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随着科学技术的发展，手机已经成为大众日常生活中不可或缺的一部分。有调查研究显示网民中使用手机上网的比例分别为 90.1%、95.1%和 96.3%，并且逐年递增，其中大学生群体所占比例是最高的，2017 年占比达 30.3%[1]。可见大学生群体的手机成瘾问题已经不容忽视。

手机成瘾是一种行为成瘾，是指由于过度使用手机而导致个体遭受身体和心理及社会功能减退。大学生长期沉迷于网络虚拟世界，缺乏与现实真实世界的积极互动，这必然对大学生身心、学业发展以及人际关系产生危害[2]。手机成瘾会导致大学生产生逃避需要完成的学习任务的现象，并导致任务完成效率的降低，同时也伴随着高度的抑郁、焦虑、人际交往退缩敏感等其他的负面状况。针对大学生手机成瘾这一社会现象，越来越多的研究在探索其发生的原因、机制以制定更好的对策来解决这一问题。但从可查的文献中，关于从风险决策倾向这一角度来探索大学生手机成瘾的研究还十分有限。只有关于海洛因成瘾者的冲动行为和风险决策的研究，此研究中海洛因成瘾者存在冲动行为和风险决策障碍[3]。因为海洛因成瘾和手机成瘾都属于成瘾行为的范畴，所以本研究欲从大学生的风险决策倾向作为切入点，探究大学生风险决策倾向对手机成瘾的影响。

决策科学是人们关注的焦点，包括管理科学、经济学、心理学，生活中处处有决策，从国家制定政策，到结婚再子，都离不开决策。在当今的世界，经济全球化，信息化和知识化的今天，如何做出正确且高效的决策，是个人和整个社会成败的关键。所谓决策就是人们对各种解决问题方案进行评估，最后做出决策过程。因为生活的不确定性，人们在做出决策的时候总是面临不同的风险，这样的决策可以分为概率已知和概率未知的不确定情境下的决策前者通常被称为风险决策（risk decision making）后者称之为模糊决策（ambiguity decision making）［4］。风险决策概念有很多定义，国外比较有代表性的概念是Yates和Stones对其所下的定义，他们认为风险决策是损失或者赢利、损失或赢利的权重以及他们之间联系的不确定性三个因素中做出最佳选择[5]。中国关于风险决策的概念较有代表性的是谢晓菲[5]的概念，他将风险决策定义为决策者在面对两个或多个不确定的后果时所做出的决策行为，他强调的是各种备择方案的最佳选择。李劲松在研究生中发现，风险偏好类型与损益值水平的交互作用会对风险的判断模式产生不同影响[6]。本研究中涉及的决策是风险决策。框架效应（framing effect）是指当用不同的语言表示相同的信息时，系统的影响决策者行为的现象[7]。根据标准化决策的不变性准则，对于相同的信息使用不同的表述不应影响判断的结果。但是证明并非如此。框架效应是通过对情绪的影响而间接的发挥作用。Kahneman指出，不同的框架可以引起不同的情绪：负面框架导致消极情绪，正面框架导致积极情绪，不同框架导致不同的情绪，进而影响决策结果并产生框架效应［8］。孙彦在研究中调查了大学生与投资者在股市投资问题上的框架效应差异，表明知识经验和任务对于决策者的利害关系对框架效应产生影响[9]。

随着大学生手机成瘾问题变得更加突出，而且手机成瘾也被列入成瘾行为，本项研究可以更好的充实丰富手机成瘾产生的原因，探究是否大学生手机成瘾者与海洛因成瘾者一样存在风险决策方面的障碍，是否风险决策倾向对手机成瘾有影响。

1 研究方法

1.1 研究对象

2019年3月~2019年5月使用问卷星发布问卷，方便抽样选取在校大学生221名进行调查，剔除无效问卷26份，最终有效问卷为194份，有效率为87.8%，其中男生69人，女生125人；大一41人，大二22人，大三39人，大四92人，研究中，“大学生”是指全日制本科普通高等学校的学生。不包括高等职业技术学院的学生，也不包括成人教育学院的学生。

1.2 实验设计

本研究一个因素为风险决策倾向（风险偏好，风险规避）：采用风险倾向问卷对所有被试进行测量，被试风险决策得分越高，越倾向于风险寻求，具有冒险特征，得分越低，越倾向于风险规避，由此把被试分为风险偏好组和风险规避组。本研究不仅讨论一般风险决策下大学生的得分情况，还考虑在受损和获益框架下大学生的得分情况，更贴近大学生的实际生活，使本研究根据实用性。

另一个因素为大学生手机成瘾水平，采用大学生手机成瘾倾向量表，被试手机成瘾问卷得分越高，手机成瘾水平越高，得分越低，手机成瘾水平越低。

1.3 研究工具

自填式问卷调查方法，对所有问题进行解释后，用研究对象按照要求填写调查问题的答案。调查内容包括：

（1）个人基本情况：性别、年级、生源地、家庭结构以及使用智能手机的时间。

（2）风险决策倾向问卷。

被试的风险决策行为是通过风险倾向问卷进行评估的，调查问卷共包有10个风险项目，问卷选取的是传统的赌博任务题目。每个风险项目都含有两种方案：一种是在一定风险下的获益（非确定项），一种是在确定情况下的获益（确定项）。被试需要从两种方案中做出自己认为适合的选择。

选择少于5个非确定项性项目的被试被归类为“风险规避”，即更具有风险规避倾向；我们将超过 5个的被试定为“风险偏好”，即更具有冒险倾向。风险倾向问卷中被试在每种情境中选择风险项得1分，选择安全项得0分。该份调查表的内在一致性系数α＝0.62，表明各情境间具有跨项目的一致性。

（3）获益和损失框架下的风险倾向问卷

研究使用的问卷来自苏州大学周琴2009年硕士论文中的风险倾向问卷，问卷采用Kahneman研究中的经典问题“亚洲疾病问题”作为任务问题，此问卷从大量的风险情况中共选出7个风险情境，其中1-3个风险情境属于人身风险决策，4-6个风险情境属于经济风险决策，最后一个风险情境属于情感风险决策[10]。

风险倾向测试中被试在每种情况中选择非确定项得1分，选择确定项得0分。该份调查表的内在一致性系数α＝0.73，表明各情境间具有跨项目的一致性。因此，以被试在7个项目中选择风险项得总得分作为因变量，故被试的得分应在0～7分之间。

（4）大学生手机成瘾倾向量表

采用熊婕、陈武等人编制的《大学生手机成瘾倾向量表》（MPATS），该量表大多学者采用，并验证具有良好的信、效度[11]。该量表共4个维度16个条目，采用５点计分。合计0～47分为手机网络正常使用者，大于等于48分为手机成瘾患者，得分越高说明手机成瘾倾向越严重。经检验，在本研究中该量表的内部一致性为0.798、分半信度系数为0.753。

1.4 研究步骤

实验的主要流程如图1所示

图 1 实验流程图

Figure 1 Experimental flow chart

1.5 统计处理

所有问卷数据均使用SPSS17.0统计软件包进行数据处理。

2 结果与分析

2.1 大学生风险决策倾向结果

2.1.1 大学生风险决策倾向总体情况

对表1分析可以看出，所有大学生风险决策总均分为（4.56±3.26），有61人属于风险规避倾向，占总体人数的31.4%；有133人属于风险偏好倾向，占总体人数的68.6%。属于风险偏好倾向的人占样本总体的大多数。

表 1 大学生风险决策得分的描述统计（N=194 人）

Table 1 Descriptive statistics of college students’ risk decision scores (N=194)

对图2分析得出，有24人（12%）在风险决策问卷得分中属于高冒险型风险决策，有145人（75%）在风险决策问卷得分中属于一般风险偏好，25人（13%）在风险决策问卷得分中属于一般风险规避。

图 2 大学生风险决策得分不同分组人数占比（N=194 人）

Figure 2 The proportion of college students in different groups of risk decision scores（N=194）

2.1.2 框架下大学生风险决策水平

2.1.2.1 获益框架下大学生风险决策得分不同分组人数占比

对图3分析得出，有30人（15%）在获益框架下风险决策问卷得分中属于高冒险型风险决策，有102人（53%）在获益框架下风险决策问卷得分中属于一般风险规避。

图 3 获益框架下大学生风险决策得分不同分组人数占比（N=194 人）

Figure 3 The proportion of college students’ risk decision scores in different groups under the benefit framework (N=194)

2.1.2.2 受损框架下大学生风险决策得分不同分组人数占比

对图4分析得出，有18人（9%）在受损框架下风险决策问卷得分中属于高冒险型风险决策，有85人（44%）在受损框架下风险决策问卷得分中属于一般风险规避。

图 4 受损框架下大学生风险决策得分不同分组人数占比（N=194 人）

Figure 4 The proportion of college students’ risk decision scores in different groups under the damaged framework (N=194)

2.1.2.3 不同生源地大学生在受损框架下风险决策倾向的比较

从表2可以看出，城镇和农村大学生在受损风险决策倾向上存在统计学差异。

表 2 不同生源地大学生在受损框架下风险决策情况(M±SD)

Table 2 Risk decision-making of college students from different places of origin under the damage framework (M±SD)

2.2 大学生手机成瘾结果

对表3分析可以看出，所有大学生风险决策总均分为（46.68±10．35），有88人为手机成瘾，占总体人数的45.36%；有106为非手机成瘾，占总体人数的54.64%。大多数被试为非手机成瘾。

表 3 大学生手机成瘾得分的描述统计（N=194人）

Table 3 Descriptive statistics of college students’ mobile phone addiction scores (N=194)

2.3 风险决策以及框架下风险决策对手机成瘾的影响

根据被试在手机成瘾问卷中的得分，将被试人为的分为高分组和低分组，再分别根据被试在风险决策问卷、框架下风险决策问卷得分将被试人为的分为高分组和低分组，进行卡方检验，分析手机成瘾率与风险决策的关系。

2.3.1 大学生风险决策倾向对手机成瘾的影响

从表4可以看出，风险决策高分组的手机成瘾发生率显著高与风险决策低分组。

表 4 风险决策对大学生手机成瘾发生率的影响

Table 4 Influence of risk decision-making on the incidence of mobile phone addiction among college students

2.3.2 受益框架下大学生风险决策倾向对手机成瘾得分的影响

从表5可以看出，手机成瘾程度不同在获益框架风险决策上没有显著差异。

表 5 获益框架下大学生风险决策倾向对手机成瘾得分的影响

Table 5 Influence of college students’ risk decision-making tendency on mobile phone addiction score under benefit framework

2.3.3 受损框架下大学生风险决策倾向对手机成瘾得分的影响

从表6可以看出，手机成瘾程度不同在受损框架风险决策上没有显著差异。

表 6 受损框架下大学生风险决策倾向对手机成瘾得分的影响

Table 6 Influence of college students’ risk decision-making tendency on mobile phone addiction score under the damaged framework

3 讨论

本研究显示大学生手机成瘾倾向程度偏高，呈日渐上升趋势，且性别差异不显著，男性和女性都存在手机成瘾问题。基本符合当代大学生手机成瘾现状。可见在大学生群体中，手机成瘾的现象愈发严重，应该引起重视。

本研究发现在面临风险决策时，大多数大学生采用风险偏好倾向。在获益框架下，城镇大学生和农村大学生在风险决策表现上没有显著差异，说明城镇大学生对获益不敏感。而在一般风险决策和受损框架下，城镇大学生表现更为冒险可能和生长环境有关，城镇教育多鼓励学生探索实践，因此在进行决策时，城镇大学生倾向冒险，而农村大学生家庭条件不如城镇大学生家庭条件优越，因此决策更倾向于风险规避，更为保守。

另外一项发现是大学生风险决策倾向与手机成瘾率存在关联。风险偏好的大学生手机成瘾率高，可能是高手机成瘾的大学生更容易在风险决策是做出风险偏好，而低手机成瘾的大学生在风险决策中更容易做出风险规避。也可能是易在风险决策是做出风险偏好的大学生更容易手机成瘾，在风险决策中做出风险规避的大学生更不容易手机成瘾。但谁是因谁是果本研究中还不得而知，需要更深入的研究。而在获益或者受损框架下大学生的手机成瘾和风险决策不存在相关关系。可能由于有框架情境的存在，在做出风险决策时要考虑的因素变得复杂，冲动性不再占据主要作用。还有一个原因可能由于大学生手机使用变的普遍，原有问卷量表不能很好的反应手机成瘾的程度而导致现在的结果。具体原因仍需要深入的研究。

本研究旨在更好的帮助不同类型风险决策的大学生群体应对手机成瘾所带来的困扰，进而有针对性得到提出训练与调节措施，对大学生手机成瘾群体的个人应对素质以及成瘾者本人自我认知都有着积极地现实意义。同时也希望对学校引导大学生手机使用提供帮助。

参考文献

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[2] 石如彬，何凯，蒙静宜．大学生网络成瘾的危害、影响因素及其对策探析［J］．智库时代，2020（16）：112-114．

[2] 林彬，钱若兵，傅先明，等．海洛因成瘾者冲动行为与风险决策的研究［J］．中华神经医学杂志，2011，10（11）．

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[4] Yates J F，Stones E R．Risk-taking Behavior［M］．Chi Chester：John Wiley and Sons Ltd，1992：1-25．

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[11] 熊婕，周宗奎，陈武．大学生手机成瘾倾向量表的编制［J］．中国心理卫生杂志，2012（3）：222-225．