大学生认知回避行为与技术成瘾关系研究

《Archives of Psychiatric Nursing》：Examination of the relationship between cognitive avoidance behavior and technology addiction among university students

　　

摘要

研究目的：认知回避，包括分散注意力、担忧和思维抑制等策略，从长远来看可能导致有问题且无效的互联网使用。本研究旨在探讨大学生认知回避与技术成瘾之间的关系。

研究方法：采用横断面相关性研究设计。研究于2022年6月至2023年2月间进行，涉及桑苏恩省一所大学的548名学生。

研究结果：研究发现，68.1%的参与者为女性，平均年龄为20.79 ± 1.71岁。参与者技术成瘾量表平均得分为51.76 ± 15.58分，认知回避量表平均得分为69.11 ± 20.34分。

结论：研究发现技术成瘾与认知回避之间存在显著关系，表明技术可被用于回避和情绪调节。成瘾程度随互联网使用时间延长而增加，表明该行为可能通过强化过程发展而成。基于这些发现，针对大学生的技术成瘾预防工作不仅应关注使用时间，还应着重减少认知回避并培养健康的应对技能。包括护士在内的卫生专业人员可以在应对成瘾方面发挥积极作用，通过识别高危学生、提供心理教育和咨询服务以及实施基于情绪调节的项目来发挥作用。需要开展实验研究，以考察针对认知回避的干预项目对技术成瘾的影响。

引言

技术进步使得获取信息变得更加便捷，其使用已成为工作、教育和医疗保健等多个领域不可或缺的部分（Karada? & K?l??, 2019）。计算机、互联网、智能手机及相关技术存在于每个家庭和办公室中，使技术使用成为日常生活中不可或缺的一部分。虽然这有助于个体适应世界，但也意味着一种行为依赖的形成（Karada? & K?l??, 2019）。长期的研究假设人们主要是有意识地、有目的地使用技术（Clements & Boyle, 2018）。然而，近年来，人们越来越认识到日常技术使用往往是冲动、不经过思考的，有时还会使注意力从其他活动中分散（Aagaard, 2021）。

研究确定，大多数大学生处于18–29岁的年龄段，这是互联网使用频率最高的年龄群体，且这些学生由于不规则和不当的互联网使用而面临技术成瘾的风险（Mohammadi & Torabi, 2018）。技术成瘾被认定为一个广泛的概念，包括对各种数字技术的过度且强迫性使用，如互联网、智能手机、社交媒体平台、在线游戏和其他数字应用程序。它还涵盖了互联网成瘾、智能手机成瘾、社交媒体成瘾和游戏成瘾等相关概念（American Psychiatric Association, 2026）。一项针对大学生的研究发现，社交逃避、信息获取、休闲活动、经济利益、社交互动和娱乐是影响互联网使用的因素（Balc? & Ayhan, 2007）。由于对技术提供的替代机会的密集使用，大学生的技术成瘾被视为一个全球性问题（Chandani et al., 2019; Omoyemiju & Popoola, 2021; Robichaud et al., 2019）。一项在大学生中开展的实验研究表明，即使年轻人接受了关于技术成瘾重要性的教育，也不存在彻底消除该问题的完全解决方案。在该研究中，学生接受了关于技术成瘾影响的教育，尽管在接受教育后意识到其危害，但他们仍然忽视其重要性（Bayir & Topbas, 2023）。据此，识别导致年轻人技术成瘾的潜在因素可能更有助于解决该问题。

回避被认为是个体生存所敏感的一种自然反应（Hayes et al., 1996）。认知回避包括分散注意力、担忧和思维抑制等策略，用于使自己远离不愉快的情况或困难，或者避免思考这些问题（Sagui-Henson, 2017）。作为一种应对方式，认知回避可以被描述为"旨在否认或减轻危机严重性或后果的反应"以及"接受现状并决定基本条件无法改变"（Cronkite & Moos, 1995）。使用技术是个体用来逃避压力环境的应对策略（Aagaard, 2021）。在此背景下，补偿性互联网使用理论支持了这一观点。该理论认为，长期暴露于不利条件的个体往往会试图逃避痛苦的现实或保护自己（Kardefelt-Winther, 2014）。同样，个体可能有意识或无意识地采用认知回避策略来应对情感和心智上具有挑战性的情境（Robichaud et al., 2019）。虽然认知回避策略在短期内可能有助于应对具有挑战性的内在体验，但也可能阻碍个体发展长期解决方案的风险（Sagui-Henson, 2017）。

研究发现，认知回避的重复和强化——其用于应对潜在的危险或可怕情境——可能导致个体通过减少对负面情绪的调节来避免内在体验（Borkovec et al., 2004）。有研究提出，思考最坏的结果以避免实际或感知到的问题，可能通过提供心理逃避机制而促成强迫性互联网使用（Sharma & Palanichamy, 2018）。互联网成瘾也是一种行为成瘾类型。Goodman（1990）将行为成瘾的概念定义为：在反复尝试控制该行为且产生重大负面后果的情况下，仍然持续进行既能带来快感又能缓解内在不适的行为（Goodman, 1990）。健康的互联网使用是指个体在适当的时间范围内使用互联网以实现既定目标，且不会出现认知或行为问题。关于互联网成瘾，有争议的是病理性行为是否像物质成瘾那样出现，还是实际上是现有心理问题的表达或逃避方式（O?uz et al., 2008）。

尽管已有研究表明认知回避行为可能导致互联网或技术成瘾，但文献中没有研究直接考察这两个概念之间的关系，尤其是在大学生这一高危群体中。大多数研究是从体验性回避、认知灵活性或认知行为方法的角度来考察互联网或技术成瘾的（Ate? & Sa?ar, 2021; Balc? & Kaya, 2023; Hamdan Mansour et al., 2020; Wang et al., 2023; Zeidi et al., 2020）。一项考察体验性回避与数字成瘾之间关系中介作用的研究发现，体验性回避对数字工具使用时长有显著的正向影响；随着体验性回避的增加，学生使用数字工具的时间也随之增加。同样，体验性回避对数字成瘾也有显著影响。此外，研究还表明数字使用时间也中介了体验性回避与数字成瘾之间的关系（Balc? & Kaya, 2023）。基于这一发现，考察预期与体验性回避相互作用的认知回避的影响，将为文献提供重要贡献。此外，鉴于技术在大学生中日益增长的负面影响，这些发现可以为促进技术的适当和有效使用的举措提供指导。

本研究的目的是考察大学生认知回避行为与技术成瘾之间的关系。

1. 大学生的认知回避行为水平如何？
2. 大学生的技术成瘾水平如何？
3. 大学生的认知回避行为与其技术成瘾之间是否存在关系？
4. 大学生的认知回避行为对其技术成瘾水平有何影响？

研究设计

本描述性相关性研究考察了大学生认知回避与技术成瘾之间的关系。本研究遵循STROBE指南进行报告。

研究变量与测量

本研究考察的主要变量为认知回避行为和技术成瘾。认知回避被视为自变量，而技术成瘾被视为因变量。本研究的数据通过人口学特征表和

结果

本节呈现了大学生的人口学特征、他们的技术成瘾和认知回避水平，以及这些变量之间的关系。还包含了一个分析结果，考察了认知回避行为对技术成瘾的影响。表1展示了关于学生人口学特征和互联网使用情况的一些描述性发现。

参与者的平均年龄为20.79 ± 1.71岁，他们

讨论

本研究考察了大学生认知回避行为与技术成瘾之间的关系，以及影响这一关系的因素。在此范围内，研究结果与文献进行了讨论。

考虑到参与者具有中等水平的技术成瘾，且用于确定认知回避行为的评估工具最高可得125分，大学生得分69.11 ± 20.34分。

结论

研究发现学生表现出中等水平的技术成瘾。分析确定成瘾程度随互联网使用年限和每日在线时间增加而增加，且技术成瘾随认知回避程度加深而增加。分散注意力和思维替代——认知回避的子维度——的预测效应尤为突出，所建立的模型解释了技术成瘾的74.5%。

CRediT作者贡献声明

Mesiya Aydin：撰写——初稿、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。Figen ?avu?o?lu：撰写——审阅与编辑、方法论、调查、概念化。

伦理声明

本研究已获得某公立大学社会与人文科学研究伦理委员会批准（决议编号：2022-380），并获得了数据采集所在大学的机构许可。

资金来源：无。

利益冲突声明：作者声明不存在已知的、可能影响本文工作的竞争性经济利益或个人关系。

Mesiya Aydin | Figen ?avu?o?lu

奥杜克·五月大学健康科学学院护理系公共卫生护理学系，土耳其桑苏恩