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Enregistrement W4387269512 · doi:10.2196/51702

Social Support–Seeking Strategies on Social Media at the Intersection of Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, and Queer Identity, Race, and Ethnicity: Insights for Intervention From a Qualitative Study

2023· article· en· W4387269512 sur OpenAlexvenueno aff
Jacob Gordon, Darren L. Whitfield, Tural Mammadli, César G. Escobar-Viera

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of Health
Mots-clésLesbianTransgenderQueerPsychologyEthnic groupThematic analysisSexual minorityPsychological interventionSexual orientationMental healthQualitative researchIntersectionalitySocial supportHomosexualitySocial psychologyGender studiesSociologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer (LGBTQ+) individuals experience a disproportionately higher prevalence of mental health challenges when compared to their heterosexual and cisgender counterparts. Moreover, they exhibit increased engagement with social media platforms relative to their peers. Understanding the intersectional dynamics of their identities is crucial in elucidating effective and safe approaches to garnering social support through social media channels. This exploration holds significance for informing future research endeavors and shaping targeted interventions to address the unique mental health needs of LGBTQ+ individuals. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore the strategies used by Black, Hispanic, and non-Hispanic White LGBTQ+ young adults to acquire social support from social media. The study aimed to examine how these strategies may differ by race and ethnicity. METHODS: We conducted semistructured interviews with LGBTQ+ young adults aged between 18 and 30 years recruited in the United States from social media. Of 52 participants, 12 (23%) were Black, 12 (23%) were Hispanic, and 28 (54%) were non-Hispanic White. Thematic analysis was used to analyze the collected data. RESULTS: The analysis uncovered both divergent and convergent strategies among participants of different races and ethnicities. Black and Hispanic young adults exhibited a preference for connecting with individuals who shared similar identities, seeking safety and tailored advice. Conversely, non-Hispanic White participants demonstrated minimal preference for identity-based advice. Seeking support from anonymous sources emerged as a strategy to avoid unwanted disclosure among Hispanic participants. Furthermore, all participants emphasized the importance of content filtering with family members to cultivate positive and supportive social media experiences. CONCLUSIONS: This study sheds light on the strategies used by LGBTQ+ individuals of different racial and ethnic backgrounds to seek social support from social media platforms. The findings underscore the importance of considering race and ethnicity when examining social support-seeking behaviors on social media in LGBTQ+ populations. The identified strategies provide valuable insights for the development of interventions that aim to leverage social support from social media to benefit the mental health of Black, Hispanic, and non-Hispanic White LGBTQ+ young adults.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,444
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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