1. 引言
社交焦虑(Social anxiety)是指个体在社会交往活动中体验到的消极情绪，会导致一定程度的痛苦和功能受损，并给个体的社交活动和人际关系造成某种程度的消极影响(Boehme et al., 2015)。研究表明，社交焦虑是威胁大学生幸福感、学业表现以及生活质量的风险因素(Lochner et al., 2003; Russell & Topham, 2012)。因此，对其进行研究能够帮助我们找到良好的干预措施，从而促进大学生身心健康发展。
大多数人的焦虑与害怕都和社会排斥有关。按照进化论的观点，被群体接纳会增加个体生存的几率，所以在进化过程中，人们发展出了一种生存动机，这种动机从根本上是对归属的需要，他们不希望被别人拒绝(Baumeister & Leary, 1995)，个体感知到被排除在重要的社会群体之外是焦虑产生的主要原因(Baumeister & Tice, 1990)。当一个人被故意排除在社交关系或社交互动之外时，就会发生社会排斥。社会排斥可以通过欺负、取笑、嘲笑、无视及沉默体现，被拒绝的经历会导致孤独、自卑、攻击性和沮丧等不良心理后果，它还可以导致不安全感和对未来拒绝的敏感度提高等问题。排斥经历(Ostracism experience)是社交互动中常见的一种负面体验，指个体在社交活动中遭受他人排斥的感受。其可以分为两种主要类型：拒绝经历(Excluded experience)和忽视经历(Ignored experience) (Molden et al, 2009)。拒绝经历涉及到明确、主动和直接的排斥，即个体感知到自己不受他人欢迎；而忽视经历则涉及隐蔽、被动和间接的排斥，个体会感知到被他人忽略或遗忘。研究发现，大学生社会排斥可以显著地预测社交焦虑(Levinson et al., 2013; Lin et al., 2017)。
人际敏感性(Interpersonal sensitivity)是一种以“持续关注消极社会评价”为特征的稳定的人格特质(Bhutani, Sudhir & Philip, 2014)。Boyce和Parker (1989)将人际敏感性定义为“对他人的行为和情感的过度的知觉与敏感”。这种人格特质使得个体对批评、拒绝、人际冲突保持警觉和敏感。其包括认知情感成分与行为成分，前者表现在对他人评价的警觉和敏感、把良性的社交信息感知为拒绝或不认可、认为人际困难会对其在社交圈中的地位产生特别严重的破坏性后果；后者表现在回避消极社会评价而出现顺从、抑制、社交回避等行为(Marin, 2010)。研究发现，当人际敏感性作为一种“特质”或“状态”属性时，高人际敏感性均会导致抑郁、焦虑等多种心理困扰与不良情绪体验(Boyce et al., 1993)。Harb等(2002)认为高人际敏感性个体与社交焦虑障碍显著正相关；Bhutani et al. (2014)对早年有同伴欺负经历的参与者的研究发现，人际敏感性与痛苦程度呈正相关。个体的创伤经历对人际敏感性具有重要影响。Wilhelm等(2014)研究发现，过去的创伤经历会使个体在人际交往中产生强烈的负性情绪体验(如：恐惧、焦虑、自卑、孤独)，从而导致人际敏感性的增加。Luterek et al. (2004)研究表明，如果个体在儿童期曾有过创伤经历，那么他的人际敏感性会高于普通人群。另外也有研究者发现，童年期创伤经历与人际敏感性显著正相关(Butler et al., 2007)。此外，家庭社会经济地位也会影响个体的人际敏感性，经济社会地位较低的个体的人际敏感性更高(Kenny et al., 2010)。
社会支持(Social support)是个体与个体之间或个体与团体之间的依存关系，能改善个体应付短期挑战、应激的能力(Calplan, 1981)。当个体面临外界刺激时，社会支持可以为个体提供资源。社会支持缓冲效应模型(Buffering effect model)认为，当面临外界刺激时，社会支持在认知上能够降低个体对应激事件的知觉和评估，在行为上能减少或消除应激反应，在情绪上能减少焦虑的水平，进而实现对应激体验和病理结果的干预，促进身心健康。从神经及内分泌机制来看，社会支持通过改变或抑制应激相关脑区的活动，缓冲应激所引起的自主神经系统和下丘脑–垂体–肾上腺素活动，使机体快速恢复到应激前的水平。长期以来，社会支持一直被认为是一种保护性因素，可以防止恐惧和压力等负面生活事件对心理和生理产生不良的影响(Cohen & Wills, 1985; Vine et al., 2019; Zeidner et al., 2016)。缺乏社会支持可能会加剧抑郁症、其他精神疾病的症状(Wang et al., 2018)。因此，在日常生活中社会支持的作用值得引起高度重视。大学生社交焦虑与社会支持呈显著负相关(陈熙维，2011；汪隽，樊嘉禄，潘和平，2009；周相宜，2016)。
基于以上研究，本研究提出以下假设：(1) 社会排斥经历会通过增强大学生的人际敏感性来提高社交焦虑；(2) 社会支持可以减轻社会排斥对社交焦虑的负面影响；(3) 高社会支持水平的大学生因感知到的社会支持水平更高，其人际敏感性更低，因而社会排斥经历对其社交焦虑的负面影响更小。本研究旨在探讨社会支持在社会排斥经历与大学生社交焦虑之间的调节作用，以及人际敏感性在其中的中介作用，以期为大学生社交焦虑的干预提供理论依据。
2. 对象与方法
2.1. 研究对象
本研究采用方便取样的方法，以重庆市某职业学院的学生为调查对象，共发放问卷558份，回收有效问卷513份，有效回收率为91.93%。其中，男生235人(45.8%)，女生278人(54.2%)；年龄范围为17~23岁，平均年龄为(20.12 ± 1.56)岁；大一学生189人(36.8%)，大二学生215人(41.9%)，大三学生109人(21.3%)；独生子女198人(38.6%)，非独生子女315人(61.4%)；来自城市的学生203人(39.6%)，来自农村的学生310人(60.4%)。
2.2. 研究工具
2.2.1. 社会排斥问卷
采用吴惠君等(2013)编制的社会排斥量表，该量表包含直接排斥与间接排斥两个维度，共19个题目。采用5点计分法(1 = 从不，5 = 总是)，得分越高表明个体经历的社会排斥程度越严重。本研究中，该问卷的Cronbach’s α系数为0.85。
2.2.2. 人际敏感性问卷
采用Boyce和Parker(1989)编制的人际敏感性问卷(Interpersonal Sensitivity Measure (IPSM))，该问卷包含6个维度，共36个项目。采用5点计分法(1 = 完全不符合，5 = 完全符合)，得分越高表明个体的人际敏感性越高。本研究中，该问卷的Cronbach’s α系数为0.88。
2.2.3. 社会支持问卷
采用Zimet等人(1988)编制的领悟社会支持量表(Multidimensional Scale of Perceived Social Support, MSPSS)，该量表包含家庭支持、朋友支持和其他支持三个维度，共12个项目。采用7点计分法(1 = 极不同意，7 = 极同意)，得分越高表明个体感知到的社会支持水平越高。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.90。
2.2.4. 社交焦虑问卷
采用Leary (1983)编制的社交焦虑量表(Interaction Anxiousness Scale, IAS)，该量表共15个项目，采用5点计分法(1 = 一点也不符合，5 = 非常符合)，得分越高表明个体的社交焦虑水平越高。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.87。
2.3. 数据处理
本研究使用SPSS26.0对所得数据进行统计分析。问卷回收后将漏填、没填或随意填写的问卷剔除，把数据统一录入问卷星软件，再用SPSS统计软件进行描述统计、相关分析，独立样本t检验，单因素方差分析，事后检验等，并采用Hayes (2013)开发的Process宏程序(模型59)建立有调节的中介效应模型，显著性水平设定为α = 0.05。
3. 研究结果
3.1. 共同方法偏差
采用Harman单因素检验方法进行共同方法偏差检验，结果显示：共提取出13个特征值大于1的公因子，累计方差解释率为68.32%；其中第一个公因子的方差解释率为22.75%，远低于40%的临界标准(Podsakoff et al., 2003)。说明本研究不存在严重的共同方法偏差，可以进行后续数据分析与处理。
3.2. 描述性统计
各研究变量的均值、标准差及相关矩阵见表1。
Table 1. Descriptive statistics of each variable
表1. 各变量描述性统计结果
变量 |
均值 |
标准差 |
1 |
2 |
3 |
4 |
社会排斥经历 |
2.85 |
0.76 |
- |
|
|
|
人际敏感性 |
3.12 |
0.68 |
0.45** |
- |
|
|
社会支持 |
4.23 |
1.05 |
−0.32** |
−0.38** |
- |
|
社交焦虑 |
3.05 |
0.72 |
0.53** |
0.61** |
−0.47** |
- |
注：***p < 0.01，**p < 0.01，*p < 0.05；下同。
3.3. 相关分析
为了进一步探讨各变量在人口统计学变量上的差异，本研究进行了独立样本t检验和单因素方差分析。
3.3.1. 不同性别的差异比较
独立样本t检验结果显示，在社交焦虑得分上，女生(3.18 ± 0.70)显著高于男生(2.90 ± 0.73)，t = −3.87，p < 0.001；在社会排斥经历、人际敏感性和社会支持得分上，男女之间差异无统计学意义(p > 0.05)。
3.3.2. 不同年级的差异比较
单因素方差分析结果显示，在社会排斥经历得分上，不同年级学生之间存在显著差异，F (2, 510) = 3.26，p < 0.05。事后检验(LSD)结果显示，大三学生的社会排斥经历得分(3.02 ± 0.78)显著高于大一学生(2.78 ± 0.74)，p < 0.05；在人际敏感性、社会支持和社交焦虑得分上，不同年级学生之间差异无统计学意义(p > 0.05)。
3.3.3. 不同生源地的差异比较
独立样本t检验结果显示，来自农村的学生在人际敏感性得分上(3.25 ± 0.65)显著高于来自城市的学生(2.95 ± 0.69)，t = 4.58，p < 0.001；在社会排斥经历、社会支持和社交焦虑得分上，不同生源地学生之间差异无统计学意义(p > 0.05)。
3.4. 有调节的中介效应分析
采用Hayes (2013)开发的Process宏程序(模型59)检验社会支持在社会排斥经历与社交焦虑之间的调节作用，以及人际敏感性在其中的中介作用。将性别、年级、生源地作为控制变量，社会排斥经历为自变量(X)，社交焦虑为因变量(Y)，人际敏感性为中介变量(M)，社会支持为调节变量(W)。
Table 2. Regression analysis results for the moderated mediation effect test
表2. 有调节的中介效应检验的回归分析结果
预测变量 |
因变量 |
β |
SE |
t |
p |
性别 |
人际敏感性 |
0.08 |
0.05 |
1.60 |
0.110 |
年级 |
0.05 |
0.03 |
1.67 |
0.095 |
|
生源地 |
0.15 |
0.05 |
3.00 |
0.003 |
|
社会排斥经历(X) |
0.42 |
0.04 |
10.36 |
<0.001 |
|
社会支持(W) |
−0.28 |
0.04 |
−6.92 |
<0.001 |
|
X × W |
−0.15 |
0.04 |
−3.68 |
<0.001 |
|
R2 |
0.32 |
|
|
|
|
性别 |
社交焦虑 |
0.12 |
0.05 |
2.40 |
0.017 |
年级 |
0.03 |
0.03 |
1.00 |
0.318 |
|
生源地 |
0.07 |
0.05 |
1.40 |
0.162 |
|
社会排斥经历(X) |
0.21 |
0.04 |
5.23 |
<0.001 |
|
社会支持(W) |
−0.18 |
0.04 |
−4.50 |
<0.001 |
|
X × W |
−0.06 |
0.04 |
−1.50 |
0.135 |
|
人际敏感性(M) |
0.53 |
0.04 |
14.25 |
<0.001 |
|
R2 |
0.48 |
|
|
|
|
结果显示(见表2)，在控制了性别、年级、生源地之后：
(1) 社会排斥经历对人际敏感性的正向预测作用显著(β = 0.42, t = 10.36, p < 0.001)；
(2) 社会排斥经历×社会支持的交互项对人际敏感性的预测作用显著(β = −0.15, t = −3.68, p < 0.001)，表明社会支持调节了社会排斥经历与人际敏感性之间的关系；
(3) 人际敏感性对社交焦虑的正向预测作用显著(β = 0.53, t = 14.25, p < 0.001)；
(4) 社会排斥经历对社交焦虑的直接预测作用显著(β = 0.21, t = 5.23, p < 0.001)。
为了更直观地展示社会支持的调节作用，将社会支持按照均值加减一个标准差分为高社会支持组(M + 1SD)和低社会支持组(M − 1SD)进行简单斜率分析，并绘制交互效应图(图1)。简单斜率分析结果显示，在低社会支持水平下，社会排斥经历对人际敏感性的正向预测作用更显著(β = 0.57, t = 10.83, p < 0.001)；在高社会支持水平下，社会排斥经历对人际敏感性的正向预测作用有所减弱(β = 0.27, t = 5.12, p < 0.001)。
进一步的bootstrap检验结果显示(见表3)，社会支持在社会排斥经历通过人际敏感性影响社交焦虑的中介路径中的调节效应显著(95%CI = [−0.09, −0.02]，不包含0)。具体而言，在低社会支持水平下，人际敏感性的中介效应值为0.30 (95%CI = [0.23, 0.38])；在高社会支持水平下，人际敏感性的中介效应值为0.14 (95%CI = [0.08, 0.21])。
Figure 1. The moderating role of social support in the relationship between experiences of social exclusion and interpersonal sensitivity
图1. 社会支持在社会排斥经历与人际敏感性之间关系中的调节作用
Table 3. Bootstrap test of moderated mediation effects
表3. 有调节的中介效应的Bootstrap检验
社会支持水平 |
中介效应值 |
SE |
95%CI |
低社会支持(M − 1SD) |
0.30 |
0.04 |
[0.23, 0.38] |
高社会支持(M + 1SD) |
0.14 |
0.03 |
[0.08, 0.21] |
差异值 |
−0.16 |
0.03 |
[−0.22, −0.10] |
4. 讨论
本研究探讨了社会支持在社会排斥经历与大学生社交焦虑之间的调节作用，以及人际敏感性在其中的中介作用。结果表明：(1) 社会排斥经历显著正向预测大学生社交焦虑，这与以往研究结果一致(Levinson, Langer & Rodebaugh, 2013; Lin, Li & Qu, 2017)。社会排斥作为一种负面的社交体验，会使个体感到被孤立、被拒绝，从而产生不安全感和对未来拒绝的敏感度提高，进而加剧社交焦虑(Baumeister & Tice, 1990)。(2) 人际敏感性在社会排斥经历与社交焦虑之间起中介作用。这表明社会排斥经历不仅可以直接影响社交焦虑，还可以通过增强个体的人际敏感性间接影响社交焦虑。高人际敏感性的个体对他人的评价更为敏感，更容易将良性的社交信息感知为拒绝或不认可(Marin, 2010)，因此，经历社会排斥后，高人际敏感性的个体更容易产生社交焦虑。这一结果支持了本研究的第一个假设，也与Harb等(2002)的研究结果一致，即高人际敏感性个体与社交焦虑障碍显著正相关。(3) 社会支持调节了社会排斥经历通过人际敏感性影响社交焦虑的中介路径。具体而言，社会支持水平越高，社会排斥经历对人际敏感性的正向影响越弱，进而降低社交焦虑水平。这一结果支持了本研究的第二个和第三个假设，也符合社会支持缓冲效应模型(Cohen & Wills, 1985)。社会支持作为一种保护性因素，可以降低个体对应激事件的知觉和评估，减少负性情绪体验(Vine et al., 2019; Zeidner et al., 2016)。因此，高社会支持水平的大学生在经历社会排斥时，能够更好地应对负面体验，减少人际敏感性的增加，从而降低社交焦虑水平。
4.1. 职业院校学生特点的专门分析
针对职业院校学生群体的特殊性，本研究结果具有更为具体的实践意义。职业院校学生往往面临双重挑战：一方面，社会对职业教育存在一定的刻板印象，认为职业教育层次低于普通高等教育，这种社会认知可能使职业院校学生更容易产生被排斥感和身份认同困惑；另一方面，职业院校学生面临更早的职业定向和就业压力，需要在学习期间就开始积累职业技能和行业人脉，这对社交能力提出了更高要求。这些特殊背景可能强化了社会排斥经历对职业院校学生的负面影响。首先，社会刻板印象可能使职业院校学生对他人评价更为敏感，表现出更高的人际敏感性。当他们感知到社会对职业教育的负面评价时，容易将这种宏观层面的社会态度内化为个人层面的社交焦虑。其次，就业压力可能加剧了学生之间的竞争关系，使得同学间的社会支持网络弱化，进一步增加了社会排斥的负面影响。因此，对于职业院校学生而言，社会支持的缓冲作用尤为重要。学校应充分认识到职业院校学生的这些特殊压力源，通过建立积极的校园文化、提供职业发展指导和心理支持服务，帮助学生建立更强的社会支持网络，降低人际敏感性，从而减轻社交焦虑。
4.2. 人口统计学变量的影响
在人口统计学变量方面，本研究发现女生的社交焦虑水平显著高于男生，这可能与女生对社交评价更为敏感有关；大三学生的社会排斥经历得分显著高于大一学生，可能是因为大三学生面临更多的就业压力和社交挑战；来自农村的学生的人际敏感性得分显著高于来自城市的学生，这与Kenny et al. (2010)的研究结果一致，即经济社会地位较低的个体的人际敏感性更高。
4.3. 理论与实践意义
本研究的理论意义在于：揭示了社会排斥经历影响大学生社交焦虑的内部机制，即人际敏感性的中介作用；探讨了社会支持在其中的调节作用，丰富了社会支持缓冲效应模型的应用范围。实践意义在于：为大学生社交焦虑的干预提供了新的视角，即可以通过降低人际敏感性来减少社交焦虑；强调了社会支持的重要性，高校可以通过提供更多的社会支持资源(如心理咨询、同伴支持小组等)来帮助大学生应对社会排斥经历，降低社交焦虑水平。
4.4. 局限与未来研究方向
本研究也存在一些局限性：本研究也存在一些局限性：(1) 采用方便取样的方法，样本来源单一，仅来自重庆市某职业学院，可能会影响研究结果的普遍性；(2) 采用横断面研究设计，无法得出变量之间的因果关系；(3) 仅采用自我报告法收集数据，可能存在共同方法偏差。
针对上述局限性，未来研究可以从以下几个方面改进：首先，采用纵向研究设计，追踪大学生在不同学习阶段的社会排斥经历、人际敏感性、社会支持和社交焦虑的变化，以更准确地揭示变量之间的因果关系。为了更直接地验证社会排斥与社交焦虑之间的因果关系，未来研究可以采用实验操纵的方法。例如，使用Cyberball范式来操纵社会排斥体验，观察被试在实验前后人际敏感性和社交焦虑的变化。此外，日记法(Diary Study)也是一种有价值的研究方法，可以通过让被试每天记录自己的社会排斥经历、人际敏感性水平和社交焦虑状况，来捕捉变量之间的动态关系，为理解社会排斥对社交焦虑的短期和长期影响提供更精细的数据支持。其次，扩大样本来源，包括不同地区、不同类型院校的学生，以提高研究结果的代表性。再次，结合多种数据收集方法，如同伴评价、行为观察等，减少共同方法偏差。
基金项目
2024年重庆工程职业技术学院辅导员专项课题(项目编号：2024FDYZXA01)。