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移动社交网络对大学生自我控制的影响
摘 要：随着移动信息技术的不断开发,多媒体终端的更新换代,过量沉浸于移动社交网络的现象日益增加.大学生作为移动社交网络使用最活跃的人群,应给予更多的关注和辅导.结合文献研究,运用统计方法着重编制《移动社交网络对大学生自我控制影响调查问卷》,解析影响移动社交网络对大学生自我控制能力的重要影响因素.
关键词：移动社交网络 自我控制
一、引言
随着4G、5G技术的不断进步,探探、映客、微博、微信等,依托于移动互联网络的多元移动社交网络APP如雨后春笋般成长在这片沃土里.至2016年8月微信活跃用户已突破8亿,已然成为分享经济下社交APP中的至尊.
作为移动社交网络使用最活跃的人群,大学生通过移动社交平台保持与人沟通、情绪发泄和维系关系,在大学生的生活学习中扮演着不可或缺的角色.已有的适用于大学生群体的自我控制问卷,对于移动社交网络中的自我控制问题适用性不强.鉴于此,本研究试图编制《移动社交网络对大学生自我控制的影响问卷》作为大学生在移动社交网络下自我控制能力的研究工具.本文通过对北京林业大学学生的测量评估,试图勾勒移动社交网络对大学生自我控制影响的粗略轮廓.
二、文献综述
1.移动社交网络
目前,在我国尚未有明确的移动社交网络的概念,对这方面的研究多局限于手机社交网络,或者围绕承载媒介进行的概念解析.其中,较为明确的定义在《移动社会网络服务及商业模式研究》被提及到,指出移动SNS是在原有的技术基础上,结合移动互联网络通讯技术,以移动终端为载体的深层次应用程序,为广大用户提供更加便捷灵活的互动交流平台,满足用户对现实世界和虚拟空间的双重精神需求.除了搭建交流渠道外,移动社交网络还为用户提供除沟通以外的网络娱乐服务.而《消费者移动SNS业务使用意愿影响因素研究》一文中也提出,移动社交网络是使用手机终端、PDA和移动PC等为载体的社交网络模式,具有一定的广泛性.
2.自我控制的定义
从辞源角度分析,可将“自我控制”拆解为“自”、“我”、“控”和“制”四个字,通过单个字的意思解释其整体的内涵.即以自我为出发点,根据环境变化和自我的思想意识制定规则、标准或者规矩,并依照他规范行为.同样,国外的研究者也提出“self- control”的词根表达为内发自主地管控自己的行为方式、情绪变化和期待.而且指出,自我控制的影响不仅来自于外界的强制、权威施加,还有自我信念和自我目标等方面的影响作用.综合判断角度,自我控制是个人主动掌握自身的心理与行为,是个体在没有外界监督的情况下,自觉管理目标,抵制诱惑与,调控自身行为,保证实现目标的一种综合系统.
三、研究假设
移动社交网络对大学生自我控制影响关系的结构具有多维性,纬度包括主动性、独立性、坚持性、自制力四个方面,可以通过理论推导与实证方法编制具有良好信度和效度的问卷.
移动社交网络对大学生自我控制影响的总体水平及各维度,在性别、年级、成绩、户籍所在地、日均使用移动社交网络小时数等方面存在显著的差异,并在接下来的研究中进行证实或证伪.
四、问卷调研
就移动社交网络对大学生自我控制能力影响编制《移动社交网络对大学生自我控制能力影响》的开放式问卷.将开放式问卷结果进一步的浓缩,形成《移动社交网络对大学生自我控制影响的调查问卷》初始版,并请有关专家对问卷的内容纬度、题项设置、科学测量等方面对问卷进行初步的评鉴.问卷测试回收后,根据同质性分析和探索性因子分析对问卷中不合适的题项进行更换、修改,最终确定移动社交网络对大学生自我控制影响关系的“坚持性、自治力、主动性、独立性”四纬度的结构,包含23道题项.以北京林业大学学生为问卷调查对象,随机在14个学院中抽取3个学院进行分层随机取样.选取了2 37名大学生进行问卷调查,有效回收率96.2%.进行验证性因素分析,卡方与自由度的比值(x2/df等于2.00<5)、RMSEA（等于0.066<0.80）及CFI（等于0.904>0.9）,各项拟合指数都比较理想.在信度方面,问卷整体的内部一致性信度系数达到了0.930,四个维度的信度系数在0.760以上.在效度方面,问卷的四个维度及总问卷的相关在0.765以上,探索性因素分析总解释率达到57.718%,表明问卷的结构有较好的效度.
五、结论
移动社交网络对大学生自我控制能力的影响经5个变量的对比分析发现,性别和日均使用移动社交网络的时间是独立的重要的影响因素.本研究结果显示移动社交网络对大学生自我控制影响方面的性别差异较显著,男生在移动社交网络影响下的控制能力要高于女生.在学生日均使用移动社交网络的时间方面,在移动社交网络对自我控制的影响力的总量表、分量表及自我控制力方面,都存在着显著差异.说明日均使用移动社交网络的时间小于3小时的同学明显比大于3小时的同学在这5个方面表现出的控制能力高.而在年级、户籍所在地、成绩等因素的影响下,大学生的自我控制力没有表现出显著差异.虽然本研究测量出性别和日均使用移动社交网络的时间是重要影响因素,但是本文无法对影响的成因、程度、方式进行数据统计方面的解释.
参考文献
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