当期荐读 2020年第4期 | 社交网络使用会影响用户心理健康么？——一项元分析研究
by图虫创意网
吴川徽1 黄仕靖1 储节旺2 袁勤俭1
(1.南京大学信息管理学院,南京,210023;2.安徽大学管理学院,合肥,23000)
摘 要
本文采取定量综述的统计方法——元分析，对涉及社交网络使用与用户心理健康关系的35篇实证文献进行了合并，得到41个用于元分析的独立效应值，总样本量为30232。元分析结果表明：社交网络使用对用户心理健康有着显著正向影响；使用类型调节了社交网络使用与用户心理健康的关系，其中，积极使用对二者关系有着显著的促进作用，而消极使用对二者关系存在显著的负向调节；被试的年龄阶段调节了社交网络使用与用户心理健康的关系，效应值从大到小依次为中老年、青少年、青年；被试来自东方文化情境对社交网络使用与用户心理健康的关系产生了显著性的影响，而西方文化情境的调节效应则不显著。
关键词
社交网络使用, 心理健康, 元分析, 异质性, 社交网络服务
1 引言
中国互联网信息中心（CNNIC）的数据显示，截止到2018年12月，社交网络服务（SNS）的用户规模已达7.92亿，占网民整体的95.6%，而在网民经常使用的各类应用中，社交网络的使用时间占比最高为15.6%[1]，这表明社交网络使用已经成为人们日常生活不可或缺的重要组成部分，并且对用户的社交关系、信息搜寻、娱乐休闲和心理健康等方面产生了重要影响[2-4]。其中，心理健康是一个备受关注的议题，心理健康是指人的心理内容与客观世界保持统一状态，并据此不断地发展健全人格，提高生活幸福感与满意度，保持旺盛精力与愉快情绪[5]。而人们在社交网络使用上投入的大量时间和精力是否会对其情绪、幸福感或生活满意度等心理健康表现产生影响，围绕这一话题的大量实证研究却产生了一些差异。这些差异主要体现在两个方面：一是社交网络使用对用户心理健康的影响性质不统一。有研究表明，社交网络使用会通过维系社交关系提高社会支持并降低用户孤独感，从而对用户心理健康产生积极影响[4,6]；也有研究指出，社交网络使用会激发用户的社会比较与嫉妒，从而对用户心理健康产生消极影响[7-8]；还有研究表明，社交网络使用与用户心理健康之间不存在显著联系[9]。二是相关研究对象与设计的不同。主要包括：①对不同的社交网络使用类型进行了研究。在前人研究中，探讨了包括积极性使用（包含主动性使用）、消极性使用（包含被动性使用）、一般性使用在内的不同社交网络使用类型对用户心理健康的影响。因此，不同类型的使用结论不能直接进行比较，且不同使用类型产生的异质性可能会对社交网络使用与用户心理健康的最终关系产生影响，需要对这种异质性产生的影响予以解释。②不同的研究涉及了不同年龄段的被试。从前人的研究来看，被试的年龄阶段相差较大，涉及青少年、青年、中老年等不同年龄层，因此被试的年龄阶段是否会对研究结果产生影响，且具体的效应值大小是多少，这对于解释研究结论的不一致十分重要。③不同的研究涉及了不同文化情境的被试。从前人的研究来看，由于文化情境对具体涉及的社交网络类型、心理健康测量量表、被试的个人主义和集体主义倾向都产生了影响[10-11]，因此，探讨文化情境对二者关系的影响也是十分必要的。
为此，研究采取元分析方法探究社交网络使用对用户心理健康的影响。元分析方法能够从整体上对大量关于二者的实证研究进行整合与比较，并提取相关研究设计与被试特征因素进行分析以得出一般性结论，目的在于尝试解答两个研究问题，即社交网络使用是否会影响用户心理健康以及这一关系为何在不同研究中产生了差异。这不仅对于完善后续相关研究的设计具有参考意义，也对于社交网络平台运营方思考如何通过提高用户在使用社交网络时的幸福感和舒适感来提升用户粘性与忠诚度具有重要的指导意义。
2 研究设计
2.1 社交网络使用与用户心理健康的关系
总体来看，在前人关于社交网络使用与用户心理健康关系的研究中，社会资本（社会支持）理论一直发挥着重要作用。根据社会资本理论，社会资本源自于人们的社会关系或社交网络所蕴含的资源，包括联外（bridging）网络社会资本和聚内（bonding）网络社会资本。联外网络社会资本主要指人们通过社交网络所获取的信息、资源，而聚内网络社会资本主要指个人社交关系网络所带来的情感支持、工具支持和陪伴[12]。因此，社会资本视角下的社交网络使用对用户心理健康的影响路径在于，社交网络使用有利于维护用户间的社交关系，从而为用户提供社会支持，使用户感知社会联结，降低用户的孤独感，进而对用户心理健康产生积极影响。如Park等[2]研究了Facebook使用对留学生在美国的生活满意度和幸福感的影响，他指出Facebook能够有效帮助留学生尽快适应美国文化，结交新朋友，从而提升其生活满意度和幸福感。同时，社交网络使用也有利于用户接触和获取网络信息、资源等，从而提升其社会影响、收入及自尊感[13]。此外，也有学者指出，社交网络使用能够通过缓解压力和创造友善沟通的环境来改善用户的心理状态[14]。
尽管前人相关研究的结论中存在着差异，然而元分析的主要目的之一是为了探究社交网络使用对用户心理健康的解释程度，此外，元分析在获得大样本之后所进行的总体效应检验，相较于小样本的独立研究更加具有说服力[15]。因此，综上所述，本研究提出假设：
H1：整体效应上，社交网络使用对用户心理健康存在显著正向影响。
2.2 社交网络使用与用户心理健康关系的调节变量
由前述可知，前人关于社交网络使用与用户心理健康关系的实证研究结果总体上存在一定差异，表明研究所涉及的对象、情境与特征可能对这一关系产生调节作用。李丽林等[16]、刘俊等[17]指出元分析中，一般可提取两类因素作为潜在的调节变量：一是测量因素，即测量方法、维度划分等；二是情境因素，即文化特征、对象特征等。由于本研究中涉及的心理健康测量量表并不集中，既包括国内外研究中广泛使用的症状自评量表SCL-90、总体幸福感量表（GWB）和整体生活满意度量表（SWLB）[7,9,18-19]，也包括一些学者使用自开发的测量量表[20-21]，因此基于前人思路与本研究所涉及的差异，本研究没有将测量因素纳入考量，而是提取了本次文献中涉及的三种可能影响社交网络使用与用户心理健康关系的情境因素作为调节变量。
2.2.1 社交网络的使用类型
一般来说，社交网络使用可以分为主动使用和被动使用。主动使用是指主动与其他用户进行直接沟通和交流，或是主动分享自己的生活动态等；而被动使用是指在没有直接交流的情况下“监视”他人的生活状态（例如浏览其他用户的资料、照片以及更新动态）[9]，也有学者把被动使用称为内容消费型社交，顾名思义是对用户分享内容的一种消费[22]。同时，还有学者从社交网络的使用动机出发，将社交网络使用分为消极使用与积极使用，消极使用包括过度使用、非社交目的的使用等，而积极使用包括维持社交关系、信息搜寻等[18]。从前人的研究结果总体来看，积极性使用（包含主动使用）通过增强用户的社会支持、社会关系等提升了个人的幸福感和生活满意度，并且降低了个人孤独感，而消极性使用（包含被动使用）所带来的社会比较和嫉妒心理的增加导致了个人幸福感的降低，此外，由于缺乏社会互动，社交关系的维持变得困难也导致社会资本的丧失[8,12,20,22]。
此外，也有较多学者没有从动机角度探讨社交网络的使用，而是采用模糊的一般性使用来作为前置变量，探讨对于用户心理健康的影响。这些研究结果中呈现了不一致的结论，即社交网络的一般性使用会正向或负向影响用户心理健康。因此，本文提出假设：
H2：社交网络使用类型在社交网络使用与用户心理健康的关系中起着调节作用。
2.2.2 被试年龄
既有研究表明，心理健康水平在各个年龄段具有不同的表现，Blanchflower等[23]基于一项涉及全球50万个随机样本的调查得出，年龄与心理幸福感（well-being）呈现“U”型关系，即青少年①和中老年人的心理幸福感较高，而青年人的幸福感最低。此外，不同年龄阶段对于社交网络的使用动机与认知也不尽相同，一项对不同年龄层在Facebook的使用行为调查显示，青少年更喜欢结交新朋友，发布更多更快的状态更新，表现更多的负面情感，而老年人喜欢写比较长的帖子，更多的是谈论别人和家庭[24]。Steptoe等[25]指出心理健康与物质条件、社会和家庭关系、社会角色和活动等众多因素相关，而这些因素是随着年龄增长而变化的。因此，由于不同年龄层的心理健康水平、社交网络使用都具有差异性，本文提出假设：
H3：被试年龄在社交网络使用与用户心理健康的关系中起着调节作用。
2.2.3 文化情境
文化与心理健康的关系可以追溯到学者对心理健康的定义——“一种合乎某种社会标准的行为，一方面个体的行为能被社会所接受，另一方面它能为个体带来心理上的自我完善和发展”[26]，即不同文化对于心理健康的判别是有所不同的。梁挺等[26]认为文化通过三种路径影响了心理健康，即文化影响症状的体验与表达，文化影响心理疾病的判断，文化影响心理疾病的治疗。李研等[11]指出文化与心理健康的交织点在于三个方面，即不同文化对于心理健康、心理疾病的理解不同，心理健康问题的表现形式具有跨文化差异，社会文化环境与心理健康问题的症候、治疗之间存在密切的关系。Napier等[27]发表于《柳叶刀》期刊的一篇综述性文章将文化与健康的关系进行总结指出，文化不应该被心理健康领域所忽视，而应该成为健康医疗的核心，因为文化环境、价值观、信仰等不仅会影响患者，也会对整个医疗供给体系产生影响。综上所述，文化情境会影响被试对于自身心理健康的认识、表达以及治疗，具体到本研究所涉及的文献来看，文化情境的不同也影响了具体所涉及的社交网络工具和心理健康测量量表。因此，我们认为由于文化情境所带来的被试、社交网络工具以及心理健康测量量表的异质性，会对社交网络使用与用户心理健康的关系产生影响，本文提出假设：
H4：文化情境在社交网络使用与用户心理健康的关系中起着调节作用。
3 研究方法
3.1 元分析方法
元分析是由英国心理学家Glass于1976年首次提出，是一种基于分析的分析，是对大量实证研究结果的系统性评价与定量分析，以达到整合现有研究和发现的目的。他指出元分析有三个特点，第一，元分析属于定量研究的范畴，并从大量几乎无法理解的数据中组织和提取有用信息；第二，元分析并不会根据研究质量预先评价研究结果，他认为传统的定性述评对文献的筛选是较为主观的，大量未出版和未公开发表的灰色文献（如学位论文）被排除在外；第三，元分析的目的在于整合现有研究与寻求一般性结论，这一结论是一般性的，而不会与一个更有用的基于特定情境或交互式的结论相抵触[28]。Walker等[29]指出元分析可以提供比个案研究更为精确的结论，因为它可以通过解决个别研究层次上不可回答的问题来处理原始结果中所含有的明显冲突，比如研究设计、研究日期、研究被试、研究位置等。国内学者李雪梅等[30]、陈鹤阳等[31]指出，元分析方法在图书情报学领域中的信息分析、信息行为以及科学计量等方面有着重要的应用价值，应当进一步推广与应用。这一点从近10年来国内外图书情报学领域的相关文献发文量（图1）也能看出，元分析方法的使用正逐步受到图书情报学者的重视，相关发文量也在逐渐攀升。
图1 近10年图书情报学(LIS) 领域元分析发文情况
在正式进行元分析流程之前，首先要确定研究模型的使用，元分析的研究模型分为随机与固定效应模型。固定效应模型假定所有研究都共用一个参数值，并且一些基础参数遵循一定分布的“随机效应”模型，即固定效应模型是一种基于同质性的假设，而这一假设很少能适用于社会科学或生物医学的研究，因为这些研究中大多存在较大的异质性，如涉及的被试、情境、工具等[32]。而随机效应模型认为所纳入的研究间存在异质性，这些异质性不仅来自于随机误差，更来自于研究结果之间的真实差异。因此，当涉及到不同被试、情境等的研究时，使用随机效应模型来进行元分析是比较恰当的，我们也会在后续的异质性检验中佐证模型的选取。
3.2 元分析文献纳入与编码
本研究的文献纳入流程如图2所示，首先以“社交网络使用、社交网站使用、社群软件使用（台湾地区的用法，当时以此为检索词在台湾文献数据库进行了检索）、社群网站使用、心理健康、幸福感、感知健康、SNS usage、mental health、well-being”等为关键词在中国知网、维普资讯中文期刊服务平台、万方数据知识服务平台、台湾学术文献数据库、台湾学术期刊在线数据库、中国重要会议论文全文数据库、Web of Science平台、PQDT博硕论文文摘数据库、Scopus（Elsevier）、Taylor&Francis期刊数据库、Emerald全文期刊库、Elsevier ScienceDirect全文数据库、EBSCO等重要的文献数据库搜集了相关文献。同时，为了避免部分文献没有使用社交网络一词而造成文献遗漏，还以国内外主要的社交网络（如Facebook，Twitter，Instagram，微博weibo，微信wechat，QQ等）为主题词进行了相关搜索。此外，为了避免遗漏部分未公开发表的灰色文献，我们还利用Google学术搜索对互联网文献资源进行了检索，一共得到本研究的相关文献304篇，以供下一步进行文献筛选和编码。
基于检索到的相关文献，对目标文献进行了阅读和筛选，筛选遵循的原则如下：①必须是实证研究，不包括文献综述和理论分析研究；②必须报告了社交网络使用与用户心理健康二者关系的相关效应值，一般来说，元分析纳入的效应值是二者间的相关系数数r,但是部分文献中包括的F值和t值也可以通过相关公式计算出相关系数；③考虑到有的研究报告了同一样本的不同社交网络使用类型的效应值，有的研究报告了两组独立样本的效应值，也有研究报告了多次追踪测量的结果，将这些研究所产生的独立效应值也予以同时纳入。经过筛选（流程见图2），本次研究得到了35篇用于元分析的相关文献，包括中文文献7篇、英文文献28篇，其中期刊文献27篇、学位论文8篇。35篇研究文献总共得到41个用于元分析的独立效应值，总样本量为30232。
图2 元分析文献纳入流程
在文献筛选完成后，先由本文的前两位作者分别对纳入本次元分析的35篇研究文献进行编码，编码所要记录的信息包括文献的基本信息（作者、年份）、样本量、效应值、研究所涉及的具体社交网络、被试年龄与来源、社交网络的使用类型，然后将两人的编码逐一对比，不一致之处再由本文的全部作者一起协商达成一致的结果。纳入本次元分析的原始文献编码结果如表1所示。
表1 元分析编码结果
注:T=青少年,YA=青年,ME=中老年,OU=一般使用,PU=积极使用,NU=消极使用,FB=Facebook。
4 研究结果
4.1 发表偏倚检验
本研究采用了两种方法来判别元分析的发表偏倚问题，首先通过漏斗图主观判断所纳入文献是否存在发表偏倚，如图3所示，纵轴是标准差，横轴是由相关系数经过Fisher转化得出的Z值，可见本次元分析所纳入的文献效应值较为均匀地分布在总效应两侧，只有极少数效应值落在漏斗的中部，表明本研究所纳入的文献不存在发表偏倚问题。
图3 元分析漏斗图
同时,还对所纳入的文献进行了失安全数和Egger检验,目的是为了更为客观地检验文献发表偏倚问题,结果如表2所示,失安全数为6097,表明至少需要纳入6097篇文献才可能使得整体效应不显著,这一结果远大于所遵循的判别标准——5k+10(k为所纳入的独立研究个数)。此外,从 Egger检验的结果来看,p 值大于0.05,也进一步佐证了本研究所纳入的文献不存在发表偏倚问题,元分析得出的结果是有效的。
表2 失安全数与Egger检验
4.2 异质性检验
为了验证本研究采用随机效应模型而非固定效应模型来进行元分析是合理的,我们对所纳入的原始文献进行了异质性检验,结果如表3所示,Q 检验的结果为显著,表明各研究的效应值是异质的,此外,I2为97.330,表示在涉及社交网络使用与用户心理健康的研究中,有97.330%的变异是由于二者关系中的真实差异所引起的,且根据Ahn指出的判别标准,I2 大于75%即表明研究存在很强的异质性[33]。因此,异质性检验的结果表明本研究采用随机效应模型是正确且合适的。
表3 异质性检验
4.3 整体效应检验
本研究基于随机效应模型对社交网络使用与用户心理健康的关系进行了整体效应检验。结果表明,共有 41 项独立的社交网络使用与用户心理健康的效应量,共包含30232个被试,二者关系的整体相关系数为0.295(见图3),根据 Cohen提出判别相关系数的强弱标准,r介于0.00—0.09属于没有相关关系,介于0.10—0.29属于轻度相关，介于0.30—0.49属于中度相关,0.50以上属于强相关[34]，可见本次研究中,社交网络使用和用户心理健康的整体相关关系接近中度相关,且在统计学上显著,从而验证了假设1。
表4 基于随机效应模型的整体效应检验
4.4 调节效应检验
从图4可以看出各效应量分别分布在整体效应量的两侧，且各效应量之间的差距较大，为了分析这一差异，对原始文献中提取的使用类型、被试年龄以及文化情境进行了调节变量检验，以分析这三类变量对于社交网络使用与用户心理健康关系的调节作用。结果如表5所示，在社交网络使用类型中，积极使用对二者关系产生了正向的调节作用，且效应值最大（r=0.236），而消极使用对二者关系产生了负向的调节作用（r=-0.289），因此假设2得到验证；在被试年龄中，效应值从大到小依次为中老年、青少年、青年，且都为显著，假设3得到验证；而在文化情境中，东方文化情境的调节效应值较大，而西方文化情境的调节效应值由于置信区间包含0，因此不显著，表明西方文化情境对社交网络使用与用户心理健康的关系没有显著影响，因此假设4得到部分验证。
图4 纳入文献的效应量分布
表5 调节效应检验
5 结果讨论
5.1 社交网络使用与用户心理健康关系的整体效应
从整体效应检验的结果来看，社交网络使用与用户心理健康的相关关系为0.295，接近于中度相关，表明社交网络使用与用户心理健康之间存在显著正相关关系，这一正向影响的解释存在两种路径：①基于社交关系的用户心理健康作用机制，这一解释立足于社交网络的使用出发点和落脚点都在于维护社交关系，因此，由于维护社交关系所带来的正向影响，如感知到的社会支持、增进的友谊、社会资本、社会自尊、真实的自我展示、社会联结等对用户心理健康产生了积极影响。此外，由于维护社交关系所带来的对用户心理亚健康的消弭也对提升用户心理健康产生了积极影响，如社交网络使用降低了用户的孤独、焦虑和冷漠[13,21,35]。②基于信息接触的用户心理健康作用机制，即心理健康与用户在社交网络的信息接触有关，这里的信息包括金钱、职位、个人信息、健康信息、娱乐信息等，用户通过接触这些信息获得了社会资源、社会归属、社会影响以及个人发展等，从而对用户的心理健康乃至身体健康都产生了积极影响[3,36]。综上所述，在未来的研究实践中，可以思考将社交网络使用与心理健康的治疗与服务相联系，促进心理健康服务体系建设及规范化管理，进而推动健康中国2030战略目标的实现。
5.2 社交网络使用与用户心理健康关系的调节效应
5.2.1 使用类型的调节效应
从使用类型的调节效应结果来看，一般性使用对于社交网络使用与用户心理健康关系产生了正向影响（r=0.191），可能的原因在于纳入本次元分析的文献中，一般性使用在变量测量一般采用使用时间、使用度、使用频率等较为“中性”的构念，而不是如消极使用测量一般采用的“该社交网络是否无可替代？”、“我如果不使用该社交网络就会难受”等倾向性较为浓厚的描述，因此对基于自我报告式的心理健康水平产生了积极影响。其次，积极性使用对于社交网络使用与用户心理健康的关系也产生了正向影响（r=0.236），可能的解释有：一方面，主动性的使用社交网络有利于维护社交关系，提升了由此所带来的社会支持、人类接触、社会资本等，并有利于降低个人的孤独感，从而对用户心理健康产生积极影响[22]；另一方面，积极性的使用社交网络有利于增加社会参与以及获取资源，提升了用户的社会影响与自尊。此外，消极性使用对社交网络使用与用户心理健康的关系产生了负向影响（r=-0.289），可能的解释在于：一方面，被动性的使用不利于维护用户的社交关系，并且可能会因为经常浏览别人的状态、资料等产生社会比较和嫉妒，从而影响了心理健康[12,37]；另一方面，也有研究显示消极性的使用（如社交沉迷和非社交目的的使用）也会对用户心理健康产生负面影响[38-39]。因此，在未来的研究与实践中，要加大对不同使用类型的区分和比较，而社交网络运营者需要将用户的使用类型、行为、动机纳入考量，加大体制机制激励力度，提高用户的幸福感、可获得感，从而增加用户粘性和忠诚度。
5.2.2 被试年龄的调节效应
从被试年龄的调节效应结果来看，效应值从大到小依次是中老年（r=0.258）、青少年（r=0.172）、青年（r=0.078），表明中老年和青少年被试使用社交网络对其心理健康有着更显著的影响，可能的原因在于：①年龄阶段本身与心理健康的关系，在多数相关研究中表明年龄与心理健康呈现“U”形关系，即青少年和中老年人的心理健康水平更高，而青年较低，这一现象与社会压力、收入、社会学习、社会比较相关；②不同年龄阶段的社交网络使用行为与动机不同，中老年人使用社交网络的目的大多数是为了联系子女、维持社会接触、信息搜寻[40-41]，而青少年主要是为了维持社交关系、娱乐、追踪动态等，因此，不同年龄阶段所表现出的不同社交网络使用动机与行为，也对其心理健康产生了影响。综上所述，在后续的研究中需要更加关注年龄因素的影响，如果涉及单一年龄阶段的研究，结论的推广需要谨慎。如果涉及多个年龄阶段的研究，则需要明确年龄因素在社交网络使用与用户心理健康的作用。
5.2.3 文化情境的调节效应
从调节效应的结果来看，东方文化情境对社交网络使用与用户心理健康的关系产生了显著性的影响（r=0.382）,而西方文化情境的调节效应不显著。这一结果的可能解释在于文化情境中的个人主义与集体主义划分，一般认为个人主义更强调个体的独立性及自由选择，而集体主义文化强调人的互相依赖及社会互嵌性。黄梓航等[42]指出个人主义的上升会破坏人际关系以及降低社会支持，从而让人们的幸福感下降。此外，个人主义更加注重金钱、社会地位和形象，而人们在追逐这些目的的过程中产生的负面情绪也造成了幸福感的下降。相反，集体主义的文化情境更强调人的互依性以及对社交关系的维护，通过这种社交关系的维持所带来的社会支持、社会资本、社会联系提升了人们的幸福感[43]。
对于文化情境的影响，另一个补充解释可能来自于两种文化情境下所使用的社交网络差异所带来的影响，从表1可以看出，来自东方文化情境的被试大多使用QQ、微信、KakaoTalk这类即时通讯社交网络，这些SNS侧重于点对点的私密交流，虽然诸如微信和QQ也推出了朋友圈和QQ空间等完善公共场域的社交，但依然没有改变其本质核心，因此在这类SNS上，基于私人社交关系的使用所带来的社会支持与社会资本可能会对用户心理健康产生积极影响。而来自西方文化情境的被试大多使用Facebook、Twitter这类社交分享型社交网络，这类SNS侧重于公共场域的社交，每个用户都可以发布自己的状态，上传关于自己的图片和视频，以供自己的好友浏览、评论，还可以关注非社交关系中的名人、明星、机构等，因此在这类SNS中，公共社交所带来的社会比较、嫉妒等消极影响可能抵消了基于私人社交关系所带来的积极影响，因此在本研究中被试来自西方文化情境对社交网络使用与用户心理健康的影响不具显著性。在未来的研究与实践中，学者要更加关注跨文化对于被试以及社交网络工具的影响，平台运营方要更加关注私密社交与公域社交的有机结合，同时发展多功能的配套服务，整合不同功能的应用。
5.3 讨论
本研究的不足在于心理健康是一个范畴较广的概念，本文只从积极（或正常）层面的定义出发，而没有将心理亚健康（焦虑、抑郁、冷漠等）和不健康（自卑、逆反等）等表现纳入考量，在以后的研究中可以补充这方面的文献，从而使结论更具普适性与说服力。此外，在调节作用的检验中，独立研究的个数较少且分配不均衡，这也会对结果产生影响。作为健康中国2030战略的重要组成部分，加强心理健康及其影响因素研究，对促进心理健康服务体系以及规范化管理具有较强的理论与现实意义，未来的研究可以从以下方面入手，将社交网络使用分为积极使用与消极使用，分别比较其对于心理健康的作用；将性别因素纳入考量，探讨不同性别对于社交网络使用与心理健康的调节作用。
①这里的青少年、青年人、中老年人是依据2018年世界卫生组织(WHO)根据对全球人体素质和平均寿命进行重新测定划分的,具体为青少年(0—17岁)、青年人(18—65岁)、中老年(66岁以上),本研究对纳入文献的被试年龄编码也遵循此标准。
作者简介
参考文献
*原文载于《信息资源管理学报》2020年第4期，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。
* 引用格式
吴川徽,黄仕靖,储节旺,等.社交网络使用会影响用户心理健康么? ———一项元分析研究[J].信息资源管理学报,2020,10(4):48-59.制版编辑 | 王小燕