1 引言

在认知神经科学和情绪心理学研究领域中，情绪与注意的关系一直是众多研究者关注的热点问题。众所周知，焦虑和抑郁都涉及一种适应不良的选择性注意机制，这与个体对威胁刺激存在注意偏向密切相关。越来越多的研究支持焦虑、抑郁导致个体的注意偏向这一观点（Muris, 2010; Platt, Waters, Schulte-Koerne, Engelmann, & Salemink, 2017）。眼动追踪研究发现，恢复期抑郁症患者对高兴面孔的注意偏向显著低于健康对照组（Li et al., 2016）。Klein等人指出注意偏向是焦虑和抑郁的独特过程（Klein, de Voogd, Wiers, & Salemink, 2018）。研究发现高焦虑和高抑郁个体会将更多的注意资源分配到负性刺激上，而非中性或正性刺激（Cisler & Koster, 2010; Eizenman et al., 2003; Sylvester, Hudziak, Gaffrey, Barch, & Luby, 2016）。与此观点一致，研究者还发现焦虑个体对威胁刺激表现出负性注意偏向，在阈上刺激和阈下刺激中均观察到了这一现象（Bar-Haim, Lamy, Pergamin, Bakermans-Kranenburg, & van IJzendoorn, 2007）。

尽管焦虑和抑郁共病是临床上非常普遍的现象，它们仍是两种独立的情绪。研究者发现焦虑和抑郁导致的注意偏向模式有明显不同（Lichtenstein-Vidne et al., 2017），焦虑症患者表现出更多的负性注意偏向。根据注意警觉–回避模型，与低焦虑个体相比，高焦虑者表现出对负性刺激快速定向、注意解离困难的特点（Cisler & Koster, 2010; Mogg & Bradley, 2005; Sylvester et al., 2016）。而关于抑郁症患者的注意偏向及其特点，目前学术界仍存在不一致的结论。有研究发现临床抑郁症患者在实验任务中未表现出负性注意偏向的特点（许媛美等, 2016; Lichtenstein-Vidne et al., 2017），这可能与抑郁个体存在明显的动机不足密切相关（Mogg & Bradley, 2005）。也有研究（郭艳梅, 2010）认为抑郁症患者对负性刺激存在注意偏向。然而最新研究（Trapp, Kalzendorf, Baum, Hajak, & Lautenbacher, 2018）提出抑郁症患者对正性和负性情绪刺激均存在注意偏向，而与效价无关。这些结论的不一致可能是由于焦虑和抑郁的注意偏向的研究往往分开进行，而事实上在抑郁和焦虑的发生发展过程中，二者会同时对注意偏向产生影响。因此在本研究中，焦虑和抑郁被同时纳入。

注意控制（attentional control）是指个体在面对具有竞争性或冲突性的信息时，主动分配注意资源将注意指向目标，并抑制习惯化、自动化和优势反应的加工过程（于永菊, 2017; Sarapas, Weinberg, Langenecker, & Shankman, 2017）。已有研究表明不论在情绪还是在非情绪刺激情境中，焦虑和抑郁的儿童均表现出较差的注意控制能力（Waszczuk, Brown, Eley, & Lester, 2015）。注意控制还会影响个体朝向或远离威胁刺激的方式。已有研究认为焦虑会打乱目标导向注意系统和刺激驱动注意系统之间的平衡，使个体的注意偏向更多受刺激驱动注意系统的影响（Derakshan, Smyth, & Eysenck, 2009; Eysenck, Derakshan, Santos, & Calvo, 2007）。注意控制系统的失衡使个体在认知操作上表现出能力欠佳。因此，高焦虑个体具有较低的抑制控制能力，并且表现出比非焦虑个体更明显的注意力分散特点（Eysenck & Derakshan, 2011）。据此，本研究推测注意控制在焦虑、抑郁和正负性注意偏向间起到了至关重要的作用。Gorlin和Teachman（2015）指出注意控制并不是简单地影响注意偏向和焦虑的关系，而是可能在焦虑的不同成分上起到不同的作用。因此，本研究同时考察了特质焦虑和状态焦虑这两个成分。

综上所述，尽管学术界对注意偏向现象的研究已取得不少研究成果，但是，目前对于状态焦虑、特质焦虑、抑郁对正性信息的注意偏向和负性信息的注意偏向的内在机制仍缺乏深入探讨。据此，本研究旨在考察特质焦虑、状态焦虑、抑郁、正负性注意偏向间的关系，并揭示注意控制的潜在中介作用，为在校大学生的心理教育与训练工作的开展提供依据。基于上述理论分析与以往的研究结果，研究假设：（1）状态焦虑、特质焦虑和抑郁对个体正性信息的注意偏向有显著的抑制作用；（2）状态焦虑、特质焦虑和流调抑郁会强化个体对负性信息的注意偏向；（3）注意控制（注意集中和注意转移）中介了状态焦虑、特质焦虑、流调抑郁与正、负性信息的注意偏向间的关系。

2 研究方法 2.1 被试

在重庆某高校使用分层随机抽样按一定比例对4个专业（英语、国际经济与贸易、新闻学、计算机）的506名在校大学生进行问卷调查。填写问卷前向被试介绍本研究的研究目的和调查注意事项，并告知他们有知情同意权和中途退出的权利。问卷填写完毕，当场收回。数据整理时，剔除资料不完整的被试25名，最终获得有效问卷481份。被试年龄范围17～23岁（18.62±1.07岁），其中男性231名，女性250名。

2.2 研究工具 2.2.1 状态–特质焦虑量表

状态–特质焦虑量表（State-Trait Anxiety Inventory, STAI）用于评估个体的焦虑水平（Spielberger, Gorsuch, & Lushene, 1983）。包含两个因子（状态焦虑和特质焦虑），每个因子各有20个条目。其中状态焦虑用于评估个体当前的焦虑水平，特质焦虑要求个体汇报通常的感觉如何。量表采用Likert 1～4计分方法，其中“1”表示“完全没有”，“4”表示“非常明显”，总分越高表明个体的焦虑水平越高。以往研究表明此量表在中国被试群体中有较高的信度和效度，具有良好的心理测量学指标（汪向东, 王希林, 马弘, 1999）。本研究中状态焦虑和特质焦虑的内部一致性系数分别为0.84和0.82。

2.2.2 流调中心用抑郁量表

流调中心用抑郁量表（Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, CES-D）是为评价个体当前抑郁症状的频度而设计（Radloff, 1977）。填表时要求被试报告最近一周内症状出现的频度。采用Likert 0～3计分方法，其中“0”表示“偶尔或无”，3表示“多数时间或持续”。总分范围为0～60分，分数越高抑郁出现频度越高。以往研究表明此量表在中国被试群体中有较高的信度和效度，具有良好的心理测量学指标（汪向东等，1999）。本研究中该量表的内部一致性系数为0.92。

2.2.3 注意控制量表

注意控制量表（Attentional Control Scale，ACS）由20个条目组成，测量个体在不同情境中转移或集中注意力的情况（Derryberry & Reed, 2002）。量表采用1～4的四级计分方法，有11个条目为反向计分，其中“1”表示“很不符合”，“4”表示“非常符合”。总分范围为20～80分，总分越高表明个体的注意控制能力越好。以往研究表明该量表信度效度较高，并具有良好的心理测量学指标（李甜甜等, 2017）。该量表有两个因子分别为注意集中和注意转移，各包含10个条目。本研究中注意集中和注意转移的内部一致性系数分别为0.79和0.78。

2.2.4 正负性信息注意偏向量表

正负性信息注意偏向量表（the Attention to Positive and Negative Information Scale, APNIS）（Noguchi, Gohm, & Dalsky, 2006）包括26个条目，两个分量表：正性注意偏向量表和负性注意偏向量表。它是用来评估个人倾向于关注、思考和关注正面（或负面）信息的倾向。量表采用Likert 1～5的五级计分方法，其中“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。研究表明正负性信息注意偏向量表具有较好的信度和效度，具有良好的心理测量学指标（戴琴等, 2015）。本研究中正性注意偏向和负性注意偏向的内部一致性系数分别为0.84和0.80。

2.3 数据处理

研究采用SPSS20.0录入数据，并进行统计分析。本研究采用Harman单因素检验方法检验共同方法偏差效应；采用独立样本t检验考察各研究变量性别上的差异；采用单因素方差分析考察专业对正、负性注意偏向的影响；采用Pearson相关分析考察各主要研究变量间的相关关系；采用回归分析考察抑郁、焦虑和注意控制对正、负性注意偏向的预测作用。最后采用Amos20.0建立结构方程模型，考察注意控制在焦虑、抑郁和正负性注意偏向关系中的作用。为了提高模型的可解释度、控制多重共线性，所有变量均在建构结构模型前进行了去中心化。研究采用比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）、拟合优度指数（GFI）、标准均方根残差（SRMR）和近似均方根误差（RMSEA）对结构方程模型进行评估。本研究以p<0.05为差异有统计学意义。

3 研究结果 3.1 数据的初步分析

研究首先采用Harman单因素用以检验共同方法偏差效应：将所有条目放在一起进行探索性因子分析后，共得到10个特征根大于1的公因子，10个因子的累积可解释方差达到53.07%，单个因子的最大方差解释量为22.21%（<40%），因此认为本研究的共同方法偏差不严重（周浩, 龙立荣, 2004）。

表1显示了主要研究变量的均值、标准差，以及性别组间差异的分析结果。男性和女性在焦虑、抑郁、注意控制和正负性注意偏向上差异均无统计学意义（p>0.05）。以专业为自变量，分别以正性注意偏向和负性注意偏向为因变量进行单因素方差分析，结果显示不同专业大学生的正、负性注意偏向均无显著差异，F(3, 477)=1.31，p=0.271；F(3, 477)=0.31，p=0.821。

3.2 焦虑、抑郁、注意控制和正负性注意偏向的相关分析

表2显示了状态焦虑、特质焦虑、流调抑郁、注意控制、正性注意偏向、负性注意偏向间的Pearson相关系数。相关分析结果表明正性注意偏向与注意集中和注意转移均存在显著正相关关系（r=0.47, p<0.01;r=0.49, p<0.01），正性注意偏向与状态焦虑、特质焦虑和流调抑郁均存在显著负相关关系（r=–0.48,p<0.01;r=–0.55,p<0.01;r=–0.25,p<0.01）。负性注意偏向与注意集中和注意转移均存在显著负相关关系（r=–0.41,p<0.01;r=–0.36,p<0.01），负性注意偏向与状态焦虑、特质焦虑和流调抑郁均存在显著正相关关系（r=0.43, p<0.01;r=0.40, p<0.01;r=0.43, p<0.01）。结果表明状态焦虑、特质焦虑、抑郁水平越低的被试，表现出更好的注意控制力，对积极情绪有更多的关注。相反，那些在状态焦虑、特质焦虑、抑郁上得分较高的被试，有较差的注意控制力，对负性信息表现出更多关注的倾向。

3.3 焦虑、抑郁和注意控制对个体信息注意偏向的预测作用分析

为了更好地了解焦虑、抑郁和注意控制对个体信息注意偏向的影响，首先以状态焦虑、特质焦虑、流调抑郁、注意集中和注意转移为自变量，以正性注意偏向为因变量进行回归分析，得到的回归方程模型：回归系数R=0.60，决定系数R²=0.36，F(5, 475)=52.34，p<0.001。表明此回归方程显著，自变量可解释正性注意偏向35.50%的变异。进一步分析发现（见表3），特质焦虑（β=–0.40,p<0.01）、注意集中（β=0.16,p<0.01）、注意转移（β=0.17，p<0.01）均能显著预测正性注意偏向，而状态焦虑和流调抑郁则不能显著预测正性注意偏向。

以状态焦虑、特质焦虑、流调抑郁、注意集中和注意转移为自变量，以负性注意偏向为因变量进行回归分析，得到的回归方程模型：回归系数R=0.53，决定系数R²=0.28，F(5, 475)=36.29，p<0.001。表明此回归方程显著，自变量可解释负性注意偏向27.60%的变异。进一步分析发现（见表2）状态焦虑（β=0.19，p<0.05）、流调抑郁（β=0.25，p<0.01）、注意集中（β=–0.21，p<0.01）均能显著预测负性注意偏向，而特质焦虑（β=–0.05，p>0.05）和注意转移（β=–0.06，p>0.05）则不能显著预测负性注意偏向。

3.4 注意控制在焦虑、抑郁和正负性注意偏向间的中介效应分析

为了考察注意控制在焦虑、抑郁和正、负性注意偏向间的中介作用，本研究使用Amos20.0对研究假设中提出的模型进行验证。在模型中，由于以下路径不显著被删除：注意转移<---状态焦虑（β=–0.09,p=0.189），注意集中<---状态焦虑（β=–0.12,p=0.100），正性注意偏向<---状态焦虑（β=0,p=0.982），注意转移<---流调抑郁（β=–0.06,p=0.182），正性注意偏向<---流调抑郁（β=0.07,p=0.059），负性注意偏向<---特质焦虑（β=–0.05,p=0.562），负性注意偏向<---注意转移（β=–0.06,p=0.306）。对调整后的模型重新进行计算后得到了如图1所示的结果。图1中结构方程模型中所有路径系数的显著性均有统计学意义（p<0.05），模型的绝对拟合指数χ²/df=1.54<5，表明模型可接受；RMSEA=0.03<0.08；GFI=0.99，GFI=0.98，TLI=1.00，CFI=1.00，IFI=1.00，均大于0.90，表明模型拟合度良好。

此结构方程模型可以解释注意集中34.90%的变异，解释注意转移40.40%的变异，解释负性注意偏向26.60%的变异，正性注意偏向35.10%的变异。进一步分析发现特质焦虑不仅直接会妨碍个体的正性注意偏向（β=–0.35），还会经由注意转移（β=–0.11）和注意集中（β=–0.08）间接影响正性注意偏向；抑郁对正性注意偏向的直接影响没有统计学意义，而是通过注意集中间接影响正性注意偏向（β=–0.03），而状态焦虑不能预测正性注意偏向。状态焦虑（β=0.18）和抑郁（β=0.23）都会直接促进个体对负性信息有更多的注意偏向，除此之外，特质焦虑（β=0.12）和抑郁（β=0.02）都会经由注意集中间接影响个体的负性注意偏向。本研究还发现特质焦虑会影响个体的注意转移能力（β=–0.64），这意味着特质焦虑水平越高的个体，其注意转移能力越差，特质焦虑（β=–0.54）和抑郁（β=–0.08）会影响个体的注意集中能力，特质焦虑和抑郁的水平越高，注意集中的能力越差。

这表明个体特质焦虑和抑郁会抑制个体对正性信息的注意偏向，状态焦虑和抑郁会强化个体对负性信息的注意偏向；同时，注意转移和注意集中部分中介了特质焦虑和正性注意偏向间的关系，注意集中完全中介了抑郁和正性注意偏向的关系，注意集中部分中介了抑郁和负性注意偏向的关系，注意集中完全中介了特质焦虑和负性注意偏向的关系。

4 讨论

本研究探讨了焦虑和抑郁对个体正、负性信息注意偏向的影响，以及注意控制在其中的中介作用。与以往研究一致（Edwards, 2014; Taylor, Bomyea, & Amir, 2011），焦虑和抑郁情绪均会导致适应不良的选择性注意机制，表现出更多的负性注意偏向，更少的正性注意偏向。本研究在此基础上拓展了以往研究者的工作，结果发现特质焦虑可负向预测个体的正性注意偏向，特质焦虑越高的个体，对正性刺激的注意偏向越少；状态焦虑和抑郁可正向预测负性注意偏向，表现在状态焦虑和抑郁的水平越高，个体越倾向于关注负性信息。在本研究中未发现抑郁与正性注意偏向之间有直接的关系，抑郁是通过影响注意集中间接地对正性信息的注意偏向产生阻碍作用。这一现象的可能原因是负性刺激被抑郁个体优先加工并且放大，并导致注意解离困难（乐洪波等, 2009），间接减少了对正性信息的关注。同时，还注意到在本研究中个体的特质焦虑和状态焦虑对负性信息注意偏向的影响是存在差异的：状态焦虑直接促进了个体的负性注意偏向，特质焦虑未直接影响注意偏向，而是通过注意集中间接加重了负性注意偏向，这与本研究调查的对象是健康的大学生有密切的关系。已有研究（毋嫘, 林冰心, 蒋娜, 赵亚萍, 2016）证实高威胁性刺激才能引起健康个体产生注意偏向的趋势。因此在未来研究中，状态焦虑、特质焦虑与注意偏向的具体关系还应在临床或亚临床群体中进行进一步深入考察。

焦虑、抑郁和注意控制的相关分析发现，与以往研究对成人和儿童的研究一致，特质焦虑（Osinsky, Gebhardt, Alexander, & Hennig, 2012）、状态焦虑（Booth, 2014）或抑郁（Abasi, Mohammadkhani, Pourshahbaz, & Dolatshahi, 2017）等变量上得分越高的个体，会表现出越低的注意控制能力。结构方程模型进一步提示特质焦虑会影响个体的注意转移能力，使个体的注意力难以从当前的状态转移到正性信息上。抑郁则易使个体难以集中注意力，容易受到无关刺激特别是负性刺激的干扰，从而使个体表现出更多的负性注意偏向，更少正性注意偏向。

本研究还考察了注意控制在焦虑、抑郁和正、负性信息注意偏向中的中介作用。一方面，这证实了以往研究者的观点：注意控制对个体的注意偏向有极为重要的作用（Derakshan et al., 2009）。研究结果显示注意转移和注意集中是强有力的保护性因素，使得特质焦虑和抑郁等负性情绪对个体正性注意偏向的破坏作用减少，注意集中则可减少抑郁个体关注负面信息的倾向。本研究结果为Vasey等的观点提供了强有力的支持：良好的注意执行控制能力可以抵消或减弱负面情绪或消极情感的驱动反应（Vasey, Harbaugh, Mikolich, Firestone, & Bijttebier, 2013）。

综上所述，注意控制力可能是改善个体注意偏向的重要靶点。通过提升个体自上而下的注意转移和注意集中能力，个体通过利用更多的注意调节策略，对焦虑和抑郁会有更好的自控力，从而增加对正性信息的注意偏向，减少对负性信息的注意偏向。由此，注意控制力的提升是注意偏向矫正的有效途径，这提示，对大学生注意偏向的改善可侧重于注意集中和注意转移能力的提升，以有效应对焦虑、抑郁等不良情绪所导致的注意偏倚，并减少不良情绪对个体认知功能的破坏作用。

5 结论

（1）特质焦虑和抑郁会抑制个体对正性信息的注意偏向；（2）状态焦虑和抑郁会强化个体对负性信息的注意偏向；（3）注意控制是注意偏向的重要保护性因素，可缓解或消除焦虑和抑郁对注意偏向的不良作用。