【编者按】：心理学论文是科技论文的一种是用来进行心理学科学研究和描述研究成果的论说性文章。

【论文摘要】目的：探讨大学生网络社交成瘾者和网络游戏成瘾者的心理健康水平和人格特质的差异，以及两者之问的相互关系。方法：随机整群抽取广东省在校大学生共654名，采用问卷法，将一般病理性网络使用量表(GeneralizedPathologicalInternetUseScale.GPIUS)中文版、大学生网络游戏认知一成瘾量表、症状自评量表(SelfratingChecklist，SCL一90)、艾森克人格问卷(简式)(EysenckPersonalityQuestionnaire，EPQ)同时施测。结果：在心理症状方面，网络游戏成瘾大学生仅在恐怖因子上得分高于对照组(p<0.05);网络社交成瘾大学生的SCL一90各因子分和总分均高于对照组(p<0.01);除恐怖和偏执因子外，网络社交成瘾者的SCL一90其余因子分和总分均高于游戏成瘾组(p<0.01)。在人格特质方面.网络社交成瘾者的精神质得分高于游戏成瘾组和对照组(p<0.01)。精神质、外向性、SCL一90各因子分和总分与GPIUS总分呈正相关(p<0.01)。精神质和外向性对网络社交成瘾倾向有显著预测作用(P

【论文关键词】健康心理学;心理测量学研究;大学生;网络成瘾;人格

近年来.大学生逐渐成为网络成瘾障碍(IntemetAdditionDisorder。IAD)的高发人群。以网络游戏成瘾和网络社交成瘾两种亚型最为常见.1AD成为损害大学生心身健康和社会适应能力的重要因素。以往研究表明.大学生的IAD个体常表现出广泛的心身症状和社会功能损害。包括焦虑、抑郁：社会适应能力下降：现实人际关系淡漠和生理功能障碍如睡眠障碍、食欲下降和体重减轻等。由于上网聊天的主要目的是无目的地打发时间和回避现实中的人际交往。因而网络社交成瘾者可能会体验到更多的心身症状和现实人际关系受损。而网络游戏高手可通过自己娴熟的操作技巧来获得同伴的尊重.在一定程度上有助于缓解游戏成瘾者的焦虑和抑郁情绪。值得关注的是.在大学生群体中.不同的网络成瘾内容可能导致个体沉迷或过度卷入程度存在差异，从而对成瘾者的心理健康水平产生不同影响。然而，关于不同亚型IAD大学生的心理健康水平差异国内尚未见有研究涉及。

对大学生IAD成因的探讨主要集中在个体的易感素质、认知方式和情感激活程度等内因方面，其中以人格特质的作用最受重视。相关研究表明，人格特质与大学生IAD的形成有密切关系，情绪不稳定、高神经质倾向的个体接触网络后更易发展成为IAD=61。IAD个体常表现出某些适应不良的人格和心理特征如爱幻想、低自尊、社交恐怖、抑郁、焦虑、缺乏自信和更具好奇心等。由于大学生群体中存在不同的IAD亚型，可以假设，不同IAD亚型的促发因素以及人格特质在不同IAD亚型的预测作用可能存在差异。然而，国内外关于上述问题的研究却相对缺乏。

综上所述，本研究拟考察大学生中网络游戏成瘾者和网络社交成瘾者的分布情况，比较两种IAD亚型大学生的心理健康水平和人格特质的差异，并进一步分析人格在不同亚型IAD中的预测作用，以期为针对性干预策略的实施和有效性评估提供理论和实验依据。

1对象与方法

1.1对象

选择中山大学、华南师范大学和广东商学院三所高校的大学本科生为研究对象。发放问卷800份，回收有效问卷654份。其中男性297人，女性357人，平均年龄20.29+_1.39岁。大一176人(26.91%)，大二195人f28.82%)，大三119人f18.20%)，大四164人(25.08%)。各年级男女比例和专业基本匹配。

1.2工具

1.2.1一般病理性网络使用量表(GeneralizedPathol-ogicalIntemetUseScale.GPIUS)中文版GPIUS由Caplan编制，李欢欢等修订，量表共27个条目，包括6个维度：过度使用、网络渴求、社交认知和收益、功能损害、心境转换和网络社交。量表采用利克特五点评分。“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。量表得分>73，表明个体存在网络社交成瘾倾向，分数越高，成瘾倾向越明显。

1.2.2大学生网络游戏认知一成瘾量表(Internet GameCognition—additionScale，IGCAS)为自编量表I，条目来源于网络成瘾的临床表现、DSM一1V的病理性赌博和物质滥用诊断标准，以及参考CaplantTl编制的一般性网络成瘾量表(GeneralizedPathologicalIntemetUseScale，GPIUS)中关于网络功能的认知条目。量表包括13个条目。采用利克特五点评分。“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。本研究中，该量表在654名大学生样本中使用获得比较满意的信效度，各分量表和总量表的d系数在0.90～0.94。探索性因素分析结果显示量表包括2个维度：游戏非适应认知和成瘾行为，可解释方差61.63%。量表得分>32，表明个体存在网络游戏成瘾倾向，分数越高，成瘾倾向越明显。

1.2.3症状自评量表(SeIfratingChecklist，SCL-90)由Derogatis编制，王征宇等修订。量表共包括90个条目，涉及躯体化、强迫、人际关系敏感、抑郁、焦虑、低对、恐怖和精神病性等9个方面的心理和生理症状描述。

1.2.4艾森克人格问卷(简式)(EysenckPersonalityQuesitonnaire，EPQ)由钱铭怡等修订。问卷包括48个条目，划分为神经质、精神质、外向性和掩饰性4个维度。

1.2.5 Young成瘾量表(中文版)共包括8个条目：突显性、过度使用、戒断反应、控制失败、情绪调节、分心、隐瞒和忽视社交生活。当被试对8题中的5题回答“是”，且能够排除其他精神疾病所导致，则被诊断为IAD。

1.3施测程序和数据处理

本研究以班级为单位进行集体施测，主试为有经验的教师和经过系统培训的研究生。数据处理使用SPSS13.0软件包。

2结果

2.1大学生两种IAD亚型的发生率

以Young量表分>5，GPIUS得分>73，IGCAS得分<32为网络社交成瘾的人组标准。以Young量表分>5。GPIUS得分<73。IGCAS得分>32为网络游戏成瘾的人组标准。以Young量表分<5，GPIUS得分<73，IGCAS得分<32为非成瘾组的人组标准，考察两种IAD亚型在大学生中的分布情况。结果表明：符合网络社交成瘾倾向标准者89人，占13.6%(89/654)，其中男生38人，占42.6%(38/89)，女生51人，占57.4%(51/89)，男女比例无显著差异(x2=1.22，P>0.05)。符合网络游戏成瘾倾向标准者76人，占11.6%(76/654)，其中男生55人，占72.4%(55/76)，女生21人，占27.6%(217/6)，男女比例差异有统计学显著性(X2=15.21，19<0.O1)。

2.2网络社交成瘾组、网络游戏成瘾组与对照组大学生的SCL一90得分差异比较

在非成瘾组大学生489人中随机选取89人，作为对照组。通过One—WayANOVA，考察网络社交成瘾组、网络游戏成瘾组和对照组之间的SCL一90得分差异，并采用Seheffe进行事后比较。结果显示：三组的SCL一90各因子分和总分的总体比较差异显著(P

 

 

2.3网络社交成瘾组、网络游戏成瘾组与对照组大学生的EPQ得分差异比较

方差分析结果显示，三组在精神质得分上的总体比较存在显著差异(P

 

 

2.4大学生IAD倾向、人格特质和心理症状的关系

相关分析结果显示，GPIUS量表分与SCL一90各因子和总分呈正相关，相关系数值为0.21~0.32，有统计学显著性fP<0.01)。IGCAS量表分仅与强迫因子(r=0.11，P

2.5大学生的两种IAD亚型影响因素的回归分析

为进一步了解大学生网络社交成瘾和网络游戏成瘾的影响因素，以及人格特质在两种亚型IAD中是否具有预测作用。以性别、年龄、专业、每周上网时间、精神质、神经质和外向性作为自变量，以GPIUS量表分和ICGAS量表分作为因变量，进行逐步回归分析。结果显示，性别是网络游戏成瘾的危险因素。而每周上网时间、精神质和外向性对网络社交成瘾有显著的正向预测作用。详见表3和表4。