互联网上的同伴支持社会网络服务对有抑郁倾向的人的潜在好处和危害:定性内容分析和社会网络分析gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

心理健康话题在互联网上尤其受欢迎，在网络抑郁症社区的用户中，有大量未经治疗和未确诊的抑郁症[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．抑郁症是一个重要的全球公共卫生问题，有效的预防方法可能包括对慢性病患者和社会隔离患者进行有针对性的筛查[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba-gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．在面临财政和人力资源萎缩的卫生保健环境中，同伴支持——基于相互咨询和分享信息和经验提供支持——正成为一种越来越重要的战略[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．虽然出现了许多基于互联网的支持团体，但系统的审查并没有发现关于虚拟社区和点对点在线支持对健康有益的确凿证据[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba］．两项独立研究评估了基于互联网的抑郁症支持小组的益处[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们也见证了互联网通讯领域的新革命，即Web 2.0 [gydF4y2Ba11gydF4y2Ba］．社交网络服务(sns)，如MySpace或Facebook，是基于互联网的Web 2.0应用程序，允许建立在线社交网络，个人可以在其中分享兴趣和活动。全世界的社交网络用户数量都在增长。此外，还出现了用于特定健康相关目的的社交网络(例如，用于戒烟或癌症或精神健康障碍患者)。一些研究调查了MySpace对青少年的风险[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba-gydF4y2Ba15gydF4y2Ba］．然而，截至2009年2月，PubMed还没有关于抑郁或同伴支持的sns相关研究。到目前为止，在使用社交媒体时，人们并不知道它们的好处和坏处。gydF4y2Ba

这些社会背景引发了一种假设，即有抑郁倾向的社交网络用户可能希望从他们的同伴那里寻找抑郁症的信息。然而，网络成瘾的有害影响是固有的。gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]和心理困扰[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba］．最近的一些研究表明，肥胖、吸烟和快乐可以通过社会网络传播，这被称为“网络现象”。gydF4y2Ba18gydF4y2Ba-gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．这可能表明网络社交网络夸大了社交媒体的负面影响。因此，我们试图解决以下问题:(1)社交网络参与者的特征是什么?(2)社交网络中存在着什么样的社会关系?(3)参与者为什么以及如何使用社交媒体?这些问题既有定量的，也有定性的。因此，我们定量地考察了社交网络的特征和社会关系，定性地考察了社交网络的使用原因和使用过程。最后，本研究旨在通过混合方法策略(结合定量和定性方法)的并发三角测量设计，探索社交媒体对日本抑郁倾向人群的潜在益处和危害，并从两种方法中得出收敛性结果[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba-gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究背景gydF4y2Ba

2006年4月，日本有个人为自述有抑郁倾向的人开设了一个社交网站(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)．在社交网络上注册的人将自己描述为(1)患有或曾经患有抑郁症的人，(2)家人或朋友患有抑郁症的人，(3)对抑郁症有担忧的人，或(4)精神科医生或临床心理治疗师。他们是自愿注册的，该社交网络是免费的，具有标准的社交网络功能。一般来说，日本的社交网站有以下几个功能:“邀请”功能、“脚印”功能、“隐私控制”功能、手机访问功能。gydF4y2Ba

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研究设计和参与者gydF4y2Ba

这项研究是一项观察性横断面研究，我们进行了两项不同的调查。在第一次调查中，管理员从SNS数据库中提取了SNS日志文件，这是一种电子记录。在第二项调查中，在2007年3月和4月对参与者进行了网上问卷调查。在开发了一个与安全套接字层兼容的网站，并对可用性和技术功能进行了预测试之后，唯一的id和密码通过SNS(一项非开放的、有密码保护的调查)中的“消息”分别发送给参与者。研究方法已按照互联网电子调查报告结果核对表(樱桃)提出[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们解决了潜在的偏见来源。考虑到参与者是社交网络用户，我们尽量只通过社交网络与他们联系，以避免引起参与者行为的变化。为了评估互联网调查的可靠性，我们将问卷上的回答与来自SNS日志文件的年龄、性别和访问频率进行了比较。参与者被要求列出他们的诊断和药物，这些数据由精神病学家(C Uchida)确认。gydF4y2Ba

措施gydF4y2Ba

SNS日志文件包括“个人资料”、“博客”、“社区”和“朋友”中的访问日志和数据gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)．“朋友”包括参与者的“朋友”网络数据(见《词汇表》)gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba)．网络调查问卷包含了与4个网页的特点、活动、结果相关的67个项目。与特征相关的项目包括年龄、性别、使用互联网的时间、工作状况、是否独自生活、情绪障碍的诊断，以及通过Zung抑郁自评量表和数字评分量表对情绪状态的评估。抑郁量表从20(无抑郁)到80(重度抑郁)，分为以下几类:不抑郁(≤39)、轻度抑郁(40-47)、中度抑郁(48-55)和严重抑郁(≥56)[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba］．情绪状态用数值量表来衡量，从0(好心情)到10(坏心情)。gydF4y2Ba28gydF4y2Ba在以下三种情况下:(1)在正常时间(未使用社交网络或互联网)，(2)在使用互联网时，(3)在使用社交网络时。与活动相关的项目包括个人资料展示、访问SNS的频率、更新博客的频率(每周三次或更多vs每周少于三次)、社区数量和朋友数量。与社交网络评估结果相关的项目通过“与参加社交网络之前相比，您是否觉得自己对抑郁症的疾病管理意识有所改善?”回答选项是“更多”、“更多”、“没有变化”或“更少”。“更多”和“更多”被归类为“积极评价”，其他回答被归类为“不积极评价”。此外，描述性开放式问题“参加社交网络的优势和劣势是什么?”，以探索SNS的潜在影响。对网上问卷的答案进行了一致性检查，并逐页保存。分析所有保存的数据，包括完整的和不完整的。gydF4y2Ba

分析方法论框架gydF4y2Ba

我们采用混合方法策略的并行三角测量设计，以定性优先级对定量和定性数据进行分析[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．首先，我们使用统计分析检查了参与者的特征(见下面的步骤1)。其次，我们通过定性内容分析来考察社交网络的使用原因和使用过程[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba](参见步骤2)。第三，我们使用社会网络分析来检查参与者之间的关系[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba-gydF4y2Ba34gydF4y2Ba](见步骤3)。在对定量和定性研究问题进行检验后，将这些结果基于相互验证模型进行整合，该模型将寻找被视为效度指标的收敛性结果作为三角测量最重要的目的[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．我们使用定性结果探索潜在的益处和危害，而我们使用定量结果推断益处和危害的程度。结果的差异在讨论会上进行了解释和讨论。gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba提供分析方法论框架的摘要。gydF4y2Ba

步骤1:统计分析gydF4y2Ba

为了比较各组之间的变量，我们对两个类别变量使用了Fisher精确检验，对三个或更多类别变量使用了Pearson卡方检验，以及StudentgydF4y2BatgydF4y2Ba测试连续变量。曼-惠特尼U检验用于年龄、社区、朋友和中心性，因为估计分布是倾斜的。有效受访者(回答了问卷中的任何项目)与无效/非受访者进行了比较，对社交网络评价“积极”的人与评价“不积极”的人进行了比较。所有统计分析均使用SPSS 15.0J (SPSS公司，芝加哥，伊利诺伊州，美国)进行。所有gydF4y2BaPgydF4y2Ba值是双面的，用gydF4y2BaPgydF4y2Ba< 0.05为有统计学意义。gydF4y2Ba

第二步:定性内容分析gydF4y2Ba

采用定性内容分析的归纳方法，对有关社交网络参与利弊的开放式问题的回答进行描述性内容分析[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba］．在内容分析中，假定所提到的单词和短语通常反映了重要的关注点[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba］．然而，内容可以包含多重含义，既可以是潜在的，也可以是明显的[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．为了达到诚信[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]，将内容归纳为代码、概念、类别和故事情节，基于扎根理论方法，这是一种常用的系统定性研究方法，对社会现象产生理论[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

分析由多学科成员进行:一名护士，一名药剂师和两名公共卫生研究人员(Y Takahashi和M Sakai)。所有的回答都被反复阅读和解释。在讨论了回答的含义后，开发了一个编码框架，并对句子进行了编码分析。如果出现了新的编码，编码框架就会改变，句子就会根据新的结构重新阅读。这种不断的比较过程也被用于发展概念，然后在进一步讨论后将其概念化为广泛的类别。在讨论了代码、概念和类别之间的关系之后，我们生成了一个故事线。我们使用ATLAS。t我5．2 (Scientific Software Development GmbH, Berlin, Germany) for data analysis.

第三步:社会网络分析gydF4y2Ba

基于社会网络理论分析参与者之间的社会关系数据[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]，其中人被定义为节点，关系被定义为节点之间的联系[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba-gydF4y2Ba34gydF4y2Ba］．社会网络分析是对社会结构的研究，它提供了一种定量探索人与人之间社会关系的手段。它通常被社会学家使用，在健康相关领域的应用越来越多，作为一种以描述、探索和理解健康相关方面为中心的研究的有效方法[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba-gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba，gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．在此基础上计算了网络测度和人际交往程度。整体社交网络是使用Pajek 1.20软件(卢布尔雅那大学，斯洛文尼亚)的Kamada-Kawai算法从“朋友”中的数据中绘制出来的[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba-gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]，根据社会中心网络方法[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba］．为了识别网络中个体的特征，中心性通过(1)程度、(2)亲近度和(3)中介度来测量[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba-gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．这些中心度的衡量方法确定了最突出的个人。度指的是联系在一起的个体的总和。亲密指的是人与人之间的距离。中介度指的是一个人将成对的其他人联系起来的次数;中介中心性高的人能够起到看门人的作用，控制网络中资源的流动。为了研究一个群体的特征，我们计算了包括三个或三个以上的个体的所有可能的联系。使用UCINET 6.1 (Analytic Technologies, Lexington, KY, USA)对这些网络测量进行分析。gydF4y2Ba

为了评估人际交往的整体程度(具有相似属性的人是否倾向于相互联系)，我们计算了按类型排序的联系数量，包括对社交网络的评估(积极vs不积极)、抑郁状态(中度或严重抑郁vs非中度或严重抑郁)以及访问社交网络的频率(每周三次或以上vs每周少于三次)。然后我们计算优势比和95%置信区间。例如，对社交网络的评价定义如下:P是对社交网络评价“积极”的人;P是一个评价“积极”的朋友;N为“不积极”评价者;N是评价为“不积极”的朋友;p_P是对“积极”评价的人给予“积极”评价的朋友数。评价SNS的优势比由(p_P / n_P) / (p_N / n_N)计算。gydF4y2Ba

道德的考虑gydF4y2Ba

我们准备了一个网站来解释这项研究[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba］．并称:“在没有个人信息的情况下收集了SNS日志文件，并提供了拒绝(退出招聘)的机会。”在问卷的第一页要求所有参与者知情同意(选择参与招募)。收集并分析SNS日志文件中不包含个人信息的定量数据。问卷和SNS日志文件以可链接的方式匿名化。该研究方案由京都大学医学院伦理委员会(No.;E254, 2007年1月12日)。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

在所有登记者(116人)中，有8人退出。其中三人被排除在外，因为其中一人是管理员，另外两人是在收集SNS日志文件数据前一周内注册的。参与者(N = 105)是SNS日志文件分析的对象。在回答问卷的40人中，有3人被排除在外，因为没有回答任何问题。有效受访者(N = 37)为问卷分析对象(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

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参与者(N = 105)具有以下特征(gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba):年龄中位数为36岁(21-57岁)，36/71(51%)为男性，47/102(46%)每周登录三次或以上。通过个人电脑或手机访问社交网络的频率、更新博客的频率、有效受访者的“朋友”数量均显著高于无效/非有效受访者(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .003,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02，和gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .008)。gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba的特征(N = 37)。中位年龄为37岁(21-52岁)，16/37人为男性(43%)。此外，32/35人(91%)可被诊断为情绪障碍，28/31人(90%)为轻度、中度或严重抑郁，19/37人(54%)对SNS的评估为“积极”。用个人电脑或手机访问社交网络的频率，以及对社交网络评价为“正面”的人的“朋友”，明显高于评价为“不正面”的人(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02和gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .01)。对比使用社交网络时和正常时间的情绪状态(用数值量表测量)，对社交网络评价“积极”的人比评价“不积极”的人情绪改善更大(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 07)。gydF4y2Ba

定性内容分析gydF4y2Ba

对开放式问题的30个有效答案进行定性内容分析，以检验潜在的益处和危害;发展了19个概念及7个类别(gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)．发达的概念用< >描述，发达的类别用<< >>描述。gydF4y2Ba

通过分析，我们生成了以下故事线，描述了社交网络使用的原因和过程。积极的评价显示，部分渠道(如消息、博客、社区)或部分功能(如邀请功能、足迹功能、隐私控制功能)确保了<匿名>、<轻松>、<期望>等<优势条件>>，创造了一个参与者可以坦诚面对彼此、获得<同伴支持>>的域。这表明社交网络有助于网络成员(1)<认识到患有类似疾病的同伴>的存在;(2) <获取患者的疾病、治疗和经历信息>;(3) <讲述自己的经历>;(4) <通过在线互动相互支持>;(5) <从数量上和/或质量上鼓励同伴支持>(他们结交了更多的朋友和/或他们得到了更亲密的朋友)。作为一个<<优势结果>>，同伴的支持使他们能够了解自己和<感觉积极>。对于一些参与者来说，同伴支持甚至可能导致<改变行为>，例如由于支持而改变治疗。gydF4y2Ba

另一方面，很少有参与者将<以自我为中心的评论>和<不经常使用>列为<<参与的不利条件>>。抑郁症患者与社交网络的“纯网络交流>”和“依赖>”被认为是给一些成员带来额外心理负担的消极方面。这种心理负担的增加可能会引发<向下抑郁螺旋>，社交网络会加剧某些成员的症状，如<阅读负面评论>，<抑郁>，<写负面评论>。作为<<劣势结果>>，他们在社交网络参与中经历<失望>。gydF4y2Ba

社会网络分析gydF4y2Ba

图3gydF4y2Ba描述了105个参与者的社交网络。gydF4y2Ba

小团体的数目是115个，最大的两个小团体各有5个人(编号9、61、76、99、112和编号58、86、99、110、111)，这意味着他们彼此是朋友。学位中心度排名前五位的大学分别为99、114、9、70和36;亲密中心性分别为99、114、9、65、21;中间中心性分别是99 114 70 9和49。经常使用社交网络、拥有更多朋友、对社交网络评价“积极”的人似乎都集中在社交网络的中心区域gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba．一些看门人，如99、114和70，具有较高的中间中心性，也与图中外围的个体相连。ID 114有一些中度或重度抑郁的朋友，比如57、58、60和87。ID 114虽然指出了SNS的优点是“匿名>”和“相互支持>”，但对“使用频率低>”并不满意。ID 87是114的朋友，他指出了潜在的危害，用了“向下的抑郁螺旋”这个词。gydF4y2Ba

在人际交往程度方面，评价社交网络、抑郁状态和访问社交网络频率的优势比(95%置信区间)分别为1.0(0.5 ~ 2.2)、0.9(0.3 ~ 2.6)和0.9(0.5 ~ 1.5)。gydF4y2Ba

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讨论gydF4y2Ba

主要发现gydF4y2Ba

这项研究的大多数参与者都患有抑郁症，因为32/35人(91%)可以被诊断为情绪障碍，28/31人(90%)有抑郁倾向，根据抑郁量表衡量，他们是轻度、中度或重度抑郁。参与者的平均年龄在30多岁，比MySpace或mixi用户的年龄要大，后者大多是青少年。几乎一半的有效受访者(16/34)没有工作，这可能表明30岁以上的人由于抑郁状态而在工作中遇到了麻烦。数据显示，大多数参与者使用社交网络，因为34/37(92%)的人写过个人简介，24/36(67%)的人每周访问社交网络三次或更多。然而，只有少数人更新了他们的博客和/或注册了大量的社区gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

定性内容分析表明，社交网络可以提供多种类型的同伴支持，用户可以根据匿名性和易用性进行选择。用户可选择的对等支持是被动的、主动的和/或交互式的。另一方面，心理负担加重引发抑郁螺旋式下降的潜在危害。社交网络分析显示，由于用户的朋友中位数为3人，最大的群体只有5人，所以用户之间的交流是一对一的，或者是小团体的。研究还表明，抑郁螺旋式下降与中度或重度抑郁的朋友以及对社交网络有负面评价的朋友有关。gydF4y2Ba

参与社交网络的潜在好处:同伴支持gydF4y2Ba

该SNS可以提供用户可选择的对等支持。一位参与者感到鼓舞，认识到一个比他/她更沮丧的同伴继续坚持(ID 9的评论)。有时，参与者还会因为给予他人支持而感到赋权。由于同伴支持不是从抑郁程度较轻的个体到抑郁程度较重的个体的单向互动，它可以是被动的、主动的和/或互动的。因此，同行支持可能会在社交网络中逐渐扩散。此外，参与者可以自己决定他们联系了多少朋友，以及他们与这些朋友的关系有多亲密。因此，同伴支持社交网络可以在提供同伴支持的同时，满足参与者的需求，例如避免面对面交流和维护隐私。鉴于社交媒体在公众中广泛使用，这表明社交媒体为有抑郁倾向的人提供了获得同伴支持的有效机会。gydF4y2Ba

社交网络参与的潜在危害:向下的抑郁螺旋gydF4y2Ba

正如定性内容分析中所提到的，由于网络交流可以加剧抑郁倾向，并且对具有较高抑郁倾向的人的依赖会加剧，因此可能会产生有害的影响。丹尼斯(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)还指出，同伴支持的一个不利结果是可能会导致情绪过度投入，从而导致传染压力。部分社交网络出现抑郁螺旋式下降，可能是因为有抑郁倾向的人对社交网络的依赖性更强，或者如果对社交网络的评价“不积极”，使用社交网络时的情绪状态会比平时更糟。相比之下，社交网络分析表明，在社交网络评价、抑郁状态、访问社交网络频率等属性相似的人之间往往没有整体联系。gydF4y2Ba

定性内容分析结果与社会网络分析结果存在潜在差异。我们对这种差异的解释如下。社交网络可以从整体上防止参与者经历向下的抑郁螺旋，因为它提供了一个参与者可以诚实地面对彼此的领域。然而，内容分析表明，抑郁螺旋式下降可能是社交网络参与导致的不良事件。未来的研究将需要完全解决这一差异。gydF4y2Ba

局限性和优势gydF4y2Ba

我们的研究有几个局限性和优势。我们承认，小组成员不是通过理论抽样选择的，也绝不是临床抑郁症患者的代表性样本。但是，这些都是使用社交网络的抑郁症患者。一项研究报告显示，2003年至2004年美国的自杀率有所上升，互联网社交网络的影响被列入考虑的潜在因素[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba］．研究互联网社交网络与抑郁症或自杀之间关系的必要性必须得到解决。gydF4y2Ba

我们也承认样本量非常小(总共105名小组成员)。这项研究的局限性在于确定结果是否具有代表性，因为该研究只包括一个SNS，其成员数量较少。此外，调查是通过互联网进行的，受访者比例相对较低(34%)。为了解决选择偏差，我们使用SNS日志文件比较了有效受访者和无效/非受访者，结果显示经常使用SNS的人被选中。为了解决信息偏差，我们确认了答案的可靠性，并且调查问卷的回复与SNS日志文件相对应。gydF4y2Ba

最后，本研究被设计为横断面调查，因此我们无法估计SNS的影响和结果之间的因果关系。随着新资讯科技在互联网上的发展，最近被称为Web 3.0 [gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]，新技术和服务出现，甚至在评估其利弊之前就投入使用。通过实验研究来检查SNS可能是不现实的，因为它要到几年后才会被使用。然而，使用观察性研究对现有技术进行研究是有用的，因为大多数新技术都是建立在现有技术的基础上的。gydF4y2Ba

影响gydF4y2Ba

我们认为这项研究对公共卫生有三个影响。首先，本研究评估了在公众中广泛使用的社交媒体的潜在利益和危害。由于社交媒体可以解决公众的个人需求，因此从消费者健康信息学的角度分析消费者的需求非常重要[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba］．在潜在的利益和危害之间找到平衡[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]对健康和电子健康提供者以及患者和SNS用户都有贡献。此外，这些好处和坏处可能会以“网络现象”的形式传播。gydF4y2Ba18gydF4y2Ba-gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．从公共卫生的角度来看，预防最初的不良事件很重要。理想的干预也会带来理想的结果。gydF4y2Ba

其次，本研究采用混合方法，将定性数据的内容分析与定量数据的社会网络分析相结合。这些数据来源于调查问卷和SNS日志文件。需要定性的方法来分析人与人之间的关系，因此这种混合方法的策略可能对探索社会网络有用。gydF4y2Ba

最后，本研究认为SNS是一种社交网络，如gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba．医疗保健领域的Web 2.0(称为医学2.0)的特点是社交网络、协作、参与、调解和开放[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba］．因此，在未来，个人控制在线健康数据使用谷歌health或Microsoft HealthVault [gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]可以通过一个通用的应用程序编程接口来连接多个网站的社交应用程序(例如OpenSocial) [gydF4y2Ba44gydF4y2Ba］．在未来的研究中，我们认为有必要考虑人际关系或社会网络的影响。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

抑郁症患者的同伴支持社交网络可能为抑郁症患者提供获得支持的有效机会，因为社交网络可以基于匿名性或易用性提供用户可选择的被动、主动和/或交互式同伴支持。它可以满足参与者的需求，例如避免面对面交流和维护隐私，同时提供同伴支持。另一方面，为了避免向下的抑郁螺旋，我们建议参与者在觉得社交网络不是用户可选择的时候(例如，当他们得到以自我为中心的评论时，当朋友对社交网络有负面评价时，或者当他们有额外的心理负担时)避免使用社交网络。gydF4y2Ba

随着互联网上的传播变得越来越社会化，本文使用的混合方法策略，结合定性数据的内容分析和定量数据的社交网络分析，可以探索这种传播的好处和坏处。gydF4y2Ba