1. 引言
随着互联网的普及，网络游戏逐渐成为青少年主要的娱乐方式之一。2021年发布的《2020年全国未成年人互联网使用情况研究报告》显示，2020年我国未成年网民规模达到1.83亿，上网玩游戏的未成年网民比例为62.5%，而其中，中等职业教育学生在网上玩游戏的比例为各学历段最高。网络游戏在青少年中的广泛流行，引起了越来越多的研究者的关注。已有研究表明网络游戏过度使用者存在焦虑、抑郁、孤独等问题(楚啸原等，2020；洪子杰等，2022；纪凌开，谭洁，2020)，若持续反复使用互联网进行游戏，会对个体造成损害或临床上的严重困扰，形成网络游戏成瘾(张梦柔等，2022)。
中职生指初中毕业后进入中等职业技术学校的青少年群体，他们正处于生长发育的关键期，好奇心强，缺乏足够的自我控制能力和判断能力，很容易受到外界环境的影响，且多为中考失利，学校管理不够严格，极容易沉溺在网络游戏中，对学习和生活产生不良影响(李冬雪，2021)。
以往对网络游戏成瘾的研究或采用问卷得分作为诊断标准，如DSM-5 IGD诊断标准，在12个月内符合9条标准中的5条或者更多则视为网络游戏成瘾(靳宇倡等，2019)，这种方式忽略了患者症状表现之间的不同。或采用以变量为中心的方法，多集中在问卷各维度的均分进行探讨，这种方式假定所有被试是同质的，忽略了个体之间的差异。潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)假设总体内部存在隐藏的不同类别，通过潜在剖面分析可以将不同的潜在类别识别出来(赵丽等，2013)。以往研究者进行了研究(Kim & Lee, 2021; Tullett-Prado et al., 2021; Yu et al., 2019; Zhang et al., 2021; 凌宇等，2022)，Kim和Lee (2021)分析了来自韩国青少年在2018年的3040份数据和2020年的2906份数据，对其成瘾性网络游戏使用的潜在类别进行研究，将其分休闲游戏玩家、中度游戏玩家、潜在风险游戏玩家和上瘾游戏玩家4类。Tullett-Prado等人(2021)的研究对1032名18~72岁的游戏玩家的IGD症状进行潜在类别分析，可分为IGD风险规避组、规范组、中等IGD风险组、高IGD风险组4类。国内Yu等人(2019)的研究以569名11至16名的中学生和523名17至28名大学生为研究对象进行网络游戏障碍的潜在类别探究，将其分为4类。Zhang等人(2021)的研究根据734名男性大学生的网络游戏成瘾测试项目得分将其分为低网络成瘾组、中度网络成瘾组和高度网络成瘾组3类。凌宇等人(2022)的研究对1568名青少年的网络游戏成瘾的潜在类别进行探究，发现可分为：无网络成瘾组、低风险组、中风险组和高风险组4类。结合以往研究发现，目前尚未有研究对中职生的网络游戏成瘾的异质性进行探究，因此，本研究将对中职生的网络游戏成瘾状况的潜在类别进行探索。
自我控制指个体抑制或克服自身的欲望、需求而改变自动化的或者习惯的行为、思维的方式的过程(Baumeister et al., 2007)。以往研究发现，自我控制水平能够与网络游戏成瘾密切相关，自我控制能力越差的个体表现出越强的网络游戏成瘾倾向(何灿等，2012)。张贤等人(2019)以有网络游戏经验的男大学生为研究对象，发现自我控制与网络游戏成瘾有显著的负相关关系。张梦柔等人(2022)以中职生为被试，对自我控制的冲动系统和控制系统两个维度与网络游戏成瘾的关系进行了探讨，发现了相反的结果，即自我控制系统对网络游戏成瘾具有显著负向预测作用，而自我冲动系统对网络游戏成瘾具有显著正向预测作用。本研究将探究网络游戏成瘾各潜在类别与自我控制的关系。
网络游戏成瘾者存在显著的性别差异，以往研究发现男性游戏玩家网络游戏成瘾的可能性比女性玩家高(Severo et al., 2020; 林悦等，2021；张燕贞等，2017)。张燕贞等人(2017)的研究发现男生在网络游戏成瘾得分上高于女生，且性别可正向预测青少年网络游戏成瘾。林悦等人(2021)发现相比女生，受到父母忽视的男生希望更低，从而导致有更高的网络游戏成瘾的风险。本研究将探究中职生网络游戏风险各潜在类别是否存在性别差异。
综上，本研究将在前人研究的基础上，采用潜在剖面分析对中职生网络游戏成瘾的潜在类别进行探索，并将自我控制及性别纳入模型，以探究其与网络游戏成瘾潜在类别的关系。
2. 研究方法
2.1. 研究对象
采用方便取样的方法，在天津和河北中职院校发放问卷604份，根据年龄明显错误和规律作答问卷，剩余有效问卷515份(85.26%)，其中，男生250人(48.54%)，女生265人(51.46%)。一年级199人(38.64%)，二年级207人(40.19%)，三年级及以上109人(21.17%)。
2.2. 研究工具
2.2.1. 网络游戏成瘾量表
《网络游戏成瘾量表》改编自河北大学的刘惠军、李洋、李亚莉自行编制的《大学生电脑游戏成瘾问卷》(刘惠军等，2007)，包含24道题目，五个维度：时间管理、情绪体验、生活冲突、牺牲社交和戒断困难。本研究中，该量表Cronbach’s α系数为0.98。
2.2.2. 自我控制量表
谭树华和郭永玉编制的《自我控制量表》共19题(谭树华，郭永玉，2008)，包含五个维度，分别为冲动控制、健康习惯、抵御诱惑、专注工作和节制娱乐，采用李克特五点计分，分数越高，自我控制能力越差。在本研究中，该量表Cronbach’s α系数为0.88。
2.3. 统计分析
使用SPSS22.0用Harman单因素检验法进行共同方法偏差检验。使用Mplus 7.4对进行潜在剖面分析，从初始模型开始(一个类别)，逐步增加模型中的类别数目，直至模型拟合达到最佳。检验潜在类别模型的模型拟合指标主要有：1) Akaike信息标准(Akaike information criterion, AIC)、贝叶斯信息标准(Bayesian information criterion, BIC)和经过校正的贝叶斯信息标准(adjusted Bayesian information criterion, aBIC)，三个指标越小，则模型的拟合效果越好；2) Entropy指数，数值越大代表分类的准确性越高，当Entropy大于0.8时，表示模型分类正确率超过90%；3) 似然比(Lo-Mendell-Rubin, LMR)和基于Bootstrap的似然比(bootstrapped likelihood ratio test, BLRT)检验，如果两者指标的p值达到显著水平(p < 0.05)，则表明K个类别的模型显著优于K − 1个类别的模型。
3. 研究结果
3.1. 共同方法偏差检验
采用Harman单因素检验法检验共同方法偏差，特征根大于1的因子共有9个，最大因子方差解释率为35.86%，小于40%的临界值，故本研究不存在严重共同方法偏差(周浩，龙立荣，2004)。
3.2. 中职生网络游戏成瘾潜在剖面分析结果
本研究以网络游戏成瘾量表的5个维度得分得均值为指标进行潜在剖面分析，以此建立1~5个潜在剖面模型，进行模型拟合度分析，各拟合指数见表1。
Table 1. Potential category index of internet gaming disorder among secondary vocational school students
表1. 中职生网络游戏成瘾各潜在类别指标
随着分类数目的增加，AIC、BIC、aBIC不断减小，在类别数目为2时下降速度减缓。在模型2、模型3和模型4中，LMR和BLRT都达到了显著水平(ps < 0.05)，Entropy均大于0.8，说明分组准确性大于90%。模型3相较于模型2，有一潜在类型表现出明显不同的特点，因此有必要关注和分析该类人群，同时模型4中的一个潜在类别只占2.33% (<5%)，因此未考虑。且3类别模型的类别平均归属概率从94%到99% (见表2)，说明3个潜在类别的分类结果可信。综合以上指标，3类别模型为最优拟合模型。
Table 2. Probability of belonging to each potential category of internet gaming disorder among secondary vocational school students
表2. 中职生网络游戏成瘾各潜在类别被试的归属概率
注：Class 1~3为模型3中网络游戏成瘾的3个潜在类别。
3.3. 潜在类别的命名及特点
各潜在类别的描述统计结果如表3所示，各分维度得分如图1所示。Class 1组学生网络游戏各维度得分位于三种类型的中间水平，共150人，占比29%，命名为“中度网络游戏成瘾型”。Class 2组学生网络游戏各维度得分均低于其他两种类型，共256人，占比50%，命名为“低网络游戏成瘾型”。Class 3组学生网络游戏各维度得分均高于其他两种类型，共109人，占比21%，命名为“高网络游戏成瘾型”。
Table 3. Descriptive statistical results of each potential category of internet gaming disorder among secondary vocational school students
表3. 中职生网络游戏成瘾各潜在类别的描述统计结果
注：根据各潜在类别的特征，将其分别命名：Class 1为“中度网络游戏成瘾型”，Class 2为“低网络游戏成瘾型”，Class 3为“高网络游戏成瘾型”。
Figure 1. The scores of each potential category of internet gaming disorder among secondary vocational school students on each dimension
图1. 中职生网络游戏成瘾各潜在类别在各维度上的得分
3.4. 自我控制和性别与网络游戏成瘾的关系
在保留3类别模型为最优拟合模型的基础上分别加入连续预测变量(自我控制)和分类结果变量(性别)，以确定自我控制和性别与网络游戏成瘾的具体关系。
以低网络游戏成瘾型为参照组，由表4可知，自我控制对中职生网络游戏使用状况所属类别影响显著，自我控制对中度网络游戏成瘾型的回归系数为0.10，SE = 0.02，p < 0.001。相比低网络游戏成瘾型，自我控制提高一分，个体属于中度网络游戏成瘾型的发生比要高10.41个百分点[(e0.10−1) × 100]。自我控制对高网络游戏成瘾型的回归系数为0.17，SE = 0.02，p < 0.001。相比低网络游戏成瘾型，自我控制提高一分，个体属于高网络游戏成瘾型的发生比要高18.29个百分点[(e0.17−1) × 100]。
Table 4. Multiple logistic regression of self-control to each potential category of internet gaming disorder
表4. 自我控制对网络游戏成瘾各潜在类别的多元逻辑回归
由跨类概率相等性检验的结果可知，中度网络游戏成瘾型与低网络游戏成瘾型的性别差异不显著(χ2 = 1.48, p = 0.225)。中度网络游戏成瘾型与高网络游戏成瘾型的性别差异显著(χ2 = 14.67, p < 0.001)，中度网络游戏成瘾型中男性所占比率更低。低网络游戏成瘾型与高网络游戏成瘾型的性别差异显著(χ2 = 36.60, p < 0.001)，低网络游戏成瘾型中男性所占比率更低。具体结果如表5所示。
Table 5. Cross-class probability equality test of gender to each potential category of internet gaming disorder
表5. 性别对网络游戏成瘾各潜在类别的跨类概率相等性检验
4. 讨论
本研究采用潜在剖面分析考察了中职生网络游戏成瘾的潜在类别，且进一步对自我控制和性别与网络游戏成瘾潜在类别的关系进行了探讨。
4.1. 中职生网络游戏成瘾的潜在类别
本研究根据网络游戏成瘾量表的五个维度上的得分情况进行潜在剖面分析结果表明，中职生网络游戏成瘾可分为三个潜在类别：低网络游戏成瘾型(50%)、中度网络游戏成瘾型(29%)和高网络游戏成瘾型(21%)。整体来看，随着网络游戏成瘾程度的加深，人数比例虽然在逐渐下降，但高网络游戏成瘾型依然占据全体研究被试的21%，说明中职生存在网络游戏使用过度的情况。对中度网络游戏成瘾者在各维度上的得分进行分析可以发现，中度网络游戏成瘾者在时间管理和情绪体验维度上得分接近高网络游戏成瘾组，其余维度得分较低，这表明此类学生对网络游戏的使用尚未严重影响到自己的日常生活，但存在时间管理和情绪调节方面的问题。因此，对与此类学生，应着重加强对其时间管理方面的引导，令其掌握合理的情绪调节的方法，培养课余兴趣，减少网络游戏使用时间。高度网络游戏成瘾者在各维度上的得分均高于其余两类，且在生活冲突上得分最高，表明网络游戏的过度使用对此类学生的日常生活造成严重影响，可能会更容易出现精神不振，注意力差、学业成绩差等情况。因此对于此类学生应及时进行干预，才能有效预防严重的成瘾现象出现，缓解网络游戏成瘾对个体带来的不良影响。
4.2. 自我控制与网络游戏成瘾潜在类别的关系
自我控制对网络游戏成瘾的不同潜在类别的影响存在差异，自我控制能力越差，个体更可能归入中度网络游戏成瘾组和高网络游戏成瘾组，且属于高网络游戏成瘾组的可能性比中度网络游戏成瘾组高。这与张梦柔等(2022)的研究结果是一致的，自我控制系统对中职生网络游戏成瘾具有显著负向预测作用。Macur和Pontes (2021)的研究也发现与“低风险玩家”相比，“高风险玩家”的自我控制水平显着降低。自我控制的力量模型认为自我控制需要消耗心理资源，当自我控制力量较低时，更倾向于冲动行为(Baumeister et al., 2007)。因此，中职学生可以通过增强自我控制的能力，从而减少网络游戏成瘾的可能性。
4.3. 性别与网络游戏成瘾潜在类别的关系
中职生网络游戏成瘾情况的各潜在类别存在显著的性别差异，相比低网络游戏成瘾组，中度网络游戏成瘾组和高网络游戏成瘾组中男生所占比例更高。以往研究表明，男生在网络游戏中能感受到更强的沉浸感，表现出更强的网络游戏成瘾倾向(Stavropoulos et al., 2013)，在需要视觉空间技能的任务上表现得比女性更好，这让男性在玩网络游戏时感到更有成就感、更有热情(Chou & Tsai, 2007)，男生比女生表现出更高的非适应性认知水平(张燕贞等，2017)，这都可能是网络游戏成瘾出现性别差异的原因。
本研究采用LPA方法对中职生网络游戏成瘾的异质性进行了探讨，并划分出3种不同的潜在类别，同时对不同类别的影响因素也进行了探究。研究在一定程度上，国内有关网络游戏成瘾程度潜在类别的研究，有助于了解不同组别学生的特点，从而确定适宜的干预措施。本研究也存在一定的不足：首先，样本数据通过问卷星收集，被试主要来自天津和河北的几所中职学校，存在样本取样范围小，代表性不足等问题，以致结论的推广受限。其次，研究为横断研究，无法推断因果关系，后续可进行纵向追踪调查，对网络游戏成瘾的潜在类别及发展变化进行探索。最后，影响中职生网络游戏成瘾分类可能存在其他影响因素，如：学校氛围、父母控制、不良同伴等(邓林园等，2021；许阳等，2017)，未来的研究可以综合考虑，继续丰富研究内容。
5. 结论
本研究可得出如下结论：中职学生网络游戏成瘾存在异质性，可根据其自我控制能力和性别等特点进行有针对性的预防和干预。
基金项目
天津市研究生科研创新项目(编号：2021YJSS202)。