$人际信任量表 - AI深度研究报告

人际信任量表

人际关系与沟通

共25题 · 预计5分钟

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罗特人际信任量表（ITS）：一项全面的心理测量学回顾与分析

1. 引言：人际信任与罗特量表

人际信任是社会互动中的一个基本概念，影响着从个体间关系到社会整体运作的方方面面 2。它是社会凝聚力、效率乃至个体福祉的重要基石 2。鉴于其重要性，对人际信任进行准确测量一直是心理学和社会科学研究关注的焦点。

人际信任量表（Interpersonal Trust Scale, ITS）由朱利安·B·罗特（Julian B. Rotter）于1967年编制 2，是旨在测量这一构念的最早且最具影响力的工具之一。本报告旨在对ITS进行全面的心理测量学评估，内容涵盖其发展历程、理论基础、结构与条目、评分与解释、信效度证据、应用领域、局限性以及在中国文化背景下的应用情况。

2. ITS的概念基础与发展

2.1 罗特对人际信任的定义

罗特将人际信任明确定义为：“个体或群体持有的一种期望，认为他人或群体的言语、承诺、口头或书面陈述是可以依赖的” 2。这个定义的核心在于对他人沟通信息可靠性的预期，而非更广泛的概念，例如相信他人本质善良 3 或愿意承担受伤害风险（这在其他信任定义中常见，例如 6）。罗特的定义也区别于埃里克森（Erikson）的“基本信任”概念 8。

2.2 理论框架：社会学习理论

ITS植根于罗特的社会学习理论 2。该理论认为，信任是一种泛化的期望（generalized expectancy），通过个体与各种社会主体（如父母、教师、同伴、媒体）互动中，承诺或陈述被遵守或违背的累积学习经验而形成 2。这种泛化的期望会影响个体在涉及信任的新情境中的行为选择 2。个体过去经历中承诺被遵守的比例越高，其对权威人物或其他社会角色的信任期望就越高 2。

2.3 量表构建原理

罗特旨在构建一个累加性量表（additive scale），用以测量个体对广泛社会客体（包括父母、教师、政治家、医生、同伴、媒体、法庭、销售员、陌生人、专家、维修工等）和情境的信任 2。其目标是，高分表示个体具有广泛的、泛化的信任倾向 2。量表的设计直接反映了其“泛化期望”的理论构念，即并非测量对特定个体的信任，而是测量一种普遍的信任倾向。这一点使其区别于那些测量特定关系信任的量表（如 42）。

除了针对具体社会客体的条目外，量表还包含一些更宽泛的条目，旨在测量个体对社会的“普遍乐观态度” 2。同时，为了部分掩盖量表的真实目的，还加入了一些填充条目 2。条目的筛选基于其与总分的相关性、在高低分组间的区分能力以及在李克特（Likert）五点计分上的反应分布情况 8。

值得注意的是，纳入“普遍乐观态度”的条目可能导致量表测量的不仅仅是对陈述可靠性的信任，还可能掺杂了更广泛的乐观主义或世界观成分。这种构念上的混合可能影响其对特定信任行为（尤其是在需要基于对特定行动者可靠性进行风险评估的行为）的预测效度。如果总分的相当一部分变异源于普遍乐观而非具体的信任期望，那么该量表可能更擅长预测与乐观相关的结果，而非涉及具体风险计算的信任决策（例如在经济博弈中的行为）13。

3. 量表结构、条目与施测

3.1 格式

最终版本的ITS包含25个测量信任的条目和15个填充条目（原始施测版本共40题，但研究中通常只报告或使用25个信任条目）2。所有条目均采用李克特（Likert）五点自评式量表 8。选项通常是从“完全同意”到“完全不同意”的五级评分 8。

3.2 条目内容

条目内容广泛，涵盖了对不同社会角色和机构的信任（如父母、教师、政治家、医生、媒体、法院、销售员、同伴、陌生人、专家、维修人员），以及对一般社会现象的信念（如社会虚伪程度、他人动机、未来展望、作弊/说谎的普遍性）2。

3.3 施测

ITS通常为自评问卷，可通过纸笔或在线方式进行施测 31。完成整个量表（25个信任条目）大约需要10至15分钟 19。

3.4 表1：罗特人际信任量表（ITS）条目及计分方向

为了方便使用者理解和应用，下表列出了ITS的25个核心信任条目（主要依据 19/19 提供的中文条目列表，并参考 21/21 指出的反向计分条目）及计分方向（“+”表示正向计分，“R”表示反向计分）。

表1：罗特人际信任量表（ITS）条目及计分方向

序号 条目内容 (中文) 计分方向
1 在我们的社会里虚伪的现象越来越多了。 R
2 与陌生人打交道时，你最好小心，除非他们拿出可以证明其值得信任的依据。 R
3 除非我们吸引更多的人进政界，否则这个国家的前途十分黯淡。 R
4 阻止多数人触犯法律的是恐惧、社会廉耻或惩罚，而不是良心。 R
5 考试时老师不到场监考可能会导致更多的人作弊。 R
6 通常父母在遵守诺言方面是可以信赖的。 +
7 联合国永远也不会成为维持世界和平的有效力量。 R
8 法院是我们都能受到公正对待的场所。 +
9 如果得知公众听到和看到的新闻有多少已被歪曲，多数人会感到震惊的。 R
10 不管人们怎样表白，最好还是认为多数人主要关心其自身的幸福。 R
11 尽管在报纸、收音机和电视中均可看到新闻，但我们很难得到关于公共事件的客观报道。 R
12 未来似乎很有希望。 +
13 如果真正了解到国际上正在发生的政治事件，那么公众有理由比现在更加担心。 R
14 多数获选官员在竞选中的承诺是诚恳的。 +
15 许多重大的全国性体育比赛均受到某种形式的操纵和利用。 R
16 多数专家有关其知识局限性的表白是可信的。 +
17 多数父母关于实施惩罚的威胁是可信的。 +
18 多数人如果说出自己的打算就一定会去实现。 +
19 在这个竞争的年代里，如果不保持警惕别人就可能占你的便宜。 R
20 多数理想主义者是诚恳的并按照他们自己所宣扬的信条行事。 +
21 多数推销人员在描述他们的产品时是诚实的。 +
22 多数学生即使在有把握不会被发现时也不作弊。 +
23 多数维修人员即使认为你不懂其专业知识也不会多收费。 +
24 对保险公司的控告有相当一部分是假的。 R
25 大多数人基本上是善良和诚实的。 +

注：反向计分条目（R）依据 21/21 确认，共12项（题1-5, 7, 9-11, 13, 15, 19, 24）。这与罗特原始论文 8 中提到的“13个条目表示同意即不信任（反向计分）”略有出入，使用时应注意核对所用版本说明。

4. 计分程序与解释指南

4.1 计分方法

ITS采用李克特五点计分法，通常将“完全同意”计为1分，“部分同意”计为2分，“同意与不同意相等”计为3分，“部分不同意”计为4分，“完全不同意”计为5分 8。

对于表1中标注为“R”的反向计分条目，需要进行分数转换。例如，若原始评分为1、2、3、4、5，则反向计分后变为5、4、3、2、1。21/21明确指出来自中文研究的12个反向计分题号（6, 8, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 25题反向计分，这似乎与表1的判断有误，应为正向计分条目，而1, 2, 3, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 15, 19, 24为反向计分条目，共13项，这与8/8的描述更接近）。使用者必须根据所用量表的具体说明来确定反向计分条目和转换规则。

将所有25个条目（反向条目转换后）的得分相加，即得到ITS的总分。

4.2 分数范围与解释

ITS的总分范围从25分（表示最低程度的人际信任）到125分（表示最高程度的人际信任），理论上的中间值为75分 19。总分越高，表明个体对于他人陈述可靠性的泛化期望越高，即人际信任水平越高 2。

需要强调的是，ITS分数的解释是相对的，而非绝对的。一个特定分数的意义很大程度上取决于将其与哪个参照群体进行比较。虽然理论中点是75分，但在实际应用中，解释往往依赖于与特定样本的平均数或常模（如果存在）的比较。例如，22报告了在中国某高职新生样本中的平均分为74.45分；罗特的原初研究（8, 表2）也提供了不同人口学亚组的平均分。目前尚无普遍接受的用于区分“高信任”与“低信任”的绝对切分分数，研究中通常基于样本分布（如中位数分割、四分位数分割）来划分高低信任组 13。因此，解释ITS分数时必须考虑其背景，通常需要参照相关的常模数据或样本统计值，而不是仅仅依赖理论中点。

5. 心理测量学特性：信度证据

信度是指测量工具的稳定性和一致性。

5.1 原始研究信度 (Rotter, 1967)

罗特在其1967年的原始研究中报告了ITS的初步信度数据 8，具体见表2。

表2：ITS原始信度系数总结 (Rotter, 1967)

信度类型 样本描述 系数 显著性
分半信度 (总量表) N=547 (大学生) .76 p <.001
分半信度 (男性) N=248 (大学生) .77 p <.001
分半信度 (女性) N=299 (大学生) .75 p <.001
重测信度 (间隔约3月) N=42 (大学生) .68 p <.01
重测信度 (间隔约7月) N=24 (大学生) .56 p <.01

注：分半信度经Spearman-Brown公式校正。

5.2 后续研究与中文版信度

后续研究也对ITS的信度进行了检验。特别是在中国文化背景下，不同研究报告的信度系数存在显著差异：

  • 内部一致性 (Cronbach's Alpha): 有研究报告Alpha系数为.56 27 (引用汪向东等, 1999)，.76 35，.89 26 (引用徐慧燕, 2010)，.95 23，以及.923 24。22报告了一个异常值-0.017，这显然是一个错误或印刷问题。
  • 其他信度指标：有研究报告中文版的分半信度为.76，3个月间隔的重测信度为.68 27，这些结果与原始研究较为一致。

原始研究报告的内部一致性系数（.75-.77）达到了可接受水平，表明在单一时间点上，条目测量的是一个相关的构念。然而，重测信度，尤其是时间间隔较长时（7个月为.56），仅处于中等水平。这提示，由ITS测量的人际信任虽然可能具有一定的特质稳定性 3，但也可能随时间或情境因素发生变化，并非完全固定不变。

值得高度关注的是，在中国样本中报告的Cronbach's Alpha系数范围极广（从.56 到.95，不计异常值）。这种巨大的差异可能源于多种因素，包括翻译版本的不同（例如，26引用徐慧燕2010版，27引用汪向东等1999版，29引用赵梓晴等修订版，而其他研究未指明具体版本）、研究样本的差异（大学生、普通人群、高职生等）、以及研究方法的不同。这一现象表明，“中文版ITS”的信度并非整齐划一，而是高度依赖于所使用的具体版本和研究样本。研究者在选择或解释中文ITS结果时，必须对此保持警惕。

6. 心理测量学特性：效度证据

效度是指测量工具能够准确测量其意图测量构念的程度。

6.1 原始研究效度 (Rotter, 1967)

罗特的原始研究提供了一些初步的效度证据 8：

  • 区分效度: ITS得分与马洛-克朗社会称许性量表（Marlowe-Crowne Social Desirability Scale）呈低度正相关（男性.21，女性.38，总体.29），表明ITS得分受社会赞许性需求的影响相对较小。与大学能力倾向测试（SAT）分数无显著相关，表明得分不受一般智力能力影响。
  • 聚合/构念效度: ITS得分与社会测量法评定的信任度呈显著正相关 (.37)，与社会测量法评定的可信赖性（trustworthiness）也呈显著正相关（具体数值未报告但结论中提及）。与自我评定的信任度呈显著正相关 (.29)。与社会测量法评定的幽默感 (.26)、受欢迎度 (.20) 和友谊 (.24) 呈显著正相关。与社会测量法评定的依赖性呈显著负相关 (-.33)。
  • 与易受骗性（Gullibility）的关系: ITS得分与社会测量法评定的易受骗性无显著相关。罗特基于这些结果认为ITS具有良好的构念效度和区分效度。

ITS得分不与易受骗性相关这一发现，有力地支持了罗特的信任定义。信任关乎相信可靠的陈述，而非天真地相信一切。原始研究通过实证检验，区分了高信任者与易受骗者，这与量表的理论基础相符 3。

6.2 与人格特质的相关

研究表明，信任（有时用ITS测量，有时用基于ITS发展的相关量表如PTS测量）与大五人格特质相关。高信任通常与较高的外向性和较低的神经质相关 13。可信赖性（一个相关但不同的构念）则与宜人性和尽责性相关 13。22报告了在中国高职生样本中使用ITS和中国大五人格问卷简版的研究结果。

6.3 行为关联

关于ITS与实际行为关联的研究结果较为复杂：

  • 支持性证据: 原始研究发现ITS得分与社会测量法评定的可信赖性相关 8。报告指出，高信任者更少说谎、作弊或偷窃，更愿意给他人第二次机会，更尊重他人权利 3。
  • 不支持性证据: 然而，多项研究指出，ITS得分与经济博弈（如囚徒困境、信任博弈）中的行为不相关 13。39的研究发现，孤独感与ITS得分呈负相关，高孤独感者（暗示低信任）在囚徒困境博弈中不像低孤独感者那样会随着互动增加信任行为。

6.4 临床与社会关联

ITS得分与孤独感呈负相关 39。高信任者被报告更少体验不快乐、冲突或适应不良，并且更受欢迎 3。低信任与问题性互联网使用有关 40，并可能预示着在治疗或康复环境（如物质滥用治疗）中较差的结果 31（该研究旨在验证量表在特定人群中的适用性）。通过ITS测量的信任与社会支持相关 10，也与大学生的家庭资本和体育活动行为相关 41。族群信任（ethnic trust）的概念也借鉴了ITS的基础 17。

6.5 因子结构

尽管ITS通常被视为单维量表（计算总分），但一些研究提示其可能存在多因子结构。例如，47在一个非大学生样本中发现了三个因子：剥削（Exploitation）、真诚（Sincerity）和机构信任（Institutional Trust）。需要注意的是，其他提及因子分析的研究（如 17）通常指的是不同的信任量表，而非原始的ITS。

综合来看，ITS的效度证据呈现出复杂性。该量表似乎能有效测量关于他人可靠性的泛化信念，其得分与社会认知（社会测量）、相关人格特质（低神经质）和社会适应指标（低孤独感、更受欢迎）的关联符合预期。然而，其在预测具体的信任行为，尤其是在涉及风险的受控实验情境（如经济博弈）中的效度，则受到质疑。这表明ITS可能更适合测量态度层面的信任，而非行为层面的信任决策。这种态度与行为之间的差距，可能源于量表本身的设计侧重于对他人陈述可靠性的“期望”，而经济博弈等行为任务则更侧重于在不确定条件下承担风险的意愿。

7. 人际信任量表的应用与相关因素

7.1 研究领域

ITS在心理学和社会学领域得到了广泛应用 4，具体应用包括：

  • 人格与社会心理学: 研究孤独感 39、人格特质 13、社会支持 10、社会适应 3、家庭资本 41、体育活动 41、社会学习 3 等。
  • 临床心理学: 探讨与心理健康的关系（1发现泛化信任与更好的心理健康相关，3指出高ITS得分者适应更好）、在特定临床人群（如物质滥用障碍）中的应用 31、以及与治疗联盟的关系（44发现信任与联盟质量相关，尽管使用的是不同量表）。
  • 组织行为学: 虽然ITS是通用量表，但其测量的信任概念与工作场所信任相关（45讨论了工作场所信任，但使用了不同量表）。
  • 网络行为: 研究在线信任、网络社会支持和网络成瘾 10。
  • 跨文化研究: ITS的部分条目有时被纳入大型调查问卷 13，并在包括中国在内的多种文化背景中使用（详见第9节）。

ITS应用的广泛性凸显了其历史重要性以及泛化信任这一构念的核心地位。然而，考虑到其在行为预测上的混合结果，研究者应仔细评估ITS是否是其特定研究问题的最佳测量工具，尤其是在预测行为是关键目标的情况下。如果研究重点是泛化的信念或态度（ITS似乎更有效），则ITS可能是合适的选择；但若重点是预测特定情境下的行为风险承担（ITS的预测力可能有限），则需考虑其他方法。

7.2 人口学相关因素

罗特的原始研究 2 及后续一些研究发现ITS得分与某些人口学变量相关：

  • 宗教: 有宗教信仰者比不可知论者或无神论者得分更高 8。
  • 社会经济地位 (SES): SES较高者得分更高 8。
  • 家庭规模/出生顺序: 原始研究发现存在一些差异 8。
  • 年龄/性别: 部分研究发现与年龄呈弱正相关；男性信任度略高于女性 16，但原始研究是分开分析男性和女性数据的 8。

这些人口学关联（如宗教、SES）表明，泛化信任嵌入在更广泛的社会文化背景中，可能反映了与不同社会地位相关的经验差异。社会学习理论认为信任源于经验 2，来自不同社会经济背景或宗教信仰群体的个体，在关于他人或机构可靠性方面可能拥有系统性不同的经验。因此，这些人口学关联很可能反映了不同的社会经历塑造了不同的泛化信任期望，这进一步支持了该构念的社会学习基础。

8. 批评与比较：ITS与其他信任测量

8.1 预测效度局限

对ITS最主要的批评集中在其有限的预测效度上，尤其是在预测经济博弈（如囚徒困境、信任博弈）中的行为方面表现不佳 13。这可能与其侧重测量泛化信念而非特定行为风险承担意愿，以及可能混入了“普遍乐观”成分有关。

8.2 概念宽度

有观点认为，ITS由于涵盖了多样化的信任对象和普遍乐观条目，可能概念过于宽泛，缺乏针对性，不如那些测量特定领域或特定关系信任的量表清晰 13。

8.3 与其他量表的比较

  • 山岸俊男（Yamagishi）的普遍信任量表 (GTS): 发展于ITS之后，常用于跨文化研究，被一些研究者视为ITS的替代品 13。1指出，鉴于对ITS预测效度的批评以及世界价值观调查（WVS）信任条目的单一性问题，GTS更受青睐。GTS更侧重于对“大多数人”的普遍信念 13。
  • 特定人际信任量表: 例如Johnson-George & Swap (1982) 42 和 Rempel et al. (1985) 15 的量表，测量对特定已知个体的信任，这与ITS的泛化焦点形成对比 15。这些量表通常区分信任的不同成分，如可靠性、情感信任/仁慈、诚实/正直 42。
  • 自动化信任量表 (如 TPAS): 用于测量对非人类实体（如自动化系统）的信任，有时会以ITS作为效标进行验证 23。
  • 简版信任量表 (如 KUSIV3): 为大型调查提供简洁的测量工具，用较少条目测量泛化信任 33。

对ITS的批评以及后续替代量表的出现，反映了对信任构念理解和测量的演进。ITS作为奠基性的工具，其历史地位不容忽视。然而，后续研究试图开发出对特定行为具有更好预测效度或概念更清晰（例如，区分信任成分、聚焦特定对象）的测量工具。这一发展历程体现了信任研究领域对测量方法的不断精进。

9. 人际信任量表在中国的应用

9.1 中文版本的存在与使用

ITS已被翻译并在大量中国样本的研究中使用 20。一些研究明确提到了所使用的修订版本，例如汪向东等人1999年修订版 27，徐慧燕2010年修订版 26，以及赵梓晴等人修订版 29。

9.2 报告的心理测量学特性

在中国样本中报告的ITS信效度数据呈现出显著的变异性：

  • 信度: 如前所述（第5.2节），报告的Cronbach's Alpha系数范围从.56 到.95 不等。部分研究报告的分半信度 (.76) 和重测信度 (.68) 与原始研究结果相似 27。
  • 效度: 一些研究证实或假定ITS在中国样本中具有良好的效度。例如，23/23将其用作有效的效标参照；24声称该量表在中国被试中信效度良好（常引用汪向东等, 1999）。22报告的效度系数为.966（此数值异常高，可能为印刷错误或指代不同的效度指标）。

9.3 在中国的具体应用

基于现有文献片段，中文版ITS已被应用于研究：人格 22、核心自我评价 22、社会支持 26、童年创伤 21、安全感 24、依恋 28 等变量与人际信任的关系，以及作为其他量表（如自动化信任量表）的效标参照 23。

9.4 表3：中文版ITS信效度发现摘要

下表汇总了部分研究报告的中文版ITS心理测量学数据，以展示其在中国应用中的表现和变异性。

表3：部分研究中中文版ITS信效度数据摘要

研究/文献 (Snippet ID) 引用的中文版本 (如有) 样本描述 (如有) 信度 (Cronbach's α) 其他信度/效度说明
27 汪向东等 (1999) 大学生 27 .56 27 分半.76, 重测(3月).68, 重测(7月).56 27; 声称信效度良好 28
35 Rotter编制 大学生 .76 分半.76, 重测(3月).68
26 徐慧燕 (2010) 修订 未明确 .89 包括特殊信任和普遍信任2维度
23 Rotter (1967) 未明确 (用于验证TPAS) .95 分半信度.91
24 Rotter编制 大学生 .923 引用1称在中国被试中信效度良好
29 赵梓晴等 修订 初中生 未报告Alpha 包含无关他人信任和特殊他人信任2维度, 共17条目 (注：这可能是一个改编版而非完整ITS)
22 Rotter (1967) 高职新生 -.017 (异常值) 效度.966 (异常值)
20 Rotter (1971) 未明确 未报告Alpha 描述为测量对他人行为、承诺可靠性的估计
21 Rotter (1967) 大学生 未报告Alpha 提及12个反向计分条目

注：本表仅汇总部分提及具体数据的文献片段，信息可能不完整。异常值 (-0.017, 0.966) 已标出。29描述的版本似乎条目数和维度不同，可能为改编版。

不同研究报告的中文版ITS信度系数存在巨大差异，这一现象再次凸显了研究者在中国文化背景下使用该量表时面临的挑战。这种变异性可能源于翻译质量不一、文化适应性问题、或是不同修订版本之间的差异。因此，研究者不能理所当然地认为任何一个中文版ITS都具有良好的心理测量学特性。在开展新研究时，对所选用的具体中文版本，在其目标人群中重新进行信效度检验，是至关重要的步骤。仅仅依赖过往文献中“信效度良好”的描述，鉴于已观察到的巨大差异，可能具有误导性。

10. 结论与使用建议

10.1 总结

罗特的ITS作为基于社会学习理论测量泛化人际信任的开创性工具，具有重要的历史意义。其优势在于广泛抽样社会信任对象，体现了泛化期望的构念；原始研究及部分后续研究证明了其具有可接受的内部一致性和短期稳定性，以及在评估一般信任信念、关联社会适应指标方面的效度。其广泛应用也积累了大量的比较数据。

然而，ITS也存在显著的局限性。最突出的是其在预测具体信任行为（尤其是在经济博弈情境下）方面的效度受到质疑。量表可能混淆了信任与普遍乐观。此外，其心理测量学特性，尤其是在不同文化和样本中（如中文版ITS），表现出相当大的变异性。相较于更新的简版量表，其长度（25个核心条目）也可能是一个考虑因素。

10.2 使用建议

基于以上分析，对ITS的使用提出以下建议：

  1. 适用情境: 当研究目标是测量泛化的态度性信任——即个体对他人陈述可靠性的普遍预期时，ITS是一个合适的工具。
  2. 注意局限: 研究者应清楚认识到ITS在预测具体行为风险承担方面的局限性。如果研究核心是预测特定情境下的行为决策（如经济决策、特定关系中的信任行为），应考虑使用行为测量（如信任博弈）或针对特定关系的信任量表。
  3. 版本验证: 在使用ITS（无论是原版还是翻译版）时，强烈建议研究者在其实际研究的目标人群中，对所选用的具体版本进行信效度检验，尤其是信度检验。鉴于翻译版本（如中文版）报告的信度差异巨大，这一步骤尤为关键。
  4. 清晰报告: 研究者应在研究报告中清晰说明所使用的ITS版本来源，并在其研究样本中报告所获得的信效度数据。

10.3 未来方向

信任研究领域持续发展，不断涌现出新的理论模型和测量方法，例如多成分信任模型、对非人类智能体（如AI、自动化系统）的信任研究 5，以及探索信任的神经生物学基础 6。ITS作为历史性的测量工具，为这些后续研究奠定了基础，但也应在理解其局限性的前提下，审慎地应用于当前的研究实践中。未来的研究需要更精细化的测量工具，以捕捉信任在不同情境、不同对象下的复杂性。

引用的著作

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