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1 问题提出

随着网络技术的发展，互联网已成为大学生获取信息、社交娱乐、休闲生活的重要平台，但无节制地使用网络，会对个体造成许多危害。网络成瘾，又称病理性网络使用（Pathological Internet Use）或问题性网络使用（Problematic Internet Use），指个体因无法有效控制自身而出现的网络过度使用行为以及强迫性思维、耐受、戒断等症状，对个体社会功能和心理功能造成的损伤[1]。大量研究表明，网络成瘾对个体危害较大，包括学业水平下降［2-4］、攻击性增强［5，6］、人际关系紧张[7]、出现不良情绪状态［8-10］、产生自伤或自杀倾向［11-13］和犯罪行为[14]等等。大学生脱离家庭的约束，管控较少，因此网络成瘾者的比例相较于其他群体更高[15]，同时对于大学生来说，网络是购物交易、娱乐放松、获取信息和学习交流的主要途径，是他们的日常生活环境。因此研究大学生网络成瘾，探究该群体网络成瘾问题的形成机制，对于个体网络成瘾行为的规范及干预均有重要意义。

网络成瘾受多种因素的影响，其中网络使用偏好是一个显著预测因子。网络使用偏好是指互联网用户对互联网的某项服务或功能的偏好[16]。中国互联网络信息中心（CNNIC）将互联网的应用分为信息获取、商务交易、交流沟通和网络娱乐四大类别，后有研究者将《第17次中国互联网络发展状况统计报告》中的问题进行修订，编制互联网使用偏好问卷，将上述四类划分为“信息（浏览网页、搜索引擎等）”“交易（网络购物、短信服务等）”“娱乐（网络游戏、多媒体娱乐等）”和“社交（聊天室、QQ、BBS论坛等）”四个维度[17]，该问卷在研究中被广泛使用。

以往研究发现，网络使用偏好不同，对网络成瘾造成的影响也会不同，其中娱乐、社交和交易等服务偏好与网络成瘾存在显著正相关，信息服务偏好与网络成瘾的关系不确定［17，18］。有学者采用自编的互联网服务偏好问卷研究发现，延伸服务（网络交易、网络购物等）和信息服务（网络搜索、新闻、音乐、博客等）与大学生的网络成瘾显著正相关[19]。除此之外，有研究还表明大学生的交易服务偏好与网络成瘾呈正相关，而信息服务偏好与网络成瘾无显著相关［17，20］；信息获取和娱乐偏好与青少年的网络成瘾呈正相关，但信息交流偏好与其无显著相关[21]。分析出现上述结果差异的原因，一方面与研究所选用的被试群体有关，另一方面随着互联网服务的多样化及其分类和结构的变化，网络使用偏好分类方式的不同，也可能造成了结果的不同。在目前的研究中，应该有针对性地对网络使用偏好进行明确细分，以进一步了解网络使用偏好和网络成瘾的更深层次的联系。

抑郁情绪也被认为是预测网络成瘾的重要因子。Davis的“认知—行为”成瘾理论认为，网络成瘾行为是心理易感性与生活事件的结果，而抑郁作为一种精神病理学特征，属于心理易感性。因此，抑郁作为个体的心理病因可能会作用于个体网络成瘾[22]。以往研究也从纵向追踪角度证实了抑郁水平可以直接预测网络成瘾［23，24］，是网络成瘾的成因之一。

不过，目前抑郁的测量还存在一定局限。以往研究多使用贝克抑郁自评量表、Zung氏抑郁自评量表和流调中心抑郁量表［7，24-26］，但上述问卷均通常考察个体近期的抑郁水平，侧重症状的严重和程度（状态性），忽略了症状持续的时间和稳定情况（特质性），对于分辨是正常群体的状态抑郁还是特质抑郁群体的敏感性有所不足。

相较于状态抑郁，特质抑郁是一种具有相对稳定性的易于抑郁的人格倾向[27]，我们通过对以往研究的分析，发现二者与网络使用偏好有不同的关系。社会置换假说认为，当个体花费过多时间和精力在虚拟世界中时，会减少其面对面交流的形式，使得人际关系和社交技能发展受损，与外界交流和沟通的反馈机制较差，进而容易产生焦虑、抑郁等情绪[28]。从这一假说可以推测，个人多次使用信息搜索、网络交易和聊天沟通等功能后，形成网络使用偏好，进而出现状态性抑郁。

特质抑郁与网络使用偏好关系的研究较为鲜见，目前更多的研究集中于人格特质与网络使用偏好间的关系。一项关于大学生特质性情绪智力与网络成瘾的研究发现，网络使用偏好在其中起部分中介作用，其中情绪智力的情绪性维度仅与信息渠道偏好显著正相关[29]。青少年的网络成瘾研究也得到类似结果，如青少年网络使用偏好中信息获取偏好在青少年的情绪性、谨慎性人格特征与网络成瘾间具有部分中介效应，娱乐使用偏好在青少年情绪性人格特征与网络成瘾之间具有部分中介效应[21]。特质抑郁作为一个有关人格倾向的情绪变量，其性质与人格特质类似，在一定程度上不易随着时间的改变而改变，也就容易形成对某种网络功能的偏好。从这一角度推测，特质抑郁可以显著预测网络使用偏好。

综上，本研究想要探讨状态抑郁、特质抑郁、网络使用偏好与网络成瘾的关系，并假设状态抑郁在网络使用偏好与网络成瘾之间起部分中介作用，网络使用偏好在特质抑郁与网络成瘾之间起部分中介作用。

2 方法

2.1 研究对象

采用随机取样法，在北京市4所高校通过线上和线下的方式发放问卷460份，回收问卷421份，删除不合格问卷（如填答时间过短、测谎题填错、问卷空白题目过多等）后，有效被试共403人（其中男性169人，女性234人），总体有效率为87.6%。年龄区间为18-33岁，平均年龄为22.36岁。

2.2 研究工具

2.2.1 马里兰特质—状态抑郁量表

本研究采用美国马里兰大学医学院精神研究中心参考《精神疾病的诊断和统计手册》标准编制的马里兰特质—状态抑郁量表（Maryland Trait and State Depression Scale）[30]。量表包含状态抑郁和特质抑郁两个分量表，每部分各18个项目，采用5点计分，从“完全没有”到“多次体验”。分别计算两个分量表的分数，得分越高表示个体抑郁程度越强。本研究中，两个分量表的内部一致性系数为0.94和0.95。

2.2.2 网络使用偏好问卷

修订自雷雳和杨洋编制的《网络使用偏好问卷》，原问卷题目选自中国互联网络信息中心于2006年发布的《第17次中国互联网络发展状况统计报告》内容中的“用户经常使用的网络功能”部分[17]。原问卷由 20个项目组成，修订中将“网上销售”和“网上金融”合并为“网络金融”，“网上预订”和“网上购物”合并为“网络购物”，“网络聊天室”“短信息”和“网络电话”并入“即时通讯”，同时增添“微博客”“单机游戏”与“技能学习”三项。修订后通过探索性因素分析将项目分为“社交娱乐”“生活服务”“电子游戏”和“信息获取”四个维度，删除2个贡献度较低的项目后，剩余16个项目，采用 5 点计分，从“使用频率低”到“使用频率高”。本研究中，各维度的内部一致性系数在0.60-0.72之间，验证性因素分析结果为：χ2/df=2.60，RMSEA=0.06，NFI=0.86，CFI=0.90，NNFI=0.87，GFI=0.93。

2.2.3 网络成瘾测验

采用Young所编制的《网络成瘾测验》（Internet Addiction Test）［1，31］，共20个项目，采用5点计分，从“几乎没有”到“总是”。计算总分，测验分数在20-49之间为正常的网络使用者，在50-79之间表示可能有网络成瘾倾向，在80及以上则被归为严重网络成瘾者。本研究中，该问卷的内部一致性系数为0.92。

2.2.4 人口学统计问卷

自编问卷，包括性别、年龄、户籍类别、每天上网时间、父母职业、父母受教育程度和家庭人均月收入等基本信息。

每天上网时间根据使用时间范围赋值，其中1代表“2小时以内”，2代表“2-4小时”，3代表“4-6小时”，4代表“6-8小时”，5代表“8小时以上”。

参照学者金灿灿的标准，父母职业赋值为：1=“工人及其他职业”（农林渔牧、生产、运输设备操作人员、没有工作或待业在家），2=“中层职业”（办事人员或职员、商业、服务业人员、个体经营者），3=“管理岗位”（国家公务员、企事业单位中层管理人员、专业技术人员、军人）；父母受教育程度赋值为：1=“低学历”（初中及以下），2=“中等学历”（高中、中专、职高及技校），3=“高学历”（大学及以上学历）；家庭人均月收入赋值为：1=“低收入”（人均月收入4000元以下），2=“中等收入”（人均月收入4000元-1万），3=“高收入”（人均月收入1万以上）。父母职业、父母受教育程度（两者均选取父母双方最大值）和家庭人均月收入相加即获得家庭社会经济地位指数，取值范围为3-9[32]。

2.3 数据处理

本研究采用 SPSS 26.0和AMOS 21.0统计软件对数据结果进行统计分析。其中使用SPSS 26.0进行探索性因素分析、可靠度分析、描述性统计分析、相关分析和回归分析；使用AMOS 21.0进行验证性因素分析。

3 研究结果

3.1 共同方法偏差的控制与检验

本研究采用被试自我报告的形式收集数据，可能导致共同方法偏差效应。为尽可能减少该效应，我们从程序上进行控制，如采用匿名方式施测、认真编排问卷等。数据回收后，采用Harman单因子检验对共同方法偏差进行了统计检验[33]。结果表明，特征值大于1的公共因子共有8个，且第一个因子解释的方差变异量为14.27%，小于40%的临界标准。因此，本研究并不存在严重的共同方法偏差。

3.2 各变量的平均数、标准差、相关系数

为探讨状态抑郁、特质抑郁、网络使用偏好和网络成瘾之间的关系，对主要变量进行相关分析，结果见表1。

表 1 主要变量的皮尔逊相关

Table 1 Pearson analysis of main variables

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001（下同），性别已虚拟化（0=男，1=女）。

结果表明，状态抑郁、特质抑郁和生活服务偏好、电子游戏偏好呈显著正相关，状态抑郁、特质抑郁、社交娱乐偏好、生活服务偏好、电子游戏偏好与网络成瘾呈显著正相关。此外，性别和上网时间与网络成瘾也呈显著正相关，因此在后续中介作用分析中需要控制性别和上网时间对网络成瘾的影响。按照温忠麟等人提出的检验中介作用的前提条件[34]，满足此条件的有：（1）生活服务偏好、状态抑郁和网络成瘾；（2）电子游戏偏好、状态抑郁和网络成瘾；（3）特质抑郁、生活服务偏好和网络成瘾；
（4）特质抑郁、电子游戏偏好和网络成瘾。因此，可以对上述4组变量进行中介作用检验。

3.3 状态抑郁在网络使用偏好与网络成瘾间的中介作用

按照Baron、Kenny和Judd提出的中介检验流程［35，36］，该方法旨在通过控制中介变量前后的回归系数的变化来检验中介效应。本研究以网络使用偏好中的生活服务偏好、电子游戏偏好为自变量，状态抑郁为中介变量，网络成瘾为因变量，使用分层回归方法进行分析，见表2。

表 2 状态抑郁的中介作用检验

Table 2 Test of mediating effect of state depression

结果显示，性别和上网时间对网络成瘾预测显著，生活服务偏好和电子游戏偏好对网络成瘾预测显著（β1=0.27，p<0.001；β2=0.19，p<0.001），加入中介变量状态抑郁后（即第三步相对于第一步），生活服务偏好的回归系数降低为0.16（p<0.001），电子游戏偏好的回归系数降低为0.12（p<0.001），仍为显著水平，且ΔR2变化显著。由此可以认为，状态抑郁在生活服务偏好和网络成瘾的关系中之间、在电子游戏偏好和网络成瘾之间起部分中介作用。

3.4 网络使用偏好在特质抑郁与网络成瘾间的中介作用

本研究以特质抑郁为自变量，网络使用偏好中的生活服务偏好、电子游戏偏好为中介变量，网络成瘾为因变量，使用分层回归方法进行分析，见表3。

表 3 生活服务偏好和电子游戏偏好的中介作用检验

Table 3 Test of mediating effect of life service preference and video game preference

结果显示，性别和上网时间对网络成瘾预测显著，特质抑郁对网络成瘾显著（β3=0.49，p<0.001），在加入中介变量生活服务偏好或电子游戏偏好后（即第三步相对于第一步），特质抑郁的回归系数分别降低为0.45和0.48（p<0.001），仍为显著水平，且ΔR2变化显著。由此可以认为，生活服务偏好和电子游戏偏好分别在特质抑郁和网络成瘾之间起部分中介作用。

综上，对4组变量进行中介作用检验的结果表明，状态抑郁在生活服务偏好和网络成瘾之间、在电子游戏偏好和网络成瘾之间起部分中介作用，生活服务偏好和电子游戏偏好均在特质抑郁和网络成瘾之间起部分中介作用。

4 讨论

4.1 状态抑郁、特质抑郁、网络使用偏好与网络成瘾的关系

皮尔逊相关分析和回归分析表明，生活服务偏好、电子游戏偏好、社交娱乐偏好显著正向预测网络成瘾，而信息获取偏好对网络成瘾没有影响，与以往研究结果一致。这可能是因为多数使用信息获取工具的人仅出于工作学习需要，且阅读网络新闻、收发电子邮件等行为不会让人获得具有依赖性的自我满足、价值实现感[37]，这印证了网络使用满足理论。在对网络使用偏好和网络成瘾关系的已有研究中，虽然对网络使用偏好的划分不同，但同样表明包含娱乐、社交和交易等在内的网络使用偏好能对网络成瘾起正向预测作用［17，21，38］。

本研究结果也显示，状态抑郁、特质抑郁与网络成瘾显著正相关，均能够正向预测网络成瘾，这与国内外研究结果相似［39-40］。而且相对于状态抑郁，特质抑郁和网络成瘾的相关系数更高，原因可能是状态抑郁具有时间上的短暂性，较容易恢复正常的网络使用；而特质抑郁的人群很少能摆脱不良的行为模式，更易进入稳定持久的恶性循环，陷入深度的网络成瘾。

4.2 状态抑郁及网络使用偏好的中介作用

为了考察大学生状态抑郁在网络使用偏好和网络成瘾之间、网络使用偏好在特质抑郁和网络成瘾之间的中介作用，本研究采用分层回归进行了中介作用检验，发现状态抑郁在生活服务偏好和网络成瘾之间、在电子游戏偏好和网络成瘾之间起部分中介作用，生活服务偏好和电子游戏偏好分别在特质抑郁和网络成瘾之间起部分中介作用。

状态抑郁在生活服务偏好和网络成瘾之间，在电子游戏偏好与网络成瘾之间起部分中介作用。这个模型印证了社会置换假说和“认知-行为”模型［22，41］，当个体沉浸于电子游戏或者网络的生活服务时，减少了现实中的存在感，容易造成抑郁情绪状态，当处于这种易感心理状态时，网络成瘾更容易发生。根据网络成瘾的ACE模型[42]，电子游戏通常具有粘附性和逃避现实性，很少有一次性通关不用再继续的情况，往往通过更新或者纷杂的设定吸引个体不断投入时间；生活服务具有一定的便利性，使用生活服务较多的人往往在现实中使用此类功能较少，比如选择上网课意味着不需要上现实课程，这种便利性使得对网络的依赖性渐渐变强，形成网络解决一切的观点，习惯从网络获取所需要的内容，导致网络成瘾倾向的产生。

生活服务偏好和电子游戏偏好分别在特质抑郁和网络成瘾之间起到部分中介作用，这一模型说明了个体心理特质的稳定性，与以往研究结果相似［21，29］。主要原因是特质抑郁水平较高的个体在现实人际关系的建立和维持中面临极大困难，他们容易通过网络逃避社会交流或者现实[43]，从而通过网络完成生活服务内容，通过电子游戏项目消磨时间。长期沉浸在生活服务或电子游戏项目当中，形成习惯性依赖，导致网络成瘾。

这意味着，为防止网络成瘾现象，首先，需控制和规范个体对互联网生活服务以及电子游戏服务的使用，尽量引导学生使用信息获取或搜索服务，将互联网作为一种工具，减少抑郁情绪的出现。其次，在帮助和干预网络成瘾患者时，需要区分抑郁是容易变化的状态性抑郁还是较为稳定的特质性抑郁，针对不同情况采取相应的措施。最后，关注大学生积极情绪以及健康成熟人格的培养，这对实践工作具有重要意义。

5 结论

状态抑郁、特质抑郁、社交娱乐偏好、生活服务偏好、电子游戏偏好等均与网络成瘾存在显著正相关。状态抑郁在生活服务偏好与网络成瘾关系之间、在电子游戏偏好与网络成瘾关系之间起部分中介作用，生活服务偏好和电子游戏偏好均在特质抑郁和网络成瘾之间起部分中介作用。

参考文献

[1] Young K S．Internet addiction：The emergence of a new clinical disorder［J］．Cyber Psychology and Behavior，1998，1（3）：237-244．

[2] Demir Y，Kutlu M．Relationships among Internet addiction，academic motivation，academic procrastination and school attachment in adolescents［J］．International Online Journal of Educational Sciences，2018，10（5）：315-332．

[3] Zhang Y，Qin X，Ren P．Adolescents’ academic engagement mediates the association between Internet addiction and academic achievement：The moderating effect of classroom achievement norm［J］．Computers in Human Behavior，2018（89）：299-307．

[4] Aznar-Díaz I，Romero-Rodríguez J M，García-González A，et al．Mexican and Spanish university students’ Internet addiction and academic procrastination：Correlation and potential factors［J］．PloS One，2020，15（5）：e0233655．

[5] Agbaria Q．Internet addiction and aggression：The mediating roles of self-control and positive affect［J］．International Journal of Mental Health and Addiction，2021，19（4）：1227-1242．

[6] 敬娇娇，高闯，牛更枫．互联网使用对共情的影响［J］．心理科学进展，2017，25（4）：652-661．

[7] 侯娟，朱英格，方晓义．手机成瘾与抑郁：社交焦虑和负性情绪信息注意偏向的多重中介作用［J］．心理学报，2021，53（4）：362-373．

[8] 易晓明．网络成瘾大学生的心理问题［J］．心理科学，2005（6）：198-200．

[9] 卢昭静，李志明，严万森．团体认知治疗对网络成瘾大学生负性情绪与冲动性的干预效果［J］．中国学校卫生，2021，42（6）：887-892．

[10] 李黎，包祖晓，陈宝君，等．大学生网络成瘾与孤独感关系的调查［J］．中国健康心理学杂志，2011，19（2）：221-222．

[11] 姚冉，陈栋，刘茂玲，等．广东省某医药院校学生网络成瘾与抑郁、自杀意念相关性分析［J］．医学与社会，2014，27（8）：83-85．

[12] 庞文驹，王晓晨．壮族中学生非自杀性自伤行为状况及其与网络成瘾的关联［J］．中国学校卫生，2020，41（5）：732-735．

[13] Shen Y，Meng F，Xu H，et al．Internet addiction among college students in a Chinese population：Prevalence，correlates，and its relationship with suicide attempts［J］．Depression and Anxiety，2020，37（8）：812-821．

[14] 耿丽丽，金志成．犯罪青少年与在校青少年网络成瘾的对比研究［J］．中国健康心理学杂志，2011，19（9）：1082-1084．

[15] 顾海根．上海市大学生网络成瘾调查报告［J］．心理科学，2007（6）：1482-1483．

[16] 程建伟．青少年的互联网使用偏好、信息技能及其对学业成绩的影响［D］．华中师范大学，2008．

[17] 雷雳，杨洋，柳铭心．青少年神经质人格、互联网服务偏好与网络成瘾的关系［J］．心理学报，2006（3）：375-381．

[18] Leung L．Net-Generation Attributes and Seductive Properties of the Internet as Predictors of Online Activities and Internet Addiction［J］．Cyber Psychology and Behavior，2004，7（3）：333-348．

[19] 刘宇平，郭笑，赵辉，等．大学生感觉寻求对网络成瘾的影响：互联网娱乐服务偏好的中介作用［J］．心理技术与应用，2018，6（6）：358-367．

[20] 杨洋，雷雳．青少年外向/宜人性人格、互联网服务偏好与网络成瘾的关系［J］．心理发展与教育，2007（2）：42-48．

[21] 魏兰蕴，刘濛，李松，等．青少年人格特征与网络成瘾的关系：网络使用偏好的中介效应［J］．贵州师范大学学报（自然科学版），2016，34（2）：101-106．

[22] Davis R A．A cognitive-behavioral model of pathological Internet use［J］．Computers in Human Behavior，2001，17（2）：187-195．

[23] Matar Boumosleh J，Jaalouk D．Depression，anxiety，and smartphone addiction in university students-A cross sectional study［J］．PloS One，2017，12（8）：e0182239．

[24] Li G，Hou G，Yang D，et al．Relationship between anxiety，depression，sex，obesity，and internet addiction in Chinese adolescents：A short-term longitudinal study［J］．Addictive Behaviors，2019（90）：421-427．

[25] 朱云娇，孙业桓，郝加虎，等．安徽省职业院校新生负性生活事件抑郁与网络成瘾的关系［J］．中国学校卫生，2019，40（10）：1499-1502．

[26] 孙力菁，罗春燕，周月芳，等．上海市中学生抑郁症状和网络成瘾行为的相关性［J］．中国学校卫生，2019，40（3）：445-447．

[27] 崔丽霞，罗小婧，肖晶．儿童期创伤对特质抑郁和特质焦虑的影响：图式中介特异性研究［J］．心理学报，2011，43（10）：1163-1174．

[28] Weinstein A，Abu H B，Timor A，et al．Delay discounting，risk-taking，and rejection sensitivity among individuals with internet and video gaming disorders［J］．Journal of Behavioral Addictions，2016，5（4）：674-682．

[29] 韩楠．大学生特质性情绪智力、网络使用偏好与网络成瘾的关系研究［D］．哈尔滨工程大学，2013．

[30] Chiappelli J，Nugent K L，Thangavelu K，et al．Assessment of trait and state aspects of depression in schizophrenia［J］．Schizophrenia Bulletin，2014，40（1）：132-142．

[31] Young K S．Internet addiction：symptoms，evaluation and treatment［J］．Innovations in Clinical Practice：A Source Book，1999（17）：19-31．

[32] 金灿灿．犯罪未成年人的社会适应及其影响因素［M］．北京：中央编译出版社，2013：88-91．

[33] 周浩，龙立荣．共同方法偏差的统计检验与控制方法［J］．心理科学进展，2004（6）：942-950．

[34] 温忠麟，张雷，侯杰泰，等．中介效应检验程序及其应用［J］．心理学报，2004（5）：614-620．

[35] Baron R M，Kenny D A．The moderator-mediator variable distinction in social psychological research：Conceptual，strategic，and statistical considerations［J］．Journal of Personality and Social Psychology，1986，51（6）：1173．

[36] Judd C M，Kenny D A．Process analysis estimating mediation in treatment evaluations［J］．Evaluation Review，1981，5（5）：602-619．

[37] 荀寿温，黄峥，郭菲，等．青少年网络成瘾与抑郁之间的双向关系［J］．中国临床心理学杂志，2013，21（4）：613-615．

[38] 安容瑾，姜永志．移动社交网络使用偏好在冲动性人格与手机依赖间的中介作用［J］．中国临床心理学杂志，2020，28（2）：391-394．

[39] Przepiorka A，Blachnio A，Cudo A．The role of depression，personality，and future time perspective in internet addiction in adolescents and emerging adults［J］．Psychiatry Research，2019（272）：340-348．

[40] 崔健，杨可冰，杨清艳，等．抑郁对大学生网络成瘾的影响：冲动的中介作用［J］．中国健康心理学杂志，2021，29（1）：123-128．

[41] Weinstein A，Abu H B，Timor A，et al．Delay discounting，risk-taking，and rejection sensitivity among individuals with internet and video gaming disorders［J］．Journal of Behavioral Addictions，2016，5（4）：674-682．

[42] Young K S．What makes the internet addictive：Potential explanations for pathological internet use［C］．The 105 the Annual Conference of the American Psychological Association，Chicago，1997．

[43] Young K S，Rogers R C．The relationship between depression and Internet addiction［J］．Cyberpsychology and Behavior，1998，1（1）：25-28．