中国大学生孤独感变迁的横断历史研究

A Cross-Temporal Meta-Analysis of Changes in Chinese College Students’ Loneliness

摘要: 目的：了解我国大学生孤独感水平随年代变化的趋势。方法：对1997~2018年(数据收集年代) 177篇采用UCLA孤独感量表(第三版)评价大学生孤独感的研究文献进行横断历史元分析(N = 85,205)。结果：1) 1997~2018年大学生的孤独感与年代呈显著正相关(r = 0.32, p  0.01)；2) 男大学生孤独感上升了7.00分，效果量为0.85，女大学生孤独感上升了6.49分，效果量为0.83；3) 生源地为城市的大学生孤独感上升了7.56分，效果量为0.91，生源地为农村的大学生孤独感上升了3.38分，效果量为0.43。结论：1997年以来，中国大学生的孤独感总体呈上升趋势，尤其要格外关注生源地为城市的大学生孤独感状况。

Abstract: Objective: This research aims to understand the trend of the loneliness of Chinese college students changing over the years. Methods: A cross-temporal meta-analysis was conducted on 177 literatures that used UCLA Loneliness Scale (third edition) to evaluate college students’ loneliness from 1997 to 2018 (the year of data collection) (N = 85,205). Results: 1) The loneliness of college students from 1997 to 2018 was positively correlated with age (r = 0.32, p  0.01). 2) Male college students’ loneliness increased by 7.00 points, and the effect size was 0.85. Female college students’ loneliness increased by 6.49 points, and the effect size was 0.83. 3) The loneliness of college students from urban areas increased by 7.56 points, and the effect size was 0.91. The loneliness of college students from rural areas increased by 3.38 points, and the effect size was 0.43. Conclusion: Since 1997, the loneliness of college students in China has been on the rise, and special attention should be paid to the loneliness of college students in urban areas.

1. 引言

近年来，随着社会现代化的发展，人与人之间的空间距离逐渐缩短，但心理距离却在增大，人际关系疏离引发的孤独感日益受到关注。在以往的社会中，“孤独”一词常与缺少儿女陪伴的老年人捆绑在一起，而现在孤独却成为青年群体的普遍特征(农郁，2019)。大学生作为青年群体的重要组成部分，其孤独感水平是否也随着社会发展发生了变化，是当前亟需了解的问题。

孤独感是指当个体对人际交往的渴望与实际交往程度出现差距时所产生的一种负性情绪体验，已成为评定身心健康水平的关键指标(张春阳等，2019)。根据埃里克森的心理社会发展理论，大学生所处的年龄阶段面临着亲密与孤独的危机，在这一时期需要与其他个体建立友谊或亲密关系，以帮助个体得到最大的社会认可，反之，如果无法与人建立友谊或亲密关系，则会容易使个体陷入孤独的情感之中(乐国安，2016)。自21世纪以来，网络技术的发展改变了以往的社会交往方式，网络人际交往成为大学生流行的交往方式，热衷于在虚拟的世界抒发情感，交流思想。但有研究发现，频繁的网络虚拟交往会削弱大学生现实人际沟通的能力，难以建立良好的人际关系，产生更强的孤独体验(李云峰，帅煜朦，2016)。一项关于社交焦虑变迁的实证研究也发现自1998年以来大学生群体的社交焦虑水平在逐年增高(时蒙等，2019)。社交焦虑与孤独感有着正相关关系，那么大学生的孤独感是否也出现逐年上升的趋势？然而，纵观以往关于大学生孤独感的研究多为小样本的横断研究，鲜有研究从大样本且纵向的视角来探究大学生孤独感水平的整体变化状况。因此，本研究将通过横断历史的元分析方法来考察我国大学生孤独感水平随年代的变化趋势。

横断历史的元分析这一研究方法是由美国心理学家Twenge (1997)所提出，用于考察某个心理量历年研究结果的连续变化状况，以弥补一般元分析方法所未能解决的“年代效应”问题。横断历史元分析主要是通过汇总一段时期内关涉某心理变量的所有实证研究，按照年代提取其中有效的研究结果并与年代变量建立联系，进而描绘心理变量随年代变化的轨迹。

国内自有大学生孤独感的实证研究以来，主要采用第三版的UCLA孤独感量表作为测量工具对大学生孤独感进行相关研究，虽然得到了丰富的研究成果，但这些研究在大学生孤独感的性别差异和生源地差异问题上还存在一些争议。有研究者认为孤独感在不同性别或不同生源地间是存在差异的，如男生孤独感高于女生，生源地在农村的大学生孤独感高于城市大学生(常若松等，2007)；但也有研究者发现孤独感并不存在显著的性别或生源地差异(李越超等，2018)。可见，不同群体大学生孤独感水平的差异问题并未达成共识，其是否真的存在差异需要进一步的整合分析。因此，本研究将采用一般元分析技术，综合评估大学生孤独感水平及其变迁趋势是否存在性别和生源地差异，以期得到更为准确、普遍性的结论，从而为大学生孤独感的预防和干预提供参考。

2. 研究方法

2.1. 研究工具

UCLA孤独感量表(第三版)是由Russell于1978年所修订，主要测量个体因期望的社会交往状态与实际状态间的差距而产生的孤独感。经汪向东等人编译的中文版本在我国孤独感实证研究中得到广泛应用(汪向东等，1999)。该量表总共包含20个题目，采用李克特4点(1至4)计分，以总分高低代表孤独感水平，其理论最高分为80分，最低分为20分，总分越高说明个体体验到的孤独感越强烈，反之则越弱。

2.2. 文献检索

2.2.1. 文献搜集标准

在结合大学生群体的实际情况基础上，制定了以下文献收集和筛选的标准：1) 所有研究均使用UCLA孤独感量表(第三版)这一测量工具；2) 研究对象为中国内地大学本科生，不包括高职生、专科生、研究生以及港澳台学生，而且研究对象为一般大学生群体，贫困生等特殊群体予以排除；3) 研究报告中提供了明确的孤独感数据，一般为总体或子样本的样本量、平均值和标准差；4) 若相同作者采用同一批数据所发表的多篇研究，只选择数据最完整且发表时间最早的一篇。

2.2.2. 文献检索结果

在中国知网期刊数据库、万方数据库、维普期刊网、优秀硕博论文等数据库中，分别以“大学生”“孤独感”“UCLA”等关键词进行全文检索。根据上述标准共有177篇文献符合横断历史研究的要求，发表时间在1999至2020年间，除2001、2002年没有文献外，其他年份均有文献分布。

根据横断历史的研究方法，为了保证研究的严谨性，本研究中的“年代”均为数据采集年代。若在文献中明确说明了数据的具体采集年代，则采用文献中的数据采集年代，若文献中未提及，则按照发表年代减去两年得到，如1999年发表的文献，我们认为其数据采集年代为1997年(Twenge, 2000)。因此，本研究的年代范围为1997至2018年，所涉及的总样本量为85,205名大学生，具体信息如表1所示。

Table 1. The quantity and distribution of literature on loneliness of college students

表1. 大学生孤独感文献数量及分布情况

2.2.3. 文献信息提取

本研究利用Excel 2016创建177篇文献的信息数据库，其中包含文献的发表年代、数据收集年代以及基本数据(样本量、平均数、标准差)，若文献中只报告子样本数据而未报告总体数据，则按照下面公式1和公式2对子样本数据进行加权：

$\bar{x}={\displaystyle \sum x_i{n}_i}/{\displaystyle \sum n_i}$ (1)

$S_{\tau }=\sqrt{\left[{\displaystyle \sum n_i{s}_i^3+{\displaystyle \sum n_i{\left(x_i-{\bar{x}}_i\right)}^2}}\right]/{\displaystyle \sum n_i}}$ (2)

注： $\bar{x}$ 为合成后的平均数， $S_{\tau }$ 为合成后的标准差， $n_i$ 、 $x_i$ 、 $s_i^2$ 分别为某研究的样本量、平均数、标准差。

3. 研究结果

3.1. 大学生孤独感随年代的整体变化

为直观反映近年来我国大学生孤独感的变迁趋势，本研究绘制了年代与孤独感均值关系的散点图(见图1)。如图1所示，大学生孤独感水平随年代呈上升趋势，说明1997至2018年间我国大学生的孤独感水平是逐年上升的。

Figure 1. Changes in loneliness among college students from 1997 to 2018

图1. 1997至2018年大学生孤独感的变化

为更加准确地量化变迁趋势，首先将年代与孤独感均值进行相关分析，结果显示，年代与大学生孤独感均值呈显著正相关(r = 0.32, p < 0.01)。此外，为了进一步探究孤独感变迁的年代效应，将年代作为自变量，孤独感均值作为因变量，进行简单回归分析。结果显示，在控制样本量后，年代能显著预测大学生孤独感水平(β = 0.30, p < 0.01)。

3.2. 孤独感随年代的变化量及年代解释率

为进一步探究大学生孤独感在22年间的变化量，本研究在对样本量进行加权的前提下，以年代和孤独感均值分别做自变量和因变量建立回归方程：y = 0.277x − 515.277 (其中x为数据收集年代，0.277为未标准化的回归系数，−515.277为常数，y为孤独感得分)，并分别将年代1997和2018带入回归方程获得这两年的均值M₁₉₉₇和M₂₀₁₈。然后通过计算M₁₉₉₇与M₂₀₁₈的差，并除以22年间的平均标准差M_SD (通过对所有研究的标准差求平均数得到的)，得到效果量d值(见表2)。

Table 2. Changes in the mean of loneliness among college students

表2. 大学生孤独感均值的变化量

如表2所示，22年间大学生孤独感均值上升了5.82分，平均标准差为7.93，效果量为0.73。根据Cohen (1977)的建议：d值在0.20至0.50之间属于小效应，0.50至0.80之间属于中等效应，0.80以上为大效应。本研究孤独感变化的效果量为0.73，为中等效应，但接近0.80，表明22年来大学生孤独感水平上升程度较大，应当引起家庭、学校以及社会的高度警惕。

3.3. 不同性别大学生孤独感随年代的变化及差异

本研究对100篇报告了孤独感性别数据的文献(共包括19,656名男生和24,963名女生，数据收集年代跨度为1998至2018年)进行分析，进一步探讨不同性别大学生孤独感水平的变迁趋势。首先将年代分别与男生和女生孤独感均值进行相关分析，男生(r = 0.37, p < 0.01)和女生(r = 0.35, p < 0.01)孤独感水平均与年代呈显著正相关。在控制样本量后，年代也均能显著预测男生(β = 0.35, p < 0.01)和女生(β = 0.31, p < 0.01)的孤独感水平。此外，我们进一步求得男大学生孤独感上升了7.00分，平均标准差为8.19，效果量为0.85；女大学生孤独感上升了6.49分，平均标准差为7.86，效果量为0.83 (见表3)，男生和女生的效果量均超过了0.80，为大效应。

Table 3. Changes in the mean of loneliness among boys and girls

表3. 男生和女生孤独感均值的变化量

此外，为进一步分析男女大学生孤独感水平是否存在差异，采用一般元分析的方法进行检验：其中男大学生为实验组，女大学生为控制组，并利用以下两个公式计算孤独感性别差异的效果量。结果发现，性别差异的总效果量d = 0.10，小于小效果量0.20的界限，说明孤独感水平不存在性别差异。

$SD=\sqrt{\left(n_e-1\right)S_e^2+\left(n_c-1\right)S_c^2/\left(n_e+n_c-2\right)}$ (3)

$d=\left(M_{男}-M_{女}\right)/SD$ (4)

注：公式3中，SD为男生组和女生组的合成标准差，其中n_e和S_e分别为男生组的样本量和标准差，n_c和S_c分别为女生组的样本量和标准差。公式4中，M_男和M_女分别为男生组和女生组的孤独感均值。

3.4. 不同生源地大学生孤独感随年代的变化及差异

为探讨不同生源地(城市、农村)大学生孤独感水平的变迁趋势，本研究对53篇报告了生源地数据的文献(共包括11,110名城市大学生和13,532名农村大学生，数据收集年代跨度为2002至2018年)进行分析。首先将年代分别与城市和农村大学生孤独感均值进行相关分析，城市大学生孤独感均值与年代呈显著正相关(r = 0.38, p < 0.01)，但农村大学生孤独感均值与年代相关不显著(r = 0.20, p > 0.05)。在控制样本量后，年代能显著预测城市大学生的孤独感(β = 0.38, p < 0.01)，但不能显著预测农村大学生的孤独感(β = 0.19, p > 0.05)。进一步分析表明，城市大学生孤独感上升了7.56分，平均标准差为8.27，效果量为0.91，为大效应量；农村大学生孤独感上升了3.38分，平均标准差为7.80，效果量为0.43，为小效应量(见表4)，说明城市大学生孤独感水平上升的趋势更为明显。

Table 4. Changes in the mean of loneliness among urban and rural college students

表4. 城市大学生和农村大学生孤独感均值的变化量

进一步分析不同生源地大学生孤独感水平的差异，结果发现，不同生源地差异的总效果量d = 0.08，小于小效果量0.20的界限，说明孤独感水平不存在生源地差异。

4. 结论讨论

4.1. 22年来我国大学生孤独感水平显著上升

通过横断历史的元分析发现，1997至2018年间我国大学生孤独感水平与年代呈显著正相关关系，大学生孤独感正逐年上升。这与以往关于大学生社交焦虑变迁的研究结果相吻合，也说明当前大学生的社会心态状况不容乐观。孤独感水平的上升可能并不是单一因素导致的，而可能是社会、学校、家庭等多因素综合影响所形成的。

首先，在社会环境方面，互联网时代的到来可能是大学生孤独感水平上升的关键原因之一。伴随着网络技术的发展以及智能电子产品的普及，电脑、手机已成为大学生日常生活的“必需品”，越来越多的大学生沉溺在网络游戏、手机娱乐中。网络虚拟世界的交流增加，往往会阻碍现实社会的互动，现实的沟通和交流缺失，不利于个体社会支持系统的维系和发展，导致大学生群体“沙粒化”倾向越发凸显，人际关系更加疏离(朱敏，2019)。有实证研究也发现，网络使用及依赖会增强个体的孤独感，而孤独感又进一步促进了大学生的网络依赖，从而陷入互联网依赖与孤独感的恶性循环中，导致孤独感不断攀升，不利于大学生的健康发展(周奕欣等，2016)。

其次，学校是大学生主要的学习生活场所，日益增强的学业、就业等竞争压力可能与大学生孤独感上升有重要关联。随着我国高等教育大众化，扩招导致大学生总量逐年增加，也加剧了大学生之间对各种社会资源的竞争。此外，就业市场对大学生的要求也越来越高，为了在就业上更占优势，越来越多的大学生致力于考取更多的资格证书或者参加研究生考试以争取更高的学历，学业和就业压力不断增大。各种各样的考试分散了大学生的精力，因而能够有效参与社交活动和社交锻炼的次数越来越少，社交的匮乏导致大学生难以纾解压力，不良情绪增多，同时也增强了大学生的孤独感。

最后，家庭方面的因素可能也是大学生孤独感上升不可忽视的原因。自上世纪80年代严格推行计划生育政策以来，大学生中独生子女的比率越来越高。独生子女作为家庭的独苗，自小受到家长们无微不至的呵护，封闭型的温室保护窄化了社会接触面，交往能力很难得到充分、适时的训练；此外，在独生子女家庭里，以兄弟姐妹身份出现的倾诉对象缺失，增加了寻找合适、可靠的倾诉对象的难度，当无人可倾诉时，不得不放弃倾诉(王颖，2019)。一项关于90后独生子女社会交往的调查发现，在面对挫折和压力时，非独生子女倾向于寻找同学/朋友倾诉，而独生子女则倾向于独处来排解压力，久而久之则养成了自我封闭、孤僻的性格倾向，以致在社会生活中表现出不合群现象，孤独感更高(杨雪睿，曹启淏，2018)。

4.2. 不同群体大学生孤独感水平变迁轨迹的差异

本研究还对不同群体大学生孤独感水平的变迁进行了分析比较。首先，在不同性别群体中，我们发现孤独感水平并没有男女差异，但无论男生还是女生，孤独感都随年代呈上升的趋势。可以看出，性别差异不是孤独感的影响因素，也不影响孤独感变化的模式，这与大部分孤独感研究结果相一致(肖秋，苏涛，2019)。研究者认为，其原因可能是近年来男女平等观念逐渐深入人心，且在2012年的十八大会议上，“男女平等”还作为基本国策写入了报告，社会对男女的要求趋于平等。特别是在大学阶段，接受了高等教育的大学生拥有平等的社交机会，性别因素在其中的差异影响逐渐被弱化，因而孤独感水平及其变化模式也基本一致。

除性别群体外，还分析了不同生源地大学生群体的变化模式，发现城市生源大学生的孤独感水平是显著升高的，而农村大学生的孤独感并没有出现显著的年代变化，可见生源地是孤独感水平逐年升高的调节变量。其原因可能在于城市生源地大学生从小更容易接触各类电子产品，过多的网络使用限制了其现实社会交往的能力，因此，对于城市大学生来说，孤独感受到社会变迁影响的程度可能更高。虽然农村生源大学生其孤独感没有出现上升，但通过一般元分析发现不同生源地大学生其孤独感水平并不存在显著差异，这也说明农村大学生的孤独感长期以来一直较高，因而不能忽视农村生源大学生孤独感的干预，学校及社会有关部门应针对不同生源地大学生采取相应的措施，改善大学生的不良心态。