研究生课题组人际关系社会网络对心理健康的影响研究
时间：2023-02-28 19:45:07 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
敖雅杰,桑志芹
(南京大学 社会学院,南京 210023)
随着高校研究生培养人数的增加,及近年来不断出现的研究生群体心理健康问题的增长,研究生群体的心理健康状况相较于本科生的心理健康状况更加亟待社会、学校及学术界的关注。中国科学院心理研究所对研究生的心理状况调查显示,35.5%的研究生可能有一定程度的抑郁表现,60.1%的研究生存在焦虑问题[1],因此对研究生群体心理健康水平的关注及研究十分必要。
有较多的研究表明,人际关系是影响个体心理健康水平的重要因素[2]。研究生群体的人际关系与本科生群体的人际关系相似之处有父母关系、同学关系、亲密关系、师生关系等。研究生群体与本科生群体不同,除上述关系类型外,还包含着一种有导师核心关系在内的研究生课题组的人际关系网络。现有文献证明,人际关系对心理健康具有显著的影响[3]。其中一种影响机制是关系网络为个体提供情感、物质、信息的社会支持。这种社会支持不论是在对心理健康水平影响的主效应模型(社会支持直接对心理健康水平产生影响)下,还是在缓冲效应模型(社会支持缓冲了生活时间对心理健康的损害作用)[4]中,都对个体的心理健康水平产生积极的影响。但对于包含导师在内的课题组研究空间仍有待填补。第一,已有研究主要关注单项关系——师生关系,如有研究认为导师对研究生生活及心理的关注是导师胜任力的衡量标准之一[5],这使我们不能够在一个互动的网络中观察个体与核心关系的特征,无法回答如导师与课题组其他研究生的关系如何、这一特征是否会对个体与导师的核心关系产生影响等问题。第二,作为研究生群体的一种重要的人际网络,课题组内的人际关系网络特征及结构是怎样的,这会不会对个体的心理健康产生影响,以往的研究较少关注。对于研究生群体而言,课题组这张人际关系网络与其联系十分紧密,研究生与导师之间、研究生与同门之间,不仅仅在学术研究方面需要密切的联系与合作,同时在学习、研究之余的日常生活中,紧密的联系都利于个体的心理健康水平提升。
社会网络分析(social network analysis)强调人际关系、关系内涵及社会网络结构对社会现象的解释。在这个架构下关注社会关系、关系内涵、关系强度、社会网结构、个体结构位置等因素对信任、情感支持、资源取得、信息传播、人际影响等诸多中介变量产生影响,进而对其他特定研究所关注的变量产生影响[6]。个体受限于网络,受到网络结构的影响,又因个体的能动性改变联结,从而影响网络的结构,因此个体与所处的网络之间是影响与被影响、互相牵制的关系。在社会网络分析中,分析和对个体网络的分析,分析关系会产生什么样的影响,或什么因素会影响关系,这是社会连带问题,是个体网络分析的焦点;而对网络结构问题的分析属于整体网络分析的范畴。所谓整体网络,是指对一个有边界的团体做网络调查研究,很显然本文的研究对象——研究生课题组属于一个封闭整体网络,在进行网络数据收集之后,可以进行网络结构的分析。在一个整体网络中,节点代表分析单位,其间的连带有不相同,而且这些连带属性不是单一的。魁克哈特将网络分为三种:第一种是情感网络,第二种是咨询网络,第三种是信息网络[7]。现有对研究生课题组互动内容的研究较多集中在与咨询网络(主要用于调查当遇到需要寻求针对具体问题的具体解决方法时,个体会在整体网络中向谁寻求帮助)内容相似的对研究生团队学习模式的探讨[8]和与研究生团队成员之间合作模式的建立[9]。对于团队精神是如何影响团体效能的这一机制,已有一些研究关注到个体的情感体验对团队效能产生的影响[10]。其中不安全感和压力体验两个因素涉及个体的情感体验,还有一些情感因素如归属感、支持感也是个体可以在团队内部获得的资源[11],有待进一步阐明其作用。
本研究旨在聚焦于个体社会网络中课题组情感网络信息的收集,以考察情感网络中个体的投入度及网络的结构对其自身有哪些影响。在进行网络分析时指标选取方面,社会网络整体网分析最常用的指标为中心性——一个表明重要的个人结构位置指标。中心性主要分为三种重要的形式:程度中心性、亲近中心性与中介中心性。程度中心性常被用来衡量谁是这个团队中最重要的中心人物以及个体在团体内的投入程度,只有个体的投入程度高,团队的凝聚力才高,才能更有利于达成团队共同目标、实现个人价值。特别需要说明的是,在具有方向性的关系中,程度中心性又分为外向程度中心性与内向程度中心性,分别对应对外关系数量总和(个体在整体网络中选择与其发生联系的成员数)与其他节点承认对某一节点有关系的数量总和(在整体网络中有多少成员选择与该个体发生联系)。在本研究中,使用经过标准化处理后的出中心性与入中心性作为测量程度中心性的指标。亲近中心性是以距离作为概念来计算一个节点的中心程度,与别人越近者则中心性越高,与别人相距远者则中心性低。中介中心性是指一个人作为“桥”的能力,也就是占据在其他两个人最短路径上重要位置的人。除以上中心性分析之外,还有一些网络结构的指标用于整体网络结构的分析,进而提供进一步了解该整体网络的指标,如中心势。中心势用来体现整体网络的凝聚力水平,因网络连带具有方向性的原因可分为出中心势、入中心势。
鉴于以上网络结构分析方法,本文将研究对象设定为三个独立的研究生课题组,试图探索课题组内的人际关系网络结构及其特征,分析网络结构特征与所处该网络的研究生个体的心理健康水平的关系,利用这些特征测量个体的投入程度、团队的凝聚力,为提出一些合理的方法提升团队效能、提高研究生个体心理健康水平提供依据。
本文的研究对象为来自三所不同高校的研究生课题组成员构成的整体网。整体网的结构具有很大的差异性,本文主要选取了三种典型的网络结构(核心人物主导型、连带平均型、边缘人物多发型)进行网络结构及特征分析,在经过数据处理之后形成两种主要的网络结构类型:核心人物主导型(课题组1)、连带平均型(课题组2、3)。共收集有效问卷40份,其中男生10人,女生30人;硕士研究生28人,博士研究生12人。本研究采用两种工具。一是整体网问卷,包含三个主要问题:在课题组范围内,若在学习、生活中遇到挫折,你会向谁倾诉? 在课题组范围内,哪些人和你聊天时会谈到私事? 请选择并填写在课题组内你觉得最熟悉的人。问卷回答要求各研究生在课题组成员范围内,选择相应的具体人选。每一课题组形成三个整体网络,因三个整体网络的内容都涵盖于情感网络之下,因此在包含所有课题组成员选择信息的结果收集之后,合并三张网络数据,形成一份情感网络矩阵数据。该二元关系矩阵实例如表1,如两名成员之间只要在任意一张整体网络数据中有选择或被选择的关系,记为“1”,如果没有记为“0”,不考虑联系次数的问题。二是压力焦虑抑郁量表(The Depression Anxiety Stress Scale,DASS-21)。它由Lovibond 等人编制而成,主要被用来识别和诊断情绪障碍。DASS-21是DASS的简短版,我国学者龚栩等引进了简体中文版的DASS-12量表,并在大学生群体中进行了测试,结果显示中文版信效度良好[12]。在本研究中总量表的Cronbach"s α系数为0.867,各个维度压力、焦虑、抑郁分量表的α系数为0.89、0.865、0.873。
表1 整体网矩阵数据示例
笔者在收集整体网络数据后,借助UCINET6软件计算整体网络各项指标。在经过标准化计算之后得到标准化出中心性、标准化入中心性、标准化中介中心性。DASS-21量表及后续的统计计算在SPSS25.0 软件中进行。分析得出,标准化出中心性、标准化入中心性符合正态分布,其余各变量均不符合正态分布,故采用非参数检验方法进行后续差异性检验。将三种中心性按照顺序排列之后,选取前27%为高分组,后27%为低分组,作为差异检验的分组。
由各课题组人际关系整体网络图(图1)可以直观看出,不同课题组之间的人际关系网络结构差异明显,课题组1是由y、t、v、m 为核心(连带数较多)的网络构成,课题组2、3并无较明显的核心人物出现。经UCINET6 软件计算网络特征值,三个课题组的出中心势分别为0.05、0.10、0.27,入中心势分别为0.66、0.38、0.27。
图1 各课题组人际关系整体网络图
从中心性高低分组的研究生的DASS-21得分(表2)比较结果发现,标准化出度数、标准化入度数、标准化中介中心性指标下,高分组的DASS-21总分低于低分组,但是标准化中介中心性的数值在高低分组上的差异没有统计学意义。进一步分析得出,标准化出度数值高低分组在抑郁维度上低分组得分高于高分组。
表2 课题组网络特征指标高低分组与DASS-21得分比较
本文将研究生课题组作为一个整体网络进行研究,获得以下研究发现。第一,本研究中不同研究生课题组整体网络形态有明显的差异,可分为两种不同的网络结构:核心型与平均型。课题组1的网络结构是以几个核心人物为基础的发散型结构,进一步观察其人口学特征发现,课题组1形成了以博士生为核心的人际网络结构,这可能是由于课题组内博士生在学术研究领域以自己的经验帮助其他成员,从而提升了课题组的凝聚水平。而在课题组2与课题组3中,核心人物的体现不明显,这两个课题组的人际联结比较平均,说明各个点之间的关联程度较高,每一位成员在课题组内的参与程度相似。第二,整体网络的凝聚力水平有差异,体现在出中心势与入中心势数值的不同。说明虽然有不同的网络结构,但各课题组之间的心理健康水平是没有差异的,证明了网络结构不存在好与坏的差别,关键在于利用不同结构的网络资源,同时人际关系对心理健康水平的影响还受其他关系如父母关系、同学关系等重要关系的影响,所以本研究只从课题组这一特殊的情境关系出发对关系的考量做出补充。第三,个体在课题组内的参与程度高低对其心理健康水平有显著的影响。标准化出中心性水平高,意味着个体更愿意倾诉,更愿意与课题组内的其他成员建立联结,这种积极的建立联结的结果会让个体有更多的机会获得社会支持,进而提升其心理健康水平。而标准化入中心化水平高,说明个体承担更多的“责任”,有更多的其他成员愿意与其建立联结,个体感受到被需要,提升其自我价值感从而对心理健康水平有积极的影响[13]。不论是出中心性还是入中心性水平高的个体,在课题组内都是更加活跃或更加受欢迎的,这对其心理健康水平都会产生积极的影响[14]。
基于以上研究结论,首先可以针对不同的网络形态及结构形成不同的研究生心理健康水平教育策略。这要求教育者在了解课题组内部的网络结构之后,针对不同的网络结构,形成不同的教育策略。如针对核心人物比较突出的网络结构,可通过提升课题组核心成员的心理健康状态,感染和影响其他组员,也可利用核心人物的影响力,当其他成员向其“求助”之后,及时发现心理异常的个体,开展心理干预。在核心人物比较突出的网络中,还应特别关注是否有边缘人物的存在,鼓励边缘人物先与核心人物建立联结,进而融入课题组,形成较强的归属感。导师要发挥课题组主导作用,继续加强与各位成员的联结,采取积极有效的组织策略,增强团队凝聚力和成员归属感。一方面让核心成员充分肯定自我价值,愿意继续以核心人物的身份为课题组提供资源;另一方面关注每位成员心理健康状态,在组内形成互相支持的团队氛围,鼓励组内成员在有消极情绪时及时向其他成员寻求帮助。其次,关注课题组整体网络特征的变化,寻求策略提升课题组凝聚力水平。不论是以核心个体为基础的网络还是联结比较平均的网络,凝聚力水平都是体现组内成员参与水平的一个重要指标。社会网络分析中反映团体凝聚力水平的特征值主要为中心势数值,密度、直径等变量也可以作为描述性变量考察同一团体的不同时间的凝聚力水平,关注不同网络凝聚力水平及网络特征值的变化有利于了解课题组的内部动力。凝聚力水平高的网络结构的组内动力就强,就可以对网络当中的成员施加更高的影响力,同时紧密的网络结构为每一位成员提供较为稳定安全的体验,也有利于个体心理健康水平的提升。最后,提高研究生个体在课题组内的参与程度,以提升其心理健康水平。网络特征指标——标准化出中心性与入中心性从两个侧面体现着个体在组内的参与程度,这为教育者提供了双向视角。个体在课题组内不仅要提供帮助,也要善于寻求帮助,特别是以核心人物为基础的网络结构中,核心人物往往更擅长提供帮助,当自己有被支持的需要时,会更倾向于选择自己解决困境,教育者应鼓励核心成员个体积极寻求支持,不仅有利于问题的解决,也会给其他成员起到引领示范效应。
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