杨东(2002)编制的《青少年疏离感量表》有没有反向记分

心理学报 2009, Vol 41, No12, 1165−1174

Acta Psychologica Sinica DOI: 103724/SP J1041200901165

收稿日期: 2009-07-07

教育部人文社科研究项目(07JAXLX002)、教育部人文社会科学重点研究基地重大招标项目(08JJDXLX270)、山东省“发展与教育心理学”泰山学者建设工程、山东省“十一五”强化建设重点学科(发展与教育心理学)经费资助、山东省教育科学“十一五“规划2008年度重点课题(2008GZ028)、山东师范大学心理学院青年教师创新研究项目资助。 通讯作者: 张文新, Email: zhangwenxin@sdnueducn

1165

家庭功能对青少年疏离感的影响: 有调节的中介效应

徐夫真1 张文新1 张玲玲2

(1山东师范大学心理学院, 济南 250014) (2山东省教学研究室, 济南 250011)

摘 要 采用问卷法调查了608名初一至高二城市青少年, 通过结构方程模型探讨了青少年疏离感与家庭社会经济地位、家庭功能和同伴接纳的关系。结果发现: (1) 青少年疏离感年龄段差异显著, 高中生的疏离感显著高于初中生; (2) 青少年疏离感的三个维度之间存在显著差异。其中环境疏离感最高, 其次是社会疏离感, 人际疏离感最低; (3) 家庭功能在家庭社会经济地位与青少年疏离感之间起完全中介作用, 这一中介作用的实现受到同伴接纳的调节, 即家庭功能对青少年疏离感的影响是有调节的中介效应。 关键词 青少年; 疏离感; 家庭功能; 同伴接纳 分类号 B8442

1 引言

疏离感(alienation)是个体难以正常处理与他人的关系, 不能与所属的社会团体如家庭、学校或者同伴群体建立有效联结, 从而体验到的无助感、无意义感、孤独感等消极情绪体验(Michael, 2003)。青少年期是疏离感发生的高危时期(Calabrese, 1990)。进入自我意识第二个飞跃发展期的青少年, 开始集中思考“我是谁”、“我从哪里来”、“我要到哪里去”等与自我有关的问题。根据Erikson 的心理社会发展理论, 青少年经历着从自我分离到自我整合的过程(张文新, 1999), 在此过程中他们体验到自我内部的分离以及自我与环境或与他人的分离, 即产生疏离感。适度的疏离感有利于个体对自身的存在状态进行反思与探索, 建立自我同一性; 而强烈持久的疏离感却会导致自我同一性混乱, 危及个体的心理社会适应(Erikson, 1968)。研究发现, 高疏离感是引发青少年问题行为、犯罪行为的主要原因, 高疏离感的青少年更倾向于对外界环境进行消极的、敌意性的归因, 易于体验到孤独感, 更具反叛性, 他们往往采取退缩或者攻击等极端行为, 或者沉湎于饮酒、过度网络依赖等不健康的活动中(Michael, 2003; Sikkink, 1999; Thomas & Schare, 2000)。

家庭和同伴作为个体发展的微系统, 是人类发展生态学模型中最基本的分析单元(Bronfenbrenner, 1979), 对个体的发展有着直接和深远的影响, 因此一直受到众多研究者的关注。进入青少年期后, 尽管亲子冲突显著增多, 但父母仍然是青少年重要的依恋对象和支持系统(Steinberg, 1999)。青少年最初需要依靠父母权威的标准来建构他们有意义的生活。研究发现, 如果父母是独裁的、过分控制的、在感情上是疏远的, 个体就很难认同家庭并获得真正的归属感(Barrett, 2001)。有关家庭因素与青少年疏离感关系的研究发现, 青少年疏离感的产生及其程度与家庭环境有着密切的联系, 父母工作压力大的家庭或单亲家庭中的青少年更容易体验到疏离感或疏离感增强(Bronfenbrenner, 1977)。疏离感较高的青少年, 其家庭成员的亲密性与适应性较差, 家庭功能中问题解决、沟通、情感反应和行为控制以及整体家庭功能均较低(汤毅晖, 黄海, 雷良忻, 2004)。过多的家庭冲突、家庭功能的瓦解(或分裂)

容易导致青少年对家庭的抗拒和与父母的疏离(Sandhu & Tung, 2004)。此外, 研究还发现, 与父母或家庭疏离的青少年更容易产生问题行为和药物滥用, 而这可能进一步引发青少年的高疏离感(Benjamin, 2004)。

进入青少年期后, 个体人际关系的一个重要变化是与同伴的交往增多, 青少年期的同伴关系对个体社会性和情感发展的影响作用显著增强, 而高质量的同伴关系是情绪情感健康发展的重要前提。疏离感主要是因个体缺乏归属感所致(Bronfenbrenner, 1977), 而青少年归属感的一个重要来源是同伴群体(Furman & Robbins, 1985), 因此, 青少年的疏离感与同伴关系之间有着密切的联系。已有研究发现, 良好的同伴关系可以为青少年提供情感价值支持和信息来源, 高疏离的青少年可以通过在同伴中寻求精神慰藉、获得归属感等来缓解内心的紧张和焦虑(Eric, Martin & Michel, 2003), 被同伴接纳的青少年在疏离感水平上明显低于被同伴拒绝的青少年(徐夫真, 2007)。

近年来, 受到人类发展生态学模型(Bronfenbrenner, 1979)和发展情境论(Lerner, 2002)等发展系统论的影响, 发展心理学研究的一个明显趋势是不仅强调家庭、同伴关系等发展背景对个体发展的重要作用, 而且越来越多地关注发展背景的系统性影响, 即不同发展背景之间的相互作用或联系对发展的影响。就家庭领域的研究而言, 越来越多的研究者抛弃过去单独探讨某个或某些家庭因素的作用的研究范式, 转向将家庭作为一个系统进行研究(Ross & Buriel, 2006)。研究发现, 家庭社会经济地位作为个体发展的物理环境既能直接影响青少年的心理社会发展, 也会通过影响父母教养行为以及亲子互动对个体的发展起作用(Neblett & Cortina, 2006)。高社会经济地位家庭的父母鼓励子女多进行交流和沟通、为子女提供更多的教化和支持(Shonkoff & Phillips, 2000; 刘浩强, 张庆林, 2005)。家庭社会经济地位较高的个体具有更高的自我期望, 表现出更多的社会认同和文化认同(Leventhal & Brooks-Gunn, 2000)。对于社会经济地位较低的家庭而言, 不稳定的工作、持续的经济压力和低的社会声望会增加父母采用惩罚和专横等教养行为, 对子女支持较少, 负面评价和忽视较多(Baumrind, 1994)。具有学校疏离感的青少年报告的家庭支持和受教育期望均较低(Cole, 1991)。长期处于家庭压力情境中且缺乏父母积极关注的青少年容易产生抑郁、焦虑、敌意等消极情绪, 表现出低自尊、无力感、习得性无助和对自己生活的失控感, 这会因此使他们和家庭成员及朋友之间关系紧张(McCoy, Firck, Loney & Ellis, 1999; 刘浩强, 张庆林, 2005)。可见, 在家庭系统中, 家庭经济地位是影响青少年疏离感的潜在因素之一, 它通过影响父母的教养方式、亲子关系和家庭功能等影响青少年的发展。鉴于已有关于青少年疏离感影响因素的研究大多只关注家庭系统中某一方面的因素或者变量的作用(Sikkink, 1999; 汤毅晖, 黄海, 雷良忻, 2004; Sandhu & Tung, 2004; Benjamin, 2004; Furman & Robbins, 1985), 而较少综合考虑不同因素的影响及其作用方式, 本研究拟同时考察家庭社会经济地位和家庭功能对青少年疏离感的影响及其作用方式或机制。

家庭和同伴作为个体发展的重要情境, 一方面各自独立影响个体的发展, 同时又存在交互作用和联系。如果单独考虑家庭或同伴对青少年发展的影响而忽略两者之间的交互作用, 将无法真正揭示它们对青少年发展的重要意义(Kerr, Stattin, Biesecker & Ferrer-Wreder, 2003)。因此, 从发展系统论的角度探讨家庭和同伴系统对青少年发展的交互作用模式将有助于揭示二者影响青少年心理发展的机制。已有研究发现, 对于家庭环境不良的青少年而言, 同伴的支持和接纳能够缓解其心理压力, 增强移情能力和社会理解力(Donton & Zarbatany, 1996)。来自同伴关系与儿童攻击行为的研究发现, 积极的同伴关系可以调节环境危险因素和儿童青少年的攻击(或受侵害)之间的关系, 尤其在中国集体主义价值观念的文化背景下, 积极的同伴关系具有更为突出的保护作用(Tania, David, Zhang, Yoolim, JoAnn & Xu, 2007)。由此, 我们推论, 良好的同伴关系可以减缓家庭功能不良对青少年疏离感的消极影响, 同伴接纳能够降低青少年的高疏离感, 即同伴接纳对家庭功能与青少年疏离感之间的关系起调节作用。本研究将对这一假设进行验证。

简言之, 本研究的主要目的是考察家庭社会经济地位、家庭功能、同伴接纳对青少年疏离感的影响, 以及这些影响因素之间的交互作用机制。根据对已有研究的梳理和分析, 我们假设, 家庭功能和同伴接纳在对青少年疏离感的影响中存在交互效应, 家庭功能在家庭社会经济地位和青少年疏离感之间起中介作用, 这一中介作用受到同伴接纳水平的调节, 家庭功能对青少年疏离感的影响可能是有

调节的中介效应。假设模型见图1。

图1 家庭社会经济地位、家庭功能、同伴接纳与

青少年疏离感关系的假设模型

2 研究方法

21 研究对象

采用整群抽样法选取山东省五所普通中学初一到高二608名城市青少年为被试。其中初中被试334人(男生164人, 女生170人), 平均年龄1397±105岁; 高中被试274人(男生153人, 女生121人), 平均年龄1682±068岁。所选取被试家庭月收入在“1000元以下”者为102%, “1000~2000元”者为224%, “2000~3000元”者为238%, “3000~4000元”者为155%, “4000元以上”者为281%; 父母受教育水平在“小学或小学以下”水平者分别为28%和35%, “初中”水平者分别为186%和235%, “高中或中专”水平者分别为326%和388%, “大专(夜大、电大)”水平者分别为189%和168%, “大学本科”水平者分别为211%和148%, “研究生(硕士或博士)”水平者分别为60%和26%。父母职业是“农民或下岗失业人员”者分别为492%和441%, “蓝领”者分别为457%和414%, “专业或半专业性人员”者分别为51%和145%。 22 研究工具

221 青少年疏离感量表 采用杨东等人编制的青少年学生疏离感量表(杨东, 张进辅, 黄希庭, 2002)。该量表包括社会疏离感、人际疏离感和环境疏离感三个分量表, 共52个项目, 其中有6个项目为测谎题。社会疏离感指与社会观念、价值、文化、目标等精神文化层次之间产生的疏离感, 包括24个项目, 如“我时常体验到有种无能为力感”; 人际疏离感指与他人(亲人、朋友、同学、邻居、集体等人际网络)在情感层次上产生的疏离感, 包括15个项目, 如“我感到自己孤独一人”; 环境疏离感指个体与其生活的自然、物理环境等物质空间之

间产生的疏离感, 包括7个项目, 如“我觉得自己和大自然之间有种疏远的感觉”。量表采用7点记分, 从“完全不符合”到“完全符合”分别给予1~7分的评定, 得分越高, 疏离感越强。本研究中社会疏离感、人际疏离感和环境疏离感三个分量表项目的内部一致性系数分别为082、080和086, 总问卷项目的内部一致性系数为093。

222 家庭功能评定量表 家庭功能评定量表以

McMaster 的家庭功能模式理论为基础(汪向东, 1999)。该量表包括问题解决、沟通、角色、情感反应、情感介入和行为控制六个分量表, 共60个项目。问题解决分量表包括6个项目, 如“我们常根据我们对问题的决定去行动”; 沟通分量表包括9个项目, 如“当家中有人烦恼时, 其他人知道他为什么烦恼”; 角色分量表包括10个项目, 如“我们肯定家庭成员都尽到了各自的家庭职责”; 情感反应分量表包括6个项目, 如“我们相互都不愿流露出自己的感情”; 情感介入分量表包括7个项目, 如“如果某人遇到麻烦时, 其他人会过分关注”; 行为控制分量表包括9个项目, 如“当发生了出乎预料的意外时, 我们手足无措”

。量表采用4点记分, 从“完全不像我家”到“完全像我家”分别给予1~4分的评定。1分代表健康, 4分代表不健康, 分数越高表示家庭功能越不健康。在本研究中, 各分量表的内部一致性系数在056~075之间, 问卷总项目的内部一致性系数为092。

223 同伴提名 与已有研究相一致, 本研究采用同伴提名法来评定青少年的同伴接纳水平(张文新, 1999; Coie & Dodge, 1983; David, 2006)。要求被试写出自己在班里最喜欢的三位同学、最好的三位朋友(积极提名)和最不喜欢的三位同学(消极提名)。将每个被试所得的积极提名和消极提名次数以班级为单位进行标准化, 两者之差为社会偏好分数, 以社会偏好表示青少年的同伴接纳水平。 224 家庭社会经济地位 家庭社会经济地位的测查内容包括家庭收入、青少年父亲和母亲的受教育水平和职业共五项指标。本研究所调查的家庭收入是家庭月收入(以下简称家庭收入), 包括“1000元以下”、“1000~2000元”、“2000~3000元”、“3000~4000元”和“4000元以上”五个水平; 父母受教育水平包括“小学或小学以下”、“初中(含初中未毕业)”

、“高中或中专(含高中未毕业)”、“大专(含夜大、电大)”、“大学本科”、“研究生(硕士或博士)”六类; 父母职业包括“农民”

、“工人”、“医

生”、“教师或科研技术人员”、“机关干部或公务员”、“律师”、“工程师”、“企业管理人员”、“会计”、“军人”、“个体/私营企业主”、“个体户下岗失业人员”、“自由工作者”和“其他”, 根据职业的专业技术性程度将职业归为三类: “农民或下岗失业人员”、“蓝领”、“专业或半专业性人员”(Fuligni & Zhang, 2004)。参照有关研究, 我们在统计分析时, 分别将家庭收入、父母受教育程度和父母职业的得分转化为标准分进行分析(Bradley & Corwyn, 2002)。

23数据分析

采用SPSS 130软件包和AMOS 70对数据进行统计分析。

3 结果与分析

31初步统计分析

对初中和高中两个年龄段青少年的疏离感进行初步描述统计发现, 在疏离感的三个维度上, 初中和高中青少年的环境疏离感均最高, 其次是社会疏离感, 人际疏离感最低(见表1)。

以年龄段、性别为自变量, 社会疏离感、人际疏离感、环境疏离感为因变量, 进行2×2多元方差分析(MANOVA), 考察初中和高中两个年龄段男女青少年的疏离感是否存在差异。结果发现, 年龄段的主效应显著[Wilks’ λ=096, F(1, 604)=899, η2=004,p<0001]。单因变量方差分析(ANOVA)结果显示, 高中生的社会疏离感[F(1, 604)=2473, p<0001]、人际疏离感[F(1, 604)=2081, p<0001]和环境疏离感[F(1, 604)=1634, p<0001]均显著高于初中生。性别主效应、性别与年龄段的交互作用均不显著[Wilks’ λ=099, F(1, 604)=175, η2 =001; Wilks’ λ=099, F(3, 604)=104, η2 =001, ps>005]。

重复测量方差分析的结果显示, 青少年疏离感的三个维度之间差异显著[Wilks’ λ=058, F(2, 604)=21980, p<0001], 环境疏离感最高, 其次是社会疏离感, 人际疏离感最低。

对家庭社会经济地位、家庭功能、同伴接纳和青少年疏离感的三个维度进行Pearson相关分析发现, 家庭社会经济地位中家庭收入、父亲受教育水平与青少年人际疏离感之间存在显著负相关, 母亲职业与青少年社会疏离感和人际疏离感之间存在显著负相关, 母亲受教育水平与青少年社会疏离感、人际疏离感和环境疏离感之间均存在显著负相关; 家庭功能各维度与青少年疏离感各维度之间存在显著正相关; 家庭社会经济地位中母亲职业、父亲受教育水平、母亲受教育水平与家庭功能各维度在不同程度上存在显著负相关, 家庭收入与角色和行为控制、父亲职业只与沟通之间存在显著负相关; 同伴接纳与人际疏离感之间存在显著负相关, 而与家庭社会经济地位和家庭功能的其他维度之间无显著相关(见表2)。

32家庭功能的中介作用检验

采用结构方程模型分析变量之间的关系, 其中家庭社会经济地位为外源潜变量, 是模型中的自变量, 家庭收入、父亲职业、母亲职业、父亲受教育水平和母亲受教育水平为其观测变量; 疏离感为内生潜变量, 是模型中的因变量, 社会疏离感、人际疏离感和环境疏离感为其观测变量。根据中介效应检验的程序(温忠麟, 张雷, 侯杰泰, 刘红云, 2004; Preacher, Curran & Bauer, 2006), 先检验家庭社会经济地位对疏离感的直接效应, 然后检验加入中介变量后模型的拟合情况及各路径系数的显著程度。结构方程模型直接效应分析结果的各项拟合指标分别为: χ2(14)= 24884; RMSEA=0036; GFI=0990, CFI=0995, TLI=0990。家庭社会经济地位对疏离感的直接作用路径系数显著(γ=−014, SE=0077, p<001), 模型测量部分的各参数估计在050~089之间(ps<0001)。

在家庭社会经济地位与青少年疏离感之间加入家庭功能中介变量, 图2所示结果的各项拟合指标分别为: χ2(67)= 247681; RMSEA=0067; GFI= 0946, TLI=0935, CFI=0952。家庭社会经济地位与家庭功能(γ= −018, SE=0020, p<0001)、家庭功能与疏离感(β=065, SE=0211, p<0001)之间的路径系数均显著, 但加入中介变量后, 家庭社会经济地位与疏离感之间的路径系数由原来的显著(γ=−014,

表1青少年疏离感的平均数和标准差(M±SD)

社会疏离感人际疏离感环境疏离感

年龄段男女男女男女

初中 346±098 357±095 306±078 309±077 378±147 366±134 高中 381±087 397±084 327±072 344±075 409±132 424±120

表2主要变量之间的相关系数

变量

社会

疏离感

人际

疏离感

环境

疏离感

问题

解决

沟通角色

情感

反应

情感

介入

行为

控制

问题解决026 031 019

沟通048 048 036 058

角色053 051 041 036 054

情感反应041 048 029 037 065046

情感介入053 054 038 029 057061052

行为控制022 024 019 027 030042023 029

同伴接纳−007 −013001 000 003 006 001 002 004 家庭收入−005 −009−004 −007 −004 −014−006 −003 −011

父亲职业001 007

−004 001 −008−004 −005 −004 −002

母亲职业−011−012005 −008−012−016−010−007−008

父亲受教育水平−007 −010−006 −011−011−017−014−010−011

母亲受教育水平−015−012−008−010−013−020−017−015−016注: p<0001; p<001; p<005, 下同。

图2 家庭功能在家庭社会经济地位与青少年疏离感之间的中介作用模型

SE=0077, p<001)变得不显著(γ=−003, SE=0060, p>005)。

将社会经济地位与疏离感的路径系数约束为0, 约束模型中χ2(68)=248117。无约束模型中χ2(67)= 247681, χ

△2(1)=0436(p>005), 两模型无显著差异, 表明家庭功能在家庭社会经济地位与青少年疏离感之间具有完全中介效应。

33同伴接纳的调节效应检验

已有关于调节作用检验的研究表明, 理想的调节变量与自变量和因变量之间的相关都不高(Marsh, Wen & Hau, 2004)。表2相关分析结果显示, 同伴接纳除与人际疏离感之间存在显著负相关外, 与家庭社会经济地位、家庭功能各维度之间相关均不显著, 因此, 符合调节效应检验的条件。本研究中的自变量是家庭功能各观测变量生成的潜变量家庭功能, 调节变量为同伴接纳, 因变量为社会疏离感、人际疏离感和环境疏离感三个观测变量生成的潜变量疏离感。将自变量和调节变量中心化后(Marsh, et al,2007), 考察同伴接纳和家庭功能的交互项对青少年疏离感的预测是否显著, 以检验同伴接纳的调节作用是否显著。分析结果的各拟合指标分别为: χ2(86)= 301357; RMSEA=0064; GFI=0942, TLI=0930, CFI=0950。同伴接纳和家庭功能的交互项对疏

离感的路径系数显著(γ=−006, SE=0061, p<005), 说明同伴接纳在家庭功能对青少年疏离感的预测作用中存在调节效应。

通过简单斜率检验来分析同伴接纳的调节作用。以平均数加减一个标准差将调节变量分组, 平均数加一个标准差为高接纳水平组, 平均数减一个标准差为低接纳水平组。图3的简单斜率检验结果表明, 同伴接纳水平可以显著调节家庭功能和疏离感之间的关系, 即高水平的同伴接纳可以缓解家庭功能不健康青少年的高疏离感。

图3 同伴接纳在家庭功能对疏离感预测作用中的

调节效应

以上结果发现, 家庭功能在家庭社会经济地位和疏离感之间具有完全中介作用, 而同伴接纳对家庭功能与青少年疏离感之间的关系具有调节作用, 这预示着在家庭社会经济地位、家庭功能、同伴接纳与青少年疏离感的关系中, 家庭功能可能是有调节的中介变量。对此, 我们进行模型整合验证。

整合验证结果的各项拟合指标分别为: χ2(160)=346655; RMSEA=0044; GFI=0949, TLI= 0956, CFI=0966, 模型拟合良好。家庭社会经济地位与疏离感之间路径系数不显著(γ=−004, SE= 0059, p>005), 同伴接纳与家庭功能之间的路径系数不显著(γ=-001, SE=0007, p>005), 家庭社会经济地位与家庭功能之间(γ=-015, SE=0023, p<0001)、家庭功能与疏离感之间(β=057, SE=0160, p<0001)及同伴接纳与疏离感之间(γ=-010, SE= 0019, p<001)路径系数均显著, 同伴接纳和家庭功能的交互项与疏离感之间的路径系数显著(γ=-006, SE=0054, p<005), 模型测量部分的各参数估计在040~092之间(ps<0001)。这一结果验证了家庭功能对青少年疏离感的影响是有调节的中介效应。4 讨论

41青少年疏离感发展的特点

本研究发现, 不同年龄段青少年疏离感存在显著差异, 高中生的疏离感显著高于初中生。这与已有研究结果相同(杨东, 张进辅, 黄希庭, 2002; 张进辅, 杨东, 2003; 徐夫真, 2007)。对其他文化中青少年的研究也发现, 18岁左右的青少年最容易产生疏离感(Sandhu & Tung, 2004)。这一年龄对应于我国高二青少年。疏离感的年龄段差异反映了青少年自我发展的特点。根据Erikson的理论, 青少年期是自我发展的关键期和转折期, 这一时期个体心理社会发展的主要任务是建立自我同一性, 防止同一性混乱。同一性混乱是由个体的无目的感和疏离感引起的, 同一性混乱的个体缺乏生活的连续感、整体感、协调感, 体验到更多的疏离感(Erikson, 1968)。进入青少年期后, 生理的成熟和心理、社会角色的变化使青少年由对外部世界的注意转向内部世界, 关注内部世界中“本质的”、“本来的”自我存在, 表现出对外部世界的闭锁与疏离, 而倾向于自我意识和内省。在情感上努力摆脱对父母的依赖, 寻求自主和独立(张文新, 2002)。当个体自觉没有足够的能力来应对生活中突如其来的变化、没有能力持久地承担某种义务时, 他们往往会进入一个短暂的停滞期, 这一时期内, 他们似乎放弃了对自我同一性的整合, 从正常的生活和交往中退出, 与他人或所属的群体相疏离。

另外, 高中阶段青少年的疏离感相对较高可能与他们的学业压力有关。在我国目前的教育背景下, 高中生面临的学业压力显著大于初中生。繁重的学习任务、同学之间的竞争以及学校、家庭和青少年本人对学业成绩的期待无疑是高中生最大的压力来源(楼玮群, 齐铱, 2000)。与初中阶段的青少年相比, 高中阶段的青少年在学习上投入的时间和精力明显增多, 较少有时间和精力参加社会实践活动, 人际互动机会较少, 与周围环境相对疏远。我们认为, 课业负担日益加重和对学业成绩以及未来能否考上大学的担忧是导致高中生的社会疏离感、人际疏离感和环境疏离感显著高于初中生的主要原因之一。

本研究发现, 相对于社会疏离感和人际疏离感, 青少年的环境疏离感最高。这可能与青少年的生活环境有关。相对拥挤、封闭的都市居住环境使青少年的生活空间逐渐与自然环境疏远, 本研究中有被

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家庭功能对青少年疏离感的影响_有调节的中介效应_徐夫真

心理学报 2009, Vol 41, No12, 1165−1174

Acta Psychologica Sinica DOI: 103724/SP J1041200901165

收稿日期: 2009-07-07

教育部人文社科研究项目(07JAXLX002)、教育部人文社会科学重点研究基地重大招标项目(08JJDXLX270)、山东省“发展与教育心理学”泰山学者建设工程、山东省“十一五”强化建设重点学科(发展与教育心理学)经费资助、山东省教育科学“十一五“规划2008年度重点课题(2008GZ028)、山东师范大学心理学院青年教师创新研究项目资助。 通讯作者: 张文新, Email: zhangwenxin@sdnueducn

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家庭功能对青少年疏离感的影响: 有调节的中介效应

徐夫真1 张文新1 张玲玲2

(1山东师范大学心理学院, 济南 250014) (2山东省教学研究室, 济南 250011)

摘 要 采用问卷法调查了608名初一至高二城市青少年, 通过结构方程模型探讨了青少年疏离感与家庭社会经济地位、家庭功能和同伴接纳的关系。结果发现: (1) 青少年疏离感年龄段差异显著, 高中生的疏离感显著高于初中生; (2) 青少年疏离感的三个维度之间存在显著差异。其中环境疏离感最高, 其次是社会疏离感, 人际疏离感最低; (3) 家庭功能在家庭社会经济地位与青少年疏离感之间起完全中介作用, 这一中介作用的实现受到同伴接纳的调节, 即家庭功能对青少年疏离感的影响是有调节的中介效应。 关键词 青少年; 疏离感; 家庭功能; 同伴接纳 分类号 B8442

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没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。

中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 90，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

淮南发生了一起凶杀案，被害人是一名39岁的女子，而凶手则是她的男友。

39岁的张文翠此前经历过一段失败的婚姻，与前夫有一个儿子，离婚后的张文翠在一个社交平台上认识了现在的男友张东。

1979年出生的张东比张文翠大三岁，张文翠的哥哥曾说张东平时看起来是一个十分老实的人，不过此前妹妹曾跟张东说想出去工作，张东却不同意，后来张文翠还是去了妹妹所在的城市，张东直接跟了过来，并在张文翠工作的地方对她大打出手，还惊动了110。

张东在杀害张文翠后到楼下对旁边的人说自己杀了人，就这样，张东被警方控制了，从这些细微的小细节我们可以看出，张东此次的杀人动机很有可能是因为控制欲太强，因为张文翠身边人曾表示张东曾说过让张文翠24小时都不准离开自己的身边，还表示张东本就是一个怕吃苦，有点不愿意做事的性格，这样一看张东并没有什么责任心，所以才更怕张文翠的离开。

本是一段美好的爱情故事，但是没想到却发展成了如此模样。

感情本就不可能是一帆风顺的，两个人在一起也是需要相互磨合的，会经过各种吵架和争执，最后两个人才能够彻底的相互包容和理解，如果最后实在是不合适，那么可以选择分开来结束这一段关系，不再对对方造成伤害。

两个人从最开始的相识，到后来的相知相爱，都是很不容易的，而像张东这样对心爱的人痛下杀手的人，我们实在是不知道也不理解他的心理，不知道是因为心理的扭曲还是不愿意面对失去张文翠的事实，最终让张东犯下如此罪行。