卷积神经网络情感分析十篇
时间：2024-04-12 15:48:45
卷积神经网络情感分析篇1
关键词：卷积神经网络；语言模型；分析
1 卷积神经网络语言模型
CNN语言模型基本结构包括输入层、卷积层、池化层及后续的分类层。输入层是表示语言的矩阵，该矩阵可以是通过Google word2vec或GloVe预训练得到的词嵌入表示，也可以是从原始数据重新训练的语言的向量表示。输入层之后是通过线性滤波器对输入矩阵进行卷积操作的卷积层。在NLP问题中，输入矩阵总是带有固定顺序的结构，因为矩阵的每一行都表示离散的符号，例如单词或者词组等。因此，使用等宽的滤波器是非常合理的设置。在这种设置下，仅需要考虑滤波器的高度既可以实现不同尺寸的滤波器做卷积操作。由此可知，在处理NLP问题时，卷积神经网络的滤波器尺寸一般都是指滤波器的高度。
然后，将卷积层输出的特征映射输入池化层，通过池化函数为特征映射进行降维并且减少了待估计参数规模。一般的，CNN池化操作采用1-max池化函数。该函数能够将输入的特征映射统一生成维度相同的新映射。通过池化操作，可以将卷积层生成的特征连接成更抽象的高级特征，所得到的高级特征尺寸与输入的句子不再存在直接关系。
最后，将得到的高级特征输入softmax分类层进行分类操作。在softmax层，可以选择应用dropout策略作为正则化手段，该方法是随机地将向量中的一些值设置为0。另外还可以选择增加l2范数约束，l2范数约束是指当它超过该值时，将向量的l2范数缩放到指定阈值。在训练期间，要最小化的目标是分类的交叉熵损失，要估计的参数包括滤波器的权重向量，激活函数中的偏置项以及softmax函数的权重向量。
2 卷积神经网络语言模型应用分析
CNN语言模型已经广泛应用于诸如文本分类，关系挖掘以及个性化推荐等NLP任务，下面将对这些应用进行具体的介绍与分析。
2.1 CNN在文本分类中的应用分析
kim提出了利用CNN进行句子分类的方法。该方法涉及了较小规模的参数，并采用静态通道的CNN实现了效果很优异的句子分类方法。通过对输入向量的调整，进一步提高了性能实现了包括情感极性分析以及话题分类的任务。在其基础上为输入的词嵌入设计了两种通道，一种是静态通道，另一种是动态通道。在卷积层每一个滤波器都通过静态与动态两种通道进行计算，然后将计算结果进行拼接。在池化层采用dropout正则化策略，并对权值向量进行l2约束。最后将该算法应用于MR、SST-1与SST-2、Subj、TREC、CR以及MPQA等数据集。MR数据集为电影评论数据集，内容为一句话的电影评论，其分类包括积极情感极性与消极情感极性两类。SST-1与SST-2数据集为斯坦福情感树库是MR数据集的扩展，但该数据集已经划分好了训练集、验证集及测试集并给出了细粒度的标记，标记包括非常积极、积极、中性、消极、非常消极等情感极性。Subj数据集为主观性数据集，其分类任务是将句子分为主观句与客观句两类。TREC数据集为问题数据集，其分类任务是将所有问题分为六类，例如关于数字、人物或位置等信息的问题。CR数据集为评论数据集，包括客户对MP3、照相机等数码产品的评论，其分类任务是将其分为积极评价与消极评价两类。MPQA数据集是意见极性检测任务数据集。通过实验证明，该方法在这几个典型数据集上都能取得非常优异的效果。
2.2 CNN在关系挖掘中的应用分析
Shen等人提出了一种新的潜在语义模型，以词序列作为输入，利用卷积-池化结构为搜索查询和Web文档学习低维语义向量表示。为了在网络查询或网络文本中捕捉上下文结构，通过输入单词序列上下文时间窗口中的每个单词来获取词汇级的n-gram语法特征，将这些特征聚合成句子级特征向量。最后，应用非线性变换来提取高级语义信息以生成用于全文字符串的连续向量表示。该模型的不同之处在于，输入层与卷积层之间加入了word-n-gram层与letter-trigram层，它们能够将输入的词序列转变为letter-trigram表示向量。在卷积层通过上下文特征窗口发现相邻单词的位置特征，并变现为n-gram形式。然后通过max池化将word-n-gram特征合并为句子级的高级特征。在池化层之后增加了语义层来提取更高级的语义表示向量。
2.3 CNN在个性化推荐中的应用分析
Weston等人提出了一种能够利用标签（hashtag）有监督的学习网络帖子短文本特征表示的卷e嵌入模型（Convolutional Embedding Model）。该方法利用提出的CNN模型在55亿词的大数据文本上通过预标注的100，000标签进行训练。该方法除了标签预测任务本身能取得好的效果外，学习到的特征对于其它的文本表示任务也能起到非常有效的作用。该模型与其它的词嵌入模型类似，输入层为表示文本的矩阵，但是，在用查找表表示输入文本的同时将标签也使用查找表来表示。对于给定的文档利用10万条最频繁出现的标签通过评分函数对任何给定的主题标签进行排序。
其中，econv（w）表示CNN的输入文档，elt（t）是候选标签t的词嵌入表示。因此，通过对分数f（w，t）进行排序可以获取所有候选主题标签中排序第一的话题进行推荐。实验数据集采用了两个大规模语料集，均来自流行的社交网络文本并带有标签。第一个数据集称作people数据集，包括搜集自社交网络的2亿1000万条文本，共含有55亿单词。第二个数据集被称作pages，包括3530万条社交网络文本，共含有16亿单词，内容包括企业、名人、品牌或产品。
3 结束语
卷积神经网络应用于语言模型已经取得了非常大的发展，对于自然语言处理中的各项任务均取得了优异的结果。本文通过对几项典型工作的分析，探讨了不同卷积神经网络模型结构在不同任务中的表现。通过综合分析可以得出以下结论。首先，CNN的输入采用原始数据训练的向量表示一般效果会优于预训练的词嵌入表示；其次，在卷积层滤波器的尺寸一般采用宽度与输入矩阵宽度相等的设置；最后，为了优化结果可以采用dropout正则化处理。
卷积神经网络情感分析篇2
关键词：卷积神经网络；深度学习；图像处理；训练时间
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0167-04
如今在机器学习领域中，深度学习方法已经占据了相当重要的地位，通过模仿人X学习方式构造模型，在图像、文本、语音处理方面取得了显著成果[1]。目前应用较为广泛的深度学习模型包含多层感知器模型（MLP）[2]，卷积神经网络模型和限制性玻尔兹曼机模型等[4]。多层感知器[2]网络结构的神经节点一般分层排列，主要由输入层，输出层和一些隐层组成，同层之间的神经元节点无连接，相邻的两层神经元进行全连接，前一层的神经元的输出作为后一层神经元的输入，但本身此种算法存在着一些问题，那就是它的学习速度非常慢，其中一个原因就是由于层与层之间进行全连接，所以它所需要训练的参数的规模是非常大的，所以对其进行改进，产生了卷积神经网络模型。卷积神经网络模型在图像识别方面的应用十分广泛[5，8，9]。从它的结构上来看，层与层之间的神经元节点采用局部连接模式，而并非MLP的全连接模型，这样就降低了需要训练的参数的规模。而在它卷积层中，它的每一个滤波器作为卷积核重复作用于整个输入图像中，对其进行卷积，而得出的结果作为输入图像的特征图[6]，这样就提取出了图像的局部特征。而由于每一个卷积滤波器共享相同的参数，这样也就大大降低了训练参数的时间成本。而本文，以卷积神经网络为研究对象，在其模型的基础上通过对其结构中卷积核也就是滤波器的大小进行调整并结合卷积核个数调整和gpu加速等已有的训练提速方法，达到降低训练时间并且对识别结果并无太大影响的目的。
1 卷积神经网络
卷积神经网络在MLP的基础上，已经对结构进行了优化，通过层与层之间的局部连接以及权值共享等方式对要训练的参数的进行了大幅减低。
1.1局部连接
BP神经网络中，神经元在本层中呈线性排列状态，层与层之间进行全连接，而在卷积神经网络中，为了减少每层之间的可训练参数数量，对连接方式进行了修改，相对于BP神经网络的全连接，卷积神经网络采取了局部连接的连接方式[7]，也就是说按照某种关联因素，本层的神经元只会与上层的部分神经元进行连接。
2.2 权值共享
在CNN中，卷积层中的卷积核也就是滤波器，重复作用在输入图像上，对其进行卷积，最后的输出作为他的特征图，由于每个滤波器共享相同的参数，所以说他们的权重矩阵以及偏置项是相同的。
我们从上图看出，相同箭头连线的权值是共享的，这样在原有的局部连接的基础上我们又降低了每层需要训练的参数的数量。
2.3卷积过程
特征图是通过滤波器按照特定的步长，对输入图像进行滤波，也就是说我们用一个线性的卷积核对输入图像进行卷积然后附加一个偏置项，最后对神经元进行激活。如果我们设第k层的特征图记为[hk]，权重矩阵记为[Wk]，偏置项记为[bk]，那么卷积过程的公式如下所示（双曲函数tanh作为神经元的激活函数）：
2.4 最大池采样
通过了局部连接与权值共享等减少连接参数的方式卷积神经网络中还有另外一个重要的概念那就是最大池采样方法，它是一种非线性的采样方法。最大池采样法在对减少训练参数数量的作用体现在两个方面：
1 ）它减小了来自m-1层的计算复杂度。
2 ）池化的单元具有平移不变性，所以即使图像在滤波后有小的位移，经过池化的特征依然会保持不变。
3卷积神经网络整体构造以及减少训练时间的方法
3.1使用GPU加速
本次论文实验中，使用了theano库在python环境下实现卷积神经网络模型，在lenet手写数字识别模型上进行改进，由于theano库本身支持GPU加速，所以在训练速度上实现了大幅度的提高。
3.2 数据集的预处理
本次实验使用的两个数据集是mnist手写数字库以及cifar_10库
Mnist手写数字库具有60000张训练集以及10000张测试集，图片的像素都为28*28，而cifar_10库是一个用于普适物体识别的数据集，它由60000张32*32像素的RGB彩色图片构成，50000张图片组成训练集，10000张组成测试集。而对于cifar_10数据集来说，由于图片都是RGB的，所以我们在进行实验的时候，先把其转换为灰度图在进行存储。由于实验是在python环境下运行，theano函数库进行算法支持，所以我们把数据集进行处理，此处我们对使用的数据集进行了格式化。格式化的文件包括三个list，分别是训练数据，验证数据和测试数据。而list中每个元素都是由图像本身和它的相对应的标签组成的。以mnist数据集为例，我们包含train_set，valid_set，test_set三个list，每个list中包含两个元素，以训练集为例，第一个元素为一个784*60000的二维矩阵，第二个元素为一个包含60000个元素的列向量，第一个元素的每一行代表一张图片的每个像素，一共60000行，第二个元素就存储了对相应的标签。而我们取训练样本的10%作为验证样本，进行相同的格式化，而测试样本为没有经过训练的10000张图片。在以cifar_10数据集为实验对象时，把其进行灰度化后，进行相同的格式化处理方式。
3.3实验模型结构
本次实验是在python环境下基于theano函数库搭建好的lenet模型进行参数的调整，以达到在实验准确度可接受情况下减少训练时间的目的。
上图为实验中的基础模型举例说明实验过程，首先以mnist数据集为例，我们的输入图像为一个28*28像素的手写数字图像，在第一层中我们进行了卷积处理，四个滤波器在s1层中我们得到了四张特征图。在这里要特别的说明一下滤波器的大小问题，滤波器的大小可根据图像像素大小和卷积神经网络整体结构进行设置，举例说明，假如说我们的输入图像为28*28像素的图像，我们把第一层卷积层滤波器大小设置为5*5，也就是说我们用一个大小为5*5的局部滑动窗，以步长为一对整张图像进行滑动滤波，则滑动窗会有24个不同的位置，也就是说经过卷积处理后的C1层特征图的大小为24*24。此处的滤波器大小可进行调整，本论文希望通过对滤波器大小的调整，已达到减少训练时间的目的，并寻找调整的理论依据。C1层的特征图个数与卷积过程中滤波器数量相同。S1层是C1经过降采样处理后得到的，也就是说四点经过降采样后变为一个点，我们使用的是最大池方法，所以取这四个点的最大值，也就是说S1层图像大小为12*12像素，具有4张特征图。而同理S1层经过卷积处理得到C2层，此时我们滤波器的大小和个数也可以自行设置，得到的C2层有6张特征图，C2到S2层进行降采样处理，最后面的层由于节点个数较少，我们就用MLP方法进行全连接。
3.4实验参数改进分析
由此可见，我们对滤波器的大小以及个数的改变，可以直接影响到卷积训练参数的个数，从而达到减少训练时间的目的。
从另一种角度来看，增大滤波器的大小，实际效果应该相似于缩小输入图像的像素大小，所以这样我们可以预测增大滤波器的大小会减少样本的训练时间，但是这样也可能会降低训练后的分类的准确率，而滤波器的大小是如何影响训练时间以及分类准确率的，我们通过对两种图片库的实验来进行分析。
4 实验结果与分析
4.1以mnist手写数字数据集作为实验数据
我们知道卷积层可训练参数的数字与滤波器的大小和数字有关，所以我们通过对卷积层滤波器大小的变化来寻找较为普遍的可减少训练参数从而达到减少训练时间的目的。在实验记录中，我们表格纵列记录两层卷积层滤波器大小，横列分别为对已经过训练图像识别和对未经过训练的验证图像进行识别的错误率，最后记录每种滤波器大小搭配的使用时间。我们设定每次试验都进行100次重复训练，每次对权重矩阵进行优化。
此处我们记录两层滤波器大小之和作为横坐标，比较滤波器大小与实验之间的关系。两层滤波器大小相加后相同的元素我们把其对应时间做平均。
4.2以cifar_10数据集作为实验数据
同样是以100次循环训练进行测试，通过改变两层中滤波器的大小来寻找减少训练时间的设定。
此处以同样的方法，记录两层滤波器大小之和作为横坐标，比较滤波器大小与实验之间的关系。
4.3实验结果分析
从两组试验中，在不同的数据集下，我们得到了滤波器的大小与训练时间成反比的关系，而在减少了训练时间的同时确实增大了训练的错误率。
5 总结
通过实验结果分析表明，增大卷积层滤波器大小的方法，在此两种数据库的情况下，是有效减小训练时间的方式，而在不同的数据库对分类准确率的影响程度不同，mnist手写数字数据库中图像之间的相似度非常高，所以滤波器的增大对准确率产生的负面影响较小，而ifar_10数据集中图像之间的相似度较小，所以增大滤波器的大小对其分类结果的准确率的负面影响较大。
参考文献：
[1]LeCun Y， Bengio Y， Hinton G. Deep learning[J]. Nature， 2015， 521（7553）： 436-444.
[2] Ruck D W， Rogers S K， Kabrisky M. Feature selection using a multilayer perceptron[J]. ]Journal of Neural Network Computing， 1990， 2（2）： 40-48.
[3]LeCun Y， Bengio Y. Convolutional networks for images， speech， and time series[J]. The handbook of brain theory and neural networks， 1995， 3361（10）： 1995.
[4] Larochelle H， Bengio Y. Classification using discriminative restricted Boltzmann machines[C]//Proceedings of the 25th international conference on Machine learning. ACM， 2008： 536-543.
[5]Krizhevsky A， Sutskever I， Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2012： 1097-1105.
[6] Zeiler M D， Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networks[C]//European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing， 2014： 818-833.
[7] Jarrett K， Kavukcuoglu K， Lecun Y. What is the best multi-stage architecture for object recognition？[C]//2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision. IEEE， 2009： 2146-2153.
卷积神经网络情感分析篇3
摘要：在网络环境中建立和维系品牌忠诚、培育网络自主名牌是突破发达国家在传统市场的品牌先位优势的可靠着力点。本文比较分析了自主网络品牌和国外网络品牌忠诚的形成机理，探讨非理性因素在网络品牌忠诚形成过程中的作用。实证研究发现，网络品牌忠诚的形成是消费者理性价值驱动和非理性偏好共同作用的结果，而两类网络品牌的忠诚形成机理也存在一定程度上的差别：对于国外网络品牌，消费价值对关系质量影响较小，消费者非理性偏好对网络忠诚有关键影响；对于自主网络品牌，品牌感知成本对关系质量、关系质量对网络忠诚相对重要。
关键词：消费者价值；关系质量；非理性偏好；网络品牌忠诚
中图分类号：F71355 文献标识码：A
收稿日期：2013-11-14
作者简介：齐昕（1979-），男，安徽安庆人，安徽工业大学商学院副教授，研究方向：工商管理。
基金项目：国家社科基金项目，项目编号：12BJL013；教育部人文社科项目，项目编号：13YJC630119；安徽省教育厅人文社科重点项目，项目编号：SK2013A034。一、引言随着网络经济的崛起，依靠网络市场所提供的空间来培育高级要素发展能力，塑造网络自主名牌，成为我国企业突破发达国家在传统市场的品牌先位优势的可靠路径。近年来，越来越多的自主品牌，利用互联网的聚合特性和销售平台，实现了市场的快速扩展。然而，伴随着国外知名品牌对网络的加速渗透，网络自主品牌的运营成本及竞争压力不断加大，建立和维系品牌忠诚成为培育网络自主品牌的竞争优势关键所在。Balabanis（2006）研究认为，增强消费者的忠诚度有两个途经，即提高消费者的满意度与增强消费者的转换障碍。在网络环境下，信息对称透明，网络技术的标准化和近乎完全竞争的市场使网络企业想通过设立转换障碍来保持忠诚度变得不现实，提高消费者价值，系统性地建构消费者关系已成为网络背景下建立和维系网络消费者忠诚的根本出路（Thorsten，2001）。目前，国内外已有大量关于网络消费者价值、网络消费者关系质量与网络忠诚度关系的研究，其核心观点是忠诚度是满意度和信任度的结果，而满意度和信任度又来源于消费价值。但从现实来看，仅从满意和信任的角度来思考品牌忠诚度的形成机理存在一定的局限性。随着“ 满意陷阱” 概念（Reichheld，1996）的提出，人们逐渐认识到仅提供满意和信任不一定能换来消费者忠诚。同时，大多研究将消费者定义为理性的经济人，是以追求自身利益的最大化为核心的，着重讨论了消费价值的利益维度，忽略了消费成本的负面作用以及消费过程中的非理性因素。一个个“ 忠诚神话”（keiningham，2005）的破灭启示我们，需要从新的层面、新的视角来对网络品牌忠诚做进一步研究。本研究结合消费者价值理论、关系质量理论、非理理论，将网络品牌分为自主网络品牌和国外网络品牌两种形式，实证分析两类网络品牌忠诚的形成机理；通过比较两类的网络品牌忠诚度形成机理的异同，提出我国企业网络自主品牌建设的对策。
二、理论背景（一）消费者价值相关理论科特勒（2003）提出了顾客让渡价值理论，认为顾客让渡价值是顾客总价值与顾客总成本之间的差额。总价值大于总成本时，顾客就会满意，否则顾客就不会满意。Thaler(1985) 提出了顾客感知价值这一概念，他认为感知价值是获得效用和交易效用的差值。Zaithaml（1988）认为感知价值是感知利得与感知利失间的一种比较与权衡，感知利得包括显著的内外部特性、感知质量及其他高层次的抽象概念，成本部分包括货币成本和非货币成本。Gronroos（1997）从关系营销的角度阐释了顾客感知价值的含义，认为顾客感知价值的存在具有一定的持续性，“顾客感知价值”总收益包括核心产品价值和附加服务价值，总成本包括价格和关系成本。 （二）关系质量相关理论Crosby（1990）提出了关系质量这一概念，研究认为关系质量包含满意与信任两个维度。满意度指消费者所感知的对产品或服务的整体满意程度。信任指消费者所感知的对销售人员的可靠及诚实的程度。关系质量越高，表示与顾客的关系越好，越能降低顾客对交易的不确定性，使顾客对销售人员、产品或服务产生依赖或好感。Morgan（1994）提出了承诺-信任感理论，他强调信任和关系承诺是维持成功长期关系的必要条件。还有学者综合上面的各家说法，认为满意、信任、承诺是最主要的关系质量衡量层面。总第444期齐 昕：基于自主品牌与国外品牌比较的网络品牌忠诚形成机理研究••••商 业 研 究2014/04（三）非理理论非理是一个被现代心理学、行为学充分证明的现象，较早涉及非理性因素分析社会经济问题的是古典经济学家马尔萨斯（1992），他从现实人的非理性出发，把人的各种欲望引进了经济学。“大多数情况下，人们的决策是采取依赖于习俗、惯例、模仿的形式”(Leibenstein ，1966)。Kahneman（1979）通过大量实验研究发现，人的决策并非都是理性的，其行为经常会偏离传统经济理论的最优行为模式的假设。西蒙(2007)认为所谓理性的经济人只能是有限理性。阿尔布(1992) 认为经济分析应研究人的经济活动、经济行为，以及构成这些活动和行为的理性与非理性因素。
三、研究假设与模型（一）网络品牌的消费者价值与网络消费者关系质量在网络消费者价值构成要素的研究上，Jarvenpaa（1997）认为网络环境下消费者感知价值由产品、服务、购买体验以及消费者风险组成。Eighmey(1997) 对网络顾客价值的分类主要集中于功能性价值，如信息性价值、程序性价值、娱乐价值、容易使用和互动等。Lee Jae-Nam等(2003) 在研究电子商务承诺价值与顾客满意度之间关系时，将顾客承诺价值分为经济价值、产品价值和社会心理价值。 Zhan(2003) 等在B2C电子商务模式下对顾客价值模型进行探测性研究，指出顾客感知价值的关键要素包括产品质量、产品价格、在线购物综合体验、风险感知等。Lee(2004)将网络环境下顾客价值归纳为功利价值与体验价值两大类。董大海（2008）将网络环境下消费者感知价值划分为结果性价值、程序性价值和情感性价值三类。从消费者价值相关理论可以看出，尽管各学者对于消费者价值在描述上有所区别（如顾客让渡价值、顾客感知价值等），但其核心思想是一致的，即消费者价值是消费者获得的总利益与消费者支出的总成本对比之后所形成的对产品或服务效用的总体评价，包括收益与成本两个基本构面。而目前关于网络消费者价值的实证研究大都着重于消费价值的利益维度，忽略了消费成本这一基本维度。本研究将网络品牌的消费者价值的利益维度概括为感知物质利益与感知精神利益两个层面，引入品牌感知成本，从这三个方面对网络品牌的消费者价值进行衡量。在网络背景下，大量研究证明消费者价值是网络顾客满意和信任的前因变量。Lee Jae-Nam等(2003)通过实证研究，证实了质量价值、成本价值与社会心理价值对顾客满意度有正面影响。Yang(2004)研究证实在网络购物环境下，顾客价值也会影响消费者满意和忠诚。Sung-Joon Yoon（2002）通过研究发现网络交易的安全性是驱使顾客网上购物，并对该网站产生信任的驱动因素之一。姚公安、覃正（2010）研究发现信息搜索满意度与网络购物满意度均通过感知的企业网站的易用性、安全性和有用性影响消费者对电子商务企业的信任，企业可以藉改善体验价值来维持消费者对本企业的信任。综上所述，本研究提出如下假设：H1a：网络品牌感知物质利益越高，消费者对网络品牌越满意；H1b：网络品牌感知物质利益越高，消费者对网络品牌越信任；H2a：网络品牌感知精神利益越高，消费者对网络品牌越满意；H2b：网络品牌感知精神利益越高，消费者对网络品牌越信任；H3a：网络品牌感知成本越高，消费者对网络品牌越不满意；H3b：网络品牌感知成本越高，消费者对网络品牌越不信任。（二）网络消费者关系质量、非理性偏好与网络品牌忠诚在网络环境下，学者们主要是沿用传统关系质量理论，将满意、信任作为顾客关系质量的衡量指标（luarn，2003; Harris，2004），或将满意、承诺作为顾客关系质量的衡量指标（宋晓兵，2009），或将信任、承诺作为顾客关系质量的衡量指标（Kristof，2003），或综合满意、信任、承诺作为顾客关系质量的衡量指标（金玉芳，2008），来讨论网络关系质量与网络忠诚之间的关系，研究均发现网络消费者关系质量对网络忠诚有正向的显著影响。同时，结合非理理论可以认为消费过程中不仅有理，而且有非理，消费过程中的非理性因素是不可或缺的。将消费者定义为完全理性的经济人，仅以价值驱动模式来研究消费者忠诚的形成机理，忽略了消费过程中的非理性因素，是不切实际的。因此，本研究结合Crosby（1990）的关系质量模型，以满意和信任作为关系质量的衡量维度，引入非理性偏好这一变量，从理性与非理性两个方面对消费者与品牌的关系进行衡量。综上所述，本研究提出如下假设：H4：消费者对网络品牌满意度越高，消费者对网络品牌越忠诚；H5：消费者对网络品牌信任度越高，消费者对网络品牌越忠诚；H6：消费者对网络品牌非理性偏好越强，消费者对网络品牌越忠诚。（三）模型构建基于以上分析，本研究架构由前因变量(网络品牌感知物质利益、网络品牌感知精神利益和网络品牌感知成本)、中介变量(网络消费者满意、网络消费者信任、网络消费者非理性偏好)、结果变量(网络品牌忠诚)三类变量和相应的路径关系组成，研究模型见图1，希望借此框架来解释及预测网络消费者品牌忠诚形成机理。
四、研究设计（一）变量定义与量化1.网络品牌感知物质利益（PWZLY）科特勒（2003）认为顾客总价值中的物质利益指顾客从某一特定产品或服务中期望的一组经济、功能性利益，主要由产品价值、服务价值、人员价值构成，产品价值是由产品的质量、功能、规格、式样等因素所产生的价值，服务价值是指企业向顾客提供服务所产生的价值，人员价值是指企业员工的经营作风、知识水平、业务能力、工作效率、应变能力等所产生的价值。Jarvenpaa（1997）认为产品价值包括产品价格、产品质量、产品种类等指标，服务包括响应性、保证性、可靠性、准确性、关怀性等指标。 本研究将网络品牌的感知物质利益定义为网络消费者所能感知的网络品牌能为自己提供的物质层面上的功能利益或效用利益。在衡量指标选择上，结合Jarvenpaa（1997）、Lee(2004)等人的研究，从产品质量、服务质量、网站功能、便利性等方面设计六个问项对PWZLY进行测量。2.网络品牌感知精神利益（PJSLY）当购买或使用某一特定品牌能让顾客产生积极的感觉时，该品牌就提供了精神利益(Aaker，2004) 。本研究将网络品牌的感知精神利益定义为网络消费者感知的网络品牌能够满足自己的精神需求的那部分利益。苏勇和陈小平（2003）认为，消费者的精神需要可以分成象征需要和情感需要两大类。本研究从这两个方面设计四个问项对PJSLY进行测量。图1 网络品牌忠诚形成机理研究模型
3.网络品牌感知成本（PCB）科特勒（2003）认为顾客总成本指顾客在评估、获得、使用和抛弃该市场供应品时引起的一组顾客预计费用，包含货币成本、时间成本、精力成本、体力成本等。网络品牌的感知成本指网络消费者感知的获得网络品牌相应利益所付出的成本。参考科特勒的研究，本文从货币成本、时间成本、精力成本、风险成本四个方面对PCB进行测量。4.网络消费者满意（PMY）Oliver（1997）认为，消费者满意感是顾客需要得到满足后的一种心理反应，是消费者对产品和服务的特征或产品和服务本身满足自己需要程度的一种判断。Crosby（1990）认为满意度包括四个方面的内容: 对消费者有利、使消费者愉悦、对销售人员的满意以及消费者对整体销售、服务的满意。本研究将网络消费者满意定义为消费者对品牌的产品与服务实绩与预期标准进行比较后产生的心理反应。顾客满意感既包含认知成分，也包含情感成分，认知成分指消费者对产品与服务实绩与预期标准进行比较的结果，情感成分指比较后产生的心理反应，本研究从这两个方面设计四个问项对PMY 进行测量。5.网络消费者信任（PXR）信任指交换一方相信另一方是诚实的、可靠的，相信对方不会采取对自己不利的行动，而且本身愿意采取可能具有风险的行动来表示信任对方(Morgan，1994) 。Crosby（1990）认为信任度包括: 遵守承诺、忠诚、可靠、诚实和顾客利益第一五个方面。本研究将网络消费者信任定义为消费者对企业的能力、善意以及可信度的了解、评价的基础上逐渐形成的对品牌可靠及诚实的一种信心。本研究从能力、善意以及可信度这三个方面对PXR进行测量。6.网络消费者非理性偏好(PFLXPH)经济非理性指消费者偏离效用最大化原则的一种现象，是由一些外部刺激或自己的内部心理因素决定的，主要包括人们在生产、销售和消费过程中自身的欲望、本能、意志、激情、无意识、习俗、直觉等(张雄，2001)。在大多数情况下，人们的决策是采取依赖于习俗、惯例、模仿的形式(Leibenstein ，1966)。因此，可以将网络消费者非理性偏好定义为消费者在决策过程中的一种倾向与偏爱，这种偏爱或倾向不符合“经济理性人”的要求，不是以价值最大化或效用最大化为决策依据的。本文主要研究影响网络品牌忠诚形成的非理性偏好，具有持续性和重复性等特点；从习惯、从众性、成瘾性、延缓购买、溢价购买这几个方面对PFLXPH进行测量。7.网络品牌忠诚（PZC）目前，对品牌忠诚用得比较多的定义是“顾客忠诚感指顾客长期购买自己偏爱的产品和服务的强烈意愿，以及顾客实际的重复购买行为”（olive，1997）。Smith（2001）提出了衡量网络忠诚度的五个方面：登录网站的频率；浏览网站的时间；再次上站的顾客与只上过一次站的顾客比率；是否向朋友推荐网站；有无回应和交易。本研究将网络品牌忠诚定义为网络消费者对某一网络品牌的良好印象和具有持续消费该品牌产品的倾向与行为。目前，学术界的普遍认同与广泛应用的品牌忠诚度测量方法是以认知理论为基础，通过对态度和行为的度量，两者相结合来预测消费者再次购买同一品牌的概率，以此来衡量消费者品牌忠诚度。本研究中我们也将从顾客的态度和行为两个方面设计六个问项对PPZC进行测量。（二）问卷设计及样本选择基于研究模型并参考前人研究，对问卷中各个变量及其问项进行了初步设计，得到原始量表，通过小范围问卷前测与问卷修正，最终形成了本次调查问卷。问卷分为两部分，问卷一以国外网络品牌为调查主体，问卷二以自主网络品牌为调查主体。每个部分均包括PWZLY、PJSLY、PCB、PMY、PXR、PFLXPH、PZC这7个变量共32个相同问项。问卷采用里克特七分量表，每个问项的备选答案分别为非常不同意、不同意、比较不同意、不确定、比较同意、同意、非常同意，依次用从1到7表示。在样本选择上，根据中国互联网信息中心2008年中国网络购物调查研究报告显示，网购用户中大专及以上用户比例已高达85%，网购用户年龄以18至30岁网民为主。因此在本次调查中，问卷主要针对大专及以上学历青年人发放。调研主要通过网络直接发放、问卷星-在线测评系统等途径进行，本次研究最终共收回401份问卷，删除答题不认真和不完整问卷77份，最终有效问卷324份，有效回收率808%。由于本研究是一次横断研究，且调查数据都从单一被试获取，可能会存在数据的同源误差。依据彭台光 (2006) 的建议，本研究从研究设计上和问卷编排上都采取了相应的措施，尽可能减少同源误差的影响。同时，在进行正式数据分析之前，我们先对数据的同源误差进行检验，本研究通过Harman单因素检验来分析同源误差的严重程度。问卷一、问卷二主成分分析各析出7个因子，解释了总变异量的641%和723%，其中第一个因子解释了214%和286%的变异，且显著负荷（载荷大于05）于第一个因子的题项不多，因此并不存在一个单一的能解释大部分变异的因子，可以认为本研究中同源误差并不是一个突出的问题。
表1 数据的正态检验表Vari-able[]Skewness/Kurtosis testsfor Normality[]Shapiro-Wilk W test for normal data[BHDG1*2，WK6*2。2，WK6。2，WK4，WK5，WK4，WK4，WKW]Pr(Skewness)[]Pr(Kurtosis)[]Adjchi2(2)[]Prob>chi2[]Obs[]W[]V[]z[]Prob>zF1[]0.829[]0.016[]5.71[]0.0574[]324[]0.99819[]0.298[]-2.8[]0.99744F2[]0.162[]0.888[]2[]0.3682[]324[]0.99068[]1.535[]0.992[]0.16051F3[]0.174[]0.296[]2.97[]0.2264[]324[]0.98869[]1.863[]1.439[]0.07505F4[]0.131[]0.422[]2.96[]0.2282[]324[]0.99277[]1.19[]0.403[]0.3434F5[]0.250[]0.179[]3.16[]0.2059[]324[]0.99219[]1.287[]0.583[]0.27982F6[]0.045[]0.379[]4.83[]0.0895[]324[]0.992[]1.317[]0.637[]0.26194F7[]0.064[]0.302[]4.54[]0.1032[]324[]0.99127[]1.438[]0.84[]0.20046F8[]0.059[]0.226[]5.08[]0.0787[]324[]0.99221[]1.283[]0.577[]0.28188F9[]0.168[]0.959[]1.92[]0.3825[]324[]0.99568[]0.711[]-0.788[]0.78466F10[]0.020[]0.481[]5.83[]0.0542[]324[]0.98749[]2.06[]1.673[]0.0472F11[]0.126[]0.582[]2.67[]0.2626[]324[]0.99243[]1.246[]0.51[]0.30513F12[]0.045[]0.636[]4.29[]0.1171[]324[]0.99192[]1.332[]0.663[]0.25381F13[]0.633[]0.262[]1.5[]0.4728[]324[]0.99225[]1.277[]0.566[]0.28563F14[]0.072[]0.136[]5.45[]0.0657[]324[]0.98873[]1.856[]1.431[]0.0762
五、数据分析与假设检验（一）正态性分布检验由于结构方程模型中最常用的估计方法是最大似然估计法(Maximum Likelihood)，然而，最大似然估计法需要满足变量是多元正态分布这一条件(侯杰泰等，2004)。本文通过因子分析求得所有问项的各个公因子及其得分，将其作为不相关的几个变量样本值，对其进行正态检验，即把多元正态性检验的问题化为多个一元综合变量的正态性检验。通过stata软件对问卷一、问卷二提取的14个主成分分析发现，有2个公因子没有通过正态性检验，为了提高样本数据分布的正态性，利用stata软件对数据进行BOX-COX转换(Box-Cox 正态性变换就是寻找参数λ，使变换后的资料最接近正态分布)，转换后，各主成分的正态分布情况都有了很大改善，全部通过了基于变量的偏度和斜度的检验，P值均大于005（见表1），只有F10这个公因子没有通过Shapiro-Wilk检验，这就表明样本分布基本符合SEM模型的正态化要求，这在后文的AMOS拟合结果中也得到了验证。
表2问卷变量与测量指标信度和效度变量[]测量问项[]因子载荷[]α值[]组合信度[]AVEPWZLY[]X1该网络品牌产品质量好、功能全[]0.750 (0.658)[]0.722[]0.861[]0.512[]X2该网络品牌服务完善[]0.697 (0.843)[](0.781)[](0.863)[](0.518)[]X3该网络品牌网站的安全性较高[]0.719 (0.659)[][][][]X4该网络品牌网站速度快、信息全、更新及时[]0.721 (0.767)[][][][]X5浏览该网络品牌网站比较轻松[]0.536 (0.811)[][][][]X6购买该网络品牌产品方便[]0.835 (0.532)[][][]PJSLY[]X7该网络品牌比较符合我的个性[]0.805 (0.767)[]0.853[]0.834[]0.560[]X8使用该网络品牌比较适合我的身份[]0.773 (0.759)[](0.767)[](0.799)[](0.502)[]X9使用该网络品牌能给我带来认同感[]0.605 (0.717)[]X10该网络品牌能给我带来欢乐[]0.792 (0.574)PCB[]X11该网络品牌产品与服务价格较高[]0.818 (0.663)[]0.671[]0.862[]0.610[]X12获得该网络品牌的产品与服务需要大量时间[]0.684 (0.692)[](0.710)[](0.838)[](0.567)[]X13获得该网络品牌的产品与服务需要大量精力[]0.815 (0.777)[]X14获得该网络品牌的产品与服务需要冒风险[]0.799 (0.863)PMY[]X15该网络品牌产品超出了我的期望[]0.700 (0.849)[]0.768[]0.859[]0.606[]X16该网络品牌服务超出了我的预期[]0.776 (0.731)[](0.728)[](0.824)[](0.544)[]X17使用该网络品牌让我非常愉快[]0.747 (0.784)[]X18使用该网络品牌让我非常满意[]0.879 (0.554)PXR[]X19该网络品牌有能力满足我的需要[]0.883 (0.815)[]0.835[]0.778[]0.551[]X20该网络品牌很友善，不会损害我的利益[]0.508 (0.791)[](0.791)[](0.756)[](0.517)[]X21该网络品牌会遵守诺言，值得信任[]0.784 (0.512)PFLXPH[]X22同类型的产品中我已经习惯了该网络品牌[]0.710 (0.741)[]0.697[]0.841[]0.514[]X23我购买该网络品牌产品是因为周围的人都在用[]0.732 (0.765)[](0.737)[](0.834)[](0.504)[]X24在非必要的情况下我也会购买该网络品牌的产品[]0.730 (0.550)[]X25在该网络品牌产品缺货时我愿意延缓购买[]0.713 (0.768)[]X26我愿意付出较多的成本购买该网络品牌的产品[]0.698 (0.703)PZC[]Y1我经常购买该网络品牌的产品[]0.696 (0.702)[]0.715[]0.865[]0.520[]Y2我经常向其他人推荐该网络品牌[]0.724 (0.622)[](0.756)[](0.863)[](0.515)[]Y3我经常上该品牌网站进行互动交流[]0.863 (0.707)[]Y4我没考虑过更换该网络品牌[]0.716 (0.8330[]Y5我愿意为该网络品牌提供一些建议[]0.727 (0.796)[]Y6该网络品牌是我在同类网络品牌中的首选[]0.572 (0.621)注：括号前为问卷一数据，括号内为问卷二数据。
（二）信度和效度检验研究采用Cronbach一致性系数α值以验证信度，信度系数值06为最小可接受的信度值，本研究α值均大于06，组合信度均大于07（见表2），表示信度良好。在效度检验上，研究以理论为基础构建模型及其测量指标，通过理论、文献探讨及问卷前测、探索性因子分析等确保各变量及其问项的重要性及完整性，使问卷有足够的内容效度。用Amos170 软件做验证性因子分析，问卷一的拟合度指标为χ2 /df =1426，RMR= 0055，CFI= 0951，IFI= 0963，RMSEA= 0662，AGFI= 0818； 问卷二的拟合度指标为χ2 /df =1943，RMR= 0041，CFI= 0933，IFI= 0945，RMSEA= 00584，AGFI= 0897，基本符合拟合标准。各变量所有题项在相应因子上的载荷均大于05，同时问卷各变量提取的平均方差(AVE) 都大于05（见表2），表示问卷具有良好的收敛效度。由于本研究相关系数存在负值，采用AVE值和各潜变量相关系数的平方进行比较来测量各变量间的区别效度，从表3、表4可以看出，AVE值都大于各潜变量相关系数的平方，证明变量之间有良好的判别效度。
表3问卷一变量的判别效度[]PWZLY[]PJSLY[]PCB[]PMY[]PXR[]PFLXPH[]PZCPWZLY[]0.512[][][][][][]PJSLY[]0.145[]0.560[][][][][]PCB[]0.113[]0.098[]0.610[][][][]PMY[]0.466[]0.312[]0.448[]0.606[][][]PXR[]0.421[]0.237[]0.314[]0.325[]0.551[][]PFLXPH[]0.303[]0.156[]0.371[]0.199[]0.337[]0.514[]PZC[]0.264[]0.275[]0.323[]0. 397[]0.322[]0.472[]0.520注：矩阵对角线为AVE值,变量间的相关系数平方值位于对角线下,下同。
表4问卷二变量的判别效度[]PWZLY[]PJSLY[]PCB[]PMY[]PXR[]PFLXPH[]PZCPWZLY[]0.518[][][][][][]PJSLY[]0.223[]0.502[][][][][]PCB[]0.256[]0.212[]0.567[][][][]PMY[]0.461[]0.365[]0.447[]0.544[][][]PXR[]0.426[]0.338[]0.483[]0.411[]0.517[][]PFLXPH[]0.197[]0.216[]0.304[]0.386[]0.351[]0.504[]PZC[]0.254[]0.231[]0.388[]0.347[]0.453[]0.416[]0.515图2 国外网络品牌忠诚形成机理研究模型
（三）模型拟合1.问卷一模型拟合利用AMOS170软件采用最大似然估计法对预设模型进行拟合,网络品牌感知精神利益到网络消费者信任、网络品牌感知成本到网络消费者信任的路径系数对应T检验均不显著，根据拟合规则,依次删除网络品牌感知精神利益到网络消费者信任、网络品牌感知成本到网络消费者信任的路径，构建模型进行再次模型拟合，最后得到拟合指标较好的最终的结构方程模型，如图2所示。从输出结果看，多变量正态性检验（Multivariate）峰度系数为1744，CR值为0308，小于196，表明变量服从正态分布，拟合结果是可靠的。从各项拟合指数（见表5）可以看出，χ2 /df为1686，介于1和2之间，RMR=0043，小于005的最高上限，RMSEA =0057，小于008的最高上限，其他各项拟合指数均好于标准值, 显示模型拟合良好。2.问卷二模型拟合利用AMOS170软件对预设模型进行拟合, 从输出结果看，多变量正态性检验（Multivariate）峰度系数为6543，CR值为1155，小于196，表明变量服从正态分布，拟合结果是可靠的。从各项拟合指标（见表6）可以看出，χ2 /df为1044，介于1和2之间，RMR=0037，小于005的最高上限，RMSEA =0048，小于008的最高上限，除AGFI值略低于标准值09外,其余各项拟合指数均好于标准值，显示模型拟合良好。
表5问卷一路径系数及拟合指数通过假设[]路径[]标准化路径系数[]T值[]拟合指数H1a[]PWZLYPMY[]0.275[]2.826**[]χ2 /df = 1.686；RMSEA =0.057H1b[]PWZLY PMY[]0.108[] 2.752**[]GFI=0.926； AGFI=0.901H2a[]PJSLY PMY[]0.174[]2.895**[]IFI= 0.947；NFI=0.929；CFI=0.935H3a[]PCBPMY[]-0.253[]3.770***H4[]PMY PZC[]0.192[]2.195*H5[]PXRPZC[]0.270[]3.027**H6[]PFLXPH PZC[]0.484[]2.681**注：*表示p
图3 自主网络品牌忠诚形成机理研究模型
表6问卷二路径系数及拟合指数通过假设[]路径[]标准化路径系数[]T值[]拟合指数H1a[]PWZLYPMY[]0.186[]3.369***[]χ2 /df = 1.044；RMSEA =0.048H1b[]PWZLYPXR[]0.227[]2.044*[]GFI=0.936； AGFI=0.896H2a[]PJSLYPMY[]0.191[]3.005**[]IFI= 0.949 ；NFI=0.918；CFI=0.945H2b[]PJSLYPXR[]0.177[]2.779**H3a[]PCBPMY[]-0.354[]3.995***H3b[]PCBPXR[]-0.382[]2.027*H4[]PMYPZC[]0.217[]2.886**H5[]PXRPZC[]0.355[]3.253**H6[]PFLXPH PZC[]0.318[]2.971**注：*表示p
六、结论与启示（一）研究结论实证分析发现，网络品牌忠诚的形成是消费者理性价值驱动和非理性偏好共同作用的结果。对于国外网络品牌，网络忠诚的直接影响因素由大到小依次为消费者非理性偏好（0484）、消费者信任（0270）、消费者满意（0192），消费者非理性偏好对网络忠诚有关键影响；而对于自主网络品牌，网络忠诚的直接影响因素由大到小依次为消费者信任（0355）、消费者非理性偏好（0318）、消费者满意（0217），但它们在影响程度上差别不大。在消费者价值和关系质量上，两类网络品牌也存在一定程度上的差别。对于国外网络品牌，消费者满意的直接影响因素为感知物质利益（0275）、感知成本（-0253）、感知精神利益（0174），消费者信任的直接影响因素为感知物质利益（0108），感知精神利益、感知成本对消费者信任没有直接影响；而对于自主网络品牌，消费者满意的直接影响因素为感知成本（-0354）、感知精神利益（0191）、感知物质利益（0186），消费者信任的直接影响因素为感知成本（-0382）、感知物质利益（0227）、感知精神利益（0177），消费价值中的感知成本因素对关系质量相对重要。（二）研究启示与展望在应用方面,本研究对企业实践的启示在于以下几点：首先，消费过程中的非理性偏好在网络品牌忠诚形成过程中发挥着重要作用。企业在网络营销活动中应该关注它、研究它,运用各种策略来影响消费者的非理性偏好,使之向有利于企业营销活动的方向发展。如利用网站独特的框架流程和内容布局,培养消费者的视觉惯性；针对消费者的从众心理，积极发挥各种舆论导向作用等。值得注意的是,非理性思维作为一种判断方式,存在有利和有弊两面性,企业应不断关注和分析非理性因素对消费心理的影响,或利用,或规避,使之在品牌忠诚的形成中发挥良性作用。其次，对于自主网络品牌，降低感知风险、增强消费者信任是品牌忠诚形成的关键。相对于国外网络品牌大多是传统名牌在网络上的延伸，可以利用和继承自己传统品牌的形象和声誉，自主网络品牌对于消费者来说更为陌生，所以对于自主网络品牌来说，构建一个卓越的网络品牌形象和价值规范更为重要。企业应始终如一地兑现对客户的承诺，树立诚信的形象；积极地与消费者展开互动交流，有效减少消费者的不确定性，以降低感知风险，提升消费者对企业的信任。最后，对国外网络品牌的研究发现，非理性偏好作用最大，而消费价值对关系质量影响较小，可能是因为传统环境下形成的消费者与品牌之间的关系会形成一种印象惯性，进而对网络关系质量与网络忠诚产生影响。因此，我国企业在与国外网络品牌竞争过程中，要摒弃采用低成本的竞争战略，从消费者认知角度发掘更有效的竞争渠道。本研究将网络品牌分为自主网络品牌和国外网络品牌两种形式，比较分析了两类网络品牌忠诚的形成机理，探讨非理性因素在网络品牌忠诚形成过程中的作用，具有一定的理论意义。同时，本文中非理性因素的理论研究还有待完善，如非理性偏好的前因和触发机制、非理性偏好与关系质量是否存在一定的关系、非理性因素中的负面因素对网络品牌忠诚的影响等，这些都值得在未来做进一步的深入研究。
参考文献：
［1］ Balabanis G，Reynolds N,Simintiras A. Bases of E-store Loyalty: Perceived Switching Barriers and Satisfaction［J］．Journal of Business Research，2006，59 (2):214-224.
［2］ Thosrten H，Langer M.Modeling and Managing Student Loyalty: An Approach Based on The Concept of Relationship Quality［J］．Journal of Service Research, 2001,3(4): 331-344.
［3］ Frederick F,Reichheld.Learning from Customer Defections［J］．Harvard Business Review,1996，74(2):56-69.
［4］ Keiningham T L, Vavra T G, Aksoy L.Loyalty Myths［M］．New Jersey: John wiley & son, 2005.
［5］ 菲利普•科特勒.营销管理［M］．梅清豪,译.上海:上海人民出版社,2003.
［6］ Thaler R H. Mental Accounting and Consumer Choice［J］．Marketing Science,1985,4（3）:199-214.
［7］ Zeithaml V A. Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: A Means-End Model and Synthesis of Evidence［J］．Journal of Marketing, 1988,52(3): 2-22.
［8］ Gronroos C.Value-driven Relational Marketing from Products to Resources and Competences［J］．Journal of Marketing Management, 1997,13(5): 407-419.
［9］ Crosby L A,Evans K R，Cowles D.Relationship Quality in Services Selling: An InterpersonalInfluence Perspective［J］．Journal of Marketing，1990，54(3):68-81.
［10］Morgan R M, Hunt S D.The Commitment-trust Theory of Relationship Marketing［J］．Journal of Marketing，1994，58(3):20-38.
［11］马尔萨斯.人口原理［M］．朱泱,胡企林,朱和中,译.北京:商务印书馆, 1992.
［12］Leibenstein H. Allocative Efficiency vs. X-Efficiency［J］．The American Economic Review, 1966,56(3):392-415.
［13］Kahneman D, Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk［J］．Econometrica, 1979,47(2):263-291.
［14］赫伯特•西蒙.管理行为［M］． 詹正茂,译.北京：机械工业出版社，2007.
［15］保罗•阿尔布.经济心理学［M］．符锦勇,译.上海:上海译文出版社, 1992.
［16］Jarvenpaa S, Todd P A. Consumer Reaction to Electronic Shopping on the World Wide Web［J］．International Journal of Electronic Commerce, 1997,1(2): 59-77.
［17］Eighmey J. Profiling User Responses to Commercial Websites［J］．Journal of Advertising Research, 1997,37(3): 59-66.
［18］Lee Jae-Nam. The Contribution of Commitment Value in Internet Commerce: An Empirical Investigation［J］．Journal of the Association for Information system, 2003(4): 39-64.
［19］Yang Zhilin，Peterson R T.Customer Perceived Value, Satisfaction, and Loyalty：The Role of Switching Costs［J］．Psychology and Marketing, 2004,21(10):799-822.
［20］Sung-Joon Yoon.The Antecedents and Consequences of Trust in On-line- purchase Decision［J］．Journal of Interactive Marketing, 2002,16(2): 47-63.
［21］姚公安，覃正.消费者对电子商务企业信任保持过程中体验的影响研究［J］．南开管理评论，2010,13（1）:99-107.
［22］宋晓兵，董大海. 互联网环境下关系价值对顾客忠诚的影响研究［J］．管理学报，2009(7):944-951.
［23］Kristof D W，Gaby O S.Assessing the Impact of A Retailer′s Relationship Efforts on Consumers′ Attitudes and Behavior［J］．Journal of Retailing and Consumer Services, 2003,10(2): 95-108.
［24］Aaker D A, Joachimsthaler E.Brand Leadership［M］．New York：The Free Press，2000.
［25］苏勇，陈小平.品牌通鉴［M］．上海:上海人民出版社,2003.
［26］Oliver R L. Satisfaction: A Behavioral Perspective on the Consumer［M］．New York: Irwin McGraw Hill, 1997.
［27］张雄.市场经济中的非理性世界［M］．上海:立信会计出版社, 1998.
［28］Smith E R. Seven Steps to Building E-loyalty［J］．Medical marketing and Media，2001,36(3):94-102.
［29］彭台光,高月慈,林钲.管理研究中的共同方法变异: 问题本质、影响、测试和补救［J］．管理学报, 2006(23):77-98.
［30］侯杰泰.结构方程模型及其应用［M］．北京:教育科学出版社,2004.
Research on the Forming Mechanism of Cyber-brand Loyalty based on the
Comparative Perspective of Self-brand and Foreign Brand QI Xin
(School of Business， Anhui University of Technology， Ma′anshan 243032， China)
卷积神经网络情感分析篇4
【关键词】 网络 社会支持 主观幸福感
本文系2012年江苏省哲学社会科学基金项目《社会支持对高职生主观幸福感的影响机制研究》（2012SJDFDY082）阶段性研究成果。
一、引言
随着社会对职业技术人才需求的扩大，以及国家教育体制改革的深入，我国高等教育的格局已发生了改变，高职院校学生群体的队伍不断壮大，并逐渐成为高校在校生的主体人群。同时，网络时代背景下，大学生已成为网络使用的主体和先锋。大学生社会支持是主观幸福感的一个重要影响因素，因此，研究探讨网络时代背景下高职生社会支持与主观幸福感的关系，以便促进其身心的健康发展，提高高职生的生活质量，使他们更好地回报和服务于社会具有重要的现实意义。
1、主观幸福感
主观幸福感（Subjective well-being，简称SWB）是积极情绪的中的一项重要的研究内容，主观幸福感是一个人积极体验的核心内容。本研究理解为主观幸福感指个体对于自身所处的生活状态的主观感受或体验的感觉。也是衡量个体的生活质量的综合性指标。主观幸福感可以被认为是个体对于生活满意度的评价，个体对自己所处的状态的主观的一种体验，在主观体验的过程中产生了积极的情感与认知。
2、社会支持
社会支持（Social Support，SS）是人与人之间的亲密联系，这种联系是客观存在的或人们能感知到他们能与他人交流、被关心、被接纳，并在他们需要的时候提供帮助。Sarason （1991） 认为，社会支持是人们感知到自己对其希望得到的或能得到外界的支持。Cullen （1994） 认为，社会支持是个体从社区、亲朋好友、或着其社会关系网络中得到的物质与精神上的帮助。Malecki等人（2002）则认为，他人对自己的某些支持就是社会支持，而这种支持不仅能够增强个体的社会适应性，还能使个体免受不利环境的伤害。
3、网络社会支持
网络社会支持（Online Social Support）是指在虚拟空间交往的基础上，人们在情感交流、信息交流、物质交换的过程中被理解和尊重的同时获得的认同感和归属感。研究表明，线下世界的社会支持类型在网上也同样能找到，网络社会支持已经成为传统社会支持的重要补充，并且较线下生活更加有助于人们社会支持行为的获得和给予。
二、方法
1、研究对象
采用整体随机抽样法，抽取盐城工业职业技术学院在校高职学生为研究对象，共发放550份问卷，收回问卷492份（回收率89.5%）。剔除收回问卷中的无效问卷71份，最后获得的有效问卷为421份（有效率为85.6%）。
2、研究工具
主观幸福感问卷采用由Diener等人编制的主观幸福感问卷，包括三个量表分别是生活满意度量表（SWLS）、积极情感和消极情感量表（PANAS）。生活满意度量表包括5个题目，采取7点计分方式，属于自评式，从1到7，强烈反对、反对、有点反对、既不赞成也不反对、有点赞成、赞成和极力赞成。得分越高表示生活满意度越高。积极情感和消极情感量表一共14个题目，其中积极情感6个题目，消极情感8个题目，也分为1-7 个级别，也属于自评式，分别表示为极弱根本没有、很弱偶尔、较弱有时、一般一半时间、较强经常、很强大部分时间、极强所有时间。
社会支持量表采用的是参照姜乾金编制的《社会支持量表》，社会支持量表强调的是个体的自我理解和自我感受，测量个体感受领悟到的、各种来源的社会支持，比如朋友家庭和其他的支持，最后的总分可以体现个体感受到的总的社会支持程本研究依照严标宾的做法，将“领导、亲戚、同事”改为“老师、亲戚、同学”。主要是由三个分量表构成：朋友支持、家庭支持、其他人支持（老师、亲戚、同学），这三个量表分别有4个题目，一共有12个题目。量表采用1到7级的评分标准，1为极不同意，7为极同意，4为中立，得到的总分数越高，则说明社会支持就越好。
青少年网络社会支持问卷采用的是梁晓燕（2008）编制的《青少年网络社会支持问卷》。问卷包括友伴支持、情感支持、信息支持、工具性支持四个维度，共有23个题目。要求被试在5点量表上评估项目与自己的符合程度，从“完全不符合”到“完全符合”，分别计1分至5分。网络社会支持总分分数越高，表示个体获得的支持越多。本量表适用于初中到大学生。量表各项信度指标均达到了测量学的要求，说明问卷比较稳定可靠。
3、研究程序
本研究量表都采用统一的指导语，测试前根据问卷指导语向被试说明注意事项，测试的时间约为15分钟左右。问卷均采用匿名作答，只要求对性别、年级、专业等被试基本情况来填写，并且告知被试回答的问题没有对错，以保证测验结果的真实性和客观性。测试结束后当场就收回问卷，逐一审查，然后无效问卷。
对所有数据进行编码，输入计算机，统计工具采用社会性统计分析软件SPSS17.0进行分析，利用该软件对数据进行了t检验、单因素方差分析、相关分析、回归分析等。
三、结果与分析
1、网络社会支持总体状况分析
从表1可以看到，大学生的网络社会支持整体情况良好，得分中等（M=3.11），说明在大学生在使用网络的过程中，有部分学生获得了网络社会支持。在网络社会支持各维度方面，信息支持（M=3.50）、情感支持（M=3.31）、友伴支持（M=3.16）都比网络社会支持总平均分（M=3.11）要高，只有工具性支持（M=2.26）与总平均分相比较低。
2、大学生现实社会支持总体状况
由表2可知，大学生的社会支持总平均分M=5.17高于中位数4，居中上等程度，即从整体上来看，大学生的现实社会支持整体处于中等偏上的水平，社会支持系统基本不存在问题，其中朋友支持最高，其次是其他支持，家庭支持最低。
3、大学生主观幸福感特征
由表3可知，大学生的消极情感（M=3.45）和生活满意度（M=3.70）的分数都低于中位数水平，而积极情感（M=5.20）高于中位数水平，本研究的结果与郑雪、郭永玉、尤谨、高长松等人的研究结果是相同的。
4、大学生网络社会支持、现实社会支持与主观幸福感的关系
由表4可知，大学生网络社会支持与现实社会支持存在显著的正相关 （p
网络社会支持与主观幸福感的积极情感、生活满意度这两个维度呈显著的正相关（p
大学生的现实社会支持各个维度与主观幸福感的积极情感和生活满意度这两个维度呈显著正相关（p
四、讨论
1、网络社会支持与现实社会支持是交织在一起的。
人们更加明确地意识到：互联网上虚拟的社区不但不会取代我们生活中现实的社区，它还是对生活中现实的社区的一个补充。现在社交网站开始逐渐成为网民在互联网上的重要基础应用之一，我国的社交网站有很多，如人人网、新浪微博、幵心网、QQ校友网等等，社交网站具有实名制的特点，很多高职大学生使用社交网站的主要目的就是和其线下的朋友联系。
2、互联网的使用对大学生心理幸福感有积极的影响。
大学生处于需要亲密感与归属感的发展阶段，他们探究世界、渴望真实地了解世界，他们希望找到与自己志同道合的同伴从而获得相应的支持，他们更加渴望老师、父母、朋友不但理解并且分享自己内心的世界与感受。但是如果他们没有从老师、父母、同伴那里得到这些支持或者在获得支持的过程中出现问题，这时，他们就很可能转从互联网中寻求虚拟的网络社会支持来代替现实的社会支持。互联网的各种特性使得大学生们在能够在网络上敞开心扉，勇于表达出自己内心的真实感受，同时，大学生们还可以利用网络向有需要的同学提供帮助，这样在互联网上就形成了一定的情感联系，从而得到了相应的网络的情感支持。
3、现实社会支持在网络社会支持与主观幸福感之间起完全中介作用
大学生在社交网站的好友中最多的是同学，其次是亲戚，然后是其他现实中有接触的人，由此可见大学生在社交网站上的社交对象是以现实社交圈为基础的，说明大学生在社交网站上的好友与现实社交圈的重合度是比较高的。所以现实社会支持在网络社会支持与主观幸福感的积极情感、生活满意度之间起完全中介作用。
参考文献
卷积神经网络情感分析篇5
关键词：网络教育；学生满意度；影响因素
中图分类号：G72 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）05-111 -03
一、绪论
近年来，“网络教育”“互联网+”频频出现在媒体和书籍资料中，不断被人们所熟知。教育是百年大计，在这样的趋势下，教育行业也响应“互联网+”的方针和政策，一批批网络教育平台兴起，为我国国民教育贡献了巨大的力量。沪江网校就是一个典型的网络教育平台，它是沪江旗下的一个在线学习平台，以社群学习为核心，为学生提供专业的学习性指导和服务。沪江网校倡导大家一起学，互相监督，互动交流，让学生们的学习变得更加地快捷简单。但是，在各大网校日益兴起的今天，沪江网校的规模和质量问题也日显突出，这不仅是沪江存在的弊端，也是如今各大网校亟待解决的问题。尽管开展网络教育的各个机构都非常重视学习资源建设、教学支持硬件系统的完善，但是对于学习满意度的研究并没有像系统建设一样有明显的进展。
二、文献综述
刘景福（2001）阐述了网络教育的情感缺失现状及其成因，提出网络教育不仅要加强认知的培养，同时也要对情感给予较多的关怀，并就如何在网络教育中加大情感关怀的力度提出了对策。
程建钢（2002）就“清华教育在线”网络教育支撑平台，详细讨论了与平台相关的设计原则、模块结构与功能设计、主要特点和关键技术。
武法提教授（2003）在《网络教育应用》一书中对网络教育的定义作了明确的阐述，并且指出网络教育是一种系统的组织活动。
张学波（2004）分析了国内远程高等教育资源建设和应用现状，归纳了国内为共建共享优质资源所做的准备，讨论了建立共享机制的几个关键因素和程序，以及资源共享后带来的一些思考。
刘丽莹（2015）指出在远程教育环境下，网络教学本身比较开放并且很难去监控到老师与学生的交流状况。所以要想提高网络教学的质量，就必须要实施远程监控，建立科学有效的评价体系，保证教学工作科学有序地展开。
陈奇（2015）指出在互联网浪潮的冲击下，教育这一重要的行业必须顺应历史发展的潮流和趋势，把线下的课程转到线上，最大化地利用互联网这一快捷的平台，推动教育行业的发展。
王海荣（2016）基于学习者视角，对国内有代表性的三类学习中心的服务质量进行调研。结果发现，学生整体满意度较高，但是还是存在一些指标比较低的情况。
黄炜（2016）首先运用文献分析法回顾了在线教育发展的背景、现状和模式，然后运用案例分析法研究了“互联网+”环境下在线教育的模式特征，并提取了相关影响因素，对四种典型的在线教育模式进行了实例对比分析，构建了在线教育模式的评价指标体系。在线教育模式在不同层次不同方面均有巨大的发展空间，影响在线教育发展的多个具体因素相互之间也存在区别，在线教育产品应当注重内容的品质与来源，更大程度地提供开放资源，注重功能的多样性和系统的稳定性，有针对性的为用户提供服务，使用户满意度提升，促进其产品的可持续发展。
王盈（2017）采访了网络教育的杰出代表鲍岳桥，他指出了中国传统教育存在的弊端以及在线教育将会成为一个大趋势。
目前关于网络教育的质量评价有多种方式，但是都太过于定量，大多以学生的成绩为衡量教育质量的一个指标。然而，在线教育的主体是学生，应该以“学生满意度”来衡量在线教育的质量。因此，作为研究网校服务学生满意度的研究者，应该实地调查与采访，获取学生最真实的感受，并且对调查的结果用模型进行分析，找出问题的症结所在，采取措施积极解决问题，尽量让在线教育的弊端降到最低。本研究通过查阅并研读了大量参考文献，注意到国内外一些研究者已经就如何提升网络教育学习满意度的问题进行了论证，同时也给后来的研究者提供了宝贵的经验。但总体来说，我国内地研究者的研究通常是基于一些经验的感性认知，还缺少量化分析，难以令人信服。
三、影响因素收集
沪江网校是一家著名的在线教育企业，它的主要业务集中在外语学习这一块，但是同时也涉及其他考试学习。由于网络教育尤其是外语学习主要是大学生们，所以我们采用问卷调查的形式，对150名大学生进行调查（其中包括研究生在内），并从150份样卷中抽取了100份样卷进行数据分析。对影响网络教育学生满意度的影响因素列举如下：
1.环境封闭；
2.缺少监督，很难坚持；
3.没有一套完整的学习方案；
4.归属空虚感，缺少情感交流；
5.受网络或者时间等方面的限制；
6.视频质量一般，甚至失真；
7.功能不完善，开发能力不足；
8.平台的兼容性不够，无法支持常用系统和浏览器；
9.师资很难保证；
10.照搬线下教育弱点多；
11.效率较低。
（一）调查方案
1.调查对象
由于对全社会的网购用户进行调查难度较大，难以操作，而在校大学生是学习外语的主体，其具有鲜明的代表性，所以从实际角度考虑，选择了在校生（包括研究生）进行问卷调查。
2.调查形式
本文采用问卷调查的形式，问卷中测量影响因素的度量主要采用 5 级李克特量表，用聿饬恳饧统一程度，即非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意分别为1、2、3、4、5。 然后根据调查数据进行统计分析，从而得出影响满意度的关键因素。
3.调查方法
为了了解影响在线购物顾客满意度的因素，就近选择在校园里进行调查研究。调查中采取随机抽样的方法，一共投放了150份调查问卷，询问同学们对沪江网校学习满意度的感受，从中选出 100 份问卷进行整合分析。
（二）调查结果数据分析
经统计，这 100 份问卷中男生占 53%，女生占 47%，都具有在沪江网校学习的经历，并且对于网络教育都有自己独特的理解。具体情况如表 1 所示：
表1 关于在线教育满意度影响因素的评分表
从上表可以看出，评分较高的影响因素有环境封闭、缺少情感交流、师资很难保证，而评分较低的影响因素有受网络或者时间等方面的限制，功能不完善，开发能力不足等，其中有74%非常同意环境封闭问题，58%非常同意师资很难保证问题。与此同时缺少监督，照搬线下教育弱点多也是不容忽视的问题。
四、影响因素分析
（一）调查结论
本文运用问卷调查的形式，对数据进行了整理分析，得出影响沪江网校学习学生满意度的几个重要因素：
1.教学环境封闭。在线教育学生一般是在一个封闭的房间里进行的，学生只能和屏幕前的老师进行对话，没有其他可以活动的地方，并且也很难达到身临其境的感觉，并且学生所遇到的问题得不到及时的解决。
2.缺少情感交流。在线教育学生和教师的交流仅仅局限于知识本身，不会像线下那样沟通个人的生活，学生也很难把自己的一些除了知识点本身的困惑告诉给老师。
3.师资很难保证。在线教育的很多平台都声称自己的老师是一线名师，然而这些老师的资质以及学历水平，教学经验，我们很难去查证，导致学生花了冤枉钱。
4.缺少监督。在线教育的学生不可能像在课堂上有老师全方位监督或者是线下家教那样还有家长的监督，很多学生在网校买了网课，但是总是三天打鱼两天晒网，最后花了钱，花了时间什么也没有学到。
5.照搬线下教育弱点多。由于在教育是线下教育的延伸与拓展，所以从某种程度上说，线下教育存在的一些问题，在线教育也会存在，甚至还会更加严重，在这一点上，在线教育要积极创新。
6.效率低。由于有的课程需要实地演练，所以如果只是跟着视频里的老师走的话，学生难免会走神，同时没有主动动手去练习的过程。
（二）调查启示
在打破线下教育的今天，在线教育平台纷纷崛起，但同时在线教育的弊端也日益显著。越来越多的小企业也提供了在线教育的平台，使得像沪江网校这样的老牌在线教育平台受到了前所未有的挑战。沪江网校只有及时地发现问题并采取措施积极地去解决问题，并且加大科技和师资等方面的投入，才能使得自己在竞争中立于不败之地。
五、结论与建议
面对当下网络教育竞争的日趋激烈，沪江网校作为一家资深网络教育平台，更应该扎扎实实打好基础，为其他的企业树立榜样，为此，我根据沪江网校学生的满意度调查结果提出以下几点建议：
（一）保证强大的师资
对于在沪江网校任职的老师必须要对其学历、能力、授课经验以及教学成果进行严格的审查，同时，对于与教学相关的老师的个人资料应该提供给学生，并且，能够根据学生自身的特点为学生提供不同的老师。
（二）加大技术投入
在线学习少不了互联网和一些硬件技术的支持，沪江网校要开拓更多的平台，对于手机、电脑、平板，无论是安卓还是苹果系统都可以支持，同时声音图像各方面也要越来越清晰。
（三）跟踪教学
对于老师的上课的情况要及时跟进，经常跟学生交流，倾听学生的意见，及时审核老师的学情报告，并且把它们反馈给自己的学生，以及学生对老师的意见也要有专门的人负责去沟通。
（四）为师生创造更多情感交流的机会
为学生和老师组建QQ群，在闲暇之余，老师和学生在群里可以畅所欲言，可以聊学习也可以聊生活，增进老师和学生之间的感情，久而久之，还能促进学生的学习积极性。
参考文献：
[1]刘景福.网络教育的情感缺失现状及其对策[J].中国远程育， 2001，（06）：15-17.
[2]程建钢.清华教育在线网络教育支撑平台的研究与设计[J].中国远程教育，2002，（05）：56-60.
[3]武法提.网络教育应用[M].北京：高等教育出版社， 2003.
[4]张学波.建立网络教育优质资源共享机制的探讨[J].中国电化教育，2004，（05）：69-72.
[5]钱晓群.网络教育服务质量学生满意度实证分析[J].中国远程育，2009，（07）：57-60.
[6]刘丽莹.网络教育环境下的教学质量监控研究[J].教育学论坛，2015，（12）：242-243.
[7]陈奇.“互联网+”形势下网络教育的现状与发展趋势[J].中国科技纵横，2015，（19）：210-210.
[8]王海荣.远程教育不同类型学习中心的学生满意度调查研究[J].中国成人教育，2016.
[9]黄炜.“互联网+”背景下的在线教育模式评价研究[J].情报杂志，2016， 35，（09）：124-129.
[10]罗恒.大规模开放在线学习学生互评效果实证研究[J].开放教育研究，2017，（01）：75-83.
[11]王盈，鲍岳桥.在线教育血海中的胆量与智慧[N].软件和集成电路，2017，（01）：76-80.
[12] KD Strang.Predicting student satisfaction and outcomes in online courses using learning activity indicators[J].International Journal of Web-Based Learning，2017，（12）.
卷积神经网络情感分析篇6
【关键词】小学生；感恩倾向；学业成就；网络成瘾；焦虑抑郁
【中图分类号】G449 【文献标识码】A 【文章编号】1674—1536(2011)09—0050—04一、问题提出近年来，随着积极心理学思潮的兴起，感恩逐渐成为心理学研究的热点。[1J感恩是指个体用感激认知、情感和行为了解或回应因他人的恩惠或帮助而使自己获得积极经验或结果的心理倾向。圈有研究表明，感恩是促进个体社会适应最重要的人格特质之一。一方面，感恩与个体多种积极情绪特质、幸福感、身体健康、关系支持、亲社会行为等积极发展结果显著正相关；另一方面，感恩又与多种消极情绪特质、躯体症状、行为问题等众多消极发展结果显著负相关。 然而，这些结论基本上都是基于大学生等成人样本而得到的，针对儿童青少年开展的感恩研究相对比较缺乏。
儿童青少年期是人生发展的关键时期，也是个体感恩意识形成与发展的重要阶段。因此，对儿童青少年开展感恩研究具有重要的理论和实践意义。[41翻鉴于儿童感恩实证研究的缺乏性，以及感恩对于促进个体积极发展的重要价值，本研究拟以小学生为被试，考察小学生感恩倾向的现状及其与学业成就、网络成瘾、焦虑抑郁之间的关系，以期为增进小学生学业成就，预防和控制网络成瘾、焦虑抑郁，进而提升其幸福感，促进其积极发展提供实证陛依据和支持。
田
2011年9月二、研究方法1．研究对象本研究采用随机取样法，选取深圳市4—6年级学生共410人。其中，男生231人，女生179人；4 6年级学生人数分别为120名、149名和141名，平均年龄分别为10．35岁、11．10岁和12．34岁。
2．研究工具
本研究所采用的研究工具包括青少年感恩量表、学业成就问卷、网络成瘾量表和焦虑抑郁量表。
(1)青少年感恩量表
该量表由喻承甫等人问编制，包括“感恩父母(亲人)”、“感恩老师”、“感恩朋友”、“感恩祖国(社会)”和“感恩自然”共5个维度，每个维度均有5个项目，如“父母为了我的成长劳心劳力，他们抚育我不容易”、“以实际行动回报社会对我们青少年的关爱非常必要”等；要求青少年在每个项目上根据最近半年以来的实际感受进行评价；采用七级评分，1表示“完全不符合”，7表示“完全符合”；计算每个维度以及总量表的均分，分数越高表示青少年的感恩水平越高。
本研究中，鉴于青少年感恩的具体化特征和我国感恩思想鲜明的内容对象陛特点，同 从感恩的具体内容出发是探索该量表维度的基本理论思路；在开放式问卷调查和深入访谈基础上编制预测问卷，再通过对720名青少年数据的探索性因素分析和1579名青少年数据的验证性因素分析发现，该量表由上述5个维度构成，基本反映了中国文化背景下青少年感恩的状况。各主要拟合指标为：x =1543．94，df=265，p
(2)学业成就问卷
本研究在参考同类研究的基础上，『91fl明结合深圳市小学教学实际自编了学业成就问卷，要求学生对自己语文、数学、英语三门主科的学业表现进行评价；1表示“60分以下”，2表示“6O一80分”，3表示“80～9O分”，4表示“90分以上”；计分时统计三个项目的平均分，分数越高表示青少年的学业成就越好。
本研究中该问卷的Cronbach’S O／．系数为0．81。
(3)网络成瘾量表
本研究采用Young等人编制的病理性网络使用问卷。『Il该量表共10个项目，如“你是否难以减少或控制自己对网络的使用”；采用5级评分，1表示“完全不符合”，5表示“完全符合”；计算所有项目的平均分，分数越高表明青少年网络成瘾的倾向越强。
本研究中该量表的Cronbach’S仅系数为0．83。
(4)焦虑抑郁量表
本研究采用青少年自评量表中的焦虑抑郁分量表。 该量表共16个项目，要求学生报告自己现在或近六个月的情绪体验状况，如“我感到寂寞”、“我神经过敏，容易激动或紧张”；采用3级评分，1表示“从不”，2表示“有时”，3表示“经常”；计算所有项目的均分，分数越高表示青少年的焦虑抑郁情绪越多。
本研究中该量表的Cronbach’S Or．系数为0．81。
3．施测程序与数据处理
本次施测由心理教师组织，以班级为单位进行团体施测，测试前先征得学校领导、班主任和学生的同意；学生自愿选择填答问卷，作答完毕后现场收回问卷并致谢。问卷完成时间约20分钟。数据处理采用SPSS 11．5软件进行。
三、研究结果 1．小学生感恩倾向的现状(1)小学生感恩倾向的总体状况表l表明，小学生感恩总分均分为6．27，位于七点量表的较高分数段，这表明青少年的感恩倾向较为强烈。取样小学生在感恩量表各维度的得分由高到低依次为“感恩父母(亲人)”、“感恩祖国(社会)”、“感恩老师”、“感恩朋友”和“感恩自然”。
表1 小学生感恩倾向的总体状况
(2)小学生感恩倾向的性别差异本研究采用独立样本t检验，考察了深圳市小学生感恩倾向的性别差异。表2表明，男女学生在感恩问卷全量表及其各维度上的性别差异不显著，但总体而言，女生的感恩倾向强于男生。
表2 小学生感恩倾向的性别差异
(3)小学生感恩倾向的年级差异表3为采用单因素方差分析考察的小学生感恩倾向的年级差异。结果表明，小学生在感恩问卷“感恩老师”维度上存在显著的年级差异(F=3．33，p
表3 小学生感恩倾向的年级差异
注：}表示p
2．小学生感恩倾向与学业成就、网络成瘾、焦虑抑郁的关系本研究采用皮尔逊相关分析，考察了小学生感恩倾向与学业成
就、网络成瘾、焦虑抑郁的关系，结果如表4所示。结果表明，小学生在感恩问卷各维度的得分与其学业成就得分均呈显著正相关，与其网络成瘾得分均呈显著负相关。此外，小学生在感恩问卷中“感恩父母(亲人)”、“感恩老师”、“感恩朋友”和“感恩祖国(社会)”维度的得分与其焦虑抑郁得分呈显著负相关，但他们在“感恩自然”维度的得分与其焦虑抑郁得分相关不显著。
四、讨论
感恩是中华民族的传统美德，“滴水之恩，当涌泉相报”、“投我以桃，报之以李”等古训，“谁言寸草心，报得三春晖”等充满感恩情怀的佳句，充分体现了中国人高度重视感恩的民族文化。感恩是每个中国人都应有的基本道德准则，感恩品质的良好发展有助于个体责任意识、自立意识、自尊意识、健全人格的培养和人的全面发展等。
1．小学生感恩倾向的现状
本研究发现，当前我国小学生的感恩意识较为强烈，这与我国的传统文化和长期以来的学校感恩教育息息相关。青少年自懂事起即从家庭、学校和社会耳濡目染地接受着感恩思想的熏陶，时间的累积使感恩意识逐渐成为个体的一种心理倾向。此外，青少年感恩的对象主要体现在父母(亲人)、教师、朋友、祖国(社会)和自然上，这与我国感恩思想鲜明的内容对象性特征有关。[13】【l 41『l 懦家文化推崇“仁、忠、孝、节、义”，仁为报自然和社会之恩，忠为报君国之恩，孝为报亲恩，节为报夫恩，义为报友恩。 同样，中国民间最重要的精神信仰“天地君亲师”也反映了中国人敬天法地、孝亲顺长、忠君爱国、尊师重教的价值取向。 本次研究发现，深圳市小学生的感恩倾向由高到低依次为感恩父母(亲人)、感恩祖国(社会)、感恩老师、感恩朋友和感恩自然。儒家文化首先是一部“孝”文化，因而感恩父母(亲人)在青少年感恩内涵中最为突出。 9】父母赐予我们生命，辛勤劳动抚育子女成长，感恩父母天经地义；而亲人在El常生活中给予了我们无私的关爱。感恩祖国是指感祖国培育之恩；中华民族是集体主义民族，不同于西方的个人主义，国家利益高于个人利益，“天下兴亡，匹夫有责”等蕴含着强烈的社会责任感和历史使命感。感恩社会是指饮水思源，感社会关爱之恩。青少年的健康成长离不开社会各界的支持和关爱，免费义务教育、希望工程等即是其具体体现。感恩老师是指感老师谆谆教诲之恩。尊师重教是中华民族的优良传统，是中国人亘古不变的理念；古有“一日为师，终生为父”等古训，今有“教师是人类灵魂的工程师”等时代标语。个体生活在社会之中，离不开他人的关怀和照顾，因而青少年需要珍惜友情，不忘感念朋友关怀与协助之恩。此外，大自然是人类生存发展的母亲，理应受到尊重与保护；在当前环境破坏不断加剧的大背景下，保护大自然受到了全人类前所未有的关注，这进一步加强了人类对大自然的感恩意识。
本研究发现，男生在感恩问卷全量表及其各维度上的得分差异不显著，但总体而言，女生的感恩水平高于男生。这与以往中学生群体的感恩研究结果一致，[2o1(2 呵能出于以下两个方面原因。 (1)感恩是一种移情能力，反映的是人们对利他主义的认可和欣赏，而女性的移情能力普遍高于男性；(2)一般而表4 小学生感恩倾向与其学业成就、网络成瘾和焦虑抑郁的相关田2011年9月言，女性以人际关系为价值导向，男性以竞争和物质主义为价值导向，由于感恩与受恩惠、依赖、从属等相关联，因而大部分男性认为表达感恩会损害其社会地位，女性则往往认为表达感恩等积极情绪可建构和谐的人际关系，进而促进其关联性和自主性。此外，女生相较男生而言较为温和、善解人意，这可能对她们感恩情绪的表达有一定的促进作用。
本研究也发现，四年级学生的感恩倾向要高于五六年级学生，且在其“感恩老师”维度上的得分存在显著差异。这与以往开展的成人和青少年研究有了不太一致的发现。 ]五六年级学生中的部分人开始步人青春期，在此阶段，尽管个体的移情能力和社交能力得到了一定的发展，但其自主独立意识逐渐觉醒、逆反心理逐渐凸显。因此，出现四年级学生的感恩水平高于五六年级学生的结论，可能是由于低年级学生的自主独立意识、逆反心理相对较弱，就算教师批评他们，也大多会心平气和地接受；而五六年级的学生往往会有较为强烈的反抗情绪，个别极端者甚至会当面顶撞教师。这也提示我们，应该特别关注小学高年级学生的感恩教育。
2．小学生感恩倾向与学业成就、网络成瘾、焦虑抑郁的关系本次调查结果表明，小学生的感恩特质与其学业成就呈显著正相关，与网络成瘾和焦虑抑郁情绪则呈显著负相关，即小学生的感恩倾向越强，其学业成就越好，网络成瘾和焦虑抑郁情绪则越少。这与中学生样本的研究结论一致。 闭口司本研究认为，小学生的感恩特质有助于其学业成就的提升，有利于网络成瘾、焦虑抑郁等消极情绪的减少。中国文化背景下，孩子从小即受到家庭、学校和社会的感恩教育；感恩回馈行为是感恩的核心内涵，感恩水平高的孩子往往将对父母、老师、祖国、社会等的感激之情实践于更加努力学习、积极参加社会公益活动上，同时减少网络成瘾等严重妨碍感恩回馈的风险行为。
此外，感恩特质高的个体具有更好的人际关系，且父母、同伴和教师的支持水平较高，高水平的社会支持既有利于他们应对风险情境，提高适应水平，同时也是其幸福感的重要来源。
笔者认为，感恩的成就动机理论、拓展建构理论、应对理论、道德情感理论以及积极情感理论很好地解释了感恩与学业成就、网络成瘾和焦虑抑郁之间的关系。 惑恩的成就动机理论指出，感恩可激发个体的目标追求和成就动机，有利于青少年更多地参与学校活动，学校活动的积极参与促进了他们学业成就的提高，降低了他们网络成瘾的可能性。拓展建构理论认为，感恩是一种积极情绪，对个体的认知具有启动和拓展效应，能够扩大个体的注意范围，增强认知灵活性，以及更新和拓展个体的认知地图；同时，感恩也可建构个体身体资源、人际支持资源等个体资源。应对理论认为，感恩倾向强的个体更多积极应对评价，采用更多的积极应对策略；高水平的认知能力、应对能力和丰富的个体资源可有效地促进个体适应，减少网络成瘾等失败后逃避现实的行为以及焦虑抑郁情绪。道德情感理论指出，感恩是一种道德情感，可强有力地激发个体的道德动机和行为，因而感恩的个体具有较多的亲社会行为，相伴随地，其焦虑抑郁情绪较少。~LJ，b，亲社会行为水平较高的学生往往更受同伴的接纳和欢迎，高同伴接纳或受欢迎的社交地位又与高学业成就相关联，高同伴拒绝与学习困难相关联。 积极情绪理论则指出，感恩本身是一种积极情绪，且同时可增进大量积极情绪，减少焦虑抑郁等众多消极情绪。
研究也表明，小学生的感恩自然倾向与其焦虑抑郁情绪的相关不显著。这可能是由于相对于农村学生，城市儿童与大自然的接触较少，对自然给予人类的恩惠体验不深，从而导致其感恩自然情感较为缺乏。这也提示我们，要特别关注城市儿童的感恩自然教育，从小建立其对自然的亲切感，促进其感激大自然、保护大自然的责任意识。
总之，我国的感恩实证研究还处于起步阶段，本研究对于当前我国小学生的感恩教育与实践具有重要的启示意义。学校和教师可以借鉴国外感恩教育的先进理念和经验，加大对我国小学生，特别是小学高年级学生的感恩教育，以促进其积极发展。
卷积神经网络情感分析篇7
关键词：创业；个人主动性；社会网络；社会支持；创业者
一、 问题的提出
从组织层面角度来看，社会支持网络同样对于创业者而言不仅起到促进心理健康的作用，而且对于获得资源，实现创业目标也发挥了重要的影响。而这两者的关系却又是密切相关的。近二十多年，创业研究领域的学者们一直试图从不同角度解释创业成功的机制。经过较长时间的“百家争鸣”，逐渐形成了几种研究思路侧重点不同的理论学派。其中，比较有影响力的主要有以下四类：特质论（trait theory）、机会论（opportunity therory）、资源论（resource theory）、管理论（management theory）、网络理论（network theory）。
龚志周和重鸣（2005）研究中总结认为资源论强调要运用资源创造财富，对各类资源的有效组合及利用是创业成功的关键。该理论的支持者往往以资源作为创业研究分析的焦点，探索有利于获得创业成功的各类关键资源，以及创业者如何获取、利用、整合这些资源达成创业目标的过程。目前，讨论最多的关键创业资源包括金融资本（davila et al.，2003；wright et al.，1997），人力资本（westhead et al.，2001；cooper et al.，1994），社会关系网络资本（ulhoi et al.，2005；hoang et al.，2003）等。从资源的角度分析创业现象的研究显示，对资源可获取性及其价值的预期，是影响创业决策的一个关键要素（evans et al.，1989；sc-humpeter，1934）；识别并获取人力及组织资源是创业企业不断发展的源动力（brush et al.，1999）。开发并转化资源是创业者领导力的一个核心维度，并会影响创业的长期绩效（bergmann lichtenstein et al.，2001）。
尽管已有研究都认为创业者的控制感、个人主动性及社会支持网络对创业成功均发挥了重要作用，然而很少有研究关注影响创业者社会支持网络的个性特征所扮演的重要角色。个人主动性这个重要的创业特质在创业社会网络及社会支持中的作用究竟如何值得探讨。这也是本文拟要解决的关键问题。
总结来说，创业者就是不断通过社会网络把各种资源有效组合在一起而达成创业目标。本研究认为社会支持网络对于创业者而言不仅是其获得宝贵资源的首要渠道，同时也是保证创业者旺盛创业精神的重要变量。
二、 研究方法
1. 取样与数据收集。研究从2007年10月~2008年12月，对北京、上海、长春、浙江、江苏、福建、等地，合计235家企业取样。发放问卷407份，回收问卷247份，回收率60.7%，剔除无效问卷21份，有效问卷235份，有效回收率为57.8%。收集的数据用于分析创业者个人主动性与创业社会网络特征的关系。从回答者的情况看，男性（69.2%）和女性（30.8%）；初中和小学以下（22.9%），高中（30.6%），大专（30.2%），本科和硕士以上（16.3%）；从企业背景看，加工制造业（47.2%）计算机软件（29.6%）服务型企业（23.2%），企业规模中，偏大型（8.2%）中型（39.3%），偏小型（52.5%）。
2. 测量工具。创业者的个人主动性问卷，以frese等（1997）研究中的版本为基础，取自中德课题研究中的项目改编而成（frese & soose，1996），此问卷的信度和效度被广为认可。我们对该问卷的英文版做了翻译（共有14题），并且邀请翻译专业的研究生逆向翻译成英文，以对照中文版的准确性。通过修订和试测，因素分析验证了个人主动性的两维结构（共10题）。正式问卷中，任务主动应对共6个项目；关系主动构建共4个项目。内部一致性系数从0.846~0.886，整体问卷的信度系数为0.920。两因素累计解释百分比为66.57%。
自我中心式社会网络的结构特征通过大小、密度、跨度（haines & hurlbert，1992）、密度和频率（house & ka-hn，1985；marsden & campbell，1984）来测量。本研究中采用韦雪艳（2010）开发的创业者社会网络的测量工具，只关注关系网络和利益网络中的三个子维度：网络大小、网络跨度和关系强度是创业者社会网络中的核心要素。网络大小是指同创业者社会网络中总的接触数量。网络跨度是指个体社会网络中关系的多元性。本文采用社会网络的关系类别来测量创业者的社会网络跨度。关系强度，即纽带强度是一个多层次结构，由交互作用频率，关系持续度和情感强度构成（granovetter，1973）。创业者的纽带强度是纽带强度各维度的标准分的总和。本文从四个方面来测量创业者社会网络的关系强度。①你认为在他心目中，你与他有多亲近；②你认为在你心目中，你与他有多亲近；③平均同他接触的频率（电话、谈话）；④彼此了解有多久；正式问卷由创业者根据利克特5点量表自陈回答。比如，1表示“特别亲密”，2表示“亲密”，3表示“一般”，4表示“有一定距离”，5表示“有很大距离”，问卷的重测信度为0.72。
社会支持问卷采用house（1981）的维度结构，我们对该问卷进行了修订和试测，因素分析验证了思维度结构。包括：①信息性支持（4个题目）：是指创业者积极搜索各类商业信息，并且对此保持高度敏感，信息性支持意味着提供给个体关于创业者能够应对企业的或者环境的问题的信息；②情感性支持（4个题目）：是社会支持的最重要类型，包括提供给创业者同情、关心、爱和信任。指创业者；③工具性支持（2个题目）：是指有助于创业者个体需要的工具性行为，比如提供给创业者家庭帮助、提供实际的服务。④反馈性支持（4个项目）：是一种信息流动，来自创业者个体能够用来评价自己的他人。它也包括来自他人的反馈性质的信息。尽管这四种支持不完全相互独立，但是他们表现出是社会支持的独立纬度（house，1981）。四个因素可解释的方差变异在28.24%~16.15%之间，累计后一共解释73.39%的变异。从内部一致性系数在0.709~0.864之间，总体的内部一致性系数为0.926。
3. 统计分析。数据分析采用spss13.0和结构方程建模软件amos5.0。统计分析方法包括探索性因素分析、验证性因素分析。
三、 研究结果
1. 相关分析。表1是本研究的描述性统计与相关分析，包括个人主动性的两个维度（任务主动应对、网络主动构建）、社会网络的六个子维度（关系网络大小、利益网络大小、关系网络跨度、利益网络跨度、关系网络强度、利益网络强度）和社会支持的四个子维度（信息性支持、工具性支持、情感性支持、反馈性支持）。
结果显示：任务应对只同社会网络的六个子因素中的利益强度有显著性相关（r=0.33***）；此外，任务应对同社会支持的四个维度均有显著性相关；关系构建与利益强度有显著性相关（r=0.34***），同社会支持四个子维度有显著性相关；关系强度同情感支持有显著性相关（r=0.21*），利益强度同信息支持和工具支持有显著性相关（r=0.21*；r=0.24*）。
2. 回归分析。相关分析只能说明各个变量以及变量的子因素之间是否存在关系，无法证明各个变量之间的影响程度以及如何影响的机制。因此，为了进一步验证变量之间关系及其显著性程度，需要对各个因素开展多元回归分析。根据表2结果表明：个人主动性中的任务主动应对维度对获取信息性支持的预测效应显著（β=0.41*）；任务主动应对维度和关系大小维度对获取工具性支持的预测效应显著（β=0.34*；β=0.29*）；任务主动应对维度和关系大小维度对获取情感性支持的预测效应显著（β=0.22*；β=0.33*）；关系大小维度和关系强度维度对获取反馈性支持的预测效应显著（β=0.36**；β=0.23*）；通过个体的自我努力克服困难，前瞻主动，行动领先，就会获取更多的社会支持，为企业的成长和个体缓解压力获取更多的资源。此外，这些结果恰恰说明了中国背景下形成的“差序关系格局”扮演了重要角色。因亲密关系的人群（血缘、姻缘）而缔结的关系网络越大，自然获取的工具性支持、情感性支持和反馈性支持就越大。
3. 缓冲效应检验。baron和kenny（1986）指出缓冲效应意味着两个变量的因果关系是缓冲变量的函数。当自变量和缓冲变量都是连续变量时，用带有乘积项的回归模型，做层次回归分析：①做因变量对自变量的缓冲变量回归，得到决定系数r2。②做因变量对自变量、缓冲变量和自变量与缓冲变量乘积项的回归得r2，若显著，则缓冲效应显著；或者，做自变量与缓冲变量成绩项的偏回归系数检验，若显著，则缓冲效应显著。
采用多元回归方程，文本并未检验出个人主动性在社会网络与社会支持关系中的调节效应。
四、 讨论
创业社会网络是一个六维度的构思。经过重复测量，研究结果验证了创业社会网络测量工具具有良好的重测信度。创业社会网络的测量方式并非完全采取问卷的方式获得的。更多的采用回溯的方法，让创业者回忆、评价、给出判断，对自己的社会网络结构得出一个全面的结果。创业社会网络包括六个方面。根据中国企业家社会网络的文化特征，我们通过访谈发现创业者的社会网络包括关系网络和利益网络。“差序格局”不仅体现在普通的个体身上，在创业者创立并发展企业的过程中依然可以找到“影子”。中国中小民营企业中，大部分企业都是家族企业，许多创业者也意识到“差序格局”会对发展企业产生弊端。因此，其中一部分创业者会更敏锐的试图从“家族企业”向“现代企业”管理转变。而最重要的一个方面，就是企业的管理关系格局，用人关系格局，发展企业的利益关系格局上的变化。关系网络虽然在一定程度上因此存在自然的信任而节约“成本”，但是企业最终的高速发展必定要突破单纯的亲属关系－近距离的血缘和姻亲纽带，发展更宽泛的利益网络。创业者的社会网络包括六个方面：①关系网络大小；②关系网络跨度；③关系网络强度；④利益网络大小；⑤利益网络跨度；⑥利益网络强度。创业社会网络六个方面相互独立，创业关系网络和创业利益网络良好的区别了创业者社会网络结构。
经过逐步层次回归，研究发现了创业社会网络与之间丰富的关系机制。本文发现：“差序格局”依然存在于中国创业者样本中；通过血缘亲属关系形成的关系网络越大，创业者获得的情感性支持工具性支持和反馈性支持越多，由此获得了更多的资源；这是因为通过血缘亲属关系形成的关系网络，本身自然会带来创业者需求的社会支持。
此外，关系网络强度越强，创业者知觉到的反馈性支持越多，来自关系网络的反馈对于企业发展更有价值。边燕杰的强关系理论（1997）在中国创业者样本中又一次得到验证。李孔岳（2007）分析中国创业者的具体关系运作模式是一种渗透模式：以己为中心，通过血缘关系、亲缘关系、地缘关系不断向外延伸来扩展自己的关系网络。
最后，当基于长期目标的创业者发现环境是负面的，但是可以改变的时候，就会产生自我发动的行为，寻找社会支持。关系网络本身会带给创业者相应的社会支持，但高主动性个体会有更多自我发动的行为，有明确目标导向去积极寻求对于创业者而言更重要的信息性支持、情感性支持和工具性支持。因此，高主动性个体，尤其是任务应对积极主动的个体，知觉到的信息性支持、情感性支持和工具性支持就会越多。fay和frese（2001）认为基于任务驱动和激励行为的个人主动性应该被整合到个人主动性理论中。即个人主动性中的自我发动行为并非完全基于内在动机。这一点在创业者的创业背景中得以体现。尽管如此，本文并未验证个人主动性中的关系主动构建对社会支持会产生巨大的作用。笔者认为，即使创业者积极主动构建了社会网络，花了许多精力，但这些网络并不全部带来社会支持。利益社会网络为创业者获取资源所起到的作用还需要进一步验证。中国文化背景下，也许“信任”在社会网络中扮演了重要角色。企业发展同个体诚信依然具有通性。访谈过程中，我们发现信誉维度会为个体和企业带来更大的社会支持。其中的关系机制，需要我们在今后的研究中细腻的探讨。
参考文献：
1. 韦雪艳,王重鸣.创业企业网络演化研究——从萌芽到早期发展.技术经济,2006,25（10）:71-73，114-114.
2. 龚志周,王重鸣.电子商务创业压力及其对创业绩效影响研究,中国期刊网博士论文库,2005:49-55.
3. 丁岳枫，王重鸣.创业组织学习与创业绩效的关系，中国期刊网博士论文库，2006:1-2.
4. temple, jonathan. a positive effect of hu- man capital on growth,economics letters, elsevier.1999，65（1）:131-134.
5. marsden,p.v. campbell,k.e. measuring tie strength.social forces，1984,（63）:482-501.
6. 韦雪艳,王重鸣,段锦云.民营企业二元社会网络模式及演化特征研究.重庆大学学报社科版,2010,16（2）:52-59.
卷积神经网络情感分析篇8
邓琳
关于网络对青少年的影响的思考与调查
摘要：当今社会网络已成为生活中必不可少的一部分，而作为祖国的新一代的青少年也不可避免地被卷入这股网络旋风。网络对青少年的影响有利有弊，在开阔青少年额眼界、引导青少年积极向上的同时也带来了一些负面的影响。如何引导青少年正确地运用网络、健康成长是家长与社会共同关心的问题。
一：问卷调查与分析。
本次问卷共发放50份，取其中十份进行整理，其结果分析如下：20%在10岁以下开始接触网络，45%在10~15岁35%在15岁以上。上网地点有64%的青少年喜欢在网吧等娱乐场所上网，他们认为在网吧等热闹的地方打游戏更有氛围。有86%的人大部分上网时间用于交友聊天，60%的人大部分的上网时间用于看电影、电视、玩游戏、听音乐，而只有少数人的大多数上网时间是用来翻阅资料。由此可见，青少年的大多数上网时间是用于娱乐活动。对于青少年的网上交友70%的人表示赞同，认为网上交友可以扩大交友面、随时与亲人朋友取得及时的联系。但因为网上存在的诈骗信息使得部分人不支持孩子网上交友。对于网络上真实存在的一些不良信息和诈骗信息，6%的家长要求孩子必须在其监督下上网。以上为本次问卷调查的结果分析。目前，有很多青少年沉溺于网络，把虚拟世界打打杀杀带到现实生活中的问题少年比比皆是。综上所述：网络对于青少年来说是一把双刃剑，因此，引导青少年正确使用网络的问题刻不容缓。
二：网络对青少年的正面影响。
（一）网络是一个多元化的平台。
它的开放性和方便性、内容的多样性和广泛性，为青少年提供了一个广阔的学习空间，大大拓宽了青少年的学识层面，有利于青少年视野的开阔、更好地学习和进步；
（二）网络是一个自由化的平台。
它存在着许多新鲜的和未知的事物，可以最大化挖掘和发现青少年的潜力。青少年可以在网络世界里畅所欲言，有利于培养发散性思维，这就有利于他们正确地树立人生观、价值观、世界观，更有利于他们正确地看待周边的人和事；
（三）网络是信息交流最广泛的平台。
网络上的信息极其丰富，而且更新速度非常快。 它可以使青少年以一种系统的眼光看待问题和积极利用现代化工具去分析问题、解决问题。中学生们特别是高中生可以利用网络了解最新的教育 动态，因为这几年的高考还在改革索之中，每年几乎都会出台许多新措施。而平时好些学生不大关心电视和报纸上的新闻， 只一味地埋头书海， 所以可以从网上查询与教育相关的新闻以此来调整复习重点，适应高考新举措。
（四）青少年的创造能力得到了发展
随着国内几大互联网的崛起，年轻的网络创建者们成为了青少年的榜样。网络创业的神话、网络平等的故事激励着大量朝气蓬勃的年轻人。知识与创造力的重要性已越来越深地植根于广大青少年的心中。青少年在这种浩如烟海的信息面前，不再看中"博闻强记",计算机和网络就是他们的记忆。他们面临最重要的任务不是获取已知，而是以高度的想象力去创造和运用新知识。网络使青少年的观念发生了革命性的变革，无论是在创新观念、锻炼创新思维、培养创新能力、实现创新内容等方面都得到了极大的提高；
（五）满足了青少年交流、沟通和理解的需要。
越来越多的青少年热衷于进入网络世界，和自己有着相同志趣爱好的人结成一个亲密的社区，甚至与远在地球另一端的好友交谈，就像现实生活中真正的朋友一样。 学生一个被人经常提及的缺点就是缺乏信心，不敢与外界对话、 交流， 而在网络这个自由、平等、开放的交往空间，许多孩子可以变得自信、开朗、幽默。网络文化为他们探索自律、独立的自我起到了安慰和牵引的作用。
三：网络对青少年的负面影响。
（一）对于青少年"三观"形成构成潜在威胁。
青少年很容易在网络上接触到资本主义的宣传论调、文化思想等，思想处于极度矛盾、混乱中，其人生观、价值观极易发生倾斜，从而滋生全盘西化、享乐主义、拜金主义、崇洋媚外等不良思潮。
网络改变了青年在工作和生活中的人际关系及生活方式。
青少年在网上公开、坦白地发表观点意见，要求平等对话，对青少年工作者的权威性提出挑战，使思想政治工作的效果往往不能达到预期。同时，上网使青少年容易形成一种以自我为中心的生存方式，集体意识淡薄，个人自由主义思潮泛滥。信息垃圾弱化青少年的思想道德意识。有关专家调查，网上信息47%与色情有关，六成左右的青少年在网上无意中接触到黄色信息。还有一些非法组织或个人也在网上扰乱政治经济的黑色信息，蛊惑青少年。这种信息垃圾将弱化青少年思想道德意识，污染青少年心灵，误导青少年行为。长期上网会引发青少年网络孤独症，人际情感淡漠，对现实社会产生不认可甚至逃避的心理；"网恋"和网络聊天会引发青少年系列感情纠葛，导致各种情感问题；网络的虚拟性、隐蔽性，会诱发青少年的双重人格障碍；
网络的隐蔽性。
一方面，少数青少年浏览黄 色和非法网站，利用虚假身份进行恶意交友、聊天。另一方面网络犯罪增多，例如传播病毒、黑客入侵、通过银行 和信用卡盗窃、诈骗等。这些犯罪主体以青少年为主，大多数动机单纯，有的甚至是为了"好玩"、"过瘾"和"显示才华".另外，有关网络的法律制度不健全也容易给青少年犯罪以可趁之机；
网络对青少年自身的身体健康影响。
网络操纵时间失控，会导致网络成瘾症，使青少年变得孤独、敏感、长时间连续上网会造成情绪低落、眼花、双手颤抖、疲乏无力、食欲不振、焦躁不安、血压升高、植物神经功能紊乱、睡眠障碍，有的甚至消极自杀；不良的上网环境也会损害青少年的身体健康。 忧郁、警觉、不服从社会规范，甚至出现精神障碍、自杀等情况。
四：建议与对策。
（一）保护自己。抵御网络不文明内容的危害。增强自互意识
（二）从学校出发，学校应该加强对青少年的网络教育，让青少年认识上网的利与弊，尽可能 利用现代技术来获取新的知识。另一方面，学校也要增加与家长的交流，共同引导青少年正 确的使用网络。学校也可以开展一些丰富、形式多样寓教于乐的网上活动，充分利用网络的 吸引力来提高青少年的心理素质， 还可以开展一系列的心理辅导课程， 引导青少年心理上的 健康成长。
（三）必须加强对青少年的思想政治教育，以马列主义，毛泽东思想，邓小平理论和"三个代表"重要思想教育引导广大青少年，使他们坚定共产主义理想信念，努力树立起正确的人生观、世界观和价值观，强化爱国主义意识和宏扬民族精神。
卷积神经网络情感分析篇9
【关键词】 因特网；行为，成瘾；心理学；社会经济因素；学生
【中图分类号】 R 179 R 395.6 R 163 【文献标识码】 A 【文章编号】 1 000-9817(2007)07-0616-03
Psychosocial Factors Related to Internet Addiction Disorders Among Senio r Middle School Students in Zhejiang Province/ZHANG Rong-hua*, CHEN W ei-ping, ZHU Yi-hong, et al. * Zhejiang Provincial Center for Disease Preven tion and Control, Hangzhou(310009),China
【Abstract】 Objective To study the prevalence of internet add iction disorder(IAD) and the related psychosocial factors, and to provide bases for prevention measures. Methods A random sample of senior midd le school students from 11 cities or towns were investigated with self-administered questionnaire, Internet Addictio n Test(IAT), Eysenck Personality Questionnaire(EPQ), Coping Style Scale for Middl e School Students, and Stressor Scale for Middle School Students. Result s The prevalence of IAD was 8.9%, which was higher in schoolboys than i n schoolgirls. All scores of Stressor Scale were higher in IAD group than in non IAD group. All the scores of coping style are correlated with total score of IA T except for suppor t seeking. The P score and N score in EPQ were higher in IAD group than in non I AD group and L score was lower in IAD. Multiple stepwise regression analysis ind icated that education manner of parents, L score, flight, fantasy and denial, Pscore and accompanier pressure entered the equation.Conclusion Psychological intervention of internet addiction can be conducted based on each factors of stress.
【Key words】 Internet;Behavior,addictive;Psychology;Socioecono mic factors;Students
网络是一把“双刃剑”，既可以让人们获得大量信息，给生活带来便利，也可能使部分 人群 沉溺于其中，导致种种负面影响。网络成瘾症（Internet addiction disorder，IAD）是指 由于过度使用互联网而导致社会心理损害的一种疾病［1］，轻者影响个体的学习、 社交，重者可造成人体植物神经紊乱，体内激素水平失衡，免疫功能降低，引发紧张性头疼 、焦虑、忧郁等疾病，严重的甚至可导致死亡。国内网络成瘾的研究尚处于起步阶段，多集 中在大学生这一群体［2］。而高中生正处于性格发展的关键阶段，正确引导他们对 网络的态度，及早纠正他们的网络成瘾倾向，将会得到事半功倍的效果。该研究拟从心理应 激理论出发，调查影响行为结果的各个要素，探讨导致青少年网络成瘾的心理社会因素，为 网络成瘾的心理治疗提供可靠的依据。
1 对象与方法
1.1 对象 在浙江省各地市分别随机抽取1所普通高中学校，共抽取11所中 学。每所中学随机抽取高一到高三各1个班级，共调查学生1 506人，收到有效问卷1 398份 ，有效应答率为92.8％，其中男生628名，女生770名；年龄为16～20岁。
1.2 方法 将下述测验问卷装订成册，一次性发给被试，集体施测。
1.2.1 一般情况调查表 主要调查学生接触网络的情况、家庭养育环境等， 共12题，全部为单选题。
1.2.2 网络成瘾测验问卷(IAT)［3］ 译自美国彼兹堡大学Young KS 所编临床诊断问卷，该问卷共20题，分1～5共5个等级，1―没有，2―偶尔，3―较常，4― 经常，5―总是。得分20～49为一般上网，50～79为中等程度成瘾，80以上为严重成瘾。参 照英文版的评价标准和中国学者［4］的评价标准，50分以上为网络成瘾障碍组，50 分以下为非网络成瘾障碍组。
1.2.3 艾森克人格问卷(EPQ)［5］ 采用国内陈仲庚修订的版本，分 精神质(P)、外向(E)、神经质(N)和掩饰(L)4个分量表。
1.2.4 中学生应激源量表［6］ 分学习压力、教师压力、家庭环境 压力、父母管教方式压力、同学朋友压力、社会文化压力、自我身心压力7个分量表。
1.2.5 中学生应对方式量表［7］ 分积极应对和消极应对2个部分， 其中积极应对包括问题解决、寻求社会支持、积极的合理化的解释3个量分，消极应对包括 忍耐、逃避、发泄情绪、幻想否认4个分量表。
1.3 统计分析 采用SPSS 10.0软件对数据进行统计与分析。
2 结果
2.1 一般情况 见表1。
采用自编量表调查学生网络接触情况及家庭养育环境，分别找出成瘾组和非成瘾组各条 目选择最多的选项，结果显示，IAD组和非IAD组所有条目占百分比最多的选项都一致。其中 IAD组在家上网、拥有电脑、父母为个体户、是独生子女、拥有自己房间的比例较非IAD组高 ，其余项目非IAD组的比例高于IAD组。
2.2 网络成瘾量表得分情况 所有被试中，非IAD者有1 273名， 其中男生 为 545人，女生728人；IAD者125名，其中男生为83人，女生42人，成瘾者占被试总数的8.9％ （其中大于80分的有3名，占0.2％）。男生IAD的比例是13.2％，女生IAD者的比例是5.5％ ，差异有统计学意义（P＜0.01）。
2.3 生活事件与网络成瘾的关系 采用高中生应激源量表分析学生各类应激 源的得分情况，结果见表2。
2.6 多元回归分析 为寻找影响网络成瘾的主要原因，以网瘾总分为因变量 Y，与网络成瘾总分有相关显著性的因素为自变量X，进行逐步回归分析。方程的复相关系数r值为0.431，F值为52.16。进入回归方程的依次是父母管教方式压力、L分、逃避 、幻想否认、P分、同学压力，见表5。提示父母管教方式压力、L分、逃避、幻想否认、P分 、同学压力对高中生网络成瘾行为具有重要影响。
3 讨论
调查结果显示，网络成瘾受应激事件、应对方式、人格特质等因素的影响，其中高中男生比 女生成瘾的比例高。根据认知心理应激理论，个体应对方式、社会支持和人格特质等心理社 会因素都可能影响行为的结果，因此这些心理社会因素也都可能影响高中生的网络成瘾行为 。该文结果证实了这一点。
从调查结果来看，浙江省高中学生网络成瘾比例与张晓阳等［4］及林绚晖等［8 ］报道结果相近。可见初中生、高中生、大学生的网络成瘾比例相差不大，年龄和文化水 平的差异对成瘾症发生的影响不明显。但黄恩等［9］报道的高中生网络成瘾率只有6 .6％，其取样范围仅限于浙江省内的一个市，而此次样本来自浙江省各地，因此可能存在地 区差异，与地区之间的经济发达程度、是否优秀班级等有关。男生的成瘾率明显高于女生， 这可能与男女之间兴趣和个性特点的差异有关。结果还显示，高中学生严重网瘾者并不多， 远远低于桑标等［10］对大学生调查结果(5％)。这一方面可能是由于使用的量表不 一，评判标准不同；另一方面也提示，在高中生中开展戒断网瘾的努力还是很有潜力的。因 为高中生作为青少年的一个特殊人群，其心理发育尚不成熟、不稳定，性格也未完全定型， 家庭和学校的管理还比较严格；而进入大学后，由于学生更为自由，所受约束更少，更容易 向严重网瘾发展，所以高中阶段是一个重要转折点，是开展心理干预的最佳时期，可以达到 事半功倍的效果。
接触网络的便利程度和家庭环境特点并不是引起网络成瘾的根本原因，这与国内学者的研究 部分一致［4，8］，而与先前推测的网络成瘾是因为接触网络较多的常识不太一致。 有电脑、父母为个体户、是独生子女、拥有自己房间的比例成瘾组高于非成瘾组。网瘾学生 有更多的便利接触电脑，家庭环境的改变也许对网瘾戒除有一定的帮助。
研究结果还提示，P分与N分与网瘾总分呈正相关。P分高者在现实生活中与周围的人交往少 ，可能更多地需要从虚幻的网络世界里寻找快乐和安慰；N分高者容易受到不良情绪的困扰 ，面对多彩的网络世界，自我控制能力差，更容易发生网络成瘾。L分与网瘾总分呈负相关 。L分的低分者通常比较幼稚，也较容易相信来自于网络另一端的信息，思想不够成熟，因 而也更容易沉迷于虚幻的网络世界中。当然网络成瘾也可以改变个性，影响健康［11-1 2］。因此，在干预中要逐步建立网瘾学生健全的个性。所有应激源与网络成瘾总分均有 相关性，高中生在日常生活中遭遇的各种压力可能最终导致他们通过网络来排解不良的情绪 ，解决各种问题。来自外界环境的各种压力几乎都助长了高中生的网络行为，主要是为逃避 压力，如学习负担过重、教师比较严厉等，同时周围的同学都会上网，对没有电脑和不会上 网的同学来说也是压力。网络成瘾儿童的父母教养方式通常存在缺陷，他们的孩子存在较多 的心理行为问题［13］。网络成瘾大学生的父母对他们的管教严格、惩罚严厉，对他 们的要求拒绝频繁,操纵、控制的倾向较为明显［14］。父母过于严厉的管教方式有 可能把孩子推向网络。孩子觉得家庭没有温暖，只能通过网络来调节自己，寻找关心。当然 放任自流的管教方式也不利于对孩子进行约束。因此，很多专家认为家庭成员的共同努力才 是戒除网瘾的关键。
多元回归的结果提示，可以从控制应激源（父母管教方式压力、同学压力）、改变应对方式 （逃避，幻想否认）、改善个性特点、与周围人建立良好的关系（P分、L分）等方面着手， 对各个环节进行心理和行为的干预。
（致谢：感谢江干区、德清县、秀洲区、象山县、上虞市、临海市、温州市、丽水 市、金华市、开化县、舟山市疾病预防控制中心以及相关学校领导、教师和学生对本课题的 大力支持和配合!）
4 参考文献
［1］ GACKENBACH J.Psychology and the Internet Intrapersonal，interpersonal and
Transpersonal implications.New York:Academic Press，1998.
［2］ 吴汉荣.青少年网络成瘾的成因及干预对策研究.中国学校卫生,2006,27(5):369-370 .
［3］ 周春莲,郭继志,刘宪亮，等.网络成瘾问题研究现状及展望.中国医学伦理学，2004 ，17（3）：21-23.
［4］ 张晓阳,席震芳.初中学生网络成瘾及其与人格关系的研究.中国当代医学,2004,3(14 ):17-21.
［5］ 陈仲庚.艾森克人格问卷的项目分析.心理学报,1983,15(2):211-217.
［6］ 郑全全,陈树林.中学生应激源量表的初步编制.心理发展与教育,1999,15(4):45-49.
［7］ 陈树林,郑全全.中学生应付方式问卷的初步编制.中国临床心理学杂志,2000,8(4):2 11-237.
［8］ 林绚晖,阎巩固.大学生上网行为及网络成瘾的探讨.中国心理卫生杂志,2001,15(4): 281-283.
［9］ 黄恩，吕望强，陈建民，等.高中生网络成瘾倾向及影响因素分析.中国行为医学科 学，2006，15(8):734-736.
［10］桑标,贡晔.网络依赖与心理健康的关系.当代青年研究,2001,5:31-35.
［11］李成云,刘西俊.中学生网络成瘾者个性和心理健康状况调查.职业与健康,20 05,21(2)：272-273.
［12］冯小茹.青少年网络成瘾的心理学分析.山西青年管理干部学院学报，2003， 16（4）：5-7.
［13］付慧鹏，霍军，于俊丽，等.父母教养方式与儿童网络成瘾行为的关系.临床 精神医学杂志，2004，14（5）：278-279.
卷积神经网络情感分析篇10
关键词: 网络成瘾主观幸福感现状关系差异性
1.引言
网络成瘾症是一种无理由地过度使用互联网的行为。网络成瘾的概念于1994年由纽约市的精神医师Goldberg首先提出。概括起来,它是指“由重复的对于网络的使用所导致的一种慢性或周期性的着迷状态,并带来难以抗拒的再度使用的欲望,同时还会产生想要增加使用时间的张力与耐受性、克制、退隐等现象”[1]。对于上网所带来的会一直有心理与生理上的依赖。
互联网已经成为大学生生活中不可缺少的部分,它以更新快、内容新、手段先进等优势极大地吸引了大学生的好奇心,引起了他们的关注与兴趣,激发了他们学习和掌握网络知识和应用技能的欲望[2]。网络给大学生提供了一个新的生活天地。而网络带来的好处在满足大学生种种需求之外,也带来了负面影响,造成一些大学生沉溺于网络,难以自拔。
主观幸福感作为心理学专门术语,专指“评估者根据自定的标准对其生活质量的整体性评估,它是衡量个人生活质量的综合性指标,反映主体的社会功能与适应状态”[3]。每个人在现实生活中,对自己的生活质量都有满意与否或满意程度高低的不同评价,这些不同的评价与个人对自己生活质量的期望值有关。因此,它是由需要、认识、情感等心理因素与外部诱因交互作用而形成的一种复杂的、多层次的心理状态[4]。
笔者主要探讨了大学生网络成瘾与主观幸福感的现状及其两者之间的关系,以及分别在性别和城乡上的差异性。
2.研究方法
2.1研究对象
本研究采用随机抽样法,从盐城卫生职业技术学院中抽取两个班级,共100名学生,年龄在20周岁到22周岁之间。收回有效问卷80份,效率为80%,其中女生79名,占总人数的79%;男生21名,占总人数的21%。
2.2测验工具
2.2.1Young的网络成瘾量表
Young的网络成瘾量表经多次临床测试,已在试用范围内取得了较好的信度和效度,此量表共有20题,40分以下的为非网络成瘾者,大于等于40分的为网络成瘾者。
2.2.2整体幸福状况量表
1977年由Fazio编制的整体幸福状况量表,是一个评价自陈式的主观幸福感的有结构的测量工具,此量表包括24个测题。其中前18题测验幸福感的高低,后6题用于检验此问卷是否有效。设每一题的最高分为10分,将每一题标准化,算出每一个选项的得分。总分小于104.17分属于主观幸福感高,大于或等于104.17分属于主观幸福感低。大学生样本在单个测题上的得分与量表总分的相关系数为0.48至0.78,分量表分数与总量表分数的相关是0.56至0.88,男生的内部一致性系数为0.91,女生为0.95,且此量表有较高的效度。
2.3结果统计
本次测验用不记名方式调查,只要求被试填写户籍所在地(城市或农村)、年龄和性别。以班级为单位,统一指导语进行团体施测,测验完毕后由主试统一收回问卷,剔除无效问卷将有效问卷的数据输入计算机,用SPSS统计软件包进行数据处理。网络成瘾量表和主观幸福感量表均采用原始数据记分法,运用皮尔逊相关来验证网络成瘾和主观幸福感是否相关,并采用独立样本t检验的方法来检验性别和户籍所在地的差异性问题,看性别和城乡在0.05或0.01水平上是否存在显著性差异。小于0.01属于极其显著性差异,在0.01和0.05间属于显著性差异,大于0.05属于差异性不显著。
3.结果
3.1关于大学生网络成瘾
3.1.1大学生网络成瘾的总体水平
在收回的100份问卷中,有28人有网络成瘾的状况,占总人数的28%。由此看出,网络成瘾已经成为社会一个不容忽视的问题,在被测的总人口中占了不小的比例。
3.1.2大学生网络成瘾的性别差异
大学生网络成瘾的性别差异检验结果见表1。
表1网络成瘾在性别上的差异性分析
由表1看出:在独立样本t检验中,男生在网络成瘾量表中的平均分为41.54,女生为34.07。大学生网络成瘾在性别中的差异性是0.008,P
3.1.3大学生网络成瘾的城乡差异
大学生网络成瘾的城乡差异检验结果见表2。
表2网络成瘾在城乡上的差异性分析
由表2可以看出:在独立样本t检验中,城市人口在网络成瘾量表中的平均分为40.27,农村为32.82。大学生网络成瘾在城乡上的差异性是0.001,P
3.2关于大学生主观幸福感
3.2.1大学生主观幸福感的总体水平
在100份有效问卷中,有28个人感到主观幸福感比较低,占总人数的28%,72个人感到主观幸福感比较高,占总人数的72%。由此可以看出,在当今社会,物质条件接近于小康状态时,还是有人在精神方面等不到满足。
3.2.2大学生主观幸福感的性别差异
大学生主观幸福感的性别差异检验结果见表3。
表3主观幸福感在性别上的差异显著性分析
由表3可以看出:在独立样本t检验中,男生在整体幸福状况量表中的平均分为99.935,女生为88.284。大学生主观幸福感在性别中的差异显著性为0.000,P
3.2.3大学生主观幸福感的城乡差异性
大学生主观幸福感的城乡差异检验结果见表4。
表4主观幸福感在城乡上的差异显著性分析
由表4可以看出:在独立样本t检验中,城市人口在整体幸福状况量表中的平均分为89.64,农村为94.01。大学生主观幸福感在城乡上的差异性为0.138,P>0.05,说明在城乡这个因素中的差异不显著。
3.3大学生网络成瘾与主观幸福感的关系
大学生网络成瘾与主观幸福感的关系结果见表5。
表5网络成瘾与主观幸福感的关系分析
注:表示及其显著
由表5可以看出:网络成瘾和主观幸福感二者之间存在极其显著相关,相关系数是0.449。因为得分越高网络成瘾状况越严重,主观幸福感越低,所以两者是极其显著的负相关。
4.建议
大学生网络成瘾不能简单归因于网络的出现和广泛使用。网络只是传播信息的重要工具,它与报纸、广播等传统媒体一样,有着相同的功能和缺点,关键在于我们如何去化解它的负面影响。
第一,在现代社会生活中,每个人每天都面临着不同的压力,而生活在大学校园中的莘莘学子也不例外,由于学习压力、考试压力、就业压力、学费等产生多种心理压力,使得大学生疲于应对,同时面对复杂多变的环境,如果缺乏正确的引导和自省,他们很容易发生角色错位和心理偏差[5]。而网络是一个充斥着各种思想和观念的虚拟空间,独特的虚拟环境,使任何网民都可以隐身在网上进行自由活动,容易放纵自己的行为,对主观世界的不满在此得以宣泄。因此,学校一是要引导学生创造和维持“主观幸福感”和乐观态度,使其具有积极的性情,遇事多看光明的一面;二是要通过不断的鼓励和肯定,提供克服困难的榜样;三是要讲授一些不同情况下的不同应对策略,助其舒缓压力,解决问题。
第二,提高大学生正确使用网络的方法和水平,为防范网络成瘾提供技术保障。我们应充分借鉴发达国家防范网络成瘾的成功经验:把大学生对计算机信息网络的浓厚兴趣和求知欲望进行正确引导,趋利避害,有效地发挥互联网的作用,把大学生的主要精力集中到有利的方向上来[6]。一是要让他们充分了解网络的功能与特点,掌握其具体的操作技能,自觉地把网络当作学习、工作的工具而不是游戏和聊天的空间。如通过教学、培训、组织兴趣小组、网上知识竞赛、网络信息咨询、网络科技知识解答、网上新闻调查等活动,激发大学生学习网络知识的兴趣,提高使用网络的水平和技巧。二是要经常告知学生,在上网之前必须设定目标,有选择地进入各类网站,查找相关的资料,不能无目的地在网上漫游。
第三,重视对网络成瘾者的心理健康教育和思想教育相结合,为大学生营造一个良好、宽松的成才环境。从大学生产生网瘾的原因及成功戒除网瘾的实例可见,网瘾是过度使用网络而产生的一种心理依赖和行为习惯,不像毒瘾那样可以用药物来戒除,网瘾必须通过心理治疗和教育等多种措施来解除[7]。为了戒除和防范网络成瘾,一是要对大学生加强心理健康教育,二是进行思想教育,融“主观幸福感”教育于大学生“三观”教育中,帮助大学生树立正确的幸福观,同时应着力提升大学生感知幸福的能力及水平。许多人不能感知自己所处的幸福情境,常常产生沉重感、负担感,主要原因就是感知幸福的能力低下。幸福能力是由感知幸福的能力和创造幸福的能力构成的。培养当代青年学生正确的幸福观,就必须加强素质教育,突出人文理念,引导学生追求崇高、完善人格,充分满足个人发展的需要。这样可以减少对虚拟环境的依赖,从而可以把注意力集中到主观世界中,主观幸福感也会随之增加。
5.结论
5.1在收回的有效问卷中,有28%的人有网络成瘾现象。对性别和城乡这两个因素进行独立样本t检验,结果表明:网络成瘾在性别和城乡上的差异性是极其显著的。
5.2在80份有效问卷中,有28%的人主观幸福感比较低。对性别和城乡这两个因素进行独立样本t检验,结果表明:主观幸福感在性别上的差异性是极其显著的,但在城乡上无显著性差异。
5.3大学生网络成瘾与主观幸福感之间存在极其显著性负相关。
参考文献:
[1]梁朝云.网络成瘾对学校教育的影响.台湾教育,2001.
[2]吴汉荣,朱克京.影响大学生网络成瘾相关因素的路径分析.心理卫生公共,2004,11:63-64.
[3]吴明霞.30年来西方关于主观幸福感的理论发展.心理学动态,2000,4:23-28.
[4]张宏如.网络成瘾大学生动机与人格特质.健康心理学杂志,2003,11:398-400.
[5]朱美燕,朱凌云.透视大学生网络成瘾综合症.中国青年研究,2002,6.