大学生神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用的关系(3)
2.2.3大学生手机网络过度使用行为量表
采用姜永志和白晓丽(2013)编制的《大学生手机网络过度使用行为量表》(Mobile InternetExcessive Use Scale)，该问卷包括17个题目，分为戒断症状、情绪调节、社会功能、耐受性和使用时间5个因子。各项目相加得到量表总分。分数越高代表手机网络过度使用行为的卷入程度越深。问卷采用自陈量表的形式，从1-完全不同意到5-完全同意5个等级记分。本研究中总量表内部一致性系数(Cronbach'a)为0.777。各因子的内部一致性系数(Cronbach'a)在0.550-0.730之间。本研究对问卷进行验证性因素分析，结果表明模型的各项拟合指数较好，x2/df=2.52、RMSEA=0.03、NN-FI=0.91、IFI=0.90、CFI=0.93。
2.3研究程序与处理
本研究问卷的施测由心理学专业教师完成。在施测之前对研究者进行了集中培训。统一了指导语和施测程序。测试以班级为单位，由被试单独完成，施测时间为30分钟，测量结束后立即收回问卷。由于本研究中所有变量的测量均来自被试的自我报告，这可能导致共同方法偏差。为减少可能存在的共同方法偏差对研究结果的影响，进行了程序控制和统计控制。在程序控制上。使用了匿名作答、安排被试在同一间教室完成测量。在统计控制上，采用了Harman单因素检验。因素分析后提取的第一个因子解释变异的11.23%，低于40%的临界值。本研究所受到的共同方法偏差影响较小，可以进行数据的统计分析。研究所得数据使用SPSS16.0和Amos 17.0进行处理。
3.结果与分析
3.1描述性统计和相关分析
对神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用的平均数(M)和标准差(SD)进行描述统计分析，由表1可知。所有变量的均值均高于中位数，其中，在四种手机网络服务偏好上，手机网络信息服务和娱乐服务偏好得分最高。而社交服务和交易服务偏好得分相对较低。
采用皮尔逊积差相关计算神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用行为的关系，相关分析发现：大学生神经质人格与手机网络过度使用行为显著正相关，即高神经质人格的大学生可能更倾向于过度使用手机网络：大学生的神经质人格与手机网络社交服务、娱乐服务、信息服务、交易服务和服务偏好总分均存在显著正相关。这表明具有高神经质人格的大学生更倾向于使用手机网络所提供的四种服务功能：手机网络过度使用行为与娱乐服务和信息服务存在显著正相关，与社交服务和交易服务相关不显著。这表明大学生对手机网络过度使用行为。可能更多来自对手机网络提供的娱乐服务和信息服务的使用偏好，结果见表l。
3.2娱乐服务与信息服务在神经质与手机网络过度使用行为间的中介作用
为考察神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用行为的关系，根据温忠麟等提出的逐步回归法，首先建立神经质对手机网络过度使用行为的直作用模型；其次，以手机网络信息服务和娱乐服务为中介变量(手机网络社交服务和交易服务与手机网络过度使用相关不显著。不适合做中介作用分析)，建立手机网络服务偏好在神经质人格与手机网络过度使用行为间的中介作用模型。
通过层次同归对中介作用模型检验。结果发现，直接路径模型中神经质人格到手机网络过度使用行为的路径系数为0.257(t=7.199，p<0.05)，解释率为6.9%(R2=0.069)。加入娱乐服务和信息服务作为中介变量后。此时神经质人格到手机网络过度使用行为的直接路径系数降低为0.202(t=6.574，p<0.05)，中介模型对手机网络过度使用变异量的解释率上升为10.6%(R2=0.106)。这一结果表明中介模型优于直接路径模型：娱乐服务和信息服务(中介变量)的加入可以解释更多手机网络过度使用行为的变异量，可以较好地解释神经质人格与手机网络过度使用之间的联系，并且发挥着部分中介作用。
进一步检验中介作用，按照Zhao等(2010)提出的中介分析程序，参照Preacher和Hayes(2013)提出的Bootstrap方法进行中介检验，本研究通过抽取5000个样本估计中介效应的95%置信Ⅸ问进行中介效应检验。以神经质作为自变量、娱乐服务和信息服务作为中介变量、MIEU总分作为冈变量。分别带入PROCEss程序，结果发现，在95%置信区间下，中介模型的总效应Effect为0.401，中介模型检验结果的置信区间不包括O(LLCI=0.156，ULCI=0.742)，中介模型成立；以娱乐服务为中介变量的检验结果不包括O(LLCI=0.127，ULCI=0.696)，间接效应Effect为0.335，表明娱乐服务的中介效应显著。以信息服务为中介变量的检验结果包括0(LLCI=0.006，ULCI=0.226)，间接效应Effect为0.066。结果表明信息服务的中介效应显著。娱乐服务和信息服务的中介效应可以解释总变异的10.6%(R2=0.106)。因此，娱乐服务和信息服务在神经质与手机网络过度使用间存在显著的中介效应。
4.讨论
4.1手机网络服务使用偏好与手机网络过度使用行为的关系
手机网络服务使用偏好在一定程度上反映了大学生对手机网络业务的喜好程度，大学生对某些手机网络服务的偏好，在很大程度上成为大学生频繁地使用手机网络的动力来源。研究结果显示，信息服务和娱乐服务与手机網络过度使用行为有显著的正相关。而且信息服务和娱乐服务还能对大学生的手机网络过度使用行为具有正向的预测作朋
手机网络娱乐服务主要包括基于手机网络的手机网络游戏、手机网络音乐、手机网络视频等
手机网络娱乐服务在一定程度上也可以称作是传统互联网网络娱乐功能的手机化。在网络成瘾的相关研究中。网络游戏是最主要的成瘾原冈之一(周春国，汤晓，曹欢欢，2014；刘亚娜，胡悦，郭虹，2014；魏华，周宗奎，牛更枫，何灿，2014)，个体通过网络游戏可以建立虚拟的角色，在构建的虚拟角色中可以获得超越现实的能力，获得现实无法比拟的人际关系网络，获得网络游戏玩伴的赞赏。这些优越性可以使个体在网络游戏中获得自尊、自我效能和完美人格等。姜永志和白晓丽(2014-06-10)认为，手机网络使用的研究严重滞后于其发展速度，手机依赖的现实可能是网络游戏从传统互联网向手机终端转移的开始。本研究的结果也发现，手机网络娱乐服务偏好与大学生的手机网络过度使用行为密切相关，而且它还能对手机网络的过度使用行为产生正向预测作用，这都表明手机网络娱乐服务极有可能导致大学生对手机网络的过度使用。这与杨洋、雷雳和柳铭心(2006)基于病理性互联网使用的研究结果一致，该研究认为，互联网娱乐服务与病理性互联网使用存在显著正相关，且可以直接预测病理性互联网使用，娱乐服务的偏好容易导致个体卷入病理性互联网使用。另外。从中国互联网信息中心《第34次中国互联网络发展状况统计报告》可见。手机网络游戏使用率达到47.8%，已经成为整体游戏用户增长的主要动力。除了手机网络游戏使用率的增长格外凸显外。手机网络音乐的使用率达到67.3%。手机网络视频的使用率达到55.7%，这些数据也足以表明手机网络娱乐服务的受欢迎程度，这恰恰可能是大学生手机网络过度使用行为的重要来源。 (姜永志 李笑燃 白晓丽 阿拉坦巴根 王海霞 刘勇)
采用姜永志和白晓丽(2013)编制的《大学生手机网络过度使用行为量表》(Mobile InternetExcessive Use Scale)，该问卷包括17个题目，分为戒断症状、情绪调节、社会功能、耐受性和使用时间5个因子。各项目相加得到量表总分。分数越高代表手机网络过度使用行为的卷入程度越深。问卷采用自陈量表的形式，从1-完全不同意到5-完全同意5个等级记分。本研究中总量表内部一致性系数(Cronbach'a)为0.777。各因子的内部一致性系数(Cronbach'a)在0.550-0.730之间。本研究对问卷进行验证性因素分析，结果表明模型的各项拟合指数较好，x2/df=2.52、RMSEA=0.03、NN-FI=0.91、IFI=0.90、CFI=0.93。
2.3研究程序与处理
本研究问卷的施测由心理学专业教师完成。在施测之前对研究者进行了集中培训。统一了指导语和施测程序。测试以班级为单位，由被试单独完成，施测时间为30分钟，测量结束后立即收回问卷。由于本研究中所有变量的测量均来自被试的自我报告，这可能导致共同方法偏差。为减少可能存在的共同方法偏差对研究结果的影响，进行了程序控制和统计控制。在程序控制上。使用了匿名作答、安排被试在同一间教室完成测量。在统计控制上，采用了Harman单因素检验。因素分析后提取的第一个因子解释变异的11.23%，低于40%的临界值。本研究所受到的共同方法偏差影响较小，可以进行数据的统计分析。研究所得数据使用SPSS16.0和Amos 17.0进行处理。
3.结果与分析
3.1描述性统计和相关分析
对神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用的平均数(M)和标准差(SD)进行描述统计分析，由表1可知。所有变量的均值均高于中位数，其中，在四种手机网络服务偏好上，手机网络信息服务和娱乐服务偏好得分最高。而社交服务和交易服务偏好得分相对较低。
采用皮尔逊积差相关计算神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用行为的关系，相关分析发现：大学生神经质人格与手机网络过度使用行为显著正相关，即高神经质人格的大学生可能更倾向于过度使用手机网络：大学生的神经质人格与手机网络社交服务、娱乐服务、信息服务、交易服务和服务偏好总分均存在显著正相关。这表明具有高神经质人格的大学生更倾向于使用手机网络所提供的四种服务功能：手机网络过度使用行为与娱乐服务和信息服务存在显著正相关，与社交服务和交易服务相关不显著。这表明大学生对手机网络过度使用行为。可能更多来自对手机网络提供的娱乐服务和信息服务的使用偏好，结果见表l。
3.2娱乐服务与信息服务在神经质与手机网络过度使用行为间的中介作用
为考察神经质人格、手机网络服务偏好与手机网络过度使用行为的关系，根据温忠麟等提出的逐步回归法，首先建立神经质对手机网络过度使用行为的直作用模型；其次，以手机网络信息服务和娱乐服务为中介变量(手机网络社交服务和交易服务与手机网络过度使用相关不显著。不适合做中介作用分析)，建立手机网络服务偏好在神经质人格与手机网络过度使用行为间的中介作用模型。
通过层次同归对中介作用模型检验。结果发现，直接路径模型中神经质人格到手机网络过度使用行为的路径系数为0.257(t=7.199，p<0.05)，解释率为6.9%(R2=0.069)。加入娱乐服务和信息服务作为中介变量后。此时神经质人格到手机网络过度使用行为的直接路径系数降低为0.202(t=6.574，p<0.05)，中介模型对手机网络过度使用变异量的解释率上升为10.6%(R2=0.106)。这一结果表明中介模型优于直接路径模型：娱乐服务和信息服务(中介变量)的加入可以解释更多手机网络过度使用行为的变异量，可以较好地解释神经质人格与手机网络过度使用之间的联系，并且发挥着部分中介作用。
进一步检验中介作用，按照Zhao等(2010)提出的中介分析程序，参照Preacher和Hayes(2013)提出的Bootstrap方法进行中介检验，本研究通过抽取5000个样本估计中介效应的95%置信Ⅸ问进行中介效应检验。以神经质作为自变量、娱乐服务和信息服务作为中介变量、MIEU总分作为冈变量。分别带入PROCEss程序，结果发现，在95%置信区间下，中介模型的总效应Effect为0.401，中介模型检验结果的置信区间不包括O(LLCI=0.156，ULCI=0.742)，中介模型成立；以娱乐服务为中介变量的检验结果不包括O(LLCI=0.127，ULCI=0.696)，间接效应Effect为0.335，表明娱乐服务的中介效应显著。以信息服务为中介变量的检验结果包括0(LLCI=0.006，ULCI=0.226)，间接效应Effect为0.066。结果表明信息服务的中介效应显著。娱乐服务和信息服务的中介效应可以解释总变异的10.6%(R2=0.106)。因此，娱乐服务和信息服务在神经质与手机网络过度使用间存在显著的中介效应。
4.讨论
4.1手机网络服务使用偏好与手机网络过度使用行为的关系
手机网络服务使用偏好在一定程度上反映了大学生对手机网络业务的喜好程度，大学生对某些手机网络服务的偏好，在很大程度上成为大学生频繁地使用手机网络的动力来源。研究结果显示，信息服务和娱乐服务与手机網络过度使用行为有显著的正相关。而且信息服务和娱乐服务还能对大学生的手机网络过度使用行为具有正向的预测作朋
手机网络娱乐服务主要包括基于手机网络的手机网络游戏、手机网络音乐、手机网络视频等
手机网络娱乐服务在一定程度上也可以称作是传统互联网网络娱乐功能的手机化。在网络成瘾的相关研究中。网络游戏是最主要的成瘾原冈之一(周春国，汤晓，曹欢欢，2014；刘亚娜，胡悦，郭虹，2014；魏华，周宗奎，牛更枫，何灿，2014)，个体通过网络游戏可以建立虚拟的角色，在构建的虚拟角色中可以获得超越现实的能力，获得现实无法比拟的人际关系网络，获得网络游戏玩伴的赞赏。这些优越性可以使个体在网络游戏中获得自尊、自我效能和完美人格等。姜永志和白晓丽(2014-06-10)认为，手机网络使用的研究严重滞后于其发展速度，手机依赖的现实可能是网络游戏从传统互联网向手机终端转移的开始。本研究的结果也发现，手机网络娱乐服务偏好与大学生的手机网络过度使用行为密切相关，而且它还能对手机网络的过度使用行为产生正向预测作用，这都表明手机网络娱乐服务极有可能导致大学生对手机网络的过度使用。这与杨洋、雷雳和柳铭心(2006)基于病理性互联网使用的研究结果一致，该研究认为，互联网娱乐服务与病理性互联网使用存在显著正相关，且可以直接预测病理性互联网使用，娱乐服务的偏好容易导致个体卷入病理性互联网使用。另外。从中国互联网信息中心《第34次中国互联网络发展状况统计报告》可见。手机网络游戏使用率达到47.8%，已经成为整体游戏用户增长的主要动力。除了手机网络游戏使用率的增长格外凸显外。手机网络音乐的使用率达到67.3%。手机网络视频的使用率达到55.7%，这些数据也足以表明手机网络娱乐服务的受欢迎程度，这恰恰可能是大学生手机网络过度使用行为的重要来源。 (姜永志 李笑燃 白晓丽 阿拉坦巴根 王海霞 刘勇)