蓝牙感知的社交存在与即时活力及延迟疲劳的关联：多方法时间序列分析揭示社交情绪动态

本研究通过结合蓝牙设备计数(Bluetooth-sensed social presence)与经验取样法(ESM)，探索了自然环境中社交存在与情绪状态的复杂时间动态。研究人员采用线性混合效应模型(LMM)、连续时间结构方程模型(CTSEM)和多状态马尔可夫模型(MSM)分析3,716次评估数据，发现社交存在与即时活力(vigor)提升和延迟疲劳(fatigue)相关，峰值效应出现在接触后3-4小时。该研究为理解社交互动的情绪代价-收益平衡提供了新视角，对城市环境设计和社会心理健康干预具有重要启示。

　　

在现代社会中，人们不断面临社交互动的双重效应：既能带来即时愉悦，又可能引发后续疲惫。这种矛盾现象引发了心理学界的长期关注，但传统研究受限于实验室环境或回顾性自我报告的局限性，难以捕捉真实世界中社交情绪动态的精细时间轨迹。更关键的是，现有理论如社会基线理论(Social Baseline Theory)强调社交的减压作用，而社会稳态负荷(Social Allostatic Load)假说则指出社交资源消耗，二者如何在不同时间尺度上协调作用尚不明确。

为解决这一科学问题，奥地利克雷姆斯健康科学大学心理学与心理动力学系的David Willinger和Stefan Stieger团队开展了一项创新研究。他们采用多方法融合策略，通过智能手机应用程序ESMira收集80名参与者两周内的3,716次情绪评估数据，同时利用蓝牙扫描技术被动记录123,574次社交环境数据。研究结合三种前沿分析方法：线性混合效应模型(LMM)量化即时与延迟效应，连续时间结构方程模型(CTSEM)解析双向动态关系，多状态马尔可夫模型(MSM)刻画宏观情绪状态转换。相关成果发表在跨学科期刊《iScience》上。

关键技术方法包括：(1)经验取样法(ESM)通过智能手机程序ESMira实现高频情绪数据采集；(2)蓝牙传感技术作为社交存在客观指标；(3)线性混合效应模型(LMM)分析嵌套数据结构；(4)连续时间结构方程模型(CTSEM)建模连续过程；(5)多状态马尔可夫模型(MSM)识别离散情绪状态转换。参与者通过Prolific平台招募，完成包含16项情绪量表(EMOSTAT)的生态瞬时评估。

【样本特征与社交存在测量的验证】
研究验证了蓝牙设备计数(logN_BT
)与2米范围内自报人数(logN_people
)高度相关(β=0.65)，证实蓝牙可作为社交存在有效代理。通用性分析显示情绪量表信度优异(ρ²

0.93)。

【线性混合效应模型】
即时效应显示，社交存在与活力正相关(β₄₀
=0.08,p<0.001)、与沮丧(dejection)负相关(β₂₀
=-0.06,p<0.01)。滞后分析发现社交存在预测3-4小时后疲劳升高(β₃₀
=0.07,p<0.01)，呈现"先获益后代价"模式。

【连续时间结构方程模型】
CTSEM揭示双向动态：社交存在提升负面情绪状态(a=3.04)，而负面情绪又减少后续社交接触(a=-1.42)。情境控制(situation control)显著调节这一关系(b=-0.19)。

【多状态马尔可夫模型】
识别出活力(vigorous)和疲劳(fatigued)两种状态，前者更持久(平均停留10.72天vs 6.20天)。蓝牙设备数增加使活力→疲劳转换风险提高25%(HR=1.25)。

这项研究通过多时间尺度分析，首次系统描绘了社交存在对情绪状态的"双相效应"：即时情绪提升伴随延迟资源消耗。结果支持社会基线理论关于社交减压的即时机制，同时为社会稳态负荷假说提供实证依据——3-4小时的效应延迟可能反映神经内分泌系统的调节过程。方法学上，蓝牙传感与多模型融合策略为生态心理学研究树立新范式。实践层面，发现提示城市规划需考虑"社交恢复期"，而临床干预可针对情绪状态转换风险窗口。未来研究可结合生理指标(如皮质醇)进一步阐明机制，并探索人格特质的调节作用。