D6. 日益增加的数字科技使用能否解释 2008 至 2019 年间青少年自杀率的急剧上升？
原文：https://petergray.substack.com/p/d6-can-increased-use-of-digital-technology
大量研究否定了社交媒体或其他数字科技的使用导致了近期青少年心理健康的下降。
亲爱的朋友们：
首先，我要为上一封信和这一封信之间的延迟道歉。许多项目分散了我的注意力，之后我又花了好几天时间埋头研究有关青少年使用数字科技和社交媒体的文献。这方面有数百项研究和许多系统综述。我想确保自己没有遗漏任何重要内容。
这是我 D 系列信函的第六封，旨在探究 1950 年至今美国青少年自杀率变化的原因，如下图所示。
在 D1 中，我介绍了这张图表，并征询读者对其中所示自杀率变化原因的看法。
在 D2 中，我探讨了青少年自杀率的性别差异（男孩远高于女孩）这一现象，并列举证据指出，1950 至 1990 年间持续攀升的自杀率，源于这一时期儿童从事独立活动的机会持续且大幅萎缩。这些独立活动不仅关乎儿童当下的幸福感，更是培养勇气、树立自信、形成能动意识，进而锻造心理韧性的关键。在 D4 中，我进一步阐述了 1950 至 1990 年间发生的社会变迁，正是这些变迁逐步剥夺了儿童曾经拥有的独立和自由。
在 D3 中，我提出一些理由，认为 1990 至 2005 年左右自杀率出现下降，很大程度上得益于计算机技术和电子游戏的普及。它们为儿童和青少年注入了新的自由感、兴奋感、掌控感和社交体验，从而促进了这一群体的心理健康。
在 D5 中，关于图表中自杀率曲线的最后部分，我总结了证据表明，学业成就压力的增加（至少部分由「不让一个孩子掉队」和「共同核心」政策引起）是该时期青少年自杀率急剧上升的原因之一。我将在未来的信件中进一步阐述这一观点，并回应相关的一些疑问。
这封信我主要想探讨的是当前一种流行的理论，即青少年使用数字技术，特别是智能手机和社交媒体的时间增加，是否是 2008 年至 2019 年间他们心理健康状况下滑、自杀率上升的主因。与绝大多数研究这一问题的行为科学家的观点一致，我得出的结论是，数字技术或许会对年轻人的心理健康产生一些负面影响（也有一些正面作用，我将在下一封信中谈到），但这种负面影响太微弱，也不一致，不足以解释这一时期青少年心理健康水平的断崖式下跌。
目前探究青少年使用数字技术与心理健康之间关系的研究主要分为三类：横断面相关研究、纵向相关研究和随机分配实验。下面我将逐一讨论。
横断面相关研究的发现
通过对已发表的几十项横断面研究的系统梳理和评论，我们可以看到，研究者主要采用问卷调查的方式，收集了一组青少年的数字设备使用时长数据（如总屏幕时间、使用智能手机或社交媒体的时间等），以及他们的焦虑、抑郁等心理健康指标数据，考察两个变量之间是否存在关联。
综合这些研究结果，尽管个别研究的结论不尽相同，部分显示正相关，部分显示负相关，还有部分未发现显著相关，但纵观十余篇独立的综述文章可以发现，总体而言，青少年使用数字技术的时间与他们的心理健康水平之间存在微弱的负相关，无论测量指标是总屏幕时间、使用手机时间还是社交媒体使用时长，这一趋势都较为一致。不过，多数评论者也指出，尽管这种负相关在大样本研究中具有统计学意义，但相关系数本身较小，实际效应可能比较有限。以下是几项主要综述得出的代表性结论：
• Christopher Ferguson 及其同事在 2022 年发表的一项元分析中，综合了 2015 年至 2019 年期间发表的 33 项独立研究，得出以下结论：「总的来说，现有数据并不支持这样一种观点，即接触屏幕媒体（尤其是社交媒体和智能手机）与负面心理健康症状之间存在普遍关联。具体而言，相关研究的效应量低于判断结果是否支持假设的 r = 0.10 的临界值。鉴于该领域存在一些难以避免的方法学局限性，这种微弱的『统计学显著性』更有可能是由于系统性的方法学缺陷，而非真实效应导致的。这一点得到了以下证据的支持：那些采用了恰当控制措施的研究通常比未采用控制措施的研究得出了更低的效应量。」
• Jacqueline Nesi 及其同事在回顾了一系列关于社交媒体使用与自残思想和行为（SITBs）关系的研究后得出结论：「值得注意的是，并没有证据表明社交媒体的使用频率与自残想法和行为之间存在关联。」
• Candice Odgers 和 Michaeline Jensen 于 2020 年发表的一篇综述性文章评论了 2014 年至2019年期间多项关于数字技术总使用量与精神健康指标之间关系的研究。他们得出结论，个别研究得出了一系列经常相互矛盾的结果，包括微弱的正相关、负相关和不相关。 他们还指出，最新、最严谨的大规模预注册研究发现，青少年每天使用数字技术的时间与其幸福感之间存在微弱关联，但这种关联无法区分因果关系。研究人员估计，这种关联可能没有临床或实际意义。
• Amy Orben 和 Andrew Przybylki 在 2019 年发表的另一篇关于数字技术总使用时间与精神健康指标之间关系的综述性文章中总结道：我们发现数字技术使用与青少年幸福感之间存在负相关，但程度很小，最多只能解释幸福感变化的 0.4%。综合考虑数据的大背景，这种影响太微弱，不足以作为政策改变的依据。
• Amy Orben 在 2020 年发表的一篇综述的综述中得出结论：总的来说，数字技术使用，特别是社交媒体的使用，与心理幸福感之间存在负相关，但相关性非常微弱。
• 在另一项针对社交媒体使用的25项综述的整体评估中，Patti Valkenbur 和同事（2022）得出结论：「大多数综述认为，社交媒体使用与心理健康之间的相关性『微弱』或『不一致』。」
纵向相关研究的发现
横断面研究能够揭示数字技术使用与心理健康指标之间的正向或负向相关性，但无法确定因果关系的方向。举例而言，社交媒体使用与抑郁之间的微弱相关，可能意味着社交媒体使用导致抑郁程度略有增加，也可能是抑郁导致社交媒体使用略有增加（或许是一种应对抑郁的方式），还可能两者都是由某个第三种（未知）因素所导致。
尝试确定因果关系方向的一种方法是开展纵向相关研究。在此类研究中，研究人员在两个或多个时间点评估参与者的社交媒体使用和心理健康状况。如果在时间点 1 高度使用社交媒体，而在时间点 2 心理健康状况下降，就表明社交媒体使用可能是导致心理健康恶化的原因。反之，如果在时间点 1 心理健康状况不佳，而在时间点 2 社交媒体使用增加，则表明心理健康状况欠佳可能是社交媒体使用增加的原因。
Abigail Bradly 和 Andrea Howard（2023）以 187 名大学生为研究对象所做的一项研究就是一个典型案例。在连续 12 周的时间里，学生们每周提交一次手机「屏幕使用时间」的截屏，同时完成压力和情绪状态的问卷调查。研究结果显示，不论从哪个角度分析，智能手机使用时间与被试者的情绪状态之间都不存在显著的相关性。某一周智能手机使用时间较长，并不意味着周末会出现消极情绪；同样，压力水平较高，也不会导致智能手机使用时间的增加。研究者由此得出结论：「我们的研究佐证了学界日渐形成的共识——智能手机使用时长很难反映年轻人的心理健康状况。」
另一项时间跨度更长的研究由 Silje Stensbekk 等人（2023）完成，研究对象是 180 名年龄在 10 至 16 岁之间的青少年。在两年的时间内，对每个受试者的焦虑、抑郁以及社交媒体使用的数量和类型进行了四次评估。结果表明，无论男女，社交媒体使用的各项指标与焦虑抑郁程度之间都不存在显著的因果关系。社交媒体使用情况无法预测未来是否会出现抑郁或焦虑症状；反过来，抑郁或焦虑程度也无法预测未来社交媒体的使用情况。
这只是已发表的众多纵向研究中的两项。Samantha Tang 及其同事（2021）在一篇相关综述中得出结论：这些研究表明，屏幕时间对年轻人的影响微乎其微，几乎可以忽略不计。研究人员在结论中写道：「在媒体报道、社区讨论和政治话语中，我们经常听到有关屏幕时间对年轻人幸福感负面影响的言论。但本文综述表明，这些论调可能并不能准确反映现有的科学文献结果。实际测得的影响大小从小到微不足道。屏幕时间的增加对近年来年轻人心理健康问题上升的影响程度，其实是可以忽略不计的。」
随机分配实验研究的发现
随机分配实验通常被视为研究因果关系的「黄金标准」。但我要指出，用这一方法研究社交媒体的影响，是存在严重缺陷的。
如今，很多实验都以大学生为受试者，将他们随机分为实验组和对照组。研究人员要求实验组在特定时期内减少使用数字技术（或其某些功能），而对照组则无需任何限制。如果实验结束后，实验组的心理健康水平相较对照组有所提升，就可以视为技术使用会抑制心理健康的佐证。
这些研究呈现出的结果喜忧参半，与相关性研究非常类似。最能说明减少社交媒体使用价值的例子，可能是 Manuela Faulhaber 及其同事（2023 年）对 230 名大学本科生开展的一项研究。学生们被随机分配到两组，一组要将社交媒体使用时间限制在每天 30 分钟，另一组则在两周内正常使用社交媒体。两周后，限制了社交媒体使用的学生在自我报告的焦虑、抑郁和孤独感方面出现了统计学意义上的显著降低。
从表面上看，这项研究似乎很好地证明了减少社交媒体使用有益于心理健康。然而，我必须指出，所有此类实验都存在两个根本性问题——这些问题实际上否定了这一研究方法的价值。
社交媒体对心理健康影响研究中的一大难题是「安慰剂效应」。无数研究表明，当人们采取任何自认为可以减轻焦虑或抑郁的措施时，无论是行为干预还是药物治疗，这些措施在短期内确实能起到缓解作用。这使得我们很难证实治疗焦虑或抑郁的药物是否真正有效，因为安慰剂组的效果往往非常显著，药物组难以展现出更优的疗效。我们可以合理地推测，社交媒体实验的受试者自愿参与，很可能是因为他们了解到，社会上普遍认为社交媒体会对心理健康造成负面影响。与药物研究不同的是，药物研究可以向受试者隐瞒分组信息，但在技术研究中，受试者通常清楚自己所处的组别。因此，没有办法证明减少社交媒体的效果不仅仅是安慰剂效应。
第二个问题被研究人员称为「需求效应」。在研究实验中，受试者往往能准确猜测实验假设，并有意或无意地努力去证实这个假设。（我相信也有一些特立独行的人会努力推翻假设，但大量研究表明这类人属于少数。）在有关减少社交媒体使用的实验中，实验假设通常非常明显。我们很难找到有效的方法来规避需求效应的影响，尤其是在以大学生为受试者、本校教授为研究者的典型实验中，这种效应可能格外明显。
我发现，那些随机分组的实验都没有很好地解释或提及安慰剂效应和需求效应。在我看来，这使得相关实验的结果变得缺乏说服力。然而，即便受到安慰剂效应和需求效应的影响，这类实验的结果仍然喜忧参半，要么没有显著效果，要么效果十分有限（参见 Orben 在 2020 年的综述）。
结论与进一步思考
我通过深入研究屏幕、智能手机和社交媒体的影响得出个人结论：研究在一个方面已经相当明确，即这些都不是导致近期青少年自杀率（或其他精神健康问题指标）大幅上升的原因。部分研究发现的微小影响被媒体放大，加剧了公众的偏见。研究人员应及时向大众清晰传达这些发现。禁止孩子们使用智能手机或社交媒体，并不能从根本上扭转他们目前高焦虑、抑郁和自杀的比率。
然而，整体上缺乏显著影响，并不意味着青少年使用社交媒体就没有问题（我们其他人也一样）。社交媒体利弊并存，可能因人而异地体现。我的下一篇文章将从定性角度探讨青少年使用社交媒体和数字技术的多种方式、他们从中受益的途径，以及某些使用方式可能带来的危害。我建议与其剥夺年轻人使用智能手机和社交媒体的机会，不如与他们共同商讨使用守则。
遗憾的是，近来每当认为存在危险，社会的本能反应就是剥夺年轻人的自由，而非教导他们如何保障安全。我们已经在户外活动中这样做了。数十年前，我们曾教导孩子们如何在户外确保安全——如何过马路，如果陌生人让你上车该如何应对等。而现在，我们直接禁止他们外出，导致他们只能借助社交媒体在没有成年人干预的情况下与伙伴交流。目前，一些人呼吁禁止年轻人使用社交媒体，这无异于切断了他们在没有成年人监管和控制下与同龄人联系的所有渠道。请不要让我们走上那条道路。
参考文献
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Faulhaber, M.E., Lee, J.E., & Gentile, D.A. (2023). The Effect of Self-Monitoring Limited Social Media Use on Psychological Well-Being. Technology, Mind, and Behavior https://doi.org/10.1037/tmb0000111
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