网络游戏成瘾的测量是网络游戏成瘾干预与矫治工作的基础。网络游戏成瘾的概念来源于物质和行为成瘾,其测量也主要基于已有的物质和行为成瘾量表,下文将进行详细介绍。

一、网络游戏成瘾的概念

明确网络游戏成瘾的概念,有助于我们更加清晰地理解网络游戏成瘾的测量。网络游戏成瘾有不同的表述,如病理性网络游戏行为(pathological Internet game behavior)、问题性网络游戏行为(problematic Internet game behavior)和网络游戏障碍(Internet gaming disorder)等。虽然表述方法不一样,但是这些表述在概念的内涵方面并无太大区别。

网络游戏成瘾的概念来源于网络成瘾(Davis, 2001; Young, 1999;李欢欢,

王力,王嘉琦, 2008;

周治金,

杨文娇, 2007)。网络成瘾可以分为一般性网络成瘾和特殊性网络成瘾,其中特殊性网络成瘾是指个体对互联网的特定功能成瘾,如网络游戏、网络赌博和网络色情(Davis, 2001)。

网络成瘾的概念则来源于物质依赖(substance dependence)和病理性赌博(pathological gambling)两个概念。扬(Young, 1996)最早将网络成瘾界定为一种物质依赖,并参照《精神障碍诊断与统计手册(第四版)》(D**-IV)对于物质成瘾的界定标准,确定了7个网络成瘾的指标,并将符合3个以上的被试判定为网络成瘾。随着研究的深入,扬(Young, 1999)认为网络成瘾更接近于病理性赌博,并根据D**-IV对于病理性赌博的界定标准,确定了8个网络成瘾的指标,并将符合5个以上的被试判定为网络成瘾。

综合以往的研究,我们可以将网络游戏成瘾定义为个体无法控制自己的网络游戏行为,并因为网络游戏而产生各种负面影响,而且在不玩网络游戏时有明显的戒断症状。了解了网络游戏成瘾的概念及其源起,我们就可以很容易地理解网络游戏成瘾的量表维度及其诊断标准了。

二、网络游戏成瘾的测量工具

以往研究使用的网络游戏成瘾量表有多个版本,大部分是根据网络成瘾量表改编而来的,下面将介绍一些广泛使用的量表。不同的测量工具也反映了不同的理论基础,包括病理性赌博的模型(Young, 1999)和病理性互联网使用的认知-行为模型(Davis, 2001)。在以下量表中,前面3个是基于病理性赌博的理论框架编制的量表,后面3个是参照了病理性互联网使用的认知-行为模型编制的量表。

(一)网络成瘾量表

由于网络游戏成瘾经常被当作网络成瘾的一个子类型,因此很多研究者也沿用网络成瘾的量表来对网络游戏成瘾进行测量(Kwon, Chung, ＆ Lee, 2011;戴珅懿,马庆国,王小毅, 2011),其中使用最广泛的就是扬(Young, 1998)编制的网络成瘾量表(Internet addiction scale)。研究者将表述中的“网络”替换为“网络游戏”,然后进行测量。扬编制的网络成瘾量表有两个版本,一个是包含了20个项目的完整版量表(表6-1),一个是包含了8个项目的简版量表(表6-2)。不管是完整版量表,还是简版量表,都是以D**-IV中的病理性赌博的诊断指标为基础的。虽然后续研究者也编制了一些网络游戏成瘾量表,但绝大多数都是以扬这两个版本的网络成瘾量表为基础的。

表6-1 网络成瘾完整版量表

续表

表6-2 网络成瘾简版量表

(二)简版网络游戏障碍量表

美国精神病学会(APA)在2013年发布的《精神障碍诊断与统计手册(第五版)》(D**-5)中将网络游戏成瘾纳入其中,并指出它是一个未来值得研究的方向。国外研究者根据D**-5关于网络游戏成瘾的定义,编制了简版网络游戏障碍量表(Internet gaming disorder scale)(Pontes ＆ Griffiths, 2015)。该量表仍然以行为成瘾的诊断标准为主要依据,编制了仅有9个项目的量表(表6-3)。

表6-3 简版网络游戏障碍量表

续表

数据分析结果表明,简版网络游戏障碍量表单因素拟合良好,能够解释45.4%的变异,所有项目的因子负荷都在0.50以上,各项拟合指数良好。而且,简版网络游戏障碍量表与网络游戏的使用时间呈显著正相关。除了一般的信效度分析,研究者还对该量表进行了天花板效应和地板效应的检验。根据检验标准,极端值(最高分和最低分)大于15%时就说明该量表存在天花板效应和地板效应。在他们的研究中, 4.7%的被试得分为最低分, 0.5%的被试得分为最高分,说明该量表不存在天花板效应和地板效应。与扬(Young, 1999)的网络成瘾量表相比,简版网络游戏障碍量表的大部分项目所表达的意思都是接近的,只是多了一个项目:“由于投入网络游戏之中,失去了对以前一些爱好和娱乐活动的兴趣。”

简版网络游戏障碍量表具有以下两个优点。第一,该量表的编制严格遵循了D**-5对于网络游戏成瘾的定义,可以作为一个统一的工具来进行网络游戏成瘾的相关研究。第二,该量表仅有9个项目,测量时间较短,使用范围更广。

(三)网络游戏成瘾量表

周治金和杨文娇(2007)编制的网络成瘾量表有一个子维度——网络游戏成瘾(表6-4),其他两个维度为网络人际关系成瘾和网络信息成瘾。他们认为,不同类型的成瘾者有不同的成瘾特点,心理机制也存在一定差异,因此有必要针对不同的成瘾类型编制量表。他们编制的网络游戏成瘾量表共有8个项目,内部一致性系数为0.88,重测信度为0.91。国内网络游戏研究较多地使用了该量表,发现该量表具有较高的信度(何灿,夏勉,江光荣,等, 2012;汪涛,魏华,周宗奎,等, 2015;魏华,周宗奎,田媛,等, 2012a;魏华,周宗奎,李雄,等, 2014)。

表6-4 网络游戏成瘾量表

(四)网络游戏认知-成瘾量表

根据病理性互联网使用的认知-行为模型,一般认为对互联网的非适应性认知是导致成瘾行为的关键因素。网络游戏成瘾者对网络游戏是否存在非适应性认知,对于网络游戏成瘾的评估和干预有着重要的意义,但较少有量表关注这一因素。基于上述原因,国内研究者李欢欢、王力、王嘉琦(2008)编制了网络游戏认知-成瘾量表。该量表共有16个项目,其中非适应性认知有9个项目,成瘾行为有7个项目。数据分析结果表明,两个维度的内部一致性系数均在0.90以上。在结构效度方面,所有项目的因子负荷都在0.50以上,两因素模型的各项拟合指数良好。研究者认为,网络游戏认知-成瘾量表较好地区分了网络游戏成瘾的认知模型和行为表现两大特征,可以作为评估网络游戏成瘾的有效工具。

(五)问题性网络游戏使用量表

问题性网络游戏使用量表是韩国研究者开发的一个网络游戏成瘾量表(Kim ＆ Kim , 2010)。他们将网络游戏成瘾定义为一个多维概念,包括以下五个特点。第一,在与网络游戏相关的活动上持续投入大量资源,如钱和时间等。第二,在玩网络游戏时体验到快乐。第三,玩网络游戏的耐受性(tolerance)持续增加。第四,不能控制问题性网络游戏使用行为。第五,与在现实中的体验相比,更偏好在虚拟世界中的体验。基于上述概念,他们编制了由20个项目组成的量表(表6-5),共有5个维度,分别是欣快感(1~4题)、健康问题(5~7题)、冲突(8~12题)、失去自我控制(13~17题)和偏好虚拟关系(18~20题)。

表6-5 问题性网络游戏使用量表

续表

在该量表中,偏好虚拟关系是指玩家认为他们在网络游戏中更被接纳和喜爱,也更加认同在网络游戏中认识的人。根据非适应性认知的定义和测量,该维度与非适应性认知非常接近。非适应性认知是对网络世界和虚拟自我过度地积极评价,认为网络世界和虚拟自我要优于现实世界和真实自我。因此,该量表也可以认为是与病理性互联网使用的认知-行为模型相吻合的。

该量表有较好的信度与效度。在信度方面,欣快感、健康问题、冲突、失去自我控制和偏好虚拟关系的内部一致性系数分别是0.84、0.78、0.81、0.82和0.87。在结构效度方面, 5个维度解释了65.31%的变异,所有项目的因子负荷都高于0.60,二阶五因素模型的各项拟合指数良好。在预测效度方面,该量表与生活满意度、学业自我效能感呈显著负相关,与焦虑和孤独呈显著正相关。

张锦涛、陈超、申子姣等人(2012)以中国大学生为被试对该量表的信效度进行了检验,发现该量表具有较好的信效度,适合作为我国大学生网络游戏成瘾的诊断工具。他们的结果发现,五个维度的内部一致性系数均在0.70以上,重测信度在0.60以上。在结构效度方面,所有项目的因子负荷为0.46~0.85,二阶五因素模型的各项拟合指数良好。在区分效度方面,网络游戏长时组(大于平均数)在5个维度上的得分都要高于网络游戏短时组。

(六)青少年病理性互联网使用量表

雷雳和杨洋(2007)编制了青少年病理性互联网使用量表(表6-6)。这是一个测量一般性网络成瘾的量表,目前很少有研究者用该量表来测量网络游戏成瘾。我们认为该量表有以下几个方面的优势,未来的研究可以尝试以之为基础来测量青少年网络游戏成瘾。①该量表的消极症状维度反映了青少年的互联网使用和学习的冲突。虽然国内外关于网络游戏成瘾的量表也不少,但很少有量表的项目能够体现青少年的学习情况。学习是青少年的主要生活内容,对青少年有重大的意义,而互联网使用和学习的冲突也是社会、学校和家庭最为关注的部分,因此很有必要对这部分内容进行测量。雷雳和杨洋(2007)编制的青少年病理性互联网使用量表就包含这些题目,如“为了上网,我有时候会逃课”“因为上网,我的学习遇到了麻烦”。②该量表有明确的网络成瘾诊断标准和清晰的制定过程。他们根据灵敏度(sensitivity)、特异度(specificity)以及诊断准确性(diagnostic accuracy)等指标来确定网络成瘾的标准。结果发现, 3.15分为网络成瘾的最佳临界点,其灵敏度为100%,特异度为95%,诊断准确性为96.1%。研究者将3.15分以上者划分为网络成瘾者,将3~3.15分者划分为网络成瘾边缘群体,而将3分以下者划分为网络使用正常群体。下面将对该量表的编制过程和主要内容进行介绍。

在青少年病理性互联网使用量表的编制过程中,该量表最初包括7个维度,分别是凸显性(salience)、耐受性、强迫性上网、戒断症状、心境改变、社交抚慰和消极后果。探索性因素分析发现了6个维度。由于强迫性上网和戒断症状两个维度在定义上具有很大的相似性,且以前也有研究者将这2个维度合为1个维度,因此量表编制者也将这2个维度合为1个维度。在该量表的6个维度中,社交抚慰维度可以看作由非适应性认知这一核心概念拓展而来。该维度的项目也与非适应性认知的内涵非常吻合,包括“在网上与他人交流,我更有安全感”“在网上与他人交流时,我感觉更自信”“在网上与他人交流时,我感觉更舒适”“在网上我能得到更多的尊重”“网上的朋友对我更好”“我感觉在网上与他人交流要更安全”。

表6-6 青少年病理性互联网使用量表

续表

续表

在信度方面, 6个维度的内部一致性系数均在0.80以上,重测信度均在0.60以上。在结构效度方面, 6个维度解释了63.50%的变异,所有项目的因子负荷均在0.40以上,六因素模型的各项拟合指数良好。该量表总分与陈淑惠、翁俪祯、苏逸人等人(2003)和扬(Young, 1998)编制的网络成瘾量表的总分呈显著正相关。在预测效度方面,该量表也与网络使用强度呈显著正相关。

三、网络游戏成瘾的测量维度

网络游戏成瘾量表的大部分维度得到了学者的一致认可,但是在一些维度上学者们还存在争议。具体而言,控制障碍、负面效应、戒断症状等维度获得了学者的一致认可,但是在非适应性认知、认知凸显性、耐受性和欣快感上学者们还存在一些争议。

(一)非适应性认知

虽然病理性互联网使用的认知-行为模型得到了广泛认可,但非适应性认知这一关键概念是否应该作为网络游戏成瘾诊断的一个维度,研究者并未达成共识。非适应性认知这一概念是戴维斯(Davis, 2001)在建构病理性互联网使用的认知-行为模型时提出的。虽然研究者普遍认可戴维斯(Davis, 2001)的认知-行为模型,但对于非适应性认知这一概念的范畴归属,研究者却存在分歧。一部分研究者在编制量表时,把非适应性认知当作网络游戏成瘾的一个维度,例如,网络游戏认知-成瘾量表(李欢欢,王力,

王嘉琦, 2008)就将非适应性认知作为网络游戏成瘾的一个维度。网络游戏成瘾量表(Kim＆ Kim, 2010)也包含偏好虚拟关系这一维度,而这一维度实际上也反映了个体对于网络游戏的非适应性认知。另外一部分研究者编制的量表则没有涵盖非适应性认知这一维度(Petry, Rehbein, Gentil, et al., 2014;周治金,杨文娇, 2007)。此外,在一些网络成瘾的研究中,非适应性认知也常常被当作影响成瘾的一个变量(Mai, Hu, Yan, et al., 2012;李丹黎,张卫,王艳辉,等, 2013;李宁,梁宁建, 2007)。

(二)认知凸显性

认知凸显性是指网络游戏占据了个体思维的中心,个体花费大量时间去想关于网络游戏的事情。网络游戏相关思维既包括对过去网络游戏体验的回忆,也包括关于网络游戏的一些幻想,还包括对未来网络游戏行为的计划(Petry, Rehbein, Gentile, et al., 2014;周治金,杨文娇, 2007)。研究者认为应该把认知凸显性和游戏过程中的热情区分开来。为了满足这条标准,个体不仅在游戏过程中会想着游戏,在不玩游戏的时候也会想着游戏,一整天都可能伴随着与游戏相关的想法。虽然绝大部分研究者认为认知凸显性是网络游戏成瘾的一个维度,但是也有研究者认为认知凸显性属于高投入(high engagement)玩家的特征,而不属于网络游戏成瘾者的特征(Charlton ＆ Danforth, 2007)。他们通过因素分析发现,认知凸显性在高投入上的因子负荷(0.49)高于在成瘾上的因子负荷(-0.27)。他们测量认知凸显性的项目为“当我不使用计算机时,我很少想网络游戏”。

(三)耐受性

耐受性指个体为了获得同样的满足感和兴奋感,必须不断地增加网络游戏的时间(Petry, Rehbein, Gentile, et al., 2014)。在物质成瘾领域,耐受性反映了人体对药物反应性降低的一种状态,个体需要通过更大的剂量才能获得同样的满足感。除了更多的游戏时间,耐受性还体现为需要更刺激的游戏和更强的装备才能获得同等程度的兴奋感(Petry, Rehbein, Gentile, et al., 2014)。耐受性维度同样存在争议。有研究者认为耐受性属于高投入玩家的特征,而不属于网络游戏成瘾者的特征(Charlton ＆ Danforth, 2007)。他们通过因素分析发现,耐受性在高投入上的因子负荷( -0.42)高于在成瘾上的因子负荷(0.36)。他们测量耐受性的项目为“我想要越来越多的时间来玩网络游戏”。

(四)欣快感

欣快感是指个体在玩网络游戏的过程中体验到的一种愉悦的感觉。虽然欣快感这一维度并不是网络游戏成瘾诊断中的一个常见维度,但是也有部分研究者将其纳入网络游戏成瘾量表之中(Kim ＆ Kim, 2010)。韩国研究者使用4个项目来测量欣快感,分别是“我在玩网络游戏的时候感到无拘无束”“我在玩网络游戏的时候感到兴趣盎然”“我在玩网络游戏的时候感到阵阵兴奋”“玩网络游戏时,我大多数时候都感到很快乐”。但有研究者认为欣快感属于高投入玩家的特征,而不属于网络游戏成瘾者的特征(Charlton ＆ Danforth, 2007)。他们通过因素分析发现,欣快感在高投入上的因子负荷(-0.40)高于在成瘾上的因子负荷(-0.13)。张锦涛、陈超、刘凤娥等人(2012)的研究也发现,欣快感与网络成瘾的相关要低于其他4个维度。欣快感、健康问题、冲突、失去自我控制和偏好虚拟关系与网络成瘾的相关分别为0.28、0.58、0.63、0.64和0.46。

回顾行为成瘾问卷测量的相关研究,欣快感并不是一个核心和常见的指标。根据欣快感的概念和测量,它与在网络游戏中体验到的乐趣非常接近,而乐趣常常作为网络游戏沉浸感的一个维度(Choi ＆ Kim, 2004;张红霞,谢毅, 2008)。虽然个体在网络游戏过程中体验到的乐趣与成瘾有着密切联系(Choi ＆ Kim, 2004;张红霞,谢毅, 2008),但是这一联系也无法支持将该维度作为衡量成瘾的一个指标。

如果研究者在网络游戏成瘾的维度上缺乏一致性认知,那么他们在网络游戏成瘾的诊断和实践工作中就更有可能产生争议与混乱。但比较可惜的是,只有很少的研究者关注网络游戏成瘾的维度问题,也缺乏更多的研究来考察已有维度的合理性。未来的研究应该在理论和实证方面继续明确网络游戏成瘾的维度。