以中国大学生为样本，采用元分析方法对既往二者的关系进行定量分析，从而明晰社会支持与手机依赖的关系，并对影响二者关系的相关因素进行深入探讨。

(一)社会支持与手机依赖的概念和测量

社会支持最早由Cassel[9]和Cobb[10]提出来，目前国内外对社会支持并未形成统一概念，多从社会支持的主观性与客观性角度进行界定。Cobb从社会支持的主观性出发，将社会支持定义为个体所感受到的来自其所在的社会网络成员的关心、尊重和重视的一种行为或信息。而Sarason和Levine则从社会支持的客观性出发，将社会支持界定为一种客观存在的或能被人感知的社会互动关系[11]。也有人将二者结合，认为社会支持既包括客观的、可见的或实际的支持，也包括主观的、体验到的或情感上的支持[12-14]。对于社会支持的测量，国外使用较为广泛的是Sarason和Levine编制的《社会支持问卷》(SSQ)[11]，而国内多以肖水源编制的《社会支持评定量表》(SSRS)[15]以及Zimet等人编制的《领悟社会支持量表》(PSSS)[16]为基础进行研究。

手机依赖又称手机成瘾、手机滥用综合症、问题性手机使用等[17-19]，是伴随移动互联网络的发展而出现的一种新行为现象。目前研究者对手机依赖概念的界定众说纷纭，并未达成一致，但多数人比较认同手机依赖在本质上是一种行为成瘾[20-21,2,17]。如Yen等人认为手机依赖是指过度沉迷于以手机为媒介的各种活动，对手机使用产生强烈、持续的渴求感与依赖感，并导致个体出现明显的社会和心理功能受损的行为[22]。手机依赖的测量工具大多在行为成瘾理论基础上参考网络成瘾量表编制而成，国外最为权威的是Bianchi和Phillips编制的《手机问题使用量表》(MPPUS)[2]，国内使用较多的是熊婕等人编制的《大学生手机成瘾倾向量表》(MPATS)[23]及Leung编制的《手机成瘾指数量表》(MPAI)[24]。

(二)社会支持与手机依赖的关系

早期对社会支持与行为成瘾关系的研究中，学者们十分关注社会支持与网络成瘾的关系。大量研究表明，社会支持与网络成瘾呈显著负相关，社会支持的减少会增加个体网络成瘾的可能性[25-27]。Parks和Floyd对这种现象的解释是：当个体在现实社会中获得的社会支持较少时，可以通过网络活动来增加社会支持感[28]。可见，社会支持是网络成瘾的一个重要预测变量。由于手机依赖与网络成瘾存在诸多相似性和关联性，自手机依赖概念提出并可测量伊始，许多学者开始研究社会支持与手机依赖的关系及影响机制。目前，有观点认为社会支持可以对手机依赖产生直接影响[29-30][31]131-148；另一种观点则认为社会支持除可直接作用于手机依赖外，还可以通过自尊、焦虑、孤独感和感觉寻求等中介变量间接影响手机依赖[32-33,2]。

基于社会支持对手机依赖影响机制的上述观点，国内学者以大学生为对象对二者之间关系展开研究。多数研究表明社会支持与手机依赖呈负相关，低社会支持的个体更容易产生手机依赖，但不同研究结果的相关系数差异较大。有研究表明社会支持与手机依赖呈高负相关，社会支持对手机依赖具有非常强的负向预测作用[34-35]；有研究表明社会支持与手机依赖呈中等程度负相关，社会支持是影响手机依赖的重要因素，良好的社会支持可以有效缓解手机依赖程度[36,29]；也有部分研究表明社会支持与手机依赖呈零相关，并认为随着时代的发展，个体社会支持的来源和满足方式逐渐增多，而个体从手机网络中获得的社会支持相当有限，所以社会支持并不会对手机依赖产生影响[37-38]；甚至有研究表明社会支持与手机依赖存在显著正相关，社会支持获得较多的大学生反而更容易产生手机依赖[39]。可见，对于社会支持与手机依赖关系现有研究结果的冲突，主要表现为两者的相关性质及相关系数差异很大，不仅存在高负相关和中等程度负相关，而且还存在零相关甚至显著正相关。产生这种差异的原因，一方面可能是因为研究受到了调节变量的影响，被试类型、出版年代、测量工具和出版类型的不同可能会对社会支持与手机依赖的关系产生影响；另一方面由于随机误差的存在导致测量结果不稳定，从而造成社会支持与手机依赖关系的不稳定。基于以上分析，有必要在综合现有实证研究的基础上，探讨中国大学生社会支持与手机依赖之间的关系。

(三)社会支持与手机依赖关系的调节变量

为了更全面的分析社会支持与手机依赖的关系，还应探讨相关变量对两者关系的调节作用。本研究借鉴前人的相关研究成果，假设有四类调节变量可能会影响社会支持与手机依赖之间的关系。首先，在被试类型上，有研究表明由于本科生和专科生在学习方式、就业压力和文化水平上有所不同，导致他们在社会支持水平和手机依赖程度上存在差异[40]，因而有必要探讨本科生和专科生在社会支持与手机依赖的关系上是否存在差异。其次，在出版年代上，由于手机依赖的出现具有时代特征，手机对人们日常生活的影响正随着时代的发展而不断加深，因此社会支持与手机依赖的关系也可能随时代的发展发生变化。第三，在社会支持测量工具上，不同研究使用的社会支持测量工具各不相同，不同测量工具考察的重点存在差异。领悟社会支持量表强调个体对社会支持的主动领悟，除此之外，社会支持评定量表和大学生社会支持评定量表还注重对客观支持和支持的利用程度进行考察[41,15,16]。此外，相关元分析结果也表明，社会支持测量工具的不同会对社会支持与主观幸福感的关系产生影响[42]，因此有必要对社会支持测量工具的调节效应进行检验。最后，在出版类型上，通常显著性结果的研究更容易发表，从而有可能夸大变量间的真实关系[43]。为此，本研究纳入16篇未正式在刊物上发表的硕士论文，把出版类型分为普通期刊、核心期刊和学位论文三类，以考察出版类型对社会支持与手机依赖关系的调节作用。

(四)研究目的

本文拟采用元分析技术，对中国大陆近七年来有关大学生社会支持与手机依赖关系的研究结果进行定量分析，从而得出更具说服力的结论。通过对文献进行元分析，以期解决如下问题：①大学生社会支持与手机依赖的关系如何；②大学生社会支持与手机依赖的关系是否受被试类型、出版年代、社会支持测量工具和出版类型的调节，即研究特征效应是否存在。

二 研究方法

(一)文献收集

利用中国知网、万方数据库、维普期刊网，对国内2000年1月到2017年5月有关社会支持和手机依赖的相关研究进行检索。检索条件为篇名、关键词或主题词，检索词为“手机依赖”、“手机成瘾”、“手机滥用”、“问题性手机使用”和“社会支持”，初步检索到文献97篇。文献纳入标准为：(1)主要探讨社会支持和手机依赖的关系，并报告了两者之间的相关系数或者通过计算可以获得效果量的F、t和χ2值。(2)研究对象为中国大陆在读大学生，包括本科生和专科生。(3)资料数据完整，样本大小明确。(4)社会支持的测量工具为肖水源编制的社会支持评定量表、Zimet等人编制的领悟社会支持量表以及叶悦妹和戴晓阳编制的大学生社会支持评定量表(SSSUS)，手机依赖的测量工具为在行为成瘾理论基础上参考网络成瘾而编制的手机依赖量表，以熊婕等人编制的《大学生手机成瘾倾向量表》和Leung编制的《手机成瘾指数量表》为主。文献排除标准为：(1)研究对象具有躯体疾病或者精神障碍；(2)研究数据不完整或者具有明显错误；(3)基于同一数据重复发表的文献。经筛选，最终获得36篇有效文献进行元分析，其中普通期刊13篇、核心期刊7篇、学位论文16篇，样本总量为22456人，其中最大样本量为3738人，最小样本量为36人。

(二)变量编码

对纳入元分析的文献进行特征编码，主要包括作者信息、发表时间、样本量、被试类型、出版类型、测量工具和相关系数等，效果量的产生以独立样本为单位，每个独立样本对应一个效果量，若一篇文献中包含多个独立样本，则对每个独立样本分别进行编码，其具体的编码结果见表1。为保证文献编码的准确性，由两位研究者对文献分别进行独立编码，然后对两位研究者的编码结果进行比较，其编码结果具有较高的一致性。

(三)统计分析

表1.社会支持与手机依赖关系元分析文献的基本资料

注：核心期刊指南京大学CSSCI来源期刊和北京大学图书馆中文核心期刊；SSRS代表社会支持评定量表，PSSS代表领悟社会支持量表，SSSUS代表大学生社会支持评定量表。

三 研究结果

(一)同质性检验

表2.社会支持与手机依赖的同质性检验

同质性检验结果见表2，结果显示Q值为1331.067，p=<0.001，说明各效应值异质。I-squared值为97.371，根据I的解释原则[44,50]，说明在社会支持与手机依赖的关系中有97.371%的变异是由效应值的真实差异造成的，而随机误差的变异只占2.629%；Tau-squared值为0.061，说明研究间的变异不仅受到抽样误差的影响，而且还受组间误差的影响。上述结果表明研究间存在异质性，因而采用随机效应模型进行元分析。同时，效应值异质还说明需要对社会支持与手机依赖的关系进行调节效应检验。

(二)主效应检验

表3.社会支持与手机依赖的主效应检验

采用随机效应模型对大学生社会支持与手机依赖的相关系数进行元分析，结果见表3。表3显示，社会支持与手机依赖的相关系数为-0.212，95%置信区间为[-0.289，-0.132]，不包括0，由于95%的置信区间不包括0等价于P<0.05，说明社会支持与手机依赖的相关系数具有统计学意义，这与双尾检验结果p<0.001相对应。根据Lipsey和Wilson对相关系数的评价标准[51]，本研究中社会支持与手机依赖的相关系数-0.212为中等程度负相关。

(三)调节效应检验

表4.相关因素对社会支持与手机依赖关系的调节效应检验

为了考察相关因素对大学生社会支持与手机依赖关系的影响，分别对被试类型、出版年代、社会支持测量工具以及出版类型4个变量进行调节效应检验，结果见表4。研究显示，被试类型对社会支持与手机依赖的关系不具有调节作用，其Q值(组间)为1.658，p>0.05。需要说明的是由于纳入元分析的36篇文献中，有两项研究未对本科生和专科生进行区分，因此对被试类型的调节效应检验所纳入的文献数只有34篇。文献出版年代对社会支持与手机依赖的关系具有调节作用，Q值(组间)为6.527，p<0.05，其相关性随时代发展而逐渐增强。社会支持测量工具对社会支持与手机依赖关系不具有调节作用，其Q值(组间)为0.457，p值为0.796。对出版类型进行调节效应检验，其Q值(组间)为2.806，p>0.05，说明出版类型对社会支持与手机依赖关系的调节作用不显著。

(四)出版偏差检验

图1.效应值分布漏斗图

为检测纳入元分析的研究是否存在出版偏差，本研究首先采用漏斗图对元分析数据进行出版偏差检验。图1显示，大部分研究的效应值分布在漏斗图顶部，且在平均效应值附近聚集较多，只有一个效应值分布在漏斗图底部，但漏斗图的对称性不够良好，右侧的效应值数目多于左侧，显示研究可能存在一定出版偏差。然而，漏斗图毕竟是从主观角度对发表偏差进行判断，显得不够客观[52]。为了更准确地检验出版偏差，我们还采用了Rosenthal失安全系数(Fail-safe Number，Nfs)和Egger回归截距检验(Regression Intercept)进行出版偏差检验,结果显示：失安全系数为8119，远大于5K+10(K为纳入元分析的研究数目)，这意味着需要增加8119篇社会支持与手机依赖的相关无统计学意义的文献才会出现出版偏差[45]；回归截距检验的截距为-1.531，t=0.497，p=0.622，p值远大于0.05，表明出版偏差存在的可能性较小[53]。综合三种出版偏差检验方法，本元分析在总体上存在出版偏差的可能性非常小，研究结果有效。

四 讨论

(一)社会支持与手机依赖的总体效应

纳入36项研究共计22456名被试，对自2010年以来国内大学生社会支持与手机依赖关系的研究进行元分析，结果表明大学生社会支持与手机依赖呈中等程度的显著负相关(r=-0.212，p<0.001)，此结果与国外关于社会支持与手机依赖关系的研究结果较为一致[5,6,33]。通常，一个缺乏社会支持的个体，当他们遇到困难或压力时，往往不会主动去寻求他人的支持和帮助，而内心的负性情绪得不到宣泄，这时手机则可以成为避风港，使其在虚拟世界中获得情感的支持和心灵的慰藉，从而使个体更容易产生手机依赖。而具有良好社会支持的个体，在现实生活中可以获得来自家人、朋友或其他方面的支持，拥有丰富的心理资本；当他遇到困难时，能够得到他人的关心、理解、尊重和帮助，而不是过度依赖手机，从而减少了手机依赖的产生。

依赖理论认为，为获得外界的支持，个体会持续地侦查外在环境，从而确保自己处在安全的环境中，当个体的这种安全感受到威胁时，其依恋系统将会促使个体寻求其它途径予以满足[29,54]。而这时使用手机恰好可以为个体提供心理上的安慰，帮助个体扩大社会支持的来源，从而满足个体的心理需求。根据马斯洛的需要层次理论，社会支持程度低的个体较少获得来自家人和朋友的关心与爱护，其安全的需要以及归属和爱的需要在现实生活中得不到满足，他们便可以通过使用手机来满足安全感和归属感[55]。同时，社会支持缓冲模型和社会支持主效应模型认为社会支持可以缓冲压力状态下不良刺激对个体身心的影响，具有普遍的现实增益作用[56]。可见，良好的社会支持可以有效避免个体产生问题性行为，从而缓解个体对手机依赖的程度。此外，依据Peele的观点，个体可以通过手机或网络满足个体的心理需要，从而摆脱现实中的负性情绪困扰[57]；Leung的研究也表明个体想通过使用手机而获得更多肯定和支持，从而容易产生手机依赖[24]。上述研究证明，社会支持作为个体重要的心理需要，如果得不到满足，将大大增加手机依赖的可能性。值得一提的是，根据Davis的“认知—行为”模型[58]，个体的成瘾行为并非完全由于现实社会支持的缺乏，而是因为个体没有意识到已存在的社会支持，从而不能对现有的社会支持进行很好的利用，因此还需要不断提高大学生对社会支持的领悟水平。

另一方面，手机依赖也会对个体的社会支持造成影响，手机依赖程度越高的个体越不会主动寻求现实的社会支持。手机依赖会压缩个体的现实交往时间，导致个体疏于现实交往，从而产生社会孤立和焦虑[59-61]。Thatcher和Goolam的研究亦表明，沉溺于互联网络会导致个体与家人和朋友的沟通变少，不愿意进行社会交往，从而使个体的社会支持减少[62]。大学生正处于个体实现“分离—个体化”的重要阶段，是有效实现与原生家庭心理断乳、形成独立人格并向外延伸建立多种社会情感支持系统的时期[63-65]。如果大学生过度依赖手机，将不利于他们实现与原生家庭的断乳和形成独立的人格，从而阻碍他们建立正常的社会情感支持系统。需要指出的是，本研究得出大学生的社会支持可以解释手机依赖4.5%的变异量，相对较小，今后的研究还需不断探索其它因素对手机依赖的主体效应。

(二)社会支持与手机依赖关系的调节效应

1.被试类型

目前，没有专门针对本科生和专科生在社会支持与手机依赖关系上的差异研究，大多研究都分别探讨本科生和专科生在社会支持或者手机依赖上的差异。本研究中，从被试类型的调节效应分析结果可以看出，虽然在社会支持与手机依赖的相关性上，本科生高于专科生，但差异并不显著(Q=1.658，p=0.198)，说明被试类型对社会支持与手机依赖关系不具有调节作用。这一方面可能是因为本科生和专科生同为大学生，其身处的文化氛围和社会环境类似，因而外在环境因素对他们的影响是一致的，他们所获得的社会支持差别不大。另一方面，由于本科生和专科生的生理年龄接近，心理发展水平相当，都处于埃里克森人格发展理论中“建立亲密感-避免孤独感”阶段[66]。在这一时期，他们远离父母，开始独自去面对学习和生活，为避免产生孤独感，都需要获得更多的社会支持，如果在现实生活中得不到满足，他们则可以通过使用手机来满足这种需求，从而容易产生手机依赖。因此，被试类型对社会支持与手机依赖关系的调节效应不明显。

2.出版年代

对出版年代进行调节效应检验，结果显示出版年代对社会支持与手机依赖关系的调节效应显著。由于国内对社会支持与手机依赖关系的研究从2010年才开始，并在最近三年快速增多，所以本研究将文献的出版年代分为两个阶段，包括2010～2013年和2014～2017年，研究显示社会支持与手机依赖的相关系数随时间发展有逐渐增强趋势。原因可能是随着移动互联网络的普及，手机在人们生活中所扮演的角色也越来越重要，人们使用手机的时间变长，使用手机进行通信和娱乐的频率也不断增加。有研究表明随着手机的普及和使用年限变长，手机依赖问题也越容易产生[8,32]；同时消极的社会支持与适应不良相关[67]，如果大学生缺乏良好的社会支持，手机依赖现象更易发生，因而社会支持对手机依赖的影响也随时代的发展越来越大。这也从另一个角度提醒我们，为了有效预防手机依赖的产生，需要不断完善大学生的社会支持系统。但本次元分析的文献都来自于最近七年的研究，时间跨度较小，同时2010～2013年的文献数量较小，这对研究结果的推广也许存在一定影响。

3.社会支持测量工具

对社会支持测量工具进行调节效应检验，结果表明测量工具对社会支持与手机依赖关系的调节作用不显著。领悟社会支持量表主要测量个体对来自家庭、朋友或重要他人社会支持的主动领悟[16]，而社会支持评定量表和大学生社会支持评定量表除了测量主观支持外，还注重对客观存在的支持以及对客观存在支持的利用程度进行考察[15,41]。虽然三种社会支持测量工具所依据的理论基础存在一定差异，但都是对社会支持最本真的反应，在测量社会支持上具有较高的一致性，因此对社会支持与手机依赖关系的影响不显著。也有研究表明领悟社会支持量表与社会支持评定量表在元分析中存在差异，领悟社会支持量表的效应量高于社会支持评定量表[42]。这与本研究结果不一致。造成这种差异的原因，可能是社会支持本身具有多维结构，从而造成测量结果的不稳定性。因此，未来也有必要对社会支持的不同维度与手机依赖的关系做进一步验证和探讨。

4.出版类型

通常具有显著性结果的研究更容易发表，从而夸大了变量之间的真实关系，为了减少出版偏差，元分析应该纳入未发表的研究[43]。本研究纳入了16篇未正式在刊物发表的硕士论文，结果表明出版类型对社会支持与手机依赖关系的调节作用不显著，与之前不少元分析结果有差异。一般而言，在具有出版偏差的元分析研究中，已出版文献的效应值大于未出版文献。虽然我们纳入元分析的文献中，普通期刊、核心期刊和学位论文的效应值存在一定差异，但这种差异并未达到显著性，也就是说，社会支持与手机依赖关系研究的文献质量是比较稳定的。此外，结合出版偏差检验结果，研究存在出版偏差的可能性较小，这与出版类型的调节效应检验结果相吻合。同时，这也从一个侧面反映出进行出版偏差检验的重要性，在引用别人的研究和推广结果时需要更加谨慎，如果只纳入已发表文献进行元分析，其研究结果的代表性将大打折扣。

五 研究结论、不足及展望

以中国大学生为样本，对社会支持与手机依赖的关系进行元分析，研究结果如下：

(1)社会支持与手机依赖存在中等程度的负相关，总体相关系数为-0.212；

(2)文献出版年代对社会支持与手机依赖的关系具有调节作用；

(3)被试类型、社会支持测量工具和出版类型对社会支持与手机依赖的关系不具有调节作用。

关于研究的不足有以下几点：(1)元分析需要对各项独立研究成果进行定量分析，从而形成一个综合性的结论，因此对文献的查全率要求较高。我们虽努力搜集了有关社会支持与手机依赖关系的文献，但难免存在遗漏。(2)研究中仅对被试类型、文献出版年代、社会支持测量工具和出版类型进行了调节效应检验，部分调节效应检验的样本量较小，对元分析结果难免会有一定影响。(3)元分析纳入的文献主要以大学生为研究对象，未扩展到其他群体，因此不能很好地体现被试群体效应。(4)元分析仅考察了社会支持与手机依赖的总体相关，没有具体分析社会支持各个维度与手机依赖的关系，而不同的社会支持维度对手机依赖的影响程度可能有差异。

手机依赖在社会生活中具有普遍性，不仅限于大学生群体。因此，在未来的研究中，一是要逐步扩展被试群体，加入中小学生和其他群体，探究不同被试群体之间社会支持与手机依赖的关系是否存在差异；二是在社会支持与手机依赖研究成果不断丰富的基础上，尽可能选用统一测量工具开展的研究作为元分析的样本，避免由于测量工具的不同对研究结果造成的差异；三是进一步探讨社会支持与手机依赖的关系是否受其它调节变量的影响，比如性别、种族、地域、文化背景等，同时扩大样本量，以期得到更为可靠的结论；最后，由于手机依赖是时代的产物，会随着时代的发展而变化，因此未来研究可考虑采用追踪研究设计，以更好地考察社会支持与手机依赖关系变化的时代性及阶段性特点。

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[责任编辑：罗银科]

Meta-analysisoftheRelationshipbetweenCollegeStudents’SocialSupportandMobilePhoneAddictioninChina

GUO Ying1, HE Xiang-cai2

(1.School of Teacher Education and Psychology, Sichuan Normal University， Chengdu, Sichuan 610066; 2.School of Clinical Medicine, Chengdu Medical College, Chengdu, Sichuan 610500, China)

The aim of this study is to explore the relationship between Chinese college students’ social support and mobile phone addiction with meta-analysis. Through literature retrieval and filtering, 36 studies are included with 22456 participants in all. The results of meta-analysis indicate: firstly, the social support has a medium negative correlation to mobile phone addiction(r=-0.212, 95% CI [-0.289, -0.132], Z=-5.111, p<0.001); secondly, year of publication has significant moderating effects on the relationship between the social support and mobile phone addiction; thirdly, test participants, social support measure used and type of publication have no significant moderating effects on the relationship between the social support and mobile phone addiction. Thus, this paper believes that to Chinese college students, social support has a medium negative correlation to mobile phone addiction, and social support is an effective predictor variable to mobile phone addiction.

the college student; social support; mobile phone addiction; meta-analysis; Chinese Sample

B844.2

A

1000-5315(2017)06-0091-11

2017-04-01

国家社会科学基金一般项目“移动社交网络对大学生交往方式的影响研究”(15BSH025)；国家社会科学基金一般项目“网络化时代青少年社会认同的研究：基于社交网站的分析”(12XSH019)。

郭英(1963—)，女，四川内江人，四川师范大学教师教育与心理学院教授，研究方向为社会心理、教育心理；