不同手机依赖程度大学生的抑制控制特点
【摘要】目的：考察不同手机依赖程度大学生的抑制控制特点，为设计有针对性的干预措施提供依据。
方法：采用手机成瘾指数量表（MPAI）从150名大学生中筛选出高、低手机依赖大学生各30名（MPAI的17个条目中有8个及以上条目做出肯定回答者为高手机依赖组，8个以下条目做出肯定回答者为低手机依赖组），采用停止信号范式来比较两组大学生的抑制控制差异。
结果：高手机依赖大学生停止信号反应时（ssRT）长于低手机依赖大学生[（292.0±89.4）ms vs.（241.1±95.7）ms，P毕业论文网 【关键词】手机依赖；抑制控制；停止信号范式 中图分类号：C913.4，R749.69 文献标识码：A文章编号：1000―6729（2015）003―0226―04 doi：10.3969/i.issn.1000―6729.2015.03.012 中国互联网络信息中心（China Internet Net_work Information Center，CNNIC）于2013年7月发布的《第32次中国互联网络发展状况统计报告》中指出，截至2013年6月底，我国手机网民规模达4.64亿，较2012年底增加4379万人，网民中使用手机上网的人群占比提升至78.5%。
大学生群体作为网民中规模最大的职业群体，占比为26.8%。
手机成瘾（nlobile phone addiction）又称手机依赖，是继网络成瘾之后出现的新社会问题，指的是由于某种动机过度地滥用手机而导致手机使用者的心理和社会功能受损的痴迷状态。
严重时甚至出现手脚发麻、心悸、头晕、冒汗、肠胃功能失调等生理反应。
鉴于其对大学生的危害性，国内外研究者已经围绕大学生手机依赖的现状、危害及成因等开展了研究。
大学生是手机使用最多的群体，其手机依赖检出率高达15.4%。
一项对辽宁省5所高校大学生的调查也发现，85.7%的大学生每天手机开机都达到8h以上，83.6%的学生在课堂上都有过玩手机的经历。
过度使用手机不仅容易导致他们产生诸如头痛、耳痛、睡眠障碍、易怒等身心健康问题，还致使其学业成绩低下，同伴关系不良，进而影响到学校适应。
在原因方面，研究者认为手机趋于智能化，个体的外向性、神经质、不健康的生活方式以及自我认同、群体规范和归属感等心理动机是影响个体手机依赖的主要原因；也有研究表明个体高的孤独感是影响大学生手机依赖的又一情感因素，还有研究表明依恋既可以直接影响手机依赖，还可以以社会支持为中介影响手机依赖。
然而遗憾的是，当前有关大学生手机依赖成因的研究方法大多停留在理论思辨阶段，或者仅采用问卷调查法探讨了宏观的人格、动机等对手机依赖的影响，并未采用实验的方法考察其认知特点，尤其是抑制控制能力。
但一些网络成瘾的研究则表明：网络成瘾者在执行功能方面存在缺陷，尤其是抑制控制能力。
最近李?淳?等采用GO/NOGO范式考察了大学生网络游戏过度使用者在“冷”、“热”表征下的优势反应抑制功能特点，结果发现大学生网络游戏过度使用者在热系统中与网络有关反应的抑制能力受损。
本研究拟采用实验法来探索不同手机依赖程度大学生的抑制控制特点，为丰富手机依赖大学生的干预措施提供参考。
1 对象与方法 1.1被试 2013年11月招募某大学学生150人，使用手机成瘾指数量表（Mobile Phone Addiction Index，MPAI）进行调查，获有效问卷137份。
依据量表的筛选标准（17个条目中有8个条目做出肯定回答即为手机依赖者），选取8个及以上条目做出肯定回答的大学生纳入高分组（共30人，男生15人，女生15人），8个以下条目做出肯定回答的大学生纳入低分组（共30人，男生15人，女生15人）。
高、低分组的MPAI得分差异有统计学意义[（53.2±3.9）vs，（30.4±4.5），t（58）=56.73，P 实验程序采用E?pnme编制实验。
本实验的流程（图1）为：指导语一注视点“+”（250 ms）一正方形或圆形刺激（1250 ms），期间被试作反应刺激立即消失，当出现停止信号时被试不对该刺激作反应一空屏（2000 ms）—“+”（250 ms）。
固定信号及刺激材料都是白色，在屏幕黑色背景的中央呈现。
被试端坐于电脑前，眼睛与电脑屏幕的距离大约为65cm，且要求被试在实验过程中始终注视屏幕的中央。
被试对正方形或圆形刺激作反应，当正方形出现时用左手食指按“1”键，圆形出现时用右手食指按“0”键，按键顺序在被试间平衡。
有些trail中的正方形或圆形出现后会在随机变化的延迟时间上出现一个声音停止信号，当停止信号出现时，要求被试停止对该刺激作反应。
停止信号延迟（stop signal delay，SSD）的变化依据以往的研究，采用阶梯式变化的追踪程序。
SSD最早设置为250 ms，之后依据被试对停止信号trail的成功抑制与否发生变化。
当被试在某一SSD上成功抑制时，下一个SSD增加50 ms；抑制失败时，下一SSD减少50 ms。
练习实验包括32个trail，正式实验包括3个组块（block），每个block包括64个trail。
被试完成一个block之后休息3000ms进行下一个block。
1.4统计方法 依据以往研究，剔除对停止信号trail完全作反应或完全不作反应的被试和无信号任务反应错误率大于5%的被试。
其中有2名高手机依赖大学生和1名低手机依赖大学生因停止信号trail作反应的概率为100%，因而剔除。
在数据方面也剔除对无信号任务的错误反应，以及无信号任务反应时平均数上下2.5个标准差的值。
最后采用SPSSl6.0进行统计分析。
采用重复测量的方差分析比较不同手机依赖程度大学生组的SSRT和NSRT得分，并对交互效应进行简单效应（simple effect）分析。
2 结 果 以组别作为自变量，以两种反应时（停止信号反应时和无信号反应时）作为因变量进行重复测量的方差分析，结果显示，反应时的主效应有统计学意义[F（1，55）=324.16，P理学测验，如冲动性的评价，来进一步考察手机依赖与抑制控制、冲动性人格之间的关系。
编辑：靖华。