No Consistent Evidence for Associations Between Various Forms of Social Media Usage and Emotional Prowess: A Multi-Study Approach With Three Adult Samples
Notice bibliographique
Résumé
The good and bad impacts of social media on individuals and societies remain poorly understood and highly debated. An often-discussed, yet little-studied worry about social media usage is that it may breed diminished social and emotional abilities. Here, we tested this assumption across three studies with adult samples (N = 316, 1,879, 903). We used different indicators of emotional prowess (i.e., emotional intelligence, emotion recognition), a broad set of social media usage measures and adopted a three-pronged analysis approach featuring zero-order correlations, multiple regressions, and conditional random forests. Our findings do not support consistent evidence for associations between social media usage and emotional prowess. Instead, we find conflicting evidence for passive social media usage (related to lower overall emotional intelligence but better emotion recognition) and active social media usage (related to higher overall emotional intelligence but worse emotion recognition). We find some evidence for positive associations between emotional prowess and general smartphone usage and text messaging usage. Further, we find largely inconsistent and/or null effects for social media addiction, general social media usage, general smartphone usage, video gaming, and media sharing. In the absence of consistent effects of social media usage, we find strong, robust, and replicable associations between age and emotional prowess.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».