信息与社交超载对学业表现的影响机制：社交媒体疲劳(SNF)、认知耗竭(CE)与自我控制(SC)的调节作用

本研究通过结构方程模型（SEM）揭示信息超载（IO）通过引发社交媒体疲劳（SNF）和认知耗竭（CE）负向影响学业表现（AP）的机制，并证实自我控制（SC）在IO→SNF路径中起关键调节作用（β= -0.24, p<0.01），为数字时代大学生心理健康与学术成就的干预策略提供了理论依据。

　　

研究亮点 (Highlights)

信息超载（IO）显著推高社交媒体疲劳（SNF）水平（β=0.68, p<0.001）

社交媒体疲劳（SNF）直接引发认知耗竭（CE）（β=0.72, p<0.001）

认知耗竭（CE）对学业表现（AP）产生负向影响（β=-0.35, p<0.01）

自我控制（SC）显著调节IO→SNF路径（ΔR2=0.07, p<0.05）

引言 (Introducción)

在当代数字时代，社交媒体已成为大学生日常生活中不可或缺的部分，彻底改变了其互动模式、信息获取方式和人际关系管理机制（Junco, 2012）。社交媒体不仅提供了前所未有的海量信息接入通道，更促进了全球范围内的社会连接（Castro-Higueras et al., 2022）。然而，其高强度、泛在化的使用也带来了显著挑战。

参与者 (Participantes)

通过线上问卷收集了来自中国北京、天津和廊坊四所公立大学的320名大学生数据（平均年龄M=20.51，标准差SD=1.52），其中73.4%为女性，26.6%为男性。参与者主要来自人文与社会科学领域。鉴于大学生是移动社交媒体最活跃的用户群体之一（Shao & Pan, 2019），本研究特聚焦该人群。为确保样本代表性，采用分层随机抽样法。

测量模型 (Modelo de medición)

表2展示了模型中各构念的描述性统计、因子载荷、组合信度（CR）、克隆巴赫系数（Cronbach's α）和平均变异抽取量（AVE）。量表信度通过组合信度（CR≥0.70）和克隆巴赫系数（α≥0.70）评估，所有指标均符合Sarstedt等人（2017）提出的标准（0.70-0.95）。本研究中各构念的组合信度值介于0.82至0.91之间，克隆巴赫系数介于0.79至0.89之间，AVE值均高于0.50阈值，证明量表具有良好信效度。

讨论 (Discusión)

本研究强化了"信息超载（IO）是导致社交媒体疲劳（SNF）和认知耗竭（CE）的关键驱动因素"这一观点，并证实其对学业表现（AP）存在负向连锁影响。自我控制（SC）作为重要调节变量，在此过程中凸显出核心作用——其调节效应强调了发展自我调节技能对缓解社交媒体过度使用负面影响的必要性。然而，社会超载（SO）对社交媒体疲劳（SNF）的直接影响未达显著水平（β=0.08, p>0.05），这可能与中国文化中社会互动的特殊性有关。