压力生活事件，回避应对方式和神经质在大学生网络游戏成瘾中的作用：适度调解模式（2016）

欢欢欢,^1,* 尹敏敏,¹ 贾嘉琪,² 和 杨雪林^2,†

在线游戏成瘾（OGA）正成为全球的一个重大问题。 这项研究的目的是探讨OGA的发病率和压力生活事件，回避应对方式（ACSs）和OGA神经质的作用。 通过随机整群抽样选择了651中国大学生。 受试者完成了杨氏八项网络成瘾量表（CIAS），网络游戏认知成瘾量表（OGCAS），中文修订艾森克人格问卷（EPQ-RSC），中国大学生压力问卷和应对方式的中文版本问卷。 结构方程模型（SEM）用于探讨应激性生活事件，ACS和神经质对OGA的交互作用。 在样本中的651参与者中，31（4.8％）被确定为成瘾者。 男性的OGA发病率是女性的两倍。 吸毒成瘾者在EPQ-RSC神经质分量表上的得分明显高于非成瘾者。 与非成瘾者相比，成瘾者更容易使用ACS。 有一个回避应对策略介导了压力性生活事件对OGA的影响。 此外，神经质通过ACS缓和了压力性生活事件对OGA的间接影响。 讨论了这些发现在病原学研究和临床治疗计划中的应用。

紧张的生活事件，回避应对方式（ACS）和在线游戏成瘾（OGA）：冥想模型的证据

基于认知行为理论（戴维斯，2001），我们的假设假设压力性生活事件和OGA之间的关系对于具有较高的适应不良认知或应对的个体会更强。 由于学业压力，人际冲突，求职和其他因素，大学生经历压力（Ross等人，1999; Chi和Lin，2005）。 已经确定了这一人群中紧张的生活事件与网络成瘾之间的联系（周和李，2009; Yan等人，2014），表明压力源可能是后续OGA的有力预测因子。 然而，作为调解者的应对方式已被证明可以解释压力水平和个体压力相关问题的大部分差异。 例如，在暴露于压力之后，报告更多使用以情绪为中心的应对（即，管理压力的情绪症状）的个体报告的睡眠质量比那些报告更多使用解决问题的应对（即，改变压力）的人更差。造成情况）（Morin等，2003）。 没有积极应对方式的压力是药物滥用的一个非常有力的预测因子（Grusser等，2007）。 事实上，发现使用强迫性游戏来应对日常麻烦或社交拒绝的个体更容易上瘾（Kardefelt-Winther，2014).

值得注意的是，有问题的互联网使用的分类和诊断标准不同（道格拉斯等人，2008），这种疾病亚型的特征及其与压力生活事件和适应不良应对的关系也可能不同。 戴维斯（2001） 提出了两种亚型：特定病理性互联网使用（SPIU）和广义病理性互联网使用（GPIU）。 GPIU指的是对互联网本身的成瘾，并不涉及任何特定的在线活动，而SPIU被定义为过度使用特定的在线行为，例如在线游戏，赌博，性和社交网络。 在 戴维斯（2001） 模型，SPIU和GPIU可能来自两种不同的适应不良认知过程。 吸毒成瘾者的社会背景，例如社会隔离或家人或朋友缺乏社会支持，可能有助于GPIU的原因路径。 GPIU可能是应对压力的行为反应。 然而，SPIU可能是先前存在的精神病理学（即强迫性赌博和色情滥用）的结果。 特定的在线活动可以作为这种精神病理学的直接行为强化（Laconi等，2015）。 此外，当个体面临压力或与互联网相关的刺激相互作用时，自适应的认知风格，例如反刍，低自我价值和自责，会导致SPIU或GPIU。 我们之前的研究结果显示，压力性生活事件对GPIU有贡献，这些影响主要通过ACS进行调解，包括自责，幻想，退缩和合理化（Li等人，2009）。 考虑到在线游戏成瘾者倾向于使用回避策略来逃避日常压力因素并避免日常责任（Kardefelt-Winther，2014; Cheng等人，2015），有理由假设压力性生活事件主要在ACS患者中对OGA有贡献。

神经质的缓和

在人格特质中，侵略性和冲动性作为OGA的预测因素受到了重视，而神经质的作用却被部分忽视（查尔顿和伊恩，2010; Collins等，2012）。 例如，在线游戏过度使用的青少年更有可能在前一年有攻击性行为，这表明攻击性是后续OGA的相关预测因子（Ko等人，2009b）。 具有高冲动性，参与MMORPG的年轻人可能成为有问题的互联网用户（Billieux等人，2011).

有趣的是，有关神经质与OGA之间关系的研究结果参差不齐。 大多数研究人员报告说，网络游戏成瘾者在神经质上得分更高（曹和苏，2007; Mehroof和Griffiths，2010; Kuss等人，2013a），但有些人发现成瘾者和非成瘾者之间的神经质不存在差异（王和高，2008）。 由于受试者的诊断标准，工具和文化背景的异质性，理解这些混合结果的原因是复杂的。 鉴于药物依赖与OGA共享临床特征，神经质是表征药物依赖人群的最强大因素之一（Mccusker和Brown，1991; Sigurdsso和Gudjonsso，2009），在OGA中探索神经质以及其他人格特质的作用非常重要。

神经质可以缓和压力及其后果的感知（Hills和Norvell，1991; Yu，2013）。 神经质可能在压力性生活事件与OGA之间的关系中发挥作用的第一种方式是通过影响这种关系存在或更明显的人。 互联网偏好与网络成瘾之间的关联在神经质青少年中更为强烈（雷等人，2006; Kuss等人，2013b）。 此外，神经质可能在应对方式与OGA的关系中发挥显着的调节作用。 这一观点得到了神经质可以预测消极应对方式的发现的支持，例如幻想，合理化或退缩，尤其是在有压力的年轻人群中（Connor-Smith和Flachsbart，2007）。 与网络交流相比，神经质的人在面对面交流中往往更加焦虑，导致他们在接受压力时保持在线以缓解焦虑（Rice和Markey，2008）。 因此，并非所有在线游戏玩家都同样受到压力生活事件的影响，并且神经质可能会缓和压力，ACS和OGA之间的关系。

总之，有必要探讨人格和应对方式对OGA发展的互动效应。 然而，很少有研究探讨神经质，应对策略，压力生活事件和大学生OGA之间的相互作用。

本研究的目的是检查神经质特征的个性如何通过ACS影响压力生活事件与OGA之间的关系。 我们以前的研究表明，精神病和外向是GPIU的两个重要预测因子，但不是神经质（Li等人，2008a）。 目前的研究可能有助于PIU研究，并通过强调神经质在开发GPIU和SPIU游戏中的不同作用，在我们之前的研究中取得进展。

我们提出了一个混合模型，用于检查压力生活事件和人格特质在预测OGA中的相互作用机制（数字 Figure11）。 在这种混合模型中，神经质对压力性生活事件与OGA之间关系的调节作用至少部分地由ACS的中介变量解释。 另一方面，神经质和ACS在确定OGA发展过程中的相互作用将表明存在适度的中介效应。

  

图1

假设混合模型.

在本研究中，OGA的发病率是在中国大学生样本中确定的，探讨了ACS和神经质在OGA中的作用。 我们假设:( 1）中国大学生，特别是男性的OGA发病率高于一般人群; （2）网络游戏成瘾者会比非成瘾者有更高水平的压力生活事件，ACS和神经质; 和（3）紧张生活事件和OGA之间的关系将由ACS调解，并且这种调解效果会随着神经质而变化。

参与者和程序

通过将广州市所有大学放在数据库中，选择了三所大学的随机样本进行调查。 然后使用随机分配来选择收集样本的参与者。 要求每位参与者填写调查问卷。

共有700大学生自愿参加本研究，无偿。 由于缺少数据或缺乏互联网经验而排除46，因此最终样本大小为654。 该队列包括298（45.6％）雄性和356（54.4％）雌性。 他们的平均年龄是20.29年（SD = 1.39; 范围18-22）。 他们报道平均花费19.39 h / wk（SD = 17.12; 范围1-140）使用互联网和2.62 h / wk（SD = 6.32; 范围0-76）玩在线游戏。 参与者主修社会科学（经济学，工商管理，教育，语言学，法律，政治或哲学）或自然科学（数学，物理，化学，生物学，生命科学或计算机科学）。 本研究是根据“中山大学机构审查委员会指导原则”的建议进行的，并获得所有参与者的书面知情同意。 中山大学机构审查委员会批准了该研究的议定书。 所有参与者均根据赫尔辛基宣言提供了书面知情同意书。 在研究开始之前，参与者被告知该研究的目的是检查与互联网使用相关的心理因素，并确保他们的匿名和隐私得到充分保护。

措施

问卷以小组形式进行，并完成20〜30分钟。 问卷的人口统计部分包括大学中的性别，年龄，专业和年份。 参与者被问及他们是否玩过在线游戏。 那些积极回应的人被问及他们的比赛持续时间以及每周玩网络游戏的平均时间。 完整的方法已经发布（Li等人，2009）。 本研究中使用的所有测量结果均列于 表 Table11.

  

表1

本研究中使用的所有仪器。

测试适度调解

当独立变量对因变量的因果效应由调解员传递时，就会发生简单的调解（男爵和肯尼，1986）。 当调解关系取决于主持人的水平时，即当调解效应的大小取决于调节器时，就会发生适度的调解（詹姆斯和布雷特，1984; Muller等，2005）。 如果主持人（我们研究中的神经质）在个体之间存在差异，那么适度调解表明干预因素和结果之间的中介过程在主持人不同的人之间有所不同。

结构方程模型分析用于探讨应激性生活事件，ACS和神经质对OGA的交互作用。 使用CCSQ的总分来测量紧张的生活事件。 使用OGCAS的总分测量OGA。 使用四个子量表得分的总和来测量ACS：自责，幻想，容忍和合理化。 使用EPQ-RSC中的神经质的子量表来测量神经质。

该假设的模型包括作为独立变量的压力生活事件，作为连续调节者的神经质，作为调解者的ACS，作为因变量的OGA，以及作为控制变量的性别和大学年。 根据制定的中介调解分析步骤 Muller等人。 （2005）在方程1中，我们估计了压力生活事件（自变量），神经质（缓和者），压力生活事件的影响^*OGA上的神经质（interaction1）（因变量）。 在方程2中，我们估计了压力生活事件，神经质，压力生活事件的影响^*ACSs（调解员）的神经质。 在方程3中，我们估计了压力生活事件，神经质，ACS，ACS的影响^*神经质（interaction2），紧张的生活事件^*OGA的神经质。 按照建议 弗雷泽等人。 （2004），所有预测因素都集中在一起。

间接影响（仲裁调解）计算为（a₁ + A₃ 神经质）×（b₁ + B₂ 神经质）。

数据分析

统计分析在社会科学统计软件包（SPSS，版本20.0 for Windows; Chicago，IL，USA）和Mplus（版本5， Muthén和Muthén，2007）。 对所有变量进行描述性分析。 使用独立样本比较组间的基线特征 t - 定量变量测试和定性变量的卡方检验。 将在线游戏成瘾者和非成瘾者群体与独立样本进行比较 t-tests。 Pearson相关系数用于评估感兴趣的变量对之间的线性关系的强度。 P- 通过Bonferroni方法校正值以进行多重比较和多重相关。

根据所有654参与者的数据估计适度调解模型，其中包括有压力的生活事件，神经质，ACS和OGA的有效测量，控制相关变量（即性别和大学年）。 丢失的数据以最大可能信息处理（恩德斯，2001）。 意义水平设定为 p ≤0.05。 对于假设模型，我们通过使用比较拟合指数（CFI），Tucker-Lewis拟合指数（TLI），近似的均方根误差（RMSEA），标准化的均方根残差（SRMR）来评估模型拟合。 ，和贝叶斯信息准则（BIC）的建议 陈（2007）。 通过大于0.95的CFI，大于0.95的TLI和小于0.05的RMSEA（表明RMSEA小于XNUMX）表示良好的模型拟合（克莱恩，2010).

样本

在本研究中包含的654参与者中，31（4.7％）被确定为在线游戏成瘾者（OGCAS：44.97，8.14; CIAS：5.38，1.78），623（95.3％）是非成瘾者（OGCAS：19.38，4.78） ; CIAS：1.90，1.37）。 在31成瘾者中，21（77.4％）是男性，导致成瘾者和非成瘾者之间的性别差异（χ² = 18.21， p <0.001）。 在非成瘾者中，男性为277​​44.5（346％），女性为55.5（XNUMX％）。 OGA组与非OGA组之间在年龄，大学学历或专业方面无显着差异。

问卷调查结果的群际差异

问卷分数列于 表 Table22。 在压力方面，通过CSSQ评估，两组在学业压力，工作压力，日常麻烦，人际冲突和重大事件方面的得分相似。 简而言之，CSQ显示OGA组比非OGA组表现出更大的ACS倾向（自责： t = 3.81， p <0.001； 幻想： t = 3.28， p = 0.001）。 此外，OGA组的神经质评分显着较高（t = 3.90， p 与非OGA组相比，EPQ-RSC的子比例小于<0.001）。

  

表2

压力生活事件，应对策略，人格特质和网络游戏成瘾（OGA）的手段和标准。

压力生活事件，ACS，神经质和OGA之间的关系

感兴趣的变量之间的相关性分别针对男性和女性 表 Table33。 观察到显着的性别差异，只有男性在压力生活事件，学业压力，ACS，精神病和OGCAS评分之间显示出统计学上显着的相关性。 具体而言，在男性中，ACS与压力性生活事件相关（r = 0.33， p <0.001），学术压力（r = 0.23， p <0.001），精神病（r = 0.34， p <0.001）和OGCAS分数（r = 0.25， p <0.001）。

  

表3

压力生活事件，应对策略，人格特质和男性OGA之间的相关性（N = 298）和女性（N 356）。

在女性中，ACS与压力性生活事件相关（r = 0.27， p <0.001），学习压力（r = 0.24， p <0.001）和精神病（r = 0.25， p <0.001）。 ACS与OGCAS得分之间无显着相关性（表 Table33).

审核调解

首先通过CFA测试测量模型对数据的可接受拟合，并且它与数据具有良好的拟合，CFI = 0.95，RMSEA = 0.052 [90％CI = 0.042-0.061]。

在开发出可接受的测量模型之后，测试结构模型。 数字 Figure22 描述了结构方程模型（SEM）分析的结果。 第一阶段是建立一个简单的中介模型，OGA对ACSs介导的压力进行回归分析。 简单的中介模型显示了令人满意的模型拟合指数（χ2= 2.48，df = 3， p <0.001，CFI = 1.00，TLI = 1.00，RESEA <0.001，SRMR = 0.01，BIC = 6714.64）。 从应激性生活事件到ACS的标准路径系数[β= 0.277（SE = 0.043）， p <0.001]和从ACS到OGA [β= 0.195（SE = 0.045）， p <0.001]是显着的。 从紧张的生活事件到OGA的路径也很重要[β= 0.09（SE = 0.05）， p <0.05]。

  

图2

在线游戏成瘾的调解分析结果。 提供的值是标准化系数（^***P <0.00； ^#P 在略微显着的水平）。

第二阶段是测试适度调解模型。 假设模型获得了可接受的模型拟合指数（χ² = 1.78，df = 1， p <0.001，CFI = 0.99，TLI = 0.91，RESEA = 0.036，SRMR = 0.01，BIC = 9957.67）。 调解分析表明，从应激性生活事件到ACS的标准化路径系数[β= 0.275（SE = 0.039）， p <0.001]和从ACS到OGA [β= 0.199（SE = 0.046）， p <0.001]是显着的。 从紧张的生活事件到OGA的路径无关紧要[β= 0.025（SE = 0.044）， p > 0.05]。 如假设的那样，ACS完全介导了应激性生活事件与OGA之间的正向关系。 此外，神经质对OGA应力生活的交互作用甚至处于边际显着水平[β= -0.093（SE = 0.049）， p = 0.06]。 重要的是，神经质对ACS对OGA的相互作用是积极的，具有统计学意义[β= 0.134（SE = 0.051）， p <0.001]（数字 Figure22）。 三个模型的回归系数表示在 表 Table44。 观察到的显着相互作用表明适度调解，这意味着干预应激（自变量）和OGA（因变量）之间的ACS（中介过程）对于神经质（调节者）不同的人是不同的。

  

表4

适度调解假设的模型。

局限性

本研究有一些局限性。 首先，横断面相关设计不能得出关于OGA上的压力，ACS和神经质之间的因果关系的结论。 在未来，需要进行纵向研究，并进行个别访谈，以更好地阐明压力对大学生OGA的影响。 其次，尽管三所大学的学生的出生地，主要和文化环境存在类似的多样性，但应考虑到大学可能产生的集群效应。 第三，这个样本相对较小，并不能完全代表中国大学生。 因此，其普遍性是有限的。 应研究更大的代表性样品以确认目前的结果。

资金。 这项研究得到了中国中央人民大学基础研究基金（15XNB031）到HL的研究资助。 衷心感谢研究中的所有参与者。

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