大学生智能手机成瘾现状与大五人格特质的关系
2022-01-20余莎余为益姚智军董家心
余莎,余为益,姚智军,董家心
(1.上饶师范学院 大学生心理健康教育与咨询中心,江西 上饶 334001;2.上饶师范学院 数学与计算机科学学院,江西 上饶 334001;3.上饶师范学院 教育科学学院,江西 上饶 334001)
随着互联网技术的发展,智能手机已然成为最大的网络使用终端。根据中国互联网络信息中心统计数据显示,截至2020年6月,我国手机网民的比例高达99.2%,同时也使得智能手机成瘾的问题越来越突出。智能手机成瘾是由于对智能手机的滥用而导致手机使用者出现心理或行为问题[1]。大量研究结果显示智能手机成瘾会对个体的身心健康产生负面影响,如导致睡眠质量下降、认识功能受损、易产生孤独感、与学业成绩和人际关系呈负相关等[2-5]。在网民群体中,学生群体规模最大,其中大学生则因为拥有更多的自我管理时间和较少的他人监督,是智能手机成瘾的高危人群。目前,虽有不少研究者对大学生智能手机成瘾的影响因素进行了分析和探讨,但主要集中在对智能手机本身因素、环境因素和教育因素的探究,本研究则从个体的人格特征对大学生智能手机成瘾进行初步研究,以期为日后进一步寻求对智能手机成瘾的预防和干预方法及路径突破提供助益。
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
以江西省某高校大学生为研究对象,采用整群随机抽样法,以班级为单位,通过网络填写的方式在课堂上统一施测,最终回收有效问卷740份。其中男生181人(24.5%),女生559人(75.5%);大一182人(24.6%),大二431人(58.2%),大三72人(9.7%),大四55人(7.4%);理科专业503人(65.7%),文科专业237人(32.0%);独生子女125人(16.9%),非独生子女615人(83.1%);来自农村491人(66.4%),来自城镇249人(33.6%);有男(女)朋友193人(26.1%),无男(女)朋友547人(73.9%)。
1.2 研究工具
1.2.1 大学生智能手机成瘾量表(Smartphone Addiction Scale for College Students,SAS-C)
采用苏双等人[1]编制的大学生智能手机成瘾量表,该量表具有较好的信效度。量表共有22个项目,由戒断行为、突显行为、社交安抚、消极影响、App使用、App更新6个维度构成。该量表条目从非常不符合到非常符合5级评分,得分越高,表明智能手机成瘾程度越高。在本研究中总量表Cronbachα系数为0.78,戒断行为α系数0.80,突显行为α系数0.71,社会安抚α系数0.53,消极影响α系数0.82,App使用α系数0.62,APP更新α系数0.57。
1.2.2 中国大五人格问卷简版(CBF-PI-B)
采用王孟成等人[6]编制的中国大五人格问卷简版,包含神经质、严谨性、宜人性、开放性和外向性5个维度,具有较好的信效度。在本研究中神经质α系数0.80、严谨性α系数0.77、宜人性α系数0.71、开放性α系数0.80、外倾性α系数0.80。
1.2.3 大学生智能手机常用功能问卷
采用罗星宇自编问卷[7]对大学生智能手机常用功能进行调查。
1.3 统计分析
使用SPSS20.0对数据进行处理和分析。
2 研究结果
2.1 共同方法偏差检验
数据收集完成后,采用Harman单因素检验对共同方法偏差进行检验。将智能手机成瘾量表和大五人格问卷全部项目进入探索性因素分析,结果表明未旋转时,共生成13个因子,共解释了57.35%的变异,其中第一个因子解释了13.80%的方差变异,小于Harrison等[8]建议的40%的判断标准,表明本研究不存在严重的共同方法偏差。
2.2 大学生智能手机使用基本情况
统计分析结果显示,37%的大学生每天使用手机时间为5个小时以下,55%的大学生使用手机5~10个小时,8%的大学生达到10个小时以上。57.6%的大学生使用手机的年数为5年以下,38.8%的大学生使用手机6~10年,3.6%的大学生使用手机10年以上。对大学生智能手机常用的功能进行统计分析,结果发现社交软件的均值最高,说明此功能的使用频率最高;其次是在线听音乐、看视频(含下载);再次是网上购物或网上销售。使用频率较少的功能则是电子邮箱。
2.3 大学生智能手机成瘾人口学变量差异检验
运用独立样本t检验,对不同性别大学生在智能手机成瘾及各维度上的差异进行分析。结果显示,男生智能手机成瘾的平均分显著高于女生。在具体各维度中,男生在突显行为、消极影响、APP更新三个维度上的得分显著高于女生(见表1)。
运用单因素方差分析,对不同年级大学生在智能手机成瘾总分及各维度差异性进行检验。结果发现,智能手机成瘾总分和社交安抚维度在不同年级中存在显著差异,大四学生智能手机成瘾总分和社交安抚分数最高。进一步利用LSD法两两比较结果显示,大二、大四学生智能手机成瘾总分显著高于大一学生;大四学生社交安抚分数显著高于大一、大三学生(见表1)。
表1 不同性别、年级和家庭所在地大学生智能手机成瘾得分比较(x±s)
统计结果显示,家庭居住在城镇的大学生APP更新维度得分显著高于居住在农村者;独生子女大学生APP更新维度得分显著高于非独生子女;有男(女)朋友的大学生APP更新维度得分显著高于没有男(女)朋友的大学生;文科大学生社交安抚维度得分显著高于理科大学生。
2.4 大学生智能手机成瘾与大五人格的关系
2.4.1 不同智能手机成瘾程度组大学生大五人格的差异
将大学生智能手机成瘾总分由高到低排序,选取总分前27%和后27%作为高分组和低分组,比较二者大五人格各维度的差异。结果显示,高分组的神经质得分显著高于低分组;高分组的严谨性、宜人性显著低于低分组(见表2)。
表2 不同智能手机成瘾程度组大学生大五人格得分比较(x±s)
相关分析显示,神经质与智能手机成瘾总分呈正相关(r值为0.48,P值<0.01),而严谨性与宜人性与智能手机成瘾总分呈负相关(r值分别为-0.11,-0.09,P<0.01和P<0.05)。
2.4.2 大五人格因素与智能手机成瘾的逐步回归分析
以大学生大五人格的五个因素为自变量,以智能手机成瘾的总分为因变量,进行多元逐步回归分析。结果发现,神经质、外向性和严谨性进入回归方程,且神经质和外向性有正向预测作用,严谨性有负向预测作用,这3个变量能联合预测智能手机成瘾26.2%(见表3)。
表3 智能手机成瘾与大五人格的多元回归分析
3 讨论与分析
本次调查结果显示,被调查的大学生中有55%的同学每天使用手机达到5~10小时,而张铭[9]研究中每天使用手机时间最多的只有4小时。大学生使用频率最高的软件是社交类软件,使用最少的是电子邮箱。这些数据表明智能手机在大学生中越来越普及,随着智能手机功能的不断更新和丰富,导致大学生花在这方面的时间陡然增加;大学生正处于埃里克森寻求认同、亲密的关键期,有强烈的交往需求,渴望交往成功,渴望被人接受与理解,渴望爱与被爱,因此社交类软件能满足大学生的这些需求。
大学生智能手机成瘾总分存在显著的性别、年级差异。翻阅以往文献,对大学生智能手机成瘾的性别差异研究结果不甚一致。例如罗星宇[7]、张铭[9]、王珺珂[10]的研究显示女生的手机成瘾分数高于男生。而本研究结果表现为男生智能手机成瘾总分高于女生,这与张亚利[11]、李思梦[12]的研究一致,这可能与女生的控制力好于男生,能更好地控制和计划使用手机的时间;并且女生的人际适应水平高于男生,更倾向在现实层面彰显自身价值。在年级方面,本研究显示,大四年级学生的智能手机成瘾总分和社交安抚因子得分最高,之后依次是大二、大一、大三年级的。这与李思梦[12]、肖祥[13]的研究结果类似。大四学生由于实习和工作的原因,需要花更多的时间进行手机联络和沟通,同时面临就业的压力,会经常使用手机向亲朋好友倾诉交流,寻求帮助,以缓解焦虑情绪;大三学生得分最低,原因当在于大三学生正处于考研准备期,他们已经有明确的学习目标和计划,时间管理经验更为丰富,自我控制力更强。因此,高校心理健康教育工作者应加强对大四学生的关注。
结果发现,相比于智能手机成瘾低分组,高分组大学生的神经质得分更高,严谨性和宜人性得分更低;相关分析也显示,神经质、严谨性、宜人性与智能手机成瘾存在显著相关,说明具有这些人格特质的个体更容易产生智能手机成瘾倾向。神经质高分的个体具有焦虑、抑郁、情绪化以及逃避现实的特点[14],在现实生活中敏感多疑,容易受伤,经常出现人际关系问题,导致情绪低落,可能更倾向于沉溺手机以减轻消极的情绪体验。严谨性得分低的个体意志力薄弱,缺少毅力,懒散,处事混乱、无条理[14]。在学业上往往学习动力不足,学习目标不明确,自我管理能力和控制力差,最终沉浸在手机的快乐之中,导致智能手机成瘾。宜人性得分低的个体对他人不信任、多疑、冷漠[14],具备这种人格特质的个体很难与他人建立稳定、长久的人际关系,容易产生孤独感,而孤独感越强,智能手机成瘾越严重[15-16]。
回归分析发现,神经质、外向性和严谨性能有效预测智能手机成瘾,并且严谨性对智能手机成瘾有负向预测作用,神经质和外向性有正向预测作用,即高神经质、外向性、低严谨性的大学生更容易智能手机成瘾。也有研究发现外向性对手机冷落行为有负向预测作用[17],冲动性、感觉寻求和高冒险人格更易智能手机成瘾[18],说明人格特质是导致智能手机成瘾的重要影响因素,其作用机制在后续的研究中将进一步探讨。
4 结论
4.1 近一半多的大学生每天使用手机达到5~10小时。
4.2 男生智能手机成瘾总分高于女生,大四学生智能手机成瘾得分显著高于其他年级。
4.3 神经质、严谨性、宜人性与智能手机成瘾显著相关,智能手机成瘾高分组具有高神经质、低严谨性和低宜人性。
4.4 神经质、外向性和严谨性能显著预测智能手机成瘾。