劉 亞
大學生心境與趨近-回避行為傾向的關系
劉 亞①
目的 探討大學生積極/消極心境與趨近-回避行為傾向的關系。方法 應用積極情感和消極情感量表測量大學生的心境,運用行為抑制和行為激活系統(tǒng)量表與“大五”人格簡式量表中的外傾性和神經(jīng)質測量趨近-回避行為傾向,考查積極心境與趨近傾向、消極心境與回避傾向的相關性,并建構相應的結構方程模型。結果 ①大學生的積極心境與行為激活系統(tǒng)和外傾性顯著正相關,相關系數(shù)分別為0.22和0.37,P均<0.001;消極心境與行為抑制系統(tǒng)和神經(jīng)質顯著正相關,相關系數(shù)分別為0.44和0.59,P均<0.001;②積極心境能較好地預測趨近傾向,路徑系數(shù)β=0.57(t=3.65,P<0.01);消極心境能較好地預測回避傾向,路徑系數(shù)β=0.71(t=7.78,P<0.001)。結論 大學生的積極/消極心境與其趨近-回避行為傾向存在著對應性關系。
積極心境;消極心境;趨近傾向;回避傾向;結構方程模型
情緒是有機體在進化過程中由于適應環(huán)境而被賦予或設置的[1]。無論是消極情緒還是積極情緒在進化過程中都逐漸形成了與之相對應的行為傾向(action tendency)[2]。這種行為傾向可以分為與消極情緒相對應的具有特定性(specific)的回避(avoidance)行為傾向和與積極情緒相對應的具有一般性(general)或非特定性(nonspecific)的趨近(approach)行為傾向兩類。
消極情緒通常會限制一個人瞬間的思想和行為序列,促使個體產(chǎn)生某一特定行為或行為傾向[3]。如憤怒產(chǎn)生攻擊,恐懼引發(fā)逃離,厭惡生成驅逐等。這些特定的回避行為或回避傾向能使個體有效地疏離威脅情境,發(fā)揮保護性作用。從某種意義上說,消極情緒縮小了人的思想和行為,使人的思想和行為聚焦于有利于其生存的特定行為傾向上。
而積極情緒則與之相反。Fredrickson認為,積極情緒能擴展一個人瞬間的思想和行為序列,促使個體沖破一定的限制而產(chǎn)生更多的思想,出現(xiàn)更多的行為或行為傾向,甚至創(chuàng)造出前所未有的新思想和新行為[2,4-5]。積極情緒所引發(fā)的行為和行為傾向往往是非特定性的。如快樂引發(fā)玩耍,興趣促使人去探索,滿意產(chǎn)生品嘗和整合的沖動,愛則兼具了快樂、興趣和滿意所具有的這些功能。
情緒效價與行為傾向的這種關系已經(jīng)得到了大量實證研究的支持[2-3,6],但以往的大多數(shù)研究關注于由特定刺激或事件所引發(fā)的情景性或暫時性的情緒體驗與瞬間的思想和行為序列的關系,而對情感或心境等長期的或持久性效應考查的較少。因此,本研究用積極情感和消極情感量表(Positive A ffect and N egative A ffect Scale,PANA S)[7]測量大學生的心境,用行為抑制/激活系統(tǒng)量表(Behavioral Inhibition System and BehavioralA ctivation System Scale,B IS/BA S)[8]與“大五”人格簡式量表[9]中的外傾性和神經(jīng)質測量趨近-回避行為傾向,探討具有較大穩(wěn)定性和持久性的心境與趨近-回避行為傾向的關系。
1.1 對象 采用方便取樣法,從某大學中選取大學生281人,剔除漏答的被試23人,有效被試258人,其中男生101人,女生157人;年齡17~23歲,平均20歲。
1.2 工具
1.2.1 PANA S量表 該量表包含2個情感維度:積極情感(PA)和消極情感(NA);由20個形容詞組成,PA和NA各包括10個形容詞。要求被試根據(jù)自己過去1個月的實際情況,判斷自己體驗到每種情緒的頻率,用以評估被試的心境。采用L ikert 5點計分法,從“1-完全沒有”過渡至“5-非常多”。該量表具有較好的信效度,適用范圍廣。本次測量PA和NA的內部一致性系數(shù)α分別為0.839和0.829。
1.2.2 B IS/BA S量表 該量表包含20個條目,13個條目用以測量BA S,7個條目用以測量B IS,其中BA S又包含3個子維度:獎賞反應、驅力和愉悅追求。采用L ikert 4點計分法,從“1-很不同意”過渡至“4-非常同意”。研究表明,該量表具有較好的信效度。本次測量BA S和B IS的內部一致性系數(shù)α分別為0.737和0.713。
1.2.3 外傾性和神經(jīng)質 外傾性和神經(jīng)質的測量采用Costa和M eCrae所修訂的“大五”人格簡式量表中的外傾性和神經(jīng)質條目,各12項。采用L ikert 5點計分法,從“1-非常不符合”過渡至“5-非常符合”。本次測量外傾性和神經(jīng)質的內部一致性系數(shù)а分別為0.770和0.838。
1.3 統(tǒng)計方法 用SPSS 16.0軟件進行描述性統(tǒng)計和相關分析,用L isrel8.70軟件進行結構方程模型分析。
2.1 描述性統(tǒng)計和相關分析 積極心境、消極心境、行為激活、行為抑制、外傾性和神經(jīng)質的平測量值以及相互之間的相關情況,見表1。
表1 心境與行為傾向測量值及相關(r)
表1顯示,積極心境與行為激活和外傾性具有顯著的正相關,消極心境與行為抑制和神經(jīng)質具有顯著的正相關。
2.2 結構方程模型分析 考慮到積極心境和消極心境分量表所含題目數(shù)較多,并且本研究的樣本量不是很大,因此,對積極心境和消極心境的項目進行打包處理(Parceling),即分別將前3個形容詞、中間3個形容詞和后4個形容詞打成3個包,作為積極心境和消極心境的觀測變量。以行為激活和外傾性作為趨近行為傾向的觀測指標,以行為抑制和神經(jīng)質作為回避行為傾向的觀測指標。在此基礎上,構建了積極心境和趨近傾向(模型1)與消極心境和回避傾向(模型2)的結構方程模型,見圖1。
圖1 心境與趨近-回避行為傾向的關系
從各項擬合指標可以看出,這2個模型較好地對數(shù)據(jù)做出了擬合[10]。因此,積極心境可以較好地預測趨近傾向,路徑系數(shù)β=0.57,t=3.65,P<0.01;而消極心境則較好地預測了回避傾向,路徑系數(shù)β=0.71,t=7.78,P<0.001。
本研究用行為測量的方法探討了積極和消極心境與趨近-回避行為傾向之間的關系。結果表明,積極心境可以較好地預測趨近傾向,消極心境可以較好地預測回避傾向。這與前人的研究結果以及本研究的假設是一致的。在進化的階梯上,消極情緒與特定的行動趨勢緊密聯(lián)系。這種特定的行動趨勢都是為了使個體回避威脅性刺激,這對于應對危險和生存挑戰(zhàn)是必須的和關鍵的[11]。而積極情緒則產(chǎn)生一種一般的行動激活,即趨近傾向,并且能夠促進活動的連續(xù)性。
Fredrickson認為,消極情緒和積極情緒導致了不同的行為傾向,其主要原因在于這兩種不同的情緒能使人建構起不同的資源[12]。消極情緒通過縮小個體即時的思想和行為序列而組織起一種應激資源,用以應對各種危險,從而有利于自我的生存。而積極情緒則通過擴展個體即時的思想和行為序列幫助個體建立起持久的發(fā)展資源,促使個體充分發(fā)揮自己的主觀能動性,產(chǎn)生多種思想和行為,甚至能產(chǎn)生一些創(chuàng)造性的思想和行為,并把這些思想和行為遷移到其他方面,從而有利于自我的成長。
本研究還發(fā)現(xiàn)積極心境和消極心境具有較低的負相關,這意味著積極心境和消極心境可能屬于兩個不同的維度[7]。積極心境與外傾性,消極心境與神經(jīng)質具有較強的正相關,因此,有人將積極心境和消極心境稱之為人格的“大二”情緒維度[13]。另外,行為激活與外傾性共同負荷于趨近傾向,行為抑制與神經(jīng)質共同負荷于回避傾向,這與前人的結果也是一致的,共同說明了從特質形容詞取向和動機系統(tǒng)取向建構基本人格的一致性[14]。
當然,本研究也存在一些不足之處。如李彥章等人在對行為抑制和激活系統(tǒng)量表中文版的結構進行分析時,發(fā)現(xiàn)該量表存在4個維度[8],而不是Carver和W hite所認為的兩個維度[15],本文并未對這一差異進行深入的分析,這有待于進一步的探討。另外,有研究發(fā)現(xiàn)心境傾向(正情緒性和負情緒性)也是趨近-回避傾向的一個維度[14],而本研究未將這一維度納入進來,這也有待將來研究的進一步完善。
綜上所述,積極心境較好地預測了趨近傾向,消極心境較好地預測了回避傾向。這說明持久性的心境體驗能較好地預測一個人穩(wěn)定的趨近-回避行為傾向。
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Relation between College Students’M ood and Approach-Avoidance Action Tendency.
L iu Ya.S chool ofPsychology,S haanx i N orm al U niversity,X i’an710062,P.R.China
Objective To explore the relation between college students’positive and negative mood and approach-avoidance action tendency.M ethods College students’mood wasmeasured by the PositiveA ffect and N egativeA ffect Scale,their approachavoidance tendencywasmeasured by theBehavioral Inhibition System andBehavioralA ctivation System Scale and extraversion and neuroticis m item s from N EO Five-Factor Inventory(N EO-FF I).Then,we exam ined the correlation between positive-negative mood and approach-avoidance tendency.Finally,we constructed the corresponding models by the Structural Equation Modeling. Results ①There were significant positive correlation between positivemood and behavioral activation system and extraversion(r =0.22,P<0.001;r=0.37,P<0.001,respectively).A lso,negative mood correlated significantly w ith behavioral inhibition system and neuroticis m (r=0.44,P<0.001;r=0.59,P<0.001,respectively).②Positivemood could predict approach tendency, its path coefficientwasβ=0.57(t=3.65,P<0.01);negativemood could predict avoidance tendency,itspath coefficientwasβ= 0.71(t=7.78,P<0.001).Conclusion There is correspondence between college students’positive and negative mood w ith approach-avoidance action tendency.
Positive mood;N egativemood;Approach tendency;A voidance tendency;Structural equation model
2010-08-25)
① 中國.陜西師范大學心理學院(西安) 710062 E-mail:liuya84@126.com