《Journal of Mood & Anxiety Disorders》：Associations between Active and Passive Social Media Use and Anxious Affect among Adolescents Around the World
先前研究对于主动使用社交媒体（而非仅被动使用）是否与不良心理健康相关提供了矛盾的答案。此外，很少有研究考察国际样本中社交媒体使用（SMU）的关联。在一项来自全球47个国家、年龄为15-16岁的青少年样本（N = 143,203）中，主动和被动社交媒体使用均与较高水平的焦虑情感相关，但当在多层模型中纳入被动使用后，主动使用的多数关联反转或变得不显著。在全球所有地区的女孩中，重度被动社交媒体用户（每天7小时以上）比轻度被动用户（每天少于1小时）强烈同意“我容易紧张”的可能性高88%；重度主动用户比轻度主动用户高64%。在男孩中，重度被动社交媒体用户比轻度被动用户强烈同意“我担心很多事情”的可能性高73%；重度主动用户比轻度主动用户高60%。这些关联出现在所有全球区域，效应量在中欧/东欧尤其大。女孩的平均差异大于男孩，但相对风险升高在男孩中更大，可能由于基线率较低。多层模型还识别出显著的性别交互作用。因此，被动SMU（有时也包括主动SMU）与焦虑情感相关，尤其是对女孩而言。社交媒体使用（SMU）的近期全球扩张引发了对其心理健康影响的担忧，尤其在青少年中。近一半（46%）的美国青少年表示他们“几乎持续”在线，高于2014年的24% [27]。大多数13-17岁青少年报告每日高使用量：YouTube（73%每日；15%几乎持续）、TikTok（57%每日；16%几乎持续）、Instagram（50%每日；12%几乎持续）和Snapchat（48%每日；13%几乎持续；[27]）。此外，青少年心理健康以惊人速度下降：从2011年到2021年，重度抑郁发作增加了一倍以上 [40]，美国因心理健康相关的急诊就诊激增56% (Bommersbach et al., [3])。先前研究总体显示，重度SMU与心理困扰和抑郁相关（例如，[11], [12], [19], [24], [29], [34]）。然而，人们使用社交媒体的方式不同。因此，研究人员也关注使用是主动的（例如，通过发布更新、分享链接、评论他人内容、发送直接消息与他人互动）还是被动的（例如，浏览信息流、阅读评论或讨论）。关于主动-被动二分法的研究发现，被动SMU与抑郁症状增加和低幸福感显著相关，而主动SMU与抑郁和/或低幸福感无显著关联或呈负相关 (Escobar-Viera et. al., 2018; [9], [26], [25], [39])。研究表明，被动SMU可能通过引发嫉妒和上行社会比较导致主观幸福感下降 (Escobar-Viera et. al., 2018; Frison & Eggermont, 2016; [35])，而主动SMU可能通过促进社会支持和联系导致主观幸福感增加 (Meier & Krause, 2022; [39])。Thorisdottir et al. [31] 发现，被动SMU与青少年焦虑和抑郁情绪症状增加相关，而主动SMU与这些症状减少相关，即使在控制了社交媒体总使用时间后也是如此。当年轻成年人被随机分配到主动或被动使用Facebook时，被动使用者随时间出现情感幸福感下降 [38]。这一关联在控制了主动Facebook使用、其他社交网站使用和直接社交互动后仍然成立，并且是由被动社交媒体使用导致嫉妒增加所驱动。另一项研究发现，更主动使用社交媒体的人报告抑郁评分较低，而更被动使用的人报告抑郁评分较高 [8]。
1. 性别：多项研究发现，数字或社交媒体使用与心理健康问题之间的关联对女孩比男孩更强（例如，Kelly et al., 2019; [30], [33]）。其他研究显示，10岁时重度使用社交媒体的女孩在多年后报告更差的心理健康结果，而男孩中无此关联 [4]。
2. 当前研究：与抑郁或幸福感结果相比，考察SMU与焦虑情感的研究相对较少。在收集来自许多国家的全国代表性样本的国际数据集中，考察SMU与情感关联的研究更少。在本研究中，研究人员在一个大型、有代表性的国际数据集中考察主动和被动SMU如何与焦虑情感相关。研究人员比较了社交媒体使用时间与焦虑情感之间的关联，跨主动与被动社交媒体使用、全球区域和性别。研究人员假设，青少年中被动和主动SMU均与焦虑情感相关，但被动使用与焦虑情感的关联大于主动使用。此外，基于先前聚焦于抑郁症状和不快乐的研究（例如，[20], [33]），研究人员假设SMU与焦虑情感的关联在女孩中更大。由于很少有研究比较全球区域间SMU与心理健康的关联，研究人员未对区域作为调节变量提出具体假设，但进行了考察。
3. 方法：
3.1. 参与者与程序：参与者为完成经济合作与发展组织（OECD）国际学生评估项目（PISA）调查的学生，该调查获得全球各国在校15-16岁学生的全国代表性样本。学校学生参与率需达到至少80%。调查以学校教学语言进行 (OECD, 2020)。研究人员使用了2022年PISA数据集（相关条目N = 143,203）。数据公开可获取于http://www.oecd.org/pisa/data/。原始数据收集经OECD伦理委员会批准，符合《赫尔辛基宣言》标准，所有参与者在纳入研究前均给予知情同意。
4. 测量：
4.1. 社交媒体使用（SMU）：学生被问及：“在典型的上学日，你花多少时间进行以下休闲活动？”包括被动社交媒体使用测量 [“浏览社交网络（例如，Instagram、Facebook）”] 和主动社交媒体使用测量 [“在社交网络或任何通信平台（例如，Facebook、Instagram、Twitter、电子邮件、聊天）上交流和分享数字内容”]。回答选项：完全没有时间（简写为无）、少于1小时、每天1-3小时（简写为1-2小时）、超过3小时至5小时（简写为3-4小时）、超过5小时至7小时（简写为5-6小时）、每天超过7小时。
4.2. 焦虑情感：学生被问及对两个测量焦虑情感的陈述的同意程度：“我容易紧张”和“我担心很多事情”。回答选项：强烈不同意（1）、不同意（2）、既不同意也不反对（3）、同意（4）、强烈同意（5）。由于OECD PISA调查对参与者随机抽取问题，导致两个条目合并时样本量减少超过一半，因此无法将这两个条目合并。作为替代，研究人员分别考察每个条目。
4.3. 按文化区域分组：社交媒体和焦虑情感问题在48个国家提出，研究人员按地理和文化区域分组：西欧（即奥地利、比利时、丹麦、芬兰、德国、冰岛、意大利、马耳他、西班牙、瑞士）、中欧和东欧（即阿尔巴尼亚、保加利亚、克罗地亚、捷克共和国、爱沙尼亚、格鲁吉亚、希腊、匈牙利、哈萨克斯坦、拉脱维亚、立陶宛、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、乌克兰）、英语国家（即澳大利亚、爱尔兰、英国）、中东和北非（即约旦、摩洛哥、沙特阿拉伯、土耳其）、拉丁美洲（即阿根廷、巴西、智利、哥斯达黎加、多米尼加共和国、巴拿马、乌拉圭）、亚洲（即文莱、中华台北[台湾]、香港、韩国、澳门、马来西亚、新加坡、泰国）。
4.4. 分析计划：对于描述性统计，研究人员报告了所有类别的主动和被动SMU的平均得分以及强烈同意焦虑情感条目的百分比。研究人员还分别针对女孩和男孩呈现这些统计。分析按分析权重加权，并控制经济、社会和文化地位（ESCS）指数，即PISA的社会经济地位（SES）测量 [1]。研究人员使用效应量d（标准差差异；[6]）比较重度用户（每天超过7小时）与轻度用户（每天少于1小时）和非用户（完全没有时间）在焦虑情感条目均值上的差异，并使用相对风险（RR）比较强烈同意每个焦虑情感条目的人数百分比。对于两种统计，报告了95%置信区间；d的95% CI不包含0视为统计显著，RR的95% CI不包含1视为统计显著。
研究人员还进行了多层分析，以探索SMU类型（主动与被动）和性别的交互效应。模型在R版本4.5.1 [28]中使用lme4::lmer [14], [2]拟合。每个模型包含国家的随机截距，以考虑PISA的聚类抽样设计以及嵌套在同一国家内学生的共享情境因素 [21]。每个结果（紧张和担忧）在单独的模型中建模，得到两个主效应模型。主效应模型同时将被动和主动SMU作为预测变量输入，同时将性别和SES作为协变量。交互模型添加了被动SMU与性别以及主动SMU与性别的交互项，在单独的模型中测试以避免两个交互项之间的多重共线性（被动和主动小时数相关r = 0.63）。如果交互项显著，则估计每个性别的简单斜率，并使用emmeans [16]和interactions包 [18]进行正式的女性与男性斜率差异检验；显著的交互使用交互图可视化。
5. 结果：研究人员在表1、表2、表3、表4中探索了主动与被动SMU、全球区域和性别的效应量和剂量-反应曲线（即表1：d效应量，紧张条目；表2：d效应量，担忧条目；表3：RR效应量，紧张条目；表4：RR效应量，担忧条目）。研究人员还进行了多层分析，考察主动和被动SMU与焦虑情感关联的主效应和交互模型；描述性统计和双变量相关见表5。
表1. 主动与被动SMU与紧张之间的关联，按性别和世界区域，均值和标准差差异（d）。
结果：我容易紧张
（表格内容略，详见原文）
表2. 主动与被动SMU与担忧之间的关联，按性别和世界区域，均值和标准差差异（d）。
结果：我担心很多事情
（表格内容略，详见原文）
表3. 主动与被动社交媒体使用与紧张之间的关联，按性别和世界区域，百分比和相对风险（RR）。
结果：我容易紧张
（表格内容略，详见原文）
表4. 主动与被动社交媒体使用与担忧之间的关联，按性别和世界区域，百分比和相对风险（RR）。
结果：我担心很多事情
（表格内容略，详见原文）
表5. 描述性统计和双变量相关。
（表格内容略，详见原文）
5.1. 所有区域中主动与被动SMU与焦虑情感的关联：在合并所有区域的数据中，主动和被动SMU均与焦虑情感相关。总体而言，轻度社交媒体使用者的焦虑情感最低，重度使用者最高。在全球所有区域的女孩中，重度被动使用者比轻度被动使用者在紧张条目上的均值d = 0.38更高，重度主动使用者比轻度主动使用者d = 0.27更高（见表1）。重度被动社交媒体用户比轻度被动用户强烈同意“我容易紧张”的可能性高88%（见表3；RR=1.88）；重度主动用户比轻度主动用户高64%（见表3；RR=1.64）。担忧条目的结果类似，但效应量略小。重度被动使用者比轻度使用者在担忧条目上的均值d = 0.34更高，重度主动使用者d = 0.24更高（见表2）。重度被动社交媒体用户比轻度被动用户强烈同意“我担心很多事情”的可能性高59%（见表4；RR=1.59）；重度主动用户比轻度主动用户高59%（见表4；RR=1.59）。被动使用的剂量-反应曲线更线性，社交媒体使用每增加一个级别（超过1小时后）都与更多的紧张和担忧相关（见图1）。重度使用与不使用之间的比较也显著，但效应量低于重度使用与轻度使用之间的比较。
（图1：每日主动或被动社交媒体使用小时数与焦虑，全球，女孩）
在全球所有区域的男孩中，重度被动使用者比轻度使用者在紧张条目上的均值d = 0.20更高，重度主动使用者比轻度使用者d = 0.13更高（见表1）。担忧条目的结果类似，但效应量略小。重度被动使用者比轻度使用者在担忧条目上的均值d = 0.18更高（见表2），重度主动使用者d = 0.07更高（见表2）。重度被动社交媒体用户比轻度被动用户强烈同意“我担心很多事情”的可能性高73%（见表4；RR=1.73）；重度主动用户比轻度主动用户高60%（见表4；RR=1.60）。男孩的剂量-反应曲线略呈曲线，非使用者焦虑情感较高，轻度使用者最低，重度社交媒体使用者最高（见图2）。
（图2：每日主动或被动社交媒体使用小时数与焦虑，全球，男孩）
5.2. 区域内的关联：在几乎所有区域内的比较中，重度社交媒体使用者报告比轻度或非使用者更多的焦虑情感（见表1、表2、表3、表4）。被动SMU与紧张的关联在中欧/东欧尤其强（例如，女孩重度与轻度使用d = 0.51，RR=2.24）和中东（d = 0.52，RR=2.19）。对于担忧很多事情，女孩被动使用的d值在中欧/东欧、英语国家、中东、拉丁美洲和亚洲介于0.18至0.51之间。在男孩中，被动社交媒体使用与紧张的关联在中欧/东欧最大（d = 0.29，RR=2.71）。
5.3. 性别关联：在比较均值时，SMU与焦虑情感的关联通常女孩大于男孩（见表1、表2）。然而，重度与轻度或非使用者的相对风险（RR）比较通常男孩大于女孩，可能是因为男孩焦虑情感的基线率较低（见表3、表4）。剂量-反应曲线在女孩和男孩中形状也不同。尤其是被动使用，女孩的焦虑情感随SMU每增加一小时而相当稳定地上升，而男孩的焦虑情感在SMU超过1-2小时后上升较慢，然后在最重度使用者（每天使用社交媒体7小时或以上）中急剧上升（见图1、图2）。
5.4. 多层模型：作为第一步，研究人员进行了组内相关系数（ICC）分析，以确定可归因于国家间差异的紧张和担忧变异比例。ICC在研究变量间范围为0.051至0.056，表明焦虑情感总变异的约5-6%在国家间，其余94-95%发生在国家内学生层面。尽管国家间变异适中，但考虑到PISA的聚类抽样设计（学生嵌套在学校内，再嵌套在国家内），以及为确保报告的关联反映国家内模式 [21]，所有模型中保留了国家的随机截距。相互调整的多层模型考察主效应，结果显示当模型中包含主动SMU时，被动SMU与紧张和担忧均显著正相关（见表6）。每日被动SMU每增加一小时，与更多紧张相关（b = 0.041, SE = 0.002, t = 23.62, p < 0.001），以及与更多担忧相关（b = 0.037, SE = 0.002, t = 23.26, p < 0.001）。相反，当模型中包含被动SMU时，主动SMU与担忧显著负相关（b = -0.004, SE = 0.002, t = -2.65, p = 0.008），表明较高水平的主动SMU与略低的担忧得分相关。主动SMU与紧张无显著独立关联（b = 0.003, SE = 0.002, t = 1.61, p = 0.107）。
表6. 基于调查加权多层模型预测社交媒体使用与焦虑相关情感的固定效应。
（表格内容略，详见原文）
为了考察SMU与焦虑情感的关联是否因性别而异，在单独模型中测试了被动和主动SMU与性别的交互项，每个模型均保留两种SMU类型和所有协变量（见表6和图3a-c）。被动SMU与性别的交互项对紧张（b = 0.013, SE = 0.003, t = 4.86, p <.001）和担忧（b = 0.007, SE = 0.002, t = 2.74, p =.006）均显著，表明被动SMU与焦虑情感的正向关联在女孩中比男孩更强。对于紧张，简单斜率显示女孩（b = 0.047, SE = 0.002, p <.001）和男孩（b = 0.034, SE = 0.002, p <.001）均存在显著正向关联，女孩斜率更陡。对于担忧，两个斜率均为正且显著（女孩：b = 0.041, SE = 0.002, p <.001；男孩：b = 0.034, SE = 0.002, p <.001）。因此，被动SMU与所有学生的焦虑情感增加相关，但尤其对女孩。
（图3. 按性别调整的SMU与焦虑情感之间的关联。注：面板显示了根据每日被动（a, c）和主动（b）SMU小时数预测的紧张和担忧值，分别针对女性（粉色；实线）和男性（蓝色；虚线）学生。预测来自交互模型，保持HISEI和年龄在样本均值。阴影区域为95%置信区间。每个面板上标注了简单斜率值和显著性。）
主动SMU与性别的交互项对紧张显著（b = 0.013, SE = 0.003, t = 4.85, p <.001），但对担忧不显著（b = 0.004, SE = 0.002, t = 1.49, p =.136）。对于紧张，简单斜率显示女孩存在小但显著的正向关联（b = 0.009, SE = 0.002, p <.001），而男孩的斜率为负且不显著（b = ?0.004, SE = 0.002, p =.084）。
6. 讨论：在全球青少年男孩和女孩中，与轻度或不使用相比，重度社交媒体使用（包括主动和被动）始终与焦虑情感相关。与一些先前研究相反，两种使用类型均出现与焦虑情感的关联。然而，当模型中同时包含被动SMU时，主动SMU的多数关联变得不显著或反转；例外是女孩的主动SMU与紧张仍显著。
更重的被动和主动SMU与男孩和女孩的焦虑情感均相关。然而，女孩的剂量-反应曲线更线性，每天使用1-2小时后每增加一个使用级别，女孩焦虑情感风险更大，而男孩的曲线更平缓，在最重度使用量（每天7小时以上）时风险突然增加。这种模式，男孩剂量-反应曲线较平缓，与先前研究一致 [13]。此外，多层模型显示被动SMU与担忧和紧张的性别交互显著，主动SMU与紧张的性别交互也显著。
结果在全球区域相对一致，表明SMU与焦虑情感的关联存在于全球。特别大的效应量在中欧/东欧观察到。
6.1. 启示：这项工作对研究人员和政策制定者有重要启示。这些结果表明，重度SMU与主动和被动使用的焦虑情感均相关，但主动SMU与焦虑情感的关联在许多情况下是由于其与被动使用共现所致。然而，主动SMU仍与女孩的紧张感增加相关。未来研究应调查主动和被动消费不良影响的特定心理机制，如上行社会比较、错失恐惧和减少与现实朋友相处的时间。观察到的性别和区域差异也强调了需要文化敏感和人口统计特定的研究设计，以探索独特风险因素和保护机制。重度SMU与焦虑情感的关联在许多全球区域存在，表明需要针对特定区域的干预措施，考虑当地文化规范和数字媒体环境。
6.2. 优势与局限：大型、有代表性的国际数据集是本研究的一个明显优势，允许观察许多国家社交媒体使用与焦虑情感之间的关联。此外，本研究独特地利用了一个量化被动与主动SMU小时数的数据集，而非其他大样本中常见的更通用SMU测量。通过更精细的SMU时间记录，研究人员描述了主动与被动SMU与焦虑情感的剂量-反应关系。
研究结果存在若干局限性，为未来工作提供了有价值的方向。首先，数据的横截面性质阻止建立因果关系。按性别分离结果并控制社会经济地位确实考虑了两种重要混杂因素。然而，该分析无法确定是焦虑情感导致更重的SMU，还是反之。纵向和实验研究将有助于厘清这种时间关系 [22]。有可能SMU与心理健康症状学双向交互作用，正如最近一项系统综述所发现 [19]。例如，抑郁或焦虑症状更严重的个体可能因快感缺乏等抑郁特征而更频繁地使用SMU。此外，SMU可能通过不期望的上行社会比较或对社会支持水平的不满而促成抑郁或焦虑症状。
其次，SMU的自我报告性质可能易受回忆偏差和社会期望影响。未来研究将受益于客观的SMU测量，如智能手机被动感知不同应用程序使用时间，以及更全面的主动和被动SMU多维测量。相关地，将SMU分为“主动”和“被动”类型是对更复杂现实的简化。未来研究应探索社交媒体上更广泛的细微活动，以捕捉其多维性质 (Yang et al., 2021)，例如发布、评论、直接消息或参与不同类型内容（例如，学习某事与娱乐观看）。此外，PISA SMU条目使用宽泛的时间间隔，在多层模型中将重新编码的中点小时数变量视为伪连续变量引入了关于类别间距的假设，这些假设无法完全验证。特别是，开放式的最高类别（每天超过7小时）排除了对最高使用水平关联的精确描述。未来研究使用更细粒度时间间隔的SMU测量或生态瞬时评估（EMA）将更好地描述跨越每日使用全范围的暴露-反应模式。
第三，主动SMU的测量包括电子邮件和聊天，因此并非专门的主动SMU测量。然而，花在这些活动上的大部分时间很可能涉及社交媒体平台，如Instagram、Facebook和Snapchat；主动与被动SMU之间的高相关（r = 0.61）支持了这一说法。第四，尽管研究人员控制了社会经济地位并分别按性别分析数据，但其他可能的混杂因素（如家庭结构）在数据集中未测量。第五，PISA的计划缺失设计排除了将焦虑情感作为量表进行考察，限制研究人员使用单一条目测量焦虑，这可能限制构念信度和效度。
第六，在使用的多层建模框架内，使用PISA的80个平衡重复复制（BRR）权重进行完整的OECD推荐复制权重方差估计在计算上不可行。最终学生权重作为精度权重应用，这种方法已被证明能产生等效的点估计，但标准误略保守 [21]；因此显著性检验偏向于II型错误而非I型错误。读者仍应在解释报告的标准误时考虑此限制，未来拥有更多计算资源的研究可能受益于完整的BRR方差估计。
最后，虽然本研究强调了区域差异，但进一步研究应尝试识别每个区域内导致SMU与焦虑情感关联变异的具体文化、社会和经济因素。对这些因素的更深入理解可以更好地为不同全球背景下的针对性干预和政策提供信息。
当前研究结果提供了关于社交媒体使用与焦虑情感关系的更广泛视角，表明关联出现在主动和被动使用中、全球区域以及男孩和女孩之间，尽管被动使用和女孩的使用与焦虑情感的关联更强。
未引用参考文献：[10], [15], [17], [23], [32], [36], [37], [41], [5], [7]
Jean Twenge|Lindsey Rodriguez|Tamun Hanjra|Shanting Chen|Alana Rio|Alexis Diomino
San Diego State University, UNITED STATES OF AMERICA
**论文解读**
**1. 研究背景、问题与目的**
近年来，社交媒体使用（Social Media Use, SMU）的全球扩张引发了对青少年心理健康的担忧。美国青少年中“几乎持续”在线比例从2014年的24%升至2022年的46%，而重度抑郁发作在2011-2021年间翻倍，心理健康相关急诊就诊激增56%。先前研究显示，重度SMU与心理困扰和抑郁相关，但使用方式（主动vs.被动）的作用存在争议：被动SMU（如浏览信息流）与抑郁症状和低幸福感相关，而主动SMU（如发布、评论、直接消息）可能通过社会支持产生保护作用。然而，大多数研究集中于西方国家，缺乏全球尺度比较，且对SMU与焦虑情感（anxious affect）的考察较少。本研究旨在利用全球47个国家15-16岁青少年的大规模、代表性样本（N = 143,203），探讨主动与被动SMU与焦虑情感的关联，并考察性别和世界区域的调节作用。研究人员假设被动和主动SMU均与焦虑情感相关，且被动使用关联更强，女孩的关联更大。
**2. 关键技术与方法**
- **样本来源**：经济合作与发展组织（OECD）国际学生评估项目（PISA）2022年数据，涵盖47个国家的在校15-16岁学生，按地理文化分为西欧、中欧/东欧、英语国家、中东/北非、拉丁美洲和亚洲六区域。
- **测量**：
- 主动SMU：通过“在社交网络或通信平台交流和分享数字内容”时间测量（含电子邮件、聊天）。
- 被动SMU：通过“浏览社交网络”时间测量。
- 焦虑情感：两个单一条目——“我容易紧张”和“我担心很多事情”，5级李克特量表。
- **统计分析**：描述性统计（均值、标准差、百分比）、效应量（Cohen’s d，标准差差异；相对风险RR）、多层线性模型（lme4::lmer，含国家随机截距），控制社会经济地位（ESCS指数），并按性别和区域分层分析。
**3. 研究结果**
**3.1. 主动与被动SMU与焦虑情感的全球关联**
- 在全球数据中，主动和被动SMU均与焦虑情感正相关。重度被动用户（>7小时/天）比轻度用户（<1小时/天）在“紧张”条目上的均值差异（d）女孩为0.38，男孩为0.20；重度主动用户d分别为0.27和0.13。
- 相对风险（RR）方面：女孩中，重度被动用户“紧张”强烈同意率比轻度用户高88%（RR=1.88），重度主动用户高64%（RR=1.64）；男孩中，重度被动用户“担忧”强烈同意率高73%（RR=1.73），重度主动用户高60%（RR=1.60）。
- 被动使用呈现线性剂量-反应关系，每增加一级使用时间，焦虑情感上升；男孩曲线略呈非线性，非使用者焦虑水平较高，轻度使用者最低，重度使用者急剧升高。
**3.2. 区域差异**
- 所有区域中，重度用户焦虑情感均高于轻度或非用户。效应量在中欧/东欧最大（女孩被动使用“紧张”d=0.51，RR=2.24；男孩d=0.29，RR=2.71），其次为中东（女孩d=0.52，RR=2.19）。其他区域效应量范围：女孩d=0.15-0.39，男孩d=0.09-0.27。
**3.3. 性别差异**
- 均值差异（d）显示SMU与焦虑情感的女孩关联大于男孩，但相对风险（RR）比较中男孩提升更大（因基线率较低）。
- 剂量-反应曲线形状不同：女孩焦虑随SMU小时数线性增加，男孩在1-2小时后缓慢上升，至7小时以上急剧上升。
- 多层模型：被动SMU与性别交互项对“紧张”（b=0.013, p<.001）和“担忧”（b=0.007, p=.006）均显著，表明女孩被动使用关联更强。主动SMU与性别交互仅对“紧张”显著（b=0.013, p<.001），女孩主动使用与“紧张”正相关（b=0.009, p<.001），男孩无显著关联。
**3.4. 多层模型主效应**
- 控制主动SMU后，被动SMU仍与“紧张”（b=0.041, p<.001）和“担忧”（b=0.037, p<.001）显著正相关。
- 主动SMU在控制被动SMU后与“担忧”负相关（b=-0.004, p=.008），与“紧张”无显著关联。
**4. 讨论与结论**
**讨论总结**：
- 本研究发现，全球青少年中重度的主动和被动SMU均与焦虑情感相关，但被动使用关联更一致且更强。主动SMU的关联在控制被动使用后减弱或反转，提示主动SMU的关联可能部分源于其与被动使用的共现。然而，女孩的主动SMU仍与“紧张”正相关，表明主动使用对女孩可能仍有风险。
- 性别差异显著：女孩对SMU的焦虑关联更敏感（线性关系），男孩仅在最重度使用时风险骤升，可能与基线焦虑水平低有关。
- 区域差异表明中欧/东欧效应量最大，需进一步探索文化、社会和经济因素。
- 局限性包括：横截面设计无法推断因果；自报告SMU有回忆偏差；主动SMU测量包含电子邮件等非社交平台活动；单条目焦虑测量信效度有限；计划缺失设计限制量表构建；计算限制未使用完整BRR权重估计。
**研究结论（翻译原文）**：
“当前研究结果提供了关于社交媒体使用与焦虑情感关系的更广泛视角，表明关联出现在主动和被动使用中、全球区域以及男孩和女孩之间，尽管被动使用和女孩的使用与焦虑情感的关联更强。”
（原文：The findings of the current study provide a broader perspective on the relationship between social media use and anxious affect, demonstrating that the link appears for both active and passive use, across world regions, and among both boys and girls, though passive use and use among girls is more strongly linked to anxious affect.）
该论文发表在《Journal of Mood》。
