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针对数字积极心理学干预机制研究不足的问题，研究人员运用网络干预分析（NIA）对 “5 Ways to Wellbeing for All (5waysA)” 干预展开研究，发现其主要通过直接增强积极情绪提升健康，为完善相关理论框架及干预策略提供依据。
在快节奏的现代社会，心理健康问题如同隐藏的冰山，成为全球社会的重大挑战。尽管数字积极心理学干预（PPIs）被证实能有效提升幸福感、减少心理问题，但其作用路径却像被迷雾笼罩，鲜少有人深入探索。现有的干预机制研究面临诸多困境：心理现象和干预过程难以精准测量，方法学挑战重重，研究容易受偏倚影响，且多数研究样本量不足，难以揭示复杂的心理网络交互作用。与此同时，心理健康 outcomes 本身是一个由症状和特质构成的动态网络，干预如何影响这些网络节点的直接和间接关联，仍是亟待解答的科学问题。
为了拨开这层迷雾，来自挪威的研究人员开展了一项具有突破性的研究。他们聚焦于基于 “Five Ways to Wellbeing” 框架的数字化多成分积极心理学干预（MPPIs）——“5 Ways to Wellbeing for All (5waysA)”，试图通过创新的分析方法，解码其促进健康的内在逻辑。这项研究成果发表在《Behaviour Research and Therapy》，为理解数字健康干预的作用机制提供了新视角。
研究人员采用了网络干预分析（Network Intervention Analysis, NIA）这一前沿技术。该研究的数据源自一项在挪威开展的大型随机对照试验（RCT），共纳入 963 名参与者，随机分为干预组和对照组。研究在基线（T1）、干预 4 周（T2）及干预 10 周后（T3）三个时间点，收集了包括生活满意度量表（SWLS）、心理繁荣量表（Flourishing Scale）和积极情绪相关问题的测量数据。通过混合图模型（MGMs）构建网络，纳入治疗分配变量作为二元节点，运用 L1 正则化（lasso）筛选关键边，并通过自助法（bootstrapping）评估边权重的准确性，系统分析干预对幸福感各维度的直接和间接影响。
研究结果
1. 干预对积极情绪的直接效应
在总和得分网络分析中，仅积极情绪节点在干预完成后（T3）与治疗分配变量存在条件依赖关系。自助法估计该边权重为 0.14，尽管置信区间较宽，但提示干预与积极情绪提升的潜在关联。这表明 5waysA 干预的核心作用路径是直接增强积极情绪，而非通过其他幸福感维度间接起效。
2. 幸福感网络的内部关联
在各时间点的项目水平和总和得分网络中，幸福感的不同维度（如生活满意度、心理繁荣、积极情绪）呈现强相关性。其中，生活满意度与心理繁荣、积极情绪与心理繁荣之间的关联强度高于生活满意度与积极情绪的关联。这说明心理繁荣可能是幸福感网络中的核心节点，而积极情绪的提升可能通过强化这一核心节点间接促进整体幸福感。
3. 网络稳定性与预测性
从基线到干预后，幸福感网络的预测性（predictability）略有提升，表明干预可能增强了幸福感各维度之间的交互稳定性。强度中心性（strength centrality）分析显示，生活满意度在项目水平网络中始终占据核心地位，而心理繁荣总和得分节点在总和网络中中心性最高，提示不同分析层面的核心节点存在差异。
研究结论与意义
这项研究首次将 NIA 应用于数字化 MPPIs 的机制分析，证实 5waysA 干预主要通过直接提升积极情绪发挥作用，为 “Five Ways to Wellbeing” 理论框架提供了实证支持。研究结果表明，积极情绪可能是数字健康干预的关键靶点，其作用符合 “Broaden-and-Build Theory” 等积极心理学理论，即通过激活积极情绪拓宽认知和行为模式，进而构建长期心理资源。
尽管研究存在样本代表性局限（如高教育背景参与者比例较高）、未纳入心理健康问题测量等不足，但其创新的网络分析方法为干预机制研究提供了新范式。未来研究可进一步扩大样本量，结合密集纵向测量（如生态瞬时评估，EMA），深入探索个体层面的动态变化路径，同时关注 “科技公平（tech-quity）”，确保数字干预的普惠性。这项工作不仅深化了对积极心理学干预机制的理解，也为优化数字化健康促进策略、推动心理健康干预的精准化发展奠定了基础。
