摘 要为检验智能手机成瘾问卷(SAS)中文版在我国大学生群体中的适用性。采用中文版SAS对1247名大学生进行调查，并以网络成瘾量表和情绪调节效能感量表作为效标工具。间隔4周后随机抽取50名大学生进行重测。形成的中文版智能手机成瘾问卷包含日常生活干扰、情绪安抚、戒断性、重要性、网络导向空间关系和过度使用及耐受性6个维度，共33个题项，累积解释总方差为57.13%。具有较好信度和效度，可以作为测量大学生智能手机成瘾的有效工具。
关键词大学生；智能手机成瘾；信度；效度
1 问题提出
智能手机(smartphone)为用户提供的不仅仅是一个普通的移动电话(mobile phone)。除了提供相机以及线下和在线游戏，智能手机还可以通过互联网下载数千种应用程序。2018年1月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国手机网民规模达到7.53亿，比2016年底增加5734万人。使用手机上网的网民比例由2016年底的95.1%提升至97.5%，同时各类手机应用的用户规模不断上升，场景更加丰富。随着社会的发展以及智能手机的功能多样化，智能手机已经完全改变了我们的生活方式。然而，智能手机的过度使用，已经严重影响了使用者的身心健康(刘勤学, 杨燕, 林悦, 余思, 周宗奎, 2017)，这类智能手机成瘾的现象在国内外已经引发了广泛的关注。
目前，有关智能手机成瘾的测量，国内学者苏双、潘婷婷、刘勤学、陈潇雯、王宇静和李明月(2014)编制了大学生智能手机成瘾量表(Smartphone Addiction Scale for College Students, SAS-C)，包括6个因子, 有戒断行为、突显行为、社交安抚、消极影响、应用程序(App)使用、App更新，共22 个项目。陈欢、王丽、乔宁宁、曹玉萍和张亚林(2017)编制了成年人智能手机成瘾量表(Smartphone Addiction Scale for Chinese Adults, SAS-CA)，也由6个因子(App使用、App更新、戒断反应、突显性、社会功能受损、生理不适)组成，包含26个项目。而有台湾学者(Lin, Chang, Lee, Tseng, Kuo, & Chen, 2014)结合网络成瘾行为的一般特征以及智能手机成瘾独特性也编制了一个包含26个项目，4个因子(强迫行为、功能缺失、戒断和耐受性)的自陈式量表(Smartphone Addiction Inventory, SPAI)，以此来鉴别智能手机成瘾。
但考虑到智能手机已经成为人类生活不可分割的一部分，甚至成为了人类的“好朋友”(Kwon et al., 2013)。比如，在个体进入陌生环境或者遇到尴尬(如遭遇社会排斥)的情境，个体会倾向于使用自己的智能手机以缓解压力，或者使得自己更为自信(胡维, 杨林川, 吕厚超, 李晔, 2017; Chiou, Lee, & Liao, 2015; Ditrich & Sassenberg, 2017; Lin, Li, & Qu, 2017)。同时不同智能手机成瘾者的表现和成因存在一定差异，并不是所有类型的智能手机成瘾都会让我们不快乐或者降低我们的工作效率。而目前国内的智能手机成瘾量表，虽然已经基本完成对该行为的症状的识别与比例的筛查，但大部分的量表只考虑了从智能手机过度使用而产生的消极方面来鉴别智能手机成瘾，而未将智能手机使用的功能性(如情绪安抚等)作为鉴别成瘾的指标。如能探测到使用者使用手机的功能性原因，则可以重新思考智能手机成瘾的本质，更好地探索智能手机成瘾的形成原因，以进一步对其合理地引导和干预。
由于受到母语因素，即汉语的语序与传统表达思维定式的干扰，学生在翻译中语用能力会受到相应的局限，进而在运用目的语进行翻译时，会出现无法破除中文语序的框架这一问题。而由于受到语言能力与内容知识能力的限制，学生目前知识储备尚未完善，英语词汇量不足，对词汇的掌握不够深入，在口译过程中会出现无法正确运用某一单词的正确意义，完全按照单词字面翻译的情况，或是无法辨析词义相近的单词不同用法，选择错误的近义单词的情况，从而导致口译译文出现错误。同时在句法层面，由于学生语法知识体系不够健全，并且仍会受到已知知识因素的影响，从而在翻译过程中会出现相应的语法错误，例如时态错误与人称错误等不符合英语语法规则的情况。
实际上，Kwon等(2013)已经考虑到这个因素，他们根据韩国人的智能手机使用特点，编制了智能手机成瘾问卷(Smartphone Addiction Scale, SAS)，包括日常生活干扰，情绪安抚，戒断性，网络空间导向关系，过度使用，耐受性六个因子，共33个条目。该问卷既包含了日常生活干扰维度中过度使用智能手机而引发的生理不适条目，也包含了情绪安抚(即使用智能手机感到愉悦以及减轻压力)的条目(Kwon et al., 2013)，而且，该问卷的适用性已经在土耳其群体(AkIn,Turan, & AkIn., 2014; Demirci, Orhan, Demirdas, Akpinar, & Sert, 2014)和马来西亚群体中得到验证(Ching et al., 2015)。因此，本研究试图将其翻译成中文版本，并在国内大学生群体中进行信、效度检验，以探讨SAS在中国文化背景下的适用性，为推进中国大学生智能手机成瘾的研究，进一步探测其成因及实施有效干预提供测量工具。
对探索性因素分析所建立的模型应用样本3数据进行验证性因素发现：探索性因素分析所得模型的χ2/df小于5，TLI和CFI均大于0.9，SRMR小于0.08和RMSEA小于0.05，即模型拟合数据良好，模型有意义(见表3)。表明智能手机成瘾问卷在大学生群体中具有较高的结构效度。
2 研究方法
2.1 被试
中学教学强调对学生“核心素养”的培养，更强调“创新能力、批判思维能力、沟通能力、合作能力以及品格教育和公民意识”的培养。这些能力的获得一定是通过丰富多彩的教学活动去落实的，不是单靠着教师讲、学生听这种单一的教学方式来传授的。核心素养的落地必须遵从学生的成长规律、天性发展和内在需求。当核心素养真正渗入教材、到达课堂、融入教学并成为课堂教学变革的本色时，它就会变得平易近人。如何让核心素养真实落地，不仅需要顶层的设计，更需要一线教师在实践层面寻找策略和路径。
2.2 研究工具
2.2.1 智能手机成瘾问卷(SAS)中文版
由Kwon等(2013)编制，由“日常生活干扰(5个项目)”“情绪安抚(8个项目)”“戒断性(6个项目)”“网络空间导向关系(7个项目)”“过度使用(4个项目)”“耐受性(3个项目)”6因素构成，共33个项目，采用6点计分(1=强烈不赞同，6=强烈赞同)，得分越高，表明智能手机成瘾程度越重。在经原作者Kwon教授授权同意后， 由英语学专业教授和硕士研究生(各2名)、 心理学教授(3名)和心理学硕士研究生(5名)分别对原问卷33个项目进行独立翻译，充分考虑英文和汉语语言背景差异，形成初步的中文版智能手机成瘾问卷，再由英语语言学专业研究人员将其回译成英文，反复修改，使其尽可能符合英文版的原意。最终经过3名心理学教授讨论修改，确定正式的中文版智能手机成瘾问卷。
2.2.2 中文网络成瘾量表的修订版
控制菌接种量分别为0.25%，0.50%，0.75%，1.00%分别对酸奶的影响，确定菌种的最佳接种量。
中文网络成瘾量表的修订版(Chinese Internet Addiction Scale’s Revision, CIAS-R) 由白羽和樊富珉(2005)修订。由“网络成瘾症状”和“网络成瘾相关问题”两部分组成，包括网络成瘾耐受性(Sym-T)、强迫性上网及网络成瘾戒断反应(Sym-C & Sym-W)、时间管理问题(RP-TM)和人际与健康问题(RP-IH)4个因子，共19个项目，采用4点计分(1=非常不符合，4=非常符合)，分数越高，则说明网络成瘾的可能性与倾向性越大。该量表的信效度在我国大学生群体中得到了验证。
2.2.3 情绪调节自我效能感量表
另外，在本研究中，智能手机成瘾问卷及各维度得分均与网络成瘾量表总分存在极显著相关，与以往研究者提出的智能手机成瘾与网络成瘾存在相似之处的观点一致(刘勤学, 杨燕, 林悦, 余思, 周宗奎, 2017)。同时智能手机成瘾问卷总分及情绪安抚维度与情绪调节效能感的表达积极情绪效能感和调节生气/愤怒情绪效能感维度存在显著正相关，日常生活干扰维度与调节沮丧/痛苦、生气/愤怒情绪效能感呈极显著负相关。表明适量地使用智能手机有助于使用者表达积极情绪，这与原问卷的理论构想一致。
2.3 统计分析
本研究结果表明，智能手机成瘾问卷包含日常生活干扰、情绪安抚、重要性、戒断性、网络空间导向关系和过度使用及耐受性6个维度(累积解释总方差为57.13%)，原问卷6个维度累积解释总方差为60.99%，研究结果与国外研究结果大体一致(AkIn, et al., 2014; Ching et al., 2015; Demirci, et al., 2014; Kwon et al., 2013)，具有跨文化的一致性，但同时也存在跨文化差异性。如原问卷的过度使用与耐受性为两不同维度，在本研究中，其两者合二为一成为了一个维度；同时原问卷中的情绪安抚维度中的部分题项(第10，12，13题)与戒断性维度中的第18题重组成了本研究中的重要性维度。项目分析结果验证了中文版的智能手机成瘾问卷具有良好的区分度和稳定性；探索性因素分析与验证性因素分析结果验证了与原问卷一致的6因素结构。表明中文版的智能手机成瘾问卷适用于大学生群体。
3 研究结果
3.1 项目分析
根据项目分析结果(见表1)，33个项目与问卷总分的相关系数处于0.35～0.68之间，均达到了极显著水平(p<0.01)，表明各项目鉴别力较高。
表1 智能手机成瘾问卷各项目与总分相关分析(N=1129)
项目1234567891011总分0.430.520.440.440.500.370.490.450.380.560.64项目1213141516171819202122总分0.590.540.650.660.620.580.570.510.360.440.66项目2324252627282930313233总分0.510.540.520.560.390.510.560.680.640.350.59
注：p<0.05,p<0.01,p<0.01, 下同。
3.2 结构效度分析
探索性因素分析结果显示，KMO=0.921, Bartlett球形检验的χ2=10978.224,df=528，p<0.001，表明适合进行因素分析。由表2结果可见，33个项目可以由6个因素进行解释，可解释的总方差为57.13%。根据探索性因素分析和文献分析(AkIn, et al., 2014; Ching et al., 2015; Demirci, et al., 2014; Kwon et al., 2013)结果，因素1命名为过度使用及耐受性(Overuse & Tolerance)，因素2命名为戒断性(Withdrawal)，因素3可命名为重要性(Importance)，因素4命名为网络空间导向关系(Cyberspace-oriented relationship)，因素5命名为情绪安抚(Positive anticipation)，因素6命名为日常生活干扰(Daily-life disturbance)。
目前国内每个行业仅仅是掌握客户的部分金融信息，每个行业处于数据孤立状态，大数据技术能够有效地将同一个用户在不同行业的金融信息综合起来，实现数据共享，数据对于各行业的效用也发生了质的改变，由参考转为依赖[4]。未来互联网企业与其他行业之间的数据合作需要逐渐增加，通过共享风险管理系统，增加对中小企业第三方服务咨询数据的访问，通过建立更完善的数据收集渠道和信用评级系统为金融风险防控奠定全新的基调，大数据技术在其中起到了纽带作用。
表2 智能手机成瘾问卷探索性因素分析(n=564)
F1项目负荷F2项目负荷F3项目负荷F4项目负荷F5项目负荷F6项目负荷290.77150.72130.74230.6790.7430.80310.76160.68100.72260.6460.7340.76320.75140.68120.62240.6070.7050.70300.62220.58180.57210.6080.6620.53280.59110.55250.5210.46330.51170.55200.46270.47190.41特征值9.543.491.791.461.411.17累积方差%28.9139.4844.9149.3253.5957.13
表3 智能手机成瘾问卷模型拟合度指数
χ2χ2/dfAICBICCFITLISRMRRMSEA(90%CI)946.6102.74375372.47276533.5920.9300.9070.0270.034(0.025, 0.043)
3.3 信度分析
采用Cronbach’sα系数作为评价信度的指标，从表4结果可以看出，智能手机成瘾问卷各维度及全问卷的α系数及其重测信度系数均大于0.7，即智能手机成瘾问卷在大学生群体中，具有良好的内部一致性信度和重测信度。
3.4 效标效度
表5结果显示，智能手机成瘾总分及维度得分均与网络成瘾总分存在极显著正相关，情绪安抚及智能手机成瘾总分与表达积极情绪效能感呈极显著正相关，日常生活干扰维度与调节沮丧/痛苦、生气/愤怒情绪效能感呈极显著负相关。
表4 智能手机成瘾问卷各维度及全问卷的信度(N=1129)
内部一致性系数重测信度戒断性0.840.82过度使用及耐受性0.800.76网络空间导向关系0.740.70重要性0.810.80日常生活干扰0.780.75情绪安抚0.760.72全问卷0.920.84
表5 智能手机成瘾问卷的效标关联效度(N=1129)
网络成瘾总分POSDESANG戒断性0.570.03-0.030.04过度使用及耐受性0.600.02-0.05-0.07网络空间导向关系0.45-0.04-0.02-0.05重要性0.47-0.02-0.04-0.07日常生活干扰0.520.01-0.14-0.10情绪安抚0.220.210.060.12全问卷总分0.670.11-0.060.04
注：POS为表达积极情绪效能感、DES为调节沮丧/痛苦情绪效能感、ANG为调节生气/愤怒情绪效能感。
3.5 性别和年级差异
表6显示，不同性别大学生在智能手机成瘾问卷的网络空间导向关系、重要性和日常生活干扰维度上得分存在极显著差异(p<0.01)；而不同年级大学生仅在智能手机成瘾问卷的重要性维度上得分存在极显著差异(p<0.01)，进一步进行事后检验发现，大四年级得分显著高于大一、大二和大三年级(p<0.05)；大二、大三年级得分显著高于大一年级(p<0.05)；大二年级与大三年级得分不存在显著差异(p>0.05)。此外，将大学生在情绪安抚维度上的得分与理论平均分(12)进行单样本t检验发现，大学生在情绪安抚维度上的得分显著高于理论平均分(t=21.16,p<0.001)。
采取整群抽样方式在湖南省、江西省、四川省三地共抽取6所大学，采用现场问卷施测以及问卷星在线施测，共收集数据1247份，有效问卷1129份(样本1)，有效率为90.54%。用SPSS 19.0将样本随机分成两半，其中564份(样本2)作探索性因素分析，包括男生276人，女生288人；大一学生147人，大二学生143人，大三学生140人，大四学生134人。剩余565份(样本3)作验证性因素分析，男生277人，女生288人；大一学生147人，大二学生143人，大三学生140人，大四学生135人。全部样本(样本1)作信度检验和效标效度检验。另外，随机抽取50人，四周后进行智能手机成瘾重测，回收有效问卷48份(样本4)。
表6 不同性别、年级大学生的智能手机成瘾总分及各维度差异检验(N=1129；M±SD)
变量性别男女t年级大一大二大三大四FF126.53±5.8826.89±6.190.7926.39±6.3227.53±5.7926.43±6.3226.69±5.791.85F224.28±6.3223.72±6.851.1123.20±6.8423.96±6.2924.34±6.8924.53±6.751.54F311.71±4.0810.55±3.764.0210.32±4.0210.63±3.3511.12±3.9912.56±4.129.10F420.28±4.8218.83±5.063.8519.27±4.9919.13±4.7919.01±5.5220.25±4.661.55F514.60±3.5214.65±3.58-0.1914.43±3.8214.68±3.0914.53±3.6815.12±3.640.97F618.84±4.6820.25±4.69-4.0119.85±5.0620.09±4.4619.81±4.7818.89±4.331.59S116.2±21.7114.9±22.20.81113.5±22.4116.0±19.4115.3±23.8118.1±22.91.23
注：F1为过度使用及耐受性，F2为戒断性，F3为重要性，F4为网络空间导向关系，F5为情绪安抚，F6为日常生活干扰,S为智能手机成瘾问卷总分。
4 讨论
采用SPSS 19.0中文版进行描述性统计、相关分析、探索性因素分析、独立样本t检验、方差分析等，采用Mplus 7.4进行验证性因素分析。
情绪调节自我效能感量表(Regulatory Emotional Self-efficacy Scale, RES)由张萍、张敏和卢家楣(2010)进行中文版修订。包括“表达积极情绪效能感(POS)”“调节沮丧/痛苦情绪效能感(DES)”“调节生气/愤怒情绪效能感(ANG)”3因子，共12个项目，采用Likert 5点计分(1=非常不符合，5=非常符合)，分数越高，代表情绪调节自我效能感越高。该量表的信度在我国大学生群体中得到了验证。
本研究中智能手机成瘾全问卷α系数为0.92，戒断性、过度使用及耐受性、网络空间导向关系、重要性、日常生活干扰、情绪安抚维度的α系数分别为：0.84、0.80、0.74、0.81、0.78和0.76，其中原问卷总α系数0.97，各维度α系数分别为0.88、0.83、0.87、0.90、0.86和0.91，即中文版智能手机成瘾问卷与原问卷均具有较高的信度。相隔4周后重测，全问卷及各维度的重测信度分别为：0.84、0.82、0.76、0.70、0.80、0.75和0.72。验证了智能手机成瘾问卷在大学生群体中具有较好的内部一致性和稳定性。
去年6月，八十九团遭受罕见冰雹袭击，全团七万余亩棉花绝收，好多植棉职工外出打工，陈建辉的采棉机和抓花机也只能到地方上找活干，他又开始思索，为何就抱着一产不撒手呢。
此外，在对本样本大学生群体的智能手机成瘾的现状分析发现，在智能手机成瘾问卷的网络空间导向关系、重要性和日常生活干扰维度上，不同性别大学生得分存在极显著性别差异(男生在智能手机成瘾问卷的重要性和网络空间导向关系维度上得分高于女生，女生在智能手机成瘾问卷的日常生活干扰维度上得分高于男生)，这可能是因为男生更喜欢用手机玩游戏和交朋友，故而在智能手机成瘾问卷的重要性和网络空间导向关系维度上得分高于女生。但由于男女生性格等方面的差异，导致智能手机对女生日常生活影响更大，这与李丽和Darcin的研究结果相一致(李丽, 梅松丽, 牛志民, 宋玉婷, 2016; Darcin, Noyan, Nurmedov, Yilmaz, & Dilbaz, 2015)。其次，不同年级的大学生，在智能手机成瘾问卷的重要性维度上得分存在极显著差异，且智能手机对大四学生最重要。这可能是大四学生学业压力相比大一、大二时减轻了很多，就有更多时间玩手机；另外大四学生即将步入社会工作，此时人际交往变得尤为重要，更需要手机同他人保持联系，因而大四学生觉得手机更重要，这与Mok等(2014)研究结果相一致。同时，大学生在情绪安抚维度上的得分高于理论平均分，表明对大多数智能手机用户来说，智能手机不仅仅是一个通话设备、游戏机和掌上电脑，更是一个十分亲密的“好朋友”(Kwon et al., 2013)，因为它可以使用户的痛苦、焦虑等负性情绪得以宣泄(申曦, 2018)。
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附录
在有机化学中就讲述过羧酸可以被还原，但脂肪酸在高温及催化剂存在下往往被氢化还原为醇，所以此类还原反应被称为氢解（或氢化反应）。
智能手机成瘾问卷
强烈不赞同不赞同轻微不赞同轻微赞同赞同强烈赞同A1我会因为使用智能手机而耽误已经计划好的工作。123456A2我会因为使用智能手机而在课堂上、做作业期间或工作时很难集中注意力。123456A3我会因为过度使用智能手机而感觉头晕目眩和视力模糊。123456A4使用智能手机的时候我会感觉手腕或脖子后部疼痛。123456A5由于过度使用智能手机我感觉疲惫和睡眠不足。123456A6在使用智能手机的时候我感觉平静和舒适。123456A7在使用智能手机的时候我感觉愉悦和兴奋。123456A8使用智能手机的时候让我感觉自信。123456A9智能手机能让我减轻压力。123456A10没有什么事情比玩智能手机更有趣的了。123456A11没有智能手机我会感觉生活很空虚。123456A12用智能手机的时候让我感觉最自由。123456A13玩智能手机是最快乐的事情。123456A14我完全忍受不了没有智能手机的时候。123456A15当我身上没有带智能手机的时候我会感觉烦躁和没有耐心。123456A16即使当我没有使用智能手机的时候, 我也会惦记着我的手机。123456A17就算我的日常生活已经受智能手机干扰我也不会放弃使用手机。123456A18当有人打扰我使用智能手机时我会非常愤怒。123456A19即使我急着上厕所我也要带着我的手机。123456A20我觉得通过使用手机认识更多的人是一件很不错的事情。123456A21我感觉通过手机加强联系的那些朋友比我现实生活中相处的朋友更为亲密。123456A22不能使用智能手机让我感觉就像失去一个朋友一样难受。123456A23我感觉通过使用手机联系的朋友比现实生活中联系的朋友更懂我。123456A24我不断地查看我的手机以免错过其他人在朋友圈或者空间发布的内容。123456A25我一醒来就会查看各种社交软件(比如qq、微信或者微博等)上的消息。123456A26相对于和我现实生活中的朋友和其他家庭成员四处逛逛, 我更喜欢用手机和朋友聊天。123456A27相比询问其他人, 我更喜欢通过智能手机搜索。123456A28就算我的手机充满电, 也用不过一天。123456A29我使用手机的时间总是超过我的预期。123456
强烈不赞同不赞同轻微不赞同轻微赞同赞同强烈赞同A30我刚一放下智能手机又会很急切地想要再次拿起来用。123456A31我尝试一次又一次缩短使用智能手机的时间, 但总是失败了。123456A32我一直都觉得我应该减少我使用智能手机的时间。123456A33周围的人跟我说我花在手机上的时间实在是太多了。123456
TheValidityandReliabilityoftheChineseVersionofSmartphoneAddictionScaleinCollegeStudents
ZHAO Xianwen1; SHI Zifu1; ZHENG Kaiwen1; LIN Daorong2; LI Zhengui1; WANG Shiyu1; TIAN Hui1
(1SchoolofEducationalScience,HunamNormalUniversity,CognitionandHumanBehaviorKeyLaboratoryofHunanProvince,Changsha410081,China)(2CollegeofMathematicsandStatistics,HunamNormalUniversity,Changsha410081,China)
Abstract
To test the reliability and validity of the Chinese version of Smartphone Addiction Scale (SAS), a sample of 1247 college students was tested, in which 50 students were selected for re-test four weeks later. Meanwhile, the Chinese Internet Addiction Scale’s Revision and the Regulatory Emotional Self-efficacy Scale were selected as the criterion measurement. It was found that the Smartphone Addiction Scale consisted of six factors, i. e., daily-life disturbance, positive anticipation, withdrawal, importance, cyberspace-oriented relationship, overuse and tolerance, and 57. 13 of the total variance was explained. It had satisfying reliability and validity. It is an effective tool of testing the smartphone addiction in college student.
3.从数据视角上看，区块链有三种主要说法。有些学者认为区块链是一种数据结构。例如，Muhammad Muzammal等学者认为区块链是一个分散关联的数据结构，其特征在于对数据纠正本征的抵抗。有些学者认为区块链是一种数字账户。比如，Pieters G C认为区块链是一种分布式数字账户，已经成为金融行业和其他领域的一种颠覆力量。另外一些学者认为区块链是一种数据库，比如，梅海涛等学者指出区块链本质上是一种去掉了删除和更新操作的分布式数据库。
Keywords: Chinese college students; smartphone addiction; reliability; validity
分类号B841.7
DOI:10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.07.005
基金项目:全国教科规划国家一般课题(BBA160044)；湖南省教育厅科学研究重点项目(16A143)。
通讯作者: 史滋福, E-mail: shizf@hunnu.edu.cn
标签：智能手机论文; 问卷论文; 维度论文; 情绪论文; 因素论文; 哲学论文; 宗教论文; 心理学论文; 心理学研究方法论文; 《心理技术与应用》2019年第7期论文; 全国教科规划国家一般课题(BBA160044)湖南省教育厅科学研究重点项目(16A143)论文; 湖南师范大学教育科学学院认知与人类行为湖南省重点实验室论文;