信息与通信过载如何在数字技术时代损害创造性绩效：情绪和状态自我控制的链式中介作用

《Frontiers in Psychology》：How information and communication overload impairs creative performance in the digital technology age: the chain mediating roles of emotion and state self-control

　　

摘要
引言：尽管数字技术日益融入工作场所创新，但在普遍数字设备时代，信息与通信过载（information and communication overload, ICO）对员工创造力的影响仍未得到充分研究。本研究探讨了将信息与通信过载（ICO）与创造性绩效（creative performance, CP）联系起来的心理机制。
方法：研究人员采用两种多方法研究来捕捉稳定的个体间差异和动态的个体内波动：研究1采用横断面设计（n=612），研究2采用每日日记设计（n=66，连续10个工作日）。
结果：结果揭示，信息与通信过载（ICO）通过情绪和自我调节途径显著损害创造力。此外，研究结果揭示了双路径链式中介：信息与通信过载（ICO）通过减少积极情绪（positive affect, PA）和增加消极情绪（negative affect, NA）耗尽个体的状态自我控制（state self-control, SSC），这两者随后抑制创造性产出。值得注意的是，尽管消极情绪（NA）的独立中介作用在研究1中显著，但在研究2中未得到支持；然而，通过消极情绪（NA）和状态自我控制（SSC）的链式中介路径在两个研究中均保持显著。
讨论：这些发现通过强调自我调节作为关键机制，加深了我们对信息与通信过载（ICO）如何损害创造性绩效（CP）的理解。从实践角度看，结果表明，组织必须优先考虑情绪补充和认知能量保存，以在不断饱和的数字环境中维持创造性资本。

论文解读文章

研究背景：数字技术的广泛普及已深刻重塑工作场所的创新生态，组织竞争优势日益依赖员工的创造力与创新能力。然而，随着数字化工具（如电子邮件、即时通讯平台）的过度使用，员工面临信息与通信过载（information and communication overload, ICO）——即信息量超出认知处理能力、通信需求跨越多个渠道的压力。现有研究多关注ICO导致的负面结果（如工作-家庭冲突、绩效下降），但对其如何影响员工创造性绩效（creative performance, CP）的心理机制探讨不足，且大多依赖横截面设计，缺乏纵向证据。基于压力-应变-结果（Stressor–Strain–Outcomes, SSO）模型，ICO被视为一种压力源，通过心理应变（如情绪耗竭）影响工作产出。同时，创造力既涉及情绪过程也涉及认知过程，而现有研究忽略了积极情绪的作用，对状态自我控制（state self-control, SSC）的中介角色也缺乏系统考察。为此，本研究旨在揭示ICO与CP之间的情绪与自我调节双路径链式中介机制，并采用横截面与纵向日记研究相结合的方法，提供更可靠的因果推断。

研究内容与结论：该研究发表于《Frontiers in Psychology》。研究人员通过两项多方法研究，发现ICO通过降低积极情绪（positive affect, PA）和增加消极情绪（negative affect, NA）来耗尽个体的SSC，进而抑制CP，形成双路径链式中介效应。具体而言，PA和SSC在ICO与CP之间起独立中介作用，且PA→SSC、NA→SSC两条链式中介路径均显著。值得注意的是，NA的独立中介作用在研究1（横截面）中显著，但在研究2（每日日记）中不显著，但NA→SSC的链式中介路径在两个研究中均保持稳健。这些发现加深了对ICO损害创造力背后自我调节机制的理解，并为组织在数字饱和环境中保护创造性资本提供了实践指导。

关键技术与方法：本研究采用两种互补的研究设计：研究1为横截面调查，通过便利抽样和雪球抽样从全国多个地区招募612名在职员工，于2022年1月中旬通过问卷星平台收集数据；研究2为每日日记法，从研究1志愿者中筛选66名参与者，连续10个工作日（2022年1月17日至28日）每天下午16:00至23:50完成问卷。测量工具包括：信息与通信过载量表（7题，改编自Karr-Wisniewski and Lu, 2010）、积极情绪和消极情绪量表（PANAS，18题，改编自Qiu et al., 2008）、状态自我控制能力量表（SSCCS，研究1用10题版本，研究2用5题版本，Ciarocco et al., 2007）、创造性绩效量表（研究1用9题三维度版本，Janssen and Van Yperen, 2004；研究2用4题版本，Zhou and George, 2001）。数据分析采用SPSS 28.0和Mplus 8.3，通过多层路径分析与Bootstrap（5000次）检验中介效应。

研究结果：
**3.2.1 验证性因子分析**：研究1的五因子模型（ICO、PA、NA、SSC、CP）拟合良好（χ2(892)=2633.02, CFI=0.89, TLI=0.89, RMSEA=0.06, SRMR=0.08），显著优于四因子模型（SSC与NA合并），表明构念区分效度良好。Harman单因子检验显示第一因子方差贡献率20.4%，低于40%，共同方法偏差不严重。
**3.2.2 描述统计与相关分析**：CP与ICO、NA呈负相关，与PA、SSC呈正相关；ICO与NA正相关，与PA、SSC负相关（所有p<0.001）。
**3.2.3 中介分析**：层层回归显示，ICO负向预测PA（β=-0.18）和SSC（β=-0.31），正向预测NA（β=0.18）；PA正向预测SSC（β=0.26）和CP（β=0.48）；NA负向预测SSC（β=-0.41）和CP（β=-0.09）；SSC正向预测CP（β=0.20）。直接效应不显著，总间接效应显著（β=-0.19）。具体来看，PA、NA、SSC的独立中介效应均显著，支持H2a、H2b、H3；PA→SSC链式中介（β=-0.01）和NA→SSC链式中介（β=-0.02）均显著，支持H4a、H4b。模型解释CP方差的33.8%。
**4.2.1 多层验证性因子分析**：研究2的五因子模型在个体内水平拟合良好（CFI=0.95, TLI=0.94, RMSEA=0.04, SRMR=0.04），且加入共同方法因子后模型改善不显著，共同方法偏差不严重。
**4.2.2 描述统计与相关分析**：个体内水平上，ICO与PA、SSC、CP负相关，与NA正相关（所有p<0.001）。
**4.2.3 中介分析**：多层路径分析结果显示，ICO负向预测PA（β=-0.41）和SSC（β=-0.34），正向预测NA（β=0.33）；PA正向预测SSC（β=0.25）和CP（β=0.34）；NA负向预测SSC（β=-0.45），但对CP的直接效应不显著（β=-0.12, p>0.05）；SSC正向预测CP（β=0.15）。直接效应不显著，总间接效应显著（β=-0.27）。PA、SSC的独立中介效应显著（支持H2a、H3），而NA的独立中介效应不显著（H2b未支持）；PA→SSC链式中介（β=-0.01）和NA→SSC链式中介（β=-0.02）均显著（支持H4a、H4b）。模型解释个体内CP方差的29.5%。滞后分析显示，前一日ICO不影响次日情绪或SSC，效应主要发生在同一天。

讨论部分总结：本研究通过横截面与每日日记相结合的方法，证实ICO通过降低PA和SSC、增加NA进而削弱CP，并揭示PA→SSC和NA→SSC两条链式中介路径。PA的独立中介作用在两个研究中均显著，表明减少积极情绪是ICO损害创造力的关键情绪路径；NA的独立中介作用在横截面中显著但在日记中不显著，可能因测量工具差异（研究1测量创造力三维度，研究2仅测量想法产生）或日常水平NA效应更依赖情境调节。SSC的中介作用在两个研究中均显著，表明自我控制资源耗竭是核心认知机制。链式中介结果支持双路径模型，拓展了SSO模型在创造力领域的应用。实践上，组织应实施信息流治理、建立数字沟通规范、减少干扰，以保护员工的积极情绪和自我控制资源，从而维持创新资本。

研究结论翻译：研究人员通过横截面研究和纵向日记研究，探讨了信息与通信过载（ICO）对员工创造力的影响以及情绪和状态自我控制（SSC）的中介作用。研究结果揭示，ICO通过积极情绪（PA）和SSC间接负向预测创造性绩效（CP）。此外，在两个研究中，PA→SSC和NA→SSC在ICO与CP之间均起到链式中介作用。值得注意的是，消极情绪（NA）的独立中介作用在研究1中显著，但在研究2中不显著。这些发现拓展了该领域的研究，并对企业创新具有实践意义。