2024年4月11日发(作者：)

信阳师范学院学报

(

哲学社会科学版

)

JournalofXinanormalUniversit

yg

N

y

)

第

43

卷

第

2

期

2023

年

3

月

(

Philos.&.43No.2Mar.2023

教育

·

心理研究

:/

DOI

.1003-0964.2023.02.011

j

疾病感知脆弱性与民众谣言信任

:

基于新冠疫情背景的研究

()

信阳师范学院

教育科学学院

,

河南信阳

464000

丁

倩

,

罗星雨

理论和计划风险寻求模型

,

采用疾病感知脆弱性问卷

、

新冠恐惧量表

、

谣言信任量表对

661

名普通民众进行

(

)

调查

。

结果表明

:

疾病感知脆弱性的感知感染性维度与恐惧

、

谣言信任两两正相关

,

细菌厌恶性维度与恐

1

(

)

惧正相关

、

与谣言信任负相关

;

感知感染性不仅显著正向影响谣言信任

,

还通过恐惧的中介作用间接影响

2

(

)

谣言信任

;

细菌厌恶性显著负向影响谣言信任

,

恐惧在其中起遮掩作用

。

研究表明

,

感知感染性和细菌厌

3

恶性对谣言信任的作用方向不同

,

且分别受到恐惧的中介作用和遮掩作用

。

关键词

:

新冠疫情

;

感知感染性

;

细菌厌恶性

;

恐惧

;

谣言信任

()

中图分类号

:

G206

;

C912.63

文献标识码

:

A

文章编号

:

102-0062-05

OSID

:

摘

要

:

为了考察新冠疫情背景下疾病感知脆弱性对谣言信任的影响及其中介机制

,

基于行为免疫系统

问题提出

一

、

谣言指在模棱两可

、

危险或有潜在威胁的环境

1

]

56-60

。

新冠

中出现的未经证实却广为流传的信息

[

在感染风险

,

并不会导致严重的后果

,

而如果把实际

上存在感染风险的情况判断为不存在感染风险

,

则

10

]

。

总之

,

可能带来失去健康的严重代价

[

行为免疫

疫情的暴发为谣言的产生与传播提供了土壤

,

甚至

[

2

,

3

]

。

谣言往往会引发错误

带来了一场

“

信息疫情

”

系统的激活会使个体对一切潜在的疾病威胁更加警

惕

,

产生极力避免疾病的倾向

。

在疫情期间

,

谣言提

供了大量与疾病相关的信息

,

包括对疫情的防御手

11

,

12

]

。

面对这些信息

,

段

,

病例

、

病症的情况等

[

行为

]

4

。

例如

,

的决策

,

造成严重后果

[

在新冠疫情暴发初

“

期

,

双黄连事件

”

导致市场混乱

,

国外甚至出现因相

信

“

喝消毒水防治新冠肺炎

”

而导致死亡的案例

。

目

前病毒还在变异

,

疫情仍在反复

,

因此在新冠疫情乃

至突发公共卫生事件背景下

,

了解什么人更容易相

信谣言

,

以及其为什么更容易相信谣言是至关重

要的

。

行为免疫系统

(

是

BehavioralImmuneSstem

)

y

免疫系统激活的个体更有可能选择

“

宁可信其有

,

不

可信其无

”

的认知态度

,

以达到最大限度地避免与病

菌接触

。

然而

,

行为免疫系统的激活存在个体差异

,

)

量表用来评估个体对传染性疾病传

itoDisease

y

t

播的担忧

,

量表得分可以作为行为免疫系统激活的

学者开发了疾病感知脆弱性

(

PerceivedVulnerabil-

人类进化出的对抗微生物病原体的第一道防线

,

其

作用是通过心理过程在病原体接触身体前就识别并

主动防御

[]

5

间接指标

[]

13

,

14

知脆弱性显著正向预测谣言信任

。

。

根据上述推导

,

提出假设

:

疾病感

为免疫系统具有过度泛化的特点

,

即对疾病相关信

如残疾

[

7

]

。

为了最大限度避免不可见的病菌

,

行

、

衰老

]

6

,

号过度敏感或过度概括

[

一些不具传染性的特征

,

),

个体在感知到风险时会产

mationSeekinodel

g

M

生恐惧等负性情绪

,

这种情绪反应会促进信息寻求

]

15

,

16

。

疾病感知脆弱性高的个体

行为以应对风险

[

根据计划风险寻求模型

(

PlannedRiskInfor-

信号

。

因为把实际不存在感染风险的情况判断为存

收稿日期

:

收修日期

:

2022-12-18

;

2023-01-12

、

肥胖

[

8

][

9

]

等甚至也被视为疾病威胁

意味着对疾病传播有更多的担忧

,

能感知到更高的

基金项目

:

国家社科基金青年项目

“

突发公共卫生事件中民众信谣

、

传谣的群体心理动力及阻断对策研究

”

()

20CSH098

,

作者简介

:

丁

倩

(

女

,

湖北武汉人

,

博士

,

副教授

,

研究方向为网络心理与行为

。

1986

—)

·

62

·

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风险

,

因此可能会产生更强的恐惧情绪

,

而这种对疾

病的恐惧会促使他们更多地获取相关信息

。

同时

,

恐惧情绪会干扰个体的认知

,

使其在面对信息时无

法仔细阅读与理性思考

,

也无法使用中枢加工线索

,

17

,

18

]

如检查信息的逻辑性或合理性

[

等

,

这导致他们

丁

倩

,

罗星雨

.

疾病感知脆弱性与民众谣言信任

:

基于新冠疫情背景的研究

染

”

等

;

细菌厌恶性包含

8

个项目

,

如

“

我不介意和好

朋友共用一个水杯

”

等

。

采用

Likert-7

点评分

,

1

代

表完全不同意

,

部分题目反向计

7

代表完全同意

,

分

,

总均分越高表示个体对传染性疾病传播的担忧

]

23

,

越强

。

参考已有研究

[

我们删除了两道不适用于

更容易相信这些未经证实的信息

。

据此

,

提出假设

:

恐惧在疾病感知脆弱性与谣言信任之间起中介

作用

。

)

分量表

,

其中感知感染性

(

量

PerceivedInfectabilit

y

“

当前社会的题目

:

我不喜欢用有明显被人咬过的痕

迹的铅笔写字

”

和

“

我避免使用公用电话

,

因为这让

。

在本研究我可能接触到之前使用者留下的细菌

”

中

,

感知感染性和细菌厌恶性的内部一致性信度分

]

23

,

24

。

别为

0.

这与以往研究类似

[

70

、

0.47

,

值得说明的是

,

疾病感知脆弱性量表存在两个

表用来评估个人对传染病易感性的信念

;

细菌厌恶

)

性

(

量表用来评估个体在潜在疾病

GermAversion

]

13

。

在以往的研究中

,

传播风险环境中的不适

[

对疾

病感知脆弱性量表的使用并不统一

,

部分研究选择

使用疾病感知脆弱性的总体分数

[

14

,

19

]

25

]

,

表

[

该量表共

7

个项目

,

如

“

我害怕因新冠肺炎而

新冠肺炎恐惧量表

2.

采用

Ahorsu

等人编制的新冠肺炎恐惧量

为两个子量表倾向于预测不同的行为结果

,

也有研究认

[]

20-22

“

失去生命

”

当在媒体上看到新冠肺炎相关的新闻与

信息时我感到紧张与焦虑

”

等

。

采用

Likert-5

点评

分

,

总分越高表

1

代表非常不同意

,

5

代表非常同意

,

示个体对新冠肺炎感到恐惧的程度越高

。

在本研究

中

,

该量表的内部一致性系数为

0.87

。

谣言信任量表

3.

研究认为

,

无论是感知感染性还是细菌厌恶性

,

在本

质上都代表着对疾病的担忧与避免接触病菌的倾

向

,

符合上述推论的逻辑

。

同时

,

我们也将两个子量

。

本

表分离出来单独分析

,

以验证二者是否存在差异

。

:

综上

,

本研究提出假设

H

感知感染性显著正向

1a

:

预测谣言信任

;

细菌厌恶性显著正向预测谣言

H1b

:

信任

;

恐惧在感知感染性与谣言信任之间起中

H2a

:

恐惧在细菌厌恶性与谣言信任之间介作用

;

H2b

编项目

“

新冠疫情中

,

在某些信息不明真假的时候

,

我曾相信过该信息

”

和

“

新冠疫情中

,

我曾经相信过

。

采用

L

一些信息

,

事后证明它们是假的

”

ikert-5

点

评分

,

总均分越高

1

代表从未相信

,

5

代表总是相信

,

表示个体的谣言信任程度越高

。

在本研究中

,

该量

表的内部一致性系数为

0.76

。

1

,

26

]

,

根据以往研究对谣言的界定

[

采用两个自

起中介作用

。

二

、

研究设计

(

一

)

调查对象

招募被试

,

通过回忆疫情暴发初期的真实情况进行

作答

。

删除作答时间小于

1

选项一致等无效

20

秒

、

问卷后

,

共收到有效答卷

6

男性

261

份

。

其中

,

54

31

—

40

岁

97

人

,

41

—

50

岁

81

人

,

51

—

60

岁

100

人

,

初中及以下学历

5

高中学

60

岁以上

18

人

;

7

人

,

历

4

专科学历

6

本科学历

3

硕士及

7

人

,

9

人

,

62

人

,

人

,

1

—

3

小时的

238

人

,

3

—

5

小时的

156

人

,

5

小时

以上的

1

疫情期间

,

身处湖北地区

5

临近

23

人

;

1

人

,

湖北地区

2

远离湖北地区

348

人

,

62

人

。

以上学历

1

每天上网时长

1

小时以下的

126

人

;

44

采用方便取样法

,

于

2021

年

11

月通过问卷星

(

三

)

统计工具及数据处理

体应用

Haes

编制的

SPSS

宏程序

Process

进行中

y

]

27-29

,

介模型检验

。

参考以往研究

[

我们将性别

、

年

采用

S

相关分析

,

具

PSS24.0

进行描述性统计

、

人

,

女性

407

人

;

18

岁以下

15

人

,

18

—

30

岁

350

人

,

龄

、

学历

、

职业

、

上网时长

、

地区等信息纳入相关分

析

,

以选择控制变量

。

(

四

)

共同方法偏差检验

采用自我报告收集数据可能导致共同方法偏差

问题

。

在测量方法上

,

本研究在程序上通过匿名调

查

、

部分题目反向计分等方式进行了一定控制

。

在

统计上

,

本研究采取

Harman

单因子检验进行了共

同方法偏差的检验

。

结果显示

,

特征根大于

1

的因

小于临界值

4

说明本研究不存在严重

22.98%

,

0%

,

的共同方法偏差问题

。

素共

6

个

,

其中第一个因素解释的累计变异量为

(

二

)

研究工具

]

13

,

脆弱性量表

[

该量表共

1

包含感知感染

5

个项目

,

疾病感知脆弱性量表

1.

、

采用

DuncanSchaller

和

Park

编制的疾病感知

三

、

结果

(

一

)

相关分析

各变量相关分析结果表明

,

疾病感知脆弱性与

·

63

·

性与细菌厌恶性两个维度

。

其中

,

感知感染性包含

如

“

我比周围的其他人更容易被传染病感

7

个项目

,

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第

43

卷

第

2

期信阳师范学院学报

(

哲学社会科学版

)

恐惧显著正相关

,

与谣言信任不相关

;

感知感染性与

恐惧

、

谣言信任显著正相关

;

细菌厌恶性与恐惧显著

M

1

性别

2

年龄

3

学历

5

上网时长

6

地区

4

职业

0.38

2.69

1.53

2.33

2.43

3.80

4.70

2.92

2.48

2023

年

3

月

正相关

,

与谣言信任显著负相关

,

恐惧与谣言信任显

)。

著正相关

(

见表

1

56

表

1

描述性统计和相关矩阵

SD

0.49

1.12

1.53

1.12

0.74

0.78

0.97

0.95

0.85

123478910

***

33.3913.82

0.21

0.10

***

0.07

-0.23

*

*********

-0.05

-0.350.36-0.31

0.67

***

-0.33

***

7

疾病感知脆弱性

4.25

8

感知感染性

9

细菌厌恶性

11

谣言信任

10

恐惧

-0.02

-0.06

*************

-0.04

0.27-0.180.23-0.17-0.08

-0.03

*

**

-0.01

-0.10

**

0.02

**

0.83

-0.12

********************

-0.01

0.35-0.160.32-0.22-0.130.810.32

***********

0.01

-0.170.12-0.140.14

0.10-0.14

0.06-0.06

-0.04

***

-0.01

0.82

0.06

-0.09

*

-0.040.01

0.05

0.30

***

注

:

性别

、

年龄

、

学历

、

职业

、

上网时长

、

地区均作虚拟变量处理

;

*

表示

p

<0.05

,

**

表示

p

<0.01

,

***

表示

p

<0.001

。

下同

。

0.04

0.33

0.17

***

***

0.16

***

**

-0.110.34

***

二

)

中介效应检验

(

由于疾病感知脆弱性与谣言信任不相关

,

我们

不对两者的关系做回归分析

。

采用非参数百分位

在抽样

50

控制性别

、

年龄

、

学

Bootstra00

次

,

p

方法

,

历

、

职业

、

上网时长和地区的前提下

,

以感知感染性

为自变量

、

细菌厌恶性为协变量

,

构建中介模型

,

应

用

SPSS

宏程序

PROCESS

的

model4

检验模型

。

,

结果显示

(

见表

2

)

感知感染性

(

30

,

p

<

β

=0.

(

显著正向预测谣言信任

,

而

33

,

001

)

p

<0.

β

=0.

细菌厌恶性显著负向预测谣言信任

(

14

,

p

β

=-0.

的间接效应为

0.

占总效应

→

恐惧

→

谣言信任

”

10

,

()“

的

4

疾病厌恶性

→

恐惧

→

谣言信

0.232.69%

;

任

”

的间接效应为

0.

总效应为

-0.

直接效应

03

,

11

,

为

-0.14

。

两个间接效应的

Bootstra95%

置信区

p

间不包含

0

值

,

表明达到显著水平

。

)。

<0.01

,“

中介效应分析结果表明

(

见表

3

)

感知感染性

)、

细菌厌恶性

(

显著正向

0.00109

,

05

)

p

<0.

β

=0.

、

预测恐惧

;

感知感染性

(

恐惧

13

,

01

)

p

<0.

β

=0.

回归方程

结果变量

恐惧

预测变量

感知感染性

细菌厌恶性

谣言信任感知感染性

细菌厌恶性

恐惧

表

2

中介效应检验

整体拟合指数回归系数显著性

β

R

R

2

Ft

7.72

2.27

3.35

8.62

***

0.370.14

12.870.30

***

*

[,]

LLCIULCI

[]

0.22

,

0.38

[]

0.01

,

0.18

[]

0.05

,

0.21

[]

0.25

,

0.40

***

0.430.18

16.23

0.33

表

3

恐惧的中介效应分析

-0.14

0.13

0.09

**

**

***

]

-3.42

[

-0.22

,

-0.06

路径

间接效应

1

:

感知感染性

→

恐惧

→

谣言信任

间接效应

2

:

疾病厌恶性

→

恐惧

→

谣言信任

效应值

0.10

0.03

标准误

0.02

0.02

95%

置信区间

下限

0.06

上限

0.14

0.060.001

四

、

讨论

存在显著相关关系

。

进一步分析发现

,

这是由于其

两个子维度与谣言信任相关关系相反导致的

,

具体

疾病感知脆弱性与谣言信任不

研究结果表明

,

·

64

·

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表现为感知感染性与谣言信任显著正相关

,

细菌厌

恶性与谣言信任显著负相关

。

该结果证实了感知感

20-22

]

。

虽然

染性与细菌厌恶性预测不同结果的观点

[

丁

倩

,

罗星雨

.

疾病感知脆弱性与民众谣言信任

:

基于新冠疫情背景的研究

惧

,

但相较于感知感染性

,

这种效应量很小

。

这可能

是因为细菌厌恶性虽然也引发对疾病的担忧

、

产生

避免疾病的动机

,

但其更多的作用是通过唤起厌恶

31

]

。

一项最新的研究考察了

性的情绪来避免疾病

[

二者都可以用来测量避免疾病的倾向

,

但它们与谣

言信任之间的相关关系却是相反的

。

感知感染性与细菌厌恶性对新冠肺炎大流行的态

度

,

发现二者存在差别

,

即感知感染性高的个体认为

新冠病毒的威胁程度远超季节性流感

,

而高细菌厌

22

]

,

恶性则无法预测这种观点

[

也就是说新冠肺炎大

流行可能并没有给高细菌厌恶性个体带来更严重的

威胁感

。

因此

,

与细菌厌恶性相比

,

感知感染性可能

更多地预测了恐惧情绪

。

其次

,

回归分析发现细菌

图

1

恐惧的中介作用

厌恶性总体上显著负向影响谣言信任

。

一种可能的

解释是

,

细菌厌恶性除了会促使个体避免实际情景

中的病菌威胁

,

还会促使个体对数字信息中的病菌

线索产生厌恶感

,

导致个体较少接触网络中的疾病

信息

,

进而降低了信任谣言的概率

。

细菌厌恶性为

何以及如何负向影响谣言信任

,

这一点需要在未来

的研究中进一步探讨

。

本研究还存在不足

,

首先

,

本研究属于横断研

究

,

不能得出变量间的因果关系

,

未来可进一步采取

纵向数据进行验证

。

其次

,

虽然本研究被试年龄

、

地

域分布较广

,

具有一定的代表性

,

但被试群体仍然存

在不均衡的问题

,

如学历整体偏高

,

未来研究可以对

被试进行严格的筛选

,

选取更符合我国网民人口特

征的被试群体进行研究

。

(

)

本研究结果表明

:

感知感染性显著正向预测

1

本研究发现

,

感知感染性不仅可以直接影响谣

言信任

,

还可以通过恐惧的中介作用间接影响谣言

、

信任

,

假设

H1aH2a

得到验证

。

这一结果整合了行

为免疫系统理论与计划风险寻求模型的观点

,

是行

为免疫系统理论与谣言领域研究的新发现

。

首先

,

行为免疫系统理论中的过度泛化原则同样适用于谣

言

。

高感知感染性意味着个体认为自己更容易感染

传染性疾病

,

其更容易将一则不明真假的信息判断

为真

,

因为对这类个体来说不相信疾病相关的信息

而导致被感染的概率上升是不可接受的

,

而相信这

些信息付出的代价往往要小得多

。

其次

,

高感知感

染性个体在疫情暴发时感受到更多的风险

,

引发了

更强的恐惧情绪

。

在恐惧的作用下

,

个体会通过搜

索相关信息以寻求应对风险的方法

[

15

,

16

]

间网络上大量信息真假难辨

,

伴随着恐惧对理性认

从感知感染性的角度来看

,

以往的研究发现感知感

染性影响着个体的认知

、

态度和行为

,

如对老年人的

]

9

]

30

、、

偏见

[

对对称面孔的偏好

[

疫情期间防护行为

23

]

的增加

[

等

,

还未有研究考虑谣言相关的因素

;

从

,

而疫情期

五

、

结论与启示

]

17

,

18

。

知的干扰

,

他们信任谣言的概率则会大大提升

[

()

恐惧在感知感染性与谣言信任之间起简单中介

3

(

)

作用

;

细菌厌恶性与谣言信任之间存在恐惧的遮

4

掩效应

。

本研究的结果具有一定现实意义

。

首先

,

随着

数据挖掘与算法技术的发展

,

特征相似的群体往往

4

]

,

会收到相同类型的信息推送

[

所以可以利用计算

(

谣言信任

;

细菌厌恶性显著负向预测谣言信任

;

2

)

谣言信任的角度来看

,

以往鲜有研究探讨个人特质

对信谣传谣的影响

,

而感知感染性作为一种较为稳

定的个人特质

[

24

]

素

。

本研究首次发现了感知感染性会影响个体对谣

言的信任

,

并通过计划风险寻求模型解释了影响产

生的原因

,

这不仅拓展了行为免疫系统理论

,

也为二

者之间的关系初步建立了情绪路径的解释

。

同时

,

本研究还发现

,

细菌厌恶性虽然可以通过

恐惧的中介作用正向影响谣言信任

,

但细菌厌恶性

对谣言信任的直接效应和总效应是负向的

,

这说明

细菌厌恶性与谣言信任之间存在恐惧的遮掩效应

,

与假设

H

细菌厌恶性正向预测恐

1b

不一致

。

首先

,

,

是疫情背景下被忽略的重要因

机技术向高感知感染性个体推送更多的辟谣信息

,

以有效提高辟谣效率

。

其次

,

可以普及有效缓解情

绪压力的方法

,

在疫情期间疏导民众的恐惧等负性

情绪

,

从而减少民众谣言信任

。

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责任编辑

:

金云波

)

·

80

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