第三章 手机依赖对情绪、睡眠的影响

第一节 手机依赖、核心自我评价与焦虑情绪的关系

一、研究背景

随着科技的发展，手机已成为生活必需品，人们生活的便捷性逐渐提高。但与此同时也引发了严重的手机依赖问题。手机依赖是个体出于某些动机而出现手机行为失控，所导致其身心和社会功能损害的沉迷状态^[1]。以往的研究表明，手机依赖对个体的身心健康有着诸多危害^[2]。手机周围的电磁辐射会对人体造成损伤，并对心脏、内分泌系统和正常的细胞代谢等产生一定程度的不良影响。长时间使用手机不仅会导致视力下降，造成颈肩和背部的疼痛以及手指的超负荷运动，还会导致个体的睡眠质量下降，从而引发一系列不必要的意外事件，如促发交通事故或行人失足等^[3]。

同时，手机依赖也会引起个体焦虑。焦虑是指个体面对即将发生的可能造成威胁的事件而诱发的一种不愉快的心理冲突，伴随着某些情绪和身体症状，如愤怒、紧张、失眠和胃疼等^[4]。手机依赖的个体会更倾向于注意环境中的负性刺激，他们会回避对积极信息的选择而迅速地选择定向与消极信息，而且，在焦虑状态下，还会强化认知加工的消极偏向^[5]。研究表明，手机依赖行为较明显的个体常表现出更多的焦虑情绪，个体在夜晚长时间使用手机很大程度上会引发其生理唤醒或情绪的激活，导致睡眠困难，从而增强焦虑情绪^[6]。

核心自我评价是一种潜在而宽泛的人格结构，是个体对自我价值和能力所持有的最基本评价^[7]。从手机依赖者的人格特征来看，低核心自我评价是其中之一。一方面，过度使用移动网络可能会降低个人的自我控制能力，使他们感到自我怀疑和沮丧，并降低他们的核心自我评价水平。另一方面，低核心自我评价者有更高的焦虑体验，因为他们可利用的缓冲痛苦的核心自我评价资源较少。所以，核心自我评价可能在手机依赖与焦虑之间发挥中介效应。

根据以上分析，手机依赖对个体焦虑不仅有直接的影响，并可能通过核心自我评价间接影响焦虑。为此，本节旨在针对大学生群体，探讨手机依赖、核心自我评价和焦虑三者的关系，拟考察手机依赖对焦虑的影响，同时探究核心自我评价对二者关系的中介机制，以期为手机依赖所引起的焦虑情绪干预提供指导。

二、研究方法

1.被试

采取随机整群抽样，以班级为单位，对福建省某高校八个班级的360人进行问卷调查，共收回有效问卷354份，有效回收率为98.33%。其中，男、女生分别为178和176人；文科、理工科分别为123和231人；大一至大三分别为164、76和114人；农村、城镇分别为256和98人。正式施测前向被试说明测试要求，并按照自愿填答的方式统一收回问卷。

2.研究工具

（1）手机依赖指数量表

由黄海等人^[8]修订，共包括17个提项，分为失控性、戒断性、逃避性和低效性4个维度。量表采用从1（代表“从不”）至5（代表“总是”）的5点计分方式。个体在量表总分上得分越高，表示其手机依赖状况越严重。本研究中，该量表的内部一致性Cronbach'sα系数为0.89。

（2）核心自我评价量表

由杜建政等人^[9]修订，量表由10个题项构成，包括积极、消极方面的自我评价。采用1（完全不同意）至5（完全同意）的5点计分方式。量表总得分的范围在10～50分之间，总得分越高，表示个体对自身的积极评价越高。该量表可广泛运用于大学生群体。在本研究中，该量表的Cronbach'sα系数为0.87。

（3）症状自评量表

由王征宇^[10]修订，采用1（无）至5（相当严重）的5点计分方式，共90个条目，该量表由躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执、精神病性和其他（反映睡眠和饮食情况）10个因子构成。得分越高说明个体在相应症状的表现越突出。本研究选取焦虑分量表（共10个条目）来评估焦虑情绪，以反映被试的焦虑情绪状态。在本研究中，焦虑分量表的Cronbach'sα系数为0.91。

3.统计分析方法

使用SPSS 18.0对所得数据进行整理，进行描述统计、独立样本T检验、积差相关分析。在此基础上，使用AMOS17.0对各变量关系进行结构方程模型建模，进一步使用Bootstrap程序对模型的有效性进行检验。

三、研究结果

1.共同方法偏差检验

参照Podsakoff等人^[11]的建议，采用未旋转主成分因素分析对本研究的各变量进行分析，以检验共同方法偏差。结果发现，特征根值高于1的因子共7个。将其值按降序排列，第1个因子所能解释的变异值达26.53%，小于40%的临界标准。因此，本研究不存在显著的共同方法偏差。

2.核心自我评价、焦虑得分在手机依赖高低分组的差异比较

对所得样本手机依赖总得分按照从高分至低分的降序排列。分别将前27%和后27%的个体设定为手机依赖高分组和低分组。使用独立样本T检验比较高低分组在核心自我评价、焦虑方面的差异，相关结果见表3-1。从表中可以得出，手机依赖高分组的核心自我评价得分低于低分组，而手机依赖高分组焦虑得分高于低分组，差异均具有统计学意义。

3.手机依赖与核心自我评价、焦虑的描述性统计和相关分析

积差相关分析显示，手机依赖总分及各维度得分与核心自我评价得分存在负相关；手机依赖总分及各维度得分和焦虑得分存在正相关，核心自我评价和焦虑得分存在负相关，均具有统计学意义，详见表3-2。由此，手机依赖、核心自我评价和焦虑三者之间具有密切的相关关系。

4.核心自我评价对手机依赖与焦虑的中介作用分析

以手机依赖、焦虑分别为自变量和因变量，以核心自我评价为中介变量，使用结构方程对所假设的各变量的关系进行模型建构。在此基础上，采用Bootstrap程序抽取5000样本量，设置95%可信区间对中介作用的有效性进行估计和检验，如图3-1所示。模型拟合结果为：χ²/df=2.74，RMSEA=0.07，GFI=0.98，AGFI=0.95，NFI=0.96，CFI=0.98，IFI=0.98。其中，χ²/df是模型和数据的拟合值，其数值越小越好。模型和数据拟合的一般公认标准是（χ²/df）＜5。此外，由于样本量的大小很容易影响χ2/df的值，当样本量较大的情况下，假设模型较易被拒绝。至此，应参照其他拟合指标来对模型进行评估。结果表明，最终得到模型的其他拟合指标均较为理想。这表明数据与所建模型的拟合度是较为一致的，对假设模型可以接受。从图3-1可以看出，手机依赖对核心自我评价存在显著的负向预测效应，核心自我评价对焦虑也存在显著的负向预测效应，而手机依赖对焦虑存在显著的正向预测效应。据此，核心自我评价在大学生手机依赖对焦虑的影响过程中起部分中介效应。其中，总效应区间为[0.29，0.50]，直接效应区间为[0.16，0.40]，间接效应区间为[0.08，0.19]，中介效应为0.12，总效应为0.40，中介效应占总效应的比值为30%。

四、讨论

本研究结果发现，手机依赖高分组的核心自我评价得分显著低于手机依赖低分组，而手机依赖高分组的焦虑得分显著高于低分组。同时，手机依赖与核心自我评价存在显著负相关，与焦虑存在显著正相关。核心自我评价在个体手机依赖与焦虑之间发挥部分中介效应，中介效应所占总效应比例为30%。

首先，手机依赖对焦虑存在直接的正向预测效应。手机依赖的个体经常伴随更多的焦虑体验。对于高度依赖手机的个体来说，手机是其了解世界、联系社会与自我定位的最重要介质。手机依赖的个体在手机使用上投入了大量的时间和精力，这将降低他们在现实生活中与他人的面对面交流和沟通的可能性。当他们面对应激事件时，通常会经历更强烈的孤独和无助体验，并且进一步导致更多的焦虑和其他负性情绪。当远离手机或手机发生故障时，他们较易产生心理和行为层面的诸多不适，从而诱发焦虑等不良情绪。并且，手机作为他们了解外界与寻求自我价值的媒介，很容易使其在大量的网络信息中迷失自我，无法确定自身在社会中的角色定位。所以，个体对手机依赖的程度越深，就越容易在繁杂的信息资源中失去自我，对生活目的和生命意义越感到迷茫，从而越容易陷入焦虑状态。

其次，核心自我评价在个体手机依赖与焦虑之间发挥部分中介作用，也就是说，手机依赖可以通过核心自我评价间接地作用于个体的焦虑水平。结果表明，手机依赖高分者的核心自我评价低于手机依赖低分者，因为大学生的活动主要在于完成学业和人际交往，而手机依赖高分者往往存在消极情感水平高、社会支持感受低、学习倦怠高和课堂学习效率低等问题，他们会对自己的能力和价值有过低的评价^[12]。核心自我评价低的个体常对自己感到不满意，缺乏对问题的应对能力，一般有较高的焦虑水平^[13]。而手机依赖低分者一般拥有较高的核心自我评价，他们在日常生活与学习中表现良好，认为自己有能力控制和解决困难。因此，在面对逆境时，他们更有韧性，怀有希望和乐观的态度，有更好的自我效能感，不会设定过高或过低的目标来保护自己。常利用情绪调节使机体达到平衡，较少产生焦虑。这样，手机依赖可以通过核心自我评价对焦虑产生影响。

总而言之，手机依赖可以直接作用于焦虑，也可以通过核心自我评价间接地作用于焦虑。本研究为大学生手机依赖行为提供理论参考，并且指出手机依赖是诱发大学生焦虑情绪的重要风险因素，也提出可以从中介因素入手，提高大学生的核心自我评价。提升核心自我评价的途径主要有两方面：反映成功者和自我反省。反映成功者是指个体认为自己在心理上与成功者接近，从而提高核心自我评价；而自我反省指通过反映自己积极的一面继而实现提升整体性自我评价的目标。所以，通过提高核心自我评价，可以减少由于手机的过度使用所带来的焦虑体验。