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问题性社交网络使用与大学生线上社交焦虑和抑郁症状的关联

刘致宏 张珊珊 吴涵玉

刘致宏, 张珊珊, 吴涵玉. 问题性社交网络使用与大学生线上社交焦虑和抑郁症状的关联[J]. 中国学校卫生, 2022, 43(11): 1699-1703. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2022.11.024
引用本文: 刘致宏, 张珊珊, 吴涵玉. 问题性社交网络使用与大学生线上社交焦虑和抑郁症状的关联[J]. 中国学校卫生, 2022, 43(11): 1699-1703. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2022.11.024
LIU Zhihong, ZHANG Shanshan, WU Hanyu. Relationship of problematic social networks use, online social anxiety and depressive symptoms in college students[J]. CHINESE JOURNAL OF SCHOOL HEALTH, 2022, 43(11): 1699-1703. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2022.11.024
Citation: LIU Zhihong, ZHANG Shanshan, WU Hanyu. Relationship of problematic social networks use, online social anxiety and depressive symptoms in college students[J]. CHINESE JOURNAL OF SCHOOL HEALTH, 2022, 43(11): 1699-1703. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2022.11.024

问题性社交网络使用与大学生线上社交焦虑和抑郁症状的关联

doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2022.11.024
基金项目: 

全国教育科学“十四五”规划教育部重点课题 DHA210344

详细信息
    作者简介:

    刘致宏(1998-),男,辽宁省沈阳人,在读硕士,主要研究方向为应用心理学

    通讯作者:

    张珊珊,E-mail:zhangxiaobai2@163.com

  • 利益冲突声明  所有作者声明无利益冲突。
  • 中图分类号: G444 G647.8 B844.2

Relationship of problematic social networks use, online social anxiety and depressive symptoms in college students

  • 摘要:   目的  识别大学生问题性社交网络使用的潜在类别,并进一步分析其不同类别与线上社交焦虑和抑郁症状的关联,为制定促进大学生合理使用社交网络的预防措施提供参考。  方法  于2021年5—6月,采用方便整群抽样方法选取辽宁省沈阳市3所高校1 082名在校大学生,采用问题性移动社交网络使用问卷(PMSMUAQ)、线上社交焦虑量表(SAS-SMU)和流调中心抑郁量表(CES-D)进行问卷调查,并采用潜在剖面分析及稳健三步法对数据进行分析。  结果  大学生问题性社交网络使用分为适度使用组(31.98%,346名)、轻度依赖组(49.26%,533名)和深度沉迷组(18.76%,203名)3个潜在类别。多项式Logistic回归分析显示,城市学生在深度沉迷组所占比例更大(OR=1.62,P < 0.05);随着每天上网时间的增加,轻度依赖组和深度沉迷组的发生比例上升(OR值分别为1.11,1.20,P值均 < 0.01)。不同问题性社交网络使用类型大学生线上社交焦虑和抑郁症状检出率差异有统计学意义(χ2值分别为188.70,62.60,P值均 < 0.01),深度沉迷组在线上社交焦虑和抑郁症状上得分更高。  结论  大学生问题性社交网络使用存在异质性。为减少线上社交焦虑和抑郁症状的出现,高校教育者和家长应多关注问题性社交网络使用水平较高的学生。
    1)  利益冲突声明  所有作者声明无利益冲突。
  • 图  1  大学生问题性社交网络使用潜在类别的条件均值

    Figure  1.  Conditional means of potential categories of problematic social network use among college students

    表  1  大学生问题性社交网络使用的潜在剖面分析拟合指数(n=1 082)

    Table  1.   Potential profile analysis fit indices of problematic social networks among college students(n=1 082)

    模型 Log(L)值 AIC BIC aBIC Entropy PLMRT PBLRT 类别概率
    1 -36 823.53 73 727.07 73 926.98 73 799.93 - - - -
    2 -33 578.95 67 279.90 67 584.75 67 391.01 0.93 < 0.01 < 0.01 0.46/0.54
    3 -32 597.96 65 359.93 65 769.74 65 509.28 0.91 < 0.01 < 0.01 0.32/0.49/0.19
    4 -32 188.74 64 583.48 65 098.23 64 771.08 0.89 0.07 < 0.01 0.22/0.35/0.34/0.09
    5 -31 908.30 64 064.60 64 684.30 64 290.45 0.88 0.15 < 0.01 0.22/0.14/0.24/0.08/0.32
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    表  2  大学生问题性社交网络使用潜类别影响因素的Logistic回归分析(n=1 082)

    Table  2.   Logistic regression analysis of factors influencing potential categories of problematic social network use among college students (n=1 082)

    自变量 选项 轻度依赖组 深度沉迷组
    β 标准误 t P β 标准误 t P
    性别 0.06 0.17 0.34 0.73 0.37 0.23 1.60 0.11
    是否独生子女 0.04 0.15 0.30 0.77 -0.19 0.19 -1.02 0.31
    生源地 城市 0.05 0.16 0.31 0.76 0.48 0.19 2.51 0.01
    留守经历 -0.09 0.14 -0.66 0.51 0.13 0.14 0.94 0.35
    年级 0.10 0.09 1.16 0.25 0.21 0.11 1.88 0.06
    年龄 -0.04 0.05 -0.79 0.43 0.02 0.05 0.44 0.66
    每天上网时间 0.10 0.03 3.67 < 0.01 0.18 0.03 5.55 < 0.01
    注:自变量分别以男生、独生子女、生源地为农村、有留守经历、大一年级为参照组,年龄、每天上网时间为连续型变量。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-22
  • 修回日期:  2022-07-19
  • 刊出日期:  2022-11-25

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