system: [SYSTEM]

user: 3. 实验2：匿名网络环境下问题性网络使用者的反应抑制特点 3.1. 被试 为避免样本重叠，实验2通过另一众包服务平台猪八戒(ZBJ)分批招募被试参与在线实验。招募过程中，研究者以雇主身份在猪八戒上发布网络任务。平台上的务工用户阅读任务需求后，自愿领取任务成为被试，前往虚拟实验室Pavlovia完成在线实验，每人仅能领取一次。在完成实验(网络任务)并确认完成情况合格后，每名被试将获得任务酬金￥3。第一批被试在与实验1相同的匿名状态下招募。119名被试完成任务并生成有效数据文件。其中，48名被试因Go试次反应率低于95%而予以剔除，1名被试因重复参与而予以剔除第二次参与的数据。有效匿名样本为n 1 = 70；第二批被试在与实验1相同的非匿名状态下招募。60名被试完成任务并生成有效数据文件。其中，4名被试因Go试次反应率低于95%而予以剔除、3名被试因未填写身份信息而予以剔除。有效非匿名样本为n 2 = 53。最终有效样本为N = 123。详细信息见表5、表6。 Table 5 Basic Information of Participant 匿名 非匿名 F (1， 119) p n M (SD) n M (SD) 问题性网络使用组 44 47.66 (11.48) 36 43.83 (10.15) 165.11 <0.001 健康控制组 26 20.50 (7.00) 17 23.12 (6.50) 表5. 各组被试基本信息 Table 6 Demographic Information of Nonanonymous Participant 性别 人数 年龄 职业(n) 问题性网络使用组 男 23 26.57 (5.58) 学生(8)、IT工程师(3)、其他各业(12) 女 13 28.00 (7.25) 学生(4)、设计师(2)、其他各业(7) 健康控制组 男 12 26.67 (6.75) 学生(5)、其他各业(7) 女 5 24.00 (4.18) 学生(2)、其他各业(3) 表6. 非匿名组被试人口统计学特征 3.2. 设计 实验2采用2 (被试类型：问题性网络使用组、健康控制组) × 2 (匿名状态：匿名、非匿名)因素组间实验设计。自变量均为被试间变量。因变量为信号停止反应时(Stop-Signal Reaction Time; SSRT)及抑制率(P(inhibit))。SSRT可通过Go试次平均反应时减去Stop试次平均停止信号延迟(Stop-Signal Delay; SSD)的差值计算，即SSRT (m) ；或通过求取全部Go试次数乘以Stop试次抑制失败率的值，再凭该值查找对应Go反应时分布百分位数(即百分位数反应时)减去Stop试次SSD的差值计算，即SSRT (i) 。P(inhibit)为成功抑制的Stop试次占总Stop试次的比值。 3.3. 工具 3.3.1. IAT量表 同实验1。 3.3.2. Stop-Signal任务 本次实验采用Stop-Signal任务测量被试反应抑制。本研究使用的Stop-Signal任务自Verbruggen等(2019)改进而来，该版任务由Verbtuggen等使用基于JavaScript语言的JsPsych开发并封装为HTML网页。本研究将其编写为PsychoPy程序，刺激及流程与原版保持一致。如图2所示，在Verbruggen等(2019)的Stop-Signal任务刺激为左朝向绿色箭头、右朝向绿色箭头及两个“X”组成的图形。在Go试次下，被试需要根据Go信号(绿色箭头)的朝向做出反应。在Stop试次下，被试需要在Stop信号(两个“X”组成的图形)呈现后抑制反应。由于在Go信号中所启动了反应趋势，被试需要做出有意努力才能在Stop信号出现后停止反应，做出的有意努力即为反应抑制(Diamond， 2013; Verbruggen et al.， 2019)。每个试次均由250 ms的注视点(+)开始。随后根据当前试次类型进入不同的探测阶段：在Go试次中，屏幕将呈现Go信号(绿色箭头)，被试需要根据Go信号做出按键反应，Go信号持续1250 ms刺激时间截至或持续至被试做出按键反应为止；在Stop试次中，屏幕将首先在一段停止信号延迟(Stop-Signal Delay; SSD)时间内呈现Go信号，随后Go信号将立刻被替换为Stop信号(两个“X”组成的图形)，Stop信号将持续1250-SSD ms，被试需要在看到Stop信号后立刻停止反应(取消按键)。SSD是由追踪算法控制而递进变化的时间值：即初始300 ms，若被试抑制成功则在下一Stop试次的SSD增加50 ms，若被试抑制失败则在下一Stop试次的SSD减少50 ms。在任务刺激结束后，则呈现750 ms空屏作为试次间隔。 本Stop-Signal任务由1个练习Block (包含24试次，其中18个Go试次，6个Stop试次)和2个正式Block (共包含200试次，其中150个Go试次，50个Stop试次)构成。各Block中Go试次和Stop试次随机呈现，比例3:1。被试可自主选择是否在练习Block进行重复练习，直至其选择进入正式Block。被试通过计算机键盘反应，左朝向绿色箭头(←)按“F”键，右朝向绿色箭头(→)按“J”键。任务期间保持左手食指置于“F”键，右手食指置于“J”键。本任务采用基于Python语言的PsychoPy编写，部署于“虚拟实验室”Pavlovia (Peirce et al.， 2019)。生成数据由Pavlovia后台自动收集。 图2. Stop-Signal任务流程图 3.4. 程序 同实验1。 3.5. 结果 采用统计语言R进行数据处理和分析。当前数据根据Pauta准则，对反应时落在M ± 3 SD之外的试次予以剔除。由于部分被试抑制率未达到50%左右时，故SSRT按Verbruggen意见通过百分位数反应时计算。 Stop-Signal任务的描述统计结果见表7，方差分析结果见表8。 Table 7 Descriptive statistics results of Stop-Signal task M (SD 问题性网络使用组 健康控制组 匿名 非匿名 匿名 非匿名 SSRT (i) in ms 495.51 (94.47) 263.77 (109.13) 440.61 (86.77) 257.14 (129.81) P (inhibit) in % 15.21 (5.91) 56.06 (9.47) 17.23 (6.22) 56.12 (13.39) 表7. Stop-Signal任务描述统计结果M (SD) Table 8 Inferential statistics results of stop-signal tas 变量 SSRT (i) in ms P (inhibit) in % F p η p 2 BF 10 F p η p 2 BF 10 被试类型 3.74 0.06 0.012 1.45 0.41 0.52 0.003 0.25 匿名状态 103.30 <0.001 0.465 >100 603.57 <0.001 0.835 >100 被试类型 × 匿名状态 0.77 0.38 0.006 0.42 0.36 0.55 0.003 0.51 表8. Stop-Signal任务方差分析结果 SSRT (i) 2 × 2因素方差分析结果显示，被试类型的主效应边缘显著(F (1， 119) = 374， p = 0.06， η p 2 = 0.012， BF 10 = 1.45)。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.012。该效应量根据相同解释标准，可被解释为，问题性网络使用因素对两类被试在反应抑制表现上的差异，引起了小程度的效应。此外，当前数据的贝叶斯因子为BF 10 = 1.45说明在备择假设下出现当前数据的可能性是在零假设下可能性的1.45倍。根据相同分类标准，当前数据的贝叶斯因子落在了1~3区间，这表明观测数据以较弱程度的证据支持了H 1 ，即两类被试的反应抑制表现可能存在差异。 匿名状态的主效应显著(F (1， 119) = 103.30， p < 0.001， η p 2 = 0.465， BF 10 = 6.82 × 10 16 )。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.465。该效应量根据相同解释标准，可被解释为，匿名状态因素对被试在反应抑制表现上的差异，引起了极大程度的效应。此外，当前数据的贝叶斯因子为BF 10 = 6.82 × 10 16 说明在备择假设下出现当前数据的可能性是在零假设下可能性的6.82 × 10 16 倍。根据相同分类标准，当前数据的贝叶斯因子落在了>100区间，这表明观测数据以极强的证据支持了H 1 ，即匿名与非匿名环境下被试的反应抑制表现存在差异。 被试类型 × 匿名状态的交互作用不显著(F (2， 119) = 0.77， p = 0.38， η p 2 = 0.006， BF 10 = 0.42)。说明被试类型因素及匿名状态因素对反应抑制表现的影响相互独立。 P (inhibit) 2 × 2因素方差分析结果显示，被试类型的主效应不显著(F (1， 119) = 0.41， p = 0.52， η p 2 = 0.003， BF 10 = 0.25)。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.003。该效应量根据相同解释标准，可被解释为，问题性网络使用因素对两类被试在抑制率上的差异，引起的效应程度接近无效应。此外，当前数据的贝叶斯因子为BF 10 = 0.25说明在零假设下得到当前数据的可能性是在备择假设下的4 (1/0.25)倍。根据相同分类标准，当前数据的贝叶斯因子落在了1/10~1/3区间，这表明观测数据以中等程度的证据支持了H 0 ，即两类被试间的抑制率不存在差异。 匿名状态的主效应显著(F (1， 119) = 603.57， p < 0.001， η p 2 = 0.835， BF 10 = 1.10 × 10 48 )。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.835。该效应量根据相同解释标准，可被解释为，匿名状态因素对被试在抑制率上的差异，引起了极大程度的效应。此外，当前数据的贝叶斯因子为BF 10 = 1.10 × 10 48 说明在备择假设下出现当前数据的可能性是在零假设下可能性的1.10 × 10 48 倍。根据相同分类标准， 当前数据的贝叶斯因子落在了>100区间，这表明观测数据以极强的证据支持了H 1 ，即匿名与非匿名环境下被试的反应率存在差异。 被试类型 × 匿名状态的交互作用不显著(F (1， 119) = 0.36， p = 0.55， η p 2 = 0.003， BF 10 = 0.51)。说明匿名状态因素对被试反应率的影响独立于被试类型因素。