Reexploring Problematic Social Media Use and Its Relationship with Adolescent Mental Health. Findings from the “LifeOnSoMe”-Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Previous approaches used to assess problematic social media use risk inflating prevalence numbers and classifying unproblematic social media use as problematic. The main aim of this study was to take an exploratory view as to how different types of activities, experiences, and motivations on social media are associated with problematic mental health outcomes in adolescents. Patients and Methods: This study is based on a cross-sectional survey of 2023 adolescents (mean age 17.4 years (SD 0.9), 44.4% males) from the year 2020. Exploratory graph analysis and exploratory factor analysis were performed on 28 pre-selected items assessing adolescents' use of social media, to identify underlying potentially problematic factors associated with social media use. Sets of gender-adjusted multiple linear regression analyses were performed to assess the degree to which social media factors predicted depression, anxiety, well-being, and time spent on social media. Results: Three factors were identified: 1) "subjective overuse", 2) "social obligations", and 3) "source of concern". All three factors showed significant positive associations with mental health problems. The factor "source of concern", which identifies feelings of being overwhelmed and concerned over social media use, had the strongest association to mental health problems and simultaneously the weakest association to time spent on social media. Conclusion: Three identified factors measuring problematic social media use showed positive associations with mental health problems. This lends support to the notion that problematic social media use is a multidimensional phenomenon and demonstrates the need to move beyond addiction criteria when assessing problematic social media use.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».