社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系：一項元分析*

張亞利 李 森 俞國良

社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系：一項元分析

張亞利李 森俞國良

(中國人民大學(xué)教育學(xué)院;中國人民大學(xué)心理研究所, 北京 100872)

社交媒體使用與錯失焦慮均是當(dāng)下生活中較為常見的現(xiàn)象, 諸多研究探討了兩者間的內(nèi)在聯(lián)系, 但研究結(jié)果卻存在很大差異。為明確兩者之間的整體關(guān)系, 以及產(chǎn)生分歧的原因, 對檢索后獲得的65項研究(70個獨(dú)立樣本)使用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行了元分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：社交媒體使用與錯失焦慮存在顯著正相關(guān)(= 0.38, 95% CI [0.34, 0.41]); 二者的相關(guān)強(qiáng)度受社交媒體使用測量指標(biāo)和社交媒體類型的調(diào)節(jié), 但不受性別、年齡、錯失焦慮測量工具和個體主義指數(shù)的調(diào)節(jié)。結(jié)果一定程度上澄清了大眾傳播的社會認(rèn)知理論和數(shù)字恰到好處假說的爭論, 表明社交媒體使用程度越高的人往往也會伴隨著較高水平的錯失焦慮。防止社交媒體過度使用, 尤其是引導(dǎo)大眾合理使用以圖像為中心并且開放度較高的社交媒體有助于錯失焦慮的緩解。

錯失焦慮(錯失恐懼), 社交媒體, 社交網(wǎng)站, 元分析

1 引言

隨著無線互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和移動設(shè)備的不斷升級, 眾多社交媒體也應(yīng)運(yùn)而生并逐漸融入到人們的生活中, 近年來不斷受到大眾的追捧。據(jù)調(diào)查顯示, 中國僅微信朋友圈的使用率就達(dá)到了85.1% (中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心, 2020)。社交媒體不僅為人們建立和拓展社會關(guān)系提供了極大的便利, 也為人們了解外界信息提供了重要窗口(Dempsey et al., 2019; 張亞利等, 2020)。然而, 人們在使用社交媒體的過程中, 有一定比例的人群出現(xiàn)了問題性使用現(xiàn)象, 給心理健康帶來潛在威脅(Rasmussen et al., 2020)。如有研究發(fā)現(xiàn), 頻繁使用社交媒體的青少年出現(xiàn)重度抑郁和自殺行為的風(fēng)險會更高(Twenge et al., 2018)。隨著研究視角的拓展, 近來研究者又將著眼點(diǎn)聚焦于社交媒體使用的又一負(fù)面效應(yīng)上, 認(rèn)為社交媒體使用可能會誘發(fā)錯失焦慮(Brown & Kuss, 2020; Buglass et al., 2017; Hunt et al., 2018)。錯失焦慮(Fear of Missing Out, FoMO)在社交媒體盛行的當(dāng)下表現(xiàn)的日益普遍, 研究顯示, 有66%的人曾經(jīng)歷過這種焦慮, 并且在每天較晚及周末的時候最為嚴(yán)重(Huguenel, 2017; Milyavskaya et al., 2018)。因此, 兩者間的內(nèi)在聯(lián)系成為了當(dāng)下眾多研究關(guān)注的焦點(diǎn), 然而其得出的結(jié)論卻并不一致。有研究發(fā)現(xiàn)兩者可能存在顯著的正相關(guān)(Baltaet al., 2020; Tunc-Aksan & Akbay, 2019), 而另外一些研究卻發(fā)現(xiàn)兩者相關(guān)不顯著(Franchinaet al., 2018; Gezgin, 2018)。此外, 兩者的相關(guān)程度在既有研究中亦存在較大差異,值從0到0.75均有報告(Franchina et al., 2018; 李靜, 2020; Ponteset al., 2018)。因此, 社交媒體使用與錯失焦慮有無相關(guān), 相關(guān)程度幾何, 成為了亟待解決的問題。為解決該領(lǐng)域的爭議, 從宏觀角度得出更普遍、更精確的結(jié)論。本研究擬采用元分析的方法, 通過探討社交媒體使用與錯失焦慮的總體相關(guān)性和可能的調(diào)節(jié)因素, 為社交媒體使用的深入研究和合理引導(dǎo)提供更多的證據(jù)支持, 以便更好的趨利避害。

1.1 社交媒體使用與錯失焦慮的概念和測量

社交媒體是指允許用戶創(chuàng)建、分享和交流信息的在線平臺, 搭載的內(nèi)容包括文本、圖像、音頻和視頻(Mieczkowski et al., 2020; Rozgonjuk et al., 2020)。國外常用的社交媒體有Facebook, Instagram及Snapchat等(Wegmann et al., 2017), 國內(nèi)常用的有微信、微博及QQ等(中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心, 2020)。社交媒體使用則是基于社交媒體開展的各種活動的總稱, 研究者從使用頻率、使用時間、使用強(qiáng)度及使用成癮等角度對其進(jìn)行了測量, 均能衡量社交媒體的使用程度(Mieczkowski et al., 2020)。使用頻率主要測量各個社交媒體或社交功能的日常使用頻率, 如點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù), 代表性的工具有Rogers和Barber (2019)編制的社交媒體使用量表, 共包括5個題目。使用時間主要測量社交媒體每日或每周使用的時長, 代表性的工具有Buglass等(2017)編制的單條目的單日Facebook使用量表。使用強(qiáng)度主要測量個體與社交媒體的情感聯(lián)系強(qiáng)度以及社交媒體融入個體生活的程度, 代表性的工具有Ellison等(2007)編制的Facebook使用強(qiáng)度量表, 為單維度結(jié)構(gòu), 包含8個題目, 如“Facebook已經(jīng)成為我日常生活的一部分”。使用成癮主要測量個體對社交媒體的依賴性, 代表性的工具有Andreassen等(2012)編制的卑爾根Facebook成癮量表, 為單維度結(jié)構(gòu), 共6個題目, 如“若停止使用Facebook會變得焦躁不安”。總體而言, 目前關(guān)于社交媒體使用的衡量標(biāo)準(zhǔn)并未統(tǒng)一, 因而測量結(jié)果較為多樣化, 測量工具也較為分散, 其中社交媒體使用強(qiáng)度和社交媒體使用成癮在當(dāng)下研究中使用較多。

錯失焦慮又譯為錯失恐懼, 是指對于錯失某些可能的重要信息或新奇事件而產(chǎn)生的一種以焦慮為主, 并伴有恐懼、失落、擔(dān)憂、沮喪等消極感受的彌散性復(fù)合情緒體驗(Przybylski et al., 2013; Zhang et al., 2020)。不僅包括錯失前的擔(dān)心和恐懼, 也包括錯失后的不安和失落; 不僅恐懼于遺漏重要的信息, 也恐懼于錯過于重要的社會活動和體驗; 不僅擔(dān)心錯過他人的新奇體驗或重要事件, 也害怕錯過自己希望獲得的積極體驗。強(qiáng)烈期待了解他人經(jīng)歷、頻繁參與社交活動、持續(xù)關(guān)注外界信息動態(tài)等都是其典型表現(xiàn)(柴喚友等, 2018)。目前常用的測量工具有Przybylski等(2013)編制的錯失焦慮量表(Fear of Missing Out scale, FoMOs-P), 為單維度結(jié)構(gòu), 共10個題目。該量表在中國由李琦等(2019a)正式修訂, 刪掉2題后, 修訂為包含錯失信息焦慮和錯失情境焦慮的雙維度錯失焦慮量表(Fear of Missing Out scale, FoMOs-L)。FoMOs-P結(jié)構(gòu)較為單一, 覆蓋的內(nèi)容可能不全面, 為此, Wegmann等(2017)結(jié)合在線情境編制了錯失焦慮量表(Fear of Missing Out scale, FoMOs-W), 共12個題目, 包含狀態(tài)和特質(zhì)錯失焦慮兩個因子。肖曼曼和劉愛書(2019)對該量表進(jìn)行了中文版修訂, 最終刪掉特質(zhì)錯失焦慮分維度中的一個題目后, 形成了包含11個題目的雙維度結(jié)構(gòu)。此外, 宋小康等(2017)還結(jié)合移動社交媒體環(huán)境編制了錯失焦慮癥量表, 共16個題目, 包含心理動機(jī)、認(rèn)知動機(jī)、行為表現(xiàn)和情感依賴四個因子。最近, Zhang等(2020)還基于自我概念的視角開發(fā)了錯失焦慮量表(Fear of Missing Out scale, FoMOs-Z), 包含個人和公眾錯失焦慮兩個維度, 共9個題目?？傮w而言, 目前在研究中使用最多的是FoMOs-P。雖然目前關(guān)于錯失焦慮的測量工具日趨多樣化, 但除了FoMOs-Z以外, 其它量表大都是以FoMOs-P為藍(lán)本進(jìn)行的修訂、刪減或豐富。

1.2 社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系

關(guān)于社交媒體使用和錯失焦慮的關(guān)系, 目前主要存在兩種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)為兩者呈正相關(guān)。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為兩者線性相關(guān)較弱, 可能呈現(xiàn)U形關(guān)系。

第一種觀點(diǎn)認(rèn)為社交媒體使用與錯失焦慮呈正相關(guān)。根據(jù)大眾傳播的社會認(rèn)知理論(Social cognitive theory of mass communication), 社交媒體使用可能會強(qiáng)化用戶的某些認(rèn)知、情感、態(tài)度及行為(Bandura, 2001; Valkenburg et al., 2016)。該觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)社交媒體使用可能會增加個體的錯失焦慮水平(Slater, 2007; Valkenburg et al., 2016)。社交媒體上呈現(xiàn)的大量信息增加了個體對錯失活動的可知性。個體在使用過程中由于知曉了大量未參與的事情或活動, 因而會體驗到緊張、不安以及被排斥的感覺, 這種相對剝奪感導(dǎo)致了錯失焦慮的出現(xiàn)(Baker et al., 2016; Buglass et al., 2017; Hunt et al., 2018)。不僅如此, 由于社交網(wǎng)站上呈現(xiàn)的信息極具炫耀性和夸張性, 瀏覽此類信息還增加了個體上行社會比較的可能, 使其認(rèn)為他人的經(jīng)歷比自己的更精彩, 也會導(dǎo)致錯失焦慮的出現(xiàn)(Bloemen & Coninck, 2020; Burnell et al., 2019; Yin, Wang, et al., 2019)。此外, 個體在社交媒體上的線上交流、娛樂消遣和無目的的閑逛行為會占用大量的時間, 這會擠占個體用于線下社會互動和人際交往的機(jī)會與時間, 使個體錯過更多有意義的經(jīng)歷(Alt, 2018; Beyenset al., 2016; Duvenage et al., 2020)。而虛擬的社交平臺上所展示的信息僅是現(xiàn)實生活中的一少部分, 無法替代個體的親身經(jīng)歷和體驗。個體在線上時間的消耗中會更加擔(dān)心是否錯過了現(xiàn)實情境中的某些重要的活動或信息, 也會增加錯失焦慮感(Bruggeman et al., 2019; Coyne et al., 2020; 李巾英, 馬林, 2019)。橫向和縱向研究均發(fā)現(xiàn)社交媒體使用確實能夠正向預(yù)測錯失焦慮水平(Buglass et al., 2017; 李巾英, 馬林, 2019; Yin, Wang, et al., 2019)。

另外一種觀點(diǎn)則認(rèn)為社交媒體使用與錯失焦慮線性相關(guān)較弱, 可能呈現(xiàn)U形關(guān)系。根據(jù)數(shù)字恰到好處假說(Digital goldilocks hypothesis), 在數(shù)字媒體極其普遍的時代, 社交媒體使用已變成一種潮流, 只有順應(yīng)潮流, 適度參與和使用才會對個體的心理社會適應(yīng)產(chǎn)生助力作用。反之, 無論是過度使用還是排斥使用均會對個體的心理社會適應(yīng)產(chǎn)生不良影響(Przybylski & Weinstein, 2017)。社交媒體使用過多的用戶可能會增加自身的完型傾向, 這會推動個體持續(xù)關(guān)注和跟進(jìn)當(dāng)下的新穎信息或事件動態(tài), 使個體更加害怕錯過遺漏一些重要或精彩的事件(Yin, Wang, et al., 2019)。社交媒體使用過少的用戶由于難以及時獲得外界的有效信息以及他人的活動狀態(tài), 增加了錯過的風(fēng)險, 因此也會令人心生疑慮和擔(dān)心(Lai et al., 2016)。只有適度使用社交媒體的用戶, 才能將線上和線下活動合理安排, 理性的看待和關(guān)注外界的動態(tài), 減少錯失焦慮的出現(xiàn)。目前關(guān)于社交媒體使用與錯失焦慮的U形關(guān)系尚未有直接的證據(jù)支持, 但確有研究發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與錯失焦慮的線性相關(guān)不顯著(Bailey et al., 2018; Franchina et al., 2018; Gezgin, 2018; Tra? & ?ztemel, 2019)。

綜上, 大眾傳播的社會認(rèn)知理論不僅獲得了橫向研究和縱向研究的證據(jù)支持, 從數(shù)字媒體使用與心理健康的大領(lǐng)域來看, 該理論也具有較為廣泛的適用性, 得到了眾多研究的支持(Faelens et al., 2021; Jagtiani et al., 2019; Keles et al., 2020)。數(shù)字恰到好處假說則屬于近年來提出的新觀點(diǎn), 目前僅在數(shù)字媒體使用與幸福感的關(guān)系中得到了支持(Przybylski & Weinstein, 2017), 而在數(shù)字媒體使用與抑郁間的關(guān)系中未獲支持(Houghton et al., 2018), 其適用性尚待進(jìn)一步驗證。由此, 本研究提出假設(shè)1：社交媒體使用與錯失焦慮存在一定程度的正相關(guān)。

1.3 社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)變量

性別可能影響社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系。首先, 男性和女性對媒體使用的偏好程度不同。男生偏好于游戲類應(yīng)用, 而女生則對社交類應(yīng)用情有獨(dú)鐘(Balta et al., 2020; Casale et al., 2018; Coyne et al., 2020)。從暴露理論的視角來看(Brown & Bobkowski, 2011), 由于女性的社交媒體使用水平更高, 其更有可能了解到他人經(jīng)歷但自己未曾體驗過的活動, 會對錯過的經(jīng)歷和信息產(chǎn)生更多的擔(dān)心和恐懼(Bloemen & Coninck, 2020; 張永欣等, 2019)。此外, 元分析發(fā)現(xiàn)男生比女生的情緒調(diào)節(jié)能力更強(qiáng)(何相材等, 2019)。面對社交媒體上他人呈現(xiàn)的炫耀性信息和精彩體驗, 男生可能更加從容和樂觀, 錯失焦慮水平更低, 而女生則更有可能表現(xiàn)出擔(dān)憂和不安, 錯失焦慮水平較高(李巾英, 馬林, 2019)。綜上, 本研究提出假設(shè)2：性別能夠調(diào)節(jié)社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系, 女性群體中兩者的相關(guān)更強(qiáng)。

年齡也可能對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系產(chǎn)生影響。首先, 就社交媒體的可訪問性而言, 青少年社交媒體的注冊及使用頻率和時間會受到一定程度的約束和監(jiān)管(Tra? & ?ztemel, 2019), 而成年人則不受此類情況的限制, 更有條件在社交媒體上瀏覽大量的信息, 并產(chǎn)生持續(xù)關(guān)注、害怕錯過的心理反應(yīng)(Huguenel, 2017; Liu, Ainsworth et al., 2016)。此外, 就社會交往的范圍而言。成年人往往比青少年更加廣泛, 并且成年人朋友圈里的人往往異質(zhì)性比較高(不同的生活狀態(tài)和條件), 而青少年朋友圈里的人往往同質(zhì)性比較高(相似的學(xué)習(xí)環(huán)境)。這使得成年人在使用社交媒體時瀏覽到他人發(fā)布的信息更多, 也更有可能發(fā)現(xiàn)自己未曾體驗過的經(jīng)歷, 因而會產(chǎn)生更多的擔(dān)憂和不安, 生怕遺漏他人有意義的信息(Baker et al., 2016; Buglass et al., 2017)。綜上, 本研究提出假設(shè)3：被試年齡能夠調(diào)節(jié)社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系, 年齡越高兩者的相關(guān)越強(qiáng)。

社交媒體使用的測量指標(biāo)也可能會對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系產(chǎn)生影響。社交媒體使用衡量的標(biāo)準(zhǔn)并不相同。社交媒體使用頻率、使用時間和使用強(qiáng)度是社交媒體日常使用習(xí)慣的一種反映(Buglass et al., 2017; Ellison et al., 2007)。社交媒體使用成癮主要借鑒精神疾病的診斷和統(tǒng)計手冊(DSM-IV)中物質(zhì)成癮和行為成癮的標(biāo)準(zhǔn)衡量社交媒體過度使用的癥狀學(xué)特征(Andreassen et al., 2012; Monacis et al., 2017), 反映的是個體對社交媒體的依賴程度, 因此該指標(biāo)有可能對錯失焦慮產(chǎn)生更大的影響。類似元分析也發(fā)現(xiàn), 社交媒體使用不同指標(biāo)與抑郁的關(guān)系存在顯著差異, 使用成癮與抑郁的關(guān)系比使用強(qiáng)度和使用頻率與抑郁的關(guān)系更強(qiáng)(劉詔君等, 2018)。綜上, 本研究提出假設(shè)4：社交媒體使用的測量指標(biāo)能夠調(diào)節(jié)社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系。

錯失焦慮測量工具也可能會對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系產(chǎn)生影響。首先就問卷的題目數(shù)量而言, 一些中文版的修訂問卷, 如FoMOs-L是在完整版的問卷——FoMOs-P的基礎(chǔ)之上修訂來的。其在修訂過程中刪掉了一些不符合測量標(biāo)準(zhǔn)的題目, 這可能使其在測量過程中損失掉一些信息, 從而導(dǎo)致測量效果存在差別。其次, 就問卷結(jié)構(gòu)而言, FoMOs-P是單維度結(jié)構(gòu), 主要測量一般情境下的錯失焦慮易感性水平。另外一些問卷, 如FoMOs-W則是二維度結(jié)構(gòu), 不僅測量了錯失焦慮的易感性, 還測量了在線情境下產(chǎn)生的錯失恐懼狀態(tài), 測量的更加全面, 這也可能導(dǎo)致測量結(jié)果存在差別。綜上, 本研究提出假設(shè)5：錯失焦慮測量工具夠調(diào)節(jié)社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系。

社交媒體類型也可能會對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系產(chǎn)生影響。媒體豐富性理論認(rèn)為, 不同媒體信息呈現(xiàn)的豐富性存在差異, 使用時對個體產(chǎn)生的影響也存在差別(Daft & Lengel, 1986; Liu, Baumeister, et al., 2019)。以圖像為中心的社交平臺(如Instagram)可能比以文字為主要內(nèi)容的社交平臺(如Twitter)反映的信息更加多彩、直觀和形象, 更能激發(fā)上行社會比較(Burnell et al., 2019; Franchina et al., 2018; Marengo et al., 2018), 因而個體使用此類社交媒體引發(fā)的錯失焦慮感可能更高。一項實證研究也發(fā)現(xiàn), Snapchat使用與錯失焦慮的相關(guān)為0.17, 而Twitter使用與錯失焦慮的相關(guān)為0.06, 二者存在明顯差別(Franchina et al., 2018)。類似地, 英國的一項權(quán)威報告顯示, 不同社交媒體對幸福感和心理健康的影響存在差異。其中Instagram對個體幸福感的消極影響排在首位, Snapchat位居其次(Royal Society for Public Health, 2017)。綜上, 本研究提出假設(shè)6：社交媒體類型能夠調(diào)節(jié)社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系。

社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系還可能受文化背景的影響。集體主義傾向較高的文化, 強(qiáng)調(diào)相互依存, 個體受周圍的人際環(huán)境影響較大, 這使得個體在社交媒體使用時更加關(guān)注別人的動態(tài)。當(dāng)看到朋友正在從事一項他們未曾參與的活動時, 更可能會體驗到被排斥的感覺, 并因此感到緊張和不安, 害怕錯過一些重要的信息和精彩的體驗(Alt, 2018; Huguenel, 2017)。個體主義傾向較高的文化, 則強(qiáng)調(diào)獨(dú)立性和自主性, 個體受周圍人際環(huán)境影響較小, 因而在社交媒體使用的過程中較少體驗到錯失焦慮感(Yin, de Vries et al., 2019)。類似的元分析也發(fā)現(xiàn), 集體主義文化中, 社交媒體使用與自尊的相關(guān)要強(qiáng)于個體主義文化(Liu & Baumeister, 2016)。綜上, 本研究提出假設(shè)7：文化背景能夠調(diào)節(jié)社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系, 個體主義傾向越高, 兩者的相關(guān)越弱。

總之, 目前關(guān)于社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系, 不僅在理論上存在著爭論, 在實證研究過程中也存在不一致的研究結(jié)果。鑒于兩者在現(xiàn)實生活中都表現(xiàn)的相對普遍且會對人們的工作和生活產(chǎn)生重要影響。所以, 兩者存在何種關(guān)系, 對于社交媒體使用的合理引導(dǎo)以及錯失焦慮的教育矯正或社區(qū)干預(yù)有著重要的參考價值。但目前尚未有研究從宏觀和整合的視角對此予以澄清, 因而通過元分析的手段估計社交媒體使用與錯失焦慮的相關(guān)強(qiáng)度以及背后的影響因素十分必要。這樣不僅在理論上有助于初步澄清大眾傳播的社會認(rèn)知理論和數(shù)字恰到好處假說間的爭議, 對數(shù)字媒體使用與心理健康領(lǐng)域的研究也是一種有益補(bǔ)充。在實踐上, 還有助于揭示社交媒體使用與錯失焦慮存在聯(lián)系的具體條件, 為重度社交媒體使用者及錯失焦慮人群提供更為貼切的生活建議和疏導(dǎo)方案。

2 方法

2.1 文獻(xiàn)檢索與篩選

由于錯失焦慮是近年來才被關(guān)注的現(xiàn)象, 研究數(shù)量總體適中, 故搜索策略中僅對該變量進(jìn)行限定, 對社交媒體使用不做限定, 以便更全面的納入研究兩者關(guān)系的文獻(xiàn)。首先, 在中文數(shù)據(jù)庫中(中國知網(wǎng)期刊和碩博論文數(shù)據(jù)庫、萬方期刊和學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫及維普期刊數(shù)據(jù)庫), 搜索篇名或摘要中包含關(guān)鍵詞“錯失焦慮”或“遺漏焦慮”或“錯失恐懼”的文獻(xiàn)。其次, 在英文數(shù)據(jù)庫中(Web of Science核心合集, ElsevierSD, Springer Online Journals, Medline, EBSCO-ERIC, SAGE Online Journals, Scopus, PsycINFO, PsycArticles和ProQuest Dissertations and Theses)檢索篇名或摘要中包含關(guān)鍵詞“Fear of Missing out”或“FoMO”的文獻(xiàn)。檢索截止日期為2020年1月, 共獲取文獻(xiàn)977篇。此外, 為了避免遺漏, 通過文獻(xiàn)閱讀過程中的引文及文獻(xiàn)更新進(jìn)行文獻(xiàn)補(bǔ)充, 最近一次文獻(xiàn)更新為2020年12月。

使用EndNote X9導(dǎo)入文獻(xiàn)并按照如下標(biāo)準(zhǔn)篩選：(1)須為調(diào)查或?qū)嶒烆惖膶嵶C研究, 排除純理論和綜述類及質(zhì)性研究; (2)同時測量了社交媒體使用和錯失焦慮, 并至少報告了一個量表的各維度或總分與另一個量表的各維度或總分之間的積差相關(guān)系數(shù)(), 或者能轉(zhuǎn)化為的值、值、χ值或一元線性回歸中的值。偏相關(guān)系數(shù)和其他類型的相關(guān)系數(shù)(如等級相關(guān))將被排除; (3)所選研究不限于期刊論文, 還包括學(xué)位論文、會議全文和書的章節(jié)等; (4)數(shù)據(jù)重復(fù)發(fā)表的僅取其中內(nèi)容報告較為全面的一篇; (5)研究對象為一般人群, 貧困生、留守兒童等特殊群體將被排除。(6)樣本量大小明確。文獻(xiàn)篩選流程見圖1。

2.2 文獻(xiàn)編碼與質(zhì)量評價

每項研究根據(jù)以下特征進(jìn)行編碼：作者、出版年、被試國籍、個體主義指數(shù)、平均年齡、相關(guān)系數(shù)、有效人數(shù)、男性比例、錯失焦慮測量工具、社交媒體類型、社交媒體使用測量指標(biāo)和文獻(xiàn)質(zhì)量評價指數(shù)(見表1)。編碼時遵循以下原則：(1)效應(yīng)值的提取以獨(dú)立樣本為單位, 每個獨(dú)立樣本編碼一次, 若同一篇文獻(xiàn)調(diào)查了多個獨(dú)立樣本, 則分別對應(yīng)進(jìn)行編碼; (2)若文獻(xiàn)僅按被試特征(如男/女)分別報告了相關(guān), 則分別編碼; (3)若研究是縱向研究, 則按首次測量結(jié)果進(jìn)行編碼。(4)若同一研究同時測量了多個變量指標(biāo), 則分別針對各個指標(biāo)進(jìn)行編碼。

采用張亞利等(2019)編制的相關(guān)類元分析質(zhì)量評價表, 從抽樣方法、數(shù)據(jù)有效率、刊物級別、測量工具的內(nèi)部一致性信度對納入的原始研究進(jìn)行質(zhì)量評價。本研究中每篇文章的評價總分介于0~10之間, 得分越高表明文獻(xiàn)質(zhì)量越好(表1)。

2.3 發(fā)表偏差控制與檢驗

發(fā)表偏差是指顯著的結(jié)果更容易被發(fā)表(Rothstein et al., 2005), 因此, 已出版的文獻(xiàn)并不能全面地代表該領(lǐng)域已經(jīng)完成的研究總體。本研究納入文獻(xiàn)時不僅納入了已出版的期刊和會議論文, 還納入了未出版的畢業(yè)論文, 一定程度上控制了發(fā)表偏差對研究結(jié)果的干擾。此外, 為保證元分析結(jié)果的可靠性, 本研究還將利用漏斗圖(Funnel plot)、Egger’s回歸法以及剪補(bǔ)法(trim and fill method)評估是否存在發(fā)表偏差。對于漏斗圖而言, 如果圖形呈現(xiàn)一個對稱的倒漏斗形狀, 則表明發(fā)表偏差較小, 對元分析結(jié)果的影響較小(Light & Pillemer, 1984); 對于Egger’s回歸而言, 如果線性回歸的結(jié)果不顯著, 則表明發(fā)表偏差較小(Egger et al., 1997); 剪補(bǔ)法基于發(fā)表性偏倚造成漏斗圖不對稱這一假設(shè), 采用迭代方法剪補(bǔ)一部分研究后, 重新估計矯正后的效應(yīng)量, 若效應(yīng)量在剪補(bǔ)前后差異不大, 則表明發(fā)表偏差較小(Rothstein et al., 2005)。

圖1 文獻(xiàn)納入流程

表1 納入分析的原始研究的基本資料

續(xù)表1

注：相應(yīng)國家個體主義指數(shù)見https://www.hofstede-insights.com/country-comparison/。錯失焦慮工具一列中“其它”表示與現(xiàn)有分類工具不同, 但每種使用量低于3次無法單獨(dú)歸為一組進(jìn)行分析的工具混合組; 社交媒體類型一列中“一般”表示原始研究中未區(qū)分特定社交媒體的情況; 社交媒體使用測量指標(biāo)一列中“其它”表示與現(xiàn)有分類測量指標(biāo)不同, 但每種使用量低于3次無法單獨(dú)歸為一組進(jìn)行分析的指標(biāo)混合組(如課堂社交媒體使用、睡前社交媒體使用、被動性社交媒體使用等)。

2.4 模型選擇

目前, 計算效應(yīng)大小的方法主要有兩種：固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。前者假設(shè)不同研究的實際效果是相同的, 而結(jié)果之間的差異是由隨機(jī)誤差引起的。后者假設(shè)不同研究的實際效果可能不同, 而且不同的結(jié)果不僅受隨機(jī)誤差的影響, 而且還受不同樣本特征的影響(Schmidt et al., 2009)。通過文獻(xiàn)梳理, 本研究認(rèn)為社交媒體使用測量指標(biāo)等因素可能影響社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系, 因此本研究采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計。此外, 本研究還通過異質(zhì)性檢驗, 對隨機(jī)效應(yīng)模型選擇的適切性進(jìn)行驗證, 主要查看檢驗結(jié)果的顯著性以及值兩個指標(biāo)。若檢驗結(jié)果顯著或的值高于75%, 則選擇隨機(jī)效應(yīng)模型更合適, 反之, 選用固定效應(yīng)模型更合適(Huedo-Medina et al., 2003)。

2.5 數(shù)據(jù)處理

本研究采用相關(guān)系數(shù)作為效應(yīng)值指標(biāo)。使用軟件Comprehensive Meta-Analysis Version 3.3 (Borenstein et al., 2014)進(jìn)行元分析主效應(yīng)檢驗和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。估計平均效應(yīng)值的過程中, 為保證效應(yīng)值的獨(dú)立性, 當(dāng)某一研究出現(xiàn)多個效應(yīng)值時, 采用CMA 3.3軟件中的效應(yīng)值平均化合并功能, 將研究中的多個效應(yīng)值合并后再估計整體效應(yīng)值。調(diào)節(jié)效應(yīng)分析采用元回歸分析并結(jié)合極大似然法考察結(jié)果是否顯著。本研究中調(diào)節(jié)變量涉及：(1)連續(xù)調(diào)節(jié)變量。包括每個研究中被試的平均年齡; 每個研究中男性占被試總數(shù)的比例, 以及被試所在國家或地區(qū)的個體主義指數(shù)。(2)分類調(diào)節(jié)變量。包括社交媒體使用測量指標(biāo)(結(jié)合測量工具的名稱和內(nèi)容分為使用成癮、使用強(qiáng)度、使用時間和使用頻率四類)。社交媒體類型(依據(jù)研究目的和原始研究特征分為Snapchat、Facebook和Instagram三種)。錯失焦慮測量工具(結(jié)合原始研究使用的工具稱謂分為FoMOs-P、FoMOs-L和FoMOs-W三種)。此外, 亞組分析時為了保證調(diào)節(jié)變量每個水平下的研究均能代表該水平, 參照既有研究(Song et al., 2014), 每個水平下的效應(yīng)量個數(shù)應(yīng)不少于3個。

3 結(jié)果

3.1 文獻(xiàn)納入與質(zhì)量評價

本研究共納入研究65項(含70個獨(dú)立樣本, 90個效應(yīng)值, 61893名被試), 包括碩博論文10篇, 期刊論文54篇, 會議論文1篇; 中文文獻(xiàn)14篇, 英文文獻(xiàn)50篇, 西班牙文文獻(xiàn)1篇; 時間跨度為2013~2020年。本研究中文獻(xiàn)質(zhì)量評價得分的均值為6, 高于理論均值(5分), 其中19個效應(yīng)值的文獻(xiàn)質(zhì)量評分低于理論均值, 約占效應(yīng)值總數(shù)的21%, 需謹(jǐn)慎對待此類文獻(xiàn)對研究結(jié)果的影響。

3.2 異質(zhì)性檢驗

本研究對納入的效應(yīng)量進(jìn)行異質(zhì)性檢驗, 以便確定采用隨機(jī)效應(yīng)模型是否恰當(dāng), 以及是否有必要進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。檢驗結(jié)果表明,值為1288.69 (< 0.001),值為94.65%, 超過了Huedo-Medina等(2006)提出的75%的法則。說明結(jié)果異質(zhì), 也表明納入的有關(guān)社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的效應(yīng)量中有94.65%的變異是由效應(yīng)值的真實差異引起的, 接下來的分析選用隨機(jī)效應(yīng)模型是恰當(dāng)?shù)?。該結(jié)果也提示不同研究間的估計值差異可能受到了一些研究特征因素的干擾, 可進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。

3.3 主效應(yīng)檢驗

采用隨機(jī)效應(yīng)模型對合并后形成的70個獨(dú)立樣本進(jìn)行估計, 結(jié)果顯示社交媒體使用與錯失焦慮的相關(guān)強(qiáng)度為0.38, 95%的置信區(qū)間為[0.34, 0.41], 不包含0 (圖2)。根據(jù)Gignac和Szodorai (2016)提出的最新判斷標(biāo)準(zhǔn), 社交媒體使用與錯失焦慮的相關(guān)程度大于0.3, 表明二者存在高相關(guān)。敏感性分析發(fā)現(xiàn), 排除任意一個樣本后的效果量值在0.367 ~ 0.380之間浮動。根據(jù)文獻(xiàn)質(zhì)量評分, 刪除低于5分的19個效應(yīng)值后(見表1), 重新對結(jié)果進(jìn)行估計, 發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與錯失焦慮的效果量= 0.37,< 0.001。以上結(jié)果均表明元分析結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性。

3.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

利用元回歸分析檢驗調(diào)節(jié)變量對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系是否有顯著影響, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)：(1)性別對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著。元回歸分析發(fā)現(xiàn), 男性比例對效應(yīng)值的回歸系數(shù)不顯著(= 0.03, 95% CI [?0.22, 0.28])。(2)年齡對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。元回歸分析發(fā)現(xiàn), 平均年齡對效應(yīng)值的回歸系數(shù)不顯著(= ?0.001, 95% CI [?0.008, 0.007])。(3)元回歸分析發(fā)現(xiàn), 社交媒體使用測量指標(biāo)對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。社交媒體使用成癮與錯失焦慮的相關(guān)最高, 社交媒體使用頻率與錯失焦慮的相關(guān)最低, 且為邊緣顯著。配對比較結(jié)果發(fā)現(xiàn), 除使用強(qiáng)度和使用時間之間差異, 以及使用時間和使用頻率差異不顯著外, 其它配對比較差異均顯著。(4)元回歸分析發(fā)現(xiàn), 錯失焦慮測量工具對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。(5)元回歸分析發(fā)現(xiàn), 社交媒體類型對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。Instagram使用與錯失焦慮的相關(guān)最高, Snapchat與錯失焦慮的相關(guān)最低。配對比較發(fā)現(xiàn), 除Facebook與Snapchat差異不顯著外, 其它配對比較差異均顯著。(6)文化背景對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著。元回歸分析發(fā)現(xiàn), 個體主義指數(shù)對效應(yīng)值的回歸系數(shù)不顯著(= –0.001, 95% CI [–0.002, 0.001])。分類變量調(diào)節(jié)效應(yīng)分析結(jié)果詳見表2。

圖2 每個獨(dú)立樣本的效應(yīng)量及總體效應(yīng)量的森林圖

3.5 發(fā)表偏差檢驗

漏斗圖顯示, 效應(yīng)值集中在圖形上方且均勻分布于總效應(yīng)的兩側(cè); Egger線性回歸的結(jié)果不顯著, 截距為0.89, 95% CI [?1.40, 3.19]; 剪補(bǔ)法的結(jié)果發(fā)現(xiàn), 向右側(cè)剪補(bǔ)11項研究后,調(diào)整為0.41, 95% CI為[0.38, 0.45], 結(jié)果顯著。剪補(bǔ)后效應(yīng)量略高于矯正前的效應(yīng)量(= 0.38), 但兩者僅相差0.03, 且修正后的結(jié)果仍為高相關(guān), 說明本研究不存在明顯的發(fā)表偏差。

4 討論

4.1 社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系

有關(guān)社交媒體使用與心理健康關(guān)系一直是研究關(guān)注的焦點(diǎn)。近來諸多研究針對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系進(jìn)行了探討, 但研究結(jié)果卻存在很大差異(Franchina et al., 2018; Gezgin, 2018; 李巾英, 馬林, 2019; Pontes et al., 2018; Tunc-Aksan & Akbay, 2019; 張亞利等, 2020), 給該領(lǐng)域的深入研究帶來了困擾。目前卻尚未有研究對此予以澄清, 本研究借助元分析的方法首次對兩者的相關(guān)強(qiáng)度從整體上進(jìn)行了估計, 結(jié)果表明社交媒體使用與錯失焦慮存在高相關(guān)。該結(jié)果驗證了假設(shè)1, 一定程度上支持了大眾傳播的社會認(rèn)知理論(Bandura, 2001; Valkenburg et al., 2016)的觀點(diǎn), 表明社交媒體使用和錯失焦慮存在線性相關(guān), 而數(shù)字恰到好處假說(Przybylski & Weinstein, 2017)的觀點(diǎn)則有待進(jìn)一步檢驗。本研究也澄清了社交媒體使用與錯失焦慮相關(guān)性大小方面存在的爭論, 支持了目前的多數(shù)研究結(jié)果(Balta et al., 2020; Liu & Ma, 2020; Reyes et al., 2018; Yin, Wang, et al., 2019), 未支持兩者之間存在中低程度相關(guān), 甚至相關(guān)不顯著的結(jié)果(Bailey et al., 2018; Franchina et al., 2018; Gezgin, 2018; Tra? & ?ztemel, 2019), 說明社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系頗為密切。

本結(jié)果一定程度上支持了大眾傳播的社會認(rèn)知理論(Bandura, 2001; Valkenburg et al., 2016), 表明社交媒體使用與錯失焦慮存在線性關(guān)系。社交媒體使用的增加往往會導(dǎo)致錯失焦慮水平的增加。這種媒體效應(yīng)類似于“武器效應(yīng)” (Berkowitz, 1989), 原因在于社交媒體所具有的自我呈現(xiàn)和實時更新功能增加了未知事件的可感知性。個體通過瀏覽朋友及重要他人在社交平臺上暴露的大量信息, 能夠知曉更多未曾參與的精彩活動和體驗, 這增加了個體內(nèi)心的被排斥感(Baker et al., 2016; Bloemen & Coninck, 2020; Buglass et al., 2017)。更重要的是, 社交平臺上的信息往往經(jīng)過了用戶的精心修飾和編輯, 充滿了炫耀性和夸張性(Brown & Kuss, 2020)。這又會使個體心生嫉妒, 認(rèn)為別人的生活比自己過的更加精彩和有意義, 因而會對此類信息保持高度的關(guān)注, 時刻擔(dān)心錯過一些重要的信息和精彩的經(jīng)歷(Burnell et al., 2019)。古語言“眼不見, 心不煩”, 反過來, “眼見可能會招致心煩”。生活在信息爆炸的時代, 個體看到的信息多了亦會對錯過的以及可能錯過的信息和經(jīng)歷產(chǎn)生莫名的恐懼和擔(dān)憂, 因而體驗到的錯失焦慮會更多(Basu & Banerjee, 2020; Bloemen & de Coninck, 2020)。除此之外, 社交媒體的使用尤其是過度使用還會占用個體的線下活動時間, 這可能會使個體錯過線下參與他人活動的機(jī)會(Alt, 2018)。如有研究顯示有24%的人由于在社交媒體上的瀏覽和分享導(dǎo)致錯過了生活中的某些重要時刻(Shensa et al., 2020), 從而令個體體驗到更多的不安和焦慮(Beyens et al., 2016; Duvenage et al., 2020)。

表2 分類變量調(diào)節(jié)效應(yīng)分析結(jié)果

注：代表效應(yīng)值的數(shù)量;Q代表異質(zhì)性檢驗統(tǒng)計量。

本研究雖未能直接驗證社交媒體使用與錯失焦慮的U形關(guān)系, 但結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者存在高相關(guān)(Gignac & Szodorai, 2016), 且高于百年來社會心理學(xué)研究中的平均相關(guān)性0.21 (Richard et al., 2003)。該結(jié)果表明二者可能呈現(xiàn)的是典型的線性關(guān)系, 而數(shù)字恰到好處假說(Przybylski & Weinstein, 2017)的觀點(diǎn)則有待進(jìn)一步驗證。事實上, 當(dāng)下研究中對該觀點(diǎn)也存在爭論, 如有研究發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與幸福感的關(guān)系呈現(xiàn)出二次函數(shù)的關(guān)系, 回答“每周使用幾次”的人比回答“幾乎每天使用”和“從不使用”的人幸福感更高(Bruggeman et al., 2019), 但也有研究發(fā)現(xiàn), 數(shù)字媒體使用與抑郁間不呈U型關(guān)系(Houghton et al., 2018)。未來應(yīng)檢驗該觀點(diǎn)是否僅限于探討社交媒體使用與積極心理變量間的關(guān)系(Houghton et al., 2018)。另外, 本結(jié)果得到的社交媒體使用與錯失焦慮的相關(guān)為0.35, 高于以往元分析中關(guān)于社交媒體使用與孤獨(dú)感(= 0.11)、抑郁(= 0.13)及壓力(= 0.13)等內(nèi)化問題的相關(guān)(Liu, Baumeister et al., 2019), 說明社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系比與孤獨(dú)感、抑郁及壓力的關(guān)系更為密切。

4.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

元分析從宏觀上得出的社交媒體使用與錯失焦慮的總體相關(guān)程度, 并不是對既有研究中未獲得支持的個別研究的否定和推翻, 兩者的關(guān)系很可能受到了某些變量的調(diào)節(jié)或干擾, 本研究通過檢驗發(fā)現(xiàn)：

從被試特征來看。性別和年齡對社交媒體使用與錯失焦慮的調(diào)節(jié)作用均不顯著, 未支持假設(shè)2和假設(shè)3, 說明社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系中存在跨性別和跨年齡的趨同效應(yīng)。該結(jié)果支持了某些實證研究中得到的結(jié)果(Barry et al., 2017; Burnell et al., 2019; Casale et al., 2018; Tomczyk & Selmanagic-Lizde, 2018; Wegmann et al., 2017), 也與某些類似的元分析結(jié)果一致。如有元分析發(fā)現(xiàn), 社交媒體使用與抑郁以及心理幸福感的關(guān)系同樣不受性別和年齡因素的影響(Huang, 2017; Liu, Baumeister et al., 2019; 劉詔君等, 2018; Vahedi & Zannella, 2019)。說明隨著社交媒體不斷迭代和更新, 其提供的內(nèi)容可能越來越能夠滿足用戶個性化的需求, 因而對不同性別及不同年齡的群體同樣具有吸引力(Dempsey et al., 2019; 張亞利等, 2020)。如最近關(guān)于美國的一項調(diào)查顯示, 主流媒體Facebook使用的年齡差異并不明顯, 在各個年齡段中都相對普遍, 這可能給不同年齡段和不同性別的個體帶來相似的影響, 如催生錯失焦慮和抑郁等不良情緒(劉詔君等, 2018 ;Vahedi & Zannella, 2019)。但本研究中涉及的年齡群體未涵蓋兒童和老年人, 在結(jié)果的推廣上需要注意。

從測量特征來看。首先, 社交媒體使用測量指標(biāo)對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)作用顯著。社交媒體使用成癮與錯失焦慮的相關(guān)要強(qiáng)于社交媒體使用頻率、社交媒體使用時間和社交媒體使用強(qiáng)度。結(jié)果驗證了假設(shè)4, 支持了某些實證研究中的結(jié)果(Can & Satici, 2019; Dempsey et al., 2019), 也同社交媒體使用與抑郁(劉詔君等, 2018; Vahedi & Zannella, 2019)及自尊(Saiphoo et al., 2020)的元分析結(jié)果類似。原因在于衡量社交媒體使用的標(biāo)準(zhǔn)不同。社交媒體使用強(qiáng)度、頻率和時間反映的是個體的日常使用習(xí)慣或非病理性狀態(tài)。社交媒體使用成癮反映的是一種過度使用、失去控制的病理性狀態(tài)。個體在使用過程中不僅時間損耗多, 而且卷入程度深, 往往會對社交媒體形成依賴性, 因而對個體的心理健康影響更大, 伴隨的錯失焦慮感更高(Buglass et al., 2017; 馬建苓, 劉暢, 2019; Monacis et al., 2017)。其次, 錯失焦慮測量工具對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著, 未支持假設(shè)5。這可能反映了三種測量工具的趨同性。FoMOs-L屬于FoMOs-P的修訂版, 在修訂過程中雖然刪除了2個題目, 但本結(jié)果發(fā)現(xiàn), 其并沒有造成明顯的測量衰減, 甚至在剔除了一些不合時宜的題目后與錯失焦慮的相關(guān)比原量表略高。FoMOs-W屬于FoMOs-P的改編版, 雖然加入了一些新項目, 但12個題目中仍以FoMOs-P為主, 保留了其中的7個項目, 所以兩者與社交媒體使用的相關(guān)相差無幾。

從媒體特征來看。社交媒體類型對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著, 結(jié)果支持了假設(shè)6。首先, Instagram使用與錯失焦慮的相關(guān)要高于Facebook。兩者均包含圖像內(nèi)容, 但Facebook是一種綜合性的社交媒體, 且內(nèi)容以文本為主(de Lenne et al., 2020)。Instagram完全以圖像為導(dǎo)向, 以一種快速、美妙和有趣的方式將隨時抓拍下的圖片彼此分享, 其提供信息的即時性、精彩性和豐富性更強(qiáng), 個體對其向往程度更高, 會更擔(dān)心錯失這種新奇的體驗(Rozgonjuk et al., 2020; Scott & Woods, 2018)。此外, 接觸此類帶有積極化偏向的圖像信息會導(dǎo)致認(rèn)知偏差——認(rèn)為他人的體貌特征更好、生活更多彩。這會激起個體更多的錯失焦慮感, 促使其產(chǎn)生持續(xù)關(guān)注他人動態(tài)變化的心理欲求(吳漾等, 2020)。其次, Instagram使用與錯失焦慮的相關(guān)比Snapchat要高。兩者的內(nèi)容均以圖像為導(dǎo)向, 但I(xiàn)nstagram具有開放性, 用戶信息接收的范圍更廣。Snapchat具有封閉性, 大多是熟人社交, 信息接受的范圍較窄(Franchina et al., 2018), 并且Snapchat用戶主要使用該平臺發(fā)送幽默性內(nèi)容, 而非個人的新穎動態(tài)(Burnell et al., 2019), 因而激起的錯失焦慮感比Instagram少。最后, Facebook使用與Snapchat使用同錯失焦慮的相關(guān)差異不顯著。這可能是因為兩者都具有封閉性(Franchina et al., 2018), 使得個體的社交范圍和信息接受范圍受限, 導(dǎo)致媒體上熟人的社交信息帶給個體的心理沖擊類似(Thorisdottir et al., 2019), 因而與錯失焦慮的相關(guān)無顯著差異。需注意的是, 國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究處于起步狀態(tài), 還少有研究關(guān)注具體的社交媒體使用(如, 抖音、微信等)與錯失焦慮的關(guān)系, 未來可待研究豐富后, 進(jìn)一步同國外的研究進(jìn)行詳細(xì)對比。

從文化特征來看。個體主義指數(shù)對社交媒體使用與錯失焦慮關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著, 未支持假設(shè)7, 表明兩者關(guān)系可能存在跨文化趨同效應(yīng)。其它有關(guān)網(wǎng)絡(luò)使用與抑郁和孤獨(dú)感的元分析(Tokunaga, 2017), 以及社交媒體使用與心理幸福感的元分析(Liu, Baumeister et al., 2019)也未發(fā)現(xiàn)文化差異。這可能與全球文化的融合有關(guān), 東方國家雖然受傳統(tǒng)文化的影響, 集體主體色彩較為濃厚, 但隨著時代的變遷, 全球文化呈現(xiàn)出的是集體主體式微, 個體主義上升, 多元文化共存的局面。因此, 社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系受文化影響的程度較小(Cai et al., 2018; 黃梓航等, 2018)。最近的研究也的確發(fā)現(xiàn), 社交媒體使用和錯失焦慮在全球范圍內(nèi)都成為了較為普遍的現(xiàn)象(Baker et al., 2016; Reyes et al., 2018; Tra? & ?ztemel, 2019)。但值得注意的是, 全球文化的分類目前仍然存在著爭論。本研究參照既有研究(Liu, Baumeister et al., 2019)僅嘗試從集體主義和個體主義的角度切入, 對社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系進(jìn)行了探討?；诒狙芯康拈_放數(shù)據(jù), 將來仍可進(jìn)一步開展跨文化的比較分析。

4.3 研究意義、不足與展望

本研究利用元分析從總體上探討了社交媒體使用與錯失焦慮的相關(guān)強(qiáng)度以及可能的調(diào)節(jié)因素, 初步澄清了目前大眾傳播的社會認(rèn)知理論和數(shù)字恰到好處假說之間的爭論, 為該主題的深入研究提供了證據(jù)支持。首先, 本結(jié)果發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與錯失焦慮存在高相關(guān), 說明兩者關(guān)系頗為密切, 一定程度上支持了大眾傳播的社會認(rèn)知理論(Bandura, 2001; Valkenburg et al., 2016), 同時也為該領(lǐng)域開展貝葉斯統(tǒng)計分析提供了信息參照。其次, 本研究還發(fā)現(xiàn)社交媒體使用的測量指標(biāo)能夠?qū)ι缃幻襟w使用與錯失焦慮的關(guān)系產(chǎn)生影響。對于科研工作者而言, 今后開展具體研究時, 可根據(jù)具體情況注意選取恰當(dāng)?shù)臏y量指標(biāo), 以便更加精準(zhǔn)的考察兩者間的關(guān)系。此外, 本研究還發(fā)現(xiàn)Instagram這類以圖像為中心并且開放度較高的媒體比Facebook這類以文本為中心且開放度較低的媒體與錯失焦慮的關(guān)系更強(qiáng)。雖然這些媒體并非國內(nèi)流行的, 但該結(jié)果同樣對國內(nèi)的社交媒體使用者具有啟示作用。需要特別關(guān)注以圖像為中心的社交媒體使用, 尤其注意不要過度使用, 以免催生較多的錯失焦慮感。最后, 本研究發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與錯失焦慮的相關(guān)在不同性別和年齡群體中表現(xiàn)類似。這提示針對本主題的心理健康教育和社會心理服務(wù)工作應(yīng)該注重實施的覆蓋面, 構(gòu)建大中小幼心理健康教育一體化建設(shè)新格局(俞國良, 張亞利, 2020), 在不同的年齡階段均要強(qiáng)調(diào)社交媒體的合理使用, 以防止個體出現(xiàn)錯失焦慮進(jìn)而影響其身心健康和生活質(zhì)量。

本研究也存不足之處, 首先, 由于當(dāng)下測量社交媒體使用的工具頗為分散, 難以滿足調(diào)節(jié)變量的分組標(biāo)準(zhǔn), 因此本研究未探討社交媒體使用測量工具是否影響了兩者的關(guān)系。將來應(yīng)注重社交媒體測量工具的標(biāo)準(zhǔn)化, 以便更加精準(zhǔn)的把握社交媒體使用與錯失焦慮的關(guān)系。其次, 由于亞組分析時個別亞組之間效應(yīng)值個數(shù)差異較大, 這可能會對結(jié)果產(chǎn)生一定的影響, 未來待資料豐富后可進(jìn)一步確認(rèn)本研究的亞組分析結(jié)果是否穩(wěn)健。此外, 由于目前針對國內(nèi)特定社交媒體開展的研究較少, 使得國內(nèi)外的不同社交媒體難以進(jìn)行對比分析, 未來可基于本研究的開放數(shù)據(jù), 待國內(nèi)研究豐富后進(jìn)一步加以比較。最后, 本研究在論述時, 僅依據(jù)目前的縱向和實驗研究結(jié)果聚焦于社交媒體使用作用于錯失焦慮這一視角, 但元分析得到的結(jié)果僅能表明社交媒體使用與錯失焦慮存在線性相關(guān), 不能揭示兩者間的因果關(guān)系。未來還需要展開更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖粉櫻芯恳越沂緝烧叩膭討B(tài)變化規(guī)律。

5 研究結(jié)論

(1)社交媒體使用與錯失焦慮存在顯著正相關(guān), 社交媒體使用水平較高的個體錯失焦慮水平也更高, 反之亦然; (2)兩者的相關(guān)受社交媒體使用測量指標(biāo)的調(diào)節(jié), 社交媒體使用成癮與錯失焦慮的相關(guān)最高, 社交媒體使用頻率與錯失焦慮的相關(guān)最低; (3)兩者的相關(guān)受社交媒體類型的調(diào)節(jié), 同Snapchat、Facebook相比, Instagram使用與錯失焦慮的相關(guān)更強(qiáng); (4)兩者的相關(guān)不受性別、年齡、錯失焦慮測量工具和個體主義指數(shù)的調(diào)節(jié)。

致謝：感謝臺州市教育監(jiān)測與科學(xué)研究院助理研究員王潔、南京師范大學(xué)胡傳鵬博士、寧夏大學(xué)丁鳳琴博士、西南大學(xué)滕召軍博士為本文修改提供的寶貴建議。

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The relationship between social media use and fear of missing out: A meta-analysis

ZHANG Yali, LI Sen, YU Guoliang

(School of Education, Renmin University of China, Beijing, 100872, China) (Institute of Psychology, Renmin University of China, Beijing, 100872, China)

Social media use and fear of missing out are both common phenomena in our daily life. Numerous studies have discussed the relationship between these two variables, but the results were mixed. Theoretically, there are two main arguments about the relationship between social media use and fear of missing out. To be specific, the social cognitive theory of mass communication suggested that there was a significant positive correlation between the two variables, while the digital goldilocks hypothesis argued that there may be a U-shaped relationship instead of a significant linear correlation between the two. Empirically, the effect sizes of this relationship reported in the existing literature were far from consistent, with r values ranging from 0 to 0.75. Therefore, this meta-analysis was conducted to explore the strength and moderators of the relationship between social media use and fear of missing out.

Through literature retrieval, 65 studies consisting of 70 independent effect sizes that met the inclusion criteria were selected. In addition, a random-effects model was selected to conduct the meta-analysis in Comprehensive Meta-Analysis 3.3 software, aiming at testing our hypotheses. The heterogeneity test illustrated that there was significant heterogeneity among 70 independent effect sizes, indicating that the random-effects model was appropriate for subsequent meta-analyses. Based on the funnel plot and Egger’s test of regression to the intercept, no significant publication bias was found in the included studies.

The main effect analysis indicated a significant positive correlation between social media use and fear of missing out (= 0.38). The moderation analyses revealed that the relationship between social media use and fear of missing out was moderated by the indicator of social media use, as well as the type of social media. Specifically, compared with the frequency, the time as well as the intensity of social media use, social media use addiction had the strongest correlation with fear of missing out; compared with Snapchat and Facebook, Instagram had the strongest correlation with fear of missing out. Other moderators such as gender, age, measurement tools of fear of missing out as well as individualism index did not moderate the relation between these two constructs. The results supported the media effect model, which suggested that social media use, especially social media use addiction may be an important risk factor for individuals’ fear of missing out. Longitudinal studies are needed in the future to explore the dynamic relationship between social media use and fear of missing out.

fear of missing out, social media, social networking sites, meta-analysis

2020-08-11

* 中國人民大學(xué)2019年度拔尖創(chuàng)新人才培育資助計劃成果。

俞國良, E-mail: yugllxl@sina.com

B849: C91