Nature 子刊：68%的韧性研究没有明确定义韧性

原创 Namson赵主任 Namson的韧性实验室

"逆境如蟾蜍，丑陋而毒辣，却头戴珍贵宝石。"莎士比亚在《皆大欢喜》中的这句话，完美诠释了人类心理韧性的奥秘。当我们面对生活中的挫折、创伤和挑战时，为什么有些人能够"浴火重生"，而有些人却陷入困境无法自拔？

这个看似简单的问题，实际上困扰了心理学界数十年。在我的公众号中，我曾分享过 Masten 教授回顾半个世纪发展韧性科学的里程碑式论文，到 Theron 团队关于年轻人抑郁韧性的系统性综述，见证了韧性研究从萌芽到成熟的精彩历程。

而今天，我们要分享的，是一位读者朋友Yanlin Zhou参与的论文，读者圈里卧虎藏龙🤩。

这篇发表在 Nature Mental Health 上的最新系统性综述，它不仅总结了30年来韧性研究的得失，也为未来的研究方向绘制了清晰的蓝图。

由英国考文垂华威大学心理学系Dieter Wolke教授 领衔，他是 WOS 前 1% 的高引作者。是儿童发展心理学专家，在早产儿发展、儿童逆境适应、心理健康韧性等领域有着深厚的学术积累。

三十年研究的惊人发现

这项由Dieter Wolke教授领衔的研究团队，系统回顾了过去30年间193项纵向韧性研究，涉及超过80万名参与者。研究结果令人深思：68%的研究甚至没有明确定义什么是"韧性" 。

这个数字背后，反映的是整个领域的概念混乱和方法学不一致。就像一群人在讨论"爱情"却从未定义过什么是爱情一样，韧性研究也面临着同样的困境。

韧性研究框架图 图1：韧性框架中逆境、风险因素、保护因素和促进因素的相互作用。一个因素可能根据背景同时发挥保护和/或促进作用。例如，社会支持可以通过缓冲逆境和防止困难时期心理健康下降来发挥保护作用，也可以通过增强幸福感来发挥促进作用，即使在缺乏逆境的情况下也是如此。

韧性的三种面孔

通过深入分析，研究者们发现韧性实际上有三种不同的"面孔"：

1. 1. 特质韧性（Trait Resilience） ：就像有些人天生"皮实"，具有内在的适应能力
2. 2. 结果韧性（Outcome Resilience） ：表现为逆境后的积极适应，比如从创伤中恢复
3. 3. 过程韧性（Process Resilience） ：这是一个动态的、多系统的适应过程

关键洞察 ：大多数研究者倾向于将韧性视为静态的特质，但实际上，韧性更像是一个动态的"舞蹈"，在个体与环境之间不断调整和适应。

统计方法的"双城记"

在研究方法上，韧性研究呈现出明显的"一边倒"现象：85%的研究使用变量中心方法 ，而能够捕捉“个体差异”的个体中心方法却相对较少。

变量中心 vs 个体中心：两种不同的世界观

变量中心方法 就像用"望远镜"看世界，关注的是整体趋势和平均效应。它告诉我们"一般来说，社会支持有助于提高韧性"，但无法告诉我们"为什么张三在失去工作后能快速恢复，而李四却陷入抑郁"。

个体中心方法 则像用"显微镜"看世界，还原视角，能够识别个体差异，但如之前在柳叶刀子刊论文分析的那样，过度的个人中心视角是在加重个体责任。

组合拳-多系统视角

一些研究者开始尝试"组合拳"——将两种方法结合起来，和之前分享的多系统韧性一样。比如，Miller-Lewis等人发现，变量中心分析揭示了儿童-父母关系的促进效应，而个体中心分析则识别出教师报告的自控能力作为保护因素。

分析类型	变量中心法	个体中心法	组合法
目的	检验全样本中变量间的关系和交互作用	识别人群中的不同轨迹或特征模式	整合变量中心和个体中心方法
策略	测试逆境、潜在促进或保护因素与积极结果之间的关联	根据个体对逆境的长期反应将其分类为不同亚组	结合分类和多变量分析来识别韧性亚组的因素
典型分析方法	• 方差分析
• 回归分析
• 结构方程建模
•潜变量增长曲线建模	•聚类分析（如Q分类法）
• 潜类别/特征分析
• 潜变量转换分析
•增长混合建模(GMM)	结合个体中心和变量中心技术的混合模型（如GMM和多项逻辑回归分析）
研究实例	Corallo等(97)
•数据：纵向NLSY97
•逆境：童年环境劣势
•调节因素：父母监督（限制设定、母亲知识）
•结果：成人心理健康症状
•分析：含交互项的多重回归
•关键发现：更高母亲知识的促进效应和父母限制设定的保护效应	Schäfer等(53)
•数据：28个纵向队列
•逆境：COVID-19大流行
• 结果：心理困扰
• 分析：GMM
•关键发现：出现不同轨迹——稳定-低困扰（最常见）、恢复、持续升高和延迟恶化	Hiller等(98)
•数据：627名英国社会福利相关儿童
•逆境：家庭外照料
•结果：内化和外化困难
•分析：GMM（识别轨迹）+多项逻辑回归（检验类别成员预测因素）
•关键发现：较少安置和与兄弟姐妹一起安置对韧性轨迹显示保护效应（相对于慢性问题组）
优点	相对直接且易于理解的估计	捕捉个体异质性，具有更高的生态效度	平衡个体差异并考虑变量效应
缺点	同质性假设可能忽视个体差异	需要更大样本量，可能无法很好地推广到其他人群	需要大型数据集，涉及更高的统计复杂性

交互模式的"四重奏"

韧性研究发现了四种不同的交互模式，就像音乐中的"四重奏"：

交互模式图

图2：个体差异与环境背景的交互模式。a，促进效应：该属性显示主效应，在高逆境和低逆境条件下类似地运作。b，保护效应：该属性缓冲负面结果，提供调节效应，使暴露于高逆境的个体受益。c，脆弱性：逆境暴露与潜在风险因素之间的交互作用，使个体倾向于负面结果（例如，素质-压力模型）。d，差异敏感性：某些个体对负面和正面环境都更敏感，反应更好或更差。

1. 促进效应（Promotive Effects）

某些因素就像"维生素"一样，无论逆境如何都能惠及个体。比如，良好的教育环境对儿童发展具有普遍的促进作用。

2. 保护效应（Protective Effects）

这些因素就像"防护盾"，专门在逆境中发挥作用。比如，父母的支持可能在家庭冲突时特别重要，而在平静时期作用相对较小。

3. 脆弱性（Vulnerability）

某些个体特征可能放大逆境的负面影响，就像"放大镜"一样。比如，极低出生体重的儿童在累积逆境后更容易出现内化问题。

4. 差异敏感性（Differential Susceptibility）

这是最有趣的一种模式：某些个体就像"兰花"一样，对环境特别敏感——在恶劣环境中表现更差，但在良好环境中表现更好。

从"兰花"到"蒲公英"：环境敏感性的新发现

差异敏感性理论：理解个体差异的新视角

"兰花-蒲公英"理论最早由儿科医生W.Thomas Boyce提出，他们通过大量研究发现，某些个体对环境因素特别敏感，就像兰花一样，在良好环境中表现优异，但在恶劣环境中容易受到伤害；而另一些个体则像蒲公英一样，对环境变化相对不敏感，在各种条件下都能保持相对稳定的表现。

这对应了大五人格中的「神经质」指标。

换句话说：敏感不是缺陷，而是进化的产物 。高敏感个体虽然更容易受到环境负面影响，但也更容易从积极环境中受益，这种"双刃剑"特性在进化上具有重要价值。

Wolke团队的研究发现：人群分布的新证据

基于差异敏感性理论，Wolke团队通过分析大量纵向研究数据，发现了一个有趣的现象：人群确实可以按照环境敏感性进行分类，而且分布相当均衡：

• • 兰花型（31%） ：高敏感个体，在滋养环境中蓬勃发展，但在逆境中挣扎
• • 郁金香型（40%） ：中等敏感性的大多数
• • 蒲公英型（29%） ：敏感性较低但对逆境更具韧性

这种分类不仅有趣，更重要的是揭示了人类适应性的多样性。就像自然界中，兰花需要精心照料，而蒲公英却能在任何地方生长一样，人类的心理韧性也呈现出类似的多样性。

研究意义 ：这一发现为差异敏感性理论提供了强有力的实证支持，同时也为个性化干预和预防策略提供了科学依据。认识到韧性的多样性，意味着我们需要针对不同类型的个体设计不同的支持策略。

研究设计的"未来蓝图"

基于30年的研究积累，作者们为未来的韧性研究绘制了"蓝图"：

1. 大规模纵向研究

需要像英国队列研究、美国ABCD研究这样的大规模项目，来捕捉韧性的多系统过程。

2. 跨学科整合

将心理学、神经科学、遗传学等学科整合起来，建立更全面的多系统韧性理论框架。

3. 因果推断的突破

利用准实验方法、自然实验和机器学习等新技术，提高韧性研究的因果推断能力。

实践启示：从研究到应用

这项研究最重要的价值，或许在于为实际应用提供了科学依据：

1. 个性化干预

认识到韧性的多样性，意味着我们需要个性化的干预策略。对"兰花型"个体，我们需要提供更多的支持和保护；对"蒲公英型"个体，我们可能需要不同的策略。

如我在韧性教练过程中，会评估来访客户的大五人格，以确定客户适宜的环境策略。

2. 预防策略的优化

通过识别保护因素和促进因素，我们可以设计更有效的预防项目，特别是在儿童早期干预方面。

3. 政策制定的科学依据

为教育、医疗、社会福利等领域的政策制定提供科学依据，特别是在支持弱势群体方面。

数据可视化：研究的直观呈现

为了更好地理解这项研究的发现，我将文中的几个重要图表进行解释：

韧性研究全景图：Sankey图分析

韧性研究全景图

图3：Sankey图展示了193项综述文章的韧性定义、统计方法和主要发现的整合情况。在"分析方法"列中，"组合"指的是同时使用分类和回归分析的研究。在"主要发现"列中，多种模式表示研究了多个额外因素并报告了每种不同模式的研究。流线粗细反映了韧性研究不同组成部分之间研究连接的频率。

这个Sankey图清晰地展示了韧性研究的整体格局：从概念定义到统计方法，再到研究发现，形成了一个完整的知识网络。图中流线的粗细直观地反映了不同研究路径的流行程度。

逆境与结果的关联图

逆境结果关联图

图4：Sankey图展示了综述研究中检查的逆境-结果关系的频率。流线粗细表示特定逆境-结果关系被研究的频率，粗线代表更常被研究的主题。

从这张图可以看出，童年逆境和家庭逆境是最常被研究的逆境类型，而心理健康结果是最受关注的研究领域。这反映了韧性研究对儿童早期发展和家庭环境的重视。

保护因素词云图

保护因素词云图

图5：研究者旨在检查的综述研究中保护性和促进性因素的词云。蓝色表示个体层面因素，黄色表示家庭层面因素，红色表示社区层面因素。术语大小表示每个因素在研究设计中被针对检查的频率，无论统计显著性如何。

词云图生动地展示了研究者最关注的保护因素：家庭层面的因素（黄色）和社区层面的因素（红色）出现频率最高，这再次强调了社会环境在韧性发展中的重要作用。

韧性的情境 -具身-认知

这项跨越30年的元分析告诉我们，韧性不是少数人的特权，而是人类适应性的普遍特征。它不是一个固定的特质，而是一个动态的过程；不是单一的因素，而是多系统的相互作用。

有如我提倡的韧性「情境-具身-认知」方法一样，韧性不是单一维度的硬扛，而是人与情境的适配，具身的身体韧性以及寻找环境可能性的认知能力。

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参考文献 ：Wolke, D., Zhou, Y., Liu, Y., Eves, R., Mendonça, M., & Twilhaar, E. S. (2025). A systematic review of conceptualizations and statistical methods in longitudinal studies of resilience. Nature Mental Health.

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👋，我是 Namson，一名韧性教练，正在建立指导实际生活的韧性体系，以培养知识工作者的身心韧性，助力人生发展。