1 引言

根据互联网信息中心数据，截至2017年12月，我国手机网民人数已达7.53亿，手机在为我们提供便利的同时也带来了一些负面影响，如无手机恐惧（nomophobia）。无手机恐惧是指个体在无法使用手机或者手机不在身边时焦虑、恐惧的状态（King, Valença, & Nardi, 2010; King et al., 2013）。无手机恐惧现象可以用错失恐惧理论（fear of missing out, FOMO）解释。有错失恐惧的个体由于害怕错过某些信息从而产生一种普遍担忧，并且希望自己能时刻关注他人动态（Przybylski, Murayama, Dehaan, & Gladwell, 2013）。无手机恐惧正是由于这种强迫性担忧，使得个体在不使用手机时会因担心他人比自己得到更多的消息而产生不合理的恐惧感。近年来关于无手机恐惧的研究在国外越来越多，如，Yildirim和Correia（2015）针对该现象编制出了无手机恐惧量表（nomophobia questionnaire, NMP-Q）。研究还发现无手机恐惧在大学生中更加普遍（Anshari et al., 2016）。相对而言，国内的研究则刚刚起步，主要可见任世秀等人的系列研究（任世秀, 古丽给娜, 刘拓, 2018; 任世秀, 王琦, 刘拓, 2019）。然而，无手机恐惧所带来的心理问题却不容忽视，King等（2014）发现无手机恐惧与社交恐惧有较强的相关，Bhattacharya，Bashar，Srivastava和Sing（2019）的研究表示无手机恐惧的个体可能会呈现出焦虑、颤抖、烦躁等症状。Bragazzi和Del Puente（2014）甚至提议将无手机恐惧作为一种精神障碍列入新版DSM-V中，可见无手机恐惧的研究有着重要的心理学意义。

手机成瘾、手机依赖和无手机恐惧都被称为问题性的手机使用行为。相较于无手机恐惧来说，国内研究者则更关注手机成瘾。手机成瘾主要强调的是个体由于过度使用手机在生理、心理和社会功能上出现的一系列不适症状，也被部分学者称为手机依赖（项明强, 王梓蓉, 马奔, 2019; De-Sola Gutiérrez, De-Fonseca, & Rubio, 2016）。而无手机恐惧则是个体在失去手机之后的恐惧状态，这种恐惧主要涉及到与外界的联系，信息获取和便利性缺失，它是错失恐惧带来的焦虑。任世秀等（2019）的研究表明无手机恐惧与手机成瘾虽然存在一定的相关，但也有着不同的心理结构。目前对于手机成瘾心理机制的研究已经较为成熟，而无手机恐惧作为一个较新的概念，其心理机制与影响因素仍然值得进一步探索。

个体的手机使用行为仅仅是一个结果，而影响结果的心理机制才是问题的根源。人格–情感–认知–执行（person-affect-cognition-execution, I-PACE）模型认为，个体的手机使用行为是由个体的核心特质–人格特征所影响的（Brand, Young, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016），不同人格特质的人会呈现出不同的手机使用行为（Kruger & Djerf, 2017）。例如，Takao（2014）的研究表明神经质、开放性和外向性是手机成瘾的重要预测源，也有研究者发现外向性能正向预测手机成瘾，情绪稳定性能负向预测手机成瘾（Demirhan, Randler, & Horzum, 2016）。这都说明在人格与手机使用行为的关系中，人格应该作为原因变量，而手机使用行为更适合作为结果变量。

手机在日常生活中最重要的作用就是联系与沟通，因此人类的独处行为又与手机使用情况密切相关（张雪凤, 高峰强, 耿靖宇, 王一媚, 韩磊, 2018）。Nicol（2005）认为独处行为可以分为自我决定的独处和非自我决定的独处。在其之后，戴晓阳、陈小莉和余洁琼（2011）将自我决定的独处进一步细分为由高层次需要引起的独处即“积极独处”和由情感方面的需要引起的独处即“孤僻”。因此独处被细分为4种类型：积极独处、孤僻、社交回避和孤独；积极独处和孤僻反映的是自我决定的独处，其中积极独处伴随着积极情绪体验，孤僻则既伴随着积极体验又伴随着消极体验；社交回避和孤独反映的是非自我决定的独处，通常与消极的心理状态有较大联系（陈小莉, 戴晓阳, 鲍莉, 王蒙, 刘萌, 2012）。根据Kraut等（1998）提出的补偿模型和Suler（1999）的使用与满足理论可得出，由于个体在正常的人际交往中出现问题（例如，个体具有孤僻、社交回避独处的状态特征），导致个体的社交需求无法得到满足，而个体为了补偿在现实生活中的问题便长期依赖手机，最终导致手机成瘾、无手机恐惧等问题性的手机使用行为（Kock, 2010）。关于独处行为和手机使用的研究发现个体的孤独（刘文俐, 蔡太生, 2015）和社交回避（叶宝娟等, 2017）会对个体使用手机的行为产生影响。甚至有研究发现孤独感可以显著预测手机依赖（Bhardwaj & Ashok, 2015; Tan, Pamuk, & Dönder, 2013），那么同为手机使用问题之一的无手机恐惧是否与这四种类型的独处行为有关？本研究旨在考察四种独处类型（积极独处、孤僻、社交回避和孤独）与无手机恐惧的关系。

关于独处行为的研究还表明，独处行为仅是一种行为表现，其背后更深层的影响因素为人格特质（戴晓阳等, 2011）。以往研究表明，人格可以预测个体的孤独感（Hensley et al., 2012）。曲可佳、邹泓和余益兵（2010）的研究发现具有神经质人格特征的更容易出现孤独的独处状态，更容易体验到孤独感。此外，根据DSM-5（APA, 2013）的阐述，孤僻和社交回避则是许多人格障碍中典型的行为表现。可见，人格与独处行为的关系中，人格仍然应该处于自变量的位置。另外，虽然目前关于独处行为与无手机恐惧间的关系仍不明确，但借鉴手机成瘾的研究发现，社交回避（张雪凤等, 2018）和孤独（Itzick, Kagan, & Zychlinski, 2020）都能显著预测手机成瘾、手机依赖等问题性手机使用行为，这进一步佐证了独处行为应作为无手机恐惧的预测变量。

回顾文献可推测，人格特质将通过独处行为进一步影响无手机恐惧，从而形成一个中介模型。在此中介模型的基础上，接下来的研究还将着重从两个方面深入探讨，一是究竟什么人格特质会对无手机恐惧造成影响，二是不同的独处行为到底起到了什么样的中介作用。

2 方法 2.1 数据与软件

研究采用网络问卷的方式回收678份问卷，经过数据整理后最终得到有效数据678份，其中男生327名，女生351名。收集的数据采用SPSS20.0进行基本的数据整理和量表的信效度分析，利用Mplus8.0完成中介模型的分析。

2.2 测量工具 2.2.1 无手机恐惧量表

无手机恐惧量表共20个条目，采用李克特7级评分，包含害怕失去联系、害怕失去网络连接、害怕无法获得信息、害怕失去便利四个维度（Yildirim & Correia, 2015）。在本研究中该量表的Cronbach α系数为0.94，分半信度为0.86，该量表的结构效度良好（SRMR=0.04, RMSEA=0.07, CFI=0.93）。

2.2.2 中国大五人格问卷简版（CBF-PI-B）

中国大五人格问卷简版共40个条目，每个维度8个条目，采用李克特6级评分，包含外向性、宜人性、严谨性、开放性和神经质五个维度（王孟成, 戴晓阳, 姚树桥, 2011）。该量表的Cronbach α系数为0.71，各维度Cronbach α系数在[0.76, 0.81]之间，量表信效度良好。

2.2.3 独处行为量表

独处行为量表共34个条目，采用李克特5级评分，包含积极独处、孤僻、社交回避和孤独共4个维度（陈小莉等, 2012）。在本研究中该量表的Cronbach α系数为0.90，各维度的Cronbach α系数在[0.69, 0.91]之间。

3 结果 3.1 人格、独处行为和无手机恐惧的关系

在完成相关分析前本研究先对数据进行了共同方法偏差的检验，发现不存在共同方法偏差的问题。另外，本研究中男性和女性没有呈现出在无手机恐惧得分上的差异，因此后期研究未考虑性别影响。人格特质、独处类型与无手机恐惧的相关分析结果表明，无手机恐惧与独处行为四维度间均存在显著相关，其相关系数在[0.25, 0.62]之间；无手机恐惧总分与人格特质中的神经质（r=0.45）和开放性维度（r=0.14）间存在显著的相关，但与外向性（r=0.01）、宜人性（r=−0.01）和严谨性维度（r=−0.03）间不存在相关；独处行为除与严谨性不存在相关外，与外向性、开放性、神经质和宜人性均存在显著相关，其相关系数在[−0.08, 0.46]之间。具体情况见表1。

3.2 人格与无手机恐惧的关系

基于上述变量间的相关性结果，本研究选用中介模型，将人格特质作为自变量，独处行为作为中介变量，无手机恐惧作为因变量来进一步探索它们的关系。

结果表明，当独处行为的中介效应成立时，仅有神经质和开放性可以显著预测无手机恐惧，具体中介模型图请见图1。同时本研究发现，在神经质维度下，该中介模型的解释率达到21.40%，在开放性维度下，模型解释率为3.60%，这说明在两个中介模型中神经质对无手机恐惧的预测的效应更强。

3.3 不同独处行为的中介作用

基于上述中介模型的研究结果，为了进一步了解不同类型的独处行为在神经质、开放性维度与无手机恐惧的关系中所起到的作用，本研究继续针对四种独处行为和无手机恐惧的四个维度进行分析。整个中介分析包括32个模型，为方便表述，对结果进行了总结，具体表述见表2。

由表2可知，独处行为的孤僻、社交回避和孤独维度在神经质影响无手机恐惧四个维度中的中介作用成立，而积极独处的中介作用仅在开放性影响无手机恐惧的害怕失去联系、害怕无法获得信息和害怕失去便利这三个维度的关系中成立，这说明开放性只通过积极独处影响无手机恐惧，神经质则通过孤僻、社交回避和孤独三个中介变量影响无手机恐惧。这也在一定程度上解释了不对独处行为进行区分时，开放性对无手机恐惧的解释率较小的原因。

在神经质作为自变量，无手机恐惧作为因变量的情况下，可以进一步对孤僻、社交回避和孤独在中介模型中所起到的作用进行比较，结果显示三个模型的解释率（R²）分别为11.10%、22.00%和22.70%，这说明在独处行为中社交回避和孤独的中介作用比孤僻的中介作用更强。

另外，当把神经质作为自变量，孤僻作为中介变量时，还可以同时比较它们对无手机恐惧的四个不同维度的影响，结果发现它们对无手机恐惧四个维度的中介效应与直接效应之比分别为：0.10、0.51、0.24、0.20。由此可知孤僻在神经质与害怕失去网络连接的中介作用最强。依此方式，本研究一一考察了社交回避和孤独的中介作用，可以发现社交回避在神经质与害怕失去联系和害怕无法获得信息维度的中介作用（0.42, 0.41）较强于在神经质与害怕失去网络连接和害怕失去便利中的作用（0.37, 0.32）。而孤独在神经质与害怕失去联系和害怕失去网络连接中的中介作用相对较强（1.47, 1.66）。其他独处行为类型中介效应与直接效应之比的具体描述见图2。此外，积极独处在开放性与无手机恐惧的三个维度的中介效应与直接效应之比分别为：1.17、1.22、6.98；说明积极独处在开放性与害怕失去便利的中介模型中作用较强。

4 讨论

无手机恐惧现象在人群中已广泛存在（Gutiérrez-Puertas et al., 2019），且年轻人群体所占比例较大（Anshari et al., 2016）。本研究在前人研究的基础上深入探讨了人格特质与无手机恐惧的关系以及独处行为在其中的中介作用。该研究结果有助于进一步理解无手机恐惧的成因与其内部作用机制。

通过分析人格类型与无手机恐惧间的关系发现，神经质（r=0.45）和开放性（r=0.14）与无手机恐惧间的相关性显著。且通过中介模型发现，虽然独处行为在人格特质为神经质和开放性维度中的中介成立，但是从R²值来看，神经质维度的R²为0.21，开放性的R²为0.04。由此可见，在人格特质中，神经质维度和开放性维度通过独处行为对无手机恐惧的影响也是有差别的，神经质有着更强的影响。在情绪稳定性这一特质维度中，情绪稳定性差的人则可能更愿意用新的社交媒介替代传统的社会交往，这一点在Hawi和Samaha（2019）的研究中也得到了支持。而开放性对无手机恐惧的解释率较小的原因是开放性仅仅通过积极独处影响无手机恐惧，而孤僻、孤独和社交回避在开放性影响无手机恐惧的关系中的中介作用不成立。开放性是五种人格类型中与创造力、想象力、价值感最为相关的维度。而在独处行为中，积极独处又是个体在激发创造力并伴有积极情感体验的维度（鲍莉, 戴晓阳, 2012），这也进一步解释了二者间为什么会存在关联。

本研究只发现了神经质与开放性维度通过独处行为影响个体的无手机恐惧。但是在前人研究中发现人格其他维度与手机成瘾间确实存在着联系，例如，严谨性（Cocoradă, Maican, Cazan, & Maican, 2018）。但在本研究中，严谨性和无手机恐惧之间几乎没有相关，这也从另一个角度说明了无手机恐惧和手机成瘾间存在着根本上的区别。同样，宜人性（Roberts, Pullig, & Manolis, 2015）和外倾性的相关研究（Bianchi & Phillips, 2005）也证明了这一事实。此外，有研究者发现人格类型与无手机恐惧间有显著的相关性（Olivencia-Carrión, Ferri-García, Del Mar Rueda, Jiménez-Torres, & López-Torrecillas, 2018），但是本研究将严谨性、外倾性和宜人性作为自变量，并加入独处行为后，这种关系并没有得到验证，这说明人格特质中的这三种类型对无手机恐惧的影响还存在着除独处行为外的其他的心理机制，有待后续研究进一步探讨。

另外通过中介模型的结果还可以发现，在神经质的人格特质下，积极独处在神经质影响无手机恐惧四个维度的关系中没有中介作用，而孤僻、社交回避和孤独的中介作用成立，这是因为积极独处是个体一种有目的的主动选择并且常常伴有积极的情感体验（陈小莉等, 2012），因此神经质得分高的个体出现积极独处的状态的可能性要较低。在孤僻、社交回避与孤独的中介作用中，孤僻的中介作用最弱，其主要原因在于孤僻不同于社交回避和孤独的被动。当独处是主动选择时，更不容易引起消极情绪，无手机状态下的焦虑也相对较弱。值得探讨的是，孤僻在神经质与害怕失去网络连接的关系中的中介作用最强，具有孤僻特质的个体在现实生活中不能与他人保持正常的关系，虽然离群索居但又渴望与社会保持联系、与他人保持关系，所以更可能倾向于选择网络来满足需求，而且，拥有此特质的个体害怕失去网络连接主要是害怕失去社交网络的身份。此部分研究结果在I-PACE模型得到很好的解释，I-PACE模型提出个体的人格特质会影响人们对外部刺激的感知，从而导致个体根据自己的决策选用网络社交媒介进一步满足个体的需求，从而获得满足感。如果个体长时间处于此恶性循环中，便会从最初使用手机获得满足逐渐变为获得补偿，最终导致个体一旦失去此媒介便会变得恐慌焦虑，甚至出现不适反应（Brand et al., 2016）。而社交回避和孤独在神经质与害怕失去联系中介作用相对较强，可能是由于个体在社交回避和孤独状态下，是十分被动的选择独处的状态，由此神经质的得分高的个体在负性情绪状态下会更害怕失去与他人的联系和沟通。

从不同的独处行为来看，四种类型的独处行为都能显著预测无手机恐惧，这也与之前研究得出孤独感，社交回避与手机成瘾等问题性使用手机有显著相关的结果相似（方小婷, 叶宝娟, 杨强, 郭少阳, 2017）。从无手机恐惧与人格特质和独处行为的相关系数可以看出，无手机恐惧与积极独处、孤僻、社交回避及孤独的相关性是越来越强的（r₁=0.25, r₂=0.39, r₃=0.42, r₄=0.62），这和四种类型的独处行为的定义有着很大的联系。积极独处是个体主动选择的独处行为，孤僻是个体主动选择独处而有时会处在被动状态，社交回避和孤独的独处状态是十分消极被动的，且常常与负性情绪体验有关。而无手机恐惧是一种焦虑、恐惧的情绪状态，因此不难理解无手机恐惧与社交回避和孤独这两种独处状态的相关会越来越强（Kara, Baytemir, & Inceman-Kara, 2019）。

本研究只发现神经质和开放性能通过独处影响无手机恐惧，而其他人格特质是否对无手机恐惧有影响，究竟通过怎样的心理机制产生影响，有待未来研究继续探讨。另外，本研究关于性别差异检验的结果与前人研究的结果不一致（Nawaz, Sultana, Amjad, & Shaheen, 2017），这种研究结果的不一致可能是由于国内外文化差异造成，今后的研究中可以考虑手机使用行为的性别差异问题。

5 结论

本研究得出神经质和开放性的人格类型能显著预测无手机恐惧和独处行为，而独处行为又能显著预测无手机恐惧，即独处行为在人格特质与无手机恐惧的关系中起中介变量的作用。其中，孤僻、社交回避和孤独在神经质的人格特质与无手机恐惧的关系中起部分中介作用；积极独处在开放性的人格特质与无手机恐惧的害怕失去联系、害怕无法获得信息和害怕失去便利的关系中起部分中介作用。