1. 引言
亲密关系比任何其他因素都更有助于获得快乐和幸福感(Nowakowski et al., 2022)，大多数人认为一夫一妻制是亲密关系的核心特征，即亲密关系应该具有排他性。个体不忠行为严重违反亲密关系的核心要求，会导致亲密关系不和、个体痛苦，严重的还会导致关系破裂，亲密关系暴力(IPV)等情况发生(Thompson & O’Sullivan, 2016)。亲密关系中最普遍和最具破坏性的威胁是有吸引力的可替代选择，通常是指潜在伴侣，这可能会为当前的关系提供更好的选择。大量的研究表明，在一段长期亲密关系中，个体经常会遇到亲密关系之外的潜在伴侣，当个体感知潜在伴侣质量比当前伴侣更好时，可能会对他们产生浪漫或性的吸引力，并威胁到个体对当前亲密关系的承诺(Le & Agnew, 2003)。
对于所有年龄段的人来说，对有吸引力的人的注意偏见是一个相对自动的过程，而且很难抑制，甚至对那些已经处于排他性关系中的人(Neal & Lemay, 2019)。与此同时互联网快速发展为人们使用社交媒体和在线约会服务提供了便捷性，使人们能够更快、更轻松地与他人进行联系，为建立和发展亲密关系提供了空间，对人们来说接触到亲密关系之外有吸引力潜在伴侣越来越容易，通过网络可以实现实时联络(Brady & Baker, 2022)。Vannier和O’Sullivan (2018)认为个体会动态评估现有亲密关系质量与主观期望标准的差距，并假设与替代伴侣建立关系后达成预期标准的概率，而不是将当前关系与理想但无法达到的标准进行比较；投资模型理论(Rusbult, 1983)指出，人们关注替代伙伴并将其与当前伴侣进行比较的程度不同，具有高度比较能力的人相信世界上有很多人可以与他们建立关系，因此他们对亲密关系的忠诚度会降低，并且更倾向于离开这段关系。
尽管对有吸引力的替代方案进行了大量研究，但仍然迫切需要扩展有吸引力的替代方案的概念化，具体而言，原始理论如相互依赖理论(Kelley & Thibaut, 1978)和投资模型理论(Rusbult, 1980)广泛地概念化了替代方案，但其研究通过专门考察面对面的替代关系伙伴而保持了狭窄的焦点。社会变革改变了人们接触有吸引力的替代品的频率和方式，因此探讨以下问题具有重要意义：在当今社会中，哪些行为可能违反亲密关系的排他性要求？有吸引力的替代者如何对忠诚的亲密关系构成威胁？个体又是如何采取措施保护自己的关系免受此类威胁的？基于此本研究将亲密关系中个体对潜在伴侣兴趣( Interest in Potential Partners)定义为：在一段排他性亲密关系中，个体对亲密关系之外的有可能发展成未来伴侣的异性，产生探索性接触的想法，向其寻求外在安慰和关系支持的倾向。研究通过文献梳理及开放式访谈等方法，编制对潜在伴侣兴趣问卷，旨在更精准捕捉个体对潜在伴侣兴趣的动态行为变化。
2. 初测量表
2.1. 研究方法
2.1.1. 被试
通过网络问卷平台“见数”发放网络问卷，招募全国范围内年满18周岁处于恋爱中的异性恋被试填写问卷。共回收问卷260份，共筛选出251份有效答卷。被试具体情况：男性100人，女性151人，年龄范围为18~36岁(M = 23.63, SD = 3.24)；最高学历：初中/高中/职高1人，高职/大专18人，本科199人，硕士及以上33人，平均亲密关系的持续时间M = 20.35月。
2.1.2. 研究工具
自编24项目的《对潜在伴侣兴趣量表》，采用Likert式记分，从1~7分别代表“非常不符合–非常符合”。问卷共26题，其中包括对潜在伴侣兴趣项目24个，1个注意力检测题，1个心理测量反义词。
2.1.3. 研究程序
通过“见数”平台发放网络问卷，问卷回收后由研究者逐一浏览，删除无效答卷的标准如下：(1) 注意力检测题回答错误；(2) 在心理测量反义词的测谎题项目上，个体选择呈强正相关，说明被试存在不认真作答或虚假作答；(3) 规律性作答；(4) 作答时间过长或过短(钟晓钰等，2021)。共剩余有效问卷251份进入后续分析，回收有效率达96.54%。
2.1.4. 数据处理
使用SPSS 27.0统计软件进行数据分析。
2.2. 结果与分析
2.2.1. 项目分析
(1) 临界比值法
临界比值法(Critical Ratio Method)，也称极端组比较法，是一种通过题目鉴别力优化量表的项目分析方法。首先计算量表所有题项的总分并进行降序处理，根据总分前27%和后27%划定高分组与低分组的临界值，将高于临界值的样本数据归为高分组(Top Group)，低于临界值的归为低分组(Bottom Group)，对高、低分组进行独立样本t检验，计算各题项的临界比率值(Critical Ratio, CR)。通常将CR值小于3或未达显著水平的题目予以删除。通过计算，所有题项均达到要求，因此现有项目暂时都被保留。各题项CR值见表1。
Table 1. CR values of each item
表1. 各题项CR值
题项 |
CR值 |
题项 |
CR值 |
题项 |
CR值 |
题项 |
CR值 |
Q1 |
7.740*** |
Q7 |
15.200*** |
Q13 |
15.992*** |
Q19 |
18.333*** |
Q2 |
20.494*** |
Q8 |
16.662*** |
Q14 |
16.062*** |
Q20 |
17.165*** |
Q3 |
15.820*** |
Q9 |
9.747*** |
Q15 |
15.204*** |
Q21 |
13.066*** |
Q4 |
18.788*** |
Q10 |
16.859*** |
Q16 |
13.517*** |
Q22 |
14.193*** |
Q5 |
17.147*** |
Q11 |
15.751*** |
Q17 |
18.883*** |
Q23 |
13.175*** |
Q6 |
13.530*** |
Q12 |
6.470*** |
Q18 |
14.111*** |
Q24 |
15.806*** |
(2) 题总相关法
通过题总相关法对项目进行同质性检验，测量学要求问卷所有题项具有一定程度的同质性，依据统计学标准，对题总相关系数未达到统计显著性标准(p ≥ 0.05)或低于0.4的临界值的题项予以剔除。通过计算，所有题项均达到要求，最终对潜在伴侣兴趣初测量表共有24个项目进入下一步分析研究。题总相关分析结果见表2。
Table 2. Table of overall related analysis results of the questions
表2. 题总相关分析结果表
题项 |
r值 |
题项 |
r值 |
题项 |
r值 |
题项 |
r值 |
Q1 |
0.469** |
Q7 |
0.805**- |
Q13 |
0.742** |
Q19 |
0.812** |
Q2 |
0.763** |
Q8 |
0.773** |
Q14 |
0.770** |
Q20 |
0.741** |
Q3 |
0.742** |
Q9 |
0.584** |
Q15 |
0.763** |
Q21 |
0.763** |
Q4 |
0.800** |
Q10 |
0.767** |
Q16 |
0.795** |
Q22 |
0.646** |
Q5 |
0.700** |
Q11 |
0.737** |
Q17 |
0.789** |
Q23 |
0.739** |
Q6 |
0.691** |
Q12 |
0.479** |
Q18 |
0.761** |
Q24 |
0.756** |
2.2.2. 探索性因子分析
本研究采用国际通用的KMO取样适切性量数(Kaiser-Meyer-Olkin Measure)与Bartlett’s球形检验(Bartlett’s Test of Sphericity)构建完整的适配性评估体系。KMO是通过计算变量间偏相关系数与简单相关系数的比值矩阵，量化数据集中共同因素的丰度，KMO大于0.90时说明数据高度适切；Bartlett’s球形检验通过构建原假设(变量间相关系数矩阵为单位矩阵)验证数据维度简化可行性，若检验达显著(p < 0.05)，则拒绝原假设，表明存在可提取的共同因子(Crocker & Algina., 1986)。本研究KMO值(0.966)符合进行探索性因子分析的标准(大于0.8)，Bartlett’s球形检验卡方值4256.116 (276)的差异显著(p < 0.001)。以上结果说明该样本极适合做探索性因子分析。具体见表3。
Table 3. Results of Kaiser-Meyer-Olkin measure and Bartlett’s test of sphericity
表3. KMO和Bartlett’s球形检验结果
KMO样本适当性侧度 |
|
0.966 |
Bartlett’s球形检验 |
近似卡方分布 |
4256.116 |
|
自由度 |
276 |
|
显著性 |
0.000 |
接下来通过题目删减进一步优化模型、提升因子的区分度、理论解释力及模型整体信度。题目删减依据以下标准：(1) 共同度低于0.3，低于此阈值表明题项无法有效捕捉因子变异，应予以删除；(2) 因子负荷低于0.5，说明题项的解释力不足，需移除以确保因子结构的稳定性；(3) 题项在2个因子上的绝对值之差 ≤ 0.05，表明其区分度低，可能属于多个因子或不属于任何明确因子；(4) 意义与其他题项高度重合，可能导致因子内部冗余或信度下降；(5) 旋转后形成的因子便于理论解释。根据以上标准对不合格项目逐个删除，为避免误删，一次只删除一个项目，每删除一个项目就重新做一次因子分析。最终本研究保留两个维度，11个题项。
从因子抽取的结果来看，特征值大于1的因子共有2个，其特征值分别为6.565和1.048，这两个因子共同解释了原始变量总方差的69.212%，表明模型具有较强的数据降维能力和理论解释力(特征值大于1的Kaiser准则常用于筛选显著因子)。此外，陡坡检验图，即碎石图(Scree Plot)如图1所示，直观地展示了特征值的下降趋势：第一个因子(特征值6.565)的陡坡部分清晰，而后续因子(特征值1.048)的曲线趋于平缓，这进一步验证了选择两个主要因子的合理性，避免了过度提取。
在探索性因子分析(EFA)的最终模型中，抽取的两个因子结构展现出高度的清晰性和稳定性。具体而言，所有题项的因子负荷均高于0.5，反映了每个题项与对应因子之间的强相关性，表明因子内部一致性好，且无低负荷题项干扰模型的简洁性。两个维度累计解释了总体变异的69.212% (见表4)，不仅验证了模型的有效性，还超过了行为和社会科学领域对EFA的常规要求(即保留因素联合解释变异量至少达到60%)，为后续研究(验证性因子分析和量表开发)提供了坚实基础。
Figure 1. Steep slope inspection diagram
图1. 陡坡检验图
Table 4. Results of exploratory factor analysis on the interest in potential partners
表4. 对潜在伴侣兴趣探索性因子分析结果
|
因子 |
共同度 |
|
1 |
2 |
我会瞒着伴侣与感兴趣的异性保持超出普通朋友的联系。 |
0.816 |
|
0.757 |
对亲密关系不满时，我更愿意向其他异性倾诉而非直接与伴侣进行沟通 |
0.807 |
|
0.733 |
即使处于稳定的亲密关系，我也会给其他吸引我的异性接触我的机会。 |
0.774 |
|
0.690 |
当关系出现冲突时，我会短暂疏远伴侣并尝试接触其他异性来缓解焦虑。 |
0.764 |
|
0.669 |
即使关系稳定，我也认为应该对潜在伴侣保持更开放态度。 |
0.729 |
|
0.696 |
我曾在伴侣不知情的情况下与他人进行暧昧对话。 |
0.644 |
|
0.649 |
我意识到某些特定类型的人可能比当前伴侣更适合我。 |
|
0.813 |
0.738 |
我经常在脑海中对比伴侣与他人的优缺点。 |
|
0.812 |
0.740 |
在恋爱过程中，我经常想象如果选择其他人，生活会有什么不同。 |
|
0.756 |
0.671 |
我认为自己的亲密关系不是那么令人满意，我值得拥有更优质的伴侣。 |
|
0.711 |
0.644 |
我有时会假设自己处于单身状态时对伴侣选择的可能性。 |
|
0.707 |
0.625 |
特征值 |
6.565 |
1.048 |
|
方差贡献率(%) |
59.683 |
9.529 |
|
累计方差贡献率(%) |
59.683 |
69.212 |
|
2.3. 正式量表的形成
经过连续修正，反复探索分析，最终形成对潜在伴侣兴趣正式问卷。该问卷包含两个核心维度，共计11个题目，旨在全面评估个体在亲密关系中对潜在伴侣的动态倾向。
因子1包含6个项目，特征值为5.565，贡献率为59.683%，包括“我会瞒着伴侣与感兴趣的异性保持超出普通朋友的联系”“当关系出现冲突时，我会短暂疏远伴侣并尝试接触其他异性来缓解焦虑”等项目。这些项目共同反映了在关系不稳定时，个体通过外部行为寻求关系替代、缓解焦虑的倾向，因此将该维度命名为“行为探索”。
因子2包含5个项目，特征值为1.048，贡献率为9.529%，包括“在恋爱过程中，我经常想象如果选择其他人，生活会有什么不同”“我有时会假设自己处于单身状态时对伴侣选择的可能性”等项目。这些项目揭示了个体通过内部比较来评估现有关系价值，强调了个体对潜在伴侣的认知评估，因此将该维度命名为“认知比较”。
3. 对潜在伴侣兴趣量表的验证性因子分析
3.1. 研究方法
3.1.1. 被试
依托网络问卷发放平台“见数”，招募正处在恋爱关系中的中国成年异性恋个体进行作答，共计回收468份问卷，剔除无效问卷的标准同初测问卷，经筛选后共计回收有效问卷439进入后续分析。人口统计学信息如表5。
Table 5. Demographic information
表5. 人口统计学信息
|
男性 |
女性 |
|
n = 174 |
n = 265 |
年龄(岁) |
|
|
M (SD) |
22.76 (2.711) |
23.08 (3.456) |
关系持续时间(月) |
|
|
M (SD) |
17.46 (15.154) |
16.13 (13.230) |
最高学历 |
|
|
硕士及以上 |
8 (4.6%) |
8 (3.0%) |
本科 |
155 (89.1%) |
238 (89.8%) |
高职/大专 |
11 (6.3%) |
15 (5.7%) |
初中/高中/职高 |
|
4 (1.5%) |
3.1.2. 研究工具
自编的11项对潜在伴侣兴趣正式量表。问卷采用7点Likert计分方法，1~7代表从“完全不符合”到“完全符合”，得分越高代表个体对亲密关系之外的潜在伴侣越感兴趣。
亲密关系满意度问卷。申靓(2005)自编的亲密关系满意度问卷，该量表共7个项目，围绕恋爱关系中个体的主观感受，如“我总是信任对方”“我们的关系会发展的很好”“我没有从对方那里感受到应有的爱(反转题)”等，问卷采用5点Likert计分方法(1 = 完全不符合，2 = 有些不符合，3 = 一般，4 = 有些符合，5 = 完全符合)，得分越高说明个体对当前亲密关系满意度越高。在本研究中亲密关系满意度的Cronbach’s α系数为0.723。
3.1.3. 数据处理
使用SPSS27.0和Amos24.0统计软件，进行信，效度检验。
3.2. 结果与分析
3.2.1. 对潜在伴侣兴趣量表的信度
本研究采用Cronbach’s α系数作为衡量个体对潜在伴侣的兴趣量表的信度检验指标。对潜在伴侣的兴趣量表总量表和各个分量表的Cronbach’s α系数均接近或大于0.9，总量表和各个分量表的Cronbach’s α系数均能达到测量学中的理想标准(通常α > 0.9表示优秀信度)，说明量表的信度较好(表6)。
Table 6. Reliability coefficients of each dimension of the interest scale for potential partners
表6. 对潜在伴侣的兴趣量表各维度信度系数
维度 |
Cronbach’s α系数 |
认知比较 |
0.854 |
行为探索 |
0.872 |
总量表 |
0.903 |
3.2.2. 对潜在伴侣兴趣量表的效度
研究采用维度之间的相关分析和验证性因子分析的方法来检验对潜在伴侣的兴趣量表的结构效度。
(1) 维度之间的相关分析
一般来说，量表之间各个维度的相关系数在0.100~0.600之间代表量表的结构良好。本研究中两个维度之间相关性达到0.646，量表在结构效度方面表现良好。对潜在伴侣的兴趣量表各维度相关系数，具体结果见表7。
Table 7. Correlation coefficients between each dimension of the Interest Scale for Potential Partners and the total scale
表7. 对潜在伴侣兴趣量表各维度与总量表相关系数
|
认知比较 |
行为隐瞒 |
总分 |
认知比较 |
1 |
|
|
行为探索 |
0.646** |
1 |
|
总分 |
0.904** |
0.910** |
1 |
(2) 验证性因子分析
在本次研究使用Amos 24.0对收回的439份有效数据做验证性因子分析(confirmtory factor analysis, CFA)，进一步评估对潜在伴侣兴趣问卷结构模型的适配程度，验证构想模型的优劣性，通过以下检验指标衡量模型拟合优度(1) 卡方检验：通过对比卡方值与自由度的比值来对模型的适配度进行检验，当χ2/df值小于3，说明模型拟态良好；(2) 近似均方根误差(RMR)、残差均方根(RMSEA)：当RMR，RMSEA小于0.08，说明模型的预测误差在可接受的范围内，模型能够较为准确地反映变量之间的内在关系；(3) 拟合指标：NFI (规范拟合指数)大于0.9，CFI (拟合优度指数)大于0.9，TLI (非标准拟合指数)大于0.9，PGFI(简约规范拟合指数)大于0.6，当上述指标达到要求时，说明模型具有较好的拟合度。对正式量表中的11个题项进行验证性因子分析，结果发现，该量表的χ2/df为1.739，RMSEA为0.041，RMR为0.052，NFI为0.968，CFI为0.986，TLI为0.982，PGFI为0.632，以上各项指标均表示模型拟合结果良好，验证性因子分析的具体结果见表8，路径图见图2。
Table 8. Model fitting coefficients of the interest scale for potential partners
表8. 对潜在伴侣的兴趣量表的模型拟合系数
指标 |
χ²/df |
RMSEA |
RMR |
NFI |
CFI |
TLI |
PGFI |
分值 |
1.739 |
0.041 |
0.052 |
0.968 |
0.986 |
0.982 |
0.632 |
Figure 2. Path analysis diagram of interest factors in potential partners
图2. 对潜在伴侣的兴趣因素路径分析图
(3) 校标关联效度
亲密关系满意度是反映亲密关系稳定性、情感联结强度及个体幸福感的关键指标，被广泛应用在亲密关系研究领域。当个体经历其他异性的调情后，对现有伴侣的态度会变得冷淡，情感反应速度变慢，对亲密关系感到不满(Birnbaum, 2022)。因此本研究采用申靓(2005)自编的亲密关系满意度问卷作为研究校标，检验本问卷的校标关联效度。亲密关系满意度量表内部一致性良好，题总相关系数显著，项目荷载在0.596~0.809之间，具有良好的拟合指标，说明可以作为校标进行后续研究。数据结果表明，对潜在伴侣兴趣问卷的各因子和总分与亲密关系满意度相关系数绝对值在0.340~0.486之间(中等强度)，存在良好的校标关联效度，具体结果见表9。
Table 9. Correlation between factors and total score of interest in potential partners and satisfaction in intimate relationships
表9. 对潜在伴侣兴趣各因子和总分与亲密关系满意度的相关性
|
认知比较 |
行为隐瞒 |
总量表 |
亲密关系满意度 |
−0.486** |
−0.340** |
−0.454** |
4. 讨论与结论
我们认为个体的“认知比较”和“行为隐瞒”存在显著的正向关联(r = 0.646**)，二者构成了一个动态的相互作用系统。个体频繁的进行认知比较和亲密关系评估，将进一步的动摇个体对当前亲密关系的认同，可能会促使个体隐瞒伴侣并与亲密关系外异性建立起非一般友谊，某些情况下未达到“出轨”的极端程度，但已超出“亲密关系排他性”的边界要求。Fletcher等人认为从理想标准模型来看，个体将当前伴侣和已有亲密关系与理想伴侣和理想标准进行比较，二者之间的差异越大，关系满意度就越低(Fletcher et al., 1999)，较低的关系满意度又是影响个体不忠，关系破裂的因素(Belu & O’Sullivan, 2025)；根据社会交换理论“认知比较”可能是对替代比较水平(CLalt)的评估过程，当个体频繁地将当前伴侣与“更适合的人”“更有吸引力的人”对比时，往往会高估“潜在伴侣的收益”(如“那个人更懂我”“那个人更浪漫”)，并低估“当前关系的收益”(如“伴侣的稳定陪伴”)，这种认知偏差会降低个体对当前亲密关系的依赖，为个体向外寻求关系支持进行合理的自我解释，即伴侣无法满足我对亲密关系的需要，才造成了我和潜在伴侣的行为往来。
个体的“行为隐瞒”可被视为一种对潜在伴侣兴趣的显性表现，是个体为拉近与潜在伴侣之间距离而做出的主动投入，能更真实地反映个体对亲密关系之外潜在伴侣的兴趣表达。Rusbult (1983)的投资模型理论指出，当关系满意度较低且存在更具吸引力的替代选择时，个体可能会选择退出当前关系(Rusbult, 1983)。因此个体的隐瞒行为可能是亲密关系“收益最大化”与“成本最小化”的权衡利弊之后得到的结果，潜在伴侣的不确定性和当前关系中的沉默成本致使个体隐瞒行为，而不是选择结束当前关系。在我们的研究中“认知比较”对潜在伴侣兴趣的方差贡献率10%左右，而“行为隐瞒”的方差贡献率在60%左右，二者在现象层面呈现出显著的共变关系，彼此依存、相互强化，形成不可分割的整体，可以说认知比较是“隐性的风险种子”，行为隐瞒是“显性的风险果实”，共同构成了一个完整的风险表达系统。
研究结果表明，我们编制并验证了对潜在伴侣兴趣问卷，最终形成了两维度11题项的七点李克特量表，从行为和认知两个维度量化个体对潜在伴侣的兴趣表达，能够清晰合理的捕捉到个体对亲密关系之外潜在伴侣兴趣的动态变化。
5. 不足与展望
需要说明的是，我们的被试群体仅选取了恋爱中未婚的群体，恋爱中个体在法律/社会约束上与其他群体存在质的不同，如已婚个体无论是否生育，其退出关系的成本和代价远高于恋爱中的未婚个体；个体生育后也会受到“父母角色”这一强大身份的抑制，将绝大部分精力放在孩子身上。因此可能无法推广到具有截然不同关系背景、社会约束和心理动机的群体，仅适用于对恋爱未婚群体的施测。
因此未来的研究可以招募多组不同关系状态的被试(如已婚未育，已婚已育，离异未婚)，使用此量表进行测量，通过多组验证性因子分析来严格检验该量表的因子结构、因子载荷、截距是否在不同群体间具有等值性。也可以基于对已婚、离异群体的质性访谈，修订原有项目或增加新的维度(如“家庭责任顾虑”、“道德认同冲突”)，开发适用于更广人群的版本。
附 录
(1) 在恋爱过程中，我经常想象如果选择其他人，生活会有什么不同。
(2) 我意识到某些特定类型的人可能比当前伴侣更适合我。
(3) 我有时会假设自己处于单身状态时对伴侣选择的可能性。
(4) 我经常在脑海中对比伴侣与他人的优缺点。
(5) 我认为自己的亲密关系不是那么令人满意，我值得拥有更优质的伴侣。
(6) 我会瞒着伴侣与感兴趣的异性保持超出普通朋友的联系。
(7) 我曾在伴侣不知情的情况下与他人进行暧昧对话。
(8) 对亲密关系不满时，我更愿意向其他异性倾诉而非直接与伴侣进行沟通。
(9) 即使处于稳定的亲密关系，我也会给其他吸引我的异性接触我的机会。
(10) 当关系出现冲突时，我会短暂疏远伴侣并尝试接触其他异性来缓解焦虑。
(11) 即使关系稳定，我也认为应该对潜在伴侣保持更开放态度。