江西科技师范大学教育学院,南昌
随着智能手机和网络技术的发展,社交媒介的信息传递方式经历了文字、图书、视频的转变。据Quest Mobile发布的数据显示,2018年度,短视频行业用户使用总时长的增量高达33.1%,超越在线视频,成为仅次于即时通讯的第二大行业[1]。在今下的短视频时代,各大短视频平台成为越来越多网友们选择的线上娱乐和社交方式,而其利用用户的从众心理,从中获取的满足感,逃避现实生活的欲望以及在虚拟空间自我释放的快感,成为一种新型的“毒品式”娱乐方式,深入到我们的日常生活中,严重地会导致成瘾[1]。作为移动互联时代先锋的大学生群体,在个性上兼具创造性与反叛性,追求流行与时尚,勇于尝试新鲜事物[2]。大学生们不再有升学的压力,有更多自由的时间,同时又处于心理发展不稳定时期和成熟塑造的关键时期,容易缺乏有效的自我控制,成为“手机成瘾”的高危群体[3]。短视频利用其短小、有趣的可视化的方式侵占人们的碎片化时间,形成“时间黑洞”,一旦造成成瘾行为,给大学生带来的危害显而易见:比如妨碍学业成就,成瘾者出现情绪的始动机能失调,表现出与客观刺激不相符的过高或者过低的反应,情感反应迟钝、淡漠、焦虑和非社会化等,从而阻碍学业完成[4];成瘾还可能危害生理健康,随着手机成瘾程度的增加,睡眠质量也会不断降低[5];成瘾还威胁心理健康与人际关系,成瘾青少年的人际关系质量普遍低于没有成瘾的青少年,并且容易出现抑郁、焦虑等症状[6]。因此,对大学生短视频成瘾的探讨就变得尤为必要。
成瘾最早仅仅指物质成瘾,因无法控制地过度使用化学物质而影响精神状态,如酒精和毒品成瘾[7]。随着成瘾理论的发展,1996年Griffiths提出非化学物质成瘾的问题,即行为成瘾的概念,如病理性赌博、暴饮暴食、网络成瘾、购物成瘾、锻炼成瘾、性成瘾等均属于行为成瘾[8]。Orford认为,过度地、不合理地投入到一种活动,并对随后可能产生的消极影响或消极后果不管不顾的现象就是成瘾行为[9]。在行为成瘾理论的基础上,有学者进一步提出技术成瘾的概念,即现代技术使用者对某一技术的过度使用显示了高度的心理依赖,如网络成瘾、手机成瘾[10]。短视频成瘾属于网络成瘾的一种。最早提出“网络成瘾”概念的是美国精神病医师Ivan Goldberg,他认为网络成瘾是指个体由于过度使用互联网而导致产生明显的社会心理损害的一种现象[11]。Young根据DSM-4中关于病理性赌博的判断标准,将网络成瘾定义为非物质成瘾作用下的一种冲动控制障碍[12]。台湾学者周倩则将网络成瘾定义为由重复地使用网络所导致的一种慢性或周期性的着迷状态,并产生难以抗拒的再度使用的欲望,同时会产生想要增加使用时间的张力、耐受性及克制退瘾等现象,对于上网所带来的快感会一直有心理与生理上的依赖[13]。同时,短视频成瘾也作为手机成瘾的一种。Griffiths认为手机成瘾是一种人机互动和非生化的行为成瘾,也属于技术成瘾[8]。手机成瘾是一种过分利用现代技术,类似网络成瘾和游戏成瘾的行为成瘾,由于某种动机过度滥用手机而导致手机使用者的心理和社会功能受损的痴迷症状,严重者甚至出现心悸、头晕、冒汗、肠胃功能失调等躯体症状[14]。综上所述,不管是网络成瘾抑或手机成瘾,都是属于行为成瘾,定义虽有差别,但是成瘾行为的特点有本质上的一致性:(1)使用网络或手机时间过长、频率过高;(2)过度使用网络或者手机对身体或心理造成不良影响;(3)不良影响具有慢性或周期性特征。基于这些本质特点,参考梁永炽[15]、师建国[16]等研究中对成瘾行为的界定,本研究将短视频成瘾定义为由重复地使用短视频APP所导致的一种慢性或周期性的着迷状态,并产生强烈的、持续的需求感和依赖感的心理和行为。
针对短视频成瘾的诊断和测量,目前学界还没有统一的标准,为更好地研究短视频成瘾现象,解决和预防短视频成瘾问题,就有必要对其展开定量操作研究。在以往对成瘾行为的测量中,较为权威和常用的是美国精神病学协会的DSM(Diagnostic and Statistical Mannual of Mental Disorders)诊断标准。Young根据DSM-IV中物质成瘾标准提出了诊断网络成瘾的标准,包括7种症状,即失控性、耐受性、戒断症状、上网频率和强度过大、尝试减少上网时间失败、消耗在网络活动上的时间过多、严重影响日常生活[12]。后来,香港中文大学梁永炽以此为基础编制了手机成瘾量表(Mobile Phone Addiction Index Scale,MPAI),该量表包括17道题目,5点计分,得分越高,表明手机成瘾程度越严重,手机成瘾测量主要由逃避性、低效性、失控性和戒断性四个维度构成,逃避性指使用手机回避现实生活中的问题;低效性指过度使用手机影响了日常学习和生活的效率;失控性指在手机上花费大量时间而无法自控;戒断性指无法正常使用手机时会滋生的负性情绪。鉴于短视频成瘾作为网络成瘾和手机成瘾的一种,梁永炽的手机成瘾量表(MPAI)在网络成瘾的诊断基础上编制而成,且在国内手机成瘾的相关研究中被大量使用。基于此,本研究以梁永炽的手机成瘾量表(MPAI)为基础,编制大学生短视频成瘾量表,以期为了解和预防短视频成瘾提供一个可操作性的测评工具。
试测:本研究采用团体施测的方式对江西省 450 名在校大学生进行调查,问卷回收442份,问卷有效率98.22%,其中男生170名,占比38.5%;女生272名,占比61.5%。年龄17~22岁,平均年龄为18.73±0.82岁。
正式测量:本研究采用团体施测方式对江西省400名进行调查,以网络问卷形式发放,回收有效问卷400份,有效率为100%。其中男生165人,女生235人。年龄为15~26岁,平均年龄为19.17±1.05岁。
以梁永炽的手机成瘾量表(MPAI)为基础加以改编,编制了短视频成瘾初始量表,主要将题项中的手机使用替换成短视频使用。问卷包含17道题项,采用Likert 5点评分,从“完全不符”到“完全符合”,其中“完全不符”记1分,“完全符合”记5分,得分越高表明成瘾倾向越明显。
短视频成瘾正式量表由14道题项组成,采用五点等级评分,从“完全不符”到“完全符合”。
本研究采用SPSS19.0对试测样本进行项目分析和探索性因素分析,删除不达标的题项,形成正式量表;然后采用Mplus7.4对正式测量样本中的正式量表进行验证性因素分析。
对第一次试测442名样本进行相关性分析,分析17道成瘾题目与成瘾总分的相关性,结果显示各题与成瘾总分的r值在0.58~0.79之间,且 p < 0.001,相关性都达到显著水平,因此无须删除任何题项。
按被试在初始问卷得分总和的高低排序,将排前27%的被试作为高分组,排后27%的被试作为低分组,用独立样本t检验分别检验高分组和低分组在量表所包含的17个条目的差异显著性,结果发现,所有条目在高分组和低分组之间的差异均达到了极显著水平(p < 0.001),该结果表明所有题项均具有良好的区分度。
根据吴明隆等[17]提出的探索性因素分析步骤,如果个别题项负荷值低于0.50,则表明该题项(变量)不适合进行因素分析,在进行因素分析时可考虑将其逐次删除。在项目分析结果的基础上,本研究对初始量表进行了四次探索性因素分析,四次探索性因素分析的KMO 值在0.91~0.92之间,Bartlett球形检验值在3827.81~4668.37之间,显著性水平都是 0.000,说明题项间存在共享因素结构,适合做因素分析。因子分析采用主成分分析法,根据梁永炽量表修订的手机成瘾量表(MPAI)中的四个维度的理论建构,本研究设定抽取的公共因素数量为4个,鉴于各题项与成瘾总分的相关分析结果,本研究使用斜交旋转法,逐次删除了3题因素负荷较低的条目,第一次探索性因素分析删除条目1“你的朋友和家人曾因为你在玩短视频(抖音、快手等)而抱怨”,第二次探索性因素分析删除条目3“你曾试图向其他人隐瞒你在玩短视频(抖音、快手等)上花了多少时间”,第三次探索性因素分析删除条目2“有人说过你花了太多的时间在玩短视频(抖音、快手等)上面”。第四次探索因素分析结果表明各题项的负荷值均在0.55以上,最终大学生短视频成瘾量表保留14个题项(见表1)。
表1 大学生短视频成瘾各条目因素负荷(n=442)
Table 1 Factors Load of Short Video Addiction Items of College Students(n=442)
题号 |
条目内容 |
戒断性 |
逃避性 |
失控性 |
低效性 |
Q10 |
如果你有一阵子没有玩短视频,你会变得焦虑 |
0.91 |
0.03 |
-0.06 |
0.07 |
Q11 |
没有玩短视频你会心神不定 |
0.89 |
-0.01 |
-0.09 |
0.15 |
Q8 |
当在手机信号区外呆上一阵时,你总担心会错过一些精彩的短视频 |
0.67 |
-0.01 |
0.31 |
-0.06 |
Q9 |
你很难做到将短视频APP卸载 |
0.61 |
0.2 |
0.27 |
-0.12 |
Q12 |
如果你没有玩短视频,你不知道自己空闲时该干什么 |
0.55 |
0.16 |
0.09 |
0.27 |
Q14 |
当你感到孤独的时候,你会玩短视频 |
-0.01 |
0.92 |
0.03 |
0 |
Q15 |
当你情绪低落的时候,你会玩短视频来改善情绪 |
-0.08 |
0.91 |
-0.04 |
0.02 |
Q13 |
当感到被孤立时,你会玩短视频 |
0.13 |
0.83 |
-0.01 |
0.01 |
Q5 |
你发现自己玩短视频的时间比本来打算的要长 |
-0.19 |
0.07 |
0.8 |
0.14 |
Q7 |
你从未觉得在玩短视频上花够了时间 |
0.12 |
0.01 |
0.79 |
-0.14 |
Q6 |
你尝试在玩短视频上少花些时间但是做不到 |
0.14 |
-0.06 |
0.76 |
0.11 |
Q4 |
因玩短视频你流量超支 |
0.09 |
0.05 |
0.62 |
0.11 |
Q17 |
玩短视频耗费的时间直接导致你的办事效率降低 |
0.03 |
-0.01 |
0.08 |
0.87 |
Q16 |
你发现自己在其他必须要做的事情时却沉迷于玩短视频,为此给你带来些麻烦 |
0.11 |
0.11 |
0.04 |
0.77 |
本研究采用Mplus7.4对400份样本的正式问卷进行验证性因素分析,结果见表2。根据验证性因素分析良好拟合指标CFI>0.90,TLI>0.90,RMSEA<0.1的判断标准[18],表2结果显示大学生短视频成瘾的拟合指标RMSEA=0.08、CFI和TLI值大于0.90,且戒断性的因素负荷在0.75~0.83之间,逃避性的因素负荷在0.63~0.93之间,失控性的因素负荷在0.63~0.80之间,低效性的因素负荷在0.77~0.78之间。这些结果表明四因素的结构模型具有良好的拟合度,短视频成瘾正式量表具有较好的结构效度。
表2 大学生短视频成瘾结构模型拟合指标(n=400)
Table 2 Fitting Index of Short Video Addiction Structure Model for College Students(n=400)
指标 |
χ² |
df |
χ²/df |
RMSEA |
CFI |
TLI |
数值 |
251.28 |
71 |
3.54 |
0.08 |
0.94 |
0.93 |
采用内部一致性信度来检验该量表的信度。对正式问卷测量的数据统计分析发现,大学生短视频成瘾量表的内部一致性信度系数为 0.91,其中失控性内部一致性系数为0.77,戒断性内部一致性系数为0.89,逃避性内部一致性系数为0.85,低效性内部一致性系数为0.76。这说明该量表及各维度具有较好的内部一致性信度,是稳定的、可靠的,可用来测评短视频成瘾倾向的个体差异性。
本研究从大学生短视频成瘾的社会实际生活现象出发,以DSM-IV中物质成瘾和Young网络成瘾的相关理论为基础,借鉴以往网络成瘾、手机成瘾的相关研究成果,分两次对大学生展开初始量表施测和正式问卷施测。首先,对初始量表的数据结果进行项目分析和探索性因素分析:项目分析结果表明相关分析达到显著的中等程度,高分组与低分组的受测者在量表所包含的17个条目的差异均达到了极显著水平,表明初始题项具有良好的鉴别力;紧接着对初测样本先后进行了四次探索性因素分析,逐次删除3题不达标的条目后,最终确定了包含14个项目的正式量表(戒断性包含5个题项,逃避性包含3个题项,失控性包含4个题项,低效性包含2个题项)。然后,对正式量表的施测样本进行验证性因素分析,结果表明四因子结构模型的各项拟合指标良好,量表具有较好的结构效度。此外,对正式量表的信度检验也表明,该量表具有较好的内部一致性信度系数。整个研究过程科学、合理,研究结果也表明短视频成瘾量表具有较好的信度和效度,因而可作为未来测量大学生短视频成瘾倾向的科学问卷。
本研究编制的初始短视频成瘾量表,参照借鉴了具有临床诊断功能Young[19]的网络成瘾筛选标准,该标准认为如果被试对具有诊断性质的八道题目(第3,5,6,7,8,10,15,16题)中的任意5道题做了肯定回答,即可被诊断为成瘾者。但在探索性因素分析过程中,删除了一道具有诊断性质的题项,即条目3“你曾试图向其他人隐瞒你在玩短视频(抖音、快手等)上花了多少时间”,该条目被删除的原因可能是样本群体为在校大学生,较少有家长和老师关心大学生在短视频上花费了多少时间,因而学生就不存在向他人隐瞒的问题,故导致该题负荷值较低。还有一个可能性原因,现实中周围人较少意识到短视频成瘾这种现象,因而较少关注其使用时间。诊断题项的删除势必影响短视频成瘾量表的诊断功能,但如果被试在7个题项上有5道题做了肯定回答,依然不妨碍将其诊断为短视频成瘾者,或者其中4道题做了肯定回答,也可表明其存在较为严重的短视频成瘾倾向,应引起重视。具体多少题目的诊断标准仍有待未来需结合手机成瘾量表等相关研究进一步展开深入探讨。
本研究存在一定的局限性,未来研究可主要在以下几个方面展开探讨。第一,本研究仅选取了江西省某些高校的大学生进行施测,代表性有限,该量表有待其他不同地区的大学生样本进一步验证。此外,青少年群体也呈现痴迷刷抖音,发视频,甚至做直播的现象和趋势,甚至出现中学生模仿网红实验视频导致生命伤亡事故的新闻事件,因此,未来研究有必要加大对青少年这一群体的短视频成瘾现象的关注,做好提前预防和干预工作。第二,本研究的短视频成瘾的正式问卷主要评估的内部一致性信度系数,未来研究可考虑其他信度系数指标,如重测信度,通过对同一批样本的重复测量,为该量表提供更多稳定性和可靠性的说明。第三,本研究的短视频成瘾量表具有良好的结构效度,除结构效度外,本研究未涉及其他效度说明,其中聚合效度和辨别效度缺乏实证支持。短视频成瘾与网络成瘾、手机成瘾有共同之处,同时也存在差异,不能完全等同,未来研究可对其与网络成瘾、手机成瘾等其他成瘾的异同性展开探讨,通过聚合效度和辨别效度的相关研究,以揭示短视频成瘾的特异性。第四,本研究进行探索性因素分析时删除了一道诊断性质的条目,导致短视频成瘾量表的诊断功能受到了影响,未来需要对诊断标准的判定开展进一步深入研究。第五,本研究为开展短视频成瘾的实证研究提供了一个可操作性的工具,未来的实证研究可重点探讨导致短视频成瘾行为的重要影响因素,如寻找导致短视频成瘾的高危因子,关注预防和减少短视频成瘾的积极因子,揭示短视频成瘾行为背后的心理机制,在明晰因果作用机制的基础上,针对短视频成瘾重症者开展干预研究。
尽管如此,本研究编制的短视频成瘾量表依然具有较好的理论和实践意义。理论层面,该量表关注短视频使用者在逃避性、低效性、失控性和戒断性方面的主观表现,强调的是Goldberg[20]提出的成瘾的内部维度,它是“成瘾障碍”的核心因素。短视频成瘾作为一种新型的成瘾现象,对它展开讨论有利于进一步丰富和拓展成瘾理论。方法学层面,短视频成瘾量表的编制可为测评短视频成瘾提供一个可操作性的工具,促进短视频成瘾现象的实证研究。实践层面,本研究有助于了解青少年的短视频成瘾现状,短视频成瘾量表可对短视频成瘾进行临床诊断,从而有利于预防和治疗短视频成瘾行为,也可为家庭、学校、社会搭建更有益的学习生活环境提供有效信息,并为开展和实施针对性的教育对策提供实践启示。
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请仔细阅读下面的每一条陈述,判断你在使用短视频APP(如抖音、快手、微视等)时,与你的感受或行为相符合的程度,然后在右边相应的答案上画 “√”。选项不分正确与否,因此不必对任何一条陈述花太多时间去考虑,只要答出你平时的实际感受就可以了。
本问卷采用五点等级评分,请根据与自己的符合程度在相应的数字上打“√”。 |
||||||
问卷 |
下面是一些自我评价的表述,请结合自身的情况,根据这些看法和评价与您相符合的程度在相应的数字打“√”。(短视频成瘾) |
非常不符合 |
不太符合 |
不确定 |
比较符合 |
非常符合 |
1 |
你的朋友和家人曾因为你在观看短视频而抱怨 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
2 |
有人说过你花了太多的时间观看短视频 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
3 |
你曾试图向其他人隐瞒你在观看短视频上花了多长时间 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
4 |
因观看短视频担心你的流量超支 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
5 |
你发现自己观看短视频的时间比本来打算的要长 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
你尝试在观看短视频上少花些时间但是做不到 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
7 |
你从未觉得在观看短视频上花的时间足够多 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
8 |
当在一段时间未使用手机,你会在拿到手机的第一时间打开视频APP |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
9 |
你很难做到将短视频APP卸载 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
10 |
如果你有一阵子没有观看短视频,你会变得焦虑 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
11 |
没有观看短视频你会心神不定 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
12 |
如果你不观看短视频,你不知道你该干什么 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
13 |
当感到被孤立时,你会用手机观看短视频 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
14 |
当你感到孤独的时候,你会用手机观看短视频 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
15 |
当你情绪低落的时候,你会观看短视频来改善情绪 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
16 |
你发现自己在其他必须要做的事情时却沉迷于观看短视频,为此给你带来些麻烦 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
17 |
观看短视频耗费的时间直接导致你的办事效率降低 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |