摘要
社交媒体为女性构建和展现自我提供技术支持和交互平台，其关于理想美的信息泛滥带来“容貌焦虑”已成为共识。对身体意象相关信息的保护性过滤成为抵御“容貌焦虑”的重要干预策略。文章运用混合研究方法，厘清身体意象相关信息的保护性过滤行为形成机理，并编制适用于年轻女性的保护性过滤量表。结果表明，保护性过滤量表信效度和人群应用效果良好，可用于我国年轻女性对身体意象相关信息的保护性过滤测量。
Abstract
Social media has become a technological support and interactive platform for women to construct and present themselves，and it has been widely recognized that the information profusion about ideal beauty on social media platforms has led to “appearance anxiety”. The protective filtering of body image-related information has developed into an important intervention strategy for women to actively address the triggering of appearance anxiety caused by ideal beauty information. This study applied a mixed research method to clarify the mechanisms behind protective filtering behaviors of body image-related information and developed a protective filtering scale applicable to young women. Study 1 primarily explored the factors influencing protective filtering behaviors and constructed a theoretical model based on the grounded theory and specified the connotation of protective filtering. Study 2 followed the standardized scale development process and developed a protective filtering behavior measurement scale containing three dimensions and 18 items. The results of this study indicated that the protective filtering scale has good reliability and validity and is effective when applied to the population. It can be used to measure the protective filtering behavior of body on image-related information among young women in China.
Keywords
当今，社交媒体已成为公共生活的核心交互平台，为用户提供了一个自由开放的表达空间，并为其构建理想的自我提供了技术支持[1]。身处交互式社交媒体环境，每个人都扮演着特定的角色，而较好的容貌往往是标配的社交工具和通行的“社交货币”，因此越来越多的用户倾向于在网络上发布自己精心修饰过的“容貌照”[2-3]。当用户沉迷于社交平台中修饰的“容貌”，再聚焦于现实生活中的容貌，二者之间的落差便会极易引起用户的“容貌焦虑”心理[4]。此外，围绕容貌相关的人际传播（如父母间、同伴间的信息交流）同样也对个体的身体评价产生影响，并可能在人际传递容貌焦虑[3]。容貌焦虑不仅会影响个体的学习、工作、社会关系等方面，显著降低个体幸福感和生活质量[5]，还伴随其他的精神障碍发生[6]，已成为困扰女性群体精神与日常生活的社会现象。
研究发现拥有积极身体意象的个体会通过一种独特的、保护性的方式处理来自社交媒体和现实环境中与外貌相关的信息[4]。构建积极身体意象的信息行为称为“保护性过滤”，即“接受与积极身体意象一致的信息，同时拒绝可能危及身体意象的信息”[5]。现有文献基于保护性过滤行为的特征和影响因素，对保护性过滤行为和积极身体意象的关系进行了分析。身体欣赏程度通常用来反映积极身体意象程度，身体欣赏程度低的女性比身体欣赏程度高的女性更容易受到社交媒体上理想美图像的影响[7]。还有研究表明，年轻女性的身体欣赏程度与理想美的内化程度呈负相关[8]。尽管这些研究并未明确涉及保护性过滤行为，但可以表明，拥有积极身体意象（身体欣赏程度较高）的女性可能会以保护性的方式处理来自社交和媒体环境中关于身体的负面信息。因此对积极身体意象的研究不能仅停留在个体特征层面，更应该关注如何将这些个性特征转变为可以通过刻意训练而获得的普适行为模式，即保护性过滤。
此外，不同于传统的信息规避行为[9]，对身体意象相关信息的保护性过滤，不仅包括对“坏”信息 （如过度的“理想美”宣传、来自他人的负面评论等） 的规避，还包括“好”信息（如“美”的多元化宣传、注重内在价值的相关信息等）的内化。因此亟须从多维视角深入挖掘，探讨保护性过滤行为的丰富内涵，构建适用于多种情境的保护性过滤行为形成机理模型，并在此基础上开发保护性过滤的测量问卷，以期勾勒出多元社会形态下的女性积极身体意象构建策略——保护性过滤的全景式图谱。本研究将基于保护性过滤的内涵，从多维度信息处理视角探明保护性过滤的形成机理，并开发保护性过滤水平测量量表，以期拓展保护性过滤行为研究的深度和广度。
一、 研究设计
本研究采用混合研究方法中的探索性设计[10]，主要包括扎根理论和问卷调查两种。扎根理论作为一种应用广泛的质性研究方法，可以通过对调查所得资料和数据予以系统整理、归纳和分析，继而实现对数据资料自下而上的概念化、范畴化，最终按照逻辑层级构建形成理论[11]。考虑到保护性过滤行为的相关研究较少，且已有关于积极身体意象的研究结论不能直接套用于保护性过滤行为，因此本文采用扎根理论提炼归纳保护性过滤行为的形成机理。问卷调查是心理学领域普遍运用的一种方法，能够快速获取用户对于某一主题或现象的看法、态度和行为等信息，对数据进行验证性因子分析、探索性因子分析等，是验证量表信效度的主要方法。
本文研究思路主要分为两个部分。第一部分为质性访谈阶段，以年轻女性为研究对象，依循程序化扎根理论[12]，采用开放式编码、主轴编码和选择性编码三级编码程序对保护性过滤行为的概念内涵和影响因素进行探索性研究，并总结归纳在多元信息交互情境下保护性过滤行为的形成机理；第二部分为量表开发阶段，基于第一阶段的访谈文本编码结果，严格遵循Hinkin[13] 所提出的量表开发程序，编制保护性过滤行为测量量表，通过线上发放问卷的形式收集数据并对问卷信效度进行检验。
二、 基于扎根理论的保护性过滤行为形成机理研究
（一） 访谈提纲
本研究的访谈提纲分为三个部分，第一部分收集受访者的年龄、院校、专业、年级、感情状况等人口统计学信息；第二部分围绕自我对身体的感知以及面对来自社交媒体和同伴的身体压力时的主观感受展开；第三部分围绕在不同情境（社交媒体情境、身边社会人际环境等）下的保护性过滤构建策略展开。关于身体感知的题项主要来自三方模型和关于积极身体意象的相关研究[4-5]；关于保护性过滤的题项主要来自国外学者关于保护性过滤的内涵界定和过滤策略设计的相关研究[6-8]。在初步确定访谈提纲后，邀请2名女大学生进行预访谈，并根据访谈过程进一步修改和完善访谈问题，形成最终的访谈提纲，如表1所示。
表1半结构化访谈主要内容
（二） 数据收集
相关研究显示女大学生群体是身体意象相关社交媒体平台（如小红书、抖音等）的主要用户，对身体的认知深受社交媒体以及同伴的影响[14]，同时女大学生群体普遍存在容貌焦虑问题，以其作为研究对象更具有代表性。基于此，结合研究主题及具体情境，本研究首先通过随机抽样选取100名女大学生作为潜在抽样对象，并采用多维度身体意象量表[15] 筛选具有积极身体意象的女大学生群体，最终确定访谈对象共计30人。年龄18~25岁22人（60.0%）， 25~30岁8人（40.0%）；本科19人（63.3%），硕士及以上11人（36.7%）；有恋爱经历者17人（56.7%）。
本研究于2023年8—12月，通过面对面访谈与电话访谈相结合的方式进行，为保证编码可靠性，将数据收集过程分为两个阶段[16]。第一阶段对24名女大学生进行半结构化访谈，并对访谈资料进行初步分析形成备忘录；第二阶段对另外6名女大学生进行半结构化访谈，直至理论饱和。在征得受访者同意的前提下，研究者对访谈内容进行全程录音，每一位受访者的访谈时间约为40分钟，访谈结束后，将所有访谈音频转化成文本，最终整理形成约12万字文本材料，随后导入到质性分析软件Nvivo12进行分析。
（三） 访谈分析结果
本研究通过程序化编码方法归纳数据和构建模型，包括开放式编码、主轴编码和选择性编码3个步骤[17]，为保证信效度，邀请4名心理学、社会学、传播学领域的专家成立编码小组。编码开始前，小组成员广泛阅读了身体意象以及保护性过滤相关的经典文献，以保证对该研究主题足够了解。编码过程中，小组成员反复比较、分析所得数据资料，在此过程中，如遇不同意见情况，由4人集中讨论直至达成一致意见。
1 . 开放式编码
开放式编码是对原始调研所得资料进行分析、聚敛，并形成初始概念的过程[18]，在此过程中要保持开放心态，不遗留任何重要信息。本研究参考靳代平等[19] 的做法，利用Nvivo12对第一阶段24名女大学生的访谈资料进行标签化和概念化，依据最大可能性原则提炼了100个初始概念，部分开放式编码结果如表2所示（Wn代表数据单元编码）。
表2部分开放式编码表
2 . 主轴编码
主轴编码是按照开放式编码所得初始概念之间的相似类属和潜在逻辑次序，对其予以重新聚类，形成更为抽象化的范畴[12，20]。通过在访谈资料、初始编码、初始概念间进行反复比较，最终从125个初始概念中初步提炼形成17个副范畴，并进一步提炼形成9个主范畴（表3）。
3 . 选择性编码
选择性编码的核心目的是进一步系统处理范畴与范畴的关联[21]。从主范畴中发掘“核心范畴”，分析核心范畴与主范畴及其他范畴的联结，并以故事线的形式描绘整体行为现象，从而确立实质性的理论[22]。在这个过程中，本文基于保护性过滤行为的内涵，将9个主范畴归纳为内化积极信息、拒绝消极信息以及重构消极信息3个核心范畴，并得到围绕主范畴的故事线：用户通过主动选择、主动讨论和主动分享内化积极信息，通过忽略消息、限制接收和主动屏蔽拒绝消极信息，通过认知重构、主动思考和转移注意力重构消极信息，主范畴之间的关系如表4所示。本研究据此构建了保护性过滤行为的形成机理模型，如图1所示。
4 . 理论饱和度检验
围绕研究所得的核心范畴，研究团队选择6名访谈者作为第二阶段的核验对象，开展了第二阶段的访谈资料收集和分析，以反复审视、检验并最终确定本研究的初步模型，以此循环往复直至达到理论饱和[23]。
三、 保护性过滤行为的量表开发研究
在前述质性访谈部分，本研究明晰了保护性过滤行为的构成类型，包括内化积极信息、拒绝消极信息和重构消极信息 3 个核心范畴，以及主动选择、主动讨论、主动分享、忽略信息、限制接收、主动屏蔽、认知重构、主动思考和转移注意力 9 个主范畴。接下来，本研究将基于上述数据编码结果并参考相关文献，构建保护性过滤行为的初始量表和测量题项。为保证测量题项的内容效度，邀请 5 位心理学、传播学研究领域的专家把关，确保测量项目与关键特征准确对应，同时，将问卷题项转化为第一人称的表达方式，再邀请有经验的人员试填。最后，根据试填人员的反馈意见对表意不清、表达模糊的题项进行修改后形成了包括25个测量题项的初始问卷。
（一） 数据收集
本研究采取整群随机抽样的方法，在安徽省公办本科院校（2所“双一流”高校、1所省属重点高校和2所医学类省属高校），于2024年1月12日至31 日开展问卷调查（问卷采取线下和线上相结合的方式）。在问卷发放前，研究组成员与学校相关负责人联系，获得准入并提出样本需尽可能考虑不同年级。调研组共发放问卷 1 145 份，在剔除回答时间过短、漏选多选、所有选项答案一致等无效问卷后，得到有效问卷 950 份，有效率为 82.9%。具体样本特征见表5。
表3主轴编码结果
表4选择性编码结果
图1保护性过滤行为形成机理模型
表5人口信息统计表
（二） 效度分析
本研究采用探索性因子分析和验证性因子分析对量表题项的效度进行检验，并将调查数据随机分为两个子集分别用于探索性和验证性因子分析的验证样本。基于此，本文利用SPSS 26.0的选择个案功能，随机将全部样本数据分为样本A（500个样本）和样本B（450个样本）。在进行因子分析前，根据项目鉴别分析方法，将25个条目划分为高分低分两组，其中高分组为分值排名前 27%，低分组为分值排名后 27%，再进行独立样本 t 检验。结果显示所有条目均呈现出显著性（P<0.05），表明25个题项之间具有较高的鉴别度。
（三） 探索性因子分析
将样本A进行正交旋转，结果显示KMO=0.857， Bartlett 球形检验卡方值=6 365.523，P<0.001，表明该样本数据适合进行探索性因子分析。采用主成分分析法和最大方差法提取因子和正交旋转，对所得初始题项进行删减和调整。经多次探索，剔除不达标的题项（因子载荷值小于0.5）后共得到3个因子 18个题项。其中，因子“内化积极信息”的 Cron⁃ bach’s α系数为0.861，共包括6个题项；因子“拒绝消极信息”的Cronbach’s α系数为0.856，共包括6个题项；因子“重构消极信息”的 Cronbach’s α系数为 0.859，共包括6个题项。各题项的整体载荷水平在 0.787~0.885，且不存在交叉负荷，累计方差贡献值为73.112%（表6）。可见，探索性因子分析的结果与本研究质性访谈部分所得因子结果相吻合，证明保护性过滤行为的3个因子具有较好解释力。
（四） 验证性因子分析
利用Mplus1.4对样本B进行验证性因子分析，用以测验保护性过滤测量量表的结构效度、聚敛效度和区分效度，最终形成保护性过滤行为因子的标准化路径，如图2所示。
结构效度是指测验某一特定测量工具与其所依据的理论框架之间的一致程度。本研究主要通过整体拟合系数检验量表的结构效度，经计算，量表整体的 Cronbach’s α系数为 0.873，3 个因子的信度分别为0.878、0.865、0.877，表征具有较好的内部一致性。其次，本文构建了4个模型来进行检验，继而找出最优的拟合模型，模型1（基准模型）是由3个因子组成的二阶三因子模型，模型 2 是由 3 个因子组成的一阶二因子模型，模型 3 是由 2 个因子拟合成为一个因子的模型，模型 4 是 3 个因子拟合成为一个因子的模型。数据结果如表7所示。
根据Fokkema等[24] 的建议，本文采用拟合优度指数（χ2、df、χ2 /df）、相对拟合指数（CFI、IFI、TLI）、绝对拟合指数（RMSEA、SRMR）来综合评价模型的拟合度。表7中的数据结果显示，模型1和模型2均符合要求，即χ2 /df<3，CFI、IFI 和 TLI 均大于 0.9，RM⁃ SEA 和 SRMR 均小于 0.08，因此三因子模型的结构是合理的。
聚敛效度是指项目间所测得的测量值之间高度相关。分析结果如表8所示，所有题项的因子载荷均高于 0.5，且因子的组合信度均大于 0.7，AVE 值均大于 0.5。因此，可以认为量表具有较好的聚敛效度。
表6探索性因子分析结果
图2保护性过滤行为因子标准化路径
区别效度是指测量同一潜在特质的各维度间应呈低相关，一般根据某一因子与其他因子之间的相关系数是否均小于其 AVE 值的平方根来判断[25]。如表9所示，所有因子与其他因子的相关系数均小于其AVE值的平方根，说明量表具有较好的区别效度。
综合以上信效度分析，最终形成如表6所示的3 因子18个条目的保护性过滤正式测量量表。
四、 研究结论与讨论
（一） 研究结论
身体意象相关信息的保护性过滤行为包括内化积极信息、拒绝消极信息和重构消极信息三个维度。内化积极信息即个体在与外界环境（社交媒体环境、人际环境）进行身体意象相关信息的选择和处理过程中，主动搜索、选择、讨论和分享与积极身体意象相关的信息；拒绝消极信息同样是在个体与外界环境的信息交互过程中，主动屏蔽、限制接受和忽略不利于形成积极身体意象的相关信息；重构消极信息是个体对消极身体意象相关信息进行认知重构、主动思考和转移注意力。可见保护性过滤行为不仅是一种单向的信息过滤策略，还强调了女性对自己身体和“多元美”价值观的一种积极内化和认知输出。
本研究通过咨询专家组的意见，从内化积极信息、拒绝消极信息和重构消极信息 3 个维度中的 9 个子维度选取测量项目，初步编制包含18个题项的保护性过滤测量量表，并对950份样本进行探索性因子分析、验证性因子分析以及信度效度检验，结果显示量表的18个题项均具有良好的区分度，各题项负荷为 0.774~0.885，累计解释量为 73.112%。验证性因素分析结果能有效支持由探索性因素分析得出的三因素模型。综上所述，该量表的开发过程具有较高的科学性，量表具有良好的信效度，可以作为保护性过滤行为的测量量表。
表7模型拟合结果
A：内化积极信息；B：拒绝消极信息；C：重构消极信息。
表8验证性因子分析结果
表9区别效度分析结果
**：P<0.01；a：AVE的平方根。
（二） 理论贡献
本文首先基于积极身体意象相关理论，拓展了保护性过滤行为在社交媒体与身边环境交互情境下的内涵，保护性过滤行为不仅是对社交媒体信息的过滤和筛选，还包括对来自同伴、父母、伴侣以及社会的相关评价和讨论的处理，以及个体积极主动的信息分享行为。其次，严格遵循量表构建程序，开发出保护性过滤行为的测量量表，现有研究多基于某一具体情境（如社交媒体情境）对保护性过滤行为进行定性探讨，限制了相关研究的理论价值，成熟的测量工具有助于分析身体意象相关信息的保护性过滤行为及其对身体意象的影响效用，未来可利用保护性过滤行为测量量表，探讨在多元信息互动的情境下保护性过滤对身体意象或其他相关行为（健康饮食、医美行为等）的作用机理。
（三） 实践启示
根据本研究构建的保护性过滤形成机理模型，保护性过滤策略包括对积极信息的内化和消极信息的屏蔽与重构，网络媒体平台是身体意象信息的主要源头，对网络信息内容的管理需要遵循监管部门—媒体平台—网民用户的多元主体协同治理路径。
对于监管部门而言，一方面需要加强对网络媒体平台的规范和监督，如通过设定消极身体意象相关敏感词汇和语句等方式，完善网络信息内容的审核和发布制度，同时加强联合惩治，严厉打击商家与媒体平台利益合作“夸大宣传产品效果”“贩卖容貌焦虑”的乱象，从源头减少消极身体意象信息的扩散和传播；另一方面也要发挥好主流媒体的传播力、引导力、影响力和公信力，有效地利用官媒公众号、抖音等网络平台进行积极身体意象的文化宣传，引导积极的身体意象舆论导向。
对于社交媒体平台而言，当下处于社会转型期的中国社会存在着“双重话语空间”，即主流媒体和新媒体两个媒介表达空间，主流媒体需要在“万众皆媒”的全媒体环境中探索如何提升女性身体意象的话语权，通过优质内容的发布引导公众思想。而新媒体平台需要不断完善自身监管机制，加强行业自律和媒体伦理建设，避免过度商业化和娱乐化。
对于女性用户而言，个体需要提升自身的社交媒体素养，避免对消极身体意象相关信息的盲目轻信和盲目跟风，包括面对媒介各种信息时的选择能力、理解能力、质疑能力、评估能力、创造和生产能力以及思辨的反应能力，同时也需要配合监管部门对网络信息内容进行监督，当发现有意传播的消极身体意象信息内容后，可以在媒体平台内进行举报，也可以直接向网信办举报。用户的主动参与和反馈是网络信息治理不可或缺的辅助机制，只有形成政府管控、平台落实、用户配合的良性治理模式，才能有效构建起网络媒体环境下的“女性身体意象保护性过滤网”。
（四） 研究局限与展望
本研究存在一定的局限性，研究样本主要是接受过大学教育的年轻女性，虽然女大学生群体是容貌焦虑的典型代表，但其他年龄段和教育水平的男性、女性群体同样也存在容貌焦虑问题。未来需进一步探讨不同性别群体中保护性过滤形成机理的差异性，提升研究结果的稳健性。本研究只选取了一个省份的高校，研究样本存在一定的区域局限性，未来可以将异质性群体作为研究对象，探讨不同特征群体间保护性过滤形成机理的差异性，强化研究结果的稳健性。
