自我知识组织与心理适应

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1、自我知识组织与心理适应自我知识的组织实际上是关于自我知识的内容是如何经过组织加工，然后纳入不同的自我概念之中；在这点上，它明显地引入了信息加工的观点。因此，我们也可把自我知识的组织看作是一种认知加工策略。从目前的研究来看，这种认知加工策略主要涉及五个不同方面：自我复杂度，自我概念分化，分开评价、整合评价与重要性突出，自我概念清晰度，自我不和谐。（一）自我复杂度自我复杂度(self-plexity)是由Linville[2,3]提出的，她认为自我概念是由自我中的多个不同方面（自我面或自我维度，self-

2、aspects）组成的，自我复杂度的差异主要表现在两个方面：(1)组成自我概念的自我面数量，数量越大，自我复杂度越高；(2)各个自我面相互重叠的程度（即一个自我面中是否包含有其他自我面也包含的成分），重叠的程度越低，则自我复杂度越高。Linville在研究中采用自我描述卡片归类任务(self-descriptivecardsortingtask)来测量被试的自我复杂度。测验时先发给被试33张内容为描述自我属性的卡片，然后让被试把这些卡片归类到若干个组中，同一张卡片可以使用多次，也可以一次都不用。最后，

3、根据被试归类的组数和各组卡片中重复使用的卡片数量来计算H值(H＝log[,2]n-(∑[,i](n[,i]log[,2]n[,i]))/n)，其中，n是整个归类任务所用到的自我属性的总数，n[,i]是某一个属性组所使用的属性总数，H值反映被试自我复杂度水平。但后来有研究表明H值不能很好反映自我复杂度，应该把自我面的数量和重叠程度分开进行测量。Linville用一种缓冲模型来解释自我复杂度跟心理适应之间的关系：当高自我复杂度个体经历压力事件时，因为自我面的数量众多，这些事件只能影响到自我中的一部分；并且

4、，如果自我面之间的重叠较少的话，某个自我面所遭受的压力也不会“溢出(spillover)”到其他自我面，从而对其他自我面造成消极影响。所以，自我复杂度对与压力相关的疾病或抑郁起着缓冲的作用。后来的一些研究结果支持了Linville所假设的缓冲模型[4-8]。但也有很多研究得到了不一致的结果，有研究者[9]，认为以前人们得出总体自我复杂度跟应对的正相关结论实际上很可能是因为他们所测量的是积极自我复杂度，即自我复杂度中所包含的是较多积极属性。自我复杂度与心理适应的关系是非常复杂的，应从多方面对其进行考察，

5、才能准确了解他们的关系。此外，自我复杂度也是一种非常重要的自我知识组织形式，Linville的理论引发了大量研究，后来提出的自我概念分化，分开评价、整合评价及重要性突出，自我概念清晰度这些自我知识组织方式都受到了Linville理论的影响。（二）自我概念分化自我概念分化(self-conceptdifferentiation)是一种个人在扮演不同社会角色时具有不同人格特征的倾向[10]。Donahue设计了一种自我概念分化的测量方法：让被试对自己在五种不同社会角色（朋友，伴侣，子女，学生，员工）中的6

6、0种人格特质描述在8点Likert式量表上进行等级评定。然后通过因素分析来计算不同角色间未共享的变异，即用1减去第一主因素贡献率所得结果代表自我概念分化的程度；自我概念分化程度越高，个体越倾向于在不同角色中拥有不同的人格特征。结果表明，高自我概念分化者情绪适应水平较低，并倾向于排斥社会标准和传统，自我概念分化是自我分裂(fragmentation)而非对角色进行专门化(specialization)的一种标志。在这个意义上来说，自我概念分化反映了个体缺乏一种心理上的整合，这种整合的缺乏则是源自心理内部

7、那些没有得到解决的冲突，而这对心理健康来说又是非常重要的。后续研究大都支持自我概念分化是一种自我分裂的表现这一假设，且自我概念分化和心理适应之间呈负相关[11,12]。自我概念分化似乎是自我复杂度的另一种表现，但实际上这两者是不同的自我知识组织结构[10]：自我概念分化强调的是个体的特定角色自我概念分化或整合程度，它跟适应是一种线性关系，低适应者具有高自我概念分化的倾向；而Linville的研究假设并未包含自我复杂度跟适应之间有任何直接联系，自我复杂度所预测的心理适应水平的变化也是经历压力事件后的变化

8、。此外，自我复杂度测量是由被试自由描述来产生不同自我面，所以意味着认知的复杂性和灵活性；而自我概念分化反映的是缺乏角色同一性的相互关联，意味着自我概念的分裂和不一致，即分离的自我。综合这些因素来看，自我复杂度和自我概念分化无论是在概念上，还是在它们跟适应的关系上，都是十分不同的。Lutz和Ross[13]也认为，自我复杂度和自我概念分化跟心理适应之间关系的方向是相反的，应当把自我概念分化和自我复杂度当作自我概念结构的两个不同方面来对待。（三）分开评价、整