初期的负面情绪预示着对未来社交接触的低满意度：基于生态瞬时评估的时滞分析

原创 孙茜、陈贝卓 定量群学

原文链接

Liu H, Fang B, Li Y, et al. Initially negative affect predicts lower satisfaction with future social contact: A time-lagged analysis using ecological momentary assessment[J]. The Journals of Gerontology: Series B, 2021, 76(2): 295-305.

DOI: https://doi.org/10.1093/geronb/gbaa024

【导读】亲爱的读者，本次推送的两篇文章来自于同一个基于生态瞬时评估（EMA）的科研项目。EMA是一种在事件发生的自然情境下，对行为、态度、认知和情绪等即时性反应进行重复采样获得尽可能反映真实状态数据的研究方法。本项目以日常生活经验为着眼点，从个体内变异（intra- individual）的微观层面来理解老年人社会交往和身心健康的关联，提供了一系列有关社会交往动态如何影响个体内情绪流动和生理指标反应的实证结果，为我们从生理-心理-社会视角理解老年健康提供了新的维度。

问题的提出

近几十年来，与日常社会经历相关的个体内部情感差异的研究蓬勃发展着。与他人的互动是日常生活中最重要的体验之一，在塑造个人的情感体验方面起着至关重要的作用。接触满意度是社交互动主观质量最常见的操作，可以成为持续社会情境中情感状态的强有力预测指标。已有研究记录了满意度与日常情感的内在耦合，例如，在与特定社会伙伴互动期间更高水平的社交接触满意度与当天更多的积极情感 (PA) 和更低的消极情感 (NA) 相关联。然而，这些研究仅限于探究并发水平的关联，未能回应关于社会情境和瞬间影响所暗示的时间顺序。具体而言，尚不清楚社交接触满意度高（低）的效力是否会延长到在预测下一次社交情境中经历的情绪。同时，虽然大多数研究倾向于将他们的结果解释表明为社交接触满意度对情绪产生影响，但尚未有研究检验接触满意度和情绪之间的双向关联，也就是说，尚不清楚不同的情绪状态是否会导致人们在不久的将来经历不同满意度水平的社交（即负面情绪导致人们对后续接触的评价更消极）。此外，现有的研究主要集中在社交接触满意度对情绪的效价特异性影响上，对于情感唤起是否会随着人们在特定社交互动中体验的满意度水平高低的不同而不同知之甚少。

因此，本研究采用生态瞬时评估 (Ecological Momentary Assessment) 技术来探究与日常生活社交质量相关的瞬时影响的每小时波动。具体而言，本研究探究了社交质量与捕捉情感效价和唤起的四种瞬时情感状态（即高唤起和低唤起积极情绪、高唤起和低唤起消极情绪）之间的并发和滞后关系。在使用收集到的数据建构滞后结构时，本研究提供了日常社交质量和瞬间情感状态的时间动态之间的更细微和差异化的画面。

研究目标与假设

（一）社交接触满意度是否与同一场合下报告的瞬间情感状态相关；

（二）社交接触满意度是否能预测下一次社交接触中的情感状态；

（三）情感状态是否能预测下一次社交接触中的满意度水平。

图1展示了当前研究的概念框架。

数据和方法

（一）数据与参与者

本研究分析的数据来自生态瞬时评估 (Ecological Momentary Assessment) 研究项目，该项目收集了居住在社区的中老年人的日常社会互动和心理生理活动的重复测量数据。研究团队招募了年龄在50至70岁之间符合纳入标准的参与者，他们在社区中独立生活，在日常生活活动 (Activities of Daily Living) 中不需要任何帮助，有足够的视力和听力独立完成调查，并且没有认知和精神疾病。在招募初期，采用了有目标性的配额抽样方法，从城市中三个随机选择的街区的三个街道办事处提供的联系人列表中招募参与者。在招募的后期阶段使用了滚雪球抽样，以提高难以接触到的子群体的参与度。项目协调员对表现出参与兴趣的潜在参与者进行了资格筛选，一旦符合条件，研究人员将向参与者介绍研究程序并获得知情同意。总体而言，筛查确定了全体167人中有95人符合参与条件，其中78人成功加入。本研究样本由 78名年龄在 50 至 70 岁之间的参与者组成（平均值=58.79，标准差=5.76），其中女性40位，男性38位。同时，60.3%的参与者完成了高中教育，87.2%的参与者已婚，79.5%的参与者退休（部分或完全退休），以及57.7%的参与者报告没有行动限制。在居住安排方面，3.8%的参与者单独居住，46.2%的参与者只与配偶居住，30.8%的参与者与配偶和成年子女或孙子女居住，11.5%的参与者报告与其他人居住，但不与配偶居住。

（二）程序

研究程序分为四个主要环节。第一个环节是基线问卷调查，目标为获取有关个人基线特征的信息（例如，社会人口统计学、家庭信息、健康状况）。在第二个环节中，每位参与者都参加了面对面的培训以熟悉 EMA 数据收集程序。在第三环节（为期 1 周的生态瞬时评估数据收集）期间，参与者根据提示在移动应用程序（已下载到研究团队提供的智能手机上）上完成七次简短调查，这些调查安排在上午 8:00 到 下午10:00之间，大约每两个小时一次。参与者提供有关最近一次面对面社交接触的报告，包括对社交接触对象的描述、社交接触的质量以及他们在接触过程中的感受。参与者总共提供了3495份 EMA 调查，其中2739份调查报告了社交接触。最后，在最后一个环节中研究人员进行了后续采访以收集参与者对当前研究可行性的意见。

（三）测量

1.社会交往的特征

在每天评估（大约每2小时安排一次）中，参与者被要求报告他或她在过去2小时内是否与他人有任何社交接触。在这里，我们重点关注持续至少5分钟的面对面社交接触。如果参与者给出了肯定的回答，他或她会被进一步指示报告他或她与互动伙伴的关系（在18次报告多个社交伙伴的情况下，参与者报告了与他或她交流最多的人）。回答分为以下几类：1 = 与配偶；2 = 与家庭成员（父母、子女、孙子女、其他家庭成员）；3 = 与朋友（朋友、邻居、同事）和 4 = 与其他人。本次研究共收集了2739次社交接触报告，其中31.6%的参与者与配偶在一起，31.2%的参与者与家人在一起，26% 的参与者与朋友在一起，以及 11% 的参与者与其他人在一起。

社交接触满意度通过一个问题来衡量：“请说明您对所报告的社交接触的满意程度。” 回答的范围从0 =“完全不满意”到9 =“完全满意”。这一衡量标准是过往对老年人群日常社会互动主观方面的研究所常用的。平均而言，个人对他们在为期一周的数据收集期间所经历的社会接触报告相对满意（平均值= 7.49，标准差= 1.89）。

2.瞬时的情感状态

在每天评估（大约每2小时安排一次）中，参与者通过对他们感到安静、快乐、平静、悲伤、兴奋、警觉、焦虑、烦躁和困倦的程度进行评分，以5分制报告他们当前的情感状态比例（1 =完全没有到5 =非常多）。本研究采用了被平均后的分数以创建高唤起积极情绪分数（快乐、兴奋、警觉；平均值= 2.42，标准差= 0.59）、低唤起积极情绪分数（平静、安静；平均值=2.94，标准差= 0.81）、高唤起消极情绪分数（焦虑、烦躁；平均值=1.11，标准差= 0.34）和低唤起消极情绪分数（悲伤、困倦；平均值= 1.23，标准差= 0.39）。以往的研究表明，这些影响项目具有中等至优秀的纵向可靠性。

3.分析方法

为适应数据的嵌套性质，本研究运用一系列多层回归模型来解决我们的研究问题。报告的社交接触（层级1）嵌套在每天内（层级2），而每天嵌套在每人中（层级3）。为了检验假设一，本研究设计了四个独立的模型分别预测作为当前接触社交质量的函数的瞬时影响，提供的示例如下：

第一层（场合级别）：HPAijk = π0jk + π1jk（联系满意度）+ π2jk（与配偶ijk）+ π3jk（与家人ijk）+ π4jk（与朋友ijk）+ π5jk（提示号码ijk）+ εijk

第二层（天级）：π0jk = β00k+ β01k（每天）+ υ0jk

第三层（人级）：β00k=γ000+γ001（平均满意度k）+γ002（年龄k）+γ003（性别）+γ004（已婚k）+γ005（教育k）+γ006（退休k）+γ007（生活安排）+γ00k8 (收入k) + γ009 (功能性k) + μ00k

该模型测试了高唤起积极情绪作为当前接触满意度水平的函数，其中HPAijk代表个体k在第j天的时间i的反应，π0jk代表个体k在第j天的平均反应，εijk代表HPAijk与π0jk的偏差；β00k代表个体k的平均响应，υ0jk代表第j天的随机效应；γ000代表总平均值，μ00k代表个体k的随机效应。

在检验假设二和三之前，滞后变量（前一天的社交质量、前一天的高唤起积极情绪、前一天的低唤起积极情绪、前一天的高唤起消极情绪、前一天的低唤起消极情绪）设置了每天的第一次观察为缺失。为了检验假设二，上面指定的模型被扩展到估计瞬时影响测量作为前一个测量场合期间社交质量水平的函数。最后，本文通过估计四个单独的模型来测试假设三，这些模型分别预测前一天的高唤起积极情绪、前一天的低唤起积极情绪、前一天的高唤起消极情绪以及前一天的低唤起消极情绪。

主要研究发现

（一）社交接触满意度预测并发情绪状态

分别控制前一时刻的高和低唤起积极和消极情绪状态的水平后，本研究首先检测了当前的社交接触满意度是否预测了高和低唤起的积极和消极情绪状态（见表2）。 与本研究的预测一致（假设一），更高的社交接触满意度同时与更高水平的高唤起积极情绪（b = .07, SE = .01, p < .001）、更高水平的低唤起积极情绪（b = .04, SE = .01, p < .001）、更低水平的高唤起消极情绪(b = −.04, SE = .00, p < .001)和更低水平的低唤起消极情绪（b = −.02, SE = .00, p < .001）相关。这一结果表明，社交质量和当前情绪状态的同时关联是效价特定的。

（二）社交接触满意度预测后续情绪状态

接下来，我们探究了前一时刻的社交接触满意度对当前的高和低唤起的积极和消极情绪的滞后影响（见表3）。结果表明，在控制了前一次测量的高唤起积极情绪的水平后，前一次报告的更高水平的接触满意度可以预测下一次更高的的低唤起积极情绪（b = .02, SE = .01, p < .05）。然而，前一次的社交接触满意度与下一次高唤起积极情绪以及高唤起和低唤起消极情绪没有显着相关性。因此结果证实了社交接触满意度对低唤醒积极情绪（例如，平静和安静）的影响可以延伸到随后的场合，假设2得到部分支持。

（三）情绪状态预测后续社交接触满意度

如表4所示，本研究探究了前一次报告的情绪是否可以预测当前时刻报告的社交接触满意度。结果表明，在控制了先前场合测量的接触满意度水平后，前一次更低的高唤起消极情绪可以预测下一次更低的接触满意度水平（b = -.12, SE = .06, p < .05）。另外，在控制了之前的接触满意度水平后，前一次更低的低唤起消极情绪可以预测当前更低的接触满意度水平（b = -.11, SE = .04, p < .01）。但前一次报告的高唤起、低唤起积极情绪和与当前场合的社交接触满意度没有显著相关。因此，结果证实了更多的消极情绪会导致随后场合更低的社交接触满意度水平，但在积极情绪和社交接触满意度之间没有观察到这种超前——滞后效应，假设3得到部分支持。

研究结论

本研究表明，密集的生态瞬时评估提供了非常丰富的用于探究日常生活中社交接触满意度与瞬时情感体验之间的并发和超前-滞后关系的数据。更高的社交接触满意度同时与更多的积极情绪和更少的消极情绪相关，前一次高质量的社交接触可以预测下一次社交接触中出现更多的低唤起积极情绪（安静、冷静）。并且，高唤起和低唤起的负面情绪可以预测下一次更低的社交接触满意度水平，这表明最初的负面情绪状态通常伴随着对社交接触的负面评价，且使得对未来社交质量的看法更加消极。总体而言，这些发现为理论驱动的假设提供了支持，并可能引起人们对一个循环的关注，在这种循环中，负面情绪状态的升高会引发质量较低的社交体验，这可能导致随后安静和平静时刻的减少。

导读人 | 孙茜 河北经贸大学公共管理学院社会保障系副教授

陈贝卓 中南大学公共管理学院社会学系硕士研究生

原标题：《初期的负面情绪预示着对未来社交接触的低满意度：基于生态瞬时评估的时滞分析》

（题图来源：视觉中国）

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