An Analysis of Demand Characteristics: Uncovering the True Effects of Social Media on Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
As social media use continues to rise, concerns about its effects on mental health remain debated. While some research links social media to adverse mental health outcomes, others highlight its benefits, such as social connectedness. Inconsistencies in research raise concerns that pre-existing beliefs may influence self-reported mental health outcomes in experimental settings, particularly when the negatives of social media are highlighted. This study examines whether individuals who strongly believe that social media is harmful will report poorer well-being, particularly when social media is framed in a negative light. A sample of 556 participants were initially screened through an online survey. Of these, 19 participants were selected and assigned to conditions emphasizing either the harms or benefits of social media, after which they completed mental health questionnaires in a laboratory setting. We hypothesized that negatively framed social media information would result in lower mental health scores, especially amongst those with negative pre-existing beliefs about social media. We aim to clarify whether the observed effects stem from actual social media use or biases introduced by experimental framing and participant expectations. We did notfind significant differences in mental health scores based on the social media framing conditions to which participants were assigned.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».