大学生网络利他行为的内隐实验研究

张帆 黄榕沁 陈金萍 傅伟凡 陈巧莹 郑燕雯

摘  要：目的：探讨大学生网络利他行为的内隐效应、内隐与外显两者之间的相关性。方法：采用郑显亮（2010）等编制《大学生网络利他行为量表》、内隐联想测验（IAT）对150名大学生的网络利他行为的外显态度和内隐态度进行测量。结果：（1）大学生在网络利他行为的IAT效应具有较高的显著性水平;（2）内隐网络利他效应在高低分组上差异显著;（3）大学生内隐网络利他倾向在文理科与性别上并无显著性差异;（4）大学生外显倾向与内隐倾向两者之间相关性较低，未达到显著性水平。

关键词：大学生;网络利他;内隐联想测验

1 引言

利他行为是指个体本身自愿的、无利益动机的对他人有利的行为。研究数据显示，2017年12月国内网民人数相比以往增至7.72亿，互联网覆盖率增至55.8%，其中18至25岁的群体占比最高为 25.4%，网络逐渐渗透在人们生活的各方面，并且随着网络时代的高速发展，网络不仅对人的行为产生影响，也对人的心理产生重要影响。网络利他行为是网络空间中良性因素的集中反映，指的是处于网络世界中的一种自发的、不期望回报且有利于他人和社会的行为。Wallace（2001）认为，正常情况下，个体在网络生活中的表现出利他行为的频率明显多于现实环境中的助人行为，即与现实相比较，人们更愿意在网络中帮助他人。郑显亮也指出，在现实生活中个体所表现出的利他行为和网络环境中所体现出的利他行为并无本质上的区别，但由于利他行为所发生的环境不同，相较于现实利他行为，网络空间的异步性、隐匿性、跨时空等特征增加了利他行为的频率。此外，互联网的及时性、无地理位置限制性致使网络利他行为的发生涉及诸多因素。那么，网络空间的利他行为是否具有潜意识性或内隐性？如果有，个体的内隐与外显网络利他行为间是否具有特定联系？本文从内隐机制上探索大学生网络利他行为倾向及与外显网络利他行为是否存在差异。内隐联想测验（IAT，Implicit Association Test）是由格林沃尔德（Greenwald）在1998提出的一种评估个体对两个概念自动化联系强度的间接测量方法。前人研究发现，较外显测验，IAT能为研究网络空间中的亲社会行为提供更多的有效信息，采用IAT研究利他行为，可以有效避开外显测验带来的社会赞许性现象造成的内部效度降低，同时有利于揭示网络利他行为的内隐性或无意识性。

2 对象与方法

2.1被试

采用整群抽样方法，利用学生选修课时在课堂上进行施测，在福建师范大学福清分校选修课名单中随机抽取两个班级为研究对象。其中男生33人，女生117人（理科88人，文科62人），平均年龄19.51±0.86岁，平均网龄5.45±3.095岁。所有被试再接受大学生网络利他行为问卷测试之后，间隔一个星期在实验室参与IAT实验，待研究结束后可获取少量报酬。

2.2方法

2.2.1外显测验：

外显网络利他行为调查采用大学生网络利他行为量表[11]，该量表由郑显亮等人（2010）编制而成，共26个项目，包括四个维度。

2.2.2内隐测验：

目标词则是从范翠英老师编制的与网络上道德有关的词汇库和互联网上选取的四字词语，再对应外显测验所采用的量表中的26个条目，共选有30个词语;然后让心理学专业研究者挑选出其中10个具有代表性的词汇，经过频次统计最终确定IAT正式实验材料。其中“网络利他”词汇包括了网络分享、提醒网陷、网络支持、建群交流和网寄祝福等五个词语;另一目标性词汇包括了网络上攻击、网上造谣、盗取网银密码、网上泄密、和网上侵权等五个词语。

整个IAT实验的数据处理是采用Greenwald等人提出的D值法[8]，具体计算步骤如下：

（1）剔除反应时>10000ms的反应;（2）剔除被试10%以上反应时<300ms的全部反应;（3）计算各个block正确反应的平均值m，错误反应时改为M=m+600ms;（4）分别求得3、6 block和4、7block 的联合标准差Sp1和Sp2;（5）求6 block反应时减去3 block的反应时之差C1和7block的反应时减去4block 的反应时之差C2;（6）将两差值除以其对应的Sp1、Sp2得D1、D2;（7）内隐完美主义效应值用D表示，平均D1、D2的值即可得到总的D值。

3.结果与分析

3.1内隐网络利他效应分析

通过Greenwald等人提出的D值计算法得出每个被试的D值，而后计算出总体平均值为0.47，標准差为0.41，表2呈现出被试在两个联合任务中的M值和log值，通过进行Paired sample t-test，可以发现相容联结任务与不相容联结任务反应时呈显著性差异（t=2.839，p=0.005）。同时对D值使用Single sample t-test，结果如表3所示，在IAT测验中个体的网络利他行为的内隐水平较高。（t=14.230，df=147，p<0.05）。

表2  被试IAT反应时、对数值统计

相容联结任务

不相容联结任务

反应时

311.67±405.69

216.74±233.60

对数值

1.70±1.79

1.63±1.57

表3  D值的单样本t检验

M

df

SD

t

P

0.47076

147

0.408

14.023

0.000

3.2文理科学生在内隐网络利他行为倾向差异分析

采用Independent sample t-test对不同学科的学生在内隐效应D值上进行检验，结果显示，内隐网络利他倾向在学科性上的差异不具有统计学意义（t=0.248，df=146，p=0.805>0.05）。

3.3内隐网络利他行为倾向性的性别分析

对不同性别的学生在内隐倾向性上进行差异检验，结果表明，t=0.189（df=146），p=0.850，未出现明显差异。

3.4内隐网络利他倾向高、低分组的差异分析

对IAT实验中所有被试的内隐效应D值进行排序，从低到高，用从最低D值起的27%作为IAT效应的低分组;同理，从高到低，选择最高D值起的27%作为IAT效应的高分组，而后采用Independent sample t test对高、低分组的内隐效应进行差异性检验，如表4所示，高、低分组在内隐网络利他行为倾向上差异显著。

3.5相关性分析

采用Person相关分析对大学生的外显网络利他倾向和内隐网络利他倾向之间的相关性进行检验，结果如表5所示，二者间的相关性未达到显著性水平，这说明大学生的网络利他行为在外显与内隐态度之间相关较低，即无法依靠外显网络利他倾向来推断其内隐网络利他行为倾向水平高低。

4讨论

IAT内隐实验结果表明，在相容联结任务与不相容联结任务中，被试的实验反应时具有显著性差异，且所有被试的得分总平均数为正值，达到了显著性水平，这表明用IAT来测量大学生内隐网络利他行为倾向是可行的，并且实验中高分组与低分组的内隐倾向存在显著性差异，也表明了当代大学生在网络空间中的利他行为上具有内隐性。

根据内隐实验原理，当个体头脑联结中自我概念与利他概念的关系与其内隐态度一致或者联系紧密时，在辨别实验任务中，被试倾向于依靠自动化加工，因而反应时间较短，反应速度较快。个体对于与自我相关的网络利他范畴的词汇反应速度明显快于与自我有关的非网络利他范畴的词汇。Alexander等人提出，在环境中如果存在与个体习惯性行为有关的线索，使得个体产生无意识行为，同时不受个体的意识控制[12]。本研究认为，这一机制同样适用于网络社会化过程，在网络环境中，个体在获得利他行为后的满足感促使其自发的实施更多网络利他行为。一般认为，理科生在内隐网络利他行为倾向上得分显著高于文科生，女生的网络利他行为倾向要显著高于男生[6][13]。但本研究通过对文理科学生的内隐倾向性分析，发现大学生内隐网络利他行为倾向在不同学科上的差异不具有统计学意义，这一研究结果与蒋达等人的研究结果一致[14]，且在男女性别上也无显著性差异，这可能是由于在本实验中被试男女比例不均衡所导致。

【基金项目】福建省高校中青年教师教育科研项目（JAS180627）

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