Использование социальных сетей подростками: влияние на психическое здоровье
Международные перспективы использования социальных сетей среди подростков: последствия для психического и социального благополучия и употребления психоактивных веществ
Современные подростки активно используют социальные сети, что влияет на их психическое и социальное благополучие. Это сказывается на поведении, здоровье и отношении к психоактивным веществам в разных странах, что делает изучение этой проблемы актуальной.
Концепция
В исследовании изучалась связь между интенсивностью использования социальных сетей (SMU), проблемными SMU и благополучием. Разработаны четыре категории SMU: неактивное, активное, интенсивное и проблемное использование. Проанализированы данные 190 089 респондентов в возрасте 11, 13 и 15 лет из 42 стран (HBSC). 78% подростков были классифицированы как активные или интенсивные пользователи, 7% — как проблемные, а 15% — как неактивные. Регрессионный анализ показал, что проблемные пользователи имели наименьшее психическое и социальное благополучие и самый высокий уровень употребления психоактивных веществ. Неактивные пользователи сообщили о более низком благополучии, но и о самых низких уровнях употребления веществ. Интенсивные непроблемные пользователи показали наивысшие уровни социального благополучия. Результаты подчеркивают важность оценки интенсивности и проблемного компонента SMU для анализа их влияния на благополучие.
Основные моменты
1. Проблемное использование социальных сетей связано с низким уровнем психического и социального благополучия и высоким риском употребления психоактивных веществ.
2. Интенсивные пользователи имеют высокие показатели социальной поддержки и благополучия, если использование не становится проблемным.
3. Неактивные пользователи демонстрируют низкую удовлетворенность жизнью и социальную поддержку, но реже употребляют психоактивные вещества.
4. Девочки чаще, чем мальчики, становятся проблемными пользователями, а мальчики чаще являются неактивными пользователями.
5. Подростки из семей с низкой поддержкой и низким уровнем достатка чаще попадают в группы проблемных или неактивных пользователей.
6. Позитивное использование социальных сетей может способствовать улучшению благополучия подростков, если оно умеренное и не становится проблемным.
Я выбрала неоновые цвета для оформления, поскольку они ассоциируются с современными технологиями и отражают динамичность цифрового мира, в котором активно взаимодействуют подростки. Яркие оттенки вызывают сильные эмоции и подчеркивают молодость, что особенно важно при обсуждении психического здоровья. Неоновые цвета символизируют контраст между позитивными и негативными аспектами социальных сетей, помогая проиллюстрировать, как они могут как поддерживать, так и угнетать подростков, влияя на их благополучие.
Для визуализации данных я выбрала круговую диаграмму, которая наглядно показывает соотношение полов среди респондентов. Эта диаграмма позволяет легко увидеть распределение между мальчиками и девочками в окончательной выборке.
Обработка данных
Для начала импортировала необходимые мне библиотеки: pandas и matplotlib.pyplot. Затем создала DataFrame с данными о респондентах, включающими информацию о поле (мальчики и девочки) и их количестве.
Далее для создания линейной диаграммы мне понадобилось установить и импортировать библиотеки pandas для работы с данными и matplotlib.pyplot для визуализации. Я использовала функцию plt.plot () для создания линейной диаграммы, которая отображает количество респондентов по возрасту. Сначала я подготовила данные, создав DataFrame с информацией о возрасте и количестве респондентов, а затем построила график, добавив заголовок и метки осей для лучшего восприятия информации.
После этого я подготовила данные для круговой диаграммы, вычислив количество мальчиков и девочек на основе процентного соотношения в окончательной выборке респондентов. Использовала метод plt.pie () для построения диаграммы, где указала метки и формат отображения процентов. В итоге получила визуализацию распределения респондентов по полу.
Для создания точечной диаграммы я подготовила данные о возрасте респондентов и количестве соматических жалоб. Убедилась, что установлены и импортированы библиотеки pandas для работы с данными и matplotlib.pyplot для визуализации, Использовала функцию plt.scatter () для создания точечной диаграммы.
Визуализация данных
Выборки из Болгарии, Гренландии и Словакии были исключены из окончательного набора данных, поскольку они не собирали данные по интенсивному SMU и/или проблемному SMU. Аналогичным образом удалены данные из Дании, поскольку они использовали другую шкалу ответов для одной из основных контрольных переменных (поддержка семьи). Общая выборка из оставшихся 42 стран включала 222 934 респондента. Из них 32 845 (14,7%) не подходили для анализа, поскольку они не предоставили достоверных ответов ни по интенсивности SMU, ни по проблемному SMU, ни по обоим показателям. Таким образом, окончательная выборка включала 190 089 респондентов (48,1% мальчиков и 51,9% девочек; средний возраст = 13,58 лет.
Представленные данные были получены из исследования HBSC. HBSC — это международное совместное исследование ВОЗ, в котором изучается здоровье и поведение в отношении здоровья среди учащихся в возрасте 11, 13 и 15 лет с четырехлетним интервалом (http://www.hbsc.org). Набор данных для этого исследования получен из волны сбора данных 2017/18 года, которая проводилась в 46 странах и регионах Европы, Северной Америки и Ближнего Востока.
Взаимосвязь между возрастом респондентов и количеством соматических жалоб. Возраст респондентов (11, 13, 15 лет) и среднее количество соматических жалоб для каждой возрастной группы. Каждая точка на диаграмме представляет собой возраст респондента и соответствующее количество соматических жалоб, что позволяет визуализировать взаимосвязь между возрастом и частотой жалоб.
Диаграмма выше показывает статистику употребления психоактивных веществ.
На диаграмме с областями представлены многомерные ассоциации категорий использования социальных сетей с показателями психического и социального благополучия, исследование HBSC 2017/18, 42 страны.
Диаграмма выше позволяет визуально анализировать, как пол, возраст и уровень поддержки семьи влияют на поведение пользователей в различных категориях.
Количество зарегистрированных симптомов шкалы расстройств социальных сетей было выше у подростков, отнесенных к активным пользователям, чем у неактивных пользователей с точки зрения интенсивности их онлайн-общения через социальные сети. Медиана, а также наиболее частое количество положительных ответов, были равны нулю у неактивных пользователей, тогда как у активных пользователей медианное значение было равно единице. Среди интенсивных пользователей было меньше респондентов, указавших на отсутствие симптомов, а медианное количество симптомов составило два.
Список источников
Код и датасет
