1. 引言
网络成瘾这一术语最早由美国精神科医生伊万·戈登伯格提出，他通过此概念来描述酗酒、赌博成瘾等“行为障碍”没有生理基础的现象。如今，网络成瘾通常指的是个体因长期且习惯性地沉迷于网络世界，对互联网产生过度依赖，以致达到难以自拔的程度，表现为一种行为和心理上的失控状态(陈磊，2011)。然而，大多数学者认为，网络成瘾更应被定义为网络的过度使用或滥用，也有学者称之为网络的病理性使用(李莹，2019)。生活事件是指人在日常生活、工作与学习中所遭遇的各类变化，通常分为正向和负向两种。国外的研究表明，当个体出现抑郁、焦虑等情绪时，负性生活事件发挥了重要的作用(Jackson & Warren, 2000)。另外，有学者对农村留守儿童的研究发现，负性生活事件对这些学生的心理健康产生了显著的负面影响(韩黎等，2019)。
网络成瘾反映了个体在心理行为发展上的某种状态，然而作为一种外部应激源，生活事件对个体的心理特征产生影响，进而影响初中生的网络使用行为。有学者指出，初一学生的网络成瘾情况令人担忧，负性生活事件对网络成瘾有着显著的作用(许琪等，2019)。初中生正处于心理和生理快速变化的阶段，生活中遭遇的事件不断增加，但由于缺乏有效的应对方法，他们往往误将互联网作为解决问题的途径。青少年过度沉迷网络游戏不仅会导致他们忽视生活责任，减少休闲活动的时间，还可能养成不健康的生活习惯，甚至增加精神疾病的风险(Chuang, 2006)。一项对两千多名初中生进行为期两年的跟踪研究发现，负性生活事件不仅与网络成瘾存在相关性，而且也是网络成瘾的一个重要风险因素(Wang et.al., 2024)。
本研究在前人研究的基础上，试图研究初中生生活事件和网络成瘾程度之间的相关关系，根据结果进行讨论探讨，为预防青少年网络成瘾提供参考依据。
2. 对象与方法
2.1. 研究对象
采用分层抽样的方法，调查某市中学初一到初三的学生，共发放450份问卷，收回问卷368份，有效问卷301份，回收率81.78%，有效率81.79%。男生151人，女生150人，初一105人，初二84人，初三112人。
2.2. 研究工具
2.2.1. 青少年生活事件量表(ASLEC)
该量表是刘贤臣等人编制并于1997年发表。用于评定青少年生活事件的发生与否及影响程度，要求被试回答在过去的12个月中，本人及其家庭是否发生过文中所呈现的事件，如果发生过，则根据事件对其影响程度来选择，分为5级：1 = 无影响，2 = 轻度，3 = 中度，4 = 重度，5 = 极重度。该量表有人际关系(1、2、4、15、25)、学习压力(3、9、16、18、22)、受惩罚(17、18、19、20、21、23、24)、丧失(12、13、14)、健康适应(5、8、11、27)和其他(6、7、23、24)共6个因子27个条目。该量表总分的重测信度(ICC)为0.73，各分量表的ICC在0.52~0.62之间，该量表的Cronbach α系数为0.92，分半信度为0.85，各因子Cronbach α系数在0.70~0.85之间，条目与总分的平均相关系数为0.58 (0.40~0.69)，总量表条目间平均相关系数为0.31 (0.06~0.71)，各因子内条目间平均相关系数在0.32~0.47之间，各因子间的相关在0.40~0.70之间，各因子与总分的相关在0.71~0.85之间。ASLEC具有良好的信效度，可以作为我国青少年生活事件研究的工具(辛秀红，姚树桥，2015)。
2.2.2. 陈淑慧编制的《中文网络成瘾量表》(CIAS-R)
该量表是台湾地区陈淑惠教授于1999年以大学生为样本，根据DSM-IV对各种成瘾症状的诊断标准编制的，共26道题目，包括强迫症状(如个体有一种难以自拔的上网渴望和冲动)、退瘾症状(如如果被迫离开计算机，个体就会情绪低落、坐立不安)、耐受症状(如随着使用者网络使用经验的增加，必须通过增加网络使用时间才能在网络中获得与原先相当程度的满足感)、人际健康问题(如个体因为在网络中沉溺时间太长而与家人和朋友疏远)和时间管理问题(如个体因为在网络中沉溺时间太长而造成学业被耽误)五个维度，采用李克特(Likert)自评式4点量表记分方法。全量表总分代表个人网络成瘾的程度，总分越高表示网络成瘾倾向越高。该量表重测信度值为0.796，分半信度为0.915，Cronbach α系数为0.938，CIAS-R各因素与其包含的条目间的Pearson相关系数在0.630~0.785之间；各因素与其所属分量表的Pearson相关系数在0.886~0.94之间；各因素与总分的Pearson相关系数在0.840 ~0.896之间。该量表具有良好的信效度，且在初中生群体中可行性较好，可以作为青少年群体网络成瘾状况测量的首选量表之一(张宛筑，邓冰，2015)。
2.3. 统计方法
本研究采用SPSS25.0，通过t检验、单因素方差分析(ANOVA)、相关分析和回归分析对数据进行统计分析。
3. 结果
3.1. 生活事件在性别上的差异分析
采用独立样本t检验进行了人际关系、学习压力、受惩罚、丧失、健康适应、其他以及总应激量在性别上的差异检验，结果显示：不同性别的初中生对于人际关系、学习压力、受惩罚、丧失、健康适应、其他在性别上无显著性差异(p > 0.05)，如表1所示。
Table 1. Analysis of gender differences in life events
表1. 生活事件在性别上的差异分析
维度 |
男(n = 151) |
女(n = 150) |
t |
p |
人际关系 |
8.26 ± 3.23 |
8.39 ± 3.39 |
−0.336 |
0.737 |
学习压力 |
8.99 ± 3.10 |
9.41 ± 3.04 |
−1.205 |
0.229 |
受惩罚 |
9.76 ± 3.11 |
9.19 ± 3.00 |
1.613 |
0.108 |
丧失 |
3.74 ± 1.16 |
4.01 ± 1.71 |
−1.614 |
0.108 |
健康适应 |
5.42 ± 1.65 |
5.35 ± 1.76 |
0.392 |
0.695 |
其他 |
5.64 ± 1.94 |
5.24 ± 1.98 |
1.780 |
0.076 |
总应激量 |
41.71 ± 11.42 |
41.59 ± 11.79 |
0.091 |
0.927 |
*p < 0.05, **p < 0.01。
3.2. 生活事件在年级上的差异分析
采用单因素方差分析进行了人际关系、学习压力、受惩罚、丧失、健康适应、其他以及总应激量在年级上的差异检验，结果显示：丧失因子在年级上无显著性差异(p > 0.05)，如表2所示。
Table 2. Results of the difference test of life events by grade
表2. 生活事件在年级上的差异检验结果
维度 |
初一(n = 105) |
初二(n = 84) |
初三(n = 112) |
F |
p |
人际关系 |
7.11 ± 2.81 |
9.10 ± 3.74 |
8.88 ± 3.11 |
11.616 |
0.000** |
学习压力 |
8.15 ± 2.64 |
9.95 ± 3.35 |
9.62 ± 2.99 |
10.244 |
0.000** |
受惩罚 |
8.80 ± 2.91 |
9.99 ± 3.28 |
9.73 ± 2.94 |
4.210 |
0.016* |
丧失 |
3.72 ± 1.32 |
4.04 ± 1.65 |
3.90 ± 1.45 |
1.086 |
0.339 |
健康适应 |
4.96 ± 1.60 |
5.71 ± 1.60 |
5.54 ± 1.80 |
5.395 |
0.005** |
其他 |
4.85 ± 1.56 |
5.77 ± 2.24 |
5.75 ± 1.98 |
7.680 |
0.001** |
总应激量 |
37.62 ± 10.75 |
44.36 ± 12.14 |
43.39 ± 10.97 |
10.549 |
0.000** |
*p < 0.05, **p < 0.0。
由LSD事后检验可知：人际关系在不同年级上呈现出0.01水平显著性(F = 11.616, p = 0.000)，具体为“初二 > 初一；初三 > 初一”；学习压力在不同年级上呈现出0.01水平显著性(F = 10.244, p = 0.000)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”；受惩罚在不同年级上呈现出0.05水平显著性(F = 4.210, p =0.016)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”；健康适应在不同年级上呈现出0.01水平显著性(F = 5.395, p = 0.005)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”；其他在不同年级上呈现出0.01水平显著性(F = 7.680, p = 0.001)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”。如表3所示。
Table 3. Post-hoc test results of life events by grade
表3. 生活事件在年级上的事后检验结果
维度 |
(I) 名称 |
(J) 名称 |
(I) 平均值 |
(J) 平均值 |
差值(I − J) |
p |
人际关系 |
初一 |
初二 |
7.114 |
9.095 |
−1.981 |
0.000** |
初一 |
初三 |
7.114 |
8.875 |
−1.761 |
0.000** |
初二 |
初三 |
9.095 |
8.875 |
0.220 |
0.634 |
学习压力 |
初一 |
初二 |
8.152 |
9.952 |
−1.800 |
0.000** |
初一 |
初三 |
8.152 |
9.616 |
−1.464 |
0.000** |
初二 |
初三 |
9.952 |
9.616 |
0.336 |
0.435 |
受惩罚 |
初一 |
初二 |
8.800 |
9.988 |
−1.188 |
0.008** |
初一 |
初三 |
8.800 |
9.732 |
−0.932 |
0.024* |
初二 |
初三 |
9.988 |
9.732 |
0.256 |
0.559 |
丧失 |
初一 |
初二 |
3.724 |
4.036 |
−0.312 |
0.146 |
初一 |
初三 |
3.724 |
3.902 |
−0.178 |
0.371 |
初二 |
初三 |
4.036 |
3.902 |
0.134 |
0.526 |
健康适应 |
初一 |
初二 |
4.962 |
5.714 |
−0.752 |
0.002** |
初一 |
初三 |
4.962 |
5.536 |
−0.574 |
0.012* |
初二 |
初三 |
5.714 |
5.536 |
0.179 |
0.462 |
其他 |
初一 |
初二 |
4.848 |
5.774 |
−0.926 |
0.001** |
初一 |
初三 |
4.848 |
5.750 |
−0.902 |
0.001** |
初二 |
初三 |
5.774 |
5.750 |
0.024 |
0.932 |
总应激量 |
初一 |
初二 |
37.619 |
44.357 |
−6.738 |
0.000** |
初一 |
初三 |
37.619 |
43.393 |
−5.774 |
0.000** |
初二 |
初三 |
44.357 |
43.393 |
0.964 |
0.552 |
*p < 0.05, **p < 0.01。
3.3. 初中生网络成瘾程度在性别上的差异分析
采用独立样本t检验进行了强迫性上网与网络成瘾戒断反应、网络成瘾耐受性、时间管理问题、人际与健康问题以及网络成瘾总分在性别上的差异检验，结果显示：强迫性上网与网络成瘾戒断反应、网络成瘾耐受性、时间管理问题共3项因子在性别上不会表现出显著性(p > 0.05)，人际与健康问题在性别上存在显著性差异，男生的人际与健康问题因子分显著高于女生。如表4所示。
Table 4. Gender differences in the degree of internet addiction
表4. 网络成瘾程度在性别上的差异分析
维度 |
男(n = 151) |
女(n = 150) |
t |
p |
强迫性上网与网络成瘾戒断反应 |
12.53 ± 4.55 |
12.16 ± 3.88 |
0.758 |
0.449 |
网络成瘾耐受性 |
7.28 ± 2.67 |
7.11 ± 2.32 |
0.594 |
0.553 |
时间管理问题 |
8.69 ± 2.98 |
8.49 ± 2.63 |
0.623 |
0.533 |
人际与健康问题 |
9.27 ± 3.26 |
8.39 ± 3.13 |
2.404 |
0.017* |
总分 |
37.85 ± 11.81 |
36.06 ± 10.20 |
1.411 |
0.159 |
*p < 0.05, **p < 0.01。
3.4. 网络成瘾程度在年级上的差异分析
采用单因素方差分析进行了强迫性上网与网络成瘾戒断反应、网络成瘾耐受性、时间管理问题、人际与健康问题以及网络成瘾程度总分共5项在年级上的差异检验，结果显示：强迫性上网与网络成瘾戒断反应、网络成瘾耐受性、时间管理问题和人际与健康问题在年级上有显著性差异。如表5所示。
Table 5. Test results of differences in the degree of internet addiction by grade level
表5. 网络成瘾程度在年级上的差异检验结果
维度 |
初一(n = 105) |
初二(n = 84) |
初三(n = 112) |
F |
p |
强迫性上网与网络成瘾戒断反应 |
11.17 ± 3.76 |
12.58 ± 4.33 |
3.27 ± 4.34 |
7.127 |
0.001** |
网络成瘾耐受性 |
6.50 ± 2.58 |
7.51 ± 2.48 |
7.62 ± 2.33 |
6.484 |
0.002** |
时间管理问题 |
7.86 ± 2.58 |
8.60 ± 2.70 |
9.27 ± 2.94 |
7.114 |
0.001** |
人际与健康问题 |
7.94 ± 2.76 |
9.31 ± 3.39 |
9.30 ± 3.34 |
6.351 |
0.002** |
总分 |
33.50 ± 10.19 |
37.96 ± 11.38 |
39.45 ± 10.85 |
8.738 |
0.000** |
*p < 0.05, **p < 0.01。
由LSD事后检验结果可知，强迫性上网与网络成瘾戒断反应在年级上呈现出0.01水平显著性(F = 7.127, p = 0.001)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”；网络成瘾耐受性在年级上呈现出0.01水平显著性(F = 6.484, p = 0.002)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”；时间管理问题在年级上呈现出0.01水平显著性(F = 7.114, p = 0.001)，具体结果为“初三 > 初一”；人际与健康问题在年级上呈现出0.01水平显著性(F = 6.351, p = 0.002)，具体结果为“初二 > 初一；初三 > 初一”。如表6所示。
Table 6. Post hoc test results of internet addiction levels across different grades
表6. 网络成瘾程度在不同年级上的事后检验结果
维度 |
(I) 名称 |
(J) 名称 |
(I) 平均值 |
(J) 平均值 |
差值(I − J) |
p |
强迫性上网与网络成瘾戒断反应 |
初一 |
初二 |
11.171 |
12.583 |
−1.412 |
0.021* |
初一 |
初三 |
11.171 |
13.268 |
−2.096 |
0.000** |
初二 |
初三 |
12.583 |
13.268 |
−0.685 |
0.253 |
网络成瘾耐受性 |
初一 |
初二 |
6.505 |
7.512 |
−1.007 |
0.005** |
初一 |
初三 |
6.505 |
7.616 |
−1.111 |
0.001** |
初二 |
初三 |
7.512 |
7.616 |
−0.104 |
0.769 |
时间管理问题 |
初一 |
初二 |
7.857 |
8.595 |
−0.738 |
0.068 |
初一 |
初三 |
7.857 |
9.268 |
−1.411 |
0.000** |
初二 |
初三 |
8.595 |
9.268 |
−0.673 |
0.092 |
人际与健康问题 |
初一 |
初二 |
7.943 |
9.310 |
−1.367 |
0.003** |
初一 |
初三 |
7.943 |
9.304 |
−1.361 |
0.002** |
初二 |
初三 |
9.310 |
9.304 |
0.006 |
0.990 |
总分 |
初一 |
初二 |
33.505 |
37.964 |
−4.460 |
0.005** |
初一 |
初三 |
33.505 |
39.446 |
−5.942 |
0.000** |
初二 |
初三 |
37.964 |
39.446 |
−1.482 |
0.342 |
*p < 0.05, **p < 0.01。
3.5. 生活事件与初中生网络成瘾程度的关系研究
采用皮尔逊相关对生活事件与网络成瘾程度的关系进行了分析，结果显示生活事件与网络成瘾程度各因子均存在显著的正相关关系(p < 0.05)。如表7所示。
Table 7. Correlation results between life events and internet addiction levels in middle school students
表7. 生活事件与初中生网络成瘾程度的相关分析
维度 |
强迫性上网与网络成瘾戒断反应 |
网络成瘾耐受性 |
时间管理问题 |
人际与健康问题 |
人际关系 |
0.547** |
0.490** |
0.398** |
0.413** |
学习压力 |
0.399** |
0.344** |
0.364** |
0.377** |
受惩罚 |
0.441** |
0.396** |
0.369** |
0.371** |
丧失 |
0.258** |
0.245** |
0.219** |
0.191** |
健康适应 |
0.405** |
0.320** |
0.310** |
0.403** |
其他 |
0.442** |
0.334** |
0.334** |
0.383** |
*p < 0.05, **p < 0.01。
3.6. 生活事件与网络成瘾程度的回归分析
将生活事件作为自变量，网络成瘾程度作为因变量进行线性回归分析，可以看出，模型R方值为0.293，意味着生活事件可以解释网络成瘾程度的29.3%变化原因。对模型进行F检验时发现模型通过F检验(F = 123.997, p = 0.000 < 0.05)，说明生活事件一定会对网络成瘾程度产生影响关系，以及模型公式为：网络成瘾程度 = 15.444 + 0.517*生活事件。最终具体分析可知：生活事件的回归系数值为0.517 (t = 11.135, p = 0.000 < 0.01)，意味着生活事件会对网络成瘾程度产生显著的正向影响关系。如表8所示。
Table 8. Regression analysis of life events on internet addiction levels
表8. 生活事件对网络成瘾程度的回归分析
因子 |
网络成瘾程度 |
β |
R |
R2 |
△R2 |
△F |
生活事件 |
0.541** |
0.541 |
0.293 |
0.291 |
123.997** |
*p < 0.05, **p < 0.01。
4. 讨论
4.1. 生活事件对初中生的影响
从生活事件与性别的关系来看，男生和女生在各项生活事件因子上的差异不明显。这意味着无论性别，男生和女生都会经历一定程度的生活事件，并且这些事件都会对他们的生活产生影响。尤其在人际关系、学习压力和受惩罚等方面，初中生普遍面临相似的困境，如成绩不理想、与同学冲突或受到父母责备。这些因素共同影响了他们的情绪和行为，导致类似的心理反应。
从生活事件与年级的关系来看，初二和初三年级的数值明显高于初一年级，且差异显著。虽然数据未显示年级越高，生活事件的数量和影响程度越大，但可以看出高年级学生经历的生活事件更多，且受到的影响也更为明显。随着年级升高，学生在逐渐适应初中生活的过程中，面临的学习压力也逐渐加重。特别是初三学生，除了学业压力，还承受升学的压力，这使得他们的心理负担更加沉重。同时，与同学的交往增多，也带来了更多人际关系的变化，进一步加剧了他们的情绪波动。这些因素共同作用，使得高年级学生在应对生活事件时更为困难。
4.2. 初中生网络成瘾程度的分析
从网络成瘾与性别的关系来看，研究结果表明，男生与女生之间并没有显著差异。这意味着无论性别，学生都可能表现出网络成瘾的倾向。男生可能更倾向于沉迷网络游戏，女生则可能对网络购物或电视剧产生兴趣。这与个体在青春期时对情感寄托的需求有关，男生和女生都会在此阶段对社交网络产生依赖，试图通过网络来满足情感上的空缺。此外，互联网的内容和形式丰富多样，能吸引不同性别学生的注意力，因此性别在网络成瘾上的差异并不显著。
从网络成瘾与年级的关系来看，高年级学生的网络成瘾程度显著高于低年级学生。尽管年级上升不会必然导致成瘾程度增加，但可以发现，随着年级的提高，学生面临的学业压力和情感需求也逐渐增加。初三年级的学生正面临升学压力，往往将网络作为情绪的发泄渠道，逃避现实中的压力。同龄人群体的影响也加剧了这种倾向，他们更容易受到同伴的影响，增加了网络的使用频率。而互联网的“快餐式”特点，能迅速吸引学生的注意力，使他们容易陷入长时间的网络使用中，从而加剧了网络成瘾的风险。
4.3. 生活事件和初中生网络成瘾程度的相关分析
在生活事件与网络成瘾量表各因子的皮尔逊相关分析中，结果表明，生活事件量表的各因子与网络成瘾量表的各因子之间有显著的正相关关系，意味着生活事件的发生与网络成瘾的程度呈正相关。这一结果与王国宁等人的研究一致(王国宁等，2008)。生活事件量表中，受惩罚因子的均值最高(9.48)，而丧失因子的均值最低(3.88)，但两者均处于较高的水平，说明初中生遭遇的生活事件较多且较为严重，主要集中在学习压力、受惩罚和人际关系这三方面。这些事件可能加重了学生的心理负担，使他们更容易寻求网络作为情感的逃避和宣泄渠道。在网络成瘾量表中，强迫性上网和网络成瘾戒断反应的均值最高(12.35)，而网络成瘾耐受性的均值最低(7.2)，显示出初中生在网络使用上最大的问题是无法控制上网冲动，且一旦不上网，反而更强烈地想继续上网。这表明，生活事件的压力可能促使学生通过过度上网来缓解负面情绪，进一步加剧了网络成瘾的风险。
回归分析结果表明，生活事件对初中生网络成瘾程度有显著的正向影响，即遭遇的生活事件越多，网络成瘾的程度也越高。生活事件中的压力和困境可能使学生对网络产生依赖，试图通过网络逃避现实中的困难，从而形成恶性循环。
5. 结论
综上所述，本研究发现，生活事件与初中生网络成瘾程度之间存在显著的相关性，且生活事件对网络成瘾的影响呈正向关系，即生活事件越多，网络成瘾程度也会随之增加。初中生正处在人生的重要转折期，面临身心发育的第二次飞跃，在学习和生活中会遭遇多种挑战和压力。如果他们未能采取有效的应对策略，可能会通过网络逃避现实，从而加重网络成瘾的风险。因此，学校和父母应更加关注学生的情感与行为表现，给予他们更多的支持和关怀，帮助他们形成积极健康的应对方式，促进其身心的全面发展与成长。
NOTES
*通讯作者。