Understanding the Role of Social Media–Based Mental Health Support Among College Students: Survey and Semistructured Interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental illness is a growing concern within many college campuses. Limited access to therapy resources, along with the fear of stigma, often prevents students from seeking help. Introducing supportive interventions, coping strategies, and mitigation programs might decrease the negative effects of mental illness among college students. OBJECTIVE: Many college students find social support for a variety of needs through social media platforms. With the pervasive adoption of social media sites in college populations, in this study, we examine whether and how these platforms may help meet college students' mental health needs. METHODS: We first conducted a survey among 101 students, followed by semistructured interviews (n=11), of a large public university in the southeast region of the United States to understand whether, to what extent, and how students appropriate social media platforms to suit their struggle with mental health concerns. The interviews were intended to provide comprehensive information on students' attitudes and their perceived benefits and limitations of social media as platforms for mental health support. RESULTS: Our survey revealed that a large number of participating students (71/101, 70.3%) had recently experienced some form of stress, anxiety, or other mental health challenges related to college life. Half of them (52/101, 51.5%) also reported having appropriated some social media platforms for self-disclosure or help, indicating the pervasiveness of this practice. Through our interviews, we obtained deeper insights into these initial observations. We identified specific academic, personal, and social life stressors; motivations behind social media use for mental health needs; and specific platform affordances that helped or hindered this use. CONCLUSIONS: Students recognized the benefits of social media in helping connect with peers on campus and promoting informal and candid disclosures. However, they argued against complete anonymity in platforms for mental health help and advocated the need for privacy and boundary regulation mechanisms in social media platforms supporting this use. Our findings bear implications for informing campus counseling efforts and in designing social media-based mental health support tools for college students.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».