大學生網絡利他行為的內隱實驗研究

張帆 黃榕沁 陳金萍 傅偉凡 陳巧瑩 鄭燕雯

摘 ?要：目的：探討大學生網絡利他行為的內隱效應、內隱與外顯兩者之間的相關性。方法：采用鄭顯亮（2010）等編制《大學生網絡利他行為量表》、內隱聯想測驗（IAT）對150名大學生的網絡利他行為的外顯態度和內隱態度進行測量。結果：（1）大學生在網絡利他行為的IAT效應具有較高的顯著性水平;（2）內隱網絡利他效應在高低分組上差異顯著;（3）大學生內隱網絡利他傾向在文理科與性別上并無顯著性差異;（4）大學生外顯傾向與內隱傾向兩者之間相關性較低，未達到顯著性水平。

關鍵詞：大學生;網絡利他;內隱聯想測驗

1 引言

利他行為是指個體本身自愿的、無利益動機的對他人有利的行為。研究數據顯示，2017年12月國內網民人數相比以往增至7.72億，互聯網覆蓋率增至55.8%，其中18至25歲的群體占比最高為?25.4%，網絡逐漸滲透在人們生活的各方面，并且隨著網絡時代的高速發展，網絡不僅對人的行為產生影響，也對人的心理產生重要影響。網絡利他行為是網絡空間中良性因素的集中反映，指的是處于網絡世界中的一種自發的、不期望回報且有利于他人和社會的行為。Wallace（2001）認為，正常情況下，個體在網絡生活中的表現出利他行為的頻率明顯多于現實環境中的助人行為，即與現實相比較，人們更愿意在網絡中幫助他人。鄭顯亮也指出，在現實生活中個體所表現出的利他行為和網絡環境中所體現出的利他行為并無本質上的區別，但由于利他行為所發生的環境不同，相較于現實利他行為，網絡空間的異步性、隱匿性、跨時空等特征增加了利他行為的頻率。此外，互聯網的及時性、無地理位置限制性致使網絡利他行為的發生涉及諸多因素。那么，網絡空間的利他行為是否具有潛意識性或內隱性？如果有，個體的內隱與外顯網絡利他行為間是否具有特定聯系？本文從內隱機制上探索大學生網絡利他行為傾向及與外顯網絡利他行為是否存在差異。內隱聯想測驗（IAT，Implicit Association Test）是由格林沃爾德（Greenwald）在1998提出的一種評估個體對兩個概念自動化聯系強度的間接測量方法。前人研究發現，較外顯測驗，IAT能為研究網絡空間中的親社會行為提供更多的有效信息，采用IAT研究利他行為，可以有效避開外顯測驗帶來的社會贊許性現象造成的內部效度降低，同時有利于揭示網絡利他行為的內隱性或無意識性。

2 對象與方法

2.1被試

采用整群抽樣方法，利用學生選修課時在課堂上進行施測，在福建師范大學福清分校選修課名單中隨機抽取兩個班級為研究對象。其中男生33人，女生117人（理科88人，文科62人），平均年齡19.51±0.86歲，平均網齡5.45±3.095歲。所有被試再接受大學生網絡利他行為問卷測試之后，間隔一個星期在實驗室參與IAT實驗，待研究結束后可獲取少量報酬。

2.2方法

2.2.1外顯測驗：

外顯網絡利他行為調查采用大學生網絡利他行為量表[11]，該量表由鄭顯亮等人（2010）編制而成，共26個項目，包括四個維度。

2.2.2內隱測驗：

目標詞則是從范翠英老師編制的與網絡上道德有關的詞匯庫和互聯網上選取的四字詞語，再對應外顯測驗所采用的量表中的26個條目，共選有30個詞語;然后讓心理學專業研究者挑選出其中10個具有代表性的詞匯，經過頻次統計最終確定IAT正式實驗材料。其中“網絡利他”詞匯包括了網絡分享、提醒網陷、網絡支持、建群交流和網寄祝福等五個詞語;另一目標性詞匯包括了網絡上攻擊、網上造謠、盜取網銀密碼、網上泄密、和網上侵權等五個詞語。

整個IAT實驗的數據處理是采用Greenwald等人提出的D值法[8]，具體計算步驟如下：

（1）剔除反應時>10000ms的反應;（2）剔除被試10%以上反應時<300ms的全部反應;（3）計算各個block正確反應的平均值m，錯誤反應時改為M=m+600ms;（4）分別求得3、6 block和4、7block 的聯合標準差Sp1和Sp2;（5）求6 block反應時減去3 block的反應時之差C1和7block的反應時減去4block 的反應時之差C2;（6）將兩差值除以其對應的Sp1、Sp2得D1、D2;（7）內隱完美主義效應值用D表示，平均D1、D2的值即可得到總的D值。

3.結果與分析

3.1內隱網絡利他效應分析

通過Greenwald等人提出的D值計算法得出每個被試的D值，而后計算出總體平均值為0.47，標準差為0.41，表2呈現出被試在兩個聯合任務中的M值和log值，通過進行Paired sample t-test，可以發現相容聯結任務與不相容聯結任務反應時呈顯著性差異（t=2.839，p=0.005）。同時對D值使用Single sample t-test，結果如表3所示，在IAT測驗中個體的網絡利他行為的內隱水平較高。（t=14.230，df=147，p<0.05）。

表2 ?被試IAT反應時、對數值統計

相容聯結任務

不相容聯結任務

反應時

311.67±405.69

216.74±233.60

對數值

1.70±1.79

1.63±1.57

表3 ?D值的單樣本t檢驗

M

df

SD

t

P

0.47076

147

0.408

14.023

0.000

3.2文理科學生在內隱網絡利他行為傾向差異分析

采用Independent sample t-test對不同學科的學生在內隱效應D值上進行檢驗，結果顯示，內隱網絡利他傾向在學科性上的差異不具有統計學意義（t=0.248，df=146，p=0.805>0.05）。

3.3內隱網絡利他行為傾向性的性別分析

對不同性別的學生在內隱傾向性上進行差異檢驗，結果表明，t=0.189（df=146），p=0.850，未出現明顯差異。

3.4內隱網絡利他傾向高、低分組的差異分析

對IAT實驗中所有被試的內隱效應D值進行排序，從低到高，用從最低D值起的27%作為IAT效應的低分組;同理，從高到低，選擇最高D值起的27%作為IAT效應的高分組，而后采用Independent sample t test對高、低分組的內隱效應進行差異性檢驗，如表4所示，高、低分組在內隱網絡利他行為傾向上差異顯著。

3.5相關性分析

采用Person相關分析對大學生的外顯網絡利他傾向和內隱網絡利他傾向之間的相關性進行檢驗，結果如表5所示，二者間的相關性未達到顯著性水平，這說明大學生的網絡利他行為在外顯與內隱態度之間相關較低，即無法依靠外顯網絡利他傾向來推斷其內隱網絡利他行為傾向水平高低。

4討論

IAT內隱實驗結果表明，在相容聯結任務與不相容聯結任務中，被試的實驗反應時具有顯著性差異，且所有被試的得分總平均數為正值，達到了顯著性水平，這表明用IAT來測量大學生內隱網絡利他行為傾向是可行的，并且實驗中高分組與低分組的內隱傾向存在顯著性差異，也表明了當代大學生在網絡空間中的利他行為上具有內隱性。

根據內隱實驗原理，當個體頭腦聯結中自我概念與利他概念的關系與其內隱態度一致或者聯系緊密時，在辨別實驗任務中，被試傾向于依靠自動化加工，因而反應時間較短，反應速度較快。個體對于與自我相關的網絡利他范疇的詞匯反應速度明顯快于與自我有關的非網絡利他范疇的詞匯。Alexander等人提出，在環境中如果存在與個體習慣性行為有關的線索，使得個體產生無意識行為，同時不受個體的意識控制[12]。本研究認為，這一機制同樣適用于網絡社會化過程，在網絡環境中，個體在獲得利他行為后的滿足感促使其自發的實施更多網絡利他行為。一般認為，理科生在內隱網絡利他行為傾向上得分顯著高于文科生，女生的網絡利他行為傾向要顯著高于男生[6][13]。但本研究通過對文理科學生的內隱傾向性分析，發現大學生內隱網絡利他行為傾向在不同學科上的差異不具有統計學意義，這一研究結果與蔣達等人的研究結果一致[14]，且在男女性別上也無顯著性差異，這可能是由于在本實驗中被試男女比例不均衡所導致。

【基金項目】福建省高校中青年教師教育科研項目（JAS180627）

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