抑制控制训练对手机依赖大学生的干预效果

1、    抑制控制训练对手机依赖大学生的干预效果    丁相玲 祖静 张向葵摘要依照手机成瘾倾向量表得分及手机使用时间记录从548名被试中筛选出60名手机依赖大学生，将其随机分配到抑制控制训练组和非训练组进行实验。预期通过抑制控制训练提升手机依赖大学生抑制控制能力，降低其手机依赖水平。结果发现：训练组被试在接受为期8周的抑制控制训练任务后，手机依赖总分、手机使用时间和非训练组相比显著降低，抑制控制能力显著提升。结果表明抑制控制训练对手机依赖大学生的干预效果明显。关键词大学生，抑制控制训练，手机依赖。1问题提出手机依赖（mobilephone depende

2、ncy）是指沉溺于手机使用，无法抑制手机使用的冲动性，离开手机后会产生较多的不适感，并造成学业、人际关系、情绪和认知发展等方面消极后果的行为（bianehi&phillips;，2005；king et al，2013）。其主要症状有：戒断症状（网络中断时感受到愤怒和焦急，在电池快没电的时候感受到持续的焦虑和担忧）、耐受性（觉得自己需要一个更好的手机，需要下载更多的软件和更多的手机使用时间）、个体功能和行为上的失调（如撒谎、成绩下降、社会孤立等）等（nikhita，jadhav，&ajinkya;，2015）。大学生是手机使用的重要群体，过度使用手机给大学生带来一系列消极后果，

3、如学业成绩的下降（lepp，barkley，&karpinski;，2015）、友谊质量下降和人际忽视等（kamibeppu&sugiura;，2005；roberts&david;，2016），同时还伴随着其它问题行为，如网络成瘾（beranuy，oberst，carbonell，&chamarro;，2009）、吸烟（toda，monden，kubo，&morimoto;，2006）等。如何帮助大学生摆脱手机依赖，使其回归正常学习和生活成为研究者关注的焦点。研究者围绕手机依赖产生原因进行了研究，其中抑制控制与手机依赖的关系得到了较多关注。研究发现，手

4、机依赖大学生存在自我控制能力不足问题（徐晓丹，2014），并且手机依赖程度越严重，其抑制控制能力越差（汪海彬，陶炎坤，徐宏图，2015）。王正翔（2013）使用冲动性量表和手机依赖量表测量了420名大学生的冲动水平和手机依赖情况，结果发现手机依赖大学生存在冲动性问题。对手机依赖者的心理特征调查也发现手机依赖群体具有冲动性的特点（billieux，van derlinden，d'aeremont，ceschi，&zermatten;，2007；billieux，van der linden，&rochat;，2008）。抑制控制和冲动性可以看作是两种相反的能量，冲动性可以

5、看作是抑制控制能力不足的表现。手机过度使用可以看作是对冲动控制的失败。手机使用的失控性是手机依赖大学生的重要表现特征。依照自我控制力量模型，个体执行自我控制任务后能量衰减，呈现“自我损耗”状态，这种“自我损耗”状态可能是大学生手机使用冲动产生的重要条件，现有的研究中主要使用stroop任务、停止信号任务、go/nogo等任务范式考察其抑制优势反应的能力。研究发现抑制控制能力不足与多种成瘾和问题行为的关系密切（d'hondt，billieux，&maurage;，201 5；feil etal，2010），而手机依赖是其中最常见但也最容易被忽视的一种问题行为。因此，提升手机依赖大

6、学生抑制控制能力、增加其“自我控制”资源，这可能是减少及阻断其手机使用冲动产生的重要保障。相关研究发现抑制控制可以通过训练提升，其效果可以达到拓展自我控制资源库的目的。抑制控制训练主要使用go/nogo范式、停止信号范式等对问题行为患者进行训练。例如oaten和cheng（2006a，2006b）对大学生进行2-4个月的自我控制训练，结果发现，训练组和非训练组相比，在其他领域如学习、压力调节、情绪调控等方面的自我控制力量也得到明显的改善。spierer，chavan和manuel（2013）认为抑制控制是一种压制正在进行的或者计划的动作或者认知加工的能力。抑制控制训练可以帮助抑制控制能力正常化

7、并塑造其所在的脑神经网络。抑制控制能力的提升可能或者来自于自动化形成的抑制（automaticinhibition）和自上而下的控制性抑制（controlledinhibition）。以停止信號范式为例，自动化的抑制控制在始终如一的和重复的抑制激发训练中得到了发展。抑制控制训练一旦建立起停止信号和抑制反应之间的连接，停止信号就能直接引起抑制反应，绕过缓慢的自上而下的执行控制过程。一般通过go/nogo、停止信号反应等方式来提升训练者的抑制控制能力，训练效果对问题行为患者尤其明显。例如通过go/nogo任务让超重者降低对高热量食物的依赖，以提高超重者对高热量食物的抑制能力。结果发现超重者在干预后

8、表现出体重下降，和干预前相比，其日常饮食摄入和高热量食物的摄入都有显著降低。在长期的跟踪后发现，干预组在6个月之后体重持续下降（lawrenceet al，2015）。食物和手机都属于个体日常接触频率较高的事物。生活中与食物相关的线索极为丰富（giesen，havermans，douven，tekelenburg，&jansen;，2010），这些线索会以各种方式对超重者或者饮食限制者的抑制控制产生负面影响。同样，对当前的大学生而言，手机也是生活中的必备。为提高手机依赖大学生抑制控制水平，降低手机依赖程度，本研究对手机依赖大学生进行相关抑制控制训练，结合手机依赖分数及手机使用时问等指标

9、，探索抑制控制训练对手机依赖大学生的干预效果。2研究方法2.1被试采用便利取样的方法，对长春两所高校600名大学生进行问卷调查，回收有效问卷548份。借鉴夏领婕（2013）对手机依赖的界定方法，量表总分大于等于平均分加上一个标准差（m+sd>51.16）的被试界定为高分组。此外，将手机使用时间作为筛选的标准。记录了调查对象连续7天的手机使用时间，高于平均值一个标准差为4小时以上。符合量表得分51分以上，平均使用时间4小时以上归类为手机依赖大学生，共筛选69人，筛查率为12，59%。60名参与接下来的研究，各有30人随机分配到训练组和非训练组。5名学生因身体原因退出，最终训练组28人，非训

10、练组27人。非训练组不接受训练，在测试之后，可以自愿参加训练。2.2研究工具2.2.1被试筛查工具被试筛查工具包括大学生手机成癮倾向量表和手机软件24pi。量表由熊婕，周宗奎，陈武，游志麒，翟紫艳（2012）编制，共16个项目，5等级计分。本研究中该量表的内部一致性信度为0.87。手机软件24pi用来记录调查对象每天手机使用时间。2.2.2训练前后抑制控制能力测量任务使用数字stroop测试作为抑制控制能力前后测工具，这是因为数字stroop任务在抑制控制测量中被认为敏感度更高，而且数字的选择范围更宽（赵鑫，周仁来，2011）。2.2.3抑制控制训练任务抑制控制训练分为两个阶段，第1-4周为第

11、一阶段，第5-8周为第二阶段。训练时间避开了学生的集体活动时间（如大型考试等）。训练第一阶段任务：手机go/nogo任务。每周训练2次，每次40分钟左右。共训练4周。该任务包括手机图片、书籍图片和家具图片，被试需要对手机相关图片做出nogo反应，而需要对书籍相关图片做出go反应。选择书籍图片是因为书籍和手机具有外形上的相似性，良好的阅读习惯也可以尽量减少手机使用时间。家具图片作为中性刺激，被试对其一半做出“go”反应，一半做出“nogo”反应。手机图片8张，书籍图片8张，家具图片16张。手机和书籍图片各呈现96次，家具图片呈现192次。图l为手机go/nogo实验流程图。go信号是图片外面没有

12、边框，nogo反应信号是图片外面有黑色边框，nogo条件下不需要做出任何反应，go条件下需要判断图片出现的位置，图片呈现的位置50%在左侧，50%在右侧。go条件下，图片出现在被试视角左侧时，需要被试用左手食指按c键进行反应，图片出现在被试视角右侧时，被试用右手食指按m键做出反应。根据以往的研究（lawrence et al，2015），被试需要在1250ms内做出反应，否则页面提示“未及时反应”。为了避免疲劳带来的影响，任务中间休息3次。练习包括24个试次。其中，手机相关线索图片出现时100%为“nogo”trail（外面有黑色边框），书籍图片100%为“go”trail（外面没有黑色边框）

13、，家具图片50%为“nogo”trail，50%为“go”trail。如图2为“go”trial和“nogo”trail的举例。训练第二阶段任务：第二阶段任务为手机振动铃声干扰下的go/nogo任务。该任务每周训练2次，每次约40分钟。共训练4周。该任务要求被试在手机振动铃声干扰下完成手机go/nogo任务。其中手机振动铃声每段持续2 s，间隔5 s出现，10 s内振动5次，音量为60分贝。此外，每次训练后，被试填写训练记录本记录训练过程中的感受以及近期的抑制控制成功事件。并在训练结束3个月之后进行相关回访。2.2.4抑制控制训练记录本为了让训练的过程在被试头脑中留下更深刻的印象及了解训练对手

14、机依赖大学生产生的影响。训练组被试在训练后要求在记录本上记录自己的训练感受、近期抑制控制成功事件等内容，并为训练研究提供更多建议。3研究结果3.1抑制控制训练纵向效果分析对训练组在不同时间点测量的结果进行纵向比较。使用方差分析比较五个时间点训练组和非训练组的手机依赖水平和抑制控制能力，测量的指标包括：（1）手机成瘾倾向量表得分；（2）平均每天手机使用时间（取一周手机使用时间的平均值）。（3）数字stroop抑制冲突效应量。抑制冲突效应量的计算方式为数字stroop任务中不一致条件与一致条件下反应时间之差，抑制冲突效应量越大，说明其抑制控制能力越差。对不同时间点训练组的手机成瘾倾向量表得分、手机

15、使用时间、抑制冲突效应量进行多因素方差分析，结果发现不同时间点，训练组的手机成瘾倾向量表得分、手机使用时间和抑制冲突效应量测量结果之间差异显著。首先，从表1可以看出在抑制控制训练前后，手机依赖大学生手机成瘾倾向量表得分五次测量结果之间差异显著，f（4，135）=16.73，p<0.0001，n2=0，33。事后分析发现训练组训练前手机依赖量表得分显著高于训练第4周、训练第8周、训练后l周测量结果和训练后1个月测量结果，均值差在12.54-19.89之间。此外，训练后1周测量的手机依赖量表得分显著高于训练后1个月测量的结果，均值差=7.36，p<0.05。相比较而言，训练组在训练前手

16、机成瘾倾向量表得分最高，在训练第4周、第8周显著下降，而在训练结束1周后又缓步回升，在训练结束后1个月之后又再次下降。这可能是因为训练结束1周后，脱离训练的被试开始重新找回使用手机的乐趣，抑制手机使用的能力下降，因而导致量表测量的结果略微上升，训练一个月之后，手机依赖大学生手机成瘾倾向量表测量结果又再次下降，这一方面是抑制控制训练保持的结果，一方面可能是训练组被试在熟悉手机的功能之后，对手机使用不再产生新鲜感，逐渐回归正常生活导致的。其次，手机使用时间方面，各个时间点测量的平均结果之间差异显著。方差分析结果为f（4，135）=47.88，p<0.0001，n2=0.59。训练第8周时测量

17、的手机使用时间最低，为平均每天2.71小时，而在训练前手机依赖大学生平均每天手机使用时间最长，平均每天达到5.66小时。在训练结束1周后其手机使用时间略有提升，为平均每天3.58小时，在训练1个月之后平均每天2.77小时。从手机使用时间指标上看，训练组手机使用时间显著减少，并且保持较好的训练的近期效果和远期效果。最后，数字stroop任务测量的抑制冲突效应量在不同时间的测量结果差异显著，f（4，135）=10.90，p<0.0001，n2=0.24。具体地，训练第4周测量的结果和训练后1个月追踪的远期效果评估值之间差异不显著（均值差=0.86），而训练第4周和训练结束1个月之后测量的结果

18、显著低于训练前测量的抑制冲突效应量，说明在训练第4周之后和训练结束1个月之后抑制控制能力提升最为明显。分析训练记录本发现，训练组对抑制控制训练效果较为满意，训练组的抑制控制成功事件多于非训练组。训练效果能维持一段时间，但容易出現复发的情况。参与者建议未来增加同伴家督、分享抑制控制成功事件等方式来改善干预方案。为了继续追踪训练之后的长远效果，研究者在干预结束后3个月，对参加干预研究的训练组进行了回访，回访发现，训练组在日常感受中通过训练感受到抑制控制能力的提升，24pi记录的手机使用时间持续下降，并且在学业、生活等多个领域感受到抑制成功事件更多。3.2训练组和非训练组的横向比较对训练组和非训练组

19、实验前测进行横向比较，比较的指标包括手机成瘾倾向量表得分、手机使用时间和抑制冲突效应量。不同组别被试得分情况见表2。首先，对训练组和非训练组不同阶段测量的量表得分、手机使用时间及抑制冲突效应量进行描述性统计。结果发现训练组第8周测量的手机成瘾倾向量表得分最低，而在训练结束后，该量表得分略有上升，训练后1个月再次测量的结果又有所下降。平均手机使用时间方面，训练组在训练第8周测量的平均每天手机使用时间最低，训练结束后有所回升后又再次下降。抑制冲突效应量得分方面，训练组的抑制控制能力在训练结束后1个月测量的结果最低，而非训练组在不同阶段测量的抑制冲突效应量波动幅度不大。其次，对训练组和非训练组在不同

20、时间测量的手机成瘾倾向量表得分、手机使用时间进行差异检验。手机成瘾倾向量表得分方面，球形检验结果p=0.048<0.05，使用greenhouse-geisser的校正f检验结果。校正后的重复测量方差分析发现两组在不同时间点测量的量表得分存在显著差异，f（4，212）=26.03，p<0.0001，n2=0.33。组间变量“不同组别”的主效应差显著，f（1，53）=90.94，p<0.0001，n2-0.63。非训练组手机成瘾倾向量表分数显著高于训练组。测量时间和被试组别之间的交互作用显著，f（4，212）=8.89，p<0.0001，n2=0.14。对交互作用的简单效

21、应分析发现在在训练第4周、第8周、训练后1周和1个月之后，非训练组的手机成瘾倾向量表都显著高于训练组。手机使用时间方面，两组在不同时间点测量的手机使用时间存在显著差异，f（4，212）=35.57，p<0.0001，n2=0.40。组间变量“不同组别”主效应显著，f（1，53）=113.02，p<0.0001，n2=0.68。事后分析发现训练组手机使用时间显著低于非训练组。不同时间点和训练组别之间交互作用显著，f（4，212）-34.40，p<0.0001，n2=0.39。对交互作用的简单效应分析发现在训练第4周、第8周、训练后1周和1个月，非训练组的手机使用时间都显著高于训

22、练组（p<0.01）。而在训练前两组被试的手机使用时间差异不显著。最后，抑制冲突效应量方面，重复测量方差分析发现不同时间点主效应显著，f（4，212）=6.77，p<0.0001，n2=0.11。“不同组别”主效应应显著，f（1，53）=88.71，p<0.0001，n2=0.63。非训练组的抑制冲突效应量显著高于训练组。不同训练时间和被试组别之间交互作用显著，f（4，212）=6.32，p<0.0001，n2=0.11。对被试组别与训练时间点的交互作用进行简单效应分析，结果发现非训练组的抑制冲突效应量在训练后1周和1个月都显著高于训练组，p<0.01。在训练结束

23、3个月之后，非训练组的回访发现非训练组手机依赖大学生手机使用时间持续增加，手机依赖感受增强，而其学业、生活都受到手机过度使用的干扰。这说明手机依赖很难自我摆脱，需要提供一定的训练方案。4讨论本研究对手机依赖大学生进行抑制控制训练，并与非训练组进行比较，结果发现抑制控制训练组经过2个月左右的训练，和非训练组相比，其抑制控制能力显著提升，而手机依赖水平和手机使用时间显著下降。其效果在训练接受1个月之后仍保持较好，训练结束3个月回访也发现训练组抑制控制取得的效果较好。说明抑制控制训练能够提升手机依赖大学生的抑制控制能力，降低其手机依赖水平。可以使用“自我控制力量模型”来解释本研究中抑制控制训练组取得

24、的效果。训练组通过抑制控制训练提升了手机依赖大学生的抑制控制能力，抑制控制是一种为改变自身反应以符合社会道德以及有助于实现长期目标的有限资源（baumeister，vohs，&tice;，2007）。个体在前一阶段任务进行自我控制后，该资源会出现暂时性的耗竭（即自我损耗，ego-depletion），进而影响随后的自我控制任务表现（窦凯，聂衍刚，王玉洁，黎建斌，2014）。在完成学习和工作任务中，一旦遇到需要自我控制的任务，就会产生自我控制资源的损耗，而手机依赖大学生本身自我控制资源匮乏，进而导致学习和工作中无法专注，常常走神。而正如自我控制力量模型中提出的自我控制如同肌肉一样可以通过训练培养。通过抑制控制训练可以提升其抑制控制能力，一方面，当手机依赖大学生有了足够的“自我控制”资源，