网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的元分析 *

孟鸿兴 梅志玲 王晓庄 ,3 徐 晟,3

(1 教育部人文社会科学重点研究基地天津师范大学心理与行为研究院，天津 300387) (2 天津师范大学心理学部，天津300387) (3 学生心理发展与学习天津市高校社会科学实验室，天津 300387)

1 引言

当前，我国60岁及以上老年人口占全国总人口的18.70%(国家统计局, 2020)。老年人孤独感对于其身心健康的影响越来越受到社会的关注(吴捷等, 2017)。孤独感作为一种负向情感体验，是抑郁症的一个特定风险因素，有相当比例的自杀者有过社交孤独史(胡雅 等, 2020)。众多老年人由于面临身体衰老、独居、失去家人朋友、退休等处境，社会交往活动趋于减少，极易产生孤独感。

随着互联网技术的飞速发展，使用网络社交媒体的老年人数量也在快速增长(CBS, 2019; Eurostat,2019)。调查显示，我国60岁及以上老年网民规模已达1.19亿(中国互联网络信息中心, 2022)，社交媒体逐渐成为老年人与网络社会接轨的重要工具，通过社交媒体与家人朋友进行交流，可扩大社会交往，表达自我意愿，能够满足老年人获取信息的愿望和提高自信心。社交媒体的使用为沟通交流提供了一种低成本、易获取的手段，具有降低老年人孤独感的潜力(Chipps & Jarvis, 2017)。

网络社交媒体对老年人的孤独感到底有什么作用，是缓解亦或加剧？归属需求理论(need to belong theory)认为，人们习惯于寻求稳定和积极的人际关系，从而产生归属感(Baumeister & Leary,1995)。老年人使用社交媒体的主要动机是与家人、朋友保持联系(Newman et al., 2021)，进而满足其依恋和归属等需求。然而，已有研究得出的结论并不一致。部分研究发现社交媒体使用与老年人孤独感之间存在显著负相关(Rolandi et al., 2020; Sims et al., 2017; Zhang et al., 2021)；但也有研究发现两者之间存在显著正相关(张颖 等, 2019)；还有研究显示两者之间相关不显著(Karsay et al., 2019)。因此，网络社交媒体使用是否有利于缓解老年人孤独感，从研究结论角度亟待澄清。本研究拟采用元分析方法，综合国内外的研究结果，以对网络社交媒体使用和老年人孤独感的关系形成全面认识，为老年人孤独感的深入研究和预防干预提供科学依据。

1.1 网络社交媒体使用与孤独感的概念和测量

社交媒体使用是基于社交媒体开展的各种活动的总称，Mieczkowski等(2020)从使用频率、使用时间、使用强度及使用成瘾等角度对其进行了评估。代表性的工具有Escobar-Viera等(2018)编制的社交媒体使用量表，包含7个项目。牛更枫等(2016)将Ellison等人(2007)编制的社交网站使用强度问卷译为中文版，并根据我国文化背景进行了修订，该问卷共包含8个项目，测量社交网站与个体的情感联系强度及其融入个体生活的程度。目前，针对老年人网络社交媒体使用问卷的研究，社交媒体使用强度和使用成瘾应用较多。

孤独感是指当一个人的社会关系网络在质量或数量上明显不足时发生的不愉快经历，常伴有空虚、无聊、苦闷等消极心理体验(Perlman & Peplau,1984)。Weiss(1973)将孤独感划分为情绪孤独感和社交孤独感，“情绪孤独感”是个体由于其依恋需要无法得到满足而引起的孤独感，“社交孤独感”是指个体因为其社会整合的需求无法得到满足或由于缺少社会感而引起的孤独感。基于对孤独感结构的认识不同，目前测量孤独感的工具既有单维的，又有多维的。单维的代表性工具为Russell(1996)编制的加州大学洛杉矶分校孤独感量表第三版(ULS-20)，由20个题目构成。由于该量表题目较多，因此很多研究者使用加州大学洛杉矶分校孤独感量表的11项修订版(ULS-11)和3项修订版(ULS-3)；而多维测量工具主要是从情绪孤独和社交孤独两个维度对孤独感进行测量，代表性的有Vincenzi和Grabosky(1987)编制的情绪-社交孤独量表(ESLI)，该量表将个体主观体验和客观社交孤独状况纳入到测量内容中，共有15个项目，以及Gierveld和Tilburg(2006)编制的六项目情绪-社交孤独量表(DJG)，该量表也包含了情绪和社交孤独两维度的相关题目。目前，ULS-20是当下使用范围最为广泛的一种孤独感量表。

1.2 网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的调节变量

性别可能影响网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系。有研究表明，在各年龄段上女性比男性报告的孤独感更强(Nicolaisen & Thorsen, 2014;Pyle & Evans, 2018)。男性和女性使用社交网络的方式不同。女性更喜欢在社交网络中进行人际社交活动和自我展示，而男性则更喜欢与职业相关的活动或娱乐活动(Kothgassner et al., 2018)。然而也有研究发现，随着社交媒体不断迭代和更新，其功能越来越能够满足用户的需求，对不同性别群体同样具有吸引力(Dempsey et al., 2019)。

文化背景可能会对网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系产生影响。不同文化背景下的个体在思维方式、感受和行为方式上都存在很大差异(Markus & Kitayama, 2003)。西方国家奉行个人主义，个体受周围人际关系影响较小，在使用社交媒体时不太注重人际关系的维持；东方国家崇尚集体主义，强调相互依存，这使得个体在使用社交媒体时更注重社会关系的维持，个体在良好的人际关系中获得社会支持，进而缓解孤独感。

网络社交媒体使用的测量指标可能影响社交媒体使用与老年人孤独感的关系。社交媒体使用时间、使用频率和使用强度是社交媒体日常使用习惯的一种反映，体现了用户在使用社交媒体时的活跃程度。社交媒体使用动机能够影响个体的使用行为，进而间接影响个体社交媒体使用时间。而社交媒体使用成瘾主要借鉴行为成瘾与物质成瘾的标准来衡量社交媒体过度使用的特征(Monacis et al., 2017)，反映的是个体对社交媒体的依赖程度，因此该指标有可能对老年人孤独感的研究结论产生较大的影响。

孤独感测量工具也可能会对网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的研究结果产生影响。目前，常用的老年人孤独感测量工具是ULS-20和ULS-3。虽然ULS-3是ULS-20的简版，但相应的也可能会失去部分信息；情绪-社交孤独量表(ESLI)将个体情绪孤独感和社交孤独感纳入到测量内容中，由15个项目组成；而Gierveld和Tilburg(2006)编制的情绪-社交孤独量表(DJG)包含6个项目。孤独感、情绪孤独感及社交孤独感测量工具所包含的条目数量、内容及维度划分不同，也可能会影响社交媒体使用与老年人孤独感关系研究结论的一致性。

基于上述分析，本研究将性别、文化背景、社交媒体使用的测量指标及孤独感测量工具作为调节变量，对社交媒体使用与老年人孤独感关系进行深入探讨，对二者相关性大小和方向不一致的分歧予以澄清。

2 研究方法

2.1 文献检索与筛选

本研究搜索了有关网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的中英文文献。中文文献主要来自中国知网数据库、维普期刊全文数据库、万方数据库，使用“老年人孤独感”“老年人心理弹性”“消极情感”“情绪孤独感”“社交孤独感”“社会隔离”“社会连结”7个核心词汇，分别搭配“社交媒体”“社交网站”“手机”“互联网”“网络”5个环境词汇进行检索。英文文献主要使用Web of Science、EBSCO、Wiley，以及Elsevier数据库，使用“elders,old group, old adults, loneliness, social loneliness,emotional loneliness, sense of loneliness, social bonding,social isolation”分别与“social media, social network,smart phone, internet”进行组合搭配检索，主要检索篇名或摘要中包含此类关键词的文献。其中文献发表的时间范围为2007—2022年。

使用EndNote X9导入文献并按如下标准筛选：(1)网络社交媒体使用和老年人孤独感之间关系的实证研究；(2)文中报告了网络社交媒体使用和老年人孤独感的相关指标(如样本量、相关系数r、β值等)；(3)数据重复发表的仅取其中内容报告较为全面的一篇；(4)据腾讯移动应用平台(2015)发布的《移动互联网用户白皮书》，将老年用户人群年龄判定为55岁以上，故本研究的筛选范围以此为标准；(5)文献质量按照Valentine和Cooper(2003)的标准进行评分，得分为6分以上的文章将纳入元分析。

2.2 文献编码与质量评价

根据上述相关标准，本研究最终纳入文献39篇，包括中文文献13篇，英文文献26篇，共计49个效应值，总样本量达到78,421人。将搜集到的符合标准的文献根据以下特征进行编码：文献信息(第一作者+出版年份)、文化背景、样本量、结果变量、相关系数、男性比、社交媒体测量指标、孤独感测量工具。根据特征编码显示，纳入文献涵盖全球11个国家或地区；被试年龄为55岁及以上的老年人；所有文献均采用自我报告的形式来评估社交媒体使用情况和孤独感程度。按照每个独立样本编码一个效应值，如果一篇文献中存在多个独立样本，则分别进行编码。其中性别、文化背景、社交媒体测量指标和孤独感测量工具为调节变量。

编码者在不同时段依据文献纳入和排除标准进行编码，完成后计算两位评分者的kappa值为0.97，说明本研究的文献编码是准确有效的。

2.3 数据处理

使用Comprehensive Meta-Analysis(CMA 3.3)软件，以相关系数作为效应量，并将相关系数r值转换为Fisher-z值后进行元分析。

为保证元分析结果的可靠性，本研究利用失安全系数(fail-safe number,Nfs)、Begg秩相关检验、Egger线性回归法检验发表偏差。由于孤独感测量工具等因素可能影响网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系，因此采用随机效应模型。此外，本研究还通过异质性检验，对选取随机效应模型的适切性进行验证，若Q检验结果显著或I2的值高于75%，则选择随机效应模型更合适，反之使用固定效应模型更合适(Higgins et al., 2003)。

3 结果

3.1 出版偏倚检验

出版偏倚结果如表1所示，社交媒体使用与老年人的孤独感、情绪孤独感和社交孤独感的失安全系数分别为4007、103、231，均远大于5k+10的标准，表明样本具有代表性。各结果变量在Begg检验的p值均未达到0.05的显著水平，Egger’s截距显著不为0(ps＞0.05)。综上，本研究所收集的关于网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系的文献不存在严重的发表偏倚。

表1 出版偏倚检验

3.2 异质性检验

异质性检验结果(见表2)显示，网络社交媒体使用与老年人孤独感及各维度的Q值在统计学上都达到了显著水平，表明各效应量之间是异质的。网络社交媒体使用与老年人孤独感及各维度的I2值都高于75%，说明各效应值之间异质性较高(Higgins et al., 2003)。该结果提示不同研究间的效应值差异可能受到了一些研究因素的影响，可进行调节效应分析。

表2 异质性检验

3.3 主效应检验

采用随机效应模型估计网络社交媒体使用与老年人孤独感及各维度的主效应，检验结果(见表3)表明，老年人孤独感及其两个维度—情绪孤独感、社交孤独感与社交媒体使用之间均呈显著的负相关关系(ps＜0.05)。根据Wilson和Lipsey(2001)的标准，r值为0.10、0.25、0.40时分别对应相关程度的低、中、高。因此网络社交媒体使用与老年人孤独感及各维度均是中等程度及以下的负相关。随后，对所得效应量进行敏感性分析，移除任意一个研究后，效应量r值在可接受范围内(-0.15～-0.11)波动，表明结果有较高稳定性。

表3 主效应检验

3.4 调节效应检验和元回归分析

利用亚组分析和元回归分析检验调节变量对网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系是否有显著影响，结果表明(见表4)，社交媒体使用测量指标对社交媒体使用和老年人孤独感调节作用显著(Qb=15.16,p＜0.05)，对情绪、社交孤独感调节作用不显著(Qb=0.70,p=0.703;Qb=2.79,p=0.425)；孤独感测量工具显著调节了网络社交媒体使用和老年人孤独感、情绪孤独感、社交孤独感关系(Qb=272.27,p＜0.001;Qb=63.81,p＜0.001;Qb=69.97,p＜0.001)；文化背景对网络社交媒体使用和老年人孤独感、社交孤独感关系调节作用不显著(Qb=0.54,p=0.462;Qb=3.80,p=0.051)，但对情绪孤独感调节作用显著(Qb=4.10,p＜0.05)。元回归结果表明，性别对网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的调节作用不显著，男性比例对效应值的回归系数不显著(B=1.28,p=0.095)。

表4 调节效应检验

4 讨论

4.1 网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系

本研究筛选了39篇文献进行元分析，全面评估了网络社交媒体使用与老年人孤独感的关系。结果表明，网络社交媒体使用与老年人孤独感、情绪孤独感、社交孤独感呈显著负相关关系。这一结果支持社交媒体使用与老年人孤独感存在显著负相关，与目前多数研究的结果一致(Pan et al.,2021; Yang et al., 2021)，同时也澄清了其中存在的相关性大小和方向的争论。本结果一定程度上支持了归属需求理论(Baumeister & Leary, 1995; Mellor et al., 2008)。网络社交媒体是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，为人们相互联系和维持社会关系提供了一种相对较新的交流方式，能帮助个体进行线上社交，满足归属需求，还能帮助个体进行休闲娱乐，缓和现实生活中的孤独感(Zhen et al., 2019)。老年人通过网络社交媒体创建自己的社交网络，通过与朋友或家人的交流互动来获得社会支持，有利于缓解生活中的孤独感。

4.2 调节效应分析

4.2.1 人口学变量

元回归分析结果表明，性别对网络社交媒体使用和老年人孤独感之间的调节作用不显著。说明社交媒体使用和老年人孤独感的关系中存在跨性别的趋同效应。该结果与实证研究中得到的结果(Quinn, 2021; Szabo et al., 2019)一致。这表明随着社交媒体的功能越来越能够满足用户的需求，因而对不同性别群体同样具有吸引力(Dempsey et al., 2019)。正如已有研究发现，健康知识推送、人际联结与休闲娱乐等功能受到老年人普遍青睐(邓香莲, 2021)。可见，不同性别的老年人对于网络社交媒体的功能需求具有一致性，未来研究可以进一步探究老年人对社交媒体功能需求的共性特点，以便设计更好的网络社交媒体软件为老年人服务。

元分析结果表明，文化背景对社交媒体与老年人孤独感关系调节作用不显著。本研究此前认为在东方文化背景下，老年人使用社交媒体更注重社会关系的维持，也能够在良好人际关系中获得支持，进而更好地缓解孤独感。但元分析结果说明，无论在何种环境中，老年人群体对于使用社交媒体创建自己的社交网络，通过与朋友或家人的互动获得社会支持，都有利于缓解生活中的孤独感。这一研究是对现有文献中缺乏不同文化背景下社交媒体使用与老年人孤独感关系对比研究的补充。

4.2.2 方法学变量

元分析结果表明，网络社交媒体测量指标是社交媒体使用和老年人孤独感关系的调节变量。在已有研究中，社交媒体测量指标主要包括使用动机、使用强度以及使用频率等。本研究发现，网络社交媒体使用动机与老年人孤独感的相关性要强于其他指标。原因可能是社交媒体使用动机是各种使用行为的原动力，个体的使用动机能够直接影响其使用行为，例如娱乐动机、归属动机直接或通过情绪和态度间接影响使用时间。因此，不同的网络社交媒体测量指标影响了二者之间关系结论的一致性，未来研究需要进一步澄清不同测量指标之间的联系与区别，选择更加适合的测量指标，以便更全面地探究网络社交媒体使用对老年人孤独感的影响。

元分析结果表明，孤独感的测量工具对社交媒体使用和老年人孤独感的调节作用显著。ULS-3的主要测量方式是电话调查，该量表包含三个项目，能够很好地衡量整体孤独感(Hughes et al.,2004)。以老年人群体为对象的研究中，与项目数量更多的测量工具(如ULS-20)相比，采用简单易懂的工具进行测量能够提高数据的易得性。ULS-3量表已在之前众多的实证研究中进行了测试(Rolandi et al., 2020; Steptoe et al., 2013; Yang et al.,2021)，结果显示出良好的内部一致性信度，并且适用于老年人群体，因此ULS-3量表的效应量较高。ESLI和DJG量表均侧重于测量个体的情绪孤独和社交孤独维度。因此，孤独感测量工具所包含的内容和维度不同，也影响了网络社交媒体使用和老年人孤独感之间关系结论的一致性。测量工具的异质性提醒研究人员应当尽可能地使用共同的标准来界定孤独感，以减少潜在的差异性。

本研究还存在一些不足：(1)在文献搜集过程中，由于语言的限制，只筛选了中文文献及英文文献，没有将其他语言的文献纳入其中；(2)本研究纳入分析的关于网络社交媒体使用与老年人情绪孤独感和社交孤独感的文献数量较少，在进行亚组分析和元回归时受到限制；(3)只探讨了性别、文化背景、社交媒体测量指标和孤独感测量工具的调节作用，实际上，社交媒体类型、社交媒体使用时长等因素也可能在二者之间存在调节作用。对于这些不足，未来研究应以跨文化视角持续关注网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的研究，不断完善元分析结果；关注网络社交媒体使用对老年人情绪和社交孤独感的影响，以探讨其不同的影响机制；关注更多可能影响网络社交媒体使用与老年人孤独感关系的调节因素，以更深入揭示二者的内在逻辑关系。

5 结论

本研究采用元分析的方法发现：(1)网络社交媒体使用与老年人孤独感、情绪孤独感、社交孤独感存在显著负相关，网络社交媒体使用水平较高的老年人孤独感、情绪孤独感和社交孤独感水平越低。(2)网络社交媒体使用与老年人孤独感关系受到网络社交媒体测量指标和孤独感测量工具的调节作用，但不受性别和文化背景的影响。(3)本研究为老年人网络社交媒体使用对孤独感的影响提供了较为精确的估计，也澄清了二者相关性大小和方向不一致的分歧。