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user: 4. 讨论 研究探讨了女大学生人格特质与社交网络成瘾之间的关系。首先，借助Yong社交网络成瘾问卷，本研究发现当前样本中社交网络成瘾人数达87人，占总人数为33.2%。之前一些研究也探讨了大学生社交网络成瘾的成瘾率，不过各样本之间存在较大差异。如夏梦甜，杨漫欣等采用Young的网络成瘾问卷 Table 3 Independent sample T test of the big five personality on whether only-child (M ± SD 维度 独生子女 非独生子女 t P 尽责性 40.07 ± 6.624 38.63 ± 5.526 1.792 0.075 宜人性 39.54 ± 4.635 39.53 ± 4.843 0.016 0.987 开放性 40.56 ± 5.440 38.66 ± 4.793 2.934 0.004 外向性 37.66 ± 6.212 37.11 ± 5.387 0.750 0.454 神经质 37.05 ± 5.945 36.22 ± 5.294 1.168 0.244 表3. 大五人格在是否独生子女上的独立样本T检验(M ± SD) Table 4 Pearson correlation matrix between female college students’ social networking addiction and the big five personalit 总分 强迫性 情绪改变 社会适应 尽责性 −0.230 ** −0.115 −0.216 ** −0.273 ** 宜人性 −0.211 ** −0.148 * −0.220 ** −0.193 ** 开放性 −0.077 −0.080 −0.080 −0.049 外向性 −0.012 0.108 −0.055 −0.064 神经质 0.442 ** 0.318 ** 0.431 ** 0.428 ** 表4. 女大学生社交网络成瘾与大五人格的皮尔逊相关矩阵 Table 5 Regression analysis of female college students’ big five personality traits on social networking addictio 进入方程的自变量 调整后的R 2 F B Beta t p 第一步 神经质 0.192 63.080 *** 0.907 0.442 7.942 0.000 第二步 神经质 0.210 35.740 *** 1.014 0.494 8.452 000 外向性 0.308 0.154 2.637 0.009 第三步 神经质 0.219 25.460 *** 0.945 0.460 7.619 000 外向性 0.343 0.171 2.920 0.004 尽责性 −0.225 −0.118 −2.014 0.045 表5. 女大学生人格特质对社交网络成瘾的回归分析表 注： *** 在0.000上差异显著。 发现204名大学生中，轻度网络成瘾倾向占总人数达49%，而高危险网络成瘾倾向占总人数10% (夏梦甜，杨漫欣，2014)；刘杰，王冰莹(2014)采用钱铭怡等编制的《大学生网络关系依赖倾向量表(lRDI)》对大学生样本进行调查，结果显示7.8%的被试为高社交网络成瘾者；而随明明等人采用杨文娇等人编制的《大学生网络成瘾类型问卷》对大学生施测，结果发现高成瘾组占总人数的28.67% (随明明，吴静，2012)；朱柏洁(2017)同时使用了《大学生网络关系依赖倾向量表(IRDI)》和《大学生网络成瘾类型问卷》，发现二者在成瘾的检出率上存在差异，《大学生网络关系依赖倾向量表(IRDI)》的检出率为11.20%，而使用《大学生网络成瘾类型问卷》得出的成瘾率则为16.80%。造成这一差异的原因可能是由于测量工具的不同。目前对社交网络成瘾的测量工具主要有以下几种：一是根据Young的网络成瘾量表改编而来的问卷，共8个题目，被试只要有5个及其以上符合就可判定为社交网络成瘾者。另一个使用较广的问卷则是钱铭怡(2006)编制的《大学生网络关系依赖倾向量表(IRDI)》，该量表共27个题目，包含依赖性、关系卷入和交流获益三个维度，其判断成瘾的标准为平均分大于等于3.15分。另外一个研究者常使用的问卷则是周治金和杨文娇(2007)编制的《大学生网络成瘾类型问卷》，共20个题目，包含社交网络成瘾、网络游戏成瘾和网络信息搜集成瘾三个维度，其判断成瘾标准为被试在社交网络成瘾中的得分高于19分即为社交网络成瘾者。这三类问卷各有优势，不过侧重点有所差异，所以造成成瘾检出率上的差异。另外，本研究采用王晓静《社交网络成瘾问卷》进行调查，在社交网络成瘾得分上，总分为57.54，标准差为11.380，这与王晓静(2016)所得的51.19 ± 9.95相比较高，各维度得分也均高于此项研究。说明女大学生的成瘾倾向可能确实略高于总体平均数。 其次，研究考察了女大学生大五人格特质在基本人口学变量上的差异情况，结果发现，女大学生大五人格在专业、家庭出生地、是否恋爱上差异不显著。在是否独生子女上，开放性的差异显著，表现为独生子女的开放性显著高于非独生子女。说明由于生长环境的差异，独生子女与非独生子女之间存在人格特质上的差异，独生子女更喜欢探索新鲜事物，想象力更加活跃。 再次，研究探讨女大学生人格特质对社交网络成瘾行为形成的影响，通过回归分析发现，神经质、外向性和尽责性这三个维度对社交网络成瘾具有显著预测作用，其中神经质与外向性正向预测社交网络成瘾，而尽责性负向预测社交网络成瘾。这与之前多项研究一致。如Andreassen等(2012)对大学生的研究表明Facebook成瘾与外倾性和神经质呈显著正相关，与尽责性呈负相关(Andreassen et al.， 2012)；而Wang (2015)等对902名香港中学生的研究发现，外向性与神经质与社交网络成瘾者相关显著(Wang et al.， 2015)；另一项研究调查了神经质和外向性对新加坡青少年和成年人的社交网络过度使用与社交网络成瘾的研究发现，神经质在两个样本中均能预测社交网络的过度使用和社交网络成瘾，而外向性只在成人样本中与社交网络的过度使用和社交网络成瘾成正相关(Shirley， May， Edmund， & Lee， 2017)。 神经质是指个体的情绪稳定和调节水平，高神经质的人不太可能控制自己的情绪，情绪波动较大，害羞，缺乏安全感，并且极度敏感(Hughes， Rowe， Batey， & Lee， 2012)。可能正是由于此原因，高神经质的个体才会求助于社交网络来缓解他们的烦躁情绪，并且逐渐依赖社交网络作为沟通的替代物(LaRose， 2010)。另外，也有研究指出，高神经质个体有较高的孤独感，体验到较少的社会支持，因此，高神经质个体可能会为减少孤独感、寻求归属感而使用互联网(Correa， Hinsley， & de Zúñiga， 2010)。 外向性是指个体在人际交往中的深度和强度。外向程度高的人外向、健谈、善于交际，而外向程度低的人害羞、内向(Hughes et al.， 2012)。以往研究发现，高外向性的个体会比低外向性的个体拥有更多的好友，外向性高的人在社交网络中会留下更多的“痕迹”，如较多地浏览他人主页，添加好友等(Gosling et al.， 2011)。对国内社交网站微博与人格的分析发现，外倾性和“关注”、关注的熟人的数量、以及转发帖子的数量有关(史更虎，2014)。可能是因为外向者有更高的社交需求，他们更可能被刺激的环境所吸引，并寻找新朋友，因此他们将社交媒体作为线下人际交流的延伸。由于社交网络满足外向者对社会增强和社会化的需要，他们可能会有过度依赖社交网络来满足他们的社会需求，因此随着时间的推移会形成成瘾倾向(Andreassen & Pallesen， 2014)。 之前研究证实了低责任性与网瘾之间存在显著的联系(Müller， Beutel， Egloff， & Wölfling， 2013)以及低责任性与游戏成瘾之间的显著相关(Wang et al.， 2015)。也有研究发现责任性与在社交网站上所花费的时间呈负相关，并且，高责任性的个体明显更少地往社交网站中上传照片(Ryan & Xenos， 2011)。可能是因为高责任性的个体由于对工作有责任心，因而会更多地拒绝社交网络，因为这会耽误工作或者使他们从日常任务中分心。而责任感低的人往往自我控制能力不强，从而会导致游戏网络成瘾和社交网络成瘾，并在虚拟环境中迷失自己。 正如认知—行为模型所强调的(Davis， 2001)，病态网络使用是由被反复强化的上网行为和个体对网络活动的非适应性认知所引起。在这里，我们可以看到，个体的某些人格特征充当了其过度使用社交网络的前提条件，如高外向性个体对新鲜刺激的追求，高神经质个体缓解烦躁情绪或是逃避孤独感，低责任性个体躲避工作或其他任务，从而选择网上社交。另一方面，在线互动为个人提供了一个更安全、更舒适的互动平台，因为与面对面交流相比，他们收到强烈负面反馈的机会更少(Caplan， 2005)。因此，当个体从社交网络中获得更多积极体验，如快乐，放松等，将进一步强化其社交网络使用，增强其对社交网络的依赖程度。未来对社交网络成瘾的干预须着重考虑个体的人格特质状况，有的放矢，对症下药。学校教育中也应注重培养学生的责任意识，以抵御社交网络成瘾的危害。