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关于人际关系方面论文范文例文,与生活事件、网络社会支持与网络成瘾倾向的关系相关论文答辩开场白
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摘 要：采用问卷调查法,选取614名大学生被试,考察生活事件、网络社会支持与网络成瘾倾向的关系.结果发现：生活事件和网络社会支持对网络成瘾倾向具有直接影响；生活事件还可以通过网络社会支持（主要是网络情感支持）间接影响网络成瘾倾向.该研究结果表明：生活事件和网络社会支持对网络成瘾倾向具有一定的预测作用.
关 键 词：大学生；生活事件；网络社会支持；网络成瘾倾向
中图分类号：B84文献标识码：A文章编号：1671-6124（2013）06-0118-04
一、问题的提出
网络成瘾（InterAddictionDisorder,IAD）,又称病理性互联网使用（PathologicalInterUse,PIU）、问题性互联网使用（ProblematicInterUse）,是指个体由于过度地使用互联网进而导致的心理与社会功能受损的现象[1-2].“网络成瘾”一词最初由美国精神病学家Goldberg（1995）提出,Young（1996）参照DSM-IV（DiagnosticandStatisticalManualofMentalDisorder-IV）中赌博成瘾的诊断模式来描述网络成瘾.但是,直到目前为止,关于网络成瘾的诊断标准一直争议不断,尚未有一个统一的公认的标准.为避开这一争议,本研究使用“网络成瘾倾向”概念来代替“网络成瘾”概念.
Walther的研究发现,在网络的匿名性和去抑制性（disinhibition）环境中,人们的表达会更直接和无所禁忌,更容易吐露个人内心的情感,报告自己的弱点,表露个人隐私[3].沟通的双方通过自我暴露既能获得社会支持,也能向对方提供社会支持[4].社会支持是个体在人际互动中受尊重、被支持和理解的程度,而网络社会支持是指基于虚拟空间的交往中,人们在情感、信息交流、物质交换的过程里被理解、尊重时获得的认同感和归属感[5].MorahanMartin认为,网络成瘾者将网络视为建立人际关系或获得网络社会支持的渠道[6]；Shaw的研究也得到类似的结论,网络成瘾倾向高的人比网络成瘾倾向低的人较多使用网络获得情感支持、结识新朋友等[7].
生活事件指引起个体心理应激反应并需要一定适应性努力和社会再调节才能有效应对的事件.负性生活事件对网络成瘾具有正向的影响,Young（1996）认为网络成瘾者大多是为了逃避现实中的某些问题而转向网络找寻朋友、获取快乐与放松心情[8].当人面临生活压力时,个体很有可能转向网络,逃避生活压力的挫败感而沉迷于网络.马利艳的研究发现,生活事件同病理性互联网使用有显著正相关,主观压力能够显著预测病理性互联网的使用[9].
我们认为,尽管以往的研究强调了负性生活事件和网络社会支持与网络成瘾之间均存在直接的关系,但实际上个体的应激事件和社会支持系统在影响人的网络成瘾行为过程中,是密切联系的.有研究表明,经受应激生活事件的人们通过在线交流,可以获得有效的社会支持[10].负性生活事件引起的应激反应,极易导致个体情绪的不稳定或情感受到伤害等,如果个体自身无法调节,而网络空间为个体提供了解决上述问题的一个平台,个体可以在网络空间中获得现实环境中不能获得的社会支持,进而沉迷于网络而不能自拔.
因此本研究提出了如下三个基本假设：（1）生活事件对网络成瘾倾向于直接作用；（2）网络社会支持对网络成瘾倾向有直接作用；（3）生活事件还可以通过网络社会支持间接作用于网络成瘾倾向.生活事件、网络社会支持与网络成瘾倾向之间的关系模型假设见图1,本研究旨在对该模型加以检验.
二、研究方法
1.研究对象
采用分层随机抽样方法,选取长沙3所全日制高等学校（中南大学、湖南农业大学和长沙环境保护职业技术学院）共696名大学生为被试参与问卷调查,剔除无效问卷后,共获得了有效被试614人,其中男生416人,女生198人,平均年龄20.4+2.13岁.
2.研究工具
（1）中文网络成瘾量表由台湾学者陈淑惠编制[11],共有26道题,所有问题均采用4点尺度计分,所有题目的总得分代表个人网络成瘾的程度.总分越高表示网络成瘾倾向越高,反之越低.该量表由5个因素组成,即：1）强迫性上网行为；2）戒断行为与退瘾反应；3）网络成瘾耐受性；4）时间管理问题；5）人际及健康问题.该量表内部一致性系数为0.94,再测信度为0.83,各因素量表的内部一致性系数则介于0.78与0.90之间,表明该量表具有良好的信度和效度[12].
（2）青少年生活事件量表（ASLEC）由刘贤臣等编制,用于评定青少年生活事件发生的频度和应激强度.该量表由27项可能给青少年带来心理反应的负性生活事件构成,包括6个维度,依次为人际关系、学习压力、受惩罚、丧失、健康适应、其他.该量表具有良好的信度和效度[13].
（3）网络社会支持量表采用梁晓燕编制的网络社会支持量表,共23道题目,包括信息支持、情感支持、工具性支持、友伴的支持等4个维度[5].该量表和各维度的内部一致性系数分别为0.753、0.875、0.769、0.752、0.906,重测信度分别为0.702、0.723、0.714、0.698、0.876,各项信度指标均达到了测量学的要求,表明该量表比较稳定可靠.
3.数据统计与处理
全部数据采用SPSS16.0和Amos16.0进行统计处理.
三、研究结果
1.生活事件、网络社会支持与网络成瘾倾向的相关分析
从表1可以看出,除健康适应因子外,生活事件各因子与网络成瘾倾向总分之间均显著相关（p<0.05,p<0.01）,其中人际关系、受惩罚、其他生活事件3个因子与网络成瘾倾向总分高度相关（p<0.01）.生活事件量表中的“人际关系”、“受惩罚”和“其他生活事件”与网络成瘾倾向各因子之间亦大多呈不同程度的显著正相关；在网络社会支持的各因子中,除信息支持因子外,其余因子与网络成瘾倾向之间均显著相关（p<0.01）,且与网络成瘾倾向各因子之间亦呈现不同程度的显著正相关.2.生活事件、网络社会支持对网络成瘾倾向的预测
采用逐步回归分析方法,以网络成瘾倾向为效标变量,考察人格特质、网络社会支持对其的预测作用,结果见表2.
表2显示,生活事件量表中的“人际关系”、“受惩罚”和“其他生活事件”维度进入回归方程,网络社会支持量表中的“情感支持”与“工具性支持”进入回归方程,说明这5个因素通过检验,可以作为网络成瘾倾向的预测变量.其多元相关系数为0.522,其联合解释变异量为0.273,即部分生活事件、网络社会支持对网络成瘾倾向具有一定的预测作用.
3.生活事件、网络社会支持与网络成瘾倾向三者间的关系
结合前述假设,笔者以Amos16.0进行路径分析,进一步探讨上述进入回归方程的5个变量之间以及它们与网络成瘾倾向的关系.通过逐步删除饱和模型中的不显著路径和模型修正,得到如图2所示的关系模型,具体拟合指数见表3.
由图2和表3可知,验证模型对数据拟合良好.除部分生活事件、网络社会支持因子对网络成瘾倾向有直接预测作用以外,人际关系、受惩罚、其他生活事件还可通过情感支持和工具性支持,间接影响网络成瘾倾向.
从图2中可以看出,生活事件中的人际关系、受惩罚、其他生活事件等因子对网络成瘾倾向具有直接影响,路径系数分别为0.82、0.24、0.48,以人际关系因子影响最大,其次为其他生活事件和受惩罚；网络社会支持中的情感支持和工具性支持因子对网络成瘾倾向具有直接影响,路径系数分别为0.27和0.56.此外,人际关系因子还可以通过情感支持和工具性支持间接影响网络成瘾倾向,受惩罚和其他生活事件可以通过情感支持间接影响网络成瘾倾向.
四、讨论
本研究证实了部分负性生活事件对网络成瘾倾向有明显的直接作用,这一结果与胡岚等人的研究结果基本一致[14].当个体遇到应激性事件时,通常会采用两种方式解决问题：一是积极主动地解决问题；二是消极被动地逃避问题,企图回避应激性事件.在应激性的冲击下,当个体心理未成熟时极易采取消极的应对方式而产生不良情绪,大学生离开家庭进入大学校园,生活中遇到的一切问题都需要独自处理,难免会遇到人际关系的困扰、学习受挫、受惩罚等负性生活事件,由此带来的问题如果得不到解决,心理调节不到位,则很可能会陷入消极状态.而大学生又是网络高频使用者,网络恰恰为他们提供了逃避现实与情绪
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