【网络成瘾的脑机制研究进展】网络成瘾的心理机制

　　摘要:基于脑健康微电子学,文章首先介绍网络成瘾研究的学术背景,接着评述网民数和上网率数据,统计大学生网络成瘾率的近期研究数据,重点论述网络成瘾机制的认知―行为模型和脑内奖励环路模型,图解评价脑机制研究的最新成果,包括我们的初步实验结果,述评与研究结论是,网络只是使人成瘾的工具,而不是成瘾的对象,应该尽早监测网瘾大学生的脑健康。
　　关键词:脑健康微电子学;网络成瘾;成瘾率;脑机制;模型
　　中图分类号:R741文献标识码:A
　　
　　Internet Addiction Brain Mechanism Research Review
　　
　　LI Wen-shi
　　(School of Electronics and Information, Suzhou University, Suzhou 215021, China)
　　
　　Abstract: Based on reviewing Brain Health Microelectronics, this paper firstly introduced academic background on Internet Addiction (IA), reviewed the data of Internet-user numbers and landing rates, and then compiled statistics in recent reported IA rate data. Two models of the recognition-behavior and brain award cycle were focus on IA brain mechanism. The late known and our preliminary results on IA brain mechanism research were illustrated. The evaluations and conclusions were that (1) the Internet is the tool inducing IA for users, but not the abuse object, and (2) the college students’ brain-health under IA should be monitored promptly.
　　Key words:Brain Health Microelectronics, Internet addiction, Addiction rate, Brain mechanism, Models
　　
　　1引言
　　
　　人脑是已知宇宙中最复杂的“工具”。
　　19世纪,德国哲学家叔本华在阐述人类思想和脑的复杂程度时,就将其暗喻为“脑世界性缠绕的绳结”。这是关于人脑复杂性的早期哲学思考。
　　20世纪下半叶,获得诺贝尔生理学或医学奖的科学家中,有半数以上凭借研究大脑的科学成果而得奖。例如,1963年,澳大利亚科学家艾克尔斯就因为应用微电极方法研究突触的信息传递功能而获奖。在诺贝尔奖的百年史册上,统计颁发过的物理学奖与生理学或医学奖,约有1/4奖项与检测仪器相关。例如,与磁共振技术直接相关的诺贝尔奖就颁发过5次,首次是在1952年,最近一次是在2003年。
　　21世纪进入了脑科学的世纪。这个前瞻性论断是由国际脑研究组织于1995年夏天在日本东京举办的第4届世界神经科学大会上提出的。
　　科技列强系列开展脑研究的目的,旨在“认识脑”(揭示人脑机能)、“保护脑”(克服人脑疾患)、“开发脑”(研究脑记忆与创新)和“创造脑”(开发人工智能)。
　　中国脑健康委员会于2000年9月16日命名每年9月为“脑健康月”。
　　脑研究总的技术趋势是还原分析与综合研究呈现波浪式前进。深度分析,重在揭示“头脑风暴”的神经电学与化学机制;高度综合,基于整合脑的精分析电学、微分析化学、物理与功能成像信息,试图联合揭秘脑的高级工作原理。
　　择要而论我国中长期科技发展纲要,感兴趣的研究方向包括:神经+健康+微电子学。
　　(1)认知神经科学的研究任务旨在阐明认知活动的脑机制。具体研究感知觉、注意、记忆、语言、思维、意识等认知过程,具体研究智能的本质和起源;
　　(2)认知神经科学包括认知神经心理学、认知心理生理学、认知生理心理学、认知神经生物学和计算神经科学等学科;
　　 (3)认知神经科学的研究路线是:行为科学---神经科学---计算科学三角形;
　　(4)认知生理心理学关注前额叶皮层功能、颞叶认知功能和复杂视觉以及运动等功能,其中,前额叶皮层(perfrontal cortex, PFC)主要参与复杂问题的解决以及未来行动的计划等任务,需要负责工作记忆的颞叶参与。
　　(5)健康被世界卫生组织定义为整体的生理、心理与社会人的一种状态,而不仅仅是不患病。健康是人的根本权利。医学是有关健康的维持、疾病的预防与治疗的实践,其理想状态即是针对健康的促进与关爱。
　　(6)微电子学基于硅CMOS实现SoC,以小见大。重视来自神经接口的技术驱动力。
　　因为人脑具有非凡的复杂性,使得人类勇于和需要探索人脑规律,同时借助微电子技术最新成果,用以加速发明新仪器作为人脑的智能延伸与健康回馈,满足安全防范和预防医学等领域的应用要求。
　　总之,发展脑健康微电子学,是我们加速构建和谐社会充分体现人本位的共同任务。如下专题概论网络成瘾的脑机制研究。
　　
　　2网络成瘾概念入门
　　
　　网络成瘾的概念于1994年由美国纽约市的精神病医师Ivan Goldberg博士提出[1]。
　　网络成瘾(Internet Addiction,简称IA),或称病态网络使用(Pathological Internet use,简称PIU),是指在无成瘾物质作用下的上网行为冲动失控,表现为由于过度使用互联网而导致个体明显的社会、心理或脑功能损害[2]。
　　网络成瘾研究逐渐成为被国际医学和心理学界关注的一个重要课题[3-4]。
　　1996年美国匹兹堡大学心理学教授Kimberly Young的研究证实了网络成瘾现象的存在,由她所制定的量表随后成为重要的诊断方法。1995年网络成瘾被收入医学词典、社会学词典和精神病学词典。1996年哈佛大学医学院附属Mclean医院开设了计算机与网络成瘾症的诊所。1996年和1997年美国心理学年会对网络成瘾的诊断标准进行了专门的讨论。1998年CyberPsychology and Behavior即《虚拟心理与行为》杂志创刊,对网络成瘾症的研究成果作了大量的介绍。
　　2008年由中国国家基金资助的网络成瘾研究项目有3项[5]。2008年11月8日,由北京军区总医院制订的《网络成瘾临床诊断标准》通过了国内外专家的鉴定[6]。
　　
　　3网民数和上网率的基础统计数据
　　
　　截至2008年6月底,中国网民数量达到2.53亿人,2007年底美国网民数为2.18亿人,按照美国近年来的的网民增长速度估算,美国网民人数在2008年6月底不会超过2.3亿人,因此中国网民规模已跃居世界第一位。网民对互联网心理依赖度打分情况分布参见图1,其中,非常同意和同意日常生活离不开互联网的国民比例,占63.1%;有时候觉得自己沉迷于互联网的网民比例占18.3%[7]。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　网络游戏是政府和业界都尤为关注的网络应用,其在中国网络应用中排名第七位,2008年6月的网民使用率为58.3%,用户规模达到1.47亿人。美国同期的网络游戏使用率仅为35%,远低于中国。中国网络游戏网民中玩角色扮演类网络游戏的比例为53%,此类网络游戏用户规模已达到7815万人。玩家每周花在角色扮演类网络游戏上的时间统计结果示于图2中[7]。
　　 根据Young所报告的网络成瘾者的平均每周上网时间为39小时来判断[8],图2提示至少有7%的玩家沉溺于网络游戏。
　　
　　4大学生网络成瘾率近期统计数据
　　
　　基于诊断量表,国外研究表明,大学生是网络成瘾的高发人群,成瘾率为4.6%~18.3%[9]。据Griffiths的研究,玩角色扮演类网络游戏的大学生中有25%的玩家沉迷于网络达41小时每周[10]。
　　《中国青少年网瘾报告(2005)》调查显示,我国本专科学生网络成瘾群体中的比例在14%。国内最新研究表明,大学生的网络成瘾率为5.3%~23.6%[11-18]。
　　唐玉和等利用Young网络成瘾量表(总8题,每题1分,总分5分为判据)[11-12],研究对象是746名淮安信息学院电气系1~3年级在校大学生,结果网络成瘾检出率为23.06%[13]。
　　李欢欢等利用Young成瘾量表对广州市三所高校的654名大学生的判断结果显示,网络游戏成瘾者的比率为11.6%[14]。
　　聂影等利用Young成瘾量表,对武汉市某综合性大学医学本科生180人和硕士研究生190人的网络成瘾情况调查表明,总体网络成瘾率为10.06%,其中本科生成瘾率为12.0%,硕士研究生成瘾率为8.2%[15]。
　　谢静波等人对上海市某综合性大学的680名大学生进行的调查中,网络成瘾者比率为9.9%[13]。
　　使用北京大学精神卫生研究所赵萌等编制的网络使用自评量表,高文斌等对北京某理工科大学1192名本科生进行网络成瘾状况调查,结果网络成瘾检出率为8.7%,男生的检出率(9.5%)高于女生(4.9%)[16]。
　　梅松丽等对长春市1784名本科生采用网络成瘾问卷进行调查,结果网络成瘾检出率为7%[17]。
　　李鹏等利用中文网络成瘾量表,调查天津市某医科大学统招587名硕士博士研究生新生,结果上网者占95.3%,网络成瘾者占5.3%[18]。
　　昊晟等人针对网络成瘾大学生的网络消极影响,从身体、学习、花费增多、脱离现实和不良信息等5个方面展开研究,进行图解[19]。
　　5网络成瘾机制主要模型与成果
　　
　　网络成瘾机制的主要模型包括:(1)认知―行为模型,(2)脑内奖励环路模型。主要成果基于PET、fMRI和EEG等检测与特征识别技术。
　　
　　 5.1 认知―行为模型
　　Davis提出的认知―行为模型用来解释病态性网络使用的发生和维持,广为国内外所接受[20]。该模型的中心因素是非适应性认知(maladaptive cognition)或称认知扭曲(对自己或对世界)是PIU(病态网络使用)发生的充分条件。而个体的心理机能障碍如抑郁、社会焦虑、药物依赖等与技术环境压力的影响,是PIU形成的必要条件。网络只是使人成瘾的工具,而不是成瘾的对象。Davis的认知-行为模型图解参见图3[21]。
　　 图4[9]给出对于图3的数量化的理解:椭圆内置隐变量,方框内是指示器,箭头代表因果关系方向。隐变量之间的系数是回归因子,其余系数为负荷因子。分析结论显见:PIU的负性情绪效应全部受到元认知的调节。
　　 5.2 脑内奖励环路模型
　　网络成瘾作为一种与特定文化载体密切相关的成瘾方式,可能与毒品等物质成瘾一样,也具有一定的神经生物学基础,即与脑内的“奖赏系统”(构成包括前额叶、基底神经节、腹侧被盖区、伏隔核、杏仁核、海马、背侧和腹侧纹状体等)有关。Holden认为人类生活中存在的成瘾现象是非常广泛的,远不止于药物成瘾,某些行为也能够使人类成瘾,如赌博、购物、使用互联网等[22]。
　　有研究表明,长时间上网会使大脑纹状体中的多巴胺水平升高,这种化学物质令个体呈现短时间的高度兴奋,沉溺于互联网的虚拟世界不能自拔,但之后的颓废和沮丧感却较此前更为严重。时间一长,这些影响就会带来一系列复杂的生理和生物化学变化。这可能在一定程度上揭示了病理性使用互联网的生理或医学基础[23-24]。
　　
　　 5.3 脑机制研究成果图解
　　PET(检查神经递质受体水平)研究表明,网络成瘾青少年(8人)处于静态时的枕叶代谢水平,高于对照组(6人)[25]。
　　fMRI(检查脑血氧变化水平)研究表明,在GoStop任务刺激下,IA中学生9例相对于对照组8例,右额上回与右颞上回显著激活,参见图5[26]。其中,子图A是对照组,子图B和C显示IA组的明显激活。两组被试在进行冲动控制任务时,大脑激活区域主要为额叶(额上回、额中回与额下回等)、边缘叶(扣带回等),此外,顶叶和小脑也被激活[26]。
　　 EEG的δ~γ频段的小波熵WE研究表明:分别采集9名网络成瘾者(实验组)和9名正常受试者(对照组)在上网前后的自发脑电,然后对其进行小波熵及其脑电信息图分析,结果发现上网前的网络成瘾者EEG的小波熵值明显低于正常组,但上网40min后,其WE值明显升高。该结果提示了网络成瘾者在上网前,其脑电复杂性较低,大脑活动水平较低,而通过网络可以唤起其大脑的活动,因此小波熵值可作为网络成瘾综合症诊断的客观指标之一。图6是正常对照组与网络成瘾组的脑电信息小波熵云图[27],其中,正常受试者在上网前后的WE值在大脑上的分布十分相似,均在大脑枕部最高,在前额叶较低;网络成瘾者上网前的WE值在大脑枕部最高,在大脑前部较低,而上网后WE值在大脑的各个区域均明显提高,并在右侧颞叶以及顶叶处数值较高,而在枕部以及左侧颞叶值较低[27]。
　　 根据原理(1)耳穴反射理论,额颞耳穴映射脑额区颞区,原理(2)关于脑化学物质――神经递质具有超低频振荡特性[28-29],因此,提取额颞耳穴近红外信号的超低频毫赫兹特征,可能帮助表征网络游戏时的大学生脑疲劳。图7提示我们,比之平静,游戏时脑化学振荡的整体非线性提高,而随着游戏时间增加,非线性增高。根据我们的研究心得,游戏时得到曲线的峰值预示着出现脑疲劳。实验主要方法参照文献[29-30]。
　　
　　6研究结论
　　
　　总结已知国际研究成果可知:
　　(1)网络成瘾现象是近十余年来出现的一种新的行为成瘾,实际是一种人机交互技术成瘾,它可以是积极的也可是消极的,基于个体的身体素质、人格特质和脑健康等关系,往往具有能助长成瘾倾向的诱导和强化的特征。
　　 (2)网络成瘾问题正在成为一个世界性的难题,而尤以中国为甚。我国的大学生占国内网络用户的50%以上,他们始终是网络成瘾最大的潜在危险人群。
　　 (3)大学生网络成瘾问题的解决已得到我国医学和心理学界的重视,积累了主要基于诊断量表的网络成瘾检出率数据(5.3%~23.6%),但是报道数据相差较大,根本原因是仍然缺少脑神经化学的机制研究。
　　综上论述,针对网络应用这柄双刃剑的负面――网络成瘾,探索其脑神经化学机制,为预防、干预和治疗大学生(不限于)网络成瘾提供科学依据,需要整合心理学、影像医学和微电子学者的集体研究智慧。
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　　作者简介
　　李文石,副教授,东南大学国家ASIC中心博士;研究方向为模式分析与微电子系统设计。
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