摘 要以中国10～15岁青少年为样本修订Reniers等(2011)的认知和情感共情量表。探索性(N=620)和验证性(N=480)因子分析表明，三因子的结构最适合当前样本。修订后的量表共保留17个条目，分为观点采择、在线模拟和情绪响应三个维度(内部一致性信度系数依次为0.79，0.71和0.76)。该量表不仅与格里菲斯共情量表具有良好的相关，而且还可以预测被试的亲社会倾向。综上，经修订，此量表具有较好的信效度，适合作为评估我国青少年共情能力的工具。
关键词中国青少年; 认知共情; 情感共情; 亲社会倾向
1 引言
共情(empathy)是一项重要的社交技能(Baron-Cohen & Wheelwright, 2004)，在过去30年里，越来越多研究者致力于探究共情的内部机制问题。共情的测量，最简单和常用的方法是使用自我报告量表。多年以来，研究者开发了多种共情量表，例如，霍根共情量表(Hogan Empathy Scale, HES; Hogan, 1969)，冲动-冒险-共情量表(Impulsiveness-Venturesomeness-Empathy Inventory, IVE; Eysenck & Eysenck, 1978)中的共情子量表，人际反应指针量表(Interpersonal Reactivity Index, IRI; Davis, 1980, 1983)，共情商数量表(Empathy Quotient, EQ; Baron-Cohen & Wheelwright, 2004)，基本共情量表(Basic Empathy Scale, BES; Jolliffe & Farrington, 2006)，格里菲斯共情量表(Griffith Empathy Measure, GEM; Dadds et al., 2008)，多伦多共情量表(Toronto Empathy Questionnaire, TEQ; Spreng, McKinnon, Mar, & Levine, 2009)。在这些共情测量工具中，研究者们对共情的理解和定义存在很大差异。
尽管共情的具体定义目前还存在一定分歧，但是多数研究者认为共情是多维的，至少可以分为认知共情和情感共情两个维度(Cohen & Strayer, 1996; Decety & Jackson, 2004; Eisenberg & Eggum, 2009; Lawrence, Shaw, Baker, Baron-Cohen, & David, 2004; Shamay-Tsoory, 2011; Zaki & Ochsner, 2012)。在上面所提到的几个常用共情量表中，BES、IRI和GEM均采用了多维度设计。BES和GEM两个量表将共情分为认知和情感两个维度。而IRI量表对这两个共情维度做了进一步细分，其中认知共情分为观点采择和幻想两个维度，情感共情分为共情关注和个人悲伤两个维度(Davis, 1980, 1983)。因此，相比于BES和GEM量表，IRI量表对共情的测量相对来说更加细致和全面。然而需要注意的是，IRI量表中对共情的定义似乎与同情(sympathy)这一概念发生了混淆(Baldner & McGinley, 2014; Jolliffe & Farrington, 2004)。关于共情和同情两个概念的区别，是共情研究中的一个常见话题(颜志强, 苏金龙, 苏彦捷, 2018)。同情被认为是个体对共情对象做出的一种反应性回应(Cuff, Brown, Taylor, & Howat, 2016)。有研究者指出，共情与同情的最大不同在于：共情是他人指向的，反映的是个体对他人状态的感受和理解，而同情是自我指向的，反映了个体自身对他人产生的某种关切(Hein & Singer, 2008)，需要个体对共情对象的情绪感受进行额外的认知评估(Eisenberg & Strayer, 1987; Jolliffe & Farrington, 2006)。
风机基础作为风电机组的支撑体系，负责将基础过渡连接段传递的风机荷载和自身受到的波浪荷载、水流荷载以及靠泊力和撞击力等传递到地基土中，在保证海上风电系统整体安全方面起着十分重要的作用。在众多的海上风机基础形式中，单桩基础结构形式简单，受力明确，在具备打桩和起吊设备能力的前提下，施工速度快，在国内外风电场中得到广泛使用，占整个市场的65%以上。然而，为方便安装且同时保证电缆的安全，越来越多的安装基础选择将电缆管从桩基底部进入桩内，这就必须在钢管桩壁上开口，开孔导致桩体在开孔位置产生应大集中现象，此时钢管桩基础的疲劳强度问题将不容忽视。
认知与情感共情量表(Questionnaire of Cognitive and Affective Empathy, QCAE)是2011年由Reniers等人基于成年典型发展群体开发的一个共情测量工具(Reniers, Corcoran, Drake, Shryane, & Völlm, 2011)。该量表基于共情多维度的观点，并重点与同情这一概念进行区分的基础上，从IRI，IVE，EQ和HES四个常用共情量表中抽取信效度较好的条目整合而成。因此，QCAE量表兼顾了这四个量表的优点，近年来开始逐渐被共情研究者所关注并使用。QCAE量表采用李克特4点计分(1非常不同意，2不同意，3同意，4非常同意)，包括31个条目，其中6个条目来自IRI量表，8个条目来IVE量表中的共情子量表，15个条目来自EQ量表，2个条目来自HES量表。量表共分为五个维度：观点采择(Perspective Taking; 10个条目)，在线模拟(Online Simulation; 9个条目)，情绪传染(Emotion Contagion; 4个条目)，近端响应(Proximal Responsivity; 4个条目)和远端响应(Peripheral Responsivity; 4个条目)。在这五个维度中，观点采择和在线模拟两个维度测量的是认知共情，情绪传染、近端响应和远端响应三个维度测量的是情感共情。表1呈现了QCAE量表的作者对量表中各维度的定义。
表1 原版QCAE量表中每个维度的定义
维度定义认知共情观点采择“直觉地站在别人的角度看问题。”在线模拟“通过努力想象他人的感受,试图设身处地为他人着想。在线模拟是用于实现将来某个目标的。”情感共情情绪传染“自发地分享他人的感受。”近端响应“对与自己具有相似社会背景群体的情绪做出的情感反应。”远端响应“对与自己具有较大差异社会背景群体的情绪做出的情感反应。”
青少年时期是个体社会行为和社会环境发生广泛变化的时期，个体的社会认知能力及其相关的脑功能结构在这一时期发展迅速(Blakemore & Mills, 2014; Kilford, Garrett, & Blakemore, 2016)。有研究发现，相比于成年人(平均年龄26.4岁，范围：22～32岁)，青少年(平均年龄14.8岁，范围：10～18岁)在加工与他人有关的情绪线索时，内侧前额叶皮质和左侧颞极等与社会情绪加工有关的脑区激活程度更高(Burnett, Bird, Moll, Frith, & Blakemore, 2009)，这可能与青少年对环境中的社会性线索更加敏感(Bart & Beatriz, 2018)有关。因此，青少年的共情很可能与成年人具有不同的特点。目前一些研究证据也支持这一观点。不同于成年人，个体的共情能力在青少年时期(12～16岁)正经历着快速变化 (Allemand, Steiger, & Fend, 2015)，且不同共情成分的变化模式还存在很大差异(黄翯青, 苏彦捷, 2012; 王妍, 2015)。具体来说，认知共情在青少年期和成年期发展相对稳定，但情感共情在青少年期之前的发展一直呈下降趋势，在成年期及之后才逐渐上升，呈现出 U 形的发展轨迹。因此，在已有基于成年人编制的共情测量工具中，其中一些情感共情维度的条目可能并不适合青少年群体。基于这一点，目前对于青少年群体，尚缺乏一个被研究者普遍接受的共情测量工具。
生：第二幅图旋转后得到的图形是一个底面半径为6cm、高为8cm的圆柱加上一个底面半径6cm、高4cm的圆锥。
本研究旨在形成一个针对中国青少年群体的共情测量工具。Reniers等人(2011)编制的QCAE量表，整合了多个共情测量工具，尤其是在概念层面上，进一步澄清了共情与同情的区别，为我们进一步的工作提供了一个很好的基础。因此，本研究将在中国青少年群体中对QCAE量表进行修订，提取适合该群体的共情维度和相关条目。尽管最近有研究者将QCAE量表在中国成年群体(平均年龄22.16岁，SD=2.93，范围：18～44岁)中进行了修订(Liang et al., 2019)，但是我们预测，由于青少年的社会认知能力和生活经历与成人存在诸多差异(Kilford et al., 2016)，基于成人样本修订的QCAE量表，有些维度和条目可能并不适合青少年群体。尤其是在Liang等(2019)的研究中，探索性因子分析和验证性因子分析的结果存在一定矛盾。他们发现，探索性因子分析表明四因子模型较合适，但是验证性因子分析表明五因子模型的拟合效果优于四因子模型。虽然为了与原量表的结构保持一致，Liang等(2019)最终采用了五因子模型，但是情绪传染、近端响应和远端响应三个维度中的条目均少于三个，且后两者内部一致性信度较低(分别为0.61和 0.52)。
随着移动互联网迅猛发展和4G网络的普及,各类手机应用越来越多。对于不同的手机应用,互联网应用提供商有着不同的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,视频类的应用强调降低抖动；手机游戏实时类的应用强调减少丢包以及降低网络延时。在国际3GPP的标准架构当中,移动运营商已经具备了可供互联网调用的QoS能力开放接口,接受互联网发起的调用请求并执行QoS提升操作,满足互联网应用的QoS要求。QoS接口的调用功能可视作运营商能力开放体系的一种服务,移动运营商可按调用次数以及调用时间向互联网应用提供商收取费用,形成商业合作[1]。
在本研究中，我们采用探索性因子分析重新分析了量表的结构，并选取中文版GEM量表(Zhang et al., 2014)对修订后的QCAE量表进行结构效度检验，选取中文版青少年亲社会倾向量表(寇彧, 洪慧芳, 谭晨, 李磊, 2007)中的“依从的”和“情绪性”两维度进行效标关联效度检验。虽然中文版GEM量表的修订是以中国大学生(平均年龄18.68岁, SD=1.73)为样本(Zhang et al., 2014)，但是原版GEM量表(Dadds et al., 2008)是一个针对儿童和青少年(3～16岁)的家长评分量表，其中的条目所涉及的问题相对来说比较切合青少年群体的特点。因此，相比于其他共情测量工具，采用中文版GEM量表对修订后的QCAE量表进行结构效度检验应该是一个更好的选择。在中文版青少年亲社会倾向量表(寇彧等, 2007)中，依从的亲社会倾向是指“个体在他人请求下做出亲社会行为的倾向”，情绪性的亲社会倾向是指“个体在自己情绪被唤起的情境中做出亲社会行为的倾向”。很明显，这两种亲社会倾向需要个体去切身感受和理解他人的情绪状态，可以很大程度上反映出个体的共情能力。因此我们预测，个体在修订后QCAE量表上的得分可以显著预测他们的这两种亲社会倾向。
2 方法
2.1 被试
被试来自2018年参加某“研学旅行”夏令营活动的中小学生1109名(平均年龄12.6岁,SD=0.58; 范围：10～15岁; 女生578名)。研究的目的及其所包含的测验内容，在夏令营活动之前均已向被试的父母做了详细说明，并得到他们的同意。所有被试在填写问卷之前，也均签订了知情同意书。为了防止孩子们不理解同意书内容，我们还在孩子们签字之前对知情同意书进行了宣读和解释。
2.2 研究工具
2.2.1 中文版QCAE量表
五轮山井田8号煤层顶板厚度大，整体封盖性能较好，有利于煤层气的保存，是井田整体含气量高的重要原因之一，同时，发育泥岩或炭质泥岩伪顶的区域封盖性能更好，煤层含气量更高。
我们通过邮件向QCAE量表的原作者Renate L. E. P. Reniers申请翻译和使用量表。在获得作者同意之后，我们启动双译程序：首先，由本文第一作者(心理学在读博士)将英文原版QCAE量表翻译成中文。经与导师和实验室其他成员反复讨论，对其中一些文字表达进行了多次调整和修改。之后，我们先后邀请四位获得英语专业八级且非心理学背景的人员将中文量表反译成英文，经过三轮的翻译和反译，我们的翻译工作最终获得作者的认可。
2.2.2 中文版GEM量表
在实践教学中，微课应该是课堂教学的辅助手段，而不能成为教学的主角.利用微课进行教学是为了让学生更容易和更直观地理解和掌握难度比较大的知识点，但是不能为了省时省力而频繁地使用微课，这样只会过犹不及.只有科学合理地应用微课，才能使微课起到应有的作用，进而促进教学效率的提升.
中文版GEM量表(Zhang et al., 2014)共包含17个条目，采用李克特9点计分(-4非常不同意—0不确定—4非常同意)。与原版GEM量表(Dadds et al., 2008)不同的是，中文版GEM量表包括三个维度，除了认知和情感共情两个维度之外，还有行为共情维度。行为共情的条目主要来源于原版GEM量表中的情感共情维度。在本研究中，认知、情感和行为三个维度的内部一致性信度系数(Cronbach’s α; 下同)分别为0.63，0.86和0.73。
如图1所示，我们对上述三因子模型进行了验证性因子分析。从表3中所呈现的各个拟合指标来看，相比于第一次修订的四因子模型，三因子模型在各个拟合指标上均有很大改善，尤其是CFI，GFI和TLI三个指标均达到0.9及以上，AIC指数和BIC指数也显著减小。此外，为了进一步检验此模型的跨性别稳定性，我们还按照性别将489个验证性因子分析中的样本分为两半(男267人，女221人)，然后在两个样本中分别检验了模型的拟合效果。结果发现，该三因子模型在男生和女生样本中的拟合效果与总体样本的类似，各个拟合指标均符合标准，CFI，GFI和TLI三个指标均在0.9及以上(见表3)。这说明，此次修订的量表结构及其条目比较适合目前的青少年样本，而且具有跨性别稳定性。
3.2.3 量表得分上的性别差异检验
2.3 统计方法
我们将1109名被试随机分为两部分，第一部分620名被试(平均年龄12.6岁,SD=0.59; 女生310名)作为探索性因子分析的样本，第二部分489名被试(平均年龄12.6岁, SD=0.45; 女生221名)作为验证性因子分析的样本。探索性因子分析采用SPSS 21.0软件进行，验证性因子分析采用AMOS 24.0软件进行。
在不限定因子数量情况下，探索性因子分析结果发现，特征值显著大于1的因子有且仅有三个(特征值分别为3.73，2.57和1.64)，解释的总方差变异为46.71%。表2呈现了此次分析中各条目在每个因子上的载荷系数。
2.4 修订过程
本研究包括两次修订。第一次修订是针对量表所有条目进行探索性因子分析，之后采用验证性因子分析验证量表的结构。第二次修订是在第一次修订的基础上，筛查出内部一致性信度较低的条目。之后，再次进行探索性因子和验证性因子分析，最终使量表各维度及其所包含条目具有良好模型拟合、内部一致性信度和效标关联效度。
3 结果
3.1 第一次修订
3.1.1 探索性因子分析
利用探索性因子分析，通过主轴因子法和直接斜交转轴法抽取初始因子。结果发现，与QCAE量表在中国成年群体中的修订结果一致(Liang et al., 2019)，有六个因子的特征值大于1(分别为5.69，3.26，2.39，1.68，1.24和1.12)，解释的总方差变异为49.62%。然而，量表条目在聚合效果上十分混乱，与原量表的理论构念差异较大。参考Liang等(2019)的研究，我们分别限定抽取五因子和四因子对量表重新进行探索性因子分析，并横向比较不同模型中各条目的聚合效果。在五因子模型中(解释总方差变异46.00%)，各条目的聚合效果虽有较大优化，但是第五个因子仅包含两个条目，且均为双载荷。若删除这两个条目，则模型实际上仅剩四个因子。相比于五因子模型，在四因子模型中(解释总方差变异41.99%)，各条目的聚合效果进一步优化，不再有双载荷条目。随后，针对四因子模型，去除三个载荷系数小于0.30的条目(Q1，Q17和Q28)之后，我们对剩下的28个条目重新进行四因子探索性因子分析，KMO值为 0. 86，Bartlett 球形检验值为4636.13, df=378,p<0. 001，说明适合进行探索性因子分析。累计方差解释率为45.10%，各个因子的特征值均显著大于1(分别为5.48，3.10，2.31和1.64)。各条目在其对应因子上的载荷系数如表1所示。与Liang等(2019)的研究一致，观点采择(因子一)和在线模拟(因子三)两维度下条目的聚合效果与原量表一致，但是原量表中情绪传染和近端响应两个维度中的条目(Q8-Q14)被稳定地聚为同一个因子(因子二)。分析因子二的条目发现，其考察的问题所反映地均是个体因观察他人情绪，其自身情绪状态的变化(例如：“看到身边的人紧张，我也容易紧张”“看到别人担心和惊慌，也会让我担心”)。因此，本研究将因子二命名为“情绪响应”。而对于因子四，除了条目Q17被删除，剩余的三个条目均来自原量表中的远端响应维度。这三个条目均是考察被试对影视或戏剧作品中人物的情感及其所处情景的卷入程度，因此本研究将因子四命名为“情景卷入”。
3.1.2 验证性因子分析
在上述探索性因子分析中，我们通过比较不同模型中条目的聚合效果，最终选择了四因子模型。在此，我们利用AMOS 24.0对该四因子模型进行验证性因子分析。模型参数估计方法选择极大似然估计，模型拟合指标选取χ2值(自由度)，近似均方根误差(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)，相对拟合指数(Comparative Fit Index, CFI)，拟合优度指数(Goodness-of-fit Index, GFI)，Tucker-Lewis指数(Tucker-Lewis Index, TLI),以及AIC指数(Akaike’s Information Criterion, AIC)和BIC指数(Bayesian Information Criterion, BIC)。 经验证，各拟合指标分别为: χ2(320)=957.2,p<0.001;RMSEA=0.064;CFI=0.81,GFI=0.87,TLI=0.81;AIC=1031,BIC=1282。通过这些指标可以看出，该四因子模型在拟合效果上不是很理想，尤其是CFI和TLI两个指标均不足0.85。
（1）确定总体（随机变量X或分布函数F），并将总体进行分类，例如掷骰子试验中，将总体按数字1，2，3，4，5，6进行分类；
表1 第一次修订探索性因子分析中各条目在每个因子上的载荷系数
条目因子1因子2因子3因子4Q150.61Q160.57Q190.66Q200.64Q210.40Q220.46Q230.42Q240.43Q250.66Q260.64Q270.70Q3-0.68Q4-0.57Q5-0.63Q6-0.51Q18-0.35Q30-0.64Q31-0.53Q70.56Q80.67Q90.68Q100.71Q120.52Q130.50Q140.57Q20.57Q110.69Q290.59
注：仅显示大于0.31的载荷系数，下同。
3.2.4 内部一致性信度、结构效度和效标关联效度检验
3.2 第二次修订
根据第一次修订后的内部一致性信度检验，我们删除了情景卷入这一维度。接下来，我们对剩余的条目重新进行了探索性因子和验证性因子分析。除此之外，我们还检验了最终的量表结构是否具有跨性别稳定性，以及被试在量表总分和各个维度得分上是否具有性别差异。
3.2.1 探索性因子分析
葫芦文化艺术节大多在市区内的运河文化博物馆或者人民广场举行（仅有一次在姜堤乐园举办），脱离了文化氛围浓郁、生态环境良好的美丽乡村，从而在很大程度上限制了节庆的活动空间和活动内容，使节庆活动充斥着更多的商业色彩，缺少足够的休闲气息。
表2 第二次修订探索性因子分析中各条目在每个因子上的载荷系数
条目因子1因子2因子3Q150.61Q160.57Q200.67Q220.51Q230.39Q240.49Q250.62Q260.63Q40.57Q50.71Q60.55Q300.48Q80.66Q90.68Q100.71Q120.53Q140.56
3.2.2 验证性因子分析
起初，生意并不怎么好，毕竟，这个城市做花卉生意的太多了，几乎每条街每条巷都有。随着日子的推移，花店渐渐热闹起来。大多是一些男人，大多都是买玫瑰。玫瑰真好啊，大部分女人都爱。
2.2.3 中文版青少年亲社会倾向量表
图1 第二次修订中3因子模型
注：图中椭圆表示潜变量，方框表示观测变量(条目)。长的单箭头线段表示回归关系，短的单箭头线段表示残差方差，双箭头线段表示共变关系。回归关系线上的载荷系数和共变关系线上的相关系数均已标准化。所有条目之间都默认没有连相关。
表3 第二次修订中验证性因子分析模型的拟合效果
模型拟合指标总体样本男生样本女生样本χ2(116)293.30, p<0.001189.97, p<0.001238.39, p<0.001RMSEA0.060.050.06CFI0.910.910.90GFI0.930.910.90TLI0.900.910.90AIC367264312BIC522390445
中文版青少年亲社会倾向量表(寇彧等, 2007)是Carlo等(2003)编制的青少年亲社会倾向量表(Carlo, Hausmann, Christiansen, & Randall, 2003)在中国青少年样本中的修订。该量表采用李克特5点计分(1完全不相符，2不相符，3不确定，4符合，5完全符合)，共包含26个条目，分为公开的、匿名的、利他的、依从的、情绪性和紧急的六个维度。本研究选取了依从的(5个条目)和情绪性(5个条目)两维度，其内部一致性信度系数分别为0.79和0.76。
我们基于489个验证性因子分析的样本，比较了男生和女生在量表总分和各个维度得分上的差异。独立样本t检验结果表明，男生和女生在各个维度得分以及量表总分上(见表4)，均没有显著性差异(ps>0.70)。
表4 修订后QCAE量表的总分和各维度得分上的性别差异比较
观点采择在线模拟情绪响应量表总分男生(N=268)23.32 (4.46)12.77 (2.35)14.79 (3.20)50.87 (6.97)女生(N=221)23.16 (4.55)12.72 (2.32)14.73 (3.51)50.62 (7.47)t=0.38, p=0.702t=0.21, p=0.831t=0.17, p=0.869t=0.38, p=0.701
注: 括号内为标准差。
为了进一步分析可能导致模型拟合效果不理想的原因，我们计算了各个维度的内部一致性信度系数。结果发现，观点采择、在线模型和情绪响应三个维度的内部一致性信度系数均接近或高于0.8(依次为0.85, 0.85和0.80)，而情景卷入维度的内部一致性信度系数仅为0.45。这与Liang等(2019)基于中国成年群体的修订结果是一致的。说明情景卷入这一维度的条目可能的确不适合中国被试。因此，我们接下来考虑删除这一维度的条目，对剩余的条目重新进行修订。
基于489个验证性因子分析的样本，修订后QCAE量表的各维度和量表总体的内部一致性信度系数均在0.70以上：观点采择为0.80，在线模拟为0.71，情绪响应为0.76，量表总体为0.80。表5呈现了修订后QCAE量表的各维度得分和量表总分与中文版GEM量表的各维度得分和量表总分之间的相关，以及与中文版青少年亲社会倾向量表中依从的和情绪性两个维度得分的相关。首先，我们利用SPSS 21.0软件对各个变量之间的相关系数(r)进行了传统的基于频率统计的差异性检验。其次，由于在大样本的情况下，传统的基于频率统计的差异性检验效力可能有所下降 (Rouder, Morey, Speckman, & Province, 2012)，因此我们利用JASP 0.9.1.0软件进行了相关系数的贝叶斯因子(Bayes Factor, BF)检验。BF10表示给定的样本数据支持备择假设(H1)的概率与支持零假设(H0)概率的比率(Dienes, 2011)。BF10的值越大表示样本数据越支持备择假设，一般在3～10之间表示中等程度支持备择假设，10以上表示非常支持备择假设(Lee & Wagenmakers, 2013)。结果发现，除了QCAE量表中的情绪响应维度和中文版GEM量表中的认知共情维度相关不显著之外，其他变量之间的相关系数均显著大于0。以上结果表明，修订后的QCAE量表在信效度方面均符合标准。
表5 修订后的QCAE量表与中文版GEM量表以及与效标之间的相关检验
中文版GEM认知共情情感共情行为共情GEM总分青少年亲社会倾向依从的情绪性观点采择r0.140.140.190.210.210.26BF1010.178.67>100>100>100>100在线模拟r0.180.370.310.410.400.47BF10>100>100>100>100>100>100情绪响应r0.500.360.440.240.32BF10>100>100>100>100>100QCAE总分r0.180.440.390.470.380.46BF10>100>100>100>100>100>100
注：*表示p值<0.05;**表示p值<0.01;***表示p值<0.001。表中仅显示p值<0.05的结果。
4 讨论
在中国青少年群体(10～15岁)中修订QCAE共情量表。不同于原版QCAE量表(Reniers et al., 2011)的五因子结构，经过两次修订，我们发现三因子结构更加适合中国青少年群体。修订后的量表共有17个条目(见附录)，分为观点采择、在线模拟和情绪响应三个维度。量表在总体以及各个维度上均具有良好的内部一致性信度，Cronbach’s α都在0.70以上。同时，结构效度和效标关联效度检验表明，修订后的QCAE量表不仅与中文版GEM量表具有较好的相关性，同时也可以预测被试的亲社会倾向。
4.1 第一次修订—四因子结构
在第一次修订中，探索性因子分析发现，原QCAE量表中的情绪传染和近端响应两个维度的条目被聚为同一个因子。最近Liang等(2019)在中国18～44岁成年人群体中修订QCAE量表时，其探索性因子分析也得到了与我们类似的结果(Liang et al., 2019)。虽然两个维度在原量表中被认为测量的是不同的共情能力，情绪传染测量个体“自发地分享他人的感受”的能力(例如“看到别人担心和惊慌，也会让我担心”)，近端响应测量个体“对与自己具有相似社会背景群体的情绪做出的情感反应”(例如“看到身边的人紧张，我也容易紧张”)(Reniers et al., 2011)，但是仔细分析这两个维度下条目所描述的内容，本质上反映地均是被试观察到他人情绪后，自身情绪状态的变化。不管是泛指的“别人”，还是与自己比较亲近或熟悉的“身边的人”，可能在中国语言文化习惯下，被试在回答这些问题时对二者区分并不是太明显。在我们的研究中，根据这一因子下条目的特点，我们将其命名为“情绪响应”。
然而，尽管四因子探索性因子分析表明，各条目的聚合效果还比较理想，每个因子中均无低载荷和双载荷条目，但是随后的验证性因子分析表明，四因子结构并不适合本研究中的青少年群体，CFI和TLI两个模型拟合指标均不及0.85。经检查发现，第四个因子(即“情景卷入”维度)中的条目均来自原量表的远端响应维度，它们的内部一致性信度系数太低。这一结果在Liang等(2019)的研究中也得到了验证。因此，我们删除了因子四，重新对量表的结构进行了分析和验证。
4.2 第二次修订—三因子结构
在第二次修订中，我们剔除了第一次修订中因子四的三个条目之后发现，不管是探索性因子分析中各条目的聚合效果，还是验证性因子分析中模型的拟合效果，一个三因子结构要远比原先的四因子结构更合适。此外，这个三因子结构不管是在模型拟合效果上还是在被试具体行为表现上均无显著的性别差异。最终，根据结果，我们接受了三因子结构。三个因子分别为观点采择、在线模拟和情绪响应，其中观点采择和在线模拟两个维度下的条目来自于原量表中的认知共情维度，情绪响应维度下的条目来自原量表中的情感共情维度。实际上，在四因子模型中，情景卷入维度下的条目类似IRI共情量表中的幻想维度，考察的是被试对影视、戏剧或小说中虚构人物的情感或其所处情景的卷入程度，因此有许多研究者认为IRI量表中的幻想维度反映地并不是真正的共情能力(Baldner & McGinley, 2014; Jolliffe & Farrington, 2004)，以至于在一些研究中直接被忽略不用(Conway, Lee, Ojaghi, Catmur, & Bird, 2017; Nielsen, Slade, Levy, & Holmes, 2015)。从理论上讲，这种情况可能也与青少年时期共情发展的特点有关。有研究表明，青少年在认知共情上已经与成年人处于相同水平，但是在情感共情上，水平尚不及成年人(黄翯青, 苏彦捷, 2012)。而情景卷入这一维度属于情感共情，因此青少年在回答该维度条目时表现并不理想，从而导致其内部一致性信度较低，模型的拟合度下降。此外，以往研究表明，共情不仅仅是一种短暂的情绪反应状态, 也是一种稳定的人格特质，其与个体的具身模仿、情感加工以及情绪理解三种能力存在密切的关联(岳童, 黄希庭, 2016)。De Waal(2008)也认为共情主要包含三个方面：一是受他人情绪状态影响和分享他人情绪的能力，二是评估他人情绪状态背后原因的能力，三是识别并采纳他人观点的能力，其中第一个方面是个体自发地受他人情绪影响而做出的反应，后两方面需要个体对他人状态做出一定的认知性评估(De Waal, 2008)。很明显，我们修订后量表的三个维度，与这种观点是一致的。
我们对脑电生物反馈治疗方式的效果和安全性进行了研究,脑电生物反馈治疗时物理治疗,效果好,安全性高,对焦虑、抑郁等障碍有很好的治疗效果。治疗的时候,操作人员接收患者的脑电信号,通过及技术来进行处理,通过音乐和游戏等反馈到大脑,让患者有意识的进行机体活动调整,改善自身的情绪状态。
在结构效度检验中，传统的基于频率统计的差异性检验和贝叶斯因子检验结果均表明，修订后QCAE量表中的情绪响应维度的得分与中文版GEM量表中情感共情和行为共情两个维度的得分均存在显著正相关，而与其认知共情维度得分相关不显著。这可能是由于中文版GEM量表中行为共情的条目主要是从原版GEM量表中的情感共情维度分出来的，因此出现这种相关结果不仅并不奇怪，反而从侧面说明修订后的QCAE量表中的情绪响应维度与观点采择和在线模型两个维度测量的的确是不同方面的共情能力。以往大量研究证据表明，个体的共情水平可以显著预测其亲社会行为(安连超, 张守臣, 王宏, 马子媛, 赵建芳, 2018; 丁凤琴, 陆朝晖, 2016; 肖凤秋, 郑志伟, 陈英和, 2014; Harrington & O’Connell, 2016; Telle & Pfister, 2016)，在本研究的效标关联效度检验中，我们的结果再次支持了这一结论, 修订后QCAE量表的各个维度得分以及量表总分和中文版青少年亲社会倾向量表中依从的和情绪性两个维度的得分之间均存在显著正相关。
4.3 局限与展望
经过修订，此青少年版的QCAE量表的内部一致性信度、结构效度和效标关联效度虽然均符合标准，但是在第一次修订时发现的情景卷入因子，尽管其信度不佳，探索性因子分析却发现其各个条目的因子载荷量均比较高。这说明，情景卷入因子中的条目所考察的问题的确与其他因子不同，只是目前这些条目所描述的问题可能并不适于青少年群体的理解。在未来研究中，应该根据青少年群体的特点，编制一些符合他们生活经验的条目。
5 结论
在10～15岁的中国青少年中修订QCAE量表。经修订，量表最终保留了17个条目，分为观点采择、在线模拟和情绪响应三个维度。总的来说，量表的题量比较适中，且无反向计分条目(量表题目及其计分方式见附录)，各种指标均表明，不同于成年人群体的四因子或五因子结构，三因子结构更加适合青少年群体。该量表可以作为评估我国青少年共情能力的一个工具。
接受美学理论是20世纪60年代以后应运而生的，以读者为中心，强调读者与作品关系的文学理论之一。在德国康斯坦茨学派的两位代表人物罗伯特·姚斯和沃·伊塞尔的《文学史作为文学理论的挑战》和《文本的召唤结构》公开发表后，接受美学理论正式走入人们的视野，为人们所用。
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RevisionofQCAEEmpathyScaleforChineseAdolescents
WANG Xieshun; SU Yanjie
(SchoolofPsychologicalandCognitiveSciencesandBeijingKeyLaboratoryofBehaviorandMentalHealth,PekingUniversity,Beijing100871,China)
Abstract
In a sample of Chinese adolescents aged 10～15, the present study revised the Questionnaire of Cognitive and Affective Empathy (QCAE). The sample was randomly divided into two parts, part one (N=620) for exploratory factor analysis, and part two (N=480) for confirmatory factor analysis. Various indicators showed that a 3-factor structure was most suitable for the current sample. Finally, a total of 17 items were retained, which were divided into three subscales: Perspective Taking (PT), Online Simulation (OS), and Emotion Responsivity (ER). The internal consistency (Cronbach’s α) was 0.79, 0.67 and 0.76, respectively. In addition, the revised QCAE not only had a high correlation with Chinese version of Griffith Empathy Measurement, but also could predict performance in “compliant” and “emotional” subscales of Chinese version of Prosocial Tendencies Measure for Adolescent. To sum up, the revised QCAE for Chinese adolescents has good internal consistency reliability, construct validity and criterion-related validity, and is a suitable instrument for the empathy of Chinese adolescents.
Keywords: Chinese adolescents; cognitive empathy; emotional empathy; prosocial tendency
分类号B841.7
DOI:10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.09.003
基金项目: 国家自然科学基金(31571134, 31872782)资助。
通讯作者: 苏彦捷, E-mail: yjsu@pku.edu.cn
标签：因子论文; 量表论文; 维度论文; 条目论文; 情绪论文; 哲学论文; 宗教论文; 心理学论文; 发展心理学(人类心理学)论文; 《心理技术与应用》2019年第9期论文; 国家自然科学基金(31571134; 31872782)资助论文; 北京大学心理与认知科学学院行为与心理健康北京市重点实验室论文;