2. 010112 呼和浩特,93719部队医院
2. Troop 93719 Hospital, Hohhot, Inner Mongolia Autonomous Region, 010112, China
2020年1月,一场突如其来的新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19, 以下简称“新冠肺炎”)疫情在国内外蔓延[1-2],引起了公众的担忧[3]。有关疫情的混杂信息给公众心理,尤其是对疫情的风险认知带来明显影响[4]。风险认知(perception of risk)是指个体对于外界各种主客观风险的感受和认识。从认知心理的视角来看,风险认知涵盖了人们对风险的知觉、理解、记忆、评价、反应的整个认知过程,它是由风险信息获得、风险信息编码、风险信息贮存、风险信息提取与使用等一系列连续的认知操作所构成的风险分析的全过程[5]。近年来有关突发公共卫生事件的风险认知研究主要集中在SARS疫情和埃博拉疫情,关注群体主要是社会大众[6],对军人群体的风险认知研究亟须加强。本研究基于新冠疫情背景下,通过调查分析新冠肺炎疫情期间不同风险地区的军人风险认知变化规律及其影响因素,旨在为突发公共事件时期开展军人心理预警及心理防控工作提供数据参考。
1 对象与方法 1.1 研究对象调查对象来自全国31个省(自治区、直辖市)。基于微信、QQ等聊天社交平台,被试自愿参加,在线填写调查问卷。研究对象为2020年1月26日13时至2月4日13时参与调查的18~35(24.24±4.29)岁的青年军人。回收军人样本4 589份,网络问卷后台自动记录答题时长,经过前期发放问卷测试,正常答完本问卷至少需要200 s,经过筛选,将答题时长低于200 s或不按指导语填写的视作无效答卷,删除无效样本63份,获得有效样本4 526份,有效率98.63%。所有参与者对本研究知情同意,人口学资料见表 1。
项目 | 例数 | 构成比(%) | |
性别 | 男 | 4 083 | 90.21 |
女 | 443 | 9.79 | |
年龄/岁 | ≤20 | 985 | 21.76 |
>20~25 | 2 023 | 44.70 | |
>25~35 | 1 518 | 33.54 | |
受教育程度 | 中学及以下 | 120 | 2.65 |
高中(中专) | 1 904 | 42.07 | |
大专 | 1 307 | 28.88 | |
本科 | 1 070 | 23.64 | |
硕士 | 105 | 2.32 | |
博士 | 20 | 0.44 | |
婚姻状况 | 已婚 | 904 | 19.97 |
未婚 | 3 608 | 79.72 | |
离异 | 14 | 0.31 |
1.2 方法 1.2.1 问卷调查
采用风险认知问卷(Risk Cognitive Questionnaire,RCQ)[7]进行调查,问卷共有24个题项,包括可控性、熟悉性、恐惧、可逆性、个人相关性、自然或人为性6个因子,采用5级评分:完全同意、同意、说不清、不同意、完全不同意。评价指标为各因子分和总分,分值越高,表明对疫情的认知风险评估越大。问卷半分信度0.692,复测信度0.950,其克伦巴赫α系数为0.633,有较好的信效度。同时调查被试的一般人口学水平资料。
通过“腾讯调查系统”生成电子问卷及二维码,在微信社交平台进行发布和传播,被调查者借助手机、电脑等互联网终端自愿参与,采取不记名方式进行在线电子问卷填写,依据指导语完成作答。调查时间从2020年1月26日13时至2月4日13时,共持续10 d。数据收集利用腾讯调查系统在线数据收集系统进行实时在线收集。数据采取双人录入,经相互核查无误后,相同IP地址只能作答1次。问卷中不涉及姓名等隐私信息,避免敏感性语言。
1.2.2 疫情风险区域的划分为探究不同空间距离及居住地感染风险级别对风险认知水平的影响,将我国划分为不同的风险区域。
(1) 疫情风险区。以往的研究表明不同疫情状态下的两地民众的社会心理存在明显的差异[8],在新冠疫情中,亦有研究根据疫情严重程度(累计确诊人数)划分5级风险地区[9]。故依据全国各省市新冠肺炎累计确诊人数(confirmed,C)将我国分为5个疫情风险地区,即“C区”(数据来自官方发布,时间截至2020年2月4日):①极高风险区(C1≥10 000名):湖北;②高风险区(500名≤C2 < 10 000名):浙江、广东、河南、湖南4省;③中风险区(200名≤C3 < 500名):安徽、江西、重庆、江苏、四川、山东、北京、上海8省市;④低风险区(50名≤C4 < 200名):福建、黑龙江、陕西、广西、河北、云南、海南、辽宁、山西、天津、贵州、甘肃12省市区;⑤极低风险区(C5 < 50名):吉林、内蒙古、宁夏、新疆、香港、青海、西藏8省区。样本分布见表 2。
风险分区 | 例数 | 百分比(%) |
C1(极高风险区) | 169 | 3.73 |
C2(高风险区) | 792 | 17.46 |
C3(中风险区) | 1 404 | 30.96 |
C4(低风险区) | 1 313 | 28.95 |
C5(极低风险区) | 848 | 18.70 |
D1(极高风险区) | 169 | 3.73 |
D2(高风险区) | 560 | 12.35 |
D3(中风险区) | 460 | 10.14 |
D4(低风险区) | 1 885 | 41.57 |
D5(极低风险区) | 1 452 | 32.02 |
(2) 距离风险区。据李纾等[10]发现,在“汶川地震”后,物理距离越接近震中的个体,心理反而越平静,由此,不同地区军人的风险认知也可能不同。故依据各省市中心(省会)离湖北武汉的空间直线距离(distance,D),全国划分为5个距离风险地区,即“D区” ①极高风险区(D1):湖北;②高风险区(D2 < 500 km);安徽、江西、陕西、河南、湖南5省;③中风险区(500 km≤D3 < 800 km):山西、重庆、河北、江苏、贵州、浙江、福建7省市;④低风险区(800 km≤D4 < 1 200 km):山东、广东、甘肃、广西、上海、宁夏、四川、北京、天津、香港10省市区;⑤极低风险区(D5≥1 200 km):云南、海南、辽宁、内蒙古、青海、吉林、黑龙江、西藏、新疆9省区。样本分布见表 2。
1.3 统计学分析采用SPSS 25.0统计软件进行分析,计量资料采用描述性统计分析,以x±s表示。对比不同地区青年军人风险认知水平采用单因素方差分析;人口学因素对风险认知水平的影响采用多因素方差分析。检验水准α=0.05。并用Excel 2019作图。
2 结果 2.1 不同疫情风险区青年军人风险认知的比较除熟悉性、自然或人为风险外,不同疫情风险区军人风险认知各因子得分和总分差异具有统计学意义(F=22.399,P < 0.01),随疫情风险等级的下降,军人风险认知得分呈“高-高-低-高-低”的“反N”型变化趋势,见表 3。
风险因子 | C1(n=169) | C2(n=792) | C3(n=1 404) | C4(n=1 313) | C5(n=848) | F | P |
RCQ总分 | 64.64±10.31 | 65.17±10.14 | 61.92±10.49abd | 63.69±10.50b | 60.96±11.06abcd | 22.399 | < 0.001 |
可控性 | 8.74±2.96 | 9.06±3.11 | 8.10±2.86abd | 8.52±2.97b | 8.03±2.87abd | 17.885 | < 0.001 |
熟悉性 | 9.55±2.86 | 9.18±2.36 | 9.42±2.65 | 9.24±2.54 | 9.30±2.50 | 1.757 | 0.135 |
恐惧 | 15.77±4.21 | 16.24±4.29 | 15.00±4.39 | 15.75±4.60bc | 14.62±4.63abd | 18.557 | < 0.001 |
可逆性 | 11.24±3.12 | 11.56±3.15 | 10.87±3.18b | 11.29±3.12c | 10.63±3.15abd | 12.101 | < 0.001 |
个人相关性 | 11.04±2.34 | 10.74±2.12 | 10.03±2.35ab | 10.44±2.30abc | 9.86±2.48abd | 24.922 | < 0.001 |
自然或人为风险 | 8.30±1.59 | 8.40±1.56 | 8.50±1.67 | 8.44±1.67 | 8.52±1.65 | 1.979 | 0.095 |
a:P < 0.01, 与C1比较;b:P < 0.01, 与C2比较;c:P < 0.01, 与C3比较;d:P < 0.01, 与C4比较 |
2.2 不同距离风险区青年军人风险认知的比较
不同距离风险区军人风险认知各因子得分和总分差异具有统计学意义(F=15.729,P < 0.01),随风险距离的增加,军人风险认知得分呈逐渐下降的变化趋势(P < 0.05,表 4)。
风险因子 | D1(n=169) | D2(n=560) | D3(n=460) | D4(n=1 885) | D5(n=1 452) | F | P |
RCQ总分 | 64.64±10.31 | 65.13±10.64 | 64.63±10.42 | 62.68±10.44abc | 61.65±10.78abcd | 15.729 | < 0.001 |
可控性 | 8.74±2.96 | 9.01±3.26 | 8.73±3.12 | 8.33±2.90bc | 8.12±2.83abcd | 11.547 | < 0.001 |
熟悉性 | 9.55±2.86 | 9.06±2.49 | 9.48±2.80 | 9.39±2.53 | 9.22±2.52 | 3.061 | 0.016 |
恐惧 | 15.77±4.21 | 16.46±4.43 | 16.18±4.51 | 15.22±4.40bc | 14.91±4.62abcd | 16.844 | < 0.001 |
可逆性 | 11.24±3.12 | 11.59±3.28 | 11.36±3.19 | 11.03±3.15bc | 10.85±3.12abc | 6.786 | < 0.001 |
个人相关性 | 11.04±2.34 | 10.77±2.24 | 10.51±2.20a | 10.17±2.30abc | 10.06±2.44abc | 16.026 | < 0.001 |
自然或人为风险 | 8.30±1.59 | 8.24±1.63 | 8.36±1.71 | 8.54±1.63bc | 8.50±1.64b | 4.778 | 0.001 |
a:P < 0.01, 与D1比较;b:P < 0.01, 与D2比较;c:P < 0.01, 与D3比较;d:P < 0.01, 与D4比较 |
2.3 人口学因素对不同风险区域青年军人RCQ得分的影响
采用两因素方差分析,分别比较不同人口学因素的C、D区官兵风险认知的差异。性别、年龄、受教育程度、婚姻与风险分区在对风险认知的影响上均不存在交互作用(P>0.05),采用两两比较分析不同人口学因素的主效应结果:除C、D区中极高风险区外,女性军人RCQ得分显著高于男性(P < 0.01);在C3、C4、C5、D3、D4、D5中,“>25~35岁”组RCQ得分显著高于“>20~25岁”组(P < 0.01);除C1、D1区外,“研究生”组RCQ得分高于“大专以下”组(P < 0.01);除C1、D1区外,已婚军人RCQ得分高于未婚(P < 0.01),详见表 5、6。
因素 | C1(n=169) | C2(n=792) | C3(n=1 404) | C4(n=1 313) | C5(n=848) | F | P |
性别 | |||||||
男 | 65.31±10.16 | 65.47±10.03a | 62.11±10.52a | 63.99±10.44a | 61.39±10.98a | 19.453 | < 0.001 |
女 | 74.29±9.70 | 74.11±8.87 | 69.91±10.57 | 73.48±8.58 | 73.46±9.21 | 3.644 | 0.006 |
年龄/岁 | |||||||
≤20 | 62.56±10.80 | 65.45±10.20 | 62.37±10.51 | 62.30±10.77 | 61.92±10.71 | 2.481 | 0.042 |
>20~25 | 64.95±10.74 | 64.96±9.96 | 61.31±10.03 | 62.67±10.14 | 59.93±11.42 | 12.103 | < 0.001 |
>25~35 | 66.30±9.18 | 65.25±10.30 | 62.83±11.57c | 65.24±10.59bc | 61.75±10.70c | 7.783 | < 0.001 |
受教育程度 | |||||||
大专以下 | 64.22±10.83 | 65.00±10.37e | 61.65±10.55de | 62.67±10.87de | 59.93±10.97de | 19.952 | < 0.001 |
本科 | 66.60±9.03 | 65.40±9.31e | 64.12±10.09 | 65.63±9.49 | 63.86±10.56 | 2.186 | 0.068 |
研究生 | 67.81±8.68 | 70.08±8.64 | 67.79±8.96 | 68.18±8.46 | 67.15±8.86 | 0.543 | 0.704 |
婚姻 | |||||||
已婚 | 67.16±9.00 | 66.51±9.88f | 64.40±11.92f | 65.86±10.31f | 64.22±9.90f | 2.720 | 0.028 |
未婚 | 64.40±10.64 | 64.89±10.05 | 61.79±10.28 | 63.04±10.36 | 60.29±11.18 | 18.355 | < 0.001 |
a:P < 0.01, 与女性比较;b:P < 0.01, 与≤20岁比较;c:P < 0.01, 与>20~25岁比较;d:P < 0.01与本科比较;e:P < 0.01, 与研究生比较;f:P < 0.01, 与未婚比较 |
因素 | D1(n=169) | D2(n=560) | D3(n=460) | D4(n=1 885) | D5(n=1 452) | F | P |
性别 | |||||||
男 | 63.58±10.55a | 64.83±10.39a | 63.94±10.30a | 62.56±10.46a | 61.38±10.75a | 13.966 | < 0.001 |
女 | 68.75±7.22 | 69.35±9.62 | 69.89±8.50 | 68.57±8.84 | 65.04±10.15 | 6.008 | < 0.001 |
年龄/岁 | |||||||
≤20 | 62.56±10.80 | 64.22±11.81 | 64.69±10.61 | 62.77±10.37 | 61.58±10.58 | 1.768 | 0.132 |
>20~25 | 64.95±10.74 | 64.95±9.93 | 63.35±9.79 | 62.00±10.20 | 60.69±10.86 | 8.787 | < 0.001 |
>25~35 | 66.30±9.18 | 65.57±10.86 | 65.54±10.76c | 63.83±10.85c | 63.04±10.63c | 4.207 | 0.002 |
受教育程度 | |||||||
大专以下 | 64.22±10.83 | 64.93±10.94e | 63.45±10.89de | 62.25±10.55de | 60.62±10.81de | 15.177 | < 0.001 |
本科 | 66.60±9.03 | 65.39±9.32e | 66.43±8.76 | 64.96±9.85e | 64.24±10.27 | 1.878 | 0.111 |
研究生 | 67.81±8.68 | 69.75±8.49 | 67.93±9.48 | 69.22±8.28 | 67.34±8.35 | 0.493 | 0.741 |
婚姻 | |||||||
已婚 | 67.16±9 | 66.86±9.93f | 65.95±10.17 | 65.04±11.07f | 64.85±10.06f | 2.102 | 0.078 |
未婚 | 64.4±10.64 | 64.59±10.58 | 64.08±10.23 | 62.45±10.26 | 61.02±10.8 | 12.883 | < 0.001 |
a:P < 0.01, 与女性比较;b:P < 0.01, 与≤20岁比较;c:P < 0.01, 与>20~25岁比较;d:P < 0.01与本科比较;e:P < 0.01, 与研究生比较;f:P < 0.01, 与未婚比较 |
3 讨论
疫情对民众心理的影响存在地区差异[11],本研究根据疫情的严重程度和空间距离的远近,考察不同风险区军人风险认知的地区差异。
本研究结果显示,不同疫情风险区军人风险认知存在差异,随疫情风险区等级的下降,青年军人RCQ得分呈“高-高-低-高-低”的反“N”型变化趋势。C1、C2区,青年军人风险认知水平最高,C5区RCQ得分最低。可见,青年军人风险认知与疫情密切相关。本调查在新冠疫情早期进行,疫情发展正处于上升阶段,身在风险较高地区的军人可能接受到的刺激更多、更杂,其风险认知水平也较高。值得注意的是风险认知总分在低风险区比中风险区高,原因可能和“心理台风眼效应”[12]有关,心理台风眼效应理论认为,灾难发生时,灾难外缘地区民众的心理反应比灾难中心地区的民众更明显,本研究发现低风险区军人对疫情的风险知觉反而比中风险区高,符合这一理论。也可能是因为低风险区的省市组成大多为相对偏远的省市,个体对疫情的认知不足,对新冠疫情不熟悉有关。有研究发现,当个体不熟悉风险事件,要比他们熟悉风险事件时,其风险更难以接受,即不熟悉易导致高风险[13]。
不同距离风险区军人风险认知各因子得分和总分存在差异,距离湖北(C1)越远,军人风险认知得分呈逐渐下降的变化趋势。研究结果显示C1与C2、D1与D2在风险认知总分上差异无统计学意义。这提示,虽然C2区(浙江、广东、河南、湖南)和D2区(河南、湖南、安徽、陕西、江西)疫情严重程度(累计确诊人数)相比C1(湖北)至少要低16倍(湖北确诊人数/浙江确诊人数),但是,其风险认知水平和湖北差异不显著。这和前人提出的“涟漪效应”(ripple effect)相吻合,风险中心区的个体,风险认知水平最高,随着风险事件的影响一圈一圈向外扩散,非风险中心区个体的风险知觉水平将逐渐下降。由此,我们既要关注疫情高风险地区军人的心理反应,也要关注其周边省市、确诊人数相对较多的省市和一些低风险地区。
自然或人为风险这个因子,是当个体认为风险事件(COVID-19疫情)是人为导致时,要比认为风险事件是天灾,其风险认知更高,军人在这个维度得分普遍偏低是跟政府和军队在这方面的及时正面宣传、引导和发布疫情相关信息是分不开的。蔡欢乐等[14]在一项截至2020年2月4日的调查研究中报道,现有宣传力度大,调查对象对基本知识知晓率较高,这也从侧面很好地解释了熟悉度和自然或人为风险得分低,在各地区差异不显著的原因。另一方面,恐惧因子在所有因子中得分最高,这可能是因为随着疫情的发展,个体除了对疫情本身这个威胁大众生命安全的重大应激源外,还会被疫情滋生的一系列问题困扰,如大量的信息涌入,让人应接不暇,产生信息过载甚至信息损伤,进而从多方面导致个体的恐惧[15-17]。
人口学因素对军人风险认知的影响显著。从性别上分析,不论是C区还是D区,除极高风险区外,女性军人风险认知各因子得分和总分显著高于男性。由于男女在生理机能、认知能力和社会应对方式等方面存在差异,面临危机事件时, 女性更容易产生紧张、不安等情绪,倾向于感性思维,情绪更加敏感,往往采取情绪关注型应对方式,易产生紧张、焦虑等情绪反应。而男性则往往采取问题关注型应对方式,处理突发事件更加主动灵活[18]。由此,女性相比男性更能觉察到风险,容易夸大疫情风险,产生强烈的情绪反应和情感波动[19]。在C3、C4、C5、D3、D4、D5中,“26~35岁”组RCQ得分显著高于“21~25岁”组。“26~35岁”的军人,多为部队管理层人员或骨干。疫情期间,承担着疫情防控等繁重任务,承受着较大的身心压力和职业暴露风险。已婚官兵在不同风险区的风险认知总均分高于未婚官兵。出现这一现象的原因可能和已婚军人群体往往面临较多实际问题和矛盾,如异地分居,家庭矛盾等有关。
综上,新冠肺炎疫情早期,青年军人风险认知水平在不同风险地区存在差异。研究结果提示:①准确描述和评估突发公共事件中风险认知及其地域规律,有助于相关部门因地制宜地制定有针对性的干预策略,从而为有序应对风险提供科学依据和决策参考。②风险事件中心区域并不一定是风险认知唯一高发的地带,提示我们应该充分考虑多方群体的风险知觉差异,尤其是风险事件中心周围区域和受事件波及程度仅次于“核心”的区域。③部队应继续重视疫情防护宣传工作,及时了解不同地区军人需求和疫情形势变化,虽然军人风险认知较民众低,但是多项研究提示军人心理健康水平低于全国常模[20]。所以,在疫情期间,更应持续加强关注军人心理健康水平,及时进行有效风险沟通,了解军人的相关知识认知、态度和行为,采取有针对性的健康教育策略和措施, 对降低军人因疫情引起的消极、恐慌心态,及有效预防控制疾病传播非常重要。④女性、大龄和已婚军人群体,尤其是在此次战疫中,军队医护人员中女性占大多数,在战疫中发挥着重要的作用,而女性在家庭中的也有多重角色,其压力较大,紧张、担心等负性情绪更为明显,应引起相关部门重视,及时提供心理干预和心理咨询服务。本研究不足之处在于:①重在探讨的军人风险认知在地区上的差异,但不可否认时间维度在其中起了重要的作用,虽然研究已将样本控制在10 d范围,但是疫情变化迅速,依然不能排除部分影响;②样本来源于不同军兵种和职业类型,成分复杂,不能保证很好的同质性。
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