1. 引言
中国互联网络中心(CNNIC)发布第48次《中国互联网发展状况统计报告》。报告显示，截止2021年6月，我国手机网民10.07亿，占网民的99.6%。社交媒体平台大多以手机为载体(赵云泽等，2015)，2019年新冠疫情爆发后，人们居家时间增多导致对社交媒体的使用时间增长(张放，甘浩辰，2020)。研究表明，与疫情相关的变量包括面对压力的控制感和获得社会支持程度，以及与各类媒体信息接触的透明化程度和时间长度等。美国作家Stamell在2002年首次提出“错失恐惧”(fear of missing out, FOMO)的概念。Przybylski等(2013)将其定义为个体强迫性的担心自己可能会错过一个社会互动的机会、一个他人正在进行的经历或事件。错失恐惧的产生可能与基本心理需要长期得不到满足而引起的自我调节失衡有关，在疫情环境下的直接后果是对社交媒体使用过度，进一步导致执行功能的下降，使个体放弃原有重要任务而将注意资源转移到社交媒体中去。已有研究发现错失恐惧与社交媒体使用显著正相关，大量使用社交媒体可能会扰乱学生的学习过程以及他们的自我调节能力(Alt, 2018; 张亚利等，2021)。
前瞻记忆(prospective memory)是指向未来要执行的活动的记忆(Einstein & McDaniel, 1990)。根据预备注意加工和记忆加工理论，前瞻记忆需要维持前瞻意向来监测靶线索是否出现，并且对靶线索进行确认并提取意向行为对其进行反应，即前瞻记忆任务的保持和提取均需要认知资源的参与(赵晋全，杨治良，2002)。郭云飞等人(2016)的研究结果显示，与高认知负荷相比，低认知负荷条件下的前瞻记忆成绩显著更好，这可能与高负荷任务所需要的认知资源更多有关。由于社交媒体的使用占用了大量认知资源，即产生了一定量的认知负荷，而前瞻任务的执行是嵌套在背景任务的进行过程中的，因此可以推测，社交媒体的使用可能会对前瞻记忆任务的进行造成负面影响，甚至导致前瞻记忆任务的失败。
研究表明，焦虑对事件性前瞻记忆更敏感，状态焦虑对前瞻记忆成绩有直接且明显的损害(Harris & Cumming, 2003)。错失恐惧水平较高的青少年由于使用社交媒体成瘾，其特质焦虑水平明显上升，这可能是由于个体害怕错失社交活动、担心自己不被社交平台上的其他人接纳所导致(Beyens et al., 2016)。Cole和Hooley (2013)也发现，网络成瘾的被试更容易有高水平的社交焦虑、特质焦虑以及状态焦虑，并且推测，高焦虑者容易网络成瘾是因为网络环境下的社会交往有更少的威胁和更多的奖励。焦虑个体由于错失恐惧会将一部分注意资源持续投入到社交媒体上，一定程度上阻碍了原有任务的进行。Primack等(2017)也发现社交媒体的更多使用与焦虑、抑郁均存在线性关系，由此可以推测，焦虑水平在社交媒体错失恐惧对前瞻记忆成绩的影响上可能起到一定的调节作用。
综上所述，在新冠疫情导致社交媒体使用率上升的现阶段，社交媒体错失焦虑与前瞻记忆间的关系尚不明朗，此外，疫情期间的焦虑情绪如何调整二者间的关系亦需进一步探清。因此，本研究旨在考察大学生社交媒体错失恐惧程度能否预测前瞻记忆水平。研究假设，社交媒体错失恐惧可以正向预测前瞻记忆损害程度，并且个体的焦虑水平在二者间起调节作用。
2. 研究对象与方法
2.1. 研究对象
选取青岛市的在校大学生作为调查对象，通过问卷星平台共发放414份问卷，收回有效问卷375份，有效回收率为90.6%。其中，男生190人(50.7%)，女生185人(49.3%)，年龄范围18~23岁。研究参与者均为自愿参与调查研究，完成后获得5元红包作为报酬。
2.2. 研究工具
2.2.1. 主观前瞻与回溯记忆问卷
主观前瞻与回溯记忆问卷(The Prospective and Retrospective Memory Questionnaire, PRMQ)，由Crawford等人(2003)编制，该量表共涉及16个条目，用于评价个体的前瞻记忆与回溯记忆。问卷中有关前瞻记忆和回溯记忆的条目各半，各条目根据1分(从不)~5分(经常)五级评分，得分越高，前瞻记忆、回溯记忆损害越明显。本研究中仅使用前瞻记忆的8个相关条目评估个体的前瞻记忆水平，研究中测得量表的α信度系数为0.92。
2.2.2. 移动社交媒体环境下用户错失恐惧症量表
错失恐惧的测量采用移动社交媒体环境下用户错失恐惧症量表(宋小康等，2017)，该量表共包括16个条目，分为心理动机、认知动机、情感依赖、行为表现四个维度，各条目根据1~5分五级评分，得分越高，表示被测对象的认可程度越高。本研究中测得量表的α信度系数为0.88。
2.2.3. 状态–特质焦虑问卷
焦虑水平的测量应用状态–特质焦虑问卷(State-Trait Anxiety Inventory, STAI)，可以将特质焦虑和状态焦虑区分，直观反映个体的主观感受。本量表共40个条目，均采用4级评分，1代表“一点也不相符”，4代表“非常相符”。其中，20个条目反向计分，总分越高代表个体的焦虑程度越高。1~20项为状态焦虑量表(S-AI)，包含正负情绪各半；21~40项为特质焦虑量表(T-AI)，其中11项为负性情绪条目，9项为正性情绪条目。本研究使用状态–特质焦虑问卷总分评估个体的焦虑水平，研究中测得量表的α信度系数为0.95。
2.3. 研究程序与处理
为了减少被试自我报告产生的共同方法偏差对研究结果的影响，本研究进行了程序控制和统计控制。在程序控制上，本研究发放问卷的时间在不同时期进行，样本在性别、年龄、专业等属性上尽可能多样；在统计控制上，采用了Harman单因素检验，因素分析结果显示特征根大于1的因子共13个，最大因子方差解释度为22.56% (小于40%)，因此本研究中不存在严重的共同方法偏差。
3. 实验结果
3.1. 各变量描述统计及相关分析
Table 1. Descriptive statistical and correlation analysis of variables (N = 375)
表1. 各变量描述统计及相关分析(N = 375)
注：*p < 0.05，**p < 0.01，下同。
对社交媒体错失恐惧、前瞻记忆和焦虑进行相关分析，表1结果显示社交媒体错失恐惧的各维度得分与前瞻记忆损害得分显著正相关(r = 0.11~0.36, ps < 0.05)；状态–特质焦虑问卷得分与前瞻记忆损害得分显著正相关(r = 0.34, p < 0.01)；状态–特质焦虑问卷得分与社交媒体错失恐惧问卷得分相关不显著(r = −0.02, p > 0.05)。
3.2. 焦虑在社交媒体错失恐惧对前瞻记忆预测过程中的负向调节作用
运用层次回归分析的方法，检验状态–特质焦虑以及各维度在社交媒体错失恐惧影响前瞻记忆中的调节作用。首先对各变量进行中心化处理，之后计算出社交媒体错失恐惧与状态–特质焦虑及各维度的交互项。
1) 状态焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆关系间的调节作用检验。表2结果表明，社交媒体错失恐惧显著正向预测前瞻记忆(β = 0.28, p < 0.001)，状态焦虑显著正向预测前瞻记忆(β = 0.24, p < 0.001)，社交媒体错失恐惧与状态焦虑的交互项显著负向预测前瞻记忆(β = −0.08, p < 0.05)，ΔR2为0.10，即交互作用项额外解释了10%的变异，使解释率由13%提高到23%。这说明状态焦虑可以调节社交媒体错失恐惧和前瞻记忆的关系。
2) 为了进一步研究状态焦虑在社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的影响中的调节作用，绘制了交互效应图(图1)。简单斜率检验表明，对于低状态焦虑水平的群体(Z = −1)，当社交媒体错失恐惧水平上升时，前瞻记忆问卷得分显著升高，即前瞻记忆受损程度上升(β = 0.36, t = 5.76, p < 0.001)；对于高状态焦虑水平的群体(Z = 1)，社交媒体错失恐惧水平上升也伴随着前瞻记忆受损程度的显著上升，但上升程度较小(β = 0.20, t = 3.20, p < 0.01)，由此可以得出社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的预测作用随着状态焦虑水平的上升而降低。
Table 2. The moderating effect of state anxiety in the relationship between fear of missing out on social media and prospective memory (N = 375)
表2. 状态焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆关系间的调节作用(N = 375)
注：相关变量已经中心化处理，所报告为非标准化回归系数，*p < 0.05，***p < 0.001。
Figure 1. The moderating effect of state anxiety in the relationship between fear of missing out on social media and prospective memory
图1. 状态焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆之间的调节作用
3) 特质焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆关系间的调节作用检验。表3结果表明，社交媒体错失恐惧显著正向预测前瞻记忆(β = 0.27, p < 0.001)，特质焦虑显著正向预测前瞻记忆(β = 0.28, p < 0.001)，社交媒体错失恐惧与特质焦虑的交互项不显著(β = −0.07, p > 0.05)，这说明特质焦虑不能调节社交媒体错失恐惧和前瞻记忆的关系。
Table 3. The moderating effect of state anxiety in the relationship between fear of missing out on social media and prospective memory (N = 375)
表3. 特质焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆关系间的调节作用(N = 375)
注：相关变量已经中心化处理，所报告为非标准化回归系数，*p < 0.05，***p < 0.001。
4) 状态–特质焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆关系间的调节作用检验。表4结果表明，社交媒体错失恐惧显著正向预测前瞻记忆(β = 0.28, p < 0.001)，状态–特质焦虑显著正向预测前瞻记忆(β = 0.27, p < 0.001)，社交媒体错失恐惧与状态–特质焦虑的交互项显著负向预测前瞻记忆(β = −0.08, p < 0.05)，ΔR2为0.23，即交互作用项额外解释了23%的变异，使解释率由2%提高到25%，表明状态–特质焦虑负向调节社交媒体错失恐惧和前瞻记忆的关系。
Table 4. The moderating effect of state-trait anxiety in the relationship between fear of missing out on social media and prospective memory (N = 375)
表4. 状态–特质焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆关系间的调节作用(N = 375)
注：相关变量已经中心化处理，所报告为非标准化回归系数，*p < 0.05，***p < 0.001。
为了进一步研究状态–特质焦虑在社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的影响中的调节作用，绘制了交互效应图(图2)。简单斜率检验表明，对于低焦虑水平的群体(Z = −1)，当社交媒体错失恐惧水平上升时，前瞻记忆问卷得分显著升高，即前瞻记忆受损程度上升(β = 0.35, t = 5.60, p < 0.001)；对于高焦虑水平的群体(Z = 1)，社交媒体错失恐惧水平上升也伴随着前瞻记忆受损程度的显著上升，但上升程度较小(β = 0.21, t = 3.36, p < 0.001)，由此可以得出社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的预测作用随着焦虑水平的上升而降低。
Figure 2. The moderating effect of anxiety in the relationship between fear of missing out on social media and prospective memory
图2. 焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆之间的调节作用
综上所述，社交媒体错失恐惧可以正向预测前瞻记忆水平，焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆之间起调节作用(见图3)。
注：*p < 0. 05，***p < 0.001。
Figure 3. The moderated model of anxiety in the relationship between fear of missing out on social media and prospective memory
图3. 焦虑在社交媒体错失恐惧和前瞻记忆之间的调节作用模型
4. 讨论
随着科技的发展，运用社交媒体平台已经逐渐成为人际交往的重要方式，但社交媒体的过度使用可能会对前瞻记忆产生负面影响。本次研究试图探清社交媒体使用与前瞻记忆间的关系，为个体前瞻记忆功能的改善提供一些参考。
4.1. 社交媒体错失恐惧、焦虑水平正向预测前瞻记忆损害程度
回归结果显示，社交媒体错失恐惧各维度问卷得分对前瞻记忆问卷得分无显著影响。社交媒体错失恐惧问卷得分对前瞻记忆问卷得分有正向预测作用，即社交媒体错失恐惧水平越高，前瞻记忆受损程度越高。这可能是由于错失恐惧水平较高的个体，更可能在社交媒体上投入更多的时间和经历，以补偿自己害怕错失信息的心理(柴唤友等，2018)。移动社交媒体的个性化推送功能以及人们对他人正在经历发生事情的好奇心，使得“信息”作为一个新异刺激不断消耗着人们的资源，但是人的认知资源是有限的。根据总体任务资源理论，个体当前任务需要的资源总和超过了其能够提供的认知资源总量，那么任务的成绩将会下降(陈栩茜，张积家，2003)。根据Smith (2003)提出的预备注意与记忆加工理论，预备注意过程涉及对正在进行任务的监视来探测靶刺激的出现，因此即使没有靶刺激的出现仅完成背景任务也需要认知资源的参与；此外，对前瞻任务的成功执行需要回溯记忆的参与以确认靶刺激，这一过程也需要认知资源，即整个前瞻过程中维持与提取意向均需要认知资源的参与。因此，由于社交媒体的使用占据了大部分的认知资源，个体的前瞻记忆任务所需的认知资源不足，可以预测前瞻记忆水平会一定程度下降。
回归结果还显示，状态焦虑和特质焦虑问卷得分对前瞻记忆问卷得分都有正向预测作用，即焦虑水平越高，前瞻记忆受损程度越高。已有研究证实，情绪对前瞻记忆的成绩有影响。Walter和Bayen (2016)关于酒精对前瞻记忆的影响研究发现，前瞻记忆成绩取决于前瞻任务的线索效价，负性情绪限制了前瞻任务的完成(Walter & Bayen, 2016; 陈宁等，2017；赵彤，杨昭宁，2019)。根据Eysenck与Calvo (1992)提出的加工效率理论(The Processing Efficiency Theory)，焦虑对前瞻记忆的影响体现在加工效率而不是加工效果上。加工效率主要强调认知加工结果与认知资源应用之间的关系，反映了执行功能是否有效运作，特别是抑制和转换两种执行成分(周雅，2013)。在前瞻记忆的实验研究中，被试要完成背景任务和前瞻任务，当靶刺激出现时要以前瞻任务反应代替背景任务的反应，体现了任务转换的特点，并且个体需要对原背景任务的反应进行抑制。在日常生活中，正在进行的任务可能会被新任务打断，体现了前瞻意图的保持和更新(周晨琛等，2017)。另外，焦虑对前瞻记忆的负面影响可能与注意的分散有关，个体无法抑制对无关干扰因素的过度关注，导致了前瞻任务绩效的下降。刘伟和王丽娟(2004)研究发现，焦虑情绪的诱发导致注意分散，进而造成前瞻记忆水平下降。
4.2. 焦虑在社交媒体错失恐惧对前瞻记忆预测过程中的负向调节作用
调节作用分析显示，状态焦虑在社交媒体错失恐惧与前瞻记忆的关系中起负向调节作用，而特质焦虑在后两者的关系中的调节作用仅达到边缘显著。Harris和Cumming (2003)研究发现，状态焦虑水平高的人比状态焦虑水平低的人在前瞻任务上表现更差，但不会影响工作记忆的能力。但是，特质焦虑水平的人在前瞻记忆任务的表现上差异不显著。因此，不同程度的状态焦虑都对前瞻记忆任务成绩有显著的影响。Notebaert等人(2019)选取不同特质焦虑水平的被试进行实验发现，特质焦虑对回溯记忆有显著影响，但对前瞻记忆成绩没有显著影响。由此可以推断，新冠疫情的持续大大减少了线下人际接触的时间，大学生群体为了降低自己的错失恐惧将更多时间和精力投入到社交媒体上，该过程中所产生的焦虑状态一定程度上会影响个人的前瞻记忆水平。
此外，值得一提的是，焦虑的程度可以调节社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的预测作用，即当个体处于较高的焦虑水平时，社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的预测作用降低。有部分研究认为，错失恐惧又称为错失焦虑，其产生的情绪体验以焦虑情绪为主(Brand et al., 2019; 张亚利等，2021)。Kim和Davis (2009)的压力消解理论也认为，网络成瘾者不可停止地使用网络的目的是通过网络来缓解压力和紧张，社交媒体成瘾的其中一个目的是缓解错失恐惧水平、降低焦虑程度。本研究中发现，在低焦虑水平下，社交媒体错失恐惧水平可以显著预测前瞻记忆的损失，这可能是因为社交媒体错失恐惧中所包含的焦虑情绪足以预测前瞻记忆的成绩；而在高焦虑水平下，被试的前瞻记忆成绩受自身焦虑水平的影响更大，一定程度上会大过甚至覆盖了错失恐惧中的焦虑成分，因此导致社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的预测程度下降。由此可以推测，社交媒体错失恐惧本质上可以视作焦虑的一种子成分。此外，Cona，Kliegal和Bisiacchi (2015)探究了情绪线索在前瞻记忆各阶段的不同影响，发现个体倾向于高估不愉快程度高的信息，特别是这种信息与前瞻任务线索相关联时。因此，在高焦虑水平条件下个体有可能错误地估计自身的前瞻记忆水平，进而导致社交媒体错失恐惧并不能显著地预测前瞻记忆成绩。
4.3. 研究局限与展望
本研究存在一定的局限。第一，本研究的数据均来自于自我报告，未来的研究可以从多个信息来源收集数据，比如父母、同伴等，也可以运用多种研究方法进一步检验结论的稳定性。第二，本研究是在疫情的特定背景下进行的，并没有探究正常情境下大学生社交媒体错失恐惧的特点，因此在后续研究中可探究正常情境和疫情背景下大学生社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的影响是否存在差异，完善社交媒体错失恐惧影响前瞻记忆的加工机制理论。
5. 结论
综上所述，大学生社交媒体错失恐惧和焦虑水平与前瞻记忆损害程度呈显著正相关，并且二者均可以正向预测前瞻记忆的损害程度。其中，状态焦虑在社交媒体错失恐惧对前瞻记忆的预测过程中起负向调节作用，但特质焦虑不能调节社交媒体错失恐惧和前瞻记忆二者的关系。总体而言，大学生的焦虑水平在其社交媒体错失恐惧对前瞻记忆损害的预测过程中起负向调节作用。
基金项目
1) 山东省社会科学规划项目(21DJYJ05)；
2) 山东省教育教学研究课题(2020JXQ001)；
3) 青岛市哲学社会科学规划项目(QDSKL1901075)。
NOTES
*通讯作者。