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1 引言

睡眠具有缓解疲劳、恢复精力、增强人体免疫力的作用。充足的睡眠有利于促进人的身心健康，但随着社会的发展，睡眠不足的问题愈发普遍，并伴发着一些不良的健康问题，如情绪障碍、认知损伤、免疫力下降［1］。已有研究证明普通人群的睡眠不足问题主要是由睡眠拖延行为所导致［2］。荷兰学者提出了睡眠拖延行为（Bedtime Procrastination），并将这一概念引入健康行为拖延领域，意指“在没有外部原因阻碍的情况下，仍无法在预定时间上床睡觉”的现象［3］。民族院校作为我国高等教育的一部分，承担着为民族地区培养党和国家所需人才的重要使命［4］。但民族院校大学生，在进入大学之后，面临着诸多不适应的问题，如文化背景差异带来的人际不适，繁重的学习压力等问题。少数民族大学生可能由于面临着这些适应性问题，而易引发焦虑及失眠［5］。因此，了解民族院校大学生的睡眠拖延行为，关乎民族院校大学生的健康成长。而寻找影响民族院校大学生睡眠拖延行为的影响因素，则成为未来对民族院校大学生进行睡眠拖延行为预防和干预的重要先导性工作。

无聊（Boredom）是指个体面对贫乏的外部和内部刺激时，无法体验到自身所需要的生理唤起状态，而感受到的无趣、空虚、无助等不愉悦的复合情绪体验，无聊可分为状态无聊和特质无聊［6］。特质无聊又称为无聊倾向（Boredom Proneness），是指个体表现出相对持久的无聊情绪反应和行为风格［7］。无聊已经逐渐在大学生群体中成为一种比较普遍的现象，近些年来，大学生更是经常将无聊挂在嘴边。而无聊易催生各种社会适应不良行为，拖延行为就是其中之一［8］，睡眠拖延行为也属于拖延的一种。根据自我调节损耗理论，消极情绪会损耗自我调控资源，从而对自我调控系统造成严重负面影响［9］。有研究发现高无聊倾向的人会更容易滋生出无聊感，而无聊这种负性情绪会降低个体的自我调控能力［10］。睡眠拖延是自我控制能力差而导致的自我调节失败的结果［11］。据此，提出假设H1：无聊倾向正向预测民族院校大学生睡眠拖延行为。

随着互联网的迅速发展和智能手机的普及，社交媒体使用已经是人们日常生活中的一部分，而大学生的自我控制能力尚不成熟，往往容易出现过度使用的情况。问题性移动社交媒体使用（Problematic Social Media Use）是指个体长时间和高强度使用移动社交媒体，从而对个体的生理、心理和行为带来消极影响，但并未达到病理程度的移动社交媒体使用行为［12］。自我调节失败理论认为个体受风险因素（如无聊倾向）的影响，使得个体对自身的心理和行为控制失调，从而导致非适应性行为的产生［13］。大学生群体中，影响最大的非适应性行为就是网络偏差行为［14］。无聊水平较高的个体会本能地选择具有新鲜感和挑战性的刺激来缓解低唤起状态而引起心理不适感［8］。从对当前大学生的了解来看，大学生打发无聊的主要手段之一就是刷社交网站，因此产生睡眠拖延［15］。基于以上理论与实证支持，提出假设H2：问题性社交媒体使用在无聊倾向与睡眠拖延行为之间起中介作用。

感觉寻求（Sensation Seeking）是指个体为获得复杂、多变、新异、强烈的感觉体验，通过承担生理、法律、经济和社会等方面的风险来获得这些感受和体验的意愿［16］。已有研究发现，感觉寻求与问题行为呈显著正相关［17］。高感觉寻求者往往会沉溺于手机与网络的使用以使自己获得兴奋体验［18］。同时也符合刺激与唤醒的最佳水平理论，该理论认为不同任务的最佳唤醒水平不同。感觉寻求高的个体会更喜欢冒险性活动，通过不断寻求环境中变化的新异刺激来达到最佳体验［19］。因此当外界刺激不变时，高感觉寻求者易将环境知觉为单调而产生无聊感。根据风险累积模型，当两种风险因素伴随出现时，对个体的影响并不是两种风险因素的简单叠加，而是一种风险会加大另一种风险的作用，给个体带来更大的非适应性行为［20，21］。因此，无聊倾向高的人易在高感觉寻求的驱使下通过寻求强烈、新异刺激来获得
兴奋体验，如社交媒体的使用。提出假设H3：感觉寻求正向调节无聊倾向与问题性社交媒体使用的关系。

综上所述，本研究基于自我调节失败理论与风险累积理论以民族院校大学生为调查对象，构建了一个有调节的中介模型。考察无聊倾向对睡眠拖延行为的预测作用；问题性社交媒体使用是否在两者的关系中起到中介作用；以及感觉寻求是否在无聊倾向与问题性社交媒体使用中具有调节效应。为以后针对民族院校大学生的睡眠拖延行为开展预防和干预提供实证性的依据与支持。

2 研究方法

2.1 对象

采取方便取样法，选取民族院校大学生进行问卷调查，本研究总共回收问卷1191份，删除明显规律作答和用时过短的问卷后，最终得到有效问卷1053，有效率为88.41%。男生579人（55.0%），女生474人（45.0%）；大一407人（38.7%），大二290人（27.5%），大三206人（19.6%），大四150人（14.2%），参与调查的同学均知情同意。

2.2 测量工具

2.2.1 睡眠拖延行为量表（bedtime procrastination scale，BPS）

采用克勒泽（Kroses）等编制［3］的BPS量表，后经马晓涵等［22］进行中文修订及信效度检验。该量表共9个项目，其中项目2、3、7和9为反向计分题。采用Likert 5点计分（“1”表示“几乎从不”，“5”表示“几乎总是”），量表得分越高，代表睡眠拖延行为越严重。本研究中的Cronbach’s ɑ系数为0.89。

2.2.2 简版无聊倾向量表（boredom proneness scale-short form，BPS-SF）

本研究采用由法默尔（Farmer）和桑德伯格（Sundberg）［23］在BPS基础上发展而来的，李晓敏等人翻译［24］的简版无聊倾向量表。BPS-SF共12个题项，其中1、2、4、7、8、12条目为反向计分，每个条目采用Likert 7点计分（“1”表示“完全不同意”，“7”表示“完全同意”）。量表总分越高，代表个体的无聊倾向水平越高。本研究中的Cronbach’s ɑ系数为0.85。

2.2.3 问题性社交媒体使用量表（problematic social media use scale，PSMUS）

采用姜永志编制［25］的问题性社交媒体使用评估问卷。该问卷共20个项目，采用Likert 5点进行计分（“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”），包含黏性增加、生理损伤、遗漏焦虑、认知失败和负罪感5个维度。问卷得分越高表明个体的问题性社交媒体使用倾向越严重。本研究中该问卷的Cronbach’s ɑ系数为0.97。

2.2.4 感觉寻求量表（sensation seeking scale，SSS）

本研究采用由李东平、张巍和李贤等人［26］所翻译的原由斯坦伯格（Steinberg）等人修订［27］的感觉寻求量表的中文版。量表共6个项目，采用Likert 6点方式计分（“1”表示“完全不符合”，“6”表示“完全符合”）。量表得分越高则表明感觉寻求水平越高。本研究中该量表的Cronbach’s ɑ为0.94。

2.3 数据处理及统计分析

采用SPSS 27.0对数据进行描述统计和相关分析。并在此基础上应用PROCESS 4.0宏程序中的偏差校正Bootstrap法进行有调节的中介效应分析。

3 结果分析

3.1 共同方法偏差的检验

本研究采用Harman单因子检验法进行统计检验［28］，对问卷中的47个项目进行共同方法偏差检验。结果显示，特征值大于1的因子共有5个，第一个主因子解释的变异量为34.88%，小于标准的40%的临界值。因此，说明本研究不存在严重的共同方法偏差。

3.2 各主要变量的平均数、标准差和相关矩阵

相关分析结果如表1所示，无聊倾向与问题性社交媒体使用、睡眠拖延行为显著正相关（p<0.01）；无聊倾向与感觉寻求呈显著负相关（p<0.01）；问题性社交媒体使用与睡眠拖延行为、感觉寻求呈显著正相关（p<0.01）。

表1 各变量的平均数、标准差和相关分析（N=1053）

Table 1 Mean number, standard deviation, and correlation analysis of each variable (N=1053)

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，下同。

3.3 问题性社交媒体使用的中介作用检验

首先，为了排除人口学变量的影响，在控制了性别、年级后，使用SPSS宏程序的模型4对问题性社交媒体使用在无聊倾向与睡眠拖延行为之间的中介作用进行检验，如表2所示。结果表明，无聊倾向能显著正向预测民族院校大学生睡眠拖延行为（β=0.606，t=24.817，p<0.001）。将问题性社交媒体使用作为中介变量加入模型后，该直接效应显著（β=0.452，t=16.143，p<0.001）；无聊倾向可正向预测民族院校大学生问题性社交媒体使用（β=0.549，t=21.387，p<0.001）；问题性社交媒体使用能显著正向预测大学生睡眠拖延行为（β=0.281，t=9.998，p<0.001）。Bootstrap检验表明，问题性社交媒体使用在无聊倾与睡眠拖延行为之间发挥部分中介作用，间接效应值为0.154，95%的置信区间为［0.116，0.195］，总效应值为0.606，间接效应占比为25.41%，如表2、图1所示。

表2 Bootstrap检验

Table 2 Bootstrap inspection

图1 问题性社交媒体使用在无聊倾向和睡眠拖延行为之间的中介模型

Figure 1 Problematic social media use a mediation model between boredom proneness and bedtime procrastination

3.4 感觉寻求的调节作用检验

其次，在控制人口学变量的情况下，使用SPSS宏程序的模型7验证感觉寻求在无聊倾向和问题性社交媒体使用之间的调节作用。如表3所示，感觉寻求进入模型后，无聊倾向与感觉寻求的乘积项对问题性社交媒体使用的预测作用显著（β=0.089，t=4.438，p<0.001）。

表3 有调节的中介效应检验

Table 3 Regulated mediation effect inspection

为揭示无聊倾向与感觉寻求交互效应的实质，进一步进行简单斜率的检验。如图2所示，当感觉寻求处于较低水平（M-1SD）时，无聊倾向对问题性社交媒体使用具有显著的正向预测作用（β=0.533，t=20.944，p<0.001）；当感觉寻求处于较高水平（M+1SD）时，无聊倾向虽然也会对问题性社交媒体使用产生显著正向预测作用，但其预测作用增强（β=0.711，t=17.485，p<0.001）。

图2 感觉寻求在无聊倾向与问题性社交媒体使用之间的调节作用

Figure 2 The modulation of sensation seeking between boredom proneness and problematic social media use

4 讨论

相关分析结果显示，无聊倾向能够显著正向预测民族院校大学生的睡眠拖延行为。拖延的概念模型认为拖延行为的产生受情绪、认知和行为等个人因素的影响。而睡眠拖延行为作为拖延行为的一种特殊表现形式，其也受这些因素的影响［29］。在个性因素中，个体的无聊情绪状态被看作是拖延行为产生的一个风险因素。大学生从紧张的高中学习氛围中进入大学后，面临着两种状态，一种状态是由于过度放松而导致在学习和生活中缺少明确目标而愈发无聊。拖延的短期修复理论认为，个体会通过睡眠拖延行为来调节自身的负性情绪［30］。因此，个体在睡前体验到的负性情绪愈多，则睡眠拖延行为就越容易发生［31］。大学生的另一种状态是通过参加各种活动，让自己非常忙碌但往往又缺乏意义，这会消耗有机体过多的能量与自我调节资源。自我调节资源理论认为自我调节资源是有限的，当日间消耗过多的自我调节资源后，有机体的资源使用会处于暂时性耗尽的状态，从而使机体处于自我耗竭状态［1，32］。处于这种状态的有机体，容易通过夜间沉浸于及时性娱乐来获得满足与放松，从而加重睡眠拖延行为。

中介效应分析结果表明，问题性社交媒体使用在无聊倾向和睡眠拖延行为之间起部分中介作用，即有机体的无聊倾向通过增加个体的问题性社交媒体使用，进而增加睡眠拖延行为。无聊倾向高的个体往往伴随着更高的感觉阈限，并且会由于注意力下降而对任务的感知程度降低，使得有机体更习惯于放弃一些需要更多认知负荷的任务［33，34］。大学生对于社交媒体的使用正好满足了其对于强刺激而低认知负荷的这一心理需要。社交媒体的使用在满足个体心理需求的同时，也使得人容易沉迷其中，无法自拔，产生非适应性的问题性社交媒体使用行为。根据认知失调理论，无聊是个体产生的不平衡的感受，当个体产生不协调感时，会本能地通过刺激性的途径提高唤醒水平，减少不协调与不平衡感［15］。而网络媒体的使用就成为大学生缓解无聊的主要手段之一，伴随着夜间网络媒体的使用，则更容易造成个体的睡眠拖延行为。

有调节的中介效应分析结果表明，个体的感觉寻求水平对无聊倾向与睡眠拖延行为之间的间接效应存在调节作用，即感觉寻求调节了“无聊倾向→问题性社交媒体使用”这一路径。具体而言，就是随着感觉寻求水平的提高，大学生无聊倾向对问题性社交媒体使用的正向预测作用增强。也就是说感觉寻求这一风险性因素增强了无聊倾向这一风险性因素对问题性社交媒体使用的风险作用。这与叶宝娟等人的研究结果基本一致，感觉寻求会增加青少年的问题性网络使用［35］。这是由于高感觉寻求者通常偏爱新异刺激以获得高唤醒体验［36］，通过手机上的各种社交媒体软件进行交友、游戏等能够获得最佳体验，并沉浸其中，导致成瘾行为或者问题性行为。同时，风险累积模型认为一种风险因素的作用是有限的，但当两种风险因素同时出现时，一种风险因素会增强另一种风险因素的作用［20］。因此，感觉寻求会放大无聊倾向对问题性社交媒体使用的负性影响。

综上所述，无聊倾向是民族院校大学生睡眠拖延行为的危险性因素，问题性社交媒体使用在无聊倾向和睡眠拖延行为之间起部分中介作用。感觉寻求在无聊倾向和问题性社交媒体使用之间具有调节作用。本研究的不足之处在于：第一，本研究采用横断研究，无法推论变量之间的因果关系，后续可用实验研究或追踪研究来进一步验证。第二，本研究关注到了感觉寻求在无聊倾向对问题性社交媒体使用中的调节作用，未考虑到感觉寻求在无聊倾向与睡眠拖延行为这一直接路径上的调节作用，未来可进一步探讨其在直接路径上的调节作用。第三，本研究群体选择的是民族院校的大学生，具有群体的特殊性，后续可进行多群组分析，将汉族学生与少数民族学生进行对比分析。

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