网络游戏成瘾与问题性网络使用风险群体的多维幸福感差异研究

本研究针对网络游戏障碍(IGD)和问题性网络使用(PIU)风险群体的幸福感差异这一学术空白，通过潜在剖面分析(LPA)和网络分析技术，发现IGD风险群体总体幸福感高于PIU群体，但情绪调节能力更弱，并首次确定生活满意度(IGD组)和新奇体验(PIU组)为最佳干预靶点，为制定差异化的网络行为健康干预策略提供了实证依据。

　　

在数字浪潮席卷全球的今天，互联网已成为现代人不可或缺的生活工具，但随之而来的问题性网络使用(PIU)和网络游戏障碍(IGD)正悄然侵蚀着人们的心理健康。据统计，全球PIU患病率达14.22%，IGD约6.04%，而中国大学生日均上网时长高达4.2小时，近半数存在轻度网络成瘾倾向。尽管已有研究表明PIU和IGD会降低幸福感，但两者对幸福感影响的差异机制仍如雾里看花——传统研究多将IGD视为PIU亚型，忽视了其独特的神经机制和临床表现；主流变量中心分析方法难以捕捉个体异质性；更重要的是，新兴的心理丰富性幸福感维度尚未被纳入研究框架。

陕西师范大学心理学研究团队在《Personality and Individual Differences》发表的研究，首次采用"以人为本"的潜在剖面分析(LPA)结合前沿网络分析技术，对6765名大学生进行多维度解析。研究通过IGD-20量表、PIU问卷及幸福感量表(含生活满意度、心理繁荣度、心理丰富性三维度)，运用NodeIdentifyR算法(NIRA)进行干预靶点模拟，揭示了网络行为风险群体幸福感的"黑箱"机制。

关键技术方法包括：采用潜在剖面分析(LPA)识别自然亚群；通过ANOVA比较组间差异；运用网络分析构建幸福感维度关联模型；创新性应用NIRA算法模拟干预效果。样本来自中国五省八所高校大一新生，覆盖综合类、师范类、理工类院校。

研究结果呈现三大突破性发现：

潜在剖面分析结果
通过AIC/BIC等指标确定三分类模型最优，将人群划分为：中度PIU/IGD风险组(18.56%)、高PIU风险组(64.45%)和高IGD风险组(17.99%)。高IGD组在游戏戒断症状、消极情绪等维度得分显著突出，而高PIU组在社交替代维度表现更明显。

幸福感差异比较
颠覆性地发现高IGD组总体幸福感(M=4.32)显著高于高PIU组(M=3.89)，但情绪敏感性更强。具体表现为：IGD组生活满意度(β=0.42)和心理繁荣度(β=0.38)更高，但心理丰富性维度两组无显著差异。这与传统"游戏危害更大"的认知形成有趣反差。

网络分析与干预靶点
网络分析显示IGD组幸福感维度间关联强度(全局强度=1.24)显著强于PIU组(0.87)。NIRA模拟发现：提升IGD组1个标准差的生活满意度可使整体幸福感提高23%，而增强PIU组新奇体验能带来18%的增益。情绪调节在IGD组网络中占据核心枢纽位置。

这项研究在理论和实践层面均具有里程碑意义。理论上，首次证实IGD风险者可能通过游戏获得更强的即时满足感，这解释了其更高水平的享乐幸福感；但情绪调节网络的脆弱性暗示其面临更大心理健康风险。实践上，确立的差异化干预靶点——针对IGD组强化生活满意度训练，对PIU组侧重新奇体验培养——为精准干预提供了科学路线图。研究采用的"分型-建模-模拟"范式，为行为成瘾研究开辟了新思路。

值得注意的是，该发现与Egami等(2024)关于游戏主机缓解心理压力的研究形成呼应，但强调需区分健康游戏与成瘾行为。正如通讯作者Luo Yangmei指出："游戏可能是一把双刃剑，关键在于如何引导其发挥提升幸福感的积极作用"。未来研究需通过纵向设计验证NIRA模拟结果，并探索压力等中介变量的作用机制。在当前中国"双减"政策背景下，这项研究为青少年网络行为健康管理提供了重要的科学依据。