随着现代科技迅猛发展，互联网日益深入生活并深刻改变着人们的传统生活方式。但网络科技的应用也带来很多负面影响，过度依赖网络是其首要危害。尤其当代大学生，乐于接受新事物，却难以实现自我控制，容易形成"网瘾".调查显示，"网瘾"已经严重威胁到大学生身心健康，我国大学生中有 9.8%-14.8%存在"网瘾".[1]
国内外报道认为大学生已经成为"网络成瘾"的高发人群。鉴于此，探讨大学生病理性互联网使用具有重要的理论和现实意义。
国内外关于病理性互联网使用概念的界定大致经历了以下几个过程。关于此病症的描述最早由美国精神病学家 Goldberg 提出，并将其命名为 IAD（Internet addiction disorder），指个体由于过度使用互联网而导致明显的社会心理功能损害，[2]但这一概念在美国广受质疑。Davis针对质疑，提出了 PIU（Pathological Internet Use,简称 PIU）的概念，[3]国内学者雷雳等将其译为"病理性网络使用"[4].然而通过过度使用互联网来界定"病理性互联网使用"遭到了西方心理学家的反对，[5]实际上互联网给大多数人带来了益处。因此，病理性的互联网使用可能是与个体自身的心理与行为问题相关的。综上所述，病理性互联网使用是指由于不能控制上网行为而过度的使用互联网，存在明显的、时间消耗、心理抑郁，并导致使用者社会交往、人际互动等失败的一种现象。其可能具有下列症状：当一般病理性网络使用产生时，会伴随着一些功能紊乱型行为，包括导致工作、学业或者人际关系下降的冲动性网络使用行为，[6]无法承担主要的社会责任， 内疚，上网欲望强烈。[7-8]
大学阶段是青少年从学校生活过度到社会生活，逐渐成长为一个"社会人"的重要阶段。因此在这一阶段中，社会因素对大学生的成长具有举足轻重的作用。Young 在对大学生病理性互联网研究中发现，网络过度依赖者存在社会参与程度降低、社会行为退缩的倾向，[9]在半数以上病理性互联网的大学生身上有比较严重的社会适应、人际关系以及学业成绩等问题。[10]
国内学者对社会因素进行了大量的研究，一般认为缺少社会支持、社会交往障碍以及社会生活事件的压力都可能是导致大学生病理性互联网使用因素。[11-12]
其中社会支持是一个重要影响因素，是指当某人有需要时，来自于他人的同情和资源的给予，从而满足个体的需要，达到缓解个体紧张的目的。[13] 社会支持从内容上可分为工具性、情感性、信息性和同伴性的社会支持。[14]
这其中既包括了客观有形的，也包括了无形的社会支持。然后，从接受者角度来说，他人给予的社会支持与自己感受到的并不一定完全吻合。我国学者肖水源结合国内外研究将社会支持分为了客观支持、主观支持和支持的利用度三个维度，并编制了测量问卷，信效度检验较好，在国内得到广泛应用。[15]
本研究旨在从大学生社会支持评定入手，探究社会支持对大学生病理性互联网使用的影响，从而为大学生病理性互联网使用的预防及干预模型建构提供理论支持，为引导大学生有效科学的互联网使用，提高大学生网络心理健康水平提供科学依据。
一、研究对象与方法
（一）研究对象
本研究采用随机抽样方法，共发放问卷 395份，回收有效问卷 367 份，有效率为 92.9%.被试年龄分布在 18-22 岁，其中，男生 146 人（39.8%），女生 221 人（60.2%），理科 230人（62.7%），文科 137 人（37.3%），城镇 172人（46.9%），农村 195 人（53.1%）。被试均无躯体疾病与精神障碍，视力或矫正视力正常。
（二）研究工具
本研究的调查问卷由两部分组成，前半部分为《大学生病理性互联网使用调查问卷》[16,17],用以区分判别研究对象是否具有病理性互联网使用倾向；后半部分为《社会支持评定量表》，用以调查研究对象的社会支持水平。该量表是肖水源于 1986 年编制，共有 10 个条目，包括客观支持（3 条）、主观支持（4 条）和对社会支持的利用度（3 条）三个维度。
（三）研究方法
对全体被试使用统一指导语，用上述两个量表分别进行随机测试。测试所得数据录入 Excel2010 软件，采用 SPSS17.0 软件进行统计分析。主要进行 t 检验、相关分析和回归分析。
二、结果
（一）大学生病理性互联网使用概况
1. 病理性互联网使用分类
我们将《大学生病理性互联网使用调查问卷》的调查结果建立正态分布模型，根据一般常模测验诊断标准，按总分从高到低排序，前 27%的研究对象定为高分组，认为其具有病理性互联网使用倾向，即为病理组；而低分组则无病理性互联网使用倾向，为正常组。根据如上划分，分别进行性别、户籍、专业、年级及父母文化程度的独立样本 t 检验，结果如下，见表 1,病理组和正常组在籍贯类型和父母文化程度方面具有极其显着差异（p <.001），在性别方面具有显着差异（p <.01），在年级方面具有较为显着差异（p<.05），而在专业方面无差异。
2. 病理性互联网使用各维度差异检验
如表 2 所示，在病理性互联网使用的七个维度和一个特殊因素上，病理组和正常组存在极其显着的差异，说明这些因子均为大学生病理性互联网使用的特征因素。
