The associations between social comparison on social media and young adults’ mental health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Social networking sites (SNSs) have become an integral part of daily life, raising concerns about their potential impact on mental health. One key mechanism through which SNSs may affect wellbeing is social comparison. The present research aimed to examine the mediating role of social comparisons (upward and downward) in the relationship between SNSs use and self-esteem (global and physical). Methods Study 1 ( N = 139; female 51%; 73% White), conducted during the COVID-19 pandemic, tested whether perceived exposure to social comparisons mediated the relationship between Instagram use and self-esteem. Results Results revealed that upward comparisons mediated the association between Instagram use and lower global self-esteem, but no significant mediation was found for physical self-esteem. Study 2 ( N = 413; 58% female; 62% White), conducted post-pandemic, extended these findings by including two SNSs (Instagram and Facebook), the extremity of upward comparisons (how far superior the comparison target is perceived to be), social feedback (responses or evaluations from others) and measures of depressive symptoms. As expected, exposure to upward comparisons negatively mediated the relationship between SNSs use and self-esteem (both global and physical), and positively mediated the relationship between SNSs use and depressive symptoms. However, contrary to our hypothesis, frequent SNSs users engaged in less extreme upward comparisons, partially buffering the negative impact of extreme upward comparisons. Discussion Together, these findings highlight the crucial role of both exposure to and extremity of upward social comparisons in the complex relationship between SNSs use and mental health. These two factors contribute significantly though modestly to the effects of SNSs on self-esteem and depressive symptoms ( R 2 between 6 and 9%), underscoring the need for further research on individual and contextual variables that may mitigate their adverse psychological consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».