1. 引言
性客体化(Sexual Objectification)指女性的身体、身体部分或性功能脱离了她本人，沦为纯粹的工具或被认为能代表女性个体本身(Bartky, 1990；孙青青，郑丽军，&郑涌，2013)。简单来说，过分地关注女性的身体外表，使其成为判断个体整体价值的主要标准。在社会化过程中，女性逐渐内化这种标准并以他人的评判视角来看待自己的外在形象，形成自我客体化(Self-objectification)，为了达到社会比较的目的，女性也会利用内化的评价标准客体化其他女性，产生女性对女性客体化(以下简称“女性客体化”) (Parent, Garos, Branscome, & Piper, 2018; Festinger, 1954)。
性客体化根据来源可分为自我客体化和他人客体化。Strelan和Hargreaves (2005)的研究发现女性比男性更易遭受性客体化经历(Cohen’s d = 0.38)，其中不仅男性会客体化女性，女性同样会客体化女性。且女性客体化的程度超过了她们自我客体化的程度(Cohen’s d = 0.65)。这表明女性不仅会以他人视角看待自己，还会以外界标准去评判其他女性，而女性客体化影响可能大于自我客体化。
目前国内外有关客体化的研究主要集中于女性自我客体化，鲜有研究女性客体化。自我客体化既可作为人格特质进行行为研究，也可视为一种状态进行实验操纵(郑盼盼，吕振勇，& Jackson，2015)。特质自我客体化常用自我客体化问卷(the Self-Objectification Questionnaire, SOQ) (Noll & Fredrickson, 1998)和身体意识客体化量表(Objectified Body Consciousness Scale, OBCS)中的身体监控分量表(the Body Surveillance subscale) (Augustus-Horvath & Tylka, 2009; Kozee & Tylka, 2006)进行评估。测量男性对女性的客体化常用Kozee和Augustus-Horvath (2007)编制的人际性客体化量表(Interpersonal Sexual Objectification Scale, ISOS)。而关于女性客体化，Parent等人在客体化理论和社会比较理论的基础上，根据ISOS和性别歧视量表(the Schedule of Sexist Events, SSE) (Parent, Garos, Branscome, & Piper, 2018; Klonoff & Landrine, 1995)中男性客体化女性的行为测评条目，编制了女性客体化量表(Women’s Objectification of Women Scale, WOWS)，9个条目，具有良好的心理测量属性。
据研究，美国亚裔女性因更认同亚洲传统价值观，因而身体意象不满程度更高(Lau, Lum, Chronister, & Forrest, 2006)，亚裔女性比白人女性具有更低的外貌评价(Frederick, Kelly, & Latner, 2016)。由于东方集体主义和西方个人主义的文化差异，女性客体化的表现形式可能有所不同，使得在西方背景下构建的女性客体化概念及WOWS在中国群体中的适用性还有待验证。因此，本研究引进WOWS，在征得原作者的同意后对其进行翻译、回译和修改，形成中文版量表，拟在中国女大学生群体中检验WOWS的信度和效度。
2. 对象与方法
2.1. 对象
样本1：采用方便抽样法抽取300名女性，其中191份来自在校女大学生，采用纸笔测验，有效问卷183份；109份为线上测验，发放范围为全国各大高校的在校女生，回收有效问卷102份。样本一有效被试共285人，有效率为93%，年龄为19.43 ± 1.37岁。
样本2：采用方便抽样，选取398名大一至大三在校女大学生，有效被试383人，有效率为96%，年龄为19.22 ± 1.19岁。人文社科专业240人(占62.7%)；理工科专业140人(占36.5%)；缺失3人(占0.8%)。样本2用于验证性因素分析，随机抽取其中50名被试五周后重测。
2.2. 方法
2.2.1. 女性客体化量表
Mike，Sheila和Emily等人共同开发的《女性对女性客体化量表》(Women’s Objectification of Women Scale, WOWS)，用于测量女性客体化经历，包含9道题目，采用5点评分，从“1 = 从不”到“5 = 几乎总是”，分数越高表示客体化水平越高。信、效度检验表明量表性能良好，内部一致性α系数为0.88，且具有良好的结构效度。WOWS中文版在原作者授权下经过翻译、回译和修改，条目表达清晰易懂，既不违背英文原意，又符合中文表达习惯。例如，将“Have you been looked up and down by a woman because of how you dressed?”译为“曾经有女性因为你的穿着而上下打量过你吗？”。为了确定WOWS中文版量表的结构，样本1用于探索性因素分析，样本2用于验证性因素分析并进行重测信度检验。
2.2.2. 身体监控分量表
据已有研究(Augustus-Horvath & Tylka, 2009; Kozee & Tylka, 2006)，本研究采用McKinley和Hyde (1996)所编制，陈欣和蒋艳菊(2007)修订的身体意识客体化量表(Objectified Body Consciousness Scale，OBCS)中的身体监控分量表(the Body Surveillance subscale)测量自我客体化，包括8个题目，7点评分，从“1 = 完全不符合”到“7 = 完全符合”。分数越高表示更频繁的身体监控，对身体的关注程度越高，更高的自我客体化水平。本研究中，问卷的内部一致性α系数为0.77
2.2.3. 外观焦虑量表简版
本研究采用Dion，Dion和Keelan (1990)编制，孙青青(2016)修订的外观焦虑量表简版(Appearance Anxiety Scale-Brief Version)，14个题目，采用5点评分，从“1 = 从不”到“5 = 几乎总是”。分数越高表示更高的外观焦虑。本研究中，问卷的内部一致性α系数为0.77。
2.2.4. 进食障碍量表
参照Slater和Tiggeman (2010)的研究，本研究采用Garner等人(1983)编制，陈薇，Leung F，王建平和Wai-Yeetang (2005)修订的进食障碍量表(Eating Disorder Inventory, EDI)中的贪食症分量表(the Bulimia Subscale)和求瘦倾向分量表(the Drive for Thinness Subscale)来测量进食障碍，共14个题目，采用6点评分，从“1 = 从不”到“6 = 几乎总是”。分数越高表示进食障碍水平越高。本研究中，问卷的内部一致性α系数为0.85。
2.2.5. 抑郁自评量表
采用Zung (1965)编制，王征宇和迟玉芬(1984)修订的自评抑郁量表(Zung Self-Rating Depression Scale)，20题，采用4点评分，从“1 = 从不”到“4 = 几乎总是”。分数越高表示抑郁水平越高。本研究中，问卷的内部一致性α系数为0.70。
2.3. 统计处理
将全部数据录入Jamovi 0.9.2.3统计软件中进行项目分析、探索性因素分析、平行分析、信度分析、验证性因素分析等。
3. 结果
3.1. 项目分析
对WOWS中文版测验结果按总分进行排序，发现前27%和后27%被试在每个项目上得分的差异显著，Ps < 0.001。项目与量表总分的相关在0.39~0.54之间，Ps < 0.001，项目区分度高。难度适中，在0.30~0.48之间，详见表1。
Table 1. Difficulty and discrimination of each item
表1. 各题目的难度和区分度
注：*表示P < 0.05，**表示P < 0.01，***表示P < 0.001下同。
3.2. 效度分析
3.2.1. 探索性因素分析
对样本1进行因素分析可行性检验。结果表明，KMO = 0.815，因素分析适切性良好，且Barlett’s的卡方值为544.35 (P < 0.001)，可以进行因素分析。采用主成分法抽取因子，有2个特征值大于1，但第8题和第9题与其他各题项相关性低，且在两个因子上的载荷量均大于0.4，双载荷差小于0.2。另，样本2中7道题总分与9道题总分相关为0.96，最终决定删除8、9两题保留7个题目。对7道题进行探索性因素分析，累积方差贡献率为42.61%，结合平行分析结果(图1)，最终保留1个因子。无跨负荷的题目，详见表2。
Figure 1. Parallel analysis of sample 1
图1. 样本1平行分析
Table 2. Factor loads and common factor variance contribution
表2. 因素负荷和公因子方差贡献
3.2.2. 验证性因素分析
在Jamovi 0.9.2.3统计软件中，对样本2进行验证性因素分析。结果发现单因素模型拟合数据效果佳，(RMSEA = 0.08; CFI = 0.93; TLI = 0.90; SRMR = 0.08)，与原量表结构一致。
3.2.3. 效标关联效度
本研究结果表明，样本1中女性客体化与外观焦虑、抑郁、进食障碍三个效标均呈显著性相关，相关系数在0.20~0.30之间，Ps < 0.001。见表3。
Table 3. Correlation coefficient matrix between Women’s objectification of Women scale in Chinese and criterion
表3. 女性对客体化量表(WOWS)中文版与效标的相关系数矩阵
注：自我客体化与抑郁显著性为0.005。
3.3. 信度分析
WOWS中文版的Cronbach’s α系数为0.77，重测信度为0.83，见表4。
Table 4. Item reliability analysis
表4. 题目可靠性分析
4. 讨论
本研究以中国在校女大学生为被试，检验Mike等人编制的WOWS在中国文化背景下的信度、效度。从项目分析、因素分析和信度分析三个方面，考查问卷题项的适切性和可靠性程度(骆方&张厚粲，2006)。WOWS中文版的7个题项与原量表一一对应，在保留原问卷的完整性的基础上，删除第8、9两道与其他题项相关性较低的题目，7道题总分与9道题总分相关在样本2中为0.96。项目分析结果表明，WOWS中文版题总相关均呈中高度相关，高低分组差异显著(戴海琦，2015)，内部一致性α系数、重测信度以及结构效度和效标关联效度均达到了心理测量学的要求，表明WOWS中文版具有良好的测量学性能。
另，对样本1进行探索性因素分析，主成分法抽取出2个因子。与前7道题目相比，第8题(“曾经有女性评论过你的某一具体身体部位吗？如：胸部、腿部、腰部等。”)、第9题(“曾经有女性建议过你去健身吗？”)在中国文化背景下，没有明确的性客体化倾向性，结合平行分析结果(Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011)，及各题项之间的相关，决定予以删除。最终保留7个题目，抽取1个公因子，累积方差贡献率42.61%，保留原版量表的单维结构。且原作者设定50%累积方差解释率对最初31道题进行探索性因素分析，同样提取出两个因子，因题项在第二因子上负荷较低，选用单维结构。样本2进行验证性因素分析结果表明，单因素模型数据拟合效果良好(RMSEA = 0.08; CFI = 0.93; TLI = 0.90; SRMR = 0.08)。
最后，本研究考察了WOWS中文版的校标关联效度，发现女性客体化与外观焦虑、进食障碍、抑郁均呈显著正相关，与已有研究一致(Parent, Garos, Branscome, & Piper, 2018)。实验研究发现高自我客体化的女性更容易性客体化性感的女性(Puvia & Vaes, 2013)。而本研究结果表明，女性客体化与自我客体化只在样本2中呈现出边缘显著的相关(r = 0.102, Ps = 0.05)。研究方法的差异可能是导致本研究结论与前人研究不同的主要原因。不同女性在性客体化环境下的反应和处理策略不同(Fredrickson, Roberts, & Roberts, 2010)，中国女大学生自恋水平相对较高，可能较难意识到其他女性的客体化评价。而且高自我客体化的女性更多以理想女性形象为标准进行向上的社会比较，以实现自我评价和身体监控，而非客体化他人，更可能引起女性客体化与自我客体化的低相关(Berg, Paxton, Keery, Wall, Guo, & Neumark-Sztainer, 2007)。
综上，WOWS中文版具有良好的心理测量学性能，可用于在中国文化背景下女性对女性客体化的研究。本研究丰富了客体化理论，并在众多媒体宣扬“以瘦为美”的现代社会，为以后女性客体化的干预研究奠定了测量学基础，为当前普遍关注女性自我客体化的研究背景提供了一个新的视角和研究方向。
基金项目
国家社科一般项目(18BGL123)；济南大学博士基金(B1706)。
NOTES
*通讯作者。