互联网使用能否保护老年人心理健康？COVID-19大流行期间社交连接度的调节作用分析

本研究探讨了COVID-19大流行期间老年人互联网使用与心理健康的关系，重点分析了健康和政府信息搜索行为与抑郁情绪变化的关联，并揭示了社交连接度的关键调节作用。研究人员基于欧洲健康、老龄与退休调查（SHARE）的30,076名50岁以上成年人数据，发现政府信息搜索增加会加剧抑郁情绪，而健康信息搜索具有保护作用；社交连接度可通过补偿机制缓解非网络使用者的风险，但也可能因政策分歧加剧网络使用者的心理压力。该研究为危机时期老年人心理健康干预提供了双重资源（线上/线下）交互的理论框架，发表于《Computers in Human Behavior Reports》。

　　

在COVID-19大流行的特殊背景下，老年人的心理健康问题成为全球关注的焦点。社交隔离政策和数字化服务的快速普及，使得互联网使用与线下社交资源的交互作用显得尤为关键。然而，现有研究存在三个显著空白：多数聚焦早期封锁阶段而忽略后期动态变化；对健康/政府信息搜索这类低技术门槛但高需求的应用关注不足；缺乏对线上行为与线下社交网络交互机制的系统探讨。这些空白使得我们难以理解数字时代老年人心理健康的保护性因素与风险因素的复杂平衡。

为填补这些空白，研究人员利用欧洲健康、老龄与退休调查（SHARE）第8轮（2019年）和第二次COVID专项调查（2021年）的数据，对27个国家30,076名50岁以上成年人开展多水平逻辑回归分析。研究创新性地构建了四重理论机制框架，通过追踪大流行不同阶段抑郁情绪的变化轨迹，系统评估了两种互联网使用行为（健康信息搜索和政府信息搜索）与抑郁情绪的关联，并首次揭示了疫情前社交连接度（social connectedness）的调节作用。

研究方法的核心在于：1）采用多国纵向队列SHARE的标准化数据，通过多分类逻辑回归建模；2）测量抑郁情绪变化分为"无抑郁""稳定抑郁"和"加重抑郁"三类；3）社交连接度采用Litwin和Stoeckel开发的复合指数（0-20分），包含社交网络规模、地理邻近性、接触频率等维度；4）控制年龄、教育、收入等混杂因素后，分别以稳定网络使用者和非使用者为参照组检验交互效应。

研究结果呈现出显著的"行为类型分化"现象。在健康信息搜索方面：增加搜索频率使稳定抑郁风险降低36%（RRR=0.642），支持互联网的保护作用假设（H1a）；但社交连接度通过"担忧缓解机制"（H4）显著减弱新增用户的抑郁风险（交互项RRR=0.565）。政府信息搜索则显示相反模式：新增用户抑郁加重风险上升59%（RRR=1.594），且社交连接度通过"政策冲突机制"（H5）使稳定使用者的风险进一步恶化（交互项RRR=1.637）。

更深入的调节分析揭示了社交资源的"双刃剑"特性。对网络非使用者，深度社交连接通过"资源补偿机制"（H2）显著降低政府信息缺失者的抑郁风险（交互项RRR=0.611）；但对减少网络使用者，却因"依赖负担机制"（H3）导致抑郁风险倍增（交互项RRR=2.082）。这种矛盾效应在各国数字化基础设施分析中得到强化——基本网络技能普及率高的国家，老年人抑郁风险更低，但高频使用者反而因"末日刷屏"（doomscrolling）效应面临风险。

讨论部分强调了三重理论贡献：1）验证了"数字-社交"资源交互的四重机制模型，突破传统单维分析框架；2）揭示政府信息搜索的特殊风险性，可能与疫情政治化引发的社交冲突有关；3）提出"适度的数字参与"与"优质的社交连接"组合才是最优保护方案。这些发现不仅解释了疫情期间混合证据的产生机制，更为后疫情时代设计分层心理健康干预提供了新思路——对数字弱势群体应强化社交支持网络，而对高频网络使用者需警惕信息过载带来的社交关系紧张。

该研究的现实意义在于：随着电子政务（e-government）和数字医疗（e-health）服务的常态化，理解数字排斥（digital exclusion）与社交隔离的协同效应变得至关重要。研究建议公共卫生政策应同步推进"数字包容计划"和"社区连接强化"，特别是在应对未来公共卫生危机时，需要建立线上线下融合的心理健康支持体系。值得注意的是，研究发现的"政策信息-社交冲突"传导机制，可能同样适用于其他社会重大争议事件（如疫苗接种、气候政策等），这为老龄化社会的危机管理提供了重要启示。