大学生网络自我表露、人际信任及社会支持的关联研究设计

时间：2015-12-20 20:09:19 所属分类：心理学 浏览量:

第2章研究设计。 2.1问题提出。 2.1.1以往研究的不足。 以往研究以国外居多，本土化的实证研究并多见。同时，针对于网络自我表露、网络人际信任、网络社会支持的研究比较单向和独立，尚未出现联系三者之间关系的研究和探讨。此外，纵观以往的实证研究，网络

　　第2章研究设计。

　　2.1问题提出。

　　2.1.1以往研究的不足。

　　以往研究以国外居多，本土化的实证研究并多见。同时，针对于网络自我表露、网络人际信任、网络社会支持的研究比较单向和独立，尚未出现联系三者之间关系的研究和探讨。此外，纵观以往的实证研究，网络情境下自我表露、人际信任或社会支持的讨论，还没有得出统一的结论。

　　2.1.2研究目的。

　　基于国内外已有的理论和实证研究，本研究以深受网络时代影响的大学生为研究对象，通过问卷调查法，探讨网络自我表露、网络人际信任以及网络社会支持三者之间的密切关系，以及各维度之间是如何相互影响的，以期丰富相关理论结构和实证研究。

　　2.2研究意义。

　　2.2.1理论意义。

　　目前，对网络人际信任、网络社会支持、网络自我表露的研究并不多，也缺乏成熟的研究框架和理论体系。本文探讨三者之间的相互关系，并将研究拓展到网络领域中，丰富了现有理论体系，同时为今后的研究提供理论参考，使研究更具有时代意义。

　　此外，以当代大学生为研究对象，为大学生的网络心理健康研究提供新的方向。

　　2.2.2实践意义。

　　网络的匿名性和去抑制性是其区别于线下生活最为主要的特点。网络情境下，个体更少受到自我意识的约束，易表现出攻击性以及其他人格弱点。因此，对网络情境下人际信任、自我表露和社会支持的研究，具有十分重要的实践意义。本研究深入挖掘网络情境下大学生行为和心理的发展模式和相互关系，有助于更加深入地全面了解大学生的心理特点，有针对性地开展心理健康教育，规范网络使用行为，为其网络心理健康良性发展提供参考和依据。同时，本研究发现网络的积极影响，以及区别于线下情境的重要作用，有助于对网络的正确认识和充分利用。

　　2.3研究假设。

　　假设1:大学生网络人际信任的性别差异显着，学科差异显着，年级差异不显着。

　　假设2:大学生网络社会支持的性别差异不显着，学科差异显着，年级差异显着。

　　假设3:大学生网络自我表露的性别差异显着，学科差异不显着，年级差异不显着。

　　假设4:网络社会支持、网络自我表露、网络人际信任之间存在显着正相关。其中，网络人际信任，在网络社会支持和网络自我表露之间起到中介作用。

　　2.4研究方法。

　　2.4.1研究被试。

　　本研究的被试为从长春高校随机选取的428名大学生。其中，男生210人（49%），女生218人（51%），具体人口学变量统计如下表。共发放问卷460份，收回441份，问卷回收率为96%.剔除无效数据后，得到有效问卷428份。

　　2.4.2研究工具。

　　（1）网络情境下自我表露问卷。

　　网络自我表露的测量采用杜晶（2010）[89]编写的《网络情境下自我表露问卷》，包括私密态度、兴趣爱好、情感状况、个人信息、网络游戏、网络购物六个维度。量表共计38道题，六点计分，分别表示交流的不同程度，分数越高表示网络自我表露水平越高。该量表信效度良好，Cronbach'sα系数为。80,符合测量学要求。

　　（2）网络空间人际信任量表。

　　南京师范大学的丁道群（2005）[90]根据人际信任量表（ITS）等量表，结合网络情境下人际交往的特点，编制了《网络空间人际信任量表》。量表分为三个维度：一般信任、情感性信任以及可靠性。该量表共计九题，五点计分，表示完全不同意到完全同意的程度，分数越高表示网络人际信任水平越高。其中有两道反向计分题项。该量表的Cronbach'sα系数为。69,内部一致性信度良好，符合测量学要求。

　　（3）大学生网络社会支持问卷。

　　梁晓燕（2008）[91]根据现有的社会支持量表，结合网络情境下社会支持的特点，编制了《大学生网络社会支持问卷》。量表分为四个维度：情感支持、工具性支持、信息支持以及友伴支持。共计23题，五点计分，表示完全符合到完全不符合的程度，分数越高表示网络社会支持水平越高.各因子的内部一致性系数分别为。81,.82,.77,.85,量表的Cronbach'sα系数为。89,并且结构效度达到测量学水平。

　　2.4.3施测程序。

　　本次研究采用标准化测量，最大程度地保证所收集数据真实有效。主试发放调查问卷，并统一指导语。告知被试该问卷为匿名填写，且答案并无对错之分。作答完毕后，主试现场收回问卷，并且进行筛选，剔除无效问卷。

　　2.4.4数据处理。

　　将本研究的所有数据进行编码，录入SPSS18.0.对数据进行统计分析，包括方差分析、相关分析、回归分析等。

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