身体满意度与多模态社交媒体自我呈现的跨文化关联研究

《Scientific Reports》：Cross-cultural modeling of body satisfaction using social media selfies and self-descriptions

　　

摘要

身体满意度是心理健康的重要组成部分，与个体在社交媒体上呈现自我的方式密切相关。尽管先前的研究已通过自我报告测量或在线内容的定性分析探讨了身体形象问题，但身体满意度是否与自然发生的多模态自我呈现行为存在系统性关联，尤其是在不同文化背景下，仍不明确。本研究提出了一种跨文化多模态混合方法框架，利用社交媒体自拍照和自我描述来考察自我报告的身体满意度。来自西方和东亚文化背景的240名参与者提供了自我报告的身体满意度测量结果，以及选定的社交媒体图像和文本材料。使用卷积神经网络提取视觉特征，从多语言Transformer语言模型中提取语言特征。通过后期融合策略整合这些模态，以考察多模态自我呈现特征与自我报告身体满意度之间的关联程度。结果表明，多模态模型在回归和分类任务中的表现均优于单模态方法。此外，特征重要性和可解释性分析揭示了文化差异化的自我呈现模式：视觉线索（如面部表情和身体姿势）在西方参与者中更具预测性，而情境和语言线索在东亚参与者中的贡献更为显著。对目标准选的误分类案例和高关注度案例的定性分析进一步说明了自我表达、谦逊和自我客体化策略中的文化模式。综合而言，这些发现表明身体满意度与多模态社交媒体自我呈现存在系统性关联，且文化背景在塑造这些关联的在线表现形式方面发挥着重要作用。本研究展示了将计算建模与定性解释相结合，以推进身体形象和数字心理健康领域跨文化研究的价值，同时强调预测性关联不应被解释为因果、临床或诊断证据。