一项关于挪威大学生社交媒体使用与心理健康及生活满意度关系的研究报告

本研究由来自挪威卑尔根大学心理学院社会心理科学系的Amanda Iselin Olesen Andersen（通讯作者）、挪威公共卫生研究所健康促进部、奥斯陆公共卫生措施评估中心、斯塔万格大学医院酒精与药物研究中心（KORFOR）的Jens Christoffer Skogen、挪威公共卫生研究所健康促进部的Gunnhild Johnsen Hjetland、Turi Reiten Finserås、NORCE挪威研究中心的Tormod Bøe、渥太华大学流行病学与公共卫生学院及挪威公共卫生研究所生育与健康中心的Ian Colman，以及挪威公共卫生研究所健康促进部与Helse Fonna HF研发创新部的Børge Sivertsen共同完成。该研究成果于2026年发表在学术期刊《Computers in Human Behavior Reports》上。

一、 学术背景

本研究属于数字媒体心理学与公共心理健康交叉领域。随着社交媒体的广泛使用，其对用户，特别是青少年和年轻成人心理健康的影响引发了广泛关注。然而，现有研究结果存在矛盾，且大多聚焦于使用时长或频率这类量化指标，忽略了使用体验、动机和感知等质性层面的作用。数字幸福感理论（Digital Well-being Theory）指出，社交媒体的影响并非固有的，而是取决于特定的使用实践、体验和情境。因此，有必要采取更细致入微的视角，考察社交媒体使用的具体方面与心理健康的关系。

先前研究表明，向上社会比较、反馈寻求、负面体验等因素可能与不良心理健康后果相关，而积极的在线互动则可能带来社会资本和支持等益处。此外，研究多关注负面心理健康指标（如抑郁），对生活满意度等积极指标的关注较少。同时，这种关系可能是双向的：心理健康状况也可能影响个体的社交媒体使用方式。基于此，本研究旨在超越简单的使用时间测量，基于对挪威青少年的定性研究基础，探索十种具体的社交媒体使用感知、行为和动机与大学生心理健康问题及生活满意度之间的关联。研究特别关注了这些关联在不同心理健康状况个体间的差异，并控制了性别、年龄和父母教育水平等变量。

二、 研究流程与方法

本研究是一项横断面研究，数据来源于2022年进行的挪威学生健康与福祉研究（SHOT）。研究流程清晰，主要包括以下几个步骤：

1. 研究对象与数据收集：SHOT2022是一项针对挪威高等教育机构注册学生的全国性电子问卷调查。通过结合国家学生贷款基金注册系统和机构学生系统，确定了169,572名符合条件的学生。调查于2022年2月8日至4月19日期间进行，通过电子邮件和短信发送个性化邀请链接，并进行了两次提醒。最终，共有59,544名学生完成了问卷，总应答率为35.1%。为了确保研究人群的同质性，本研究将分析样本限制在18至28岁的全日制学生，最终纳入分析的样本量为47,163人（女性31,559人，男性15,604人）。该研究获得了挪威西部医学与健康研究伦理区域委员会的批准，所有参与者均提供了电子知情同意。

2. 研究变量测量：

   • 社交媒体使用方面：研究引入了10个关于社交媒体使用的陈述项，这些陈述源自先前对青少年社交媒体使用与心理健康体验的焦点小组访谈分析。它们涵盖了积极感知（如“我通过社交媒体获得很多积极关注”）、消极感知（如“我害怕如果我不上社交媒体就会错过什么”）和行为（如“我用手机来分散自己对痛苦想法和感受的注意力”）等多个维度。每个项目均采用5点李克特量表进行评分（从“完全没有”到“非常多”）。
   • 心理健康问题：使用霍普金斯症状清单-25项版（Hopkins Symptoms Checklist-25, HSCL-25）进行评估，该量表包含10个焦虑项目和15个抑郁项目，用于筛查过去两周的症状严重程度。为了进行相对比较，研究人员并未使用预设的临床临界值，而是根据样本中性别特定的百分位数，将参与者的得分分为三组：“低”（低于第25百分位数）、“中”（第25至75百分位数）和“高”（高于第75百分位数）。
   • 生活满意度：使用生活满意度量表（Satisfaction with Life Scale, SWLS）进行评估，该量表包含5个项目，用于评估个体对生活满意度的整体认知判断。同样，根据百分位数将得分分为“差/非常差”（低于第25百分位数）、“中等”（第25至75百分位数）和“好/非常好”（高于第75百分位数）三组。
   • 背景变量：包括从身份证号码提取的年龄和出生性别，以及通过自我报告获取的父母最高教育水平（作为社会经济地位的指标）。

3. 数据分析方法：为了探究社交媒体使用各方面与心理健康（分性别）之间的关系，研究采用了贝叶斯累积序数回归模型（Bayesian cumulative ordinal regression models）。该模型适用于处理序数数据，并能提供以标准差（SD）为单位的效应量估计，更易于解释。在分析中，心理健康问题和生活满意度被视为自变量，而十个社交媒体项目则分别作为因变量进行建模。所有分析均按性别分层进行，并分别提供了未调整和调整了年龄及父母教育水平后的结果。结果以标准差（SD）和95%可信区间（Credible Intervals, CrIs）呈现。根据Cohen的指南，标准化效应量0.2、0.5和0.8 SD可分别解释为小、中、大效应。此外，研究还进行了事后分析，将数据按年龄组（18-23岁和24-28岁）分层，以检验年龄的影响。数据分析使用R软件及brms、gtsummary、ggplot2等包完成。

三、 主要研究结果

1. 描述性统计：结果显示，在所有变量上均存在显著的性别差异。女性报告的心理健康问题水平显著更高，生活满意度显著更低。同时，女性在所有社交媒体项目上的得分也普遍高于男性，特别是在“因他人发布的内容而感到对自己生活不满”、“用手机回避尴尬或痛苦感受”以及“社交媒体让我对周围发生的事有掌控感或概览”等项目上。

2. 社交媒体行为与心理健康及生活满意度的关系：

   • 总体模式：调整年龄和父母教育水平后，关联模式基本保持不变。总体而言，心理健康问题水平越高、生活满意度越低的学生，对除“获得积极关注”之外的大多数社交媒体陈述同意度越高。这表明这些行为和感知通常与较差的心理健康状况相关。值得注意的是，社交媒体使用与心理健康问题之间的关联模式在男性和女性中相似，效应大小从微小到巨大不等。
   • 具体关联：
     • 分散注意力与应对：使用手机分散对痛苦想法和感受的注意力（“手机用于分散注意力”）与心理健康问题的关联最为强烈。与低心理健康问题组相比，高心理健康问题组的女性在此项得分高出1.84个标准差，男性高出1.80个标准差。在生活满意度方面，高满意度组在此项的得分显著低于低满意度组。类似地，“在社交尴尬时使用手机”和“通过社交媒体更容易谈论困难事情”也与较高的心理健康问题和较低的生活满意度相关。这提示社交媒体可能被用作一种应对机制，但横断面数据无法确定其是适应性的还是适应不良的。
     • 受他人影响：社会比较与反馈敏感性：“因他人发布的内容而感到对自己生活不满”（“负面比较”）与心理健康问题和生活满意度显示出较强的关联。高心理健康问题/低生活满意度的学生更倾向于同意此陈述。同时，“我发布内容后得到的反馈对我的感受影响很大”也与较差的心理健康状况相关。相反，“通过社交媒体获得很多积极关注”则与较低的心理健康问题和较高的生活满意度呈正相关。
     • 其他方面：“害怕错过”（Fear of Missing Out, FOMO）和“感觉自己对社交媒体上瘾”在不同心理健康状态组间的差异较小，尤其是在生活满意度分组中，FOMO的差异几乎可以忽略。社交媒体“提供掌控感”与心理健康问题的关联较弱，与生活满意度的关联在女性中不显著，在男性中，高生活满意度与更高的同意度相关。
   • 人口学差异：尽管男性和女性在社交媒体使用模式与心理健康的关系上相似，但女性在所有社交媒体项目上的平均同意度均高于男性。年龄和父母教育水平作为协变量并未显著改变社交媒体与心理健康之间的关联模式。事后年龄分层分析也显示，两个年龄组（18-23岁与24-28岁）的模式没有实质性差异。

四、 研究结论与意义

本研究表明，社交媒体行为与大学生心理健康和生活满意度之间的关系是复杂且多方面的。最突出的发现是，将社交媒体用作分散对痛苦感受注意力的工具与更高水平的心理健康问题和更低的生活满意度密切相关。这可能反映了一种潜在的适应不良的应对策略，尽管横断面数据无法确立因果关系。同时，研究也揭示并非所有的社交媒体使用都与负面心理健康指标 uniformly 相关，例如FOMO与生活满意度的关联就很弱。

研究强调了在理解和干预社交媒体对心理健康的影响时，需要考虑用户的具体使用体验、动机和感知，而不仅仅是使用时间。这支持了数字幸福感理论的视角，即影响源于实践、意义和情境的相互作用，且关系可能是双向的。此外，尽管女性在心理健康问题和大多数社交媒体使用体验上报告了更高的水平，但社交媒体与心理健康之间的关联模式在性别间是相似的，且不受年龄和父母教育水平的显著影响。

五、 研究亮点

1. 研究视角的深化：本研究超越了传统的使用时长测量，转向考察社交媒体使用的具体感知、动机和行为（共十个方面），提供了更细致的理解。
2. 大规模代表性样本：基于全国性的SHOT调查数据，样本量大（n=47,163），增强了研究结果在挪威大学生群体中的代表性和推广性。
3. 创新的数据分析方法：采用贝叶斯累积序数回归模型处理序数数据，提供了更直观的效应量（标准差）估计和概率解释。
4. 对积极与消极指标的同时关注：同时考察了心理健康问题（HSCL-25）和生活满意度（SWLS）这两个分别代表消极和积极心理状态的指标，提供了更全面的图景。
5. 区分性别的细致分析：所有分析均按性别分层进行，揭示了性别在体验水平上的差异以及在关联模式上的一致性。
6. 重要的发现：明确指出了“使用社交媒体分散痛苦注意力”这一行为与心理健康问题的强关联，以及“获得积极关注”的正向关联，同时发现“害怕错过”（FOMO）和“感觉上瘾”与心理健康状态的关联相对较弱，这对公众讨论和干预设计具有启示意义。

六、 其他有价值的内容

研究还讨论了其局限性：横断面设计无法推断因果关系；35.1%的应答率可能引入选择偏倚；依赖自我报告数据可能存在回忆偏倚和社会期望偏倚；未能控制所有潜在混杂因素（如文化背景、人格特质）；样本主要为高等教育学生，结果可能无法推广到其他人群，特别是患有最严重心理健康问题的个体。

基于研究发现，作者提出了对未来研究和实践的启示：心理健康干预应考虑社交媒体在学生生活中扮演的多样化角色，包括其可能作为适应不良应对机制的功能；政策制定者和教育工作者可利用这些见解促进更健康的在线环境，并开发旨在提升社交媒体素养的教育项目；未来研究需要纵向设计来探索因果关系，并借助定性研究深入理解个体社交媒体行为背后的主观意义；此外，还需考察文化背景、人格特质、同伴影响、生活事件以及社交媒体素养等保护性因素如何调节社交媒体与心理健康之间的动态关系。