本研究以期填补当前研究领域的不足。尽管网络色情成瘾已经成为研究者非常关注的课题，但现有的研究在情绪加工方面探讨尚有不足，且主要依赖于问卷调查，缺乏深入的实验研究。研究聚焦于PPU个体在不同情绪启动下对成瘾线索抑制控制的差异。我们假设：相较于健康对照组，PPU组在负性情绪启动下偏差刺激的抑制控制更差，表现为反应时更长、正确率更低。

研究采用情绪启动结合双选择Oddball任务，设计了一个2 (刺激类型：标准刺激vs偏差刺激) × 2 (组别：高分组vs低分组) × 3 (情绪启动：负性vs正性vs无启动)混合实验。其中刺激类型为被试内因素，组别、情绪启动为被试间因素。

使用中文版负性正性情绪量表(The Positive and Negative Affect Scale, PANAS) ( 黄丽等，2003 )测验启动前后的情绪变化。依据问题性色情消费量表(Problematic Pornography Consumption Scale, PPCS) ( Chen & Jiang, 2020 )作为标准，来筛选并界定那些存在问题性网络色情使用者。PPCS满分为126分，其中76分被作为一个截点，高于76分的被归为问题性网络色情使用者，低于76分的被归为健康对照组此量表在本研究中的Cronbach’s α系数为0.98。所有被试都超过18岁，并满足以下标准：异性恋取向、右利手、没有非法药物使用。为了排除特质冲动性、其他行为成瘾史和轴I精神疾病( Sheehan et al., 1998 )，参与者完成了九项互联网游戏障碍量表(Internet Gaming Disorder Scale, IGDS9-SF) ( Pontes & Griffiths, 2015 )、问题赌博严重性指数(Problem Gambling Severity Index, PGSI) ( 王禹菲，卞雯，周广玉，2022 )、贝克焦虑量表(BAI) ( Beck et al., 2005 )、贝克抑郁量表(BDI) ( Beck, 2009 )和巴瑞特冲动性人格问卷(BlS-11) ( Patton et al., 1995 )。在本研究中的Cronbach’s α系数分别为0.93、0.75、0.85、0.91、0.84。

本研究通过问卷星在线调查平台在成都高校男大学生中发放初步筛选问卷，识别在过去六个月内至少使用过一次色情内容的个体。本次研究共发放670份试卷，回收623份，回收率92.9%，使用G * Power3.1.9 ( Faul et al., 2009 )，基于中等效应大小(f = 0.25)，功效为0.9，显著性水平为0.05，估计的样本量为54。为避免被试中途退出等情况，选择60名参与者，其中30人为健康对照组，30人为PPU组。

在参加正式参加实验之前所有的被试都签署了知情同意书，并在实验完成后被告知了实验的真实目的。

首先执行情绪启动任务，随机将30名PPU组被试和HCs组被试分配到负性启动组、正性启动组和无启动组。启动详细流程为，给被试呈现5分钟的具有强烈情绪色彩的片段，《南京大屠杀》对应负性启动、《大闹天宫》对应正性启动。在情绪启动前后使用PANAS进行前后测( 黄丽等，2003 )，测验被试前后的情绪变化。完成前后测之后，被试进行双选择Oddball任务，在E-Prime 2.0软件上完成。包含两种类型的刺激，标准刺激(人物图片)和偏差刺激(色情图片)。这些色情图片是从免费色情网站上收集的，共40张图片，包括四种不同的异性性行为类别，每个类别共10张图片。标准刺激共40张图片，分别为一男一女散步或其他慢跑等图片，与色情图片的人数和性别相匹配所有标准刺激图片来自中国情感图片库(CAPS) ( Bai et al., 2005 )。为了掩盖实验的真实目的，这些图片以彩色边框的形式向被试呈现，红色边框代表标准刺激，蓝色边框代表偏差刺激。被试通过按下不同的按键，尽可能快速准确地判断边框的颜色。任务包含两个block，每个block包括100个试次，其中标准刺激和偏差刺激分别占70%和30%，在每个block中被试有2分钟的休息时间，并在每个block结束时向被试提供正确率的反馈。标准刺激和偏差刺激的平均效价分别为4.45、5.27标准刺激和偏差刺激的平均唤醒度分别为3.99、5.38。

如 图1 所示，实验流程开始于一个300 ms的注视点(+)，目的在于让被试将注意力集中在屏幕上。此后，出现一个随机持续时间为500~1500毫秒的空白屏幕，接着开始图像刺激。当出现标准刺激时，参与者需要用左手食指快速准确地按下键盘上的“F”键，当出现偏差图片时，他们需要用右手食指按下“J”键，按键后，刺激消失，最长呈现1000 ms，试次的间隔为1000 ms。所有标准刺激和偏差刺激均以随机顺序呈现。正式实验开始之前，参与者进行了10次练习操作，以熟悉任务。

对人口学问卷数据进行检验，结果见 表1 ：

注：HCs = 健康对照组；IGDS = 网络游戏障碍量表；PGSI = 问题赌博严重性指数；PPU = 问题性色情使用；PPCS = 问题性色情消费量表；BAI = 贝克焦虑量表；BDI = 贝克抑郁量表；BlS-11 = 巴瑞特冲动性人格问卷。

从表中结果可知，PPU个体的问题性色情使用程度远超出健康对照组，同时有着更多的焦虑、抑郁体验。在游戏障碍风险上，PPU个体的风险更高。

对负性和正性启动组启动前后的负性、正性情绪分数进行检验，结果见 表2 ：

结果显示，负性情绪启动组在启动后负性情绪显著增加，正性情绪启动组在启动后负性情绪显著降低，说明情绪启动的操作是有效的，在启动后对被试的访谈调查也发现，负性视频普遍增加了负性启动组的负性情绪水平，同样地，正性视频也普遍降低了正性启动组的负性情绪水平，再次证明该情绪启动操作是有效的。

对情绪启动后负性正性情绪量表进一步分析发现，情绪启动后量表得分差异显著(F_{(1, 36)} = 83.70, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.70)。情绪启动后量表得分 × 组别的交互作用显著(F_{(1, 36)} = 7.58, p=0.009, ${\eta }_p^2$ = 0.17)，两组被试的负性维度得分均低于正性维度得分(p < 0.001)，进一步分析发现在负性维度得分上PPU组显著高于HCs组(F_{(1, 36)} = 9.74, p = 0.004, ${\eta }_p^2$ = 0.21)；情绪启动后量表得分 × 启动的交互作用显著(F_{(1, 36)} = 8.68, p = 0.006, ${\eta }_p^2$ = 0.19)，正负两种情绪启动后负性维度得分均低于正性维度的得分(p < 0.001)，进一步分析发现在负性维度得分上负性启动显著高于正性启动(F_{(1, 36)} = 15.22, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.30)。结果表明情绪启动得分在两组之间存在差异，负性启动后PPU组的负性情绪得分显著高于HCs组，说明PPU个体的负性情绪体验显著多于健康对照组。

采用2 (刺激类型：标准刺激vs偏差刺激) × 2 (组别：高分组vs低分组) × 3 (情绪启动：负性vs正性vs无启动)混合实验设计，其中刺激类型为被试内因素，组别、情绪启动为被试间因素。两组被试对不同刺激类型的平均RT比较，结果见 表3 ：

重复测量方差分析结果发现，刺激类型主效应显著(F_{(1, 54)} = 106.46, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.66)，表明偏差刺激下被试的反应慢于标准刺激。刺激类型 × 组别的交互作用显著(F_{(1, 54)} = 4.12, p < 0.05, ${\eta }_p^2$ = 0.07)。进一步分析发现PPU组偏差刺激的反应慢于标准刺激(F_{(1, 54)} = 90.22, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.59)；HCs组偏差刺激的反应慢于标准刺激(F_{(1, 54)} = 60.54, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.39)；具体的组间比较，在两种刺激类型下，PPU组的反应时均大于HCs组，PPU组标准刺激条件下的反应慢于HCs组但差异不显著(F_{(1, 54)} = 0.02, p > 0.05, ${\eta }_p^2$ = 0.00)；PPU组偏差刺激条件下的反应慢于HCs组但差异不显著(F_{(1, 54)} = 1.70, p > 0.05, ${\eta }_p^2$ = 0.03)。

对正确率进行重复测量方差分析，结果显示偏差刺激的正确率(96.78%)显著低于标准刺激的正确率(98.85%)，(F_{(1, 54)} = 37.10, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.41)，组别因素没有显著影响(F_{(1, 54)} = 2.24, p > 0.05, ${\eta }_p^2$ = 0.04)。刺激类型×情绪启动的交互作用显著(F_{(1, 54)} = 4.86, p = 0.011, ${\eta }_p^2$ = 0.15)。进一步分析发现负性启动下偏差刺激的正确率低于标准刺激的正确率(F_{(1, 54)} = −0.035, p < 0.001, ${\eta }_p^2$ = 0.40)。此外，在偏差刺激条件下，负性启动的正确率低于正性启动的正确率(F_{(1, 54)} = −0.025, p < 0.05)。