书城心理网络成瘾的心理学研究:认知和情绪加工
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第14章 焦虑状态对病理性互联网使用青少年情绪识别倾向的影响

一、焦虑情绪

(一)焦虑情绪的概念

焦虑(anxiety)是由紧张、不安、焦急、忧虑、恐惧等感受交织成的情绪状态。一般来说,焦虑是一个人预料到将会有某种不良后果产生或模糊的威胁出现时的一种不愉快的情绪状态,其主要特点为精神紧张、忧虑、烦恼、害怕和恐惧。焦虑往往伴随着一些身体状态上的变化,严重而持续的焦虑反应除了有植物性神经系统活动亢进等表现外,还有注意力集中困难、联想和记忆能力减退、工作效率降低、社会活动能力下降和性行为能力下降等。

Alpert及Haber(1960)将焦虑分成一般性焦虑(general anxiety)和特殊性焦虑(particular anxiety)两种。一般性焦虑是指个体对各种情境产生综合性的焦虑,较具普遍性与持久性。特殊性焦虑是指个体对某些特定情景产生的焦虑,具有暂时性,脱离这一类情境,焦虑情绪即可解除或缓解。常见的特殊性焦虑有考试焦虑、外语焦虑、运动焦虑、数学焦虑、课堂焦虑、演讲焦虑等。基于这一分类,在研究上把一般性焦虑与特殊性焦虑常分开进行,并使用不同的测量方法来加以研究。

(二)焦虑情绪的测量

1.状态—特质焦虑及其测量

一般性焦虑在研究上通常区分为状态焦虑和特质焦虑两类。状态焦虑是指个体当前所处的情绪状态具有焦虑情绪的特征,可能是由当时所处的环境或相应的具体事件所引发的,过后可能消失,即情境性的焦虑。特质焦虑则是指个体人格中具有焦虑情绪的特点和倾向,是一种稳定的心理与行为特点。因此,在焦虑情绪的测量方面,比较著名的就是状态—特质焦虑问卷。

状态—特质焦虑问卷(state-trait anxiety inventory, STAI)由Charles D。Spielberger等人编制,首版(STAI-Form X)于1970年问世,曾经过2000项研究,涉及医学、教育学、心理学及其他科学。作者于1979年对STAI-Form X进行修订,1980年修订版(STAI-Form Y)开始应用,1988年译成中文。STAI由指导语和两个分量表共40项描述题组成。第1~20项为状态焦虑量表(STAI, Form Y-Ⅰ,以下简称S-AI)。其中,半数为描述负性情绪的条目,半数为描述正性情绪的条目。主要用于评定即刻的或最近某一特定时间或情景的恐惧、紧张、忧虑和神经质的体验或感受,也可用来评价应激情况下的状态焦虑。第21~40题为特质焦虑量表(STAI, Form Y-Ⅱ,简称T-AI),用于评定人们经常的情绪体验。其中,有11项为描述负性情绪条目,9项为描述正性情绪的条目。可广泛应用于评定内科、外科、心身疾病及精神病人的焦虑情绪,也可用来筛查高校学生、军人和其他职业人群的有关焦虑问题,以及评价心理治疗、药物治疗的效果。

该问卷由自我评定或自我报告来完成。受试者根据指导语逐题进行回答,可用于个人或集体测试,受试者一般需具有初中文化水平。测查无时间限制,一般10~20分钟可完成整个量表条目的回答。STAI每一项进行1~4级评分,S-AI:1—完全没有,2—有些,3—中等程度,4—非常明显;T-AI:1—几乎没有,2—有些,3—经常,4—几乎总是如此。由受试者根据自己的体验选择最合适的分值。分别计算S-AI和T-AI量表的总分,最小值20,最大值80,反映状态或特质焦虑的程度。

2.焦虑自评测量

焦虑自评表(self-rating anxiety scale, SAS)由Zung于1971年编制而成,它是一个含有20个项目,分为4级评分的自评量表,用于评出焦虑病人的主观感受,适用于具有焦虑症状的成年人,具有较广泛的适用性。SAS是一种分析病人主观症状的相当简便的临床工具,临床研究表明其效度相当高。国外研究认为,SAS能较准确地反映有焦虑倾向的精神病患者的主观感受。而焦虑是心理咨询门诊中较常见的一种情绪障碍,近年来,SAS已作为心理咨询门诊中了解焦虑症状的一种自评工具。

SAS采用4级评分,主要评定项目为所定义的症状出现的频率度,其标准为:“1”表示没有或很少时间有;“2”表示小部分时间有;“3”表示相当多时间有;“4”表示绝大部分或全部时间都有。

在自评者评定之前,要让他把整个量表的填写方法及每条问题的含义都弄明白,然后作出独立的、不受任何人影响的自我评定。先由工作人员拿出SAS量表说明并告诉他,下面有20条文字,请仔细阅读每一条,然后根据你最近一星期的实际情况,如果符合自己的情况,在适当的方格里画“√”,每小题只能选择一种情况。各条文字后面有四个方格,分别代表没有或很少发生、小部分时间、相当多时间、绝大部分或全部时间。如果评定者的文化程度较低,不能理解或看不懂SAS的问题内容,可由工作人员逐条念给他听,让评定者独立地作出评定。一次评定,一般可在10分钟内填完。

在运用SAS测量焦虑情绪时要注意:评定的时间范围应强调是“现在或过去一周”;在评定结束时,工作人员应仔细检察一下自评结果,应提醒自评者不要漏评任何一个项目,也不要在相同一个项目里打两个钩(即不要重复评定);SAS应在治疗前由自评者评定一次,然后至少应在治疗后(或研究结束时)再让他自评一次,以便根据SAS总分变化来分析自评者症状的变化情况。如在治疗期间或研究期间评定,其间隔时间可由研究者自行安排。

二、情绪状态对情绪信息加工的影响

情绪状态可以影响认知水平,不同的情绪状态可以使认知效率、认知倾向、认知策略等发生变化。情绪状态影响信息加工倾向方面有著名的“心境一致性”假说,该假说认为个体的学习或记忆与自己当前的心境状态有关。具有积极心境的个体总是对令人高兴的感知、注意、解释和情绪信息的判断产生偏好,并且也能从记忆中回忆起更多令人高兴的材料,而有消极心境的个体的情况正好相反。

Eysenck和Calvo(1992)提出的加工效能理论一般被用来解释情绪对加工效能的影响。该理论认为,首先,个体的工作记忆系统资源是有限的,当个体产生焦虑情绪时,本身就会占用个体一部分工作记忆系统资源,当资源被焦虑情绪所占据,那么个体同时能用于进行认知操作的工作记忆的资源就会相应减少。所以,当个体产生焦虑情绪时,认知操作的效率就会下降。其次,当加工任务对工作记忆系统资源的要求增加时,焦虑对个体在认知加工中的影响就更明显。Beddley的工作记忆理论将工作记忆分为三个成分:中央执行系统、语音环路和视觉空间存储器。据此,Eysenck认为,焦虑体验所带来的资源占用主要表现在中央执行系统和语音环路上。因此,当认知加工任务对中央执行系统或语音环路中任一资源占用较多时,焦虑所带来的负面影响就较为明显。根据加工效能理论,任务难度对焦虑个体的表现会产生极大的影响,而任务难度的区别就在于对中央执行系统和语音环路的资源要求不同,要求越高,则任务难度越高。

情绪影响加工策略已为研究所证实,大量研究表明,积极情绪与启发式的加工策略相联系,而消极情绪与系统的精细加工相联系。精细加工策略是指一种促进陈述性知识学习的策略,指对记忆的材料补充细节、举出例子、作出推论,或使之与其他观念形成联想,以达到长期保持的目的。启发式(heuristics)加工是由以往解决问题的经验形成的一些经验规则。积极情绪下被试容易采用这种加工策略,启发式并不能保证得到答案,但它具有简单、容易且速度快的优点。庄锦英(2005)用信号检测论方法进行实验证明,情绪对加工策略的影响是一种内隐的、自动化的过程。实验中明确要求被试全面、准确地回忆学习内容,从而保证两组被试在对任务进行精细加工的动机强度上保持一致。此种情况下仍然观察到积极情绪组的被试运用了较为宽松的判定标准,说明被试在积极情绪条件下对宽松判定标准的选择以及在消极情绪条件下对严格判定标准的选择是一种内隐的、自动化的过程,也再次证明了情绪的影响作用之大。

三、焦虑状态对病理性互联网使用青少年情绪识别倾向的影响研究方法

为了考察在自然状态下病理性互联网使用青少年的情绪识别倾向,以及自发焦虑状态对这种倾向的影响,进行本实验研究。被试选取与上文研究相同,区分为临床PIU青少年、非临床PIU青少年和正常组三类。

选取状态—特质焦虑量表(STAI)中状态焦虑部分作为焦虑状态测量工具。制作两张不同模糊程度的表情图片作为实验材料,模糊表情在本实验中定义为两类:没有明显效价的表情,即高度模糊表情;有效价但不强烈,即低度模糊表情。两者均没有可供判断的足够情绪线索和强度,因此在效价判断上主观性很强。高度模糊表情,选择强度均分在-0.5~0.5的图片八张,男女各半;低度模糊程度表情,选择强度均分在-1~-1.5和1~1.5的图片八张,男女各半。

使用3(被试类型:非临床PIU、临床PIU、非PIU)×2(表情模糊程度:模糊度高、模糊度低)×2(状态焦虑程度:高焦虑、低焦虑)混合设计,因变量为被试对图片效价的识别判断与强度判断。实验过程如下:先进行状态焦虑测试,然后开始实验。首先呈现注视点,注视点消失后随机呈现表情图片,被试对表情的情绪性作出正性或负性的迫选判断,判断完成后具体选择情绪的类型。负性情绪分为愤怒、难过、厌恶、恐惧、其他;正性情绪分为高兴、微笑、惊讶、得意、其他。使用E-prime编程记录反应时和正确率,整理后导入SPSS分析因素的主效应和交互作用,并具体分析情绪类型选择倾向。

四、自然情绪状态下病理性互联网使用青少年的表情识别倾向性

(一)不同类型被试识别模糊表情的速度和识别率

经统计,临床PIU被试、非临床PIU被试和正常组被试识别判断模糊表情的反应时。

对2(模糊程度)×3(被试类型)的方差分析结果发现,被试类型的主效应显著,F=3.542,p<0.05;模糊程度的主效应不显著,两者交互效应不显著。对被试类型的多重比较(LSD)发现,临床PIU被试的识别反应时显著大于正常组(p<0.05),大于非临床PIU达到边缘显著(p=0.055);正常组和非临床PIU之间无显著差异。

对被试焦虑状态测试得分进行统计,选择被试中焦虑分数最高的25%为高焦虑组,焦虑分数最低的25%为低焦虑组,得到高焦虑被试、低焦虑被试各14名。

以消极表情识别率为因变量,模糊程度、被试类型和焦虑程度为自变量进行方差分析,发现表情模糊程度的主效应达到边缘显著水平,F=3.211,p=0.08;被试类型和焦虑等级的主效应不显著,三个变量两两之间以及三者之间的交互效应均不显著。

事后多重比较发现,临床PIU将模糊表情判断为消极表情的比例要低于非临床PIU和正常组,其中与非临床PIU的差异接近显著水平(p=0.05),与正常组的差异没有达到显著水平。

对模糊等级进行独立样本t检验,发现被试将高度模糊的图片判断为积极表情的比例显著高于低度模糊图片,将低度模糊图片判断为消极表情的比例显著高于高度模糊图片,t=3.214,p<0.01.

本实验中采用的“模糊表情”材料包含两类:一是经过效价评定发现基本上没有极性(积极、消极)的表情,即通常意义上的“中性表情”;二是极性不明显的面部图片,也就是在效价判断上有争议的图片。由于它们本身的线索不清晰、依据不充分,使得人群对它们的效价判断不能达成一致,既可以理解为某些消极情绪,也可以理解为某些积极情绪。我们姑且可以称之为“类情绪信息”。前者在本实验中属于高度模糊表情,而后者为低度模糊表情。对病理性互联网被试对模糊表情的识别情况的考察,主要是对其情绪判断倾向性的考察,即病理性互联网使用青少年在加工某些类情绪信息时,是否带有某种偏向,与正常组是否不同,以及这种加工偏向是否受到被试当时的情绪状态的影响。结果发现,在识别速度方面,非临床PIU被试对模糊表情的识别速度较慢,正常组的速度较快。在识别为消极表情的倾向上,不同被试组之间的差异不显著,但是总体被试更倾向于将高度模糊的图片判断为积极表情,而将低度模糊的图片判断为消极表情,这是一种总的趋势。

(二)不同类型被试识别模糊表情的倾向性

经统计,三类被试对不同模糊程度的图片作情绪效价判断的比例情况。

在面对高度模糊表情图片时,临床PIU被试更容易将其判断为积极情绪,非临床PIU被试和正常组被试在判断上则没有明显倾向,两者比较类似。

在面对低度模糊的面部表情时,临床PIU被试的判断倾向消失了,判断为积极情绪和消极情绪的比例各占一半。相反,非临床PIU和正常组的判断倾向则拉大了,都比较容易将低度模糊表情判断为消极表情,而非临床PIU和正常组的倾向性仍然比较类似。

在不区分模糊程度的情况下,总体来看,临床PIU被试表现出将模糊表情识别为积极情绪的倾向;非临床PIU则正好相反,表现出将模糊表情识别为消极情绪的倾向;而正常组则没有出现偏向,积极和消极各占一半。模糊表情的本意,就是指既可以认为是积极的,也可以认为是消极的,不能明确判断,也没有正误之分,因此理论值应为50%。从上文结果来看,当不区分模糊程度时,正常组被试最符合理论情况,即积极、消极判断比例相当,而临床PIU被试倾向于判断为积极情绪,非临床PIU被试倾向于判断为消极情绪。同时,表情的模糊程度对被试的判断有影响,其中对临床PIU的影响最大。在表情高度模糊时,临床PIU青少年更容易将其识别为积极情绪,而在表情低度模糊时,这种倾向却消失了。模糊程度对非临床PIU和正常组的影响不明显。我们认为这反映了临床病理性互联网被试表情认知较为不稳定也较为敏感的特点,表情情绪强度的细微变化即可以引起认知倾向较明显的变化。但对高度模糊表情,临床PIU青少年倾向于将其识别为积极情绪。一般认为,病理性互联网使用青少年与抑郁、自卑、孤独等情绪或人格有着较高的正相关,根据认知与情绪的关系推论其也具有消极认知倾向。但本研究发现临床PIU被试没有表现出这一特点,在对情绪效价高度模糊的面部图片进行判断时,他们甚至比正常组更为“乐观”。但是非临床PIU被试表现出细微的消极判断倾向。在研究病理性互联网使用青少年的情绪认知偏向时不能一概而论,临床PIU和非临床PIU被试很可能存在不同的特点,以后的研究非常有必要将这两类被试加以区分。

(三)具体情绪判断情况

本实验在效价识别后有一个具体情绪判断的步骤,目的在于了解三类被试将模糊表情识别为具体的情绪到底有哪些。

积极情绪的具体情绪类别比较少,在界定上也有重叠的地方。从表中可以看到,在将模糊表情识别为积极表情后,临床PIU被试最容易判断为“微笑”(29.3%),最不容易判断为“得意”(17.2%);非临床PIU被试最容易判断为“微笑”(30.5%),最不容易判断为“高兴”(16.4%);而正常组判断为几种表情的比率较均衡,其中“得意”的比例最高(24.2%)。

总体来说,临床PIU被试有将模糊表情识别为积极情绪的倾向,非临床PIU正好相反,而正常组则没有出现偏向。表情的模糊程度对被试的判断有影响,对临床PIU的影响最大,这反映了临床病理性互联网被试表情认知较为不稳定也较为敏感的特点。不论模糊程度高低,临床PIU被试都没有表现出消极情绪认知倾向,而非临床PIU被试表现出细微的消极判断倾向。病理性互联网使用青少年是否存在消极情绪认知倾向尚有争议,特别是临床PIU和非临床PIU被试很可能存在不同的特点,以后的研究非常有必要将这两类被试加以区分,并进行进一步的研究。

?§§第六章 病理性互联网使用青少年面部情绪加工即时过程