大学生体型满意度及网络成瘾的相关性研究

虞 珏 ，陆青云

（1.南通卫生高等职业技术学校，江苏 南通 226010；2.南通大学公共卫生学院，江苏 南通 226009）

网络成瘾是一种冲动、失去控制的上网行为，是由于网民超过一定限度地使用互联网，而致使的心理功能受损与社会交往能力减退，可表现为网民对网络的过分渴望，甚至出现戒断反应，精神与躯体的症状也可能在出现戒断反应的同时出现。《中国互联网络发展状况统计报告》指出，到2017年6月我国网民数量已经达到7.51亿，其中大学生人群中的网络成瘾者占6.4%～13%[1]。

大量的实证研究表明，过度使用网络会导致很多与传统成瘾行为相关的反应，如显著性、耐受性、对刺激渴望和戒断综合征症状[2]。王立皓等[3]认为“00后”大学生正在成为网络成瘾的高发人群，网络成瘾会导致焦虑、抑郁等负面情绪增加。国内外大量研究阐述了网络成瘾和人格特质、精神病理状况（如焦虑、抑郁）之间的关系[4-8]。另外一些研究发现，网络成瘾及低自尊两者之间存在联系[9-11]。然而，国内很少有学者把研究焦点放在身体不满意及网络成瘾的相关性方面。

身体不满意的定义有很多种，一般来说指的是对一个人外貌或体型至少有一个方面的不满。美国的一项针对身体不满意度的调查显示，20%的男性和30%的女性对身体不满意，且因身体不满意对整体生活质量产生负面影响的男性占15%，女性占25%[8]。有研究发现，身体不满意度与抑郁、焦虑之间存在直接联系，然而关于身体不满意度作为一个独立变量，探讨其对网络成瘾的影响的研究很少。国外仅有极少数研究发现，过分关注身体形象，可预测男性网络成瘾[12-13]。不少研究显示，对体型不满会影响自尊[14]，与此同时其他研究也证实了对外貌不满与抑郁[15]和焦虑[16]存在关系。这意味着因为对身体不满意，会增加焦虑、抑郁情绪以及网络成瘾行为。本研究主要探讨大学生群体体型不满意度对网络成瘾发生率的直接和间接影响。

1 对象与方法

1.1 对象

采用随机整群抽样方法，于2019年3月在江苏省抽取两所综合性高校以及一所高等职业技术学校若干班级学生为研究对象，发放问卷后收回有效问卷974份，其中女性744名，男性230名。

1.2 方法

1.2.1 网络成瘾量表采用中文网络成瘾量表修订版（CIAS-R），该量表被广泛应用于网络成瘾测量，由两个方面4个维度组成，网络成瘾症状包括网络成瘾耐受性、强迫性上网及网络成瘾戒断反应；网络成瘾相关问题包括时间管理问题、人际与健康问题，共19个题项。采用4点计分法，各维度总分为所含题项得分之和，而量表总分则是4个维度得分之和。本研究根据学生网络成瘾情况，将其划分为两组：＜46分为正常组；≥46分为网络成瘾组。

1.2.2 体型满意度 以自评方式进行体型满意度调查，选项包括非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意，采用三分类方法（1：非常不满意与不满意；2：一般；3：满意与非常满意）。

1.2.3 焦虑自评量表（SAS） 采用ZUNG编制的焦虑自评量表（SAS）。此量表含有20个项目，根据学生近一周实际情况进行评分，选项包括很少、有时、大部分、全部。采取1～4分制，分数越高反映焦虑情绪越严重，本研究将评分＜50分的设定为正常组，评分≥50分的设定为焦虑组。

1.2.4 抑郁自评量表（SDS） 采用ZUNG编写的抑郁自评量表（SDS）。该量表含有20个项目，每个项目分为4级进行评分。用具体的某症状或某种不良心理、行为状况出现频率进行分级。分数越高反映抑郁情绪越严重。本研究将评分＜50分的设定为正常组，评分≥50分的设定为抑郁组。

1.2.5 体力活动测量问卷 国际体力活动测量问卷由国际体力活动测量工作组在21世纪初制定，本文选取其中一部分进行体力活动估算。

1.2.6 匹兹堡睡眠质量指数量表此量表用于评定接受测试的人群最近一个月的睡眠质量。此量表包含19个自评项目与5个他评项目，得分为0～21分，得分越高则认为被测睡眠质量越差。

1.2.7 一般人口统计学变量 包括年龄、性别、身高及体重、父母文化水平、家庭经济情况等。关于家庭经济情况，通过回答问题进行评价，如“你认为你的家庭条件与同学相比属于哪一种（差、相同、好）？”。

1.3 统计学分析

使用Epidata进行双人平行录入数据，后期合并数据库时使用SPSS 21.0分析软件。使用Logistic多因素回归分析进行二分类变量分析，检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 基本情况

本调查共发放问卷约1 000份，回收有效问卷974份，有效率为97.40%。其中男性220名，占总人数的22.59%，女性754名，占总人数的77.41%；年龄17～20岁，绝大部分为“00后”学生；网络成瘾者101人，占10.37%。单因素分析结果显示，网络成瘾与父亲文化水平（P=0.022）、母亲文化水平（P=0.032）、体型满意度（P=0.009）、体力活动水平（P=0.014）、焦虑（P=0.014）、抑郁（P=0.014）变量显著相关，与家庭经济情况、学习负担、睡眠质量、抽烟喝酒情况、身体质量指数（BMI）分类无显著统计学关联，见表1。

表1 网络成瘾组与正常组基本情况比较[n（%）]

2.2 体型满意度与网络成瘾的多因素Logistic回归分析

将单因素分析中与网络成瘾显著相关的变量纳入多因素回归分析中，表2 显示，焦虑（P＜0.05）、体型满意度（P＜0.05）、体力活动水平（P＜0.05）、父亲文化水平（P＜0.01）与网络成瘾有相关性，抑郁（P＞0.05）、母亲文化水平（P＞0.05）与网络成瘾无相关性。同时多因素回归分析结果显示，在控制其他变量的基础上，体型满意度仍与网络成瘾显著相关（OR=0.671，P＜0.05），提示体型满意度作为独立变量，影响大学生网络成瘾情况。

表2 体型满意度及网络成瘾的多因素Logistic回归分析

3 讨论

本研究结果显示，父母文化水平对子女的网络成瘾影响显著，抑郁及体力活动也会影响大学生网络成瘾发生率，另外体型满意度作为一个独立变量，与网络成瘾显著相关。

当其他外界条件相当时，父母文化水平越低，子女网络成瘾的可能性越大。本研究结果显示，父母文化水平与“00后”大学生网络成瘾相关，尤其是父亲文化水平的影响更显著。另外本研究显示大学生体力活动水平与网络成瘾呈负相关，也有学者指出适当的体力活动时间及强度对网络成瘾这一现象而言是一个保护因素，这可能与有锻炼习惯的“00后”大学生自律性比较强，可以合理使用网络有关，且该人群有良好的社交氛围，社交活动较多，没有过多的时间用于网络，因此，网络成瘾发生率相对较低。抑郁和焦虑作为常见的情绪问题，关于其对网络成瘾影响情况，国内已有很多文献进行过报道[17-18]。本研究也得出情绪特别是抑郁情绪与大学生网络成瘾有显著关联。本研究中体型满意度作为一个新的变量出现，其作为一个独立变量，可直接影响网络成瘾情况。以往的大多数研究重点为体型不满意与不正常的饮食习惯之间的关系[19]。国外越来越多的研究认为负面身体形象导致网络成瘾和饮食失调的共同发生[20]。针对英国年轻人群的一项研究发现，身体自尊程度可直接或间接地通过抑郁影响网络使用行为[21]。同时Hetzel-Riggin等[22]研究发现，女性人群的体重和上网问题没有直接关联，而身体自尊会直接影响网络使用行为。本研究也同样发现超重肥胖似乎与网络成瘾行为无显著关联。Rodgers等[23]利用了身体意象回避这个变量进行研究，发现其与网络使用行为相关。体型不满意度作为一个独立变量，会影响网络成瘾行为，推测对体型不满者可能会沉浸在虚拟媒体中，因为虚拟媒体可以伪装或隐藏他们的真实物理特征，并展示出其理想中的虚拟外观。另外体型满意度也与一个人的自信与否有很大关系，对自己体型较为满意的人，本身就比较自信，或者由于体型良好，容易获得同伴青睐，在遇事时会倾向于向朋友寻求帮助或者自己解决问题，不容易对网络产生依赖，进而成瘾。

本研究结果发现，体型满意度作为一个独立变量，与网络成瘾显著相关。但由于研究采取的收集数据方法为横断面研究，故其因果关系仍待考究。另外由于参与的研究人群相对来说比较单一，有一定的局限性。本研究呼吁大学生除了注重心理健康外，还应采用科学方法，提高体型满意度和身体素质，改善自身体型。