青年数字心理健康平台中用户性格优势与参与模式的纵向观察研究：基于性格特质预测持续参与行为

数字心理健康干预面临用户参与度低的挑战，本研究通过分析6967名12-25岁青年在MOST（Moderated Online Social Therapy）平台的行为数据，发现"社会和谐性（social harmony）"特质者初期参与度高但流失快，而"积极决断力（positive determination）"和"勇气创造力（courage and creativity）"特质者呈现稳定参与模式。研究为基于性格优势的个性化干预设计提供了实证依据，对提升数字疗法长期有效性具有重要意义。

　　

在全球范围内，青少年心理健康问题已成为重大公共卫生挑战，75%的精神障碍在25岁前发病。尽管数字心理健康干预（digital mental health interventions）提供了可扩展的解决方案，但用户参与度低仍是制约其疗效的关键瓶颈。澳大利亚墨尔本大学的Alicia J Smith团队发现，传统干预的脱落率高达54.67%，而整合临床支持与社交功能的MOST平台虽将12周留存率提升至40%，仍存在显著的参与衰减现象。这引发了一个核心问题：如何根据用户个体特征优化参与模式？

为破解这一难题，研究人员创新性地将性格优势理论引入数字健康领域。性格优势（character strengths）作为积极心理学概念，指个体在认知、情感和行为中表现出的正向特质，不同于传统人格特质，更侧重可塑性。研究团队假设，不同性格优势维度可能预测用户与平台的交互模式，从而为个性化设计提供靶点。

研究团队采用纵向观察设计，分析了2021年8月至2023年7月期间6967名12-25岁MOST平台用户的完整行为轨迹。通过60项VIA性格优势问卷（Values in Action Inventory of Strengths）收集基线数据，结合平台记录的四种参与指标：使用时长、会话次数、社交网络互动和临床消息量。采用探索性因子分析提取出三大性格维度："社会和谐性"（含公平、团队合作等特质）、"积极决断力"（希望、热情等）和"勇气创造力"（勇气、幽默等）。运用加速失效时间模型和线性混合效应模型，揭示了性格特质与参与模式的动态关联。

关键实验技术包括：1）基于最大似然估计的探索性因子分析确定性格维度；2）采用对数正态分布的加速失效时间模型分析脱落风险；3）线性混合效应模型追踪12周内的参与轨迹；4）来自澳大利亚全国性青年心理健康服务的真实世界队列数据。

研究结果呈现显著差异：

1. 1.

   时间至脱落分析

   社会和谐性高分用户的脱落风险系数为-0.15，意味着其持续使用时间较其他用户缩短15%。正在接受线下治疗的用户同样表现出加速脱落（系数=-0.60）。

2. 2.

   平台使用时长

   社会和谐性特质与初期高使用量（β=-.01, P<.001）但快速衰减相关，而积极决断力（β=.01, P<.001）和勇气创造力（β=.01, P=.008）特质者呈现"慢热但稳定"模式。

3. 3.

   会话频次分析

   社会和谐性用户初期会话更多但下降更快（β=-.00, P=.02），积极决断力用户则保持稳定会话节奏（β=.00, P=.003）。勇气创造力特质与总体低会话量相关（β=-.03, P=.008）。

4. 4.

   社交网络使用

   出乎意料的是，性格优势未能预测社交功能使用（所有P>0.05），但年龄显著影响临床消息量（β=.28, P<.001），年长者更倾向与临床团队互动。

讨论部分揭示了三点理论价值：首先，验证了PSD（Persuasive Systems Design）框架中"个性化"原则的适用性，证明性格特质可作为定制化干预的生物学标记。其次，发现社会和谐性特质者的"高开低走"模式，可能源于其对人际反馈的依赖与数字环境的不匹配。最后，积极决断力特质者的持续参与支持了自我决定理论（Self-Determination Theory），其内在动机更适应自主性较强的数字干预。

临床转化方面，研究建议：对社会和谐性用户强化中后期社交支持，对勇气创造力用户引入游戏化（gamification）元素，对积极决断力用户采用测量导向治疗（Measurement-Based Care）。这些发现为《Journal of Medical Internet Research》强调的"精准数字健康"提供了实证支持，标志着心理健康干预从"一刀切"向"量体裁衣"模式转变的关键进展。