广东医科大学,东莞
社交媒体是对允许人们互动和交流的网站、应用程序和数字工具等的统称,自新冠疫情暴发以来,大学生经常需要线上学习,使用社交媒体和亲友交流的时间大大增加,社交媒体发挥出越来越重要的作用[1]。据统计,大学生的焦虑与社交媒体使用强度存在正向相关,当大学生负面情绪增加时会增加社交媒体的使用时间和频次[2,3]。因此,通过社交媒体亦可管窥当下大学生情绪状态,积极的社交媒体使用反映了大学生焦虑和抑郁情绪症状的减少,而被动社交媒体的使用则说明大学生焦虑、抑郁情绪症状增加和主观幸福感较低[4,5]。研究者们在探讨社交媒体使用与主观幸福感的关系时,研究结论有所差异,部分研究显示社交媒体使用强度能正向预测主观幸福感[6],另一部分研究显示社交媒体使用强度会负向影响主观幸福感[7,8]。杨艳等人发现大学生社交焦虑对主观幸福感有负向影响[9,10]。本研究旨在探究新冠肺炎流行期间大学生社交媒体的使用对主观幸福感的影响,以及焦虑的中介作用。
在东莞市一所大学中,借助问卷星平台在朋友圈、微信群内转发问卷,调查对象通过点击链接作答,调查时获得被试知情同意。排除标准:IP地址重复的问卷;逻辑检查不一致的问卷;信息不全的问卷;作答时间少于1分钟的问卷。共得到有效问卷242份。
本研究使用的社交媒体使用量表由Ellison等人编制,共8个项目,在许多研究中,学者们将量表进行翻译,并将“Facebook”替换成“微信”后,量表仍然具有良好的信度。[7]该量表共三个维度,即参与微信的活动程度、生活融入程度、情感融入程度。个体所得分数愈高,表明其微信使用的强度愈高。经检验,Cronbach ɑ系数为0.83。
本研究选取了由Campbell等人编制的幸福感指数量表来测量主观幸福感,共9个项目,采用李克特7点计分。维度有:(1)总体情感指数,8个项目,权重为1;(2)生活满意度指数,1个项目,权重为1.1。[11]得分越高,表明主观幸福感越高。经检验,Cronbach ɑ系数为0.92。
该量表由Zung编制,共20个项目,反向计分项有5、9、13、17、19题,使用4级评分,1-4分别代表没有或很少时间、小部分时间、相当多的时间、绝大部分或全部时间。标准分等于总粗分乘以1.25后所得整数。焦虑程度的划分为:(1)正常:低于50分;(2)轻度:50到59分;(3)中度:60到69分;(4)重度:高于69分。[12]经检验,Cronbach ɑ系数为0.87。
使用SPSS 21进行描述性分析、采用Pearson相关分析探讨各变量之间的相关性;采用多重线性回归分析探究假设模型的中介效应。
结果表明有26.0%的大学生认为自己不会经常在社交媒体上获取并分享疫情相关信息;28.5%的大学生认为自己会使用社交媒体获取并分享疫情相关信息,但并不会过度;45.5%的大学生赞同自己会经常在社交媒体上获取并分享疫情相关信息。大学生中有24.0%的人倾向于认为社交媒体上的疫情信息不可靠;46.7%认为可靠性中等;29.3%认为可靠性较高。21.9%的大学生倾向于认为自己在疫情期间使用社交媒体的频率不会增加;14.5%的大学生认为疫情不影响自己使用社交媒体的频率;63.7%的大学生倾向于认为疫情会使自己更频繁地使用社交媒体。15.7%的大学生倾向于认为在疫情期间,自己在社交媒体上与朋友聊天的时间没有增加;19.8%的大学生认为自己与朋友在社交媒体上聊天的时长不受疫情影响;64.5%的大学生倾向于认为疫情会使自己与朋友在社交媒体上聊天的时间增加。
社交媒体使用强度的均分为3.96(SD=0.82),疫情下大学生整体的社交媒体使用强度较高。而主观幸福感的均分为9.91分(SD=2.08),根据量表的得分范围2.1~14.7可知,大学生群体具有中等偏上的主观幸福感水平。焦虑的均分为46.34分(SD=10.96),故大学生整体上的焦虑水平尚未达到划界分,但是整体上较为靠近轻度焦虑水平,疫情期间大学生的焦虑水平要高于常模。此外在242份样本中,不焦虑、轻度、中度、重度焦虑分别占比64.90%、22.70%、9.10%、3.30%。虽然大学生群体整体上焦虑水平尚未达到轻度焦虑,但是达到焦虑水平的还占35.10%,这表明还有相当一部分大学生有焦虑症状。
表 1 焦虑水平描述性统计
Table 1 Descriptive statistics of anxiety levels
焦虑划分 |
标准分 |
频率 |
百分比(%) |
不焦虑 |
50以下 |
157 |
64.90 |
轻度焦虑 |
50-59 |
55 |
22.70 |
中度焦虑 |
60-69 |
22 |
9.10 |
重度焦虑 |
69以上 |
8 |
3.30 |
表 2 焦虑与常模的单样本检验结果
Table 1 Descriptive statistics of anxiety levels
均值 |
标准差 |
中国常模均值 |
中国常模标准差 |
t |
均值差值 |
p |
|
焦虑 |
46.34 |
10.96 |
29.78 |
10.07 |
23.52 |
16.56 |
0.000 |
社交媒体使用分别与个人的主观幸福感、焦虑相关,相关系数分别为0.128和0.259,故大学生群体使用社交媒体的强度愈高的话,个体的主观幸福感、焦虑感受会愈高。主观幸福感与焦虑负相关,相关系数为-0.327,说明个体认为自己的生活越幸福的话,其焦虑的感受或症状会越低。
表 3 变量的描述性统计与相关分析矩阵
Table 3 Descriptive statistics and correlation analysis matrix of variables
x±s |
1 |
2 |
3 |
|
1社交媒体使用强度 |
3.96±0.82 |
- |
||
2主观幸福感 |
9.91±2.08 |
0.128* |
- |
|
3焦虑 |
46.34±10.96 |
0.259*** |
-0.327*** |
- |
注:*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。
由回归分析结果可知,社交媒体使用对主观幸福感有明显的积极作用,可以预测主观幸福感1.2%的变化原因。而且社交媒体使用也能够显著正向预测焦虑6.3%的变异。焦虑显著负向预测主观幸福感,解释其10.3%的变化原因。
表 4 回归分析结果
Table 4 Regression analysis results
因变量 |
自变量 |
R |
R2 |
调整R2 |
B |
F |
主观幸福感 |
社交媒体使用 |
0.128 |
0.016 |
0.012 |
0.325 |
4.011* |
焦虑 |
社交媒体使用 |
0.259 |
0.107 |
0.063 |
3.462 |
17.254*** |
主观幸福感 |
焦虑 |
0.327 |
0.067 |
0.103 |
-0.062 |
28.738*** |
注:p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。
本研究用依次检验法来检验焦虑的中介作用。由表5和图1可知,回归系数a、b、c、c´都显著。表明焦虑是社交媒体使用影响主观幸福感的中介,不过起到的是部分中介作用。所以,社交媒体使用能够不通过任何中介便直接正向影响个体的主观幸福感,也可以通过焦虑间接正向影响主观幸福感。
表 5 中介效应检验结果
Table 5 Mediation effect test results
因变量 |
自变量 |
B |
R2 |
F |
t |
主观幸福感 |
社交媒体使用 |
0.325 |
0.016 |
4.011* |
2.000* |
焦虑 |
社交媒体使用 |
3.462 |
0.107 |
17.254*** |
4.154*** |
主观幸福感 |
社交媒体使用 |
0.579 |
0.156 |
22.008*** |
3.708*** |
焦虑 |
-0.073 |
-6.274*** |
注:p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。
图 1 焦虑的中介模型
Figure 1 Mediation model of anxiety
本研究发现,在疫情背景下,大学生的焦虑得分要显著高于常模,符合以往研究成果[13]。这可能是因为大学生能够意识到疫情的严重性,并且因为疫情,大学生面临推迟开学、封校管理、快递停运、学业压力、课外活动取消等问题,使得大学生疫情期间焦虑情绪较高。
国内学者彭盛发等人发现在疫情下大学生以不同动机开展的娱乐活动会产生不同的幸福感强度,基于打发时间的幸福感较低,基于兴趣爱好的幸福感较高[14]。本研究发现社交媒体使用与主观幸福感相关,前者能够正向预测后者,与国外的部分研究结果是一致的[6]。这其中的原因可能是在疫情之前大学生使用社交媒体打发无聊时间,而疫情发生后大学生通过社交媒体进行学习以及参与抗疫活动等工作,生活充实,故主观幸福感随之升高。
社交媒体使用与焦虑存在相关关系,社交媒体使用能够正向预测焦虑。有学者发现使用社交媒体的时间越久,使用者收到消极消息的机会越大,因此更有可能引发诸如焦虑、抑郁等消极情绪[15,16]。大学生使用社交媒体的强度越高,接触到外界信息越广泛而快速,如果个体的关注重点在负面信息上,因此产生焦虑的可能性越大。
本研究发现社交媒体使用不仅可以直接正向预测主观幸福感,而且可以通过正向影响焦虑进而负向影响主观幸福感。综上所述,大学生应该以正确积极的动机使用社交媒体,充分利用社交媒体提供的便利,降低焦虑情绪,以达到提升幸福感的目的。
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