从活跃用户到被动观看者：TikTok使用行为特征与心理健康预测因素的分析

《Acta Tropica》：From active users to passive watchers: Profiles of TikTok engagement and mental health predictors

本研究基于I-PACE理论框架，采用潜类别分析（LPA）和多项式逻辑回归，探讨了中国715名青年TikTok用户使用模式与心理病理学及认知情感脆弱性的关系。结果显示，用户可分为四类：极简用户（6.7%）、高问题性被动观看者（38.0%）、中等使用用户（42.4%）和低问题性积极用户（12.0%）。基线心理因素如高生活满意度、低社交焦虑和情绪调节困难显著预测用户群体分类，支持I-PACE模型在短视频平台的应用。

　　TikTok作为一种全球流行的短视频平台，其用户行为模式呈现出显著的多样性。研究表明，用户在使用该平台时，可能涉及被动观看、参与互动以及内容创作等多种行为，而这些行为的组合与用户面临的问题性使用风险之间存在复杂关系。本研究通过一项对715名中国年轻成年人的双时间点追踪调查，结合潜在剖面分析（LPA）和多分类逻辑回归方法，探讨了不同心理特质如何影响用户在TikTok上的使用模式及其问题性使用倾向。研究结果揭示了用户行为与心理状态之间的关联，为理解短视频平台使用中的个体差异提供了新的视角。

研究发现，TikTok用户在使用行为和问题性使用风险方面存在显著的异质性。基于对TikTok使用频率和问题性使用倾向的分析，研究人员识别出四种不同的用户剖面：最低风险的“Minimal Users”（6.7%）、问题性使用倾向较高的“Passive Watchers with High Problematic Use Tendencies”（38.0%）、问题性使用倾向较轻的“Moderate Users with Mild Problematic Use Tendencies”（42.4%）以及积极使用但问题性倾向较低的“Active Users with Low Problematic Use Tendencies”（12.0%）。这些剖面不仅反映了用户在短视频平台上的日常互动方式，还揭示了他们面临问题性使用风险的不同程度。

研究进一步探讨了这些剖面的形成是否与个体的心理健康状况及相关的心理脆弱性有关。结果表明，较高的生活满意度、较低的社会焦虑和较低的无聊倾向在基线阶段预测了用户更可能属于“Active Users”剖面，而不是“Passive Watchers”或“Moderate Users”。“Passive Watchers”剖面则与更高的情绪调节困难有关，这种情绪调节困难可能促使用户更依赖TikTok来缓解负面情绪或寻求刺激，从而增加问题性使用的风险。值得注意的是，尽管在单变量分析中“Passive Watchers”表现出较高的抑郁水平，但在多变量模型中，这一变量并未显示出显著的预测作用，这可能意味着抑郁的影响是通过其他心理脆弱性间接体现的。

研究还发现，用户在TikTok上的总使用时间并不直接决定其问题性使用风险。例如，“Active Users”虽然在平台上花费了大量时间，但其问题性使用倾向却相对较低。这与以往研究中对高使用时间与高问题性使用风险之间简单线性关系的假设有所不同。该结果表明，用户的使用行为模式，而非单纯的使用时长，可能是影响问题性使用风险的关键因素。例如，高参与度和内容创作行为可能有助于增强用户的社会联系和自我表达，从而降低问题性使用的风险。

此外，研究强调了心理脆弱性在问题性使用风险中的作用。I-PACE理论框架（Brand等，2016；Brand等，2019）提出，个人特征（P因子）如心理障碍，可能通过影响情绪和认知过程（A和C因子）来塑造特定的使用行为，这些行为最终可能导致问题性互联网使用（PIU）。在本研究中，发现情绪调节困难和无聊倾向是问题性使用行为的重要预测因素，而较高的生活满意度和社会适应能力则与较低的风险相关。这些发现支持了I-PACE理论的假设，即个体的心理状态和认知特征在决定其使用行为方面起着关键作用。

在用户剖面的特征分析中，研究人员发现“Active Users”表现出最佳的心理健康状况，而“Passive Watchers”则在多个心理健康指标上得分较低。这表明，用户的使用行为不仅仅是对平台功能的简单反应，而是与他们的情绪状态和心理需求密切相关。例如，被动观看行为可能与信息获取和监控有关，而参与互动和内容创作则可能涉及社交关系建立和自我表达的需求。因此，用户的行为模式可以被视为其心理状态的外在表现。

研究还指出，用户在使用TikTok时，可能会受到平台机制的影响。例如，内容创作最初受到流量奖励的激励，但随着平台和算法的不断优化，创作者需要满足更多标准，这可能导致内容创作逐渐商业化。这种变化可能影响用户的使用动机，使其从最初的娱乐和社交转向更注重利益和表现。因此，平台设计在塑造用户行为方面扮演着重要角色。

在方法上，本研究采用LPA来识别用户剖面，并结合多分类逻辑回归分析来探讨基线心理状态如何预测后续的剖面归属。研究结果显示，LPA方法能够有效地捕捉用户在短视频平台上的多样化行为模式，并区分出不同风险水平的用户群体。通过这种方法，研究人员能够更全面地理解用户行为与心理状态之间的关系，为后续研究提供理论支持和实证依据。

研究的局限性也值得关注。首先，虽然本研究涵盖了TikTok使用的主要维度，但并未涉及诸如公共与私人使用、社交与非社交使用等其他潜在因素。这些因素可能对用户的使用行为和问题性使用风险产生影响，未来研究可以进一步探讨这些变量的作用。其次，本研究的时间跨度仅为两个月，因此无法全面了解心理脆弱性对使用行为的长期影响。未来研究可以考虑更长的追踪周期，以评估这些因素的持续作用。此外，研究样本主要由成年人组成，未能涵盖儿童和青少年群体，这可能限制研究结果的普遍适用性。未来研究可以优先关注年轻用户，以更全面地理解短视频平台使用中的心理影响。

综上所述，本研究通过识别TikTok用户的四种剖面，揭示了心理状态和行为模式之间的复杂关系。研究结果不仅有助于理解短视频平台使用中的个体差异，还为制定针对不同用户群体的干预措施提供了依据。同时，研究支持了I-PACE理论框架，表明个人特征、情绪和认知过程在塑造用户行为方面起着重要作用。这些发现对于优化平台设计、提升用户心理健康以及制定有效的干预策略具有重要意义。