网络文化对青少年群体认同的交叉滞后研究

一、研究目的与方法

探讨现实群体认同与网络群体认同之间的准因果关系，为揭示“现实”与“网络”的相互作用关系提供数据支持。即到底是现实群体认同影响了网络群体认同，还是网络群体认同作用于现实群体认同，还需要进一步检验。

（一）被试

在调查中共得到有效数据164份，被试平均年龄21.16岁（SD＝1.40）。其中理科学生72名，工科学生57名，文科学生33名，有2名研究被试未填写所属学科。研究被试的年级分布为，大学一年级13名，二年级37名，三年级102名，研究生一年级12名；其中有42名来自城市，39名来自城镇，83名来自农村。

（二）研究设计

研究采用纵向设计，分别在时间点1、时间点2进行追踪研究，两次测量间隔2个月。通过测量同一批被试现实群体认同与网络群体认同的状况，为揭示其内在的准因果关系提供依据。

交叉-滞后（Cross-lagged）方法是纵向研究方法的一种，旨在探索变量之间的准因果关系。基本原理是：原因导致结果的变化要经历一定的时间过程。如果因素1导致了因素2，那么时间点1测量的因素1与时间点2测量的因素2之间的相关关系，应该大于时间点1上测量的因素2与时间点2上测量的因素1之间的关系。其假设模型图如图3.4：

交叉-滞后的研究前提是：（1）时间点1测量的变量A与变量B之间、时间点2测量的变量A与变量B之间的相关关系均显著，即ra1b1与ra2b2相关显著；（2）稳定性系数，即时间点1和时间点2中相同的变量，两次施测的结果相关基本一致，即ra1a2与rb1b2基本一致，以此确保二者之间的关系不会随着时间影响其因果结构；（3）同步相关系数基本一致，即ra1b1与ra2b2基本一致。只有满足以上三个条件，实验结果中的ra1b2显著大于ra2b2，才能得出变量A引起了变量B的变化，才能得出因果关系的推论。

图3.4　交叉—滞后方法的分析模型

交叉-滞后方法可以采用交叉-滞后相关分析法进行统计分析。其统计原理是：使用Pearson相关法，分别计算ra1b2、rb1a2，若ra1b2＞rb1a2，则是A因素引起了B因素的变化，即A因素是因，B因素是果。另一种方法是，计算相关系数外，还要检验其是否有显著性差异，如果存在显著性差异，则说明A是因，B是果。

交叉-滞后回归分析，旨在控制其他相关变量的影响，检验变量之间是否存在因果关系。一般采用层级回归技术或多元回归的方法，计算A1与B2的偏回归系数β，以及B1与A2的偏回归系数γ。如果β结果显著，则说明因素A是因素B的原因；如果γ结果显著，则说明因素B是因素A的原因。^[17]

（三）研究工具与步骤

在研究中使用《现实群体认同量表》、自编《网络群体认同量表》。研究过程中通过电子邮件与被试联系，在电子邮件中包含指导语与网络问卷地址，要求被试在网络上独立完成所有的调查问卷。在完成第一次调查2个月之后，发送第二封电子邮件，请被试参加第二次的问卷调查。

二、研究结果及讨论

（一）滞后前提检验

对时间点1和时间点2的现实群体认同与网络群体认同的相关进行检验，结果如下表所示：

表3.13　时间点1和时间点2的现实群体认同与网络群体认同相关矩阵（N＝164）

前提1：由上表可以看出，间点1测量的现实群体认同与网络群体认同之间的相关系数ra1b1为0.329（p＜0.01），并且相关显著；时间点2测量的现实群体认同与网络群体认同之间的相关系数ra2b2为0.252（p＜0.01），显著相关。

前提2：稳定性系数基本一致。从相关矩阵中可以发现，即时间点1测量的现实群体认同与时间点2测量现实群体认同的相关系数ra1a2为0.336（p＜0.01），时间点1测量的网络群体认同与时间点2测量的网络群体认同之间的相关系数rb1b2为0.412（p＜0.01），稳定性系数ra1a2与rb1b2基本一致。

前提3：同步相关系数ra1b1与ra2b2大小基本相当，满足前提3。

因此该数据可以用于交叉滞后分析。

（二）现实群体认同对网络群体认同的交叉滞后回归分析

采用分层回归方法，将年龄、性别、专业、年级、地域作为第一层变量，引入回归方程，控制人口学变量的影响；将T1现实群体认同作为第二层变量加入回归方程，以控制现实群体认同稳定性的影响；接着将T1网络群体认同作为第三层变量引入回归方程，以控制T1网络群体认同对于结果的影响。

层次回归分析结果显示，T1现实群体认同对于T2网络群体认同的预测作用不显著（β＝-0.052，p＞0.05）。

（三）网络群体认同对现实群体认同的交叉滞后回归分析

同样采用分层回归方法，将人口学变量纳入第一层回归，将T1网络群体认同作为第二层变量加入回归方程，将T1现实群体认同作为第三层变量引入回归方程。结果显示，T1网络群体认同对于T2现实群体认同之间的预测作用显著

分层回归分析结果发现，T1网络群体认同对于T2现实群体认同的预测作用显著（β＝0.160，p＜0.05）。

将现实群体认同对现实群体认同的交叉回归分析、网络群体认同对现实群体认同的相互的交叉回归分析结果图3.5所示：

(www.xing528.com)

图3.5　现实群体认同与网络群体认同的交叉滞后模型

交叉滞后回归分析模型如图5.1所示。双向箭头之间的系数为相关系数，单向箭头间的系数为分层回归（Enter法）计算所得的偏回归系数。实线表示系数显著，虚线表示不显著。

本研究采用纵向研究设计，通过交叉滞后回归分析，探讨现实群体认同与网络群体认同之间的准因果关系。当控制了被试的年龄、性别、专业、地域、年级等人口学变量，以及网络群体认同前后测得稳定性后，前测现实群体认同不能预测后测的网络群体认同。但是在控制被试基本人口学变量后，再控制现实群体认同的稳定性，结果发现，前测网络群体认同可以预测后测现实群体认同，即网络群体认同是现实群体认同的前因变量。

由此可以得知，个体在网络群体中的认同程度，能够正向预测个体现实群体的认同。即在个体对于网络群体认同感越强烈，那么对现实群体的认同感就越强烈，网络群体认同对于个体的现实群体认同具有促进作用。

网络属于现实生活的重要组成部分，网络群体认同对现实群体认同产生正向预测作用，可以从以下方面来解释：

（1）网络群体中的成员，部分来自于现实群体。网络提供了一个更为便捷的平台，成员可以不受时间和地域的限制，使得现实人际关系得到加强，因而对于网络群体的认同会促进现实群体的认同。

（2）从自尊的角度来说：以往研究中发现，低自尊水平的个体，通过使用网络，获得的社会资本程度显著高于高自尊水平的个体^[18]。网络提供给人们不同于面对面沟通的方式，这种沟通方式的差别，使得现实生活中自尊低的个体有了与他人交往的平台，从而有利于个体现实生活中与他人交往与互动，进而加强对现实群体的认同感。

（3）从社会支持的角度看来：有学者研究了网络群体形成对于个体心理产生的影响。研究发现，网络群体能够让个体获得社会支持，进而促进现实人际关系的形成^[19]。本研究中的网络群体中一大部分在现实生活中没有现实交往，与这些“陌生”的群体成员在网络上互动，能够让个体获得社会支持，自尊得到加强，进而促进现实人际关系，对群体认同产生积极正面的影响。

（4）从社会资本的角度来说：多数研究结果显示，互联网使用并没有让人变得更为孤独，反而会促进个体参与现实活动，获得社会资本。本研究也认为，对网络群体的认同有利于与群体成员进行互动，从而与陌生的群体成员保持联系，促成现实社会资本的转化，进而促进现实群体认同。

【注释】

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