The Association between Alexithymia and Social Media Addiction: Exploring the Role of Dysmorphic Symptoms, Symptoms Interference, and Self-Esteem, Controlling for Age and Gender
Notice bibliographique
Résumé
Given the popularity of social media and the growing presence of these tools in the daily lives of individuals, research about the elements that can be linked to their problematic use appears to be of great importance. The objective of this study was to investigate the factors that may contribute to the levels of social media addiction, by focusing on the role of alexithymia, body image concern, and self-esteem, controlled for age and gender. A sample of 437 social media users (32.5% men, 67.5% women; Mage = 33.44 years, SD = 13.284) completed an online survey, including the Bergen Social Media Addiction Scale, Body Image Concern Inventory, Rosenberg Self-Esteem Scale, and Twenty-Item Toronto Alexithymia Scale, together with a demographic questionnaire. Results showed a significant association between alexithymia and social media addiction, with the total mediation of body image concern (and more in detail, body dissatisfaction) and the significant moderation of self-esteem. Gender and age showed significant effects in these relationships. Such findings may offer further insights into the field of clinical research on social media addiction and may provide useful information for effective clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».