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1 引言

近年来，关于“高敏感人格如何克服焦虑情绪”的讨论在网络上日益增多。“高敏感人格”在学术上称为“感觉加工敏感性”（Sensory Processing Sensitivity）。感觉加工敏感性高的个体被称为高敏感者（highly sensitive persons，HSPs），其拥有更加敏感的中枢神经系统，影响感觉信息在大脑中的传递和处理［1］。研究表明，人群中大约有30%的个体是高敏感者，大约有40%的高敏感者会出现心理困扰［2，3］。焦虑是高敏感者常见的心理困扰之一［4］。作为人类进化中形成的基本情绪，适度的焦虑具有适应性价值，然而过度焦虑则可能严重削弱个体的认知功能［5］。注意控制理论（Attentional Control Theory）指出，焦虑会削弱个体的目标导向注意系统，从而妨碍中央执行系统的抑制与转移功能，最终影响个体的认知和行为表现［5］。因此，探讨感觉加工敏感性与焦虑之间的关系及其内在机制具有较强的现实意义。

感觉加工敏感性作为相对稳定的先天特质，难以改变［6-8］，通过深入探索其背后更具可塑性的因素，可能是降低高敏感者焦虑水平，发挥其积极潜力的有效途径。在面对刺激产生的认知反应上，威勒（Wyller）等人提出了高敏感者心理困扰模型，认为感觉加工敏感性与心理困扰之间的联系，在很大程度上是由感官信息引起的认知反应所驱动的［9］。具体而言，高敏感者会将感觉信息放大，进而导致厌恶的感觉信息（如疼痛）引起更强烈的负性情绪。负性情绪影响认知反应，而认知反应反过来又会反馈到情绪上，形成恶性循环。或者，放大的感觉信息可以直接影响认知反应，从而产生消极情绪，再反馈到认知反应上，形成相同的恶性循环［9］。因此推测，高敏感者在面对潜在威胁时，会放大感觉信息，产生认知偏差，高估威胁程度，引起负性情绪。负性情绪会进一步增强个体对威胁刺激的认知偏差，而这种认知偏差又会反馈到情绪上，形成恶性循环。在这个循环中，加剧了个体对威胁刺激的认知偏差，使个体严重高估威胁的严重程度，从而产生严重的焦虑情绪。由此提出假设1：感觉加工敏感性可以正向预测焦虑。

“Looming Cognitive Style”是一种认知偏差，反映了对威胁刺激的动态感知，以往研究将其翻译为“隐性认知风格”［10，11］。《剑桥高阶英汉双解词典》将“Looming”译为“（不希望或不愉快的事情）迫近的，逼近的”［12］。“迫近”与“逼近”近义，表示靠近或接近，而“隐性”指的是性质或性状不表现在外的（跟“显性”相对）［13］。本文认为，相比于“隐性”，“迫近”更能体现潜在威胁正在逐步加剧，故将其翻译为“迫近认知风格”。研究表明，迫近认知风格可以正向预测焦虑［14，15］。根据迫近认知模型，当个体将潜在的威胁感知为动态的、变化的、迅速发展的，会感受到更多的焦虑、恐惧与紧迫感［14］。将威胁视为动态的能够使个体更早地识别潜在的危险，从而更有可能避免伤害，这是一种进化优势。然而，过度的动态威胁感知可能导致个体产生强烈的紧迫感，这种紧迫感会使个体产生过度的焦虑情绪，超过了其带来的进化益处［14］。

根据高敏感者心理困扰模型，高敏感者有更强的焦虑情绪是因为其在面对潜在威胁刺激时产生认知偏差［9］。那么，迫近认知风格是否为高敏感者在面对刺激时产生的一种认知偏差呢？高敏感者对环境中细微的变化非常敏感，不仅能够察觉到潜在的威胁或变化，还会对这些变化的刺激进行深度的信息加工［6］。根据加工水平理论，深度的信息加工不仅影响信息的存储，还对后续的思维过程产生影响［16］。高敏感者有更深的信息加工深度，会对信息进行更全面的分析，关注细节和潜在含义，仔细思考威胁可能带来的后果［6］。这种对后果的仔细思考，有助于个体避免伤害，具有进化优势，但也更容易使敏感者在面对外部刺激时，产生过度反应，导致他们夸大威胁的动态特性［6］。因此本文推测，高敏感者面对威胁刺激时，可能产生的威胁即将来临的认知偏差，从而使个体产生焦虑情绪。提出假设2：迫近认知风格在感觉加工敏感性与焦虑之间起中介作用。

无法忍受不确定性（intolerance of uncertainty，IU）是一种认知偏差，影响个体对不确定性刺激的感知、解释与反应，对焦虑的发生和维持具有重要作用［17］。研究表明，个体对不确定性情境的认知偏差会导致他们将不确定的信息解读为威胁，进而引发焦虑情绪［18］。不确定情境或事件会激活个体“what if...”（如果……将会怎样）图式［19］，而高敏感者具有更深的信息加工深度，在信息的编码阶段，会与已有经验建立更广泛的联系，使其更容易联想到负面结果［6，16］。同时，高敏感者有更强的情绪反应，面对负面结果时，会产生更强的消极情绪。在更深的信息加工深度与更强的情绪反应共同作用下，使高敏感者产生认知偏差，将不确定信息看作威胁，从而导致焦虑［6，18］。据此本研究推测，高敏感者更易将不确定性刺激看作威胁，从而产生焦虑情绪。由此提出假设3：无法忍受不确定性在感觉加工敏感性与焦虑之间起中介作用。

作为两种高敏感者在面对威胁时产生的认知偏差，迫近认知风格与无法忍受不确定性并非单独对焦虑产生作用。研究表明，迫近认知风格可以显著预测3个月之后的无法忍受不确定性［19］。根据迫近认知模型，当个体认为刺激正在快速接近时，更易将其解释为威胁［14］。本文推测，当个体认为不确定性刺激正在快速接近时，会更加难以预测不确定性情境或事件的结果，更易产生不确定性刺激具有威胁的认知偏差。据此，本研究提出假设4：迫近认知风格与无法忍受不确定性在感觉加工敏感性与焦虑之间起链式中介作用。

2 研究方法

2.1 对象

样本量采用公式N=Z2α/2×［p（1-p）］/δ2估算，参考相关文献［2］，高敏感者在人群中占比约为30%，本研究中，Zα/2=1.96，δ=0.05，p=0.30，计算出最少样本量为323。采用方便取样的方法，通过网络发放问卷并回收581份，在删除不认真作答与答题时间过短的问卷后，有效问卷为506份，有效率为87.09%。其中男性159人，女性347人；在校大学生338人，在职人员168人。平均年龄为23.99±5.66岁，年龄范围为16至59岁。

2.2 研究工具

2.2.1 高敏感者量表

采用阿伦（Aron）和阿伦（Aron）编制，张易潇和张亚修订的高敏感者量表［1，21］。该量表包含27个条目，修订后的量表包括六个维度：情绪反应（7题）、低感觉阈限（5题）、易兴奋性（4题）、审美敏感性（3题）、惩罚敏感性（4题）和加工深度（4题）。量表采用Likert七点计分法，得分越高表明个体的感觉加工敏感性越高。在本研究中，该量表的Cronbach’s α为0.89。

2.2.2 隐性不适应风格问卷

采用里斯金德（Riskind）等编制，王艳修订的隐性不适应风格问卷［10，11］。该问卷包含6个潜在压力情境，每个情境包含4个条目，共24个条目，具有社交性威胁与躯体性威胁两个维度，每个维度包含12个条目。采用Likert五点计分法，每个情境的后三项参与总分计算。在本研究中，该问卷的Cronbach’s α为0.88。

2.2.3 无法忍受不确定性量表简版

采用卡尔顿（Carleton）等编制，张亚娟等修订的无法忍受不确定性量表简版［22，23］。该量表包含12个条目，有预期性焦虑与抑制性焦虑两个维度，量表采用五点Likert计分法，得分越高代表个体越无法忍受不确定性。在本研究中，该量表的Cronbach’s α为0.89。

2.2.4 广泛性焦虑问卷

采用施皮策（Spitzer）等编制，何筱衍等修订的广泛性焦虑问卷。该问卷包含7个条目，每个条目描述了一种广泛性焦虑症的典型症状，旨在评估个体在过去两周内的焦虑水平［24，25］。采用0（“完全没有”）～3（“几乎每天”）的4级计分法，分数越高焦虑情绪越严重。在本研究中，该问卷的Cronbach’s α为0.95。

2.3 统计方法

本研究采用SPSS 23.0进行可靠性信度检验、共同方法偏差检验、描述性统计和相关分析。中介效应分析使用了由海耶斯（Hayes）开发的SPSS宏程序Process 3.0中的模型6。

2.4 共同方法偏差

本研究对数据进行Harman单因素检验［26］。结果显示，特征根大于1的因子共有14个，其中第一个因子解释的变异量为21.16%，低于临界标准40%。这表明本研究不存在明显的共同方法偏差。

3 结果

3.1 各变量之间描述统计及相关分析

表1列出了各变量的平均数、标准差和各变量间的皮尔逊相关系数。各变量间均存在显著正相关。

表 1 大学生感觉加工敏感性、迫近认知风格、无法忍受不确定性和焦虑的相关性分析（ｒ值，ｎ＝506）

Table 1 Correlation analysis of sensory processing sensitivity, looming cognitive style, intolerance of uncertainty and anxiety among university students (r, n=506)

注：***p<0.001。

3.2 中介效应检验

将所有变量数据标准化处理后，使用海耶斯开发的SPSS宏程序Process 3.0中的模型6检验隐性认知风格与无法忍受不确定性的链式中介作用。Bootstrap 抽样次数设为 5000。数据结果表明，感觉加工敏感性正向预测迫近认知风格（β=0.38，t=8.87，p<0.001）、无法忍受不确定性（β=0.53，t=13.46，p<0.001）、焦虑（β=0.20，t=4.05 ，p<0.001），迫近认知风格正向预测无法忍受不确定性（β =0.15，t=3.77，p<0.001），无法忍受不确定性正向预测焦虑（β=0.36，t=7.73，p<0.001），如图1和表2所示。

图 1 链式中介模型

Figure 1 Chain mediation model

表 2 链式中介模型中变量关系的回归分析

Table 2 Regression analysis of variable relationship in chain mediation model

感觉加工敏感性→无法忍受不确定性→焦虑（间接效应2）和感觉加工敏感性→迫近认知风格→无法忍受不确定性→焦虑（间接效应3）这两条间接效应路径的95%置信区间均未包含0，表明中介效应显著。而感觉加工敏感性→迫近认知风格→焦虑（间接效应1）路径的95%置信区间包含0，表明中介效应不显著。然而，在引入中介变量后，直接效应显著，这说明中介变量起到了部分中介作用，如表3所示。总间接效应值为0.21，占总效应（0.41）的51.22%。间接效应2的效应值为0.19，占总效应的46.34%，远大于间接效应1（-0.01）和间接效应3（0.02）。

表 3 感觉加工敏感性对焦虑的关系路径、效应及95%置信区间

Table 3 The relationship path, effect and 95% confidence interval of sensory processing sensitivity on anxiety

注：1=感觉加工敏感性；2=迫近认知风格；3=无法忍受不确定性；4=焦虑。

4 讨论

本研究发现，感觉加工敏感性可以正向预测焦虑，与前人研究相符［27，28］。根据高敏感者心理困扰模型，高敏感者在面对刺激时，可能会产生认知偏差，将中性刺激解释为威胁或感知到更大的威胁，从而产生焦虑情绪［9］。

迫近认知风格在感觉加工敏感性和焦虑之间的中介作用无统计学意义。这可能是因为迫近认知风格无法独立预测焦虑。尽管大部分研究表明迫近认知风格可以独立预测焦虑［14，15］。但也存在争议，Hong将无法忍受不确定性等多个影响焦虑的认知因素作为平行中介变量，发现迫近认知风格的中介效应不显著［29］。与之相似，卡纳汉等研究发现，迫近认知风格对焦虑的作用完全是由无法忍受不确定性与应对方式介导的［20］。遗憾的是，学界对此尚未有一个合理解释，里斯金德认为未来还应继续探索迫近认知风格在哪些条件下可以独立预测焦虑［30］。

无法容忍不确定性在感觉加工敏感性与焦虑之间起到了中介作用。不确定性会激发人类的想象与思考，而高敏感者有更深的信息加工深度，能够将不确定性刺激与已有知识经验建立更广泛的联结，对不确定性刺激产生更多的思考。这种对不确定性的过度思考可能会引起高敏感者很多负面情绪，使个体对不确定性事件产生认知偏差，更易将不确定性事件解释为威胁，也更易将威胁夸大，从而产生焦虑情绪［6，19］。有研究表明，人格与认知因素对心理健康的影响并不是平行的，认知因素（例如，无法忍受不确定性）是更具体的近端过程（Proximal-specific Processes），在更广泛（Distal-broad）的人格特质（例如，神经质）与心理症状之间起中介作用，本研究支持这一观点［31］。

迫近认知风格与无法忍受不确定性在感觉加工敏感性与焦虑之间的中介作用显著。高敏感者在面对刺激时，倾向于使用深度信息加工策略，将新刺激与已有的知识结构进行广泛关联［16］。这种深度思考伴随着更强的情绪反应，导致个体产生刺激正在快速接近的认知偏差［9］。当个体认为不确定性刺激正在快速接近时，更易将不确定性刺激解释为威胁，从而产生焦虑情绪［10］。

本研究也存在一定的局限性。首先，本研究是一项横断面研究，未能反映变量间的因果关系。未来可以进行纵向或干预研究，继续探讨无法忍受不确定性是否为影响高敏感者焦虑情绪的关键变量。其次，感觉加工敏感性与焦虑的关系较为复杂，高敏感者面对潜在威胁刺激所产生的认知偏差可能有很多，本研究未能穷尽。未来可继续探索其他中介变量，例如注意偏向等。最后，本研究发现迫近认知风格不能预测焦虑情绪，这与已有部分研究一致，也与部分研究不一致。未来还应继续探索迫近认知风格在哪些条件下可以独立预测焦虑。

5 结论

高敏感者有更多的焦虑情绪。高敏感者容易具有迫近认知风格，进而产生更多的焦虑情绪。高敏感者更容易无法忍受不确定性，进而产生更多的焦虑情绪。感觉加工敏感性可以通过迫近认知风格与无法忍受不确定性间接预测焦虑情绪。

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