Bidirectional Associations of Adolescents’ Momentary Social Media Use and Negative Emotions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public discourse and empirical studies have predominantly focused on the negative repercussions of social media on adolescents’ mental health. However, pervasive social media use is a relatively new phenomenon—its apparent harms have been widely accepted before sufficient longitudinal and experimental research has been conducted. The present study used an intensive longitudinal design (four assessments/day × 14 days; N = 154 12- to 15-year-olds (Mage = 13.47, SD = 0.58); N = 6,240 valid measurement occasions) to test the directionality of social media–negative emotion links in early adolescence, accounting for the type of social media usage (i.e., browsing vs. posting). The significance of effects depended on social media type: browsing predicted higher-than-usual negative emotions hours later, whereas no significant directional effects emerged for posting. The browsing effect was small but held after controlling for prior levels of negative emotions. It did not replicate concurrently, underscoring the importance of process-oriented designs with mental health symptoms tested shortly after passive social media usage. The results partially support the active-passive hypothesis, which singles out passively engaging with others’ curated social media content as most detrimental to mental health. Nonetheless, the small browsing effect and overall null-leaning pattern of effects imply that mediators and moderators are needed to further understand when using social media is problematic, beneficial, or neither.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».