- 网络利他行为的理论与实证研究
- 郑显亮
- 1942字
- 2024-11-02 03:31:41
第一章 绪论
第一节 研究问题的提出
根据中国互联网络信息中心(CNNIC)于2013年1月发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2012年12月底,中国网民规模达到5.64亿人。其中,10—29岁的年轻网民数为3.07亿人,占总网民数的54.4%。显然,年轻网民是使用互联网的主力军。而在这主力军中,大学生网民是人数最为集中的群体。
随着网络的迅速发展和普及,网络对人的心理和行为产生了重要影响(Albert,Angeline,&Peng,2005)。对网络心理的研究已成为心理学的一个热点问题,众多专家学者对网络的心理和行为进行了大量的研究和探讨,并取得了较丰富的研究成果。通过对有关研究文献的梳理发现,目前网络心理的研究大多集中于对病理性心理及其负面影响的探讨,如网络成瘾、网络攻击、网络暴力、网络色情、网络失范等,而对于网络的积极影响关注不够。研究者广泛地忽视了对网络使用积极因素的探讨(Amichai-Hamburger,2008)。诚然,现在互联网自身的发展仍然不够成熟、不够规范。网络在给人们带来诸多便利的同时,也带来了一系列负面的影响,人们在使用网络的过程中会出现一些问题。但过多地关注网络的负面影响会使研究局限于一定的思维模式,不能真正客观地反映互联网对人的心理的作用。另外也容易给人造成错觉,引导人们更多关注互联网的消极影响,陷入谈“网”色变的境地,形成认识上的片面化。因此,应重视网络使用的积极心理的研究,探讨互联网给人们带来的正面影响,让人们更加理性地全面地认识互联网,以便充分发挥互联网的优势。
和现实社会一样,网络社会中也存在着一些如欺骗、侵犯、攻击等不道德行为和犯罪行为,但这些行为只是网络行为的一部分,并不能代表整个网络生活。网络上除了欺骗和攻击等负面现象以外,还有温情的一面。在这温情的一面中,最不求回报的就是网络利他行为(程乐华,2002)。利他行为在日常生活中也不少,但由于网络的共享性、公开性使得这种行为的受惠面大大扩大。研究表明,网上的利他行为多于现实生活中的助人行为(Wallace,2001)。人们在网上比实际生活中更乐于帮助别人。网络生活中每时每刻都发生着大量的善举、存在着各式各样的利他行为,如将学习资料上传到网上、在网上与他人分享自己的成功经验、提供他人所需要的信息、提醒他人一些网络陷阱、打击网络犯罪等等。
目前,国内外对网络利他行为的研究还较少。研究者的探讨多是一些经验性的描述,只是停留在表面的现象描述层面,纵深的理论概括较少。研究方法以观察描述和个案访谈为主,鲜见运用问卷调查或实验对网络利他行为进行的实证研究,而且至今还没有一个可靠的网络利他行为的测查工具。缺少对网络利他行为准确测量的工具,也是导致网络利他行为研究较少的原因之一。显然,研制一个网络利他行为量表以促进网络利他行为的研究,这是非常紧迫也是非常有益之事。因此,本书的任务之一就是以大学生为对象,编制一个符合心理测量学指标的具有较高质量的大学生网络利他行为量表。
量表编制是心理测量中的一个基本内容。为了大规模地测查某一心理特质,研究者往往会编制一个量表。从目前已有的量表编制的文献来看,绝大多数采用的是经典测量理论的方法,如对初测项目进行项目分析、探索性因素分析以确定量表的项目和维度,再进行验证性因素分析,最后求得量表的信度和效度。但用经典测量理论方法编制量表并不很完善,还存在一些问题,如编制的量表的公平性和有效性如何?它是否适合所有的被试,它对不同组别被试的测查是否存在项目功能差异?等等。可见,经典测量理论还存在着一定的局限性(杨志明、张雷,2003)。那么,能否用现代测量理论及现代的统计测量技术对量表的精度和结构进行更深入的探讨呢?因此,本书在量表编制的过程中,尝试运用经典测量理论、概化理论、项目功能差异分析和结构方程模型相结合的方法,编制大学生网络利他行为量表,希冀提高量表的质量。
本书的另一个重要任务就是想探讨大学生网络利他行为的现状和影响因素,影响因素包括个体变量因素、班级变量因素和学校变量因素,从而揭示大学生网络利他行为的影响机制。在个体变量因素方面,本书拟运用结构方程模型和层次回归分析方法探讨大学生网络利他行为的影响机制,建立自变量、中介变量(或调节变量)、因变量的完整模型,揭示各影响因素对大学生网络利他行为的预测作用和交互效应。在班级变量因素和学校变量因素方面,由于本书的数据呈现多水平的、多层次的结构,如学生嵌套于班级或学生嵌套于学校,学生为第一水平,班级或学校为第二水平。第一层的学生变量和第二层的班级或学校变量会发生交互作用。传统的回归分析只能对涉及一层数据的问题进行分析,如分析两层或多层的数据则会出现问题。而近年来发展较快的多层线性分析技术则能较好地解决多层数据的问题。因此,本书尝试对大学生网络利他行为进行多层线性分析,探讨影响大学生网络利他行为的班级变量因素和学校变量因素。