本研究的主要作者为同济大学的张茂宇（Maoyu Zhang）、复旦大学的周诗雨（Shiyu Zhou）、吴燕（Yan Wu）和刘盛铭（Shengming Liu）。这项研究以题为《Pressure from Social Media: Influence of Social Media Usage on Career Exploration》发表在国际期刊《Career Development International》2024年第29卷第1期。
该研究隶属于职业发展与组织行为学领域，同时深度交叉融合了社交媒体研究与社会心理学理论。研究的发起背景在于数字时代中一个显著的矛盾现象：尽管社交媒体（Social Media）已经成为人们（尤其是年轻人）获取信息、互动交流的主要平台，并且有数据显示社交媒体是大学生最偏好的求职渠道（占所有途径的45.7%，是在线招聘门户网站的两倍），但学术研究对于社交媒体在职业发展（Career Development）领域的具体作用和影响机制却关注有限。现有的研究多集中于社交媒体使用对日常心理状态（如自尊、情感）或职场内行为（如创新行为、知识分享）的影响，而关于其如何塑造个体的职业管理过程，特别是处于学校到职场过渡关键期的大学生的职业探索（Career Exploration）行为，知之甚少。
为填补这一研究空白，本研究基于两个核心理论构建了研究模型：社会比较理论（Social Comparison Theory）和自我调节理论（Self-Regulation Theory）。社会比较理论认为，个体会通过与他人比较来评估自身的能力和观点，社交媒体上充斥着精心筛选和呈现的积极职业信息，极易引发使用者向上社会比较（Upward Social Comparison），即与那些被认为比自己更优秀的人进行比较。自我调节理论则认为，个体能够为了达成目标而管理、调节自身的认知、情绪和行为。基于此，本研究提出了一个核心概念：“职业导向的社交媒体使用”（Career-Oriented Social Media Usage），指频繁浏览社交网络中朋友和熟人的职业相关帖子和动态的行为，这是一种被动、消费性的社交媒体使用方式。
本研究的具体目标在于探究以下问题：职业导向的社交媒体使用如何通过社会比较过程影响大学生的职业焦虑（Career Anxiety）？职业焦虑又如何进一步影响其职业探索行为？以及，个体特质——社会比较倾向（Social Comparison Orientation, SCO）——如何调节上述关系？最终，研究旨在揭示社交媒体在职业发展中的“双刃剑”效应，并为大学生在数字时代成功实现从学校到职场的过渡提供理论与实践启示。
本研究采用了严谨的纵向问卷调查设计，以增强因果推断能力并减少共同方法偏差。
第一，研究对象与抽样。 研究初始从中国10所大学招募了600名正在积极求职的本科生和硕士研究生作为志愿者。研究获得了作者所在大学研究伦理委员会的批准，确保遵循伦理准则，保障参与者的健康、隐私和匿名性。最终，经过筛选（排除未完成全部三阶段问卷及未通过注意力检查的参与者），有效样本为482名学生，有效回应率为80%。样本构成如下：57%为女性，71%为本科生，平均年龄22岁，专业涵盖社会科学（38%）、科学与工程（34%）以及商业与金融（27%）。被排除的参与者在年龄、性别、专业和年级上与最终样本无显著差异。
第二，数据收集流程（三阶段时滞设计）。 数据收集通过中国广泛使用的社交应用“微信”在线进行，时间点为新冠疫情（COVID-19）期间。为确保变量测量的时间分离，研究采用了三个时间点，每个时间点间隔一个月进行问卷发放。 - 时间点1（T1）： 参与者完成了关于“职业导向的社交媒体使用”、“社会比较倾向（SCO）”以及人口统计学变量（性别、年级、专业）的测量。共有563名参与者完成了此阶段的问卷。 - 时间点2（T2，T1后一个月）： 参与者评估了他们的“职业焦虑”水平。共有528名参与者完成了此阶段问卷。 - 时间点3（T3，T2后一个月）： 参与者报告了他们的“职业探索”行为。共有497名参与者完成了此阶段问卷。 参与者在完成每个阶段的问卷后获得小额报酬（5元人民币）。这种纵向设计有助于在统计上建立变量间的时间先后顺序，为假设的因果关系提供更可靠的证据。
第三，测量工具与变量操作化。 所有量表均遵循标准的翻译-回译程序以确保在中国语境下的测量效度。 1. 职业导向的社交媒体使用： 改编自Wang等（2017）的3题项量表，测量在登录社交媒体时查看他人职业相关照片、动态和评论的频率（例如，“登录社交媒体时，你查看他人职业相关动态的频率如何？”）。采用5点李克特量表（1=从不，5=几乎每次登录），信度系数（Cronbach‘s α）为0.78。 2. 社会比较倾向： 采用Gibbons和Buunk（1999）开发的11题项量表（例如，“我总是非常关注我的做事方式与他人的比较”）。采用5点李克特量表（1=强烈不同意，5=强烈同意），信度系数为0.89。 3. 职业焦虑： 采用Tsai等（2017）使用的5题项量表（例如，“我因为就业市场竞争激烈而担心未来的工作”）。采用5点李克特量表，信度系数为0.81。 4. 职业探索： 采用Hirschi（2009）开发的10题项量表，包含自我探索（4题项）和环境探索（6题项）两个子维度。鉴于两个子维度高度相关，且研究关注整体探索行为，故将其视为一个潜在的多维构念进行测量（例如，“我思考什么能引起我的职业兴趣”、“我收集关于感兴趣的职业道路的信息”）。采用5点李克特量表，信度系数为0.78。 研究控制了可能的影响变量，包括性别、学生类型（本科生/硕士生）和专业。但为遵循方法学建议并简化模型，在报告主要假设检验结果时未纳入控制变量，且分析表明控制变量并未改变主要结果。
第四，数据分析策略。 数据分析使用Stata 15.0软件进行。主要分析步骤如下： 1. 验证性因子分析： 首先对四个主要变量（社交媒体使用、SCO、职业焦虑、职业探索）进行CFA，以检验测量模型的区分效度。结果显示四因子模型拟合良好，优于将职业焦虑和职业探索合并的三因子模型，支持了变量间的区分效度。 2. 描述性统计与相关分析： 计算各变量的均值、标准差及相关系数矩阵，初步检验变量间关系。 3. 假设检验： - 采用普通最小二乘法回归分析检验主效应和调节效应。在回归前，对连续型预测变量进行了中心化处理以减少多重共线性。 - 使用蒙特卡洛模拟法（20，000次重复抽样）计算偏差校正的95%置信区间来检验中介效应（职业焦虑的中介作用）和有调节的中介效应（SCO的调节作用）。
数据分析结果有力地支持了研究提出的理论模型和大部分假设。
第一，主效应与调节效应结果。 回归分析表明： - 假设1得到完全支持： 职业导向的社交媒体使用显著正向预测职业焦虑（β = 0.23， p < 0.001）。这意味着，大学生浏览职业相关信息越频繁，其体验到的职业焦虑水平越高。 - 假设2得到部分支持： 社会比较倾向（SCO）显著调节了社交媒体使用与职业焦虑之间的关系（交互项β = 0.23， p < 0.01）。简单斜率分析进一步揭示，当个体的SCO水平较高时（+1个标准差），社交媒体使用对职业焦虑的正向影响非常显著且较强（β = 0.32， p < 0.001）；然而，当个体的SCO水平较低时（-1个标准差），这种影响变得不显著（β = 0.07， p = 0.28）。这表明，只有那些天生倾向于与他人进行比较的人，才会在频繁浏览职业社交媒体内容时产生显著的焦虑感。
第二，中介效应与有调节的中介效应结果。 - 假设3得到完全支持： 职业焦虑在职业导向的社交媒体使用与职业探索之间起着显著的中介作用。具体而言，职业焦虑正向预测职业探索（β = 0.19， p < 0.001）。间接效应检验表明，社交媒体使用通过增加职业焦虑，进而促进了职业探索行为（间接效应值 = 0.03， 95% CI [0.01， 0.06]）。 - 假设4得到部分支持： 存在一个有调节的中介效应。即，SCO调节了“社交媒体使用 → 职业焦虑 → 职业探索”这一间接路径。分析显示，当SCO水平高时，该间接效应显著且较强（间接效应值 = 0.06， 95% CI [0.03， 0.09]）；而当SCO水平低时，该间接效应不显著（间接效应值 = 0.01， 95% CI [-0.01， 0.04]）。有调节的中介效应指数显著（指数 = 0.05， 95% CI [0.01， 0.08]）。这意味着，社交媒体使用通过引发焦虑进而促进职业探索的“压力转化”过程，仅对那些社会比较倾向高的个体有效。
结果逻辑关系： 上述结果清晰地勾勒出一条因果链：职业导向的社交媒体使用（自变量） 会引发职业焦虑（中介变量），而焦虑情绪作为一种负面的内在状态，会驱动个体进行自我调节，通过采取职业探索行为（因变量） 来缓解焦虑、追求职业目标。社会比较倾向（调节变量） 则像一个“放大器”，它加强了社交媒体使用引发焦虑的强度，从而也间接强化了最终促进职业探索的效果。对于SCO低的个体，社交媒体信息引发的比较和威胁感较弱，因此整个机制链条失效。
本研究得出的核心结论是：在数字时代，职业导向的社交媒体使用对大学生的职业发展具有复杂的双重影响。一方面，它会通过触发向上社会比较而增加使用者的职业焦虑，对心理健康可能产生负面影响；另一方面，这种焦虑感可以转化为积极的职业探索动力，促使个体更主动地搜集职业信息、评估自我与环境，从而为成功的求职和职业过渡做准备。更重要的是，这一过程的有效性高度依赖于个体特质——社会比较倾向。只有那些“爱比较”的人，才会经历从“社交媒体的压力”到“探索的行动”的完整转化。
研究的科学价值主要体现在三个方面： 1. 拓展了职业发展理论： 首次将社交媒体这一数字时代的关键情境因素系统地纳入职业探索的前因研究，揭示了技术因素如何通过社会心理机制（社会比较与自我调节）影响职业行为，响应了学界对考察数字技术如何重塑职业管理的呼吁。 2. 丰富了社交媒体研究： 提出了“职业导向的社交媒体使用”这一新构念，并将其影响从日常生活和职场内部延伸至职业生涯管理领域。研究结果表明，社交媒体的影响并非全然消极，在特定条件下（如求职期），其引发的轻微焦虑可以产生建设性的行为后果，这为理解社交媒体的复杂效应提供了新视角。 3. 深化了社会比较理论的应用： 在社会比较理论框架下，实证验证了在职业发展情境中，社交媒体如何成为向上比较的温床，并首次将SCO的调节作用与该理论在职业焦虑和探索行为中的机制联系起来，增进了对个体差异如何影响社会比较后果的理解。
研究的应用价值与实践启示同样显著： 1. 对大学生个体的启示： 学生应意识到社交媒体上职业信息的“滤镜”性质，学会将其视为信息交换平台而非社会比较的“竞技场”，从而理性管理浏览行为，减轻不必要的焦虑。同时，可以主动利用社交媒体进行有目的的职业信息搜集和人脉拓展。 2. 对高校职业辅导机构的启示： 高校的职业发展中心、心理咨询中心应关注社交媒体对学生造成的心理压力，特别是对高SCO学生的支持。可以通过工作坊、讲座等形式，提升学生的数字素养和职业信息批判能力，并教导他们将焦虑情绪转化为探索行动的策略。 3. 对社会与平台方的启示： 公共机构需关注社交媒体可能加剧的青年心理健康问题。社交媒体平台可考虑开发更专注于真实、全面职业信息分享与功能互动的专区，帮助用户更高效地获取有用资源，同时减少由片面展示引发的消极社会比较。
本研究的亮点和特色在于： 1. 敏锐的问题视角： 精准捕捉到“社交媒体高度渗透”与“职业发展研究滞后”之间的现实与理论矛盾，选题具有鲜明的时代性和现实意义。 2. 清晰的理论整合与创新： 巧妙地将社会比较理论和自我调节理论相结合，构建了一个解释“压力如何转化为动力”的完整理论模型，并创新性地提出了“职业导向社交媒体使用”这一情境化构念。 3. 严谨的纵向研究设计： 采用三阶段时滞调查法，在最大程度上建立了变量间的时序关系，为因果推断提供了比横截面研究更强的证据，研究方法规范、可靠。 4. 揭示个体差异的关键作用： 没有简单地得出“社交媒体有害或有益”的结论，而是通过引入SCO这一调节变量，深刻揭示了个体特质在媒介效应中的决定性作用，使研究发现更加精细化和具有针对性。 5. 平衡的“双刃剑”结论： 研究发现既承认了社交媒体可能带来的心理风险（焦虑），也指出了其潜在的积极行为后果（促进探索），避免了片面化的解读，结论更为辩证和全面。
研究在讨论部分也坦诚地指出了自身的局限性，并为未来研究指明了方向，这体现了科学的严谨性。主要局限包括：未直接测量“向上社会比较”这一核心机制变量；主要依赖自我报告数据；样本集中于中国大学生，可能限制结论的普适性；数据收集于新冠疫情期间，这一时期职业焦虑可能普遍偏高。未来研究可以进一步直接检验社会比较的中介机制，探索其他潜在变量（如自我效能感），采用实验法或纵向追踪设计增强因果力，并在不同文化背景和在职人群中进行检验。这些思考为后续研究提供了清晰的路线图。