侯璐璐 江 琦 王煥貞 李長燃

(1西南大學(xué)心理學(xué)部, 心理健康教育中心, 重慶 400715) (2南京大學(xué)社會(huì)學(xué)院心理學(xué)系, 南京 210023)

1 引言

2016年3月17日, 最高人民法院對2015年全國法院審理的案件信息進(jìn)行公布, 數(shù)據(jù)顯示暴力犯罪案件雖有下降, 但是仍然占刑事案件的13.71%。暴力行為是攻擊行為的極端形式(Anderson &Bushman, 2002), 研究表明, 攻擊行為較多的個(gè)體更容易產(chǎn)生暴力行為乃至暴力犯罪(Kabasakal &Ba?, 2010)。因此, 長期以來, 攻擊行為都是心理學(xué)和社會(huì)學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。

攻擊行為(aggressive behavior)是指指向另一個(gè)個(gè)體, 意圖并對其造成實(shí)質(zhì)性傷害的行為(Anderson& Bushman, 2002)。Anderson 和 Bushman (2002)認(rèn)為個(gè)人因素和情境因素共同影響認(rèn)知過程, 進(jìn)而引發(fā)攻擊行為。個(gè)人因素包括個(gè)體的信念、態(tài)度、人格特質(zhì)等, 其中, 特質(zhì)憤怒作為一種重要的人格特質(zhì), 對攻擊行為的預(yù)測作用受到廣泛的關(guān)注(Bettencourt, Talley, Benjamin, & Valentine, 2006;Ramírez & Andreu, 2006)。Spielberger (1988)在狀態(tài)?特質(zhì)憤怒理論(State-Trait Anger Theory)中把憤怒分為狀態(tài)憤怒和特質(zhì)憤怒, 并將特質(zhì)憤怒(trait anger)定義為存在于個(gè)體內(nèi)部的穩(wěn)定的去情境化的憤怒的傾向, 是一種在憤怒的頻率、持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度上持久而穩(wěn)定的人格特質(zhì)。已有研究表明, 青少年暴力犯的特質(zhì)憤怒得分顯著高于正常群體(陶琳瑾, 2011), 特質(zhì)憤怒對攻擊行為具有顯著的預(yù)測作用(劉文文, 江琦, 任晶晶, 李樹芳, 徐雅珮, 2015),高特質(zhì)憤怒個(gè)體更容易在駕駛、工作和家庭中出現(xiàn)攻擊行為(Maldonado, Watkins, & DiLillo, 2015;Nesbit & Conger, 2012; Hepworth & Towler, 2004)。

但是, 在生活中, 面對同樣的沖突情境, 為什么那些特質(zhì)憤怒水平較高的人傾向于選擇拍案而起, 而那些特質(zhì)憤怒水平較低的人卻能夠泰然處之呢？綜合認(rèn)知模型(Integrative Cognitive Model,ICM; Wilkowski & Robinson, 2008a)在整合已有理論模型和實(shí)證依據(jù)的基礎(chǔ)上, 探討了在情境的刺激下, 不同人格特質(zhì)(特質(zhì)憤怒)的個(gè)體在敵意解釋、反思注意和努力控制過程等方面的差異, 并進(jìn)一步分析了這些差異如何導(dǎo)致不同的行為結(jié)果, 從而構(gòu)建了一個(gè)綜合的模型來解釋特質(zhì)憤怒預(yù)測攻擊行為的內(nèi)部認(rèn)知機(jī)制。無疑, ICM為我們理解特質(zhì)憤怒對攻擊行為的影響提供了新的視角。

1.1 敵意認(rèn)知與憤怒沉思的多重中介作用

ICM認(rèn)為當(dāng)敵意情境出現(xiàn)時(shí), 個(gè)體首先對情境進(jìn)行自動(dòng)化加工, 形成一個(gè)整體的解釋, 如果該情境被解釋為敵意的, 則會(huì)出現(xiàn)憤怒和攻擊行為。在此過程中, 存在個(gè)體差異, 高特質(zhì)憤怒的個(gè)體更容易對情境形成帶有敵意偏見的解釋, 敵意解釋形成之后可以直接誘發(fā)憤怒情緒, 進(jìn)而導(dǎo)致攻擊行為的表達(dá)。實(shí)證研究的結(jié)果也表明, 在模糊情境下, 特質(zhì)憤怒水平較高的個(gè)體更容易形成帶有敵意偏見的解釋(de Jong, 2014; Wilkowski & Robinson,2008b), 這種敵意解釋的傾向是攻擊行為的一個(gè)重要預(yù)測變量(Dodge et al., 2015)。研究者將個(gè)體這種自動(dòng)化和長期性的敵對想法和敵意解釋偏向稱作敵意認(rèn)知(hostile cognition; Snyder, Crowson, Houston,Kurylo, & Poirier, 1997)。

其次, ICM認(rèn)為高特質(zhì)憤怒的個(gè)體更容易進(jìn)入與敵意情境相關(guān)的沉思中, 并很難從這種沉思過程中分心, 憤怒沉思放大了憤怒情緒和攻擊行為的表達(dá)。憤怒沉思(anger rumination)是指對憤怒事件進(jìn)行無意的反復(fù)思考的傾向(Sukhodolsky, Golub, &Cromwell, 2001), 包括對憤怒情緒的注意、對憤怒事件的原因和結(jié)果的反復(fù)思考以及對過去憤怒事件的回憶。已有的實(shí)證研究也發(fā)現(xiàn), 特質(zhì)憤怒與憤怒沉思關(guān)系密切(Sukhodolsky et al., 2001), 高特質(zhì)憤怒個(gè)體有對敵意刺激進(jìn)行注意的偏好傾向(羅亞莉, 張大均, 2011), 這種傾向會(huì)導(dǎo)致個(gè)體對憤怒事件相關(guān)的沉思(Wilkowski & Robinson, 2008a)。Peters等人(2015)的研究發(fā)現(xiàn)憤怒沉思可以有效預(yù)測攻擊行為。其他研究則采用自我報(bào)告(Denson,Pedersen, & Miller, 2006)、行為實(shí)驗(yàn)(Gerin, Davidson,Christenfeld, Goyal, & Schwartz, 2006)和腦成像(Denson, Pedersen, Ronquillo, & Nandy, 2009)的方法一致地表明了個(gè)體一旦進(jìn)入到憤怒沉思中, 憤怒情緒會(huì)被放大和延長, 攻擊行為也會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。

綜上所述, 敵意認(rèn)知和憤怒沉思在特質(zhì)憤怒對攻擊行為的預(yù)測中起著重要的作用。有研究者進(jìn)一步認(rèn)為, 高特質(zhì)憤怒個(gè)體由于具有敵意認(rèn)知傾向,這種傾向也會(huì)促使他們更有可能有選擇地持續(xù)注意敵意事件發(fā)生的原因以及憤怒的情緒體驗(yàn), 并對這種過程進(jìn)行重復(fù)加工, 即進(jìn)入憤怒沉思, 憤怒沉思則繼續(xù)放大和增強(qiáng)攻擊行為(楊麗珠, 杜文軒,沈悅, 2011)。因此, 根據(jù)已有理論和實(shí)證研究結(jié)果,我們認(rèn)為, 高特質(zhì)憤怒個(gè)體傾向于對模糊情境進(jìn)行敵意解釋, 這種認(rèn)知傾向(即敵意認(rèn)知)一方面直接影響攻擊行為, 另一方面通過憤怒沉思的過程進(jìn)一步放大和增強(qiáng)了攻擊行為。據(jù)此, 我們嘗試提出假設(shè) H1：敵意認(rèn)知和憤怒沉思在特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間起著復(fù)雜的多重中介作用, 敵意認(rèn)知不僅直接影響攻擊行為還可以通過影響憤怒沉思進(jìn)而影響攻擊行為。

1.2 認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)作用

不同于以往的理論模型(如, 一般攻擊模型,Anderson & Bushman, 2002)只考察了自動(dòng)化的認(rèn)知過程, 而忽略個(gè)體的主觀能動(dòng)性在攻擊行為產(chǎn)生過程中的作用, ICM提出了高、低特質(zhì)憤怒個(gè)體攻擊行為存在差異的第三個(gè)重要因素——努力控制。一項(xiàng)元分析研究表明, 努力控制與反社會(huì)的行為傾向之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系(Morgan & Lilienfeld, 2000)。高努力控制者可以壓制在敵意情境中憤怒和攻擊行為的自動(dòng)化優(yōu)勢反應(yīng)(Eisenberg, Smith, Sadovsky,& Spinrad, 2004)。具體來說, 在敵意情境中, 努力控制可以通過認(rèn)知重評(píng)、分心、反應(yīng)抑制三種方式分別干擾敵意認(rèn)知、憤怒沉思和攻擊行為的過程來減弱特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間的連接。認(rèn)知重評(píng)(cognitive reappraisal)是指以一種客觀、中性、積極的方式去思考事件(Gross & Thompson, 2007), 其主要特征是對當(dāng)前情境進(jìn)行重新評(píng)估。實(shí)證研究的結(jié)果也表明, 當(dāng)給被試呈現(xiàn)一些合理的額外信息(如, 收到挑釁者的道歉或者得知對方處于不好的情緒中)時(shí), 被試對挑釁者的攻擊行為會(huì)下降(Barlett& Anderson, 2011)。所以有研究者認(rèn)為, 認(rèn)知重評(píng)通過用合理的、非敵意的解釋代替自動(dòng)化的敵意解釋(即敵意認(rèn)知)可以有效地降低個(gè)體的攻擊行為(Denson, 2015)。據(jù)此, 我們提出假設(shè)H2：認(rèn)知重評(píng)在敵意認(rèn)知對攻擊行為的影響中起著調(diào)節(jié)作用。

然而, 正如楊麗珠等人(2011)所指出的那樣,由于 ICM 總體而言還是一個(gè)理論框架, 尚缺乏明確的實(shí)證證據(jù), 主要靠側(cè)面推論的理論假設(shè)也可能存在一定的局限性。例如, 認(rèn)知重評(píng)是否只能對敵意認(rèn)知過程進(jìn)行干擾呢？隨著樣本群體某些特質(zhì)(例如, 認(rèn)知重評(píng))的變化, 特質(zhì)憤怒影響攻擊行為的機(jī)制是否也會(huì)隨之發(fā)生變化呢？目前對認(rèn)知重評(píng)的研究主要集中在對情緒尤其是憤怒、焦慮等具體的負(fù)性情緒的調(diào)節(jié)上。例如, 研究表明在外界環(huán)境激發(fā)的條件下, 當(dāng)給予認(rèn)知重評(píng)的指導(dǎo)語時(shí), 被試可以調(diào)節(jié)即時(shí)的狀態(tài)憤怒(Memedovic, Grisham,Denson, & Moulds, 2010; Mauss, Cook, Cheng, &Gross, 2007), 并且認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體有著更少的憤怒等負(fù)性情緒(Mauss et al., 2007)。根據(jù)評(píng)估理論的觀點(diǎn), 對當(dāng)前情境的思考和評(píng)估方式?jīng)Q定了情緒的類型和強(qiáng)度(Scherer, Schorr, & Johnstone,2001), 由于憤怒沉思與憤怒情緒的保持和放大有關(guān), 而認(rèn)知重評(píng)與憤怒情緒的向下調(diào)節(jié)有關(guān)(Ray,Wilhelm, & Gross, 2008), 因此我們推斷憤怒沉思的過程可能會(huì)因?yàn)檎J(rèn)知重評(píng)水平的不同而發(fā)生變化。也就是說, 對于認(rèn)知重評(píng)水平較低的個(gè)體來說,特質(zhì)憤怒對攻擊行為的影響可能要通過敵意認(rèn)知和憤怒沉思的多重中介作用; 而對于認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體來說, 特質(zhì)憤怒對攻擊行為的預(yù)測作用則僅通過敵意認(rèn)知的中介作用。因此, 在探討認(rèn)知重評(píng)在敵意認(rèn)知與攻擊行為之間關(guān)系的基礎(chǔ)上, 我們進(jìn)一步探討認(rèn)知重評(píng)是否影響特質(zhì)憤怒預(yù)測攻擊行為的作用機(jī)制。

綜上所述, 本研究擬探討特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思、認(rèn)知重評(píng)和攻擊行為之間的關(guān)系。根據(jù)ICM 的理論假設(shè), 結(jié)合已有的實(shí)證研究, 我們提出假設(shè)H1和H2。本研究旨在對特質(zhì)憤怒影響攻擊行為的機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)的探討, 以期為 ICM 提供綜合的實(shí)證依據(jù), 同時(shí)為有效控制高特質(zhì)憤怒個(gè)體的攻擊行為提供實(shí)踐上的指導(dǎo)。

2 研究方法

2.1 研究被試

采用隨機(jī)抽樣的方式選取重慶市西南大學(xué)的800名大學(xué)生為被試, 共發(fā)放問卷800份, 回收777份, 回收率為 97%, 剔除部分問卷回答不完整、答案全部一致或者具有明顯規(guī)律的虛假作答問卷, 最終獲得有效問卷742份。其中男生164人, 女生572人, 還有5人未標(biāo)明性別。被試年齡在16～25歲之間, 平均年齡為19.98 (

SD

= 1.02)歲。其中, 大一年級(jí)173人, 大二年級(jí)531人, 大三年級(jí)19人, 大四年級(jí)18人, 其中一人未注明年級(jí)。

2.2 研究工具

2.2.1 特質(zhì)憤怒量表(TAS)

采用 Spielberger (1988)編制的特質(zhì)憤怒量表(The Trait Anger Scale, TAS), 包含氣質(zhì)型憤怒和反應(yīng)型憤怒兩個(gè)分量表, 共10個(gè)條目。量表采用Likert 4 點(diǎn)計(jì)分方式, 從“幾乎不” (得 1 分)到“總是” (得 4分), 得分越高表明其越易憤怒。經(jīng)過中文版的修訂(羅亞莉, 張大均, 劉云波, 劉衍玲, 2011), 該量表在大學(xué)生群體中有良好的信度和效度。總量表、氣質(zhì)型憤怒量表、反應(yīng)型憤怒量表的 α系數(shù)分別為0.80、0.80、0.69。4周后的重測信度分別為0.83、0.80、0.70。經(jīng)檢驗(yàn), 總量表、氣質(zhì)型憤怒量表、反應(yīng)型憤怒量表在本研究中的 α系數(shù)分別為 0.84、0.85、0.75, 問卷修訂后的結(jié)構(gòu)效度良好, 驗(yàn)證性因素分析的擬合指數(shù)：c

/df

= 4.63, GFI = 0.96, CFI =0.95, TLI = 0.93, RMSEA = 0.07。

2.2.2 敵意認(rèn)知問卷

對敵意認(rèn)知的測量參照以往研究者的做法(劉文文等, 2015), 采用攻擊性問卷的敵意維度, 共 8個(gè)條目。問卷的計(jì)分方法與攻擊性問卷一致(見下文)。該量表具有良好的信度, 敵意認(rèn)知分量表的α系數(shù)為0.77 (Buss & Perry, 1992)。經(jīng)檢驗(yàn), 本研究中, 敵意認(rèn)知量表的α系數(shù)為0.76。

2.2.3 憤怒沉思問卷(ARS)

采用 Sukhodolsky等人(2001)編制的憤怒沉思問卷(Anger Rumination Scale, ARS), 包含事后憤怒、報(bào)復(fù)想法、憤怒記憶和事因理解四個(gè)分量表, 共19個(gè)條目。采用Likert 4點(diǎn)計(jì)分的方式, 從“從不”(得 1 分)到“總是” (得 4 分), 得分越高, 代表個(gè)體的憤怒沉思水平越高。該量表具有良好的信度和效度,總量表、事后憤怒量表、報(bào)復(fù)想法量表、憤怒記憶量表和事因理解量表的α系數(shù)分別為0.93、0.86、0.72、0.85、0.77。1個(gè)月之后總量表的重測信度為0.77。由于報(bào)復(fù)想法的題目與攻擊行為存在很高的共線性, 因此考慮將其刪除, 在本研究中使用事后憤怒、憤怒記憶和事因理解3個(gè)維度。經(jīng)檢驗(yàn), 刪除“報(bào)復(fù)想法”這一維度后, 本研究中總量表、事后憤怒量表、憤怒記憶量表和事因理解量表的α系數(shù)分別為0.90、0.81、0.80、0.70。問卷修訂后的結(jié)構(gòu)效度良好, 驗(yàn)證性因素分析的擬合指數(shù)：c

/df

= 4.43,GFI = 0.93, CFI = 0.93, TLI = 0.91, RMSEA = 0.07。

2.2.4 認(rèn)知重評(píng)問卷

采用Gross和John (2003)編制的情緒調(diào)節(jié)問卷(Emotion Regulation Questionnaire, ERQ)中的認(rèn)知重評(píng)分量表, 共6個(gè)條目。采用Likert 7點(diǎn)計(jì)分的方式, 從“非常不同意” (得 1 分)到“非常同意” (得 7分), 得分越高表示越多的使用這種情緒調(diào)節(jié)方式。經(jīng)過中文版的修訂(史寧, 2012), 有較好的信度, 認(rèn)知重評(píng)分量表的α系數(shù)為0.79。經(jīng)檢驗(yàn), 在本研究中, 認(rèn)知重評(píng)量表的α系數(shù)為0.84。

2.2.5 攻擊行為問卷

采用Buss和Perry (1992)編制的攻擊性問卷(The Aggression Questionnaire, AQ), 包含身體攻擊、言語攻擊、憤怒和敵意認(rèn)知四個(gè)分量表, 共 29個(gè)條目。前 14個(gè)項(xiàng)目包含身體攻擊、言語攻擊兩個(gè)維度測量個(gè)體攻擊行為, 后 15個(gè)項(xiàng)目包含憤怒和敵意兩個(gè)維度測量個(gè)體攻擊性的內(nèi)在狀態(tài), 即攻擊性情緒和認(rèn)知。由于本研究中探討的攻擊行為是指采用面對面的直接攻擊形式, 即身體攻擊和言語攻擊等外部攻擊行為。因此, 采用攻擊性問卷的前兩個(gè)維度——身體攻擊和言語攻擊, 共14個(gè)題目。問卷采用Likert 5點(diǎn)計(jì)分方式, 從“完全不符合” (得1分)到“完全符合” (得5分), 得分越高表明攻擊行為越頻繁。該量表具有良好的信度和效度?？偭勘怼⑸眢w攻擊量表、言語攻擊量表的α系數(shù)分別為0.89、0.85、0.72。9周之后的重測信度分別為0.80、0.80、0.76。經(jīng)過探索性因素分析和驗(yàn)證性因素分析, 其中身體攻擊的第 16題因素載荷極低, 因此考慮將其刪除。經(jīng)檢驗(yàn), 在刪除該題后, 總量表、身體攻擊量表、言語攻擊量表在本研究中的α系數(shù)分別為0.79、0.76、0.62。問卷修訂后的結(jié)構(gòu)效度良好, 驗(yàn)證性因素分析的擬合指數(shù)：c

/df

= 4.04, GFI = 0.95,CFI = 0.90, TLI = 0.87, RMSEA = 0.06。

2.3 施測過程與數(shù)據(jù)處理

采用統(tǒng)一指導(dǎo)語, 由經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的心理學(xué)專業(yè)研究生對調(diào)查對象進(jìn)行集體或個(gè)體施測, 并向被試說明問卷的保密性、填寫的真實(shí)性、填寫的注意事項(xiàng)以及填寫方法, 在被試?yán)斫夂髥为?dú)作答, 完成后當(dāng)場收回問卷。整個(gè)測試流程大約 10分鐘。對不符合條件的被試進(jìn)行剔除, 然后用SPSS 16.0和AMOS 17.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。

首先, 進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析并且采用

Pearson

相關(guān)分析對各主要變量之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行探討。然后, 在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上, 采用結(jié)構(gòu)方程技術(shù),對特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間的關(guān)系以及敵意認(rèn)知與憤怒沉思的中介作用進(jìn)行分析 本研究所有中介效應(yīng)的分析采用間接檢驗(yàn), 即如果自變量到中介變量的路徑系數(shù)≠0且中介變量到因變量的路徑系數(shù)≠0, 則認(rèn)為中介效應(yīng)顯著, 否則 、中有一者為 0或者兩者均為0, 則判定為中介效應(yīng)不顯著。。最后, 根據(jù)調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)方法, 采用多群組分析對認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行分析。此外, 根據(jù)溫忠麟、侯杰泰和馬什赫伯特(2004)的建議, 將近似誤差均方根(RMSEA)在0.08以下, 比較擬合指數(shù)(CFI)、非規(guī)范擬合指數(shù)(TLI)等指數(shù)在0.90以上作為擬合指數(shù)良好的標(biāo)準(zhǔn)。

2.4 共同方法偏差檢驗(yàn)

為了避免共同方法偏差對結(jié)果的影響, 我們在施測過程中對問卷的反應(yīng)方式、反應(yīng)語句、作答時(shí)的匿名性、保密性等進(jìn)行程序控制。問卷回收之后, 我們進(jìn)行了Harman單因素檢驗(yàn)(Podsakoff, Mackenzie,Lee, & Podsakoff, 2003), 即對所有題目進(jìn)行探索性因素分析, 結(jié)果顯示, 未旋轉(zhuǎn)主成分分析共有11個(gè)因子的特征值大于1且第一個(gè)因子解釋的變異量僅為11.11%, 根據(jù)Ashford和Tsui (1991)的判定標(biāo)準(zhǔn),如果得到了多個(gè)特征值大于1的因子且第一個(gè)因子解釋的變異量不超過40%, 則表明共同方法變異不嚴(yán)重。因此, 本研究的共同方法偏差問題不嚴(yán)重。

在 Harman單因素檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上, 進(jìn)一步使用了“控制未測單一方法潛因子法”對共同方法進(jìn)行檢驗(yàn)(熊紅星, 張璟, 葉寶娟, 鄭雪, 孫配貞, 2012)。具體而言, 就是將所有題目除了負(fù)荷在所屬構(gòu)念因子上, 還負(fù)荷在同一未知的方法潛因子上, 然后比較兩個(gè)模型的差異。結(jié)果顯示, 原模型擬合指數(shù)為：c/

df

= 2.43, GFI = 0.85, CFI = 0.87, TLI = 0.86,RMSEA = 0.04; 加入共同方法因子后, 模型擬合指數(shù)為：c/

df

= 2.01, GFI = 0.87, CFI = 0.89, TLI =0.87, RMSEA = 0.04。雖然 Δc/Δ

df

顯著, 但是兩模型的擬合指數(shù)相差不大, 因此可以認(rèn)為本研究中的共同方法偏差問題不嚴(yán)重。

3 結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)分析

對主要變量及其維度進(jìn)行

Pearson

相關(guān)分析發(fā)現(xiàn), 除認(rèn)知重評(píng)以外, 各主要變量之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。具體而言, 特質(zhì)憤怒與敵意認(rèn)知、憤怒沉思、攻擊行為顯著正相關(guān); 敵意認(rèn)知與憤怒沉思、攻擊行為顯著正相關(guān); 憤怒沉思與攻擊行為顯著正相關(guān); 認(rèn)知重評(píng)與各主要變量之間相關(guān)均不顯著,如表1所示。

3.2 特質(zhì)憤怒影響攻擊行為的多重中介模型檢驗(yàn)和分析

根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果可知, 特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思與攻擊行為之間兩兩相關(guān), 符合多重中介模型檢驗(yàn)的要求, 因此, 進(jìn)一步采用結(jié)構(gòu)方程模型, 以特質(zhì)憤怒為自變量、攻擊行為為因變量,探討敵意認(rèn)知與憤怒沉思的中介效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),該模型的擬合指數(shù)良好：χ

/df =

4.44, RMSEA =0.07, GFI = 0.98, AGFI = 0.95, IFI = 0.99, CFI =0.98, TLI = 0.96。進(jìn)一步對模型中的路徑進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)(見圖 1), 特質(zhì)憤怒對攻擊行為有顯著的預(yù)測作用(β

=

0.72,

t =

8.06,

p

< 0.001), 特質(zhì)憤怒到敵意認(rèn)知(β

=

0.50,

t =

11.28,

p

< 0.001)、敵意認(rèn)知到攻擊行為(β

=

0.36,

t =

7.11,

p

< 0.001)之間的路徑系數(shù)顯著, 特質(zhì)憤怒到憤怒沉思(β

=

0.48,

t =

9.60,

p

< 0.001)、敵意認(rèn)知到憤怒沉思(β

=

0.31,

t =

8.01,

p

< 0.001)之間的路徑系數(shù)顯著, 而憤怒沉思到攻擊行為之間的路徑系數(shù)不顯著(β

=

?0.11,

t =

?1.66,

p

= 0.10)。這一結(jié)果表明, 敵意認(rèn)知在特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間起到中介作用(中介效應(yīng)值

ab

= 0.18,

Z

= 6.99,

p

< 0.001), 中介效應(yīng)值占總效應(yīng)的19.8%。另外, 敵意認(rèn)知在特質(zhì)憤怒與憤怒沉思之間起到中介作用(中介效應(yīng)值

ab

= 0.16,

Z

= 6.12,

p

< 0.001),中介效應(yīng)占總效應(yīng)的25%。

表1 各主要變量之間的相關(guān)關(guān)系

3.3 認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)作用分析

Marsh, Wen和Hau (2004)認(rèn)為, 理想的調(diào)節(jié)變量與自變量以及因變量之間的相關(guān)都不高, 相關(guān)分析的結(jié)果顯示認(rèn)知重評(píng)與各主要變量之間相關(guān)關(guān)系都不顯著, 因此符合調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)的要求。為了考察認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)作用以及調(diào)節(jié)模式, 以“認(rèn)知重評(píng)”作為分組變量, 進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程多群組分析。具體而言, 選取高認(rèn)知重評(píng)組、低認(rèn)知重評(píng)組分別與圖1的模型進(jìn)行擬合, 以此分析該模型在不同水平的認(rèn)知重評(píng)上是否有顯著差異。根據(jù)模型多組比較的要求(溫忠麟, 侯杰泰, 馬什赫伯特, 2003), 定義以下相互嵌套的3個(gè)模型：

模型1 (未設(shè)限模型)：對于不同的組別, 定義相同的模型結(jié)構(gòu), 對模型中的各個(gè)參數(shù)不加任何限制;

模型2 (測量模型)：在模型1的基礎(chǔ)上, 將不同組別的測量模型部分的路徑系數(shù)限制為相等;

模型3 (結(jié)構(gòu)模型)：在模型2的基礎(chǔ)上, 將不同組別的結(jié)構(gòu)模型部分的路徑系數(shù)限制為相等。

結(jié)果發(fā)現(xiàn), 模型1、模型2和模型3的“模型與數(shù)據(jù)擬合”情形較好(見表2), 進(jìn)一步分析顯示, 高、低認(rèn)知重評(píng)組在測量模型上差異不顯著, Δc/Δ

df

=2.34,

p

> 0.05; 在結(jié)構(gòu)模型上有顯著差異, Δc/Δ

df

=1.89,

p

< 0.05。參數(shù)匹配的結(jié)果表明, “敵意認(rèn)知”到“攻擊行為”的路徑系數(shù)在兩組之間存在顯著差異(

p

<0.05)。簡單斜率檢驗(yàn)的結(jié)果表明, 當(dāng)認(rèn)知重評(píng)水平較低時(shí)(

Z

≤ ?1), 隨著敵意認(rèn)知水平的增加,個(gè)體的攻擊行為呈上升趨勢(β

=

0.66,

t =

14.4,

p

<0.001), 即敵意認(rèn)知增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差, 攻擊行為增加0.66個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差; 當(dāng)認(rèn)知重評(píng)水平較高時(shí)(

Z

≥1), 隨著敵意認(rèn)知水平的增加, 個(gè)體的攻擊行為也呈上升趨勢(β

=

0.42,

t =

9.51,

p

< 0.001), 然而敵意認(rèn)知增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差, 攻擊行為增加0.42個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。即敵意認(rèn)知對攻擊行為的預(yù)測作用隨著認(rèn)知重評(píng)水平的不同而不同。

此外, 路徑系數(shù)的結(jié)果顯示, 高、低認(rèn)知重評(píng)組均有多條路徑系數(shù)較低, 甚至路徑系數(shù)不顯著。因此, 有必要對高、低認(rèn)知重評(píng)組建立不同的結(jié)構(gòu)方程模型以進(jìn)一步考察特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思與攻擊行為之間的關(guān)系模式。

低認(rèn)知重評(píng)組與基準(zhǔn)模型的具體擬合結(jié)果見表 3。由表 3可知, 低認(rèn)知重評(píng)組的基準(zhǔn)模型(

M

1)擬合指數(shù)較好, 但是路徑分析的結(jié)果表明, 對于低認(rèn)知重評(píng)組, 特質(zhì)憤怒對攻擊行為的直接預(yù)測路徑變得不顯著, 因此考慮將其刪除, 刪除后(

M

2), 各條路徑系數(shù)均顯著, 模型擬合指數(shù)也非常理想。因此, 最后確定

M

2為低認(rèn)知重評(píng)組的結(jié)構(gòu)模型, 具體結(jié)果見圖2。由圖2可知, 特質(zhì)憤怒對敵意認(rèn)知(β

=

0.60,

t =

5.48,

p

< 0.001)、敵意認(rèn)知對攻擊行為(β

=

0.68,

t =

5.75,

p

< 0.001)的預(yù)測作用顯著; 特質(zhì)憤怒對憤怒沉思(β

=

0.53,

t =

3.64,

p

< 0.001)、憤怒沉思對攻擊行為(β

=

0.26,

t =

2.15,

p

< 0.05)的預(yù)測作用顯著; 另外, 敵意認(rèn)知對憤怒沉思(β

=

0.26,

t =

2.34,

p

< 0.001)的預(yù)測作用也顯著。也就是說, 對于低認(rèn)知重評(píng)組來說, 敵意認(rèn)知在特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間起完全的中介作用(

ab

= 0.41,

Z

= 4.55,

p

< 0.001),憤怒沉思也在特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間起完全的中介作用(

ab

= 0.14,

Z

= 2.33,

p

< 0.05), 特質(zhì)憤怒還可以通過敵意認(rèn)知對憤怒沉思的作用對攻擊行為產(chǎn)生預(yù)測作用, 這條路徑的中介效應(yīng)值為0.04。三條路徑的總效應(yīng)值為0.59, 即敵意認(rèn)知和憤怒沉思在特質(zhì)憤怒和攻擊行為之間起完全中介的作用,中介效應(yīng)值分別占總效應(yīng)的69.49%和23.73%。

圖1 特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思和攻擊行為之間的關(guān)系模型

表2 各模型擬合指數(shù)

表3 低認(rèn)知重評(píng)組擬合指數(shù)(n = 119)

高認(rèn)知重評(píng)組與基準(zhǔn)模型的具體擬合結(jié)果見表4。由表 4可知, 高認(rèn)知重評(píng)組與基準(zhǔn)模型(

M

1)的擬合程度一般, 并且對路徑系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,

M

1中憤怒沉思對攻擊行為等多條路徑的路徑系數(shù)不顯著。因此, 我們逐步刪除不顯著的路徑, 最后確定

M

2作為高認(rèn)知重評(píng)組的中介模型, 該模型明顯優(yōu)于基準(zhǔn)模型(Δc/Δ

df

= 1.82,

p

< 0.05), 并且擬合指數(shù)非常理想(見表4)。由圖3可知, 在高認(rèn)知重評(píng)組的中介模型中, 憤怒沉思這一變量被刪除, 并且敵意認(rèn)知到攻擊行為的預(yù)測作用也不顯著, 也就是說對于高認(rèn)知重評(píng)組的被試來說, 特質(zhì)憤怒主要通過其直接效應(yīng)預(yù)測攻擊行為。

4 討論

圖2 低認(rèn)知重評(píng)組的特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思和攻擊行為之間的關(guān)系模型

馬加爵事件之后, 國內(nèi)外的校園暴力事件進(jìn)入人們的眼球。這些校園暴力事件的發(fā)生不僅影響了大學(xué)生自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn), 也影響了社會(huì)的安定。因此, 有必要對大學(xué)生的攻擊行為進(jìn)行充分研究。ICM 在整合原有關(guān)于攻擊行為的理論模型的基礎(chǔ)上, 探討了特質(zhì)憤怒水平不同的個(gè)體攻擊行為出現(xiàn)差異的內(nèi)部機(jī)制, 具有結(jié)構(gòu)清晰、綜合性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。然而該模型至今還缺乏綜合的實(shí)證證據(jù)。因此, 本研究基于 ICM, 采用問卷調(diào)查的方法, 通過建立結(jié)構(gòu)方程模型以及多群組分析考察了特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間的關(guān)系, 以及敵意認(rèn)知、憤怒沉思的中介作用與認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)作用。

表4 高認(rèn)知重評(píng)組擬合指數(shù)(n = 94)

4.1 特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思、認(rèn)知重評(píng)與攻擊行為的關(guān)系

相關(guān)分析的結(jié)果表明, 特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思與攻擊行為之間兩兩相關(guān), 與 ICM 的理論假設(shè)相符。然而, 根據(jù)ICM的理論假設(shè), 高、低特質(zhì)憤怒個(gè)體的努力控制水平存在差異, 而在本研究的相關(guān)分析中未發(fā)現(xiàn)特質(zhì)憤怒與認(rèn)知重評(píng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。針對這一結(jié)果, 我們認(rèn)為有兩點(diǎn)原因：首先, 使用的測量工具不同, 如Tangney, Baumeister和Boone (2004)采用了自編的自我控制問卷得到自我控制與特質(zhì)憤怒的負(fù)相關(guān)關(guān)系, Martin和Dahlen(2005)則采用了認(rèn)知情緒調(diào)節(jié)問卷中的積極重評(píng)維度得到特質(zhì)憤怒與積極的認(rèn)知重評(píng)負(fù)相關(guān), 與本研究中使用的測量工具均不同; 其次, 認(rèn)知重評(píng)與特質(zhì)憤怒之間的關(guān)系可能受到年齡的影響。羅利和黃敏兒(2016)的研究表明, 當(dāng)采用全樣本時(shí), 認(rèn)知重評(píng)可以負(fù)向預(yù)測負(fù)性情緒, 而當(dāng)只使用青年組的樣本時(shí), 認(rèn)知重評(píng)對負(fù)性情緒的預(yù)測作用不顯著。大學(xué)生處于青年階段, 因此出現(xiàn)認(rèn)知重評(píng)與特質(zhì)憤怒相關(guān)不顯著的結(jié)果, 與羅利和黃敏兒(2016)的研究結(jié)果基本一致。當(dāng)然, 憤怒作為一種負(fù)性情緒與認(rèn)知重評(píng)的關(guān)系是否存在年齡差異也有待進(jìn)一步的考察。

4.2 敵意認(rèn)知與憤怒沉思的多重中介作用

進(jìn)一步的中介效應(yīng)分析的結(jié)果表明, 特質(zhì)憤怒可以直接預(yù)測攻擊行為, 并且可以通過敵意認(rèn)知的中介作用對攻擊行為產(chǎn)生影響, 這與 ICM 的理論假設(shè)(Wilkowski & Robinson, 2008a)以及以往研究是一致的(劉文文等, 2015)。另外, 也發(fā)現(xiàn)特質(zhì)憤怒還可以通過敵意認(rèn)知的中介作用對憤怒沉思產(chǎn)生預(yù)測作用, 證實(shí)了楊麗珠等人(2011)的推導(dǎo), 即出現(xiàn)模糊的敵意情境時(shí), 高特質(zhì)憤怒個(gè)體容易形成自動(dòng)化的敵意解釋(即敵意認(rèn)知), 敵意解釋使其選擇性地對敵意誘因及其憤怒體驗(yàn)進(jìn)行持續(xù)性注意, 形成憤怒沉思。

圖3 高認(rèn)知重評(píng)組的特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知和攻擊行為之間的關(guān)系模型

然而, 在本研究中, 相關(guān)分析結(jié)果顯示憤怒沉思與攻擊行為相關(guān)顯著, 而在結(jié)構(gòu)方程中, 憤怒沉思對攻擊行為的預(yù)測作用不顯著, 這與理論模型以及以往的研究存在差異, 我們認(rèn)為主要有以下兩點(diǎn)原因：第一, 以往的研究多采用實(shí)驗(yàn)室研究考察憤怒沉思與攻擊行為之間的關(guān)系, 反映的是即時(shí)的憤怒沉思放大和延長了攻擊行為。如比起控制組的被試, 那些被要求在敵意激發(fā)后對憤怒事件及其憤怒體驗(yàn)進(jìn)行沉思的被試為虛擬同伴選擇了更多的辣椒醬(Denson, White, & Warburton, 2009), 增強(qiáng)了扣帶回、前腦島等與攻擊行為相關(guān)腦區(qū)的激活水平(Denson, Pedersen et al., 2009), 并且延長了在敵意激發(fā)后血壓恢復(fù)到基線值的時(shí)間(Gerin et al., 2006),而本研究采用了問卷調(diào)查的方法考察長期的關(guān)系,不易反映出憤怒沉思對攻擊行為的“放大與延長”,因此憤怒沉思對攻擊行為的預(yù)測作用不顯著。第二,以往的研究單獨(dú)地考察憤怒沉思與攻擊行為的關(guān)系(Denson et al., 2006), 得出了憤怒沉思可以預(yù)測攻擊行為, 這與本研究中相關(guān)分析的結(jié)果一致, 而沒有將特質(zhì)憤怒的直接效應(yīng)以及敵意認(rèn)知的中介作用納入其中。在對攻擊行為的問卷測量中, 分?jǐn)?shù)越高反映的是攻擊行為的頻率越高, 而影響攻擊行為頻率的主要是憤怒的頻率(即特質(zhì)憤怒)與自發(fā)的敵意解釋(即敵意認(rèn)知), 憤怒沉思則是影響攻擊行為的強(qiáng)度和持久性(Wilkowski & Robinson, 2010),所以在采用問卷調(diào)查考察攻擊行為的影響因素時(shí),特質(zhì)憤怒的直接作用與敵意認(rèn)知的中介作用掩蔽了憤怒沉思對攻擊行為的預(yù)測作用, 導(dǎo)致在本研究中憤怒沉思對攻擊行為沒有顯著的預(yù)測作用。

4.3 認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)作用

ICM 不僅探討了特質(zhì)憤怒與攻擊行為的內(nèi)部機(jī)制, 而且受到了努力控制理論的啟發(fā), 將個(gè)體自身的努力控制這一主動(dòng)性因素納入其中, 努力控制因素的作用主要反映在三個(gè)方面：第一, 通過認(rèn)知重評(píng)的作用干擾敵意認(rèn)知的過程; 第二, 通過分心的作用干擾憤怒沉思的過程; 第三, 通過反應(yīng)抑制的作用干擾攻擊行為的表達(dá)(Wilkowski & Robinson,2008a)。另外, 以往的實(shí)證研究也發(fā)現(xiàn), 當(dāng)為被試提供一些額外的信息時(shí), 被試的攻擊行為可以有效得到降低(Barlett & Anderson, 2011)。因此, 本研究采用了多群組分析的方法探討了認(rèn)知重評(píng)因素在特質(zhì)憤怒與攻擊行為的關(guān)系中所起的調(diào)節(jié)作用。多群組分析的結(jié)果表明, 對于高、低認(rèn)知重評(píng)的個(gè)體來說, 敵意認(rèn)知對攻擊行為的預(yù)測路徑存在差異,具體而言, 比起認(rèn)知重評(píng)水平較低的個(gè)體, 對于認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體來說, 隨著敵意認(rèn)知的增加,攻擊行為增長的速度更慢。根據(jù)以往研究, 我們推斷當(dāng)敵意激發(fā)事件發(fā)生后, 高認(rèn)知重評(píng)的個(gè)體可以對情境進(jìn)行重新審視, 用一種非敵意的解釋代替自動(dòng)化的敵意解釋(Gross & Thompson, 2007), 從而避免了一部分攻擊行為的發(fā)生。這與 ICM 提出的認(rèn)知重評(píng)可以干擾敵意認(rèn)知過程這一理論假設(shè)一致。

除此之外, 我們也發(fā)現(xiàn), 針對高、低認(rèn)知重評(píng)組, 特質(zhì)憤怒對攻擊行為的預(yù)測模型存在差異。對于高認(rèn)知重評(píng)組的個(gè)體來說, 特質(zhì)憤怒主要通過其直接效應(yīng)預(yù)測攻擊行為, 而對于低認(rèn)知重評(píng)組的個(gè)體來說, 特質(zhì)憤怒主要通過敵意認(rèn)知與憤怒沉思的完全中介作用預(yù)測攻擊行為。這進(jìn)一步說明了認(rèn)知重評(píng)在特質(zhì)憤怒預(yù)測攻擊行為中的重要作用。評(píng)估理論認(rèn)為, 對事件的評(píng)估決定了個(gè)體當(dāng)前狀態(tài)下情緒的類型和強(qiáng)度(Scherer et al., 2001)。憤怒沉思是指對憤怒事件進(jìn)行無意的反復(fù)思考(Sukhodolsky et al., 2001), 而認(rèn)知重評(píng)是指以一種客觀、中性、積極的方式去思考事件(Gross & Thompson, 2007)。比較憤怒沉思和認(rèn)知重評(píng), 我們發(fā)現(xiàn)兩者都是對憤怒情境和事件的一種思考和評(píng)估, 只是前者的思考方式使得憤怒情緒得以保持甚至放大, 而后者則可以降低或者改變憤怒情緒。情緒調(diào)節(jié)領(lǐng)域的研究表明,認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體善于對負(fù)性情緒進(jìn)行調(diào)節(jié), 在同樣的敵意激發(fā)條件下, 其憤怒體驗(yàn)較低(Memedovic et al., 2010; Mauss et al., 2007)。即使是特質(zhì)憤怒水平較高, 在認(rèn)知重評(píng)的指導(dǎo)語下也可以降低憤怒體驗(yàn)(Germain & Kangas, 2015), 這證實(shí)了評(píng)估理論的觀點(diǎn)。因此, 我們推斷平時(shí)習(xí)慣使用認(rèn)知重評(píng)調(diào)節(jié)負(fù)性情緒的個(gè)體(即認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體), 在敵意情境出現(xiàn)后, 傾向于以一種中性、客觀和積極的方式來對事件進(jìn)行評(píng)估(即不進(jìn)入敵意認(rèn)知的階段)因而對憤怒情緒進(jìn)行了向下的調(diào)節(jié),而非陷入對憤怒事件相關(guān)的反復(fù)思考中(即不進(jìn)入憤怒沉思的階段)。所以, 對于高認(rèn)知重評(píng)的個(gè)體來說, 特質(zhì)憤怒僅通過直接效應(yīng)的作用預(yù)測攻擊行為。而認(rèn)知重評(píng)水平較低的個(gè)體傾向于以一種敵意的方式對事件進(jìn)行解釋, 并且會(huì)陷入對憤怒情境或事件的無意的反復(fù)思考, 也就是說會(huì)進(jìn)入自動(dòng)化的敵意認(rèn)知過程導(dǎo)致攻擊行為, 并且進(jìn)入自動(dòng)化的憤怒沉思過程進(jìn)一步對攻擊行為進(jìn)行放大。

另外, 在總模型中和高認(rèn)知重評(píng)組的模型中均出現(xiàn)了憤怒沉思中介效應(yīng)不顯著的情況, 我們推斷這是由于大學(xué)生這一青年樣本引起的。已有研究采用功能磁共振技術(shù)(fMRI)發(fā)現(xiàn), 與青年個(gè)體相比,當(dāng)老年個(gè)體進(jìn)行認(rèn)知重評(píng)的任務(wù)時(shí), 與認(rèn)知重評(píng)相關(guān)腦區(qū)(如外側(cè)前額葉)激活減弱, 而這些腦區(qū)的激活程度可以預(yù)測認(rèn)知重評(píng)的成功率(Winecoff, LaBar,Madden, Cabeza, & Huettel, 2011; Opitz, Rauch, Terry,& Urry, 2012), 另外, 羅利和黃敏兒(2016)對老中青三個(gè)年齡段的人認(rèn)知重評(píng)情況進(jìn)行調(diào)查, 也可以發(fā)現(xiàn)隨著年齡增長, 認(rèn)知重評(píng)得分下降的趨勢。也就是說, 比起其他年齡段的個(gè)體, 對于正處于青年階段的大學(xué)生來說, 認(rèn)知重評(píng)水平較高, 因此出現(xiàn)了在總模型中憤怒沉思中介效應(yīng)不顯著, 而在高認(rèn)知重評(píng)組進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)憤怒沉思和敵意認(rèn)知中介效應(yīng)均不顯著, 這兩處都反映了認(rèn)知重評(píng)對特質(zhì)憤怒影響攻擊行為的整體模型的調(diào)節(jié)作用。

4.4 研究價(jià)值與局限

本研究對特質(zhì)憤怒與攻擊行為之間的關(guān)系及其作用機(jī)制進(jìn)行了考察, 并對認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行了探究。結(jié)果不僅支持了ICM的理論假設(shè), 還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了在不同的認(rèn)知重評(píng)水平下, 特質(zhì)憤怒對攻擊行為的預(yù)測模型存在差異, 這些都為特質(zhì)憤怒與攻擊行為的 ICM 提供了實(shí)證的支持, 其中認(rèn)知重評(píng)調(diào)節(jié)作用的發(fā)現(xiàn)為干預(yù)高特質(zhì)憤怒個(gè)體的攻擊行為提供了實(shí)踐上的指導(dǎo)。比如, 根據(jù)多群組分析的結(jié)果, 我們應(yīng)該根據(jù)個(gè)體認(rèn)知重評(píng)水平的高低因人而異地控制其攻擊行為, 對于認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體, 主要通過降低其特質(zhì)憤怒水平, 減弱特質(zhì)憤怒的直接作用; 而對于認(rèn)知重評(píng)水平較低的個(gè)體, 則要通過干預(yù)其認(rèn)知過程, 進(jìn)而對攻擊行為進(jìn)行有效控制。

誠然, 本研究仍然存在一些缺陷：首先, 問卷調(diào)查法得出的結(jié)論并不能作為因果結(jié)論的證據(jù), 因此, 可以考慮使用實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)的方法、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的方法以及干預(yù)研究的方法, 得到更多直接有效的證據(jù); 其次, 除了認(rèn)知重評(píng)的作用, 是否還可以通過分心的作用干擾憤怒沉思的過程以及通過反應(yīng)抑制的過程干擾攻擊行為的表達(dá), 也應(yīng)該成為下一步研究的問題。

5 結(jié)論

本研究主要得到以下結(jié)論：

(1) 特質(zhì)憤怒、敵意認(rèn)知、憤怒沉思與攻擊行為之間顯著正相關(guān), 認(rèn)知重評(píng)與這4個(gè)變量都不相關(guān);

(2) 特質(zhì)憤怒不僅對攻擊行為具有直接的正向預(yù)測作用, 還可以通過敵意認(rèn)知的中介作用對攻擊行為產(chǎn)生影響, 并且敵意認(rèn)知還在特質(zhì)憤怒與憤怒沉思之間起中介作用;

(3) 認(rèn)知重評(píng)調(diào)節(jié)了敵意認(rèn)知與攻擊行為之間的關(guān)系, 相比于低認(rèn)知重評(píng)水平的個(gè)體, 對于認(rèn)知重評(píng)水平較高的個(gè)體來說, 隨著敵意認(rèn)知的增長,攻擊行為增長的速度更慢;

(4) 認(rèn)知重評(píng)影響了特質(zhì)憤怒對攻擊行為的預(yù)測模型, 即對于低認(rèn)知重評(píng)組來說, 特質(zhì)憤怒通過敵意認(rèn)知與憤怒沉思的完全中介作用對攻擊行為產(chǎn)生影響; 對于高認(rèn)知重評(píng)組來說, 特質(zhì)憤怒通過其直接效應(yīng)預(yù)測攻擊行為。

Anderson, C. A., & Bushman, B. J. (2002). Human aggression.

Annual Review of Psychology, 53

(1), 27?51.Ashford, S. J., & Tsui, A. S. (1991). Self-regulation for managerial effectiveness: The role of active feedback seeking.

Academy of Management Journal, 34

(2), 251?280.Barlett, C. P., & Anderson, C. A. (2011). Reappraising the situation and its impact on aggressive behavior.

Personality and Social Psychology Bulletin, 37

(12), 1564?1573.Bettencourt, B. A., Talley, A., Benjamin, A. J., & Valentine, J.(2006). Personality and aggressive behavior under provoking and neutral conditions: A meta-analytic review.

Psychological Bulletin, 132

(5), 751?777.Buss, A. H., & Perry, M. (1992). The aggression questionnaire.

Journal of Personality and Social Psychology, 63

(3), 452?459.de Jong, J. M. (2014).

In the mind of the beholder: An ERP analysis of the relation between hostile attribution and trait anger

(Unpublished master’s thesis). Erasmus University.Denson, T. F. (2015). Four promising psychological interventions for reducing reactive aggression.

Current Opinion in Behavioral Sciences, 3

, 136?141.Denson, T. F., Pedersen, W. C., & Miller, N. (2006). The displaced aggression questionnaire.

Journal of Personality and Social Psychology, 90

(6), 1032?1051.Denson, T. F., Pedersen, W. C., Ronquillo, J., & Nandy, A. S.(2009). The angry brain: Neural correlates of anger, angry rumination, and aggressive personality.

Journal of Cognitive Neuroscience, 21

(4), 734?744.Denson, T. F., White, A. J., & Warburton, W. A. (2009). Trait displaced aggression and psychopathy differentially moderate the effects of acute alcohol intoxication and rumination on triggered displaced aggression.

Journal of Research in Personality, 43

(4), 673?681.Dodge, K. A., Malone, P. S., Lansford, J. E., Sorbring, E.,Skinner, A. T., Tapanya, S., ... Pastorelli, C. (2015). Hostile attributional bias and aggressive behavior in global context.

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112

(30), 9310?9315.Eisenberg, N., Smith, C. L., Sadovsky, A., & Spinrad, T. L.(2004). Effortful control: Relations with emotion regulation,adjustment, and socialization in childhood. In R. F. Baumeister &K. D. Vohs (Eds.),

Handbook of self-regulation: Research,theory, and applications

(pp. 259–282). New York: Guilford.Gerin, W., Davidson, K. W., Christenfeld, N. J., Goyal, T., &Schwartz, J. E. (2006). The role of angry rumination and distraction in blood pressure recovery from emotional arousal.

Psychosomatic Medicine, 68

(1), 64?72.Germain, C. L., & Kangas, M. (2015). Trait anger symptoms and emotion regulation: The effectiveness of reappraisal,acceptance and suppression strategies in regulating anger.

Behaviour Change, 32

(1), 35?45.Gross, J. J., & John, O. P. (2003). Individual differences in two emotion regulation processes: Implications for affect,relationships, and well-being.

Journal of Personality and Social Psychology, 85

(2), 348?362.Gross, J. J., & Thompson, R. A. (2007). Emotion regulation:Conceptual foundations. In J. J. Gross (Ed.),

Handbook of emotion regulation

(pp. 3?24). New York: Guilford Press.Hepworth, W., & Towler, A. (2004). The effects of individual differences and charismatic leadership on workplace aggression.

Journal of Occupational Health Psychology,9

(2), 176?185.Kabasakal, Z., & Ba?, A. U. (2010). A research on some variables regarding the frequency of violent and aggressive behaviors among elementary school students and their families.

Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2

(2),582?586.Liu, W. W., Jiang, Q., Ren, J. J., Li, S. F., & Xu, Y. P. (2015).The impact of trait anger on aggressive behavior: Moderated mediating effect of hostile cognition and impulsivity level.

Psychological Development and Education, 31

(4), 485?493.[劉文文, 江琦, 任晶晶, 李樹芳, 徐雅珮. (2015). 特質(zhì)憤怒對攻擊行為的影響: 敵意認(rèn)知和沖動(dòng)性水平有調(diào)節(jié)的中介作用.

心理發(fā)展與教育, 31

(4), 485?493.]Luo, L., & Huang, M. E. (2016). The age differences of the mediation effect of emotion regulation between traits and emotion.

Acta Psychologica Sinica, 48

(11), 1455?1466.[羅利, 黃敏兒. (2016). 情緒調(diào)節(jié)在特質(zhì)與情緒間中介效應(yīng)模型的年齡差異.

心理學(xué)報(bào), 48

(11), 1455?1466.]Luo, Y. L. & Zhang, D. J. (2011). An experimental study of attentional bias to negative emotion facial expressions in high trait anger individuals.

Journal of Psychological Science,34

(2), 322?327.[羅亞莉, 張大均. (2011). 高特質(zhì)憤怒個(gè)體對負(fù)性情緒面孔注意偏向的實(shí)驗(yàn)研究.

心理科學(xué), 34

(2), 322?327.]Luo, Y. L., Zhang, D. J., Liu, Y. B. & Liu, Y. L. (2011).Reliability and validity of the Chinese version of trait anger scale in college students.

Chinese Mental Health Journal,25

(9), 700?704.[羅亞莉, 張大均, 劉云波, 劉衍玲. (2011). 特質(zhì)憤怒量表中文版在大學(xué)生人群應(yīng)用的信度和效度.

中國心理衛(wèi)生雜志, 25

(9), 700?704.]Maldonado, R. C., Watkins, L. E., & DiLillo, D. (2015). The interplay of trait anger, childhood physical abuse, and alcohol consumption in predicting intimate partner aggression.

Journal of Interpersonal Violence, 30

(7), 1112?1127.Marsh, H. W., Wen, Z., & Hau, K. T. (2004). Structural equation models of latent interactions: Evaluation of alternative estimation strategies and indicator construction.

Psychological Methods, 9

(3), 275?300.Martin, R. C., & Dahlen, E. R. (2005). Cognitive emotion regulation in the prediction of depression, anxiety, stress,and anger.

Personality and Individual Differences, 39

(7),1249?1260.Mauss, I. B., Cook, C. L., Cheng, J. Y. J., & Gross, J. J. (2007).Individual differences in cognitive reappraisal: Experiential and physiological responses to an anger provocation.

International Journal of Psychophysiology, 66

(2), 116?124.Memedovic, S., Grisham, J. R., Denson, T. F., & Moulds, M. L.(2010). The effects of trait reappraisal and suppression on anger and blood pressure in response to provocation.

Journal of Research in Personality, 44

(4), 540?543.Morgan, A. B., & Lilienfeld, S. O. (2000). A meta-analytic review of the relation between antisocial behavior and neuropsychological measures of executive function.

Clinical Psychology Review, 20

(1), 113?136.Nesbit, S. M., & Conger, J. C. (2012). Predicting aggressive driving behavior from anger and negative cognitions.

Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 15

(6), 710?718.Opitz, P. C., Rauch, L. C., Terry, D. P., & Urry, H. L. (2012).Prefrontal mediation of age differences in cognitive reappraisal.

Neurobiology of Aging, 33

(4), 645?655.Peters, J. R., Smart, L. M., Eisenlohr-Moul, T. A., Geiger, P. J.,Smith, G. T., & Baer, R. A. (2015). Anger rumination as a mediator of the relationship between mindfulness and aggression: The utility of a multidimensional mindfulness model.

Journal of Clinical Psychology, 71

(9), 871?884.Podsakoff, P. M., Mackenzie, S. B., Lee, J. Y., & Podsakoff, N.P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies.

Journal of Applied Psychology, 88

(5), 879?903.Ramírez, J. M., & Andreu, J. M. (2006). Aggression, and some related psychological constructs (anger, hostility, and impulsivity). Some comments from a research project.

Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 30

(3), 276?291.Ray, R. D., Wilhelm, F. H., & Gross, J. J. (2008). All in the mind's eye? Anger rumination and reappraisal.

Journal of Personality and Social Psychology, 94

(1), 133?145.Scherer, K. R., Schorr, A., & Johnstone, T. (2001).

Appraisal processes in emotion

. New York: Oxford University Press.Shi, N. (2012).

The relationship among adult attachment,emotion regulation and interpersonal relationship of college students

(Unpublished master’s thesis). Qufu Normal University.[史寧. (2012).

大學(xué)生成人依戀、情緒調(diào)節(jié)方式與人際關(guān)系的關(guān)系研究

(碩士學(xué)位論文). 曲阜師范大學(xué).]Snyder, C. R., Crowson, J. J., Jr., Houston, B. K., Kurylo, M.,& Poirier, J. (1997). Assessing hostile automatic thoughts:Development and validation of the HAT scale.

Cognitive Therapy and Research, 21

(4), 477?492.Spielberger, C. D. (1988).

State-trait anger expression inventory(STAXI)

(Research edition). Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.Sukhodolsky, D. G., Golub, A., & Cromwell, E. N. (2001).Development and validation of the anger rumination scale.

Personality and Individual Differences, 31

(5), 689?700.Tangney, J. P., Baumeister, R. F., & Boone, A. L. (2004). High self-control predicts good adjustment, less pathology, better grades, and interpersonal success.

Journal of Personality,72

(2), 271?324.Tao, L. J. (2011).

Forgiveness intervention on adolescents with high trait anger

(Unpublished doctorial dissertation).Nanjing Normal University.[陶琳瑾. (2011).

高特質(zhì)憤怒青少年的寬恕干預(yù)研究

(博士學(xué)位論文). 南京師范大學(xué).]Wen, Z. L., Hau, K. T., & Marsh, H. W. (2003). Methods and recent research development in analysis of interaction effects between latent variables.

Advances in Psychological Science, 11

(5), 593?599.[溫忠麟, 侯杰泰, 馬什赫伯特. (2003). 潛變量交互效應(yīng)分析方法.

心理科學(xué)進(jìn)展, 11

(5), 593?599.]Wen, Z. L., Hau, K. T., & Marsh, H. W. (2004). Structural equation model testing: Cutoff criteria for goodness of fit indices and Chi-square test.

Acta Psychologica Sinica,36

(2), 186?194.[溫忠麟, 侯杰泰, 馬什赫伯特. (2004). 結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn):擬合指數(shù)與卡方準(zhǔn)則.

心理學(xué)報(bào), 36

(2), 186?194.]Wilkowski, B. M., & Robinson, M. D. (2008a). The cognitive basis of trait anger and reactive aggression: An integrative analysis.

Personality and Social Psychology Review, 12

(1),3?21.Wilkowski, B. M., & Robinson, M. D. (2008b). Guarding against hostile thoughts: Trait anger and the recruitment of cognitive control.

Emotion, 8

(4), 578?583.Wilkowski, B. M., & Robinson, M. D. (2010). The anatomy of anger: An integrative cognitive model of trait anger and reactive aggression.

Journal of Personality, 78

(1), 9?38.Winecoff, A., LaBar, K. S., Madden, D. J., Cabeza, R., &Huettel, S. A. (2011). Cognitive and neural contributors to emotion regulation in aging.

Social Cognitive and Affective Neuroscience, 6

(2), 165?176.Xiong, H. X., Zhang, J., Ye, B. J., Zheng, X., & Sun, P. Z.(2012). Common method variance effects and the models of statistical approaches for controlling it.

Advances in Psychological Science, 20

(5), 757?769.[熊紅星, 張璟, 葉寶娟, 鄭雪, 孫配貞. (2012). 共同方法變異的影響及其統(tǒng)計(jì)控制途徑的模型分析.

心理科學(xué)進(jìn)展,20

(5), 757?769.]Yang, L. Z., Du, W. X., & Shen, Y. (2011). A review on the integrative cognitive model of trait anger and reactive aggression.

Advances in Psychological Science, 19

(9),1249?1258.[楊麗珠, 杜文軒, 沈悅. (2011). 特質(zhì)憤怒與反應(yīng)性攻擊的綜合認(rèn)知模型述評(píng).

心理科學(xué)進(jìn)展, 19

(9), 1249?1258.]