摘要
伴随着智能手机不断的发展和普及,W及手机游戏的深入开发,智能手机
游戏己经变得非常流行,并进一步发展成为了当前的流行磋势化ing et al.
2014; Lin et al.2011)。玩家可W通过智能手机游戏来满足自己丰富多样的
需求,比如娱乐、社交、竞技、及通过沉迷于游戏虚拟世界来逃离和躲避现
实生活中的压力、烦恼和痛苦(e.g.,Choi and Kim 2004; Ding et al.2014;
Lin etal.2011)。相对于传统的游戏平台(比如电脑游戏),智能手机游戏不
仅仅可1^提供传统游戏的基本功能,同时还具备了不可比巧的优势,比如智能
手机平台的可移动性,方便携带性,和使用便利性化a etal.2007)。与此同
时,智能手机游戏可巧妙的填补了用户的零碎时间化i and Counts 2007)。
这些优势也让大量的游戏玩家从传统的游戏平台转向了新兴的智能手机平台。
ITE巧报道显示,在美国,78%的游戏是在智能手机平台上进行操作。根据
SuperData数据得知,2016年智能手机游戏的全球市场盈利己经高达406亿美
元。在游戏市场份额中,智能手机游戏所占收入比例远远超过其他平台游戏收
入。化WZ00指出游戏作为一个新兴产业,正在不断发展。智能手机游戏发展速
率也赶超了其他游戏形式。智能手机游戏不断发展成为了主流趋势。在广阔的
智能手机游戏市场中,中国就独占了1/4的游戏收入。从发展趋势调研中,我
们可W发现中国己经拥有并且在未来将继续保持世界最大的游戏市场。在中国,
电脑游戏终端市场己经呈现了下滑趋势,发展速率缓慢。然而与此不同的是,
手机移动客户端的游戏发展情况远远超过了我们的预期。手机游戏发展速度不
断加快,拥有广阔的发展前景。据U-Game报告显示,截止到目前,中国智能手
机游戏玩家己经拥有了日亿6千4百万用户。
尽管智能手机游戏给我们的整体社会带来了巨大的经济收益,对个人而言,
也满足了不同的需求,但是伴随着智能手机游戏的普及,不当的使用行为(比
如游戏成癖)也同样给个人和社会带了严重的后果。Livescienc指出游戏成瘤
会严重影响到个人的正常社交活动,阻止了玩家形成正常的沟通社交能力和技
巧。成瘤的玩家从而会不断遭受抑郁,焦虑,分裂症(^^及表现出强迫症等负面
行为。调查指出这些负面情况在14至28岁的游戏玩家之中尤为显著。值得引
起我们注意的是,智能手机游戏远远比电脑游戏成癖情况严重的多。无论智能
手机游戏玩家沉迷与何种具体的手机游戏,成癖行为都对他们的健康情况,生
活,工作与学习产生严重的不利影响。
在这种情况下,许多成瘤玩家都纷纷寻求途径来摆脱成癒行为,恢复到正
常的工作学习状态订urel 2014)。然而,调查发现,尽管成瘤玩家不断努力试
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图戒掉成癖,最终总是W失败而宵终。具体来说,他们曾经试图克制自己的使
用欲望和行为。可是经过一段时间的抑制之后,他们又重返到之前的成瘤状态。
这种情况,在学术上被称之为上癖复发(甜0U et al.2011)。复发描述了在抑
制或禁欲一段时间后,重新返回到过度使用技术的行为化eeetal.20巧)。复
发掠志着之前对成瘤行为的治疗的无效与失败。因此,要想要让成瘤玩家完全
摆脱成瘤行为,必须要满足避免复发的要求,而不是短期的抑制行为。技术类
上瘤跟物质成癖类似,都拥有着极高的复发率(Vaillant 1988)。有资料显示,
技术类成癖玩家不惜耗费大量的时间和精力去克制成瘤行为,然而却很轻易的
复发其上癖行为,并且伴随着其他负面结果的出现(比如烟瘤)。也理医生曾经
向社会公开其治疗日志,日志中详细记录了人们治疗成瘤的过程。日志中显示
80%寻求帮助的病人大多数是技术类成痛人群。超过2/3的是严重成瘤患者,其
自身无法摆脱成痕行为。尽管不同的治疗干预方案都己经实施,但是成瘤行为
还是不停的重复出现。值得注意的是,技术类成瘤不仅仅呈现复发率高的特点,
上瘤复发带来的负面后果更是显而易见。曾有社会报道显示,尽管实施了H个
多月的治疗,曾经的优秀学子因为技术类成廳不断复发最终被勒令退学。技术
类上聽复发对用户的生活,工作和学习都产生了严重的负面影响。作为技术类
成瘤的一个显著类别,智能手机游戏成瘤也同样显示着极高的复发率。因而,
如何有效的防治上瘤复发,才是帮助成瘤患者摆脱成瘤痛苦的根本途径。
尽管如此,信息系统领域现阶段并没有着手研究如何避免技术类成瘤行为
复发。在信息系统文献中,主流文献依旧秉持着技术来带效益的正面观点(e. g.,
Legris et al.2003: Mun and Hwang 2003; Pan and Jordan-Marsh 2010),
忽视了对技术负面产出(比如技术类成瘤)的研巧与投入。相对于过往的文献,
信息系统领域关于成瘤行为的文献依旧处于初级阶段。相关研巧正在不断发展,
对于技术类成瘋行为的认知也在逐渐加深(Cheung etal.2013)。现有的文献
大体上可■被分成H类。一类是关注成癖行为带来的负面结果,比如损害了生
理、也理健康;第二类主要从描巧性或概念性方法来研究成瘤特征和测量(e. g.,
Kwonetal.201別;第^类也是最近的研究趋势,即关注研究成瘤的前因。尽
管这些研究拓宽了我们对技术类成癖行为的认知,但是对于复发的研究依旧处
于空白期。如何有效防止技术复发成为了未来信息系统领域将要研究的问题。
关于上癖复发这个研究问题,与信息系统领域研巧空白相对应的,屯、理学,
病理学都对复发行为进行了不少的研究。送些领域研究复发的对象包括物质成
瘋(比如酒精和尼古下),W及也理行为失调(比如抑郁,冲动和强迫症)。大
量的文献不仅尝试着了解导致复发的诱导因素(e.g.,Bauer 2001),还进一步
挖掘有效防止复发的针对性方案(e. g., Hendershotetal.2011)。由于技术
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类成瘤和非技术类成癖(比如物质成漏)存在一定的差异,所W信息系统领域有
必要对技术类上瘤复发行为做具体分析。
基于如上原因,我们认为有必要深入研究技术类上癖复发行为。研巧如何
避免复发的防止过程,在成瘤行为不断日益严重的社会背景下显得势在必行。本
文尝试对了解智能手机游戏成瘤的复发行为,提出关键性防止因素,从而加深
我们对技术类成癒的认知,深化信息系统领域知识结构,从而为未来提供更为
系统、行之有效的防止措施打下基础。具体来说,本文旨在解答如下的研巧问
题:
(1)什么是技术类上癖复发?
(2)在智能手机游戏情景下,哪些关键因素可W有效地防止技术类上癖复
发行为?
为了更好的解答这些研究问题,本研究借助了 W往文献,采用Zimmerman
(2002)提出的自我调节过程来研究来防止复发。自我调节过程主要运用在自主
学习情境,主要目的是为了更好的自我调节,从而取得更好的学习效果。由于
防止复发行为也被认定为是是自我调节、自我管理的过程化onovan and
Witkiewitz 2012),因而本文认为采用Zimmerman的自我调节框架是适用于我
们的研巧情景的。根据原有关于成瘤行为的文献,强化因素或过程是导致成瘤
的背后机制。强化过程包含了正、负强化两个方面。因此,我们通过自我调节
的过程来弱化强化机制从而达到了避免上瘤复发的目的。具体来说,自我调节
过程包含H大阶段,分别是预见阶段,实施阶段和自我反省阶段。预见阶段发
生在真正实施管理阶段之前,主要包括对任务的分析和自我动力两大类。任务
分析包含设定目标,自我动力方面包含对自我能力的感知。在本文中,我们相
应的采用两个因素:防止复发的目标和自我效能感。在第二阶段,也就是正在
实施阶段,自我监控和自我控制是主要两个方面。我们采用正念的状态来达到
自我监控和观察的目的。第H个阶段包含自我判断和自我应对。其中自我应对
包含了情感反应和行为应对。本文在这一阶段主要关注负面情感和复发行为,
及在实际行为发生之前的重要因素-欲望。
由于信息系统文献指出过去使用技术的经历会影响到接下来技术使用相关&39;
的认知和行为,并且上癖复发是发生在曾经成痛和曾经克制之后的行为,因此,
我们在自我管理过程的基础上,考虑到技术使用经历对我们后续防止复发的影
.
响。并且,当前情境下使用设备平台的技术特征也被认为会对使用技术行为产
生影响,因而也被考虑到我们研巧模型当中。与此同时,其他机制对成瘤行为
有重要影响的因素,比如习惯,W及用户的人口统计学因素在此次研究模型中
被考虑为控制因素。
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为了验证和测试我们所提出的模型和假设,我们在2016年10月对活跃的
智能手机用户进行了网络调查。由于近几年来中国智能手机用户排名世界前列,
更重要的,中国智能手机游戏用户己经拥有了庞大的用户群体。因此,我们认
为把中国智能手机游戏用户作为我们的调查数据的样本来源是可行的、适用的。
由于多题项量表可W有效地降低测量误差(地urchill Jr 1979),所W我
们在测量问卷中采用多题项量表的方法。大部分构念是根据之前文献己经开发
好的成熟量表得来,进行措辞的相关修改,从而适应于本研巧的具体情境。除
此之外,我们根据定义内容对技术使用经历量表进行自我开发。所有的度量都
是采用李克特A点式进行测量(从1=非常不同意到7=非常同意)。除了"正念"
作为形成性变量,其他构念都是作为反映性变量。根据W前文献,"正念"由五
个一阶指标构成:"对内在感受不评价","观察","有意识性行动","描述",
[^>1及"内在感受不反应"。由于我们研究的问题是负面行为,用户有可能为了迎
合社会价值观和树立维护良好形象,从而掩盖或者降低成癖的程度(Turel et
al.2011; Williams et al.1992)。因此我们增加了对社会期望偏差的测量。
鉴于对构念的测量都是英文版本,而我们的调查对象是中国用户,因而我
们把英文问卷翻译成了中文版本。同时,我们采用了回译的方法(McGorry
2000),来保证我们的问卷翻译准确无误。我们还选用了23位信息系统专业的
学生