大学生无聊倾向性潜类别及其与网络游戏成瘾的关系*

黄时华，洪子杰，吴绮琳，刘心宁

(广州中医药大学公共卫生与管理学院，广东 广州510006)

1 前言

随着互联网发展，网络游戏成瘾(Internet Game Disorder，IGD)已经成为当前一个国际性重大公共卫生问题。2018年世界卫生组织首次将游戏障碍(即游戏成瘾)列入《国际疾病分类(ICD-11)》精神与行为障碍章节，明确了游戏成瘾属于一种精神疾病。最近研究表明[1-3]，无聊倾向性(Boredom Proneness)可能是网络游戏成瘾的常见风险因素，长期存在的无聊体验极有可能演变为一种慢性的、普遍存在的压力源[4]，对身心健康造成不同程度的危害。而网络游戏已经逐渐成为大学生逃离无聊、应对压力的日常娱乐方式[5-6]，高无聊倾向性大学生更容易沉迷于网络游戏所带来的新鲜感和刺激感之中，导致其生理、心理及社会功能受损。但两者之间的关系还有待进一步探讨。本研究拟通过潜在剖面分析技术对大学生无聊倾向性的异质性进行研究，并进一步探讨不同无聊倾向性分类与网络游戏成瘾的关系，从而为后续有针对性开展网络游戏成瘾预防与干预提供实证依据。

2 研究方法

2.1 研究对象

采用整班联系、个人自愿参加的原则，选择广州大学城2所高校一到三年级大学生分别进行集体施测，共发放调查问卷800份，回收有效问卷758份，问卷有效回收率为94.8%。其中男生382人，女生372人；理工科专业286人，文科(含经济管理类)专业234人，医药专业238人；大一265人，大二255人，大三238人。

2.2 研究工具

2.2.1 被试基本资料

被试基本资料包括学号、年龄、性别、专业、平均每周玩网络游戏的时间和次数、以及最喜欢玩的网络游戏类型。

2.2.2 大学生无聊倾向性问卷

采用黄时华等[7]编写的大学生无聊倾向性问卷，30题，由6个因素构成，即单调性、孤独感、紧张感、约束性、自控力和创造力。采用7级记分，分值越高代表无聊倾向性越高。该问卷经测试具有良好的信效度。本研究总问卷的Cronbach α系数为0.90，六个因素的Cronbach α系数分别为0.91、0.89、0.80、0.80、0.66和0.65。

2.2.3 网络游戏成瘾量表

由黄雅慧编制[8]，共27题，包括四个症状维度(强迫性玩线上游戏、线上游戏耐受性与戒断退瘾症状、时间管理问题和人际健康问题)。使用4级计分，分值越高代表成瘾程度越高。在本研究中，将“线上游戏”改为“网络游戏”。在本研究中总量表的Cronbach α系数为0.95，四个症状维度的Cronbach α系数分别为0.81、0.87、0.80和0.90。

2.3 研究程序

对被试进行集体施测。主试由经过培训的心理学专业学生担任，被试的辅导员负责组织。所有被试均是自愿参加测试，问卷为匿名作答，随时可以终止测试。回收问卷后，进行数据录入。采用SPSS 20.0 进行描述性统计及方差分析。使用Mplus 6.0 进行潜在剖面分析。

3 结果

3.1 大学生无聊倾向性的潜在剖面分析

以大学生无聊倾向性问卷的六个因素(单调性、孤独感、紧张感、约束性、自控力和创造力)为指标，将大学生无聊倾向性类型依次分成1 类、2 类、3 类、4 类和5 类进行潜在剖面分析的模型拟合性估计(见表1)。

表1 大学生无聊倾向性类型的潜在剖面分析拟合信息

从表1可知，拟合指数AIC、BIC、ad BIC随着分类类别数量增加而单调减小。从Entropy指数看，将被试分成3类最好，但随后分成4、5类时Entrop值变化幅度不大，都可以保证大于四分之三的被试被正确归类。分出3、4、5类的P(LMRT)都达到显著性。但分成3类和5类时有1个类别数目比率很低，分别只有2.5%和2.3%。综合以上各项指标，这里将无聊倾向性分为4类最合适。

为了对潜在剖面分析分类结果的准确性进行验证，对潜在剖面分析的分类结果进行辨别分析。从表2可以看出，第一种无聊倾向性类型中，173名大学生均被正确预测，预测准确率为86.7%；第二种类型中，387名大学生被正确预测，预测准确率为88.4%；第三种类型中，33名大学生被正确预测，预测准确率为85.2%；第四种类型中，94名大学生被正确预测，预测准确率为86.8%；就总体预测率而言，546 名大学生被正确预测，预测准确率为87.6%，说明辨别力甚佳，也说明潜在剖面分析结果是可靠的。

表2 大学生无聊倾向性类型的辨别分析结果

为了比较不同类型的大学生在无聊倾向性总分和各个因素上是否存在差异，以无聊倾向性问卷总分以及六个一阶因子得分作为因变量，将无聊倾向性潜在4类型作为自变量，进行多元方差分析。结果表明：4种类型的大学生在无聊倾向性总分及6个一阶因子得分上都存在显著差异。

事后多重比较分析发现，四种类型大学生在无聊倾向性总分上差异显著(A

表3 不同类型大学生在无聊倾向性总分及各因子上的差异分析

根据上述结果及图1可知，A类被试的问卷总分显著低于其他三类被试，无论由单调性和孤独感这些外部刺激因素所引起的无聊水平，还是由自控力和创造力这两个内部刺激因素所引起的无聊水平，都是比较低的，命名为“低无聊型”，样本中有173名大学生属于该类型，占22.8%。

图1 大学生无聊倾向性的潜在剖面分析剖面

B类被试的问卷总分和外部刺激维度的四个因子(单调性、孤单感、紧张感和约束性)得分都显著高于A类和C类被试，但低于D类被试；在内部刺激维度上的两个因子(自控力和创造力)得分高于A类和D类被试，但低于C类被试。总体而言，B类被试的总体无聊水平较高，但由外部刺激和内部刺激所导致的两类无聊倾向性差异不大，因此将B类命名为“内外刺激型”，有438名大学生属于该种类型，占57.8%。

C类被试虽然总体无聊水平较低(问卷总分只显著高于A类，且显著低于B类和D类)。但是，在内部刺激的两个因子(自控力和创造力)得分均显著高于其他三类被试，而外部刺激的四个因子上的得分均比较低。内部刺激维度反映了个体自我创造兴趣活动的能力，得分越高则说明个体越难做到在各种环境中通过自我创造兴趣活动保持自我充实，故将C类命名为“难以自乐型”，被试中有39名大学生属于该种类型，占5.2%。

D类被试的问卷总分显著高于其他三类被试，但是这种高无聊倾向性集中体现在外部刺激维度上，单调性、孤单感、紧张感和约束性因子的得分均显著高于其余三个类型；而在内部刺激的两个一阶因子上的得分却显著低于C类，高于A类被试。因此，将其命名为“环境困扰型”，被试中有108名大学生属于该种类型，占14.2%。

3.2 大学生无聊倾向性类型对网络游戏成瘾的影响

将大学生无聊倾向性问卷的6个因子得分及总分分别与网络游戏成瘾量表的四个维度得分及总分进行相关分析。结果显示大学生无聊倾向性问卷总分以及外部刺激维度的四个因子(单调性、孤独感、紧张感和约束性)与网络游戏成瘾量表总分以及四个维度得分之间均存在显著的正相关，大学生无聊倾向性问卷的自控力因子得分和网络游戏成瘾量表总分、强迫性玩网络游戏维度和人际健康问题维度也有显著的正相关，但是创造力因子与网络游戏成瘾之间不存在任何的显著性相关。具体结果参加表4。

表4 大学生无聊倾向性与网络游戏成瘾的相关矩阵 (n=758)

逐步回归分析发现对孤独感、单调性和约束性对大学生的网络游戏成瘾有一定的正向预测作用(t值分别为3.71、3.90和3.07，β分别为0.32、0.18和0.40，P值均小于0.01)，回归方程的方差分析结果显著(F值为34.98，P值小于0.001)。

为了进一步了解不同无聊倾向性类型大学生的网络游戏成瘾水平的差异，以不同无聊倾向性类型为自变量，网络游戏成瘾量表总分以及四个维度得分为因变量进行多元方差分析。结果发现不同无聊倾向性类型大学生的网络游戏成瘾总分以及四个症状维度得分均差异显著。多重比较分析发现，环境困扰型大学生的网络游戏成瘾总分以及三个症状维度(强迫性、耐受性和人际健康问题)得分均显著高于其他三类，但环境困扰型、难以自乐型和内部刺激型在时间管理问题维度上的得分没有显著差异；低无聊型的网络游戏的网络游戏成瘾总分以及四个症状维度得分均显著低于其他三类。具体结果参见表5和图2。

表5 不同无聊倾向性类型大学生在网络游戏成瘾总分及各维度上的差异分析

图2 不同无聊倾向性类型被试在网络游戏成瘾量表的得分

4 讨论

4.1 大学生无聊倾向性的潜在类别及其主要特征

本研究显示大学生无聊倾向性具有明显的分类特征，可划分为4个类别，分别为“低无聊型”“环境困扰型”“难以自乐型”“内外刺激型”。这与魏绮雯等人[9]的研究类似。低无聊型的大学生一般生活目标明确，生活丰富多彩，在各种环境中都感觉轻松，富于创造力，爱好广泛，有能力处理好学业和生活事务，平时很少感到无聊，在本研究中这类学生占比为22.8%。环境困扰型(外部刺激缺乏)的大学生最容易体验到无聊感，他们往往对生活和学习缺乏目标和兴趣，整天无所事事，而且对环境要求也比较高，枯燥紧张的环境最容易引发他们的无聊感，而人际交往所带来的困扰也会引发他们的无聊，这类学生占大学生的14.2%。而难以自乐型(内部刺激缺乏)学生的无聊感主要来源于自身的能力，贫乏的想象力和创造力、涣散的注意力以及低下的自控能力，这些内在因素在很大程度上制约着他们在各种环境中的表现，从而容易产生无聊，这类学生仅占大学生的5.2%。内外刺激(缺乏)型大学生既不能像低无聊型大学生做到目标明确、善于从内外环境中寻求刺激保持充实感，也不会像环境困扰型或难以自乐型学生那样只有某些方面表现特别差，他们在六个因子上的得分均处于一个中间位置，这类学生占了总体的大多数(57.8%)。

4.2 大学生无聊倾向性的潜在类别与网络游戏成瘾的关系

本研究不仅从变量水平上考察了大学生无聊倾向性与网络游戏成瘾之间的关系，而且从个体差异的视角分析了它们之间的关系。本研究发现无聊倾向性和网络游戏成瘾显著正相关，这和前人研究结果一致[1-3，10]。本研究还发现，不同无聊倾向性类型大学生的网络游戏成瘾水平存在显著差异。环境困扰型大学生的网络游戏成瘾程度最高；低无聊型大学生的网络游戏成瘾程度最低，这和回归分析结果一致。回归分析显示，单调性、孤独感和约束性能正向预测大学生的网络游戏成瘾，而这三个因子均属于外部刺激维度。也就是说大学生的无聊倾向性越高网络游戏成瘾程度越高，尤其是因为环境的单调性和约束性以及人际孤独感所引发的无聊，更容易导致大学生更多地沉迷于网络游戏。分析其中的原因可能是因为大学生的无聊倾向性越高，对环境的要求就越高，更容易将周围环境刺激知觉为单调的、受约束的；而且还存在更多的人际交往问题，更容易体验到孤独感和无助感，进而手机依赖[11]。相比而言，环境困扰型大学生似乎需要更多的新鲜感来刺激大脑。无聊源于神经递质多巴胺的缺乏[12]，高无聊就会选择一些偏差行为来逃脱这种无聊状态，例如赌博行为、药物滥用、冒险行为、问题性网络使用等[13--15]。而虚拟的易于操作的网络游戏世界正好可以为他们提供所需要的新鲜感和刺激感，既满足了他们休闲娱乐、打发无聊时光的目的，又在集体游戏进行了社会化行为，体验到强烈的合作和竞争[16]，获得了情感慰藉，在一定程度上缓解了现实人际关系所产生的焦虑与孤独。

4.3 教育建议

在今后心理健康教育相关工作的开展中，可以根据不同无聊倾向性特征人群的心理特征，提出针对性的干预措施。例如，针对环境困扰型的学生，应该注重帮助学生加强人际适应，合理应对外部环境的刺激；而针对难以自乐型的学生，应该加强这类学生的自我探索和创新能力。因此，高校可以通过组织形式多样的校园活动丰富外部环境，有针对性开展提升人际关系、提高自我认识和创新能力、增强自我控制等团体辅导课程，来全面促进大学生的身心健康，合理使用网络。