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user: 2. 实验1：匿名网络环境下问题性网络使用者的冲突控制特点 2.1. 被试 本研究通过众包服务平台一品威客(epwk)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一品威客上发布网络任务。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。第一批被试在不填写任何个人信息的匿名状态下招募。114名被试完成任务并生成有效数据文件。其中，7名被试因反应率低于95%而予以剔除。有效匿名样本为n 1 = 107；第二批被试在非匿名状态下招募，要求填写真实姓名、年龄、性别、职业。61名被试完成任务并生成有效数据文件。其中，5名被试因反应率低于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 = 160。详细信息见表1、表2。 Table 1 Basic Information of Participant 匿名 非匿名 F (1，156) p n M (SD) n M (SD) 问题性网络使用组 76 46.36 (12.09) 32 43.25 (12.40) 139.93 <0.001 健康控制组 31 23.45 (6.02) 21 21.57 (7.14) 表1. 各组被试基本信息 Table 2 Demographic Information of Nonanonymous Participant 性别 人数 年龄 职业(n) 问题性网络使用组 男 17 25.35 (6.18) 学生(4)、销售顾问(2)、其他各业(11) 女 15 28.07 (4.67) 无业(3)、其他各业(12) 健康控制组 男 16 25.00 (5.69) 学生(6)、工程师(2)、其他各业(8) 女 5 24.40 (6.10) 不同各业(5) 表2. 非匿名被试人口统计学 160名被纳入数据分析的被试根据IAT量表诊断标准(Young， 2015b)进行分组。分组方案如下：总分30分以上者被划分为问题性网络使用组(n = 107)；总分30分及以下者被划分为健康控制组(n = 53)。 2.2. 设计 实验1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。刺激类型为被试内变量。因变量为反应时的Flanker效应、及正确率的Flanker效应。反应时的Flanker效应计算自不一致试次反应时减去一致试次反应时。正确率的Flanker效应计算自一致试次正确率减去不一致试次正确率。 2.3. 工具 2.3.1. IAT量表(Young， 2015b) 本次实验采用IAT量表鉴别是否为问题性网络使用者。IAT量表是在全球范围内受到广泛使用的自检量表，含有20个条目，可用于检测成人及青少年的问题性网络使用症状及严重程度。该量表由Young基于DSM-IV中病理性赌博的诊断标准编制而成。问题性网络使用量表采用六分量表法(6-Point Likert scale)从0到5计分，0代表“无(Not Applicable)”，5代表“总是”。总分为100分，由各项目相加而得，其中：0~30分为普通网络使用，31~49分为轻度问题性网络使用，50~79为中度问题性网络使用，80~100为重度问题性网络使用。先前研究表明，该量表在中国的信效度良好，分半重测信度均高于0.8 (陆茜，吴欧，赵贞卿，郭芳，2019；Wang et al.， 2011)，Cronbach’s α系数均高于0.9 (陆茜等，2019；Wang et al.， 2011; Lai et al.， 2013)。 2.3.2. Flanker任务 本次实验采用Crump等(2013)的Flanker任务测量被试的冲突控制。如图1所示，该任务的刺激物由大写英文字母“F”和“H”构成。在刺激呈现阶段，屏幕上一次出现五个刺激物，呈水平排列。其中，中央为目标刺激，两侧为干扰刺激。一致试次下，目标刺激与干扰刺激匹配，共2种刺激组合(“FFFFF”，“HHHHH”)；不一致试次下，目标刺激与干扰刺激不匹配，共2种刺激组合(“FFHFF”，“HHFHH”)。每个试次均由250 ms的注视点(+)开始，随后呈现600 ms的刺激，刺激消失后呈现1000 ms空屏作为试次间隔。被试被要求忽略干扰刺激，根据目标刺激，从刺激物呈现时起至空屏结束为止的时间内又快又准确地做出反应。 本Flanker任务由1个练习Block (20试次)和1个正式Block (共包含100试次)构成。各Block中一致试次和不一致试次随机呈现，两者比例为1:1。被试通计算机键盘反应，若目标刺激为“H”按“H”键，若目标刺激为“F”按“F”键。任务期间保持左手食指置于“F”键，右手食指置于“H”键。本任务采用基于程序设计语言Python开发的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1. Flanker任务流程图 2.4. 程序 实验开始前，研究人员把在线实验程序部署至Pavlovia，并开放访问权限。研究人员以雇主身份在一品威客平台发布网络任务，任务需求包含指向Pavlovia的链接及电子知情同意书。随后等待务工用户选择是否领取网络任务。该任务设置为每名务工用户限领取一次，以避免被试重复参与。务工用户在进行自然网络活动时浏览到研究人员发布的网络任务，在阅读任务需求后，自行选择是否接受任务。接受任务后，务工用户通过链接跳转至Pavlovia，在填写一品威客ID后，作为被试开始在线实验。非匿名参与的被试，在此阶段需另加填写其真实身份信息。被试需要在阅读指导语后，按要求完成Flanker任务，并在任务完成后填写集成在实验程序中的IAT量表。在线实验结束后，务工用户返回众包服务平台，上传凭证(带有一品威客ID的实验结束截图)。研究人员检核务工用户上传的凭证及在线实验的数据质量后，发放任务酬金。 2.5. 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。 Flanker任务的描述统计结果见表3，方差分析结果见表4。 Table 3 Descriptive statistics results of Flanker 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 一致试次 反应时 504.89 (54.78) 517.56 (54.80) 503.25 (42.71) 526.77 (59.04) 不一致试次 反应时 541.72 (73.75) 557.29 (63.76) 535.35 (43.88) 561.25 (68.69) 反应时的Flanker效应 36.83 (41.34) 39.73 (19.87) 32.10 (18.83) 34.47 (17.85) 一致试次 正确率 97.09 (4.94) 97.91 (2.49) 96.62 (5.30) 96.13 (5.49) 不一致试次 正确率 89.63 (17.12) 88.69 (20.29) 90.74 (8.73) 90.30 (16.77) 正确率的Flanker效应 7.46 (15.62) 9.22 (18.67) 5.88 (6.75) 5.83 (12.78) 表3. Flanker任务描述统计结果M (SD) Table 4 Inferential statistics results of flanker tas 变量 反应时的Flanker效应 正确率的Flanker效应 F p η p 2 BF 10 F p η p 2 BF 10 被试类型 0.79 0.37 0.005 0.25 0.92 0.34 0.006 0.26 匿名状态 0.22 0.64 0.001 0.20 0.10 0.74 0.001 0.20 被试类型 × 匿名状态 <0.01 0.96 <0.001 0.26 0.12 0.72 0.001 0.27 表4. Flanker任务方差分析结果 反应时的Flanker效应 2 × 2因素方差分析结果表明，被试类型的主效应不显著(F (1， 156) = 0.79， p = 0.37， η p 2 = 0.005， BF 10 = 0.25)。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.005。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冲突控制表现差异上，引起了接近小程度的效应。此外，当前数据的贝叶斯因子为BF 10 = 0.25，说明在(假定没有效应的)零假设下得出当前数据的可能性是在(假定存在效应的)备择假设下的4倍(1/0.25)。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 ，即两类被试间的冲突控制表现较为相近。 匿名状态的主效应不显著(F (1， 156) = 0.22， p = 0.64， η p 2 = 0.001， BF 10 = 0.20)。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.001。根据相同解释标准，该效应量可被解释为，匿名状态因素未引起对被试冲突控制表现差异(即无效应)。在零假设下得出当前数据的可能性是备择假设下的5倍(1/0.20)。根据相同分类标准，贝叶斯因子落在了1/10~1/3区间，表明观测数据以中等程度的证据支持了H 0 ，即匿名与非匿名网络环境下被试的冲突控制表现较为相近。 被试类型×匿名状态的交互作用不显著(F (1， 156) = 0.002， p = 0.96， η p 2 < 0.001， BF 10 = 0.26)。说明两类被试在匿名与非匿名的网络环境下的冲突控制表现一致。 正确率的Flanker效应 2 × 2因素方差分析结果表明，被试类型的主效应不显著(F (1， 156) = 0.92， p = 0.34， η p 2 = 0.006， BF 10 = 0.26)。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.006。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冲突控制表现差异上，引起了接近小程度的效应。此外，当前数据的贝叶斯因子为BF 10 = 0.26，说明在零假设下得出当前数据的可能性是备择假设下的3.85倍(1/0.26)。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 ，即两类被试间的冲突控制表现无差异。 匿名状态的主效应不显著(F (1， 156) = 0.10， p = 0.74， η p 2 = 0.001， BF 10 = 0.20)。与这一结果相对应的效应量为 η p 2 = 0.001。根据相同解释标准，该效应量可被解释为，匿名状态因素对被试在冲突控制表现差异上，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 = 0.20，说明在零假设下得出当前数据的可能性是备择假设下的5倍(1/0.20)。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 ，即匿名与非匿名网络环境下被试的冲突控制表现无差异。 被试类型 × 匿名状态的交互作用不显著(F (1， 156) = 0.12， p = 0.72， η p 2 = 0.001， BF 10 = 0.27)。说明两类被试在匿名与非匿名的网络环境下的冲突控制表现一致。