发布时间： 2026-07-15 11:06:55
2023年，《Computers in Human Behavior》发表题为“Network analysis of internet addiction and depression among Chinese college students during the COVID-19 pandemic: A longitudinal study”的研究论文，本研究依托纵向追踪数据，采用混合图模型（MGM）、节点中心性检验、桥梁中心性分析、网络置换对比多维度网络分析框架，探究疫情期间大学生网络成瘾、抑郁两类心理问题细分症状跨时间的动态关联与共病传导机制，弥补过往研究将两类心理困扰视作单一总分变量、忽略症状间特异性交互、缺少纵向动态网络变化探索的缺陷。
一、研究背景
新冠疫情席卷全球，隔离封控、线上授课等防疫措施大幅拉长学生居家上网时长，青少年网络过度使用、网络成瘾（IA）问题显著加剧。已有大量研究证实网络成瘾与抑郁存在高度共病，共病人群预后更差、社会功能受损更严重，但现有研究存在两大核心局限：一是多数研究仅使用量表总分分析二者相关，无法厘清单一症状间相互强化的内在机制；二是现有相关网络分析多为横断面设计，缺少追踪数据揭示症状网络随时间发生的动态变化，也未区分核心症状、桥梁症状在共病循环中的作用。
基于此，本研究以国内高校大学生为纵向追踪样本，融合无向混合图网络、节点中心性评估、桥梁中心性测算、两波次网络置换对比多方法，系统解析抑郁、网络成瘾细分症状的共病网络动态特征，并提出假设：抑郁与网络成瘾各症状存在紧密正向互联，存在稳定核心、桥梁关键症状；桥梁症状是驱动两类心理问题恶性循环的核心载体；返校后线下学习恢复会显著改变症状间关联强度，共病网络不存在明显性别分层差异。
二、数据来源
研究采用整群抽样法，面向国内多所高校大学生开展两波线上问卷追踪调研；
研究经深圳大学伦理审查委员会审批（审批号：2020005），所有受试者填写电子知情同意书。
三、研究方法
本研究先借助IBM SPSS 25完成描述统计、卡方检验与独立t检验对比两波检出率及均分差异，再依托RStudio 4.1.2开展全套心理网络分析：选用适配混合类型变量的混合图模型MGM、EBIC准则与LASSO稀疏算法构建症状共病网络，通过强度、桥强度等多项中心性指标识别核心与桥梁症状，采用2000次非参数自举检验边权重精度、个案递减自举评估中心性稳定性（以CS系数≥0.5作为稳定标准），最后运用NetworkComparisonTest包置换检验对比两波网络全局强度、单条边权重差异，同时分别对男性、女性样本的网络结构开展组间对比。
四、主要结果
1. 共病网络
T1、T2两阶段症状共病网络可视化结果见图1，蓝色节点代表抑郁PHQ-9症状，橙色节点代表IA-10网络成瘾症状，线条粗细对应关联强度；T1网络共171条潜在关联，经稀疏处理后剩余30条有效边（稀疏度0.16），T2剩余33条有效边（稀疏度0.19）。两阶段内部最强关联均为快感缺失（PHQ1）—精力不足（PHQ4）、突显性（IA1）—耐受满足缺失（IA2）；跨两类症状的关键边“自责（PHQ6）—网络逃避（IA8）”权重随时间显著下降，全部边权重原始数值详见附表A2。
2. 中心性评估
强度、桥强度排序可视化见图2，强度反映单一节点全网影响力，桥强度衡量跨抑郁、成瘾两大集群的连接能力。核心症状：两波强度排名稳定前四为抑郁“精力不足（PHQ4，T1=1.19/T2=1.23）”“自责（PHQ6，T1=1.10/T2=1.26）”、网络成瘾“网络逃避（IA8，T1=1.22/T2=1.16）”“断网易怒（IA4，T1=1.02/T2=1.08）”，四类节点强度显著高于其余症状，完整强度、中介度、贴近度数值见附表A3；强度组间差异检验结果见附图A1。桥梁症状：两阶段桥强度最高节点均为自责（PHQ6，T1=1.87/T2=1.24）、网络逃避（IA8，T1=1.97/T2=1.26），是唯一稳定连通抑郁、成瘾两大症状集群的桥梁节点，桥强度、桥中介度原始数据见附表A4，桥强度差异检验见附图A2。
3. 准确性和稳定性检验
采用2000次非参数自举检验所有边权重，各边95%置信区间宽度较窄，网络关联估计精度良好，检验结果见附图A3；采用个案递减自举检验中心性稳定系数，T1强度CS=0.75、桥强度CS=0.68，T2强度CS=0.75、桥强度CS=0.72，均高于0.5稳定标准，贴近度、中介度CS系数分别为0.47、0.28，稳定性检验可视化见附图A4；各节点贴近度、中介度分布见附图A5，桥中介度、桥贴近度分布见附图A6。
4. 纵向网络组间对比分析结果
全局层面，T1全局强度6.87、T2全局强度6.45，置换检验无显著差异（p=0.42）；局部单条边存在多处显著动态变化：①桥梁症状联动减弱：自责—逃避边权重差值-0.12（p<0.05）；②跨集群关联增强：戒断反应（IA9）—快感缺失（PHQ1）边权重差值0.14（p<0.01）；③同类症状内部关联小幅下降：逃避—易怒、精力—快感缺失、精力—低落关联均减弱。性别分层网络对比显示，无论T1（男性6.90/女性6.88，p=0.72）还是T2（男性6.56/女性6.51，p=0.66），男女网络全局强度、整体结构、节点中心性均无统计学差异，仅少量单症状关联权重存在微小区别。
五、文章小结
本研究首次采用纵向网络分析，刻画疫情返校前后中国大学生网络成瘾与抑郁的症状共病动态机制。结果显示，精力不足、自责内疚、网络逃避、断网易怒为两阶段稳定核心症状；自责内疚、网络逃避兼具桥梁属性，二者作为心理防御方式，会触发两类问题相互强化的负反馈循环。返校后线下教学压缩上网时长，削弱“自责—逃避”关联，但网络戒断与快感缺失的联结显著增强。男女样本网络结构无明显差异。研究仅依托线上自评无向纵向数据，无法推导因果，且抑郁外化症状未纳入。后续可结合他评、多地区追踪与有向网络分析，围绕内疚情绪、网络逃避制定分层干预方案，缓解大学生共病程度。
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