周續(xù)珠?張雪婷?徐梓涵?章譯文?王惠惠

摘 要｜目的：基于網(wǎng)絡(luò)分析的方法構(gòu)建老年人孤獨感影響因素的網(wǎng)絡(luò)，探索該網(wǎng)絡(luò)中各因素間的相互作用并評估該網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵因素。方法：本研究以老年人孤獨感量表、社會網(wǎng)絡(luò)量表、孝道實踐量表和家庭功能評定量表對寧夏和湖北兩地1025名社區(qū)老年人（Mage=61.40，SDage=5.94）進行調(diào)查，使用網(wǎng)絡(luò)分析方法進行統(tǒng)計分析，并結(jié)合R語言對結(jié)果進行可視化呈現(xiàn)。結(jié)果：（1）各相關(guān)因素與孤獨感構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)圖整體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，家庭情感卷入因素和社會隔離因素各形成較為密集的集群；（2）與家庭情感卷入因素和社會隔離因素相比，子女代際支持因素位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣且中心度較低；（3）家庭情感卷入第7個項目“盡管我們用意良好，但還是過多地干預(yù)了彼此的生活”處于網(wǎng)絡(luò)較為中心位置，但與多數(shù)節(jié)點呈負(fù)相關(guān)。結(jié)論：研究發(fā)現(xiàn)在一定程度上為老年人孤獨感的影響因素補充了來自網(wǎng)絡(luò)分析角度的證據(jù)，為進一步社區(qū)老年人孤獨感的緩解提供重要的干預(yù)靶點。

關(guān)鍵詞｜孤獨感；社會隔離；老年人；網(wǎng)絡(luò)分析

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1 引言

我國老年人的孤獨感問題日趨嚴(yán)重。據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，我國60歲及以上的老年人口達(dá)2.64億人，占全國總?cè)丝诒壤?8.7%，其中空巢、獨居老年人達(dá)到1.18億［1］。而2019—2022這場持續(xù)三年的新冠疫情的常態(tài)化居家隔離，也讓老年人的孤獨感問題更為凸顯，嚴(yán)重影響老年人的精神健康及生活質(zhì)量［2］。事實上，從1995年至2011年的橫斷研究表明，我國老年人孤獨感水平呈逐年上升態(tài)勢，這表明孤獨感問題在我國老年人群中越來越普遍［3］。因此，深入研究老年人孤獨感的成因，并提出有效的緩解機制，對于促進老齡人口健康具有深遠(yuǎn)的意義。

孤獨感，即感知到的社交隔離（Perceived Social Isolation），它是個體人際關(guān)系無論從數(shù)量還是質(zhì)量方面都不能滿足其社交需要時，所產(chǎn)生的一種消極的主觀情緒體驗［4］。處于高孤獨感水平的個體常常呈現(xiàn)性格孤僻、不易接近他人的特點，在與他人進行交流時容易產(chǎn)生沖突，進而引發(fā)抑郁、煩躁等負(fù)面情緒［5］。多項研究已經(jīng)證明，孤獨感可以作為一個獨立的心理變量對老年人的身心健康產(chǎn)生影響［6］。

老年人的孤獨感問題是一個復(fù)雜的現(xiàn)象，其背后涉及多種因素。除了環(huán)境因素外，社會和家庭因素也在其中扮演著重要角色。首先，老年人是社會隔離的高風(fēng)險群體，我國老年人社交隔離的發(fā)生率高達(dá)34.9%。社會隔離，也稱為“社交孤立”，是一種主動或被動地與社會脫節(jié)的狀態(tài)。長時間的社會隔離會顯著增加老年人的孤獨感，對他們的生理和心理健康產(chǎn)生消極影響［7］。特別是在新冠疫情期間，老年人的社會隔離問題變得更加突出，成為公共衛(wèi)生健康領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)［2］。其次，我國的孝道文化強調(diào)子女對老年人的情感支持。當(dāng)老年人的情感需求超過子女的實際支持時，親情陪伴的缺失會導(dǎo)致老年人感到空虛和寂寞［8］。研究表明，當(dāng)老年個體的高期望遭遇子女的“冷”態(tài)度時，且對老人的關(guān)心和重視較少，期望的落空很可能使老年個體產(chǎn)生強烈的失落感和孤獨感［3］。再者，隨著年齡的增長，老年人的家庭情感卷入需求逐漸增加。家庭情感卷入主要指家庭成員之間對彼此活動和事務(wù)的關(guān)心與重視程度［9］。隨著配偶離異或者死亡，致使配偶情感卷入不良［8］。子女逐漸成熟，成年子女與老年人情感凝聚力不斷下降，產(chǎn)生的代際矛盾使老人陷入不良的家人情感卷入［10］。還有研究者將孤獨感作為影響態(tài)度的一個中介變量，認(rèn)為社會參與（反社會隔離）在孤獨感和自我效能的中介作用下影響老年人的老化態(tài)度［11］。

綜上所述，后疫情時代老年人的孤獨感及其背后的心理健康問題應(yīng)引起全社會的廣泛關(guān)注。

本文采用了橫斷網(wǎng)絡(luò)分析的方法，以高斯圖像模型為基礎(chǔ)構(gòu)建變量間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，這使得我們能夠更深入地探索老年人孤獨感與各種因素之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)［12］。這種方法能夠捕捉到傳統(tǒng)潛變量模型難以揭示的關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)信息，為我們提供了更客觀、可解釋的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。這種研究方法有助于我們?nèi)胬斫饫夏耆斯陋毟械谋举|(zhì)和影響因素，為制定有效的干預(yù)措施提供了有力的理論支持。了解孤獨感網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性對于研究老年人在神經(jīng)生理發(fā)育過程中孤獨感和其他相關(guān)因素之間的發(fā)展和相互作用具有重要意義。

過去，許多研究者通過量表總分或各維度總分來評估被試的孤獨感水平，這種方法雖然簡便，但卻忽略了每個題目上被試的具體表現(xiàn)，未能深入挖掘數(shù)據(jù)中的信息。例如，Russell等人開發(fā)的UCLA孤獨感量表主要基于社會交往與實際水平的差距來定義孤獨感，通過量表總分來判斷被試的孤獨感水平［13］。然而，個體的孤獨感是多維度、情境依賴的，因此我們需要進一步探討孤獨感個體在特定情境及其網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中的相關(guān)性和發(fā)展趨勢。目前，國內(nèi)對于老年人孤獨感的研究尚不夠深入，尤其是在后疫情時代背景下。對于老年人心理健康的關(guān)注和針對性干預(yù)措施的實施仍然相對較少。因此，建立一個系統(tǒng)的框架來全面考慮孤獨感的多種影響因素及其關(guān)聯(lián)情況顯得尤為重要。綜上所述，本文旨在通過橫斷網(wǎng)絡(luò)分析的方法，深入研究老年人孤獨感的成因及其與各種因素的關(guān)聯(lián)，為制定有效的干預(yù)措施提供理論依據(jù)，以改善老年人的心理健康狀況。

2 方法

2.1 被試

本研究借助在線調(diào)查平臺“問卷星”，由統(tǒng)一培訓(xùn)的調(diào)查員來篩選對象，向符合條件的老年人解釋本次研究的目的和意義，獲得知情同意后，指導(dǎo)老年人根據(jù)實際情況作答。調(diào)查過程嚴(yán)格遵循匿名性和保密性的原則，采取不記名方式。參考Bujang和Baharum的建議［14］，我們假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中各變量相關(guān)性為0.1，具有0.05的統(tǒng)計學(xué)意義水平，以及0.8的統(tǒng)計檢驗力。根據(jù)這些假設(shè)，我們計算出所需的最小樣本量為782名受訪者。在本研究中，我們采用便利抽樣法，選取寧夏和湖北兩地的社區(qū)老年人作為研究對象進行橫斷面調(diào)查，最終獲得有效樣本量1025份（Mage=61.40，SDage =5.94）。其中，男性493名（48.1%），女性532名（51.9%）。他們的學(xué)歷分布如下：756名（73.75%）具有初中及以下學(xué)歷，230名（22.43%）具有高中或中專學(xué)歷，34名（3.31%）具有大學(xué)?？茖W(xué)歷，以及5名（0.49%）具有大學(xué)本科及以上學(xué)歷，所有參與本研究的受訪者均自愿提供主觀自我報告。

2.2 研究工具

2.2.1 家庭情感卷入（FAD-AI）

該問卷采用劉培毅和何慕陶［9］修訂的家庭功能評定量表（family assessment device，F(xiàn)AD）中文版中的情感卷入（affective involvement，AI）維度來測量老年人感知到的家人情感卷入。該維度包含7個項目，如“我們家的人只有在對自己有利時才彼此關(guān)照”等。問卷采用5點計分從“完全不像我家”到“很像我家”，為了便于理解與后續(xù)分析，對所有項目進行反向計分，分?jǐn)?shù)越高則表明家庭成員間情感卷入質(zhì)量越好。該量表的Cronbachs α系數(shù)為0.913。

2.2.2 老年人孤獨感（UCLA-中文版）

Hay與DiMatteo［15］編制了UCLA-20量表（University of California Los Angeles Loneliness Scale）是測量老年人孤獨感的有效工具。欒寧等人［16］將英文版老年人孤獨感問卷進行正譯、回譯、跨文化調(diào)適后形成中文版老年人孤獨感問卷。該問卷包括失望和無用感、社交能力下降、低效互動、心理痛苦、孤獨體驗五個維度，共29個條目。采用Likert 5級評分法，“非常不同意”計1分，“非常同意”計5分。該量表的Cronbachs α系數(shù)為0.928，各分量表的Cronbachs α系數(shù)為0.842～0.923。

2.2.3 社會隔離（LSNS-中文版）

Lubben等［17］編制的社會網(wǎng)絡(luò)量表（lubben social network scale，LSNS）是測量社會隔離的有效工具，該量表測量了老年人可以見面聯(lián)系、談?wù)撍绞潞瞳@取幫助的家人和朋友數(shù)量。常青松等［18］在中國老年人中翻譯和施測了該量表，結(jié)果顯示具有較好的信度和效度。CLASS使用該量表對老年人的社會隔離進行了測量，包括家庭和朋友隔離兩個維度，共6個題目，采用“1（9個及以上）～6（0個）”的6點計分，得分越高代表社會隔離的程度越高。該量表的Cronbachs α系數(shù)為0.898。

2.2.4 子女代際支持

本研究采用李啟明和陳志霞［19］修訂的中國版本的孝道實踐量表，該量表測量子女對父母的孝道行為，子女是主語，父母為賓語。而本研究測量的是父母對子女孝道行為的感知，因此調(diào)換主語和賓語，以父母為主語，子女為賓語，采用子女孝道行為量表，采取5點計分。在本次測試中，該量表的Cronbachs α系數(shù)為0.868。

2.3 統(tǒng)計分析

本研究采用了多種統(tǒng)計方法和R語言中的特定數(shù)據(jù)包來對老年人孤獨感的影響因素進行深入分析。首先，我們使用SPSS 26.0軟件進行了描述性統(tǒng)計和相關(guān)分析，以初步探索數(shù)據(jù)的基本特征和變量間的關(guān)系。隨后，為了更直觀地展示各因素之間的關(guān)聯(lián)模式，我們借助R 4.0.3軟件，結(jié)合Qgraph數(shù)據(jù)包構(gòu)建了無向網(wǎng)絡(luò)模型。在R語言中，我們使用了Bootnet數(shù)據(jù)包來估算網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(biāo)，如強度中心性（Strength）、緊密中心性（Closeness）、中介中心性（Betweenness）等。同時，通過Mgm數(shù)據(jù)包，我們計算了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的可預(yù)測性（Predictability）及預(yù)期影響。在模型選擇方面，我們采納了Epskamp的建議［20］，采用了GCM模型（Gaussian Graphical Model）來適應(yīng)連續(xù)型數(shù)據(jù)。為確保模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，我們結(jié)合了GLasso和EBIC模型，并選用了EBICglasso算法。該算法通過懲罰最大似然估計來估計參數(shù)，實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)的正則化。

3 結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計

總樣本家庭情感卷入總得分的均值18.07（SD=7.12），老年人孤獨感總得分均值為12.40（SD=4.97），社會隔離總得分均值為24.65（SD=6.93），子女代際支持總得分均值為21.40（SD=5.67），其余詳細(xì)的人口學(xué)統(tǒng)計信息如表1所示。結(jié)果顯示：不同性別，各個變量得分均無顯著差異；不同學(xué)歷的被試在孤獨感和社會隔離變量上有顯著差異，高中及以下學(xué)歷的被試在孤獨感量表上得分顯著高于其他兩個量表，而大學(xué)本科以上學(xué)歷的被試在社會隔離量表得分上顯著高于其他量表；不同的婚姻狀況及健康狀況在各個量表上的得分均存在顯著差異。

圖1呈現(xiàn)了老年人孤獨感，家庭情感卷入，社會隔離以及子女代際支持各變量之間的相關(guān)矩陣。整個圖可視化地展現(xiàn)了變量之間的相關(guān)關(guān)系。方塊的顏色表示相關(guān)關(guān)系的正負(fù)（藍(lán)色——正相關(guān)，紅色——負(fù)相關(guān)），“×”表示相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的p>0.05，方塊顏色深度表示了相關(guān)關(guān)系之間的強弱（顏色越深對應(yīng)的相關(guān)關(guān)系越強）。結(jié)果顯示：正相關(guān)關(guān)聯(lián)程度在0.03至0.77之間，負(fù)相關(guān)關(guān)聯(lián)程度在-0.006到-0.665之間。孤獨感變量各維度內(nèi)的相關(guān)最強（r=0.680～0.770，p<0.05），其與子女代際支持量表各題項的相關(guān)也較強（r=-0.511～-0.665，p<0.05）。家庭情感卷入量表維度和其他變量間的相關(guān)均較弱（r=-0.006～-0.563，p>0.05）。雖然該圖為我們提供了各變量間關(guān)系的直觀展示，但由于關(guān)系較為復(fù)雜，我們?nèi)孕柽M一步深入分析以更好地理解這些因素之間的關(guān)聯(lián)模式。

3.2 網(wǎng)絡(luò)分析

3.2.1 對整體網(wǎng)絡(luò)的估算

為了更加清晰、直觀地理解因素之間的關(guān)聯(lián)模式，識別出相對重要的變量，進一步構(gòu)建老年人孤獨感影響因素的網(wǎng)絡(luò)，其可視化結(jié)果如圖2所示。結(jié)果顯示：各相關(guān)因素與孤獨感構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)圖整體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，孤獨感所有維度是整個網(wǎng)絡(luò)的中心，且內(nèi)部相關(guān)較強（r=0.680～0.770，p<0.05），子女代際支持因素和社會隔離因素各形成較為密集的集群在孤獨感的外圍形成閉環(huán)。家庭情感卷入因素處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣且與其他變量較為疏遠(yuǎn)。

經(jīng)過正則化回歸后，得到較為稀疏的網(wǎng)絡(luò)，顯示出網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點的關(guān)系。結(jié)果顯示：社會隔離因素的第1題“您一個月至少能與幾個家人/親戚見面或聯(lián)系”和第3題“當(dāng)您需要時，有幾個家人/親戚可以給您提供幫助”之間的相關(guān)關(guān)系最強，為正相關(guān)；子女代際支持因素的第4題“子女服從您”和第5題“子女取悅您”之間有較強的正相關(guān)；子女代際支持的第6題與孤獨感的第一個維度之間呈現(xiàn)很強的負(fù)相關(guān)；子女代際支持第4個題目處于網(wǎng)絡(luò)較為中心位置，但與多數(shù)節(jié)點呈負(fù)相關(guān)；孤獨感與社會隔離大多都是呈正相關(guān)，與子女代際支持大多呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，與家庭情感卷入之間的相關(guān)很弱。

此外，家庭情感卷入因素在所有因素中的可預(yù)測性最強。孤獨感各維度的可預(yù)測性相對較低，低于其他節(jié)點的可預(yù)測性。而子女代際支持和社會隔離因素的可預(yù)測性相對較高。

3.2.2 中心性估計及其穩(wěn)定性

為了更直觀地比較各變量在網(wǎng)絡(luò)中的地位，本研究進一步得出每個變量的中心性指標(biāo)。如圖3所示，除了孤獨感各個維度的強度中心性最高之外，SHGL3（社會隔離第3個項目）具有較大的強度中心性，其次是NZC4（子女代際支持第4個項目）；除了孤獨感各個維度的中介性最強之外，ZNZC6也具有較高的中介性；除在網(wǎng)絡(luò)邊緣的家庭情感卷入因素外，其余節(jié)點都有較高的緊密性。

老年人孤獨感網(wǎng)絡(luò)圖的BEI 值（未標(biāo)準(zhǔn)化）如圖4所示?？梢钥吹匠斯陋毟懈鱾€維度的BEI值均較高外，其他因素BEI值較高的是ZNZC6、SHGL4、SHGL5、JTQH6等節(jié)點，表明這些節(jié)點是連接孤獨感和其他因素的橋節(jié)點。

4 討論

本研究旨在深入探究老年人孤獨感的相關(guān)因素，特別關(guān)注家庭情感卷入、社會隔離，以及子女代際支持與孤獨感之間的潛在聯(lián)系。為了全面解析這些因素之間的相互關(guān)系，我們采用了網(wǎng)絡(luò)分析的方法。網(wǎng)絡(luò)分析，基于圖論原理，允許我們構(gòu)建一個多變量關(guān)系模型，從而精確地揭示各個因素之間的相互影響。通過中心性指標(biāo)的計算，我們可以量化每個因素在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，確保分析的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這一方法已經(jīng)在臨床心理學(xué)和精神醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并獲得了廣泛的認(rèn)可［12］。相較于傳統(tǒng)的雙變量相關(guān)分析或偏相關(guān)分析，網(wǎng)絡(luò)分析為我們提供了一個全新的視角來理解孤獨感及其相關(guān)因素之間的關(guān)系。通過這種方法，我們不僅能識別出影響孤獨感的核心因素，還能明確各因素與孤獨感之間關(guān)系的強弱。更為重要的是，通過可視化圖譜的形式，我們可以直觀地展示孤獨感及其相關(guān)因素的相互作用，從而更全面地理解這一復(fù)雜的心理現(xiàn)象。

4.1 老年人孤獨感的網(wǎng)絡(luò)分析

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)家庭情感卷入因素在孤獨感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中處于相對邊緣的位置，其中心性指標(biāo)較低。然而，這一因素在網(wǎng)絡(luò)中的可預(yù)測性較強，表明家庭情感卷入在很大程度上受到網(wǎng)絡(luò)中其他因素的影響，但其對其他因素的影響力相對較弱。有研究指出，個體的經(jīng)濟狀況、健康狀況、婚姻家庭，以及社會支持狀況與老年人的主觀幸福感密切相關(guān)［21］。家庭情感卷入對老年人的健康和幸福感具有積極的影響，但目前尚未有研究明確證明它在減輕老年人孤獨感方面的顯著作用，這與本研究的結(jié)果相一致。老年人的孤獨感往往源于社會角色的喪失，這限制了他們進行重要的社會交往［22，23］。隨著年齡的增長，老年人面臨著朋友和同齡人的離世、子女離家或退休等各種生活變化，這些因素導(dǎo)致他們的社會關(guān)系網(wǎng)逐漸減少。盡管家庭情感卷入可能為老年人提供情感上的支持，但它并不能徹底消除老年人的孤獨感。

本研究結(jié)果顯示，子女代際支持的第6題與孤獨感的第一個維度之間存在強烈的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這意味著，當(dāng)子女與老年人保持更頻繁、積極的聯(lián)系時，老年人的孤獨感相對較低。這與蔣雯雯基于2018年CLHLS數(shù)據(jù)的實證分析結(jié)果相一致，她指出頻繁與子女聯(lián)系、積極與朋友互動等因素對老年人的健康狀況有顯著的積極影響［24］。這種子女代際支持不僅體現(xiàn)在物質(zhì)層面的幫助，更包括情感上的關(guān)懷和理解。當(dāng)老年人得到這種實質(zhì)性的支持時，他們會感受到被關(guān)注和被重視，從而減少了孤獨感。

根據(jù)橋預(yù)期分析的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)以下節(jié)點在孤獨感與其他因素之間起到了重要的橋梁作用：ZNZC6（“子女與您保持良好聯(lián)系”）、SHGL4（“您一個月至少能與幾個朋友見面或聯(lián)系”）、SHGL5（“您能和幾個朋友放心地談您的私事”）、JTQG6（“我們家的人只有在對自己有利時，才彼此關(guān)照”）。

其中，ZNZC6作為連接子女與老年人關(guān)系和孤獨感的橋節(jié)點，突顯了保持良好子女聯(lián)系的重要性。這種聯(lián)系不僅為老年人提供情感支持，還有助于減少孤獨感。因此，加強子女與老年人的聯(lián)系和互動，鼓勵子女更多地關(guān)心和照顧父母，是解決老年人孤獨感問題的重要策略［25］。SHGL4和SHGL5這兩個橋節(jié)點突顯了社交關(guān)系對孤獨感的影響。與朋友的頻繁互動和深入的交談有助于建立和維系積極的社交網(wǎng)絡(luò)，從而減輕老年人的孤獨感。因此，應(yīng)鼓勵和促進老年人與朋友之間的社交互動。JTQG6這一橋節(jié)點揭示了家庭情感支持與老年人孤獨感之間的關(guān)系。家庭成員之間的互助和支持是緩解孤獨感的關(guān)鍵因素［26］。

當(dāng)家庭成員只在對自己有利的情況下關(guān)心和支持對方時，會導(dǎo)致老年人感到孤獨和無助。因此，建立良好的家庭互助和支持機制，倡導(dǎo)持續(xù)、真正的關(guān)懷和支持，對于減少老年人的孤獨感至關(guān)重要。

4.2 研究局限與展望

本研究運用網(wǎng)絡(luò)分析方法，深入探索了三個因素與孤獨感之間的相互關(guān)系，為緩解社區(qū)老年人孤獨感提供了有價值的干預(yù)靶點。然而，本研究仍存在一定的局限性。首先，在數(shù)據(jù)收集方面，橫斷設(shè)計使我們難以明確各變量之間的因果關(guān)系。未來的研究可以采用分層抽樣，并開展追蹤研究，以更準(zhǔn)確地評估孤獨感及其相關(guān)因素隨時間的動態(tài)變化，從而為設(shè)計有效的干預(yù)方案提供堅實的理論依據(jù)。其次，老年人孤獨感的相關(guān)因素眾多，除本研究涉及的三個因素外，社區(qū)歸屬感、懷舊傾向和數(shù)字融入等都可能對孤獨感產(chǎn)生影響。未來的研究應(yīng)更全面地考察孤獨感與其相關(guān)因素的整體關(guān)系，以提供更為全面的理論框架。最后，本研究采用問卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)，所有問卷均在社區(qū)內(nèi)向線下老年人群體發(fā)放，并采用自我報告法。這種方法可能存在一定的抽樣誤差和共同方法偏差問題。未來的研究可以采用多時點測量方式，以提高數(shù)據(jù)精度，更準(zhǔn)確地反映實際情況。綜上所述，盡管本研究取得了一定的成果，但仍需進一步改進和完善。未來的研究應(yīng)注重解決上述局限性，以期更深入地了解老年人孤獨感的成因和干預(yù)策略。

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Network Analysis of Loneliness and Correlation Factors in Older Individuals

Zhou Xuzhu1 Zhang Xueting1 Xu Zihan2 Zhang Yiwen1 Wang Huihui1

1. College of Teacher Education， Ningxia University， Yinchuan;

2. School of International Education， Ningxia University， Yinchuan

Abstract： Objective： To construct a network of factors affecting loneliness among the elderly based on network analysis methods， explore the interactions between various factors in the network， and evaluate the key factors in the network. Methods： This study investigated 1025 community elderly （Mage = 61.40， SDage =5.94） in Ningxia and Hubei using the Family Assessment Device， University of California Los Angeles Loneliness Scale， Lubben Social Network Scale， and Filial Piety Practice Scale. Statistical analysis was conducted using network analysis methods， and the results were visualized using R language. Results： （1） The overall structure of the network diagram formed by related factors and loneliness is stable， with family emotional involvement factors and social isolation factors forming relatively dense clusters.

（2） Compared with family emotional involvement factors and social isolation factors， intergenerational support factors for children are located on the edge of the network and have a low centrality. （3） The seventh item of family emotional involvement “Although we have good intentions， we still interfere too much with each others lives” is located in a relatively central position in the network， but it is negatively correlated with most nodes. Conclusion： The study found that to some extent， it has supplemented evidence from the perspective of network analysis for the influencing factors of loneliness among the elderly， providing important intervention targets for further alleviating loneliness among community elderly.

Key words： Loneliness; Social isolation; Elderly; Network analysis