1. 引言
创造力作为推动个体发展与社会进步的积极品质，其积极的心理效应已得到广泛认同[1]。然而，创造力并非全然具有正向属性，恶意创造力(malevolent creativity)作为传统创造力的衍生概念，描述的是个体因怀有伤害意图或恶意而展现出的创造表现[2]。它被视作创造力的“阴暗面”[3]，源于个体差异、环境因素所涉及的能力、过程与环境之间的相互作用，最终指向是让个体形成在物质、精神或肉体层面伤害他人乃至自身的创意[4]。Kapoor和Kaufman (2022) [5]提出了AMORAL模型，为理解恶意创造力的发展轨迹提供了全面框架，涵盖前因、机制、环境、实现、后果和产物等维度，该模型突出个体特征与环境的相互作用，清晰阐释了这些因素如何共同促成恶意创造力行为的发生与执行。大学生处于心理发展关键期，其认知水平与创造能力正处于快速发展阶段，同时也面临学业压力、人际适应等多重挑战，在此背景下，恶意创造力在这一群体中可能存在独特的表现与形成机制。
控制感(sense of control)是个体对于自身能够在何种程度上控制客观世界能力的一种主观认识[6]。社会互动理论(Social Interaction Theory)为控制感与攻击行为的关联提供了解释[7]。该理论将攻击行为界定为具有胁迫属性的社会互动策略，目的就在于伤害他人或者使他人满足攻击者的需求。当个体陷入低控制感状态时，对环境与他人的把控感被削弱，攻击行为便成为补偿性工具，通过控制他人行为、改变互动格局修复控制感缺失。目前尚无研究直接探讨控制感与恶意创造力的关联，但已有研究为二者的直接关系提供了关键线索。一方面，针对大学生群体的研究证实，控制感越低，个体的攻击性倾向越强[8]；另一方面，恶意创造力作为“以创新手段实施伤害的行为”[9]，与攻击行为共享“通过破坏恢复自身控制感”的核心心理机制，相较于直接攻击的高风险，恶意创造力以隐蔽、巧妙的方式操控他人处境，能让个体更高效地夺回互动主导权，补偿控制感缺失。综上，理论逻辑与间接证据均提示控制感与恶意创造力存在直接关联，但其具体关联模式仍需实证检验。
在控制感对恶意创造力的影响机制中，消极应对方式是一个重要的中介变量。应对方式(coping style)定义为压力事件发生时个体选择的策略和做出的努力，包括认知和行为模式[10]。消极应对方式则是逃避、攻击、报复等非建设性策略[11]，大学生学业失利后匿名攻击他人、设计手段干扰同学等均属此类。控制感与消极应对方式的关联已得到多项研究的佐证。已有研究表明控制感与消极应对方式呈显著负相关[12] [13]；针对大学生群体的研究进一步发现，生命控制感不仅与积极应对方式显著正相关，同时与消极应对方式呈显著负相关[14]。低控制感引发的失控体验会推动个体倾向于选择消极应对策略，而这类非建设性策略本身就带有攻击与报复的导向，研究发现，消极应对方式会进一步放大攻击性倾向的负面影响[15] [16]，进而促使个体表现出高水平的恶意创造力[17]。
综上所述，本研究旨在探究控制感与恶意创造力的关联，同时剖析消极应对方式在二者间所起的中介作用，进而揭示恶意创造力背后潜在的作用机制并提出以下假设。假设1：控制感与大学生恶意创造力呈显著负相关；假设2：消极应对方式在控制感与大学生恶意创造力之间起中介作用。
2. 研究对象与方法
2.1. 被试
研究对象是在校大学生，本次调查均获得被试的知情同意。用问卷星线上招募，共回收问卷465份，删除无效问卷21份，有效问卷共444份(男生133名，女生311名)，平均年龄21.37岁，有效回收率95.48%。
2.2. 方法
2.2.1. 控制感量表
采用Lachman和Weaver (1998)编制[18]、李静(2012) [19]修订的控制感问卷，共12个题目，包括掌控感(例题：任何我决心要做的事情，我几乎都能做到)和限制感(例题：我能做什么和不能做什么多半是由他人决定的)两个维度，分别有4题和8题。采用7点计分，从1“完全不同意”到7“完全同意”。其中，限制感采用反向计分。每个维度题目的平均分为该维度的得分，掌控感与限制感的平均分为控制感的得分，得分越高表示控制感水平越高。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.900。
2.2.2. 简易应对方式问卷
本研究采用《简易应对方式问卷》(Simplified coping style questionnaire, SCSQ)，是由解雅宁(1998) [11]编制的，问卷共由20个项目构成，涵盖了积极和消极两种不同的应对方式(“不采取”记0分，“偶尔采取”记1分，“有时采取”记2分，“经常采取”记3分)。本研究选用消极应对方式部分，较高的消极应对方式得分代表个体可能选择消极的手段。该量表的Cronbach’s α系数为0.703。
2.2.3. 恶意创造力行为量表
用于评估参与者的个体恶意创造潜力[20]。该量表包含13个项目，分为三个维度：伤害他人、欺骗和恶作剧。采用Likert 5点评分(1代表“完全没有”，5代表“总是”)，所有13项的总和等于量表的得分，更高的分数表示更大的恶意创造潜力。本研究中，该量表的Cronbach’s α系数为0.917。
2.3. 统计处理
使用SPSS26.0对数据进行录入和整理分析。统计方法包括相关分析、Harman单因子检验、PROCESS程序的模型4检验中介效应。采用偏差校正的Bootstrap方法抽样5000次，计算95%的置信区间。
3. 研究分析与结果
3.1. 共同方法偏差检验
本研究仅使用自我报告法收集数据，可能会导致共同方法偏差。因此，采用Harman单因子检验法[21]对涉及到的变量进行探索性因素分析，结果表明，共有9个因子特征值大于1，且第一个因子解释的变化量为29.402%，小于40%的临界值，说明共同方法偏差不明显。
3.2. 各变量描述统计及相关分析
控制感、恶意创造力及消极应对方式的描述统计及相关分析情况见表1。控制感与恶意创造力呈显著负相关(r = −0.319, P < 0.01)；控制感与消极应对方式呈显著负相关(r = −0.168, P < 0.01)；消极应对方式与恶意创造力呈显著正相关(r = 0.274, P < 0.01)。
Table 1. Correlation matrix of sense of control, malevolent creativity, and negative coping styles (n = 444)
表1. 控制感、恶意创造力和消极应对方式的相关矩阵(n = 444)
变量 |
M |
SD |
1 |
2 |
3 |
1) 控制感 |
54.89 |
12.778 |
1.00 |
|
|
2) 恶意创造力 |
26.04 |
9.361 |
−0.319** |
1.00 |
|
3) 消极应对方式 |
11.21 |
4.109 |
−0.168** |
0.274** |
1.00 |
注：**表示P < 0.01。
3.3. 消极应对方式的中介效应检验
使用SPSS 26.0中Process插件的模型4对中介效应进行检验，探索消极应对方式在控制感和恶意创造力之间的中介作用。回归分析结果显示(见表2)，控制感负向预测恶意创造力(β = −0.234, P < 0.001)；控制感对消极应对方式也存在显著的负向预测作用(β = −0.054, P < 0.001)。当控制感和消极应对方式同时纳入回归方程后，控制感对恶意创造力的负向预测作用仍然显著(β = −0.206, P < 0.001)，且消极应对方式对恶意创造力表现出显著的正向预测作用(β = 0.516, P < 0.001)。
Table 2. Test of the mediating model of negative coping styles between sense of control and malevolent creativity
表2. 消极应对方式在控制感和恶意创造力之间的中介模型检验
变量 |
模型1 |
模型2 |
模型3 |
β |
t |
β |
t |
β |
t |
控制感 |
−0.234 |
−7.069*** |
−0.054 |
−3.578*** |
−0.206 |
−6.309*** |
消极应对方式 |
|
|
|
|
0.516 |
5.088 |
R2 |
0.102 |
0.028 |
0.151 |
F |
49.97*** |
12.801*** |
39.337*** |
注：***表示P < 0.001。
中介效应检验结果如表3所示，中介效应关系模型如图1所示，控制感对恶意创造力的总效应是−0.233，Bootstrap 95%置信区间是[−0.298, −0.168]。消极应对方式在控制感和恶意创造力之间的间接效应为−0.028，Bootstrap 95%置信区间是[−0.052, −0.009]。直接效应和中介效应分别占总效应的88.4%、11.6%。综上所述，控制感对恶意创造力的影响包含两个维度：其一是直接的负向预测作用，其二是以消极应对方式为中介的间接影响路径。
Table 3. Test of the mediating effect of negative coping styles between sense of control and malevolent creativity
表3. 消极应对方式在控制感和恶意创造力之间的中介效应检验
|
效应值 |
se |
LLCI |
ULCI |
效应量 |
总效应 |
−0.233 |
0.033 |
−0.298 |
−0.168 |
|
直接效应 |
−0.206 |
0.033 |
−0.300 |
−0.142 |
88.4% |
中介效应 |
−0.028 |
0.011 |
−0.052 |
−0.009 |
11.6% |
注：***表示P < 0.001。
Figure 1. The mediating role of negative coping styles between sense of control and malevolent creativity
图1. 消极应对方式在控制感和恶意创造力之间的中介作用
4. 讨论
本研究以个体心理因素为核心切入点，聚焦控制感与大学生恶意创造力的关系，并深入剖析消极应对方式在其中的中介作用。研究结果显示：控制感不仅可以直接影响大学生的恶意创造力，还可以通过消极应对方式间接地影响大学生的恶意创造力。
4.1. 控制感对恶意创造力的负向预测
本研究通过实证数据证实，控制感对大学生恶意创造力存在显著负向预测作用(r = −0.319, P < 0.01)，表明控制感是恶意创造力的重要影响因素。本研究发现，大学生的补偿行为并非局限于常规攻击，而是与创造性思维结合，升级为更具隐蔽性、创新性的恶意创造力。这与已有研究形成递进：既往研究证实控制感缺失与大学生攻击行为显著相关[8] [22]，本研究则进一步揭示了这种攻击倾向的创造性升级路径，说明低控制感的修复动机会借助创造性思维转化为恶意创造力。这一发现的核心价值在于，突破了控制感仅影响常规攻击行为的传统认知，揭示了控制感对创造性伤害行为的特异性影响，说明高创造性思维并非必然指向积极结果，当个体处于低控制感状态时，创造性反而可能成为放大伤害的工具，为理解大学生恶意创造力的群体特异性提供了关键线索。
4.2. 消极应对方式的中介作用
消极应对方式在控制感与恶意创造力之间的中介效应(占总效应11.6%)，是本研究的核心发现，其本质是揭示了“控制感缺失如何转化为恶意创造力”的中间机制。这一中介路径可分为两个相互衔接的心理过程，且均得到了已有研究的印证。
个体对情境控制感的主观评估是影响其应对策略选择的关键前因变量[10]。当大学生感知到自己对生活事件或人际关系缺乏控制时，他们容易体验到无力感和威胁感。在这种心理状态下，倾向于采用问题解决、寻求支持等积极应对方式所需要的心理资源(如自信、乐观)相对匮乏，而选择逃避、否认、发泄或对抗等消极应对方式则成为一种常见的、用以缓解当下焦虑与不适的便捷途径[11]。本研究中控制感与消极应对方式的显著负相关证实了这一环节。其次，消极应对方式正向预测恶意创造力。这得到了实证研究的支持，即消极因素常是恶意创造力的促进因子[23]。其内在机制在于，消极应对方式作为一种典型的非建设性策略，本身带有伤害或回避的动机导向[24]。当习惯于采用此类策略的大学生面临挫折时，其较高的认知灵活性可能被这种负性动机引导，从而将创造性认知资源用于构思更具隐蔽性和破坏性的报复或操纵方案，而非用于解决问题。例如，一个在团队中感到被排挤且惯于消极应对的学生，可能不会直接对抗，而是选择匿名创作讽刺内容来实施报复。这个过程正契合了AMORAL模型所强调的，恶意创造力是个体特质与心理机制在特定情境下交互作用的产物[5]。综上，消极应对方式在控制感与恶意创造力之间扮演了关键的中介角色，其机制在于：控制感缺失诱发以逃避、发泄为特征的消极应对模式，而这种模式进一步引导个体的认知灵活性转向伤害性、隐蔽性的问题解决方式，从而催生恶意创造力。这一发现对实践干预具有重要启示：针对大学生恶意创造力的预防，除直接提升其控制感外，更应重视对其应对方式的评估与引导。具体可通过心理健康教育普及积极应对知识，结合认知行为训练、压力管理实操等方式，帮助个体识别并修正消极应对模式，发展出问题导向的建设性策略，进而为营造健康校园环境提供可行的干预方向。
5. 不足与展望
尽管本研究取得了一定成果，但仍存在以下局限性：第一，本研究的样本主要通过线上渠道收集，样本的院校分布、专业背景等结构特征未得到均衡控制，未来研究可扩大取样范围，增强样本的代表性，以提升研究结论的适用范围。第二，本研究采用横断面研究设计，难以明确变量间的因果关系。未来的研究可以采用纵向追踪或实验设计，以进一步验证控制感、消极应对方式与恶意创造力之间的因果路径及动态发展机制。第三，本研究主要探讨了消极应对方式在控制感与恶意创造力之间的中介作用，未来可进一步考察其他潜在影响因素(如道德推脱、人格特质、同伴环境、网络氛围等)的作用，构建更完整的理论模型，以便更全面地剖析大学生恶意创造力的形成机制。