‘It’s just one big vicious circle’: young people’s experiences of highly visual social media and their mental health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Highly visual social media (HVSM) platforms, such as Snapchat, Instagram and TikTok, are increasingly popular among young people. It is unclear what motivates young people to engage with these specific highly visual platforms and what impact the inherent features of HVSM have on young people's mental health. Nine semi-structured focus group sessions were conducted with males and females aged 14 and 15 years (n = 47) across five secondary schools in Northern Ireland. Thematic analyses were conducted, and a conceptual model was developed to illustrate the findings. This study found that features such as likes/comments on visuals and scrolling through a feed were associated with the role of 'viewer', instigating longer-lasting feelings of jealousy, inferiority and pressure to be accepted. To combat these negative emotions, young people turn to the role of 'contributor' by using filters, selecting highlights to post to their feed and adjusting their personas, resulting in temporary feelings of higher self-esteem, greater acceptance and popularity. As users of HVSM are constantly switching between the role of viewer and contributor, the emotions they experience are also constantly switching between instant inadequacy and instant gratification. HVSM appears to trigger an unrelenting process of emotional highs and lows for its adolescent users.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle