The Impacts of Social Media Use and Online Racial Discrimination on Asian American Mental Health: Cross-sectional Survey in the United States During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, increased social media usage has led to worsened mental health outcomes for many people. Moreover, due to the sociopolitical climate during the pandemic, the prevalence of online racial discrimination has contributed to worsening psychological well-being. With increases in anti-Asian hate, Asian and Asian American social media users may experience the negative effects of online racial discrimination in addition to the reduced psychological well-being resulting from exposure to online COVID-19 content. OBJECTIVE: This study aims to investigate the impact of COVID-19-related social media use and exposure to online racial discrimination during the pandemic on the mental health outcomes (ie, anxiety, depression, and secondary traumatic stress [STS]) of Asian Americans compared with those of non-Asian Americans. In addition, this study explores the mediating role of negative affect and the moderating role of racial/ethnic identification. METHODS: An online survey was conducted through Amazon Mechanical Turk and a university-wide research portal from March 3 to March 15, 2021. A total of 1147 participants took the survey. Participants' social media usage related to COVID-19 and exposure to 2 online forms of racial discrimination (individual and vicarious), mental health outcomes (anxiety, depression, and STS), racial/ethnic identification, negative affect, and demographics were assessed. RESULTS: Our results showed that COVID-19-related social media use, individual discrimination, and vicarious discrimination were predictors of negative mental health outcomes (anxiety, depression, and STS). Asian Americans reported higher vicarious discrimination than Latinx and White Americans, but Asian Americans' mental health outcomes did not differ substantially from those of the other racial/ethnic groups. Racial/ethnic identification moderated the relationship between both types of discrimination and STS, and negative affect served as a mediator between both types of discrimination and all 3 mental health outcomes. CONCLUSIONS: These results suggest that social media exposure continues to have a dire effect on mental health during the COVID-19 pandemic. This study helps to contextualize the rise of anti-Asian American hate and its impact on mental health outcomes in the United States.
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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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| 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 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 ».