Instagram, Depression, and Dark Flow - Using Social Media as a Maladaptive Coping Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Background: Instagram is a popular social media platform which uses algorithms to tailor content to the specific interests of individual users. We proposed that this tailored content induces a flow state where users become completely absorbed and time passes imperceptibly, creating a highly satisfying experience. For those who use Instagram to escape from depression, Instagram may provide the relief that they seek, but at a cost – neglecting real-life social supports and work/academic commitments. This neglect leads to further problems that prompt greater Instagram dependence. Methods: Using a repeated-measures design, 114 participants engaged in three conditions (Control, Generalized, and Personalized) for 10 minutes each. Participants answered questions about flow and positive affect (after each condition), as well as their Instagram use habits, depression, reasons for using Instagram, and time spent on Instagram. Results: We demonstrated that Instagram’s algorithms were effective. Participants experienced significantly greater flow and positive affect when using their tailored-content Instagram compared to a generalized account based on the interests of 30 random users. As evidence for our proposed cycle of dependence, we showed significant associations between depression, flow, and a measure of problematic Instagram use, as well as associations between being motivated to use Instagram to escape problems and problematic Instagram use. Conclusions: These results suggest that, at least for a subset of individuals with depression, Instagram serves as a maladaptive, escape-coping mechanism which induces flow and elevates mood, but ultimately leads to more problems due to overextended Instagram use.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».