Social Media Use, Influencer Status, and Outdoor Risk-Taking in Australian Adults: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is growing awareness of the broader health-related harms of social media; yet, research on social media-related injury mortality and morbidity remains limited. Emerging evidence suggests links between excessive social media use and increased risks of self-harm, cyberbullying-related distress, and dangerous viral challenges, but there has been limited research on the link between time spent on social media and environmental risk-taking, such as risky selfies. However, comprehensive epidemiological studies and policy-driven interventions remain scarce, highlighting the need for further investigation into the public health implications of digital engagement. Objective: This research aimed to examine the relationship among self-reported time spent on social media, influencer status, and risk-taking behaviors among Australians, considering implications for injury prevention. Methods: A cross-sectional survey of Australian social media users (N=509) was conducted using stratified quotas to approximate national distributions by age, sex, and geographical location. Participants reported their average daily time spent on social media, whether they identified as a social media influencer, and whether they had ever engaged in risk-taking behavior to create social media content. Associations between categorical variables (eg, influencer status and risk-taking) were examined using Pearson chi-square tests and supplemented with odds ratios (ORs) and 95% CIs. Independent samples 2-tailed t tests were used to compare mean time spent on social media between risk-takers and non-risk-takers. Results: Among participants, 48 (9.4%) self-reported engaging in risk-taking behavior in the outdoors. Influencers were significantly more likely to report risk-taking (28/58, 48.3%) compared to noninfluencers (20/451, 4.4%; χ²1=110.57, P<.001). Risk-takers (n=48) also spent significantly more time on social media (mean=2.05, SD 1.04) compared to non-risk-takers (n=461; mean 1.37, SD 1.04; t57.22=4.31, P<.001). In multivariate analyses, influencers (OR 20.11), males (OR 2.00), and younger age groups (eg, OR 33.06 for 18-24 vs 55-64 years) had significantly higher odds of reporting risk-taking. Conclusions: Outdoor risk-taking for content creation is associated with influencer status and greater time spent on social media. These findings suggest that policy makers should prioritize regulations addressing risky social media behaviors and hold platforms accountable for promoting harmful content. Social media platforms should implement real-time alerts, pop-up warnings, and geolocated safety information to discourage risky behaviors. Public health practitioners should engage influencers to promote safer content norms and develop targeted injury prevention strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».