Characteristics of Adults’ Use of Facebook and the Potential Impact on Health Behavior: Secondary Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social influences are a primary factor in the adoption of health behaviors. Social media platforms, such as Facebook, disseminate information, raise awareness, and provide motivation and support for positive health behaviors. Facebook has evolved rapidly and is now a part of many individuals' daily routine. The high degree of individual engagement and low attrition rate of this platform necessitate consideration for a potentially positive impact on health behavior. OBJECTIVE: The aim of this paper is to investigate the use of Facebook by adults. Knowledge is limited to the unique characteristics of Facebook users, including time spent on Facebook by adults of various age groups. Characteristics of Facebook users are important to understand to direct efforts to engage adults in future health behavior interventions. METHODS: Institutional Review Board approval was obtained for this secondary analysis of existing de-identified survey data collected for the Pew Research Center. The sample included adults age 18-65 years and above. Binomial logistic regression was performed for the model of age group and Facebook use, controlling for other demographics. A multinomial logistic regression model was used for the variable of time spent on Facebook. Based on the regression models, we computed and reported the marginal effects on Facebook use and time spent of adults age groups, including age groups 18-29, 30-49, 50-64, and 65 and over. We discuss these findings in the context of the implications for promoting positive health behaviors. RESULTS: =9.04, P=.003). Among subjects aged 50 and above, the predicted probability was 66% for spending the same amount of time, 10% with increased time, and 24% with decreased time. CONCLUSIONS: The key findings of this study were Facebook use among midlife and older adults was more likely to stay the same over time, compared to the other age groups. Interestingly, the young adult age group 18-29 years was more likely to decrease their time on Facebook over time. Specifically, younger females were most likely to decrease time spent on Facebook. In general, male participants were most likely to spend the same amount of time on Facebook. These findings have implications for future health intervention research, and ultimately, for translation to the clinic setting to improve health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».