本文内容如下e-collection /主题问题:

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发表在在23卷第12名(2021): 12月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/33125，首次出版．
COVID-19大流行限制期间工人饮酒和社交媒体使用:五波纵向研究

COVID-19大流行限制期间工人饮酒和社交媒体使用:五波纵向研究

COVID-19大流行限制期间工人饮酒和社交媒体使用:五波纵向研究

本文作者:

信息技术Oksanen1 作者Orcid图片； Reetta Oksa1 作者Orcid图片； 尼娜Savela1 作者Orcid图片； 马格达莱纳河Celuch1 作者Orcid图片； Iina Savolainen1 作者Orcid图片
文章 作者 引用的 Tweetations (24) 指标

    原始论文

    坦佩雷大学社会科学学院，坦佩雷，芬兰

    *所有作者贡献相同

    通讯作者:

    Atte Oksanen，社会学博士

    坦佩雷大学

    社会科学学院

    Kalevantie 5

    坦佩雷,33014

    芬兰

    电话:358 503187279

    电子邮件:atte.oksanen@tuni.fi


    背景:2020-2021年期间，COVID-19大流行限制了全球许多人的日常生活。它还影响了饮酒模式和休闲活动，包括社交媒体的使用。

    摘要目的:这项研究的目的是分析随着时间的推移，特别是在COVID-19大流行限制期间，社交媒体的使用是否预示着风险饮酒的增加。

    方法:这项基于全国工人样本的五波纵向调查研究于2019-2021年在芬兰进行。共840名受访者(男性:473/840,56.31%;年龄18-64岁;平均年龄43.90岁，标准差11.14岁)参与了所有5波研究。结果变量为危险饮酒，使用3项酒精使用障碍识别测试(AUDIT-C)进行测量。多层次线性混合建模使人内效应和人与人之间效应的调查成为可能。预测因素包括社交媒体的使用和交流、参与社交媒体身份泡沫、心理困扰和远程工作。对照组包括社会人口因素和大五人格特征。

    结果:参与社交媒体身份泡沫的增加与冒险饮酒行为的增加有关。在研究的所有社交媒体平台中，在COVID-19危机期间，在线约会应用的使用与更大的饮酒风险有关。每天在社交媒体上与同事谈论与工作无关的话题与危险饮酒有关。女性、年轻、大学学历、非工业职业、尽责性、宜人性和神经质与风险饮酒水平较低相关。

    结论:在大流行期间使用社交媒体会给饮酒带来一些风险。参与社交媒体身份泡沫和网上约会是COVID-19大流行期间过度饮酒的风险因素。

    中国医学杂志，2016;23(12):e33125

    doi: 10.2196/33125

    关键字

    过度饮酒； 酒精； 新型冠状病毒肺炎； 社交媒体； 远程工作； 心理压力； 痛苦； 模式； 趋势； 预测； 调查； 应用程序； 风险


    COVID-19大流行显著改变了全世界人民的日常生活。对社交聚会、公共活动、酒吧和餐馆的限制可能会影响人们的饮酒习惯。1，2］．研究人员认为，新冠肺炎危机使人们比以往任何时候都更关注家庭饮酒。3.，4］．最近的研究报告称，在COVID-19大流行期间，饮酒人数增加了[5-8];然而，很少有横断面研究报告饮酒既减少又没有变化[9-11］．迄今为止，只有少数研究基于纵向样本[1，6，7，12，13］．此外，每个人对COVID-19危机的反应似乎不同，那些面临情绪担忧和痛苦的人尤其有增加饮酒的风险[1，9，14-18］．COVID-19大流行期间饮酒增加可能有特定的风险因素，尤其是社交媒体在饮酒中的作用，需要引起重视。

    不同形式的社交媒体已经成为世界各地人们交流和互动的核心部分[19-21］．社交媒体经历了从Web 1.0社会到Web 2.0社会的转变，基于Web的全球服务使个人、社区和组织能够参与、生产、共同创建、修改和共享个性化的用户生成内容，以及在互联网上进行交互、协作和管理他们的社交网络[21，22］．社交媒体有许多优点，例如快速传递信息和促进社会联系[23，24］．然而，使用社交媒体也有负面影响，之前的研究已经确定了社交媒体使用与较高的饮酒量之间的关系。25，26]，特别是在年轻用户和大学生中进行了调查[27-33］．此外，一些社交媒体应用程序似乎在风险爱好者中更受欢迎。例如，对Tinder用户的研究表明，他们比不使用Tinder的人喝得更多。34-36］．约会应用的用户也更有可能与喝酒的人约炮。37，38］．

    使用社交媒体与相关饮酒之间的潜在机制尚不完全清楚，但之前的研究表明，饮酒规范、接触酒精含量和营销可能是导致这一现象的可能因素。25，39-41］．一项荟萃分析显示，在社交媒体上接触和参与与酒精相关的内容与青少年和年轻人自我报告的饮酒和酒精问题较高有关[42］．个人的态度和与酒精有关的积极认知是饮酒的动机决定因素[39］．此外，社交媒体也被认为是改变同侪饮酒规范的社会影响来源。32］．在疫情期间，社交媒体上与饮酒相关的内容对一些用户来说已经变得很常见，这有可能导致饮酒人数增加。43］．

    对社交媒体身份泡沫(即社会小团体)的研究表明，人们更倾向于与他们有强烈认同感并分享信息的思想相似的人[21，44，45］．到目前为止，还没有对新冠疫情期间因饮酒而产生的身份泡沫进行调查。很有可能是由于缺乏定期的社交活动和饮酒场所，人们在网上与朋友和同事互动时喝酒。众所周知，社交媒体会促使正常和有风险的饮酒者发展网络社交饮酒活动，并使其持续时间更长，使群体能够进行大型聚会，而不管他们的位置和先前的熟悉程度。25］．社交媒体应用可能会促使用户在私人派对上寻找志同道合的人一起喝酒，尽管疫情期间卫生官员不鼓励这种做法。46］．

    在COVID-19大流行期间，个人层面的饮酒可能存在重大差异。尽管据报道，目前的大流行对欧洲人民的精神健康产生了负面影响[47，48]，似乎芬兰劳动人口的心理健康在COVID-19危机期间并没有大幅下降，这可能是由于芬兰的大流行过程相对温和[49］．然而，以前的研究表明，对许多人来说，随着远程工作的扩大，封锁和工作条件的变化与心理压力的增加有关[1，24，50，51］．反过来，心理困扰也与饮酒的激增有关。1，52，53］．

    根据大流行前的研究，年轻人和男性更有可能成为危险饮酒者[54-56］．一些研究发现，在COVID-19大流行期间，男性也存在类似的联系[8，12，17，57]及30岁以下人士[1］．然而，女性和更年轻的年龄与饮酒量的增加和减少有关。5，8，9，17，58］．饮酒人数的增加也因行业而异;例如，商业、通信和技术部门的员工，以及公共行政部门的员工，都报告饮酒增加[1］．高等教育与酗酒有关。58］．经济状况不佳与酗酒有关。16，59]，同时减少饮酒[9］．欧洲的一项研究发现，饮酒模式的变化与经济压力有关，尤其是在高收入群体中——那些没有经济压力的人饮酒减少，而那些报告经济困难的人饮酒增加。10］．在COVID-19危机期间，性格认真的人不太可能增加饮酒量[1］．

    这项纵向研究的重点是分析芬兰在COVID-19大流行限制之前和期间的危险饮酒行为。芬兰于2020年1月报告了第一例COVID-19病例，该国于2020年3月为应对日益严重的全球危机，采取了几项限制措施:取消大型公共活动，并实施了远程工作的建议[60］．2020年3月16日，全国宣布进入紧急状态。根据新的紧急立法，酒吧和夜总会被迫关闭，餐馆只允许出售食品和低酒精饮料(如啤酒)。芬兰不允许把酒送到家里，但专卖的商店和超市照常营业。紧急状态于2020年6月中旬解除;然而，新的限制措施于2020年10月再次实施。这些限制涉及大型公共活动，限制允许聚集的人数以及酒吧、夜总会和餐馆的营业时间。新型SARS-CoV-2 Delta变种的出现对现有指南提出了挑战。随后，2021年3月初再次宣布进入紧急状态，导致酒吧和夜总会关闭，餐馆只允许出售食品和低酒精饮料。第二次紧急状态持续到2021年4月27日。 The restrictions for bars, nightclubs, restaurants, and cultural events were gradually eased up during summer and autumn 2021. The recommendation for remote work was in place until October 15, 2021.

    这项纵向研究旨在分析芬兰在COVID-19大流行限制之前和期间的危险饮酒行为。研究问题是(1)在COVID-19大流行限制期间，酒精使用量是如何变化的?(2)社交媒体相关因素能否预测长期饮酒?(3)心理压力、远程工作、性格等心理和社会因素是否与饮酒有关?


    参与者

    纵向芬兰工作中的社交媒体调查该研究于2019年3月中旬在芬兰开始，每6个月收集一次数据。从芬兰员工身上总共收集了5个波。基线调查数据收集于2019年3月中旬开始(时间点1 [T1];N=1817)，有效率为28.3%。2019年9月中旬联系了相同的参与者进行随访调查(T2;n=1318)， 2020年3月中旬(T3;n=1081)， 2020年9月中旬(T4;n=1152)， 2021年3月中旬(n=1018)。第三次调查只发给了对第二次调查有回应的人，而第四次和第五次调查则发给了所有原始受访者。在最初的1817名调查对象中，有840名(46.23%)参与了所有5项调查。

    这项调查旨在代表芬兰的工作人口。这项调查是用芬兰语进行的，受访者来自芬兰大陆的所有地区。所有参与者都在T1工作，他们来自不同的主要职业领域(见多媒体附件1详情)。T1参与者与芬兰统计局提供的芬兰工人官方统计数据的比较表明，数据收集是成功的。我们没有发现年龄、性别和地理区域等社会人口学因素的重大偏差[61-63］．该样本在其他方面也与官方人口普查数据相似。虽然官方的人口普查数据仅针对工作人口，但我们样本中过度饮酒的比例与20-64岁年龄组的国家统计数据接近(即，我们样本中的男性参与者30.35%，女性参与者19.59%，而全国人口中的男性参与者39%，女性参与者24%)[64］．在16-89岁年龄段的芬兰人口中，58%使用Facebook (T1样本为79.31%)，39%使用Instagram (T1样本为52.01%)，13%使用Twitter (T1样本为24.49%)[65］．我们的T1样本只包括18至65岁的工人，这一事实解释了这些差异。

    在对所有5个研究波都有反应的人(n=840)和只对部分研究波有反应的人(n=977)之间的无反应分析表明，最终的样本包括稍微年长的受访者和更多的男性参与者。然而，我们发现本研究中包括的其他变量，如风险饮酒，在参加所有5项调查的人与其他人之间没有差异。换句话说，退出调查与我们的主要兴趣点无关。我们最终的样本非常接近芬兰统计局提供的官方人口普查数据，包括平均年龄(我们的样本为43.90岁，芬兰人口为41.81岁)、性别(我们的样本为56.31%，芬兰人口为51.85%)和大学水平教育(我们的样本为47.74%，芬兰人口为42.46%)[62，63］．

    坦佩雷地区学术伦理委员会审查并接受了研究方案(第90/2018号决定)。所有参与者都同意自愿参与网络调查，并被告知研究的目的和数据处理程序。数据收集是与数据解决方案提供商Norstat合作进行的。

    措施

    喝

    我们使用了3项酒精使用障碍识别测试(AUDIT-C)来衡量危险饮酒。AUDIT-C是一种广泛使用的过度饮酒筛查工具[66-68］．AUDIT- c被认为作为危险饮酒的筛查工具，其表现几乎与完整的8项AUDIT一样好[68］．三个项目衡量饮酒频率，每次饮酒的酒精单位，以及大量饮酒的频率。每个问题都有多个回答选项，风险点从0到4，刻度范围从0到12。得分越高，饮酒风险越高。量表在各时间点间具有良好的内部一致性(T1: α=。75,t2: α=。73, t3: α=。76, t4: α=。76，and T5: α=.77; see表1详情)．我们的模型使用AUDIT-C作为连续变量。我们还报告了过量用户的比例，使用的临界值为男性≥6分，女性≥5分[64］．

    表1。主要研究变量的描述性统计。
    结果变量 T1 T2 T3 T4 T5
    危险饮酒，AUDIT-C评分(范围0-12)，平均值(SD) 3.83 (2.50) 3.80 (2.44) 3.75 (2.51) 3.73 (2.47) 3.59 (2.51)
    连续预测因子(范围0-1)，均值(SD)

    		心理压力 0.36 (0.17) 0.34 (0.16) 0.34 (0.15) 0.34(含量) 0.34 (0.16)

    		社交媒体身份泡沫 0.45 (0.17) 0.46 (0.17) 0.46 (0.17) 0.47 (16) 0.46 (0.17)
    分类预测符(代码0/1)，%

    		使用在线约会软件(如Tinder) 10.12 9.17 9.88 8.81 9.76

    		每天在社交媒体上与同事交流与工作无关的话题 10.95 9.40 11.31 9.64 9.52

    		每天使用几次社交媒体 35.00 34.29 38.69 38.57 39.64

    		远程工作(每周3天以上) 5.00 4.88 10.48 22.62 30.71
    心理压力

    我们使用12项一般健康问卷(GHQ-12)来测量心理困扰[69-72］．所有涉及一般情绪和心理压力的12个项目都有4个答案选项，根据李克特量表评分，从非常积极(0)到消极(3)。总量表范围从0到36，得分越高表示心理压力越高。这个刻度被转换为0到1的刻度。量表内部一致性为优秀的(T1: α=。92,t2: α=。90, t3: α=。90, t4: α=。91，and T5: α=.92).

    社交媒体身份泡沫

    我们使用六项认同泡沫强化量表(IBRS-6)来衡量社交媒体认同泡沫的参与程度[44］．身份泡沫涉及强烈的社会认同、同质性以及对社交媒体上他人信息的依赖。受访者被要求对诸如“在社交媒体上，我更喜欢与与我有相似兴趣的人互动”等陈述做出回应，回答选项从1 (根本不能描述我)至7 (完全描述了我)．最初的刻度范围从6到42，但我们将其转换为0到1的刻度。量表内部一致性为好(T1: α=。84, t2: α=。83, t3: α=。83, t4: α=。83.，and T5: α=.85).

    使用社交媒体平台

    不同社交媒体平台和应用程序的使用情况是通过询问研究参与者关于社交媒体的一般使用情况(“你多久使用以下社交媒体平台一次?”)和他们在工作中使用社交媒体的情况(“你多久使用以下社交媒体平台一次?”)来确定的。这两个问题后面都有关于不同社交媒体应用程序和互联网服务的单独项目，如Facebook、Instagram、Twitter、YouTube、LinkedIn、Microsoft Teams和“约会应用程序”(如Tinder)。答案选项包括“我不使用它”、“少于每周使用一次”、“每周使用一次”、“每天使用一次”和“每天使用多次”。首先对所有常用的应用程序分别进行分析，使用每周用户的虚拟变量。在最后的模型中，我们使用了一个虚拟变量来使用在线约会应用程序(0=没用，1=至少有时)。研究人员对每周和每天使用在线约会应用程序的用户进行了敏感性分析。该模型还包括了一般社交媒体使用的变量。这个变量结合了最常用的社交媒体平台(Facebook、Instagram、Twitter或YouTube)，虚拟变量是根据每天使用几次社交媒体创建的(0=一天少于几次，1=一天几次)。

    每天在社交媒体上与同事谈论工作以外的话题

    我们使用了一个单项指标来衡量与同事之间关于非工作话题的日常社交媒体交流:“你多久使用社交媒体与同事或同事保持联系，讨论与工作无关的事情?”答案选项包括“我不使用它”、“少于每周使用一次”、“每周使用一次”、“每天使用一次”和“每天使用多次”。研究人员创建了一个虚拟变量，表示那些每天至少与同事进行一次非正式交流的人。该措施之前已通过两个芬兰横截面样本验证[23，24］．

    远程工作

    我们用一个问题来衡量远程工作，即受访者是否在远程工作。在这项研究中，那些表示每周至少有3天远程工作的受访者被认为是远程工作者。

    控制变量

    控制变量包括性别、年龄、教育程度(硕士及以上)、职业领域(行业与其他)。性别包括男性、女性和其他性别。很少有参与者被选中其他性别没有人参加过所有的波(n=840)。因此，将性别作为虚拟变量(0=男性，56.31%;1 =女性,43.69%)。参与者的教育信息是通过一个包括7个类别的问题获得的多媒体附件1详情)。创建一个虚拟变量来表示那些拥有大学硕士或更高学位的人(0=no, 75%;1 =是的,25%)。对于职业领域，我们使用了《所有经济活动的国际标准行业分类》(参见《国际标准行业分类》中7个更广泛类别的详细信息)多媒体附件1)．我们使用一个虚拟变量表示工人的工业面积(0=no, 70%;1=是的，30%)作为我们分析中的对照。

    我们使用了15项大五人格量表[73］．所有项目的回答范围从1到7，导致5个量表范围从3到21。这些模型被转换为0到1的尺度:开放性(平均0.70,SD 0.16)、尽责性(平均0.75,SD 0.15)、外向性(平均0.64,SD 0.21)、宜人性(平均0.69,SD 0.14)和神经质(平均0.56,SD 0.17)。特征的内部一致性从可接受(开放性:α= i;责任心α=正;随和性:α= 56;神经质:α=.71)到善良(外向:α=.87)。

    统计分析

    该研究的描述性结果报告在表1还有文本。我们提供了2019-2021年风险饮酒的一般变化信息。主要的分析集中在风险饮酒的纵向预测因素，采用线性多水平混合模型。使用混合模型，可以估计时变变量的人内效应，同时考虑人与人之间的效应。混合模型结合了随机效应和固定效应方法的优点，并解决了它们的缺点[74，75］．我们使用Stata中的xthybrid命令运行混合模型(版本16.1;StataCorp) [75］．

    在我们的模型中，所有主要的时变变量都具有人与人之间和人与人之间的影响。人内效应显示预测因子随时间的变化如何与结果变量的变化相关联。人与人之间的变量表示个体之间的群体差异。该模型还包括几个人与人之间的控制变量。

    我们首先重点分析了社交媒体应用程序的使用对危险饮酒的人与人之间和人与人之间的影响。我们对这些应用的使用情况进行了分析，如果可能的话，还对每周和每天的使用情况进行了分析。报告我们主要发现的完整模型只包括在分析中发现相关的社交媒体应用程序。我们进行了不同的敏感性分析，还检查了与COVID-19时间点(T3-T5)的相互作用，以确定在大流行期间某些影响是否更强或不同。


    描述性结果显示，与大流行前的时间点(T1-T2)相比，在COVID-19时间点(T3-T5)期间测量的危险饮酒变化相对较小。饮酒量略有下降，特别是在T5(见表1)．过度饮酒者的比例(男性AUDIT-C得分≥6，女性AUDIT-C得分≥5)略有下降，从T1时的25.24%(212/840)下降到T5时的23.57%(198/840)。在男性参与者中，T1和T5之间没有任何变化，30.87%(146/473)报告在两个时间点都过度饮酒。然而，女性过度饮酒从T1时的17.98%(66/367)下降到T5时的14.17%(52/367)。

    我们的研究结果显示，最常用的社交媒体应用程序与危险饮酒并没有很强的相关性(参见《每日电讯报》多媒体附件2详情)。每周使用Yammer有较小的个体内效应(B=0.22;SD 0.11;95% ci 0.01, 0.46;P= .04点)。在所有模型中，使用在线约会应用程序(如Tinder)与冒险饮酒密切相关。特别是，一般用户之间的人际效应很强(B=1.52;SD 0.34;95% ci 0.85, 2.19;P <.001)，每周用户(B=1.85;SD 0.49;95% ci 0.88, 2.81;P <.001)，每日使用人数(B=2.06;SD 0.80;95% ci 0.50, 3.62;P =.02)在模型中调整年龄和性别。因此，在所有不同的社交媒体应用程序中，在线约会应用程序的使用被包括在我们的最终模型中。

    基于完全混合模型的分析显示，在个人内部预测因素中，只有参与社交媒体身份泡沫与危险饮酒显著相关(B=0.32;P= .04点;看到表2详情)。我们发现了一些人际变量的稳健效应。在线约会应用程序的用户比不使用的人更容易冒险饮酒(B=1.33;P<措施)。此外，那些每天在社交媒体上与同事谈论非工作话题的受访者比其他人喝得更多(B=0.96;P= .005)。女性(B =−1.35;P(B= -0.41;P= .02点)。年龄越大，饮酒风险越大(B=0.02;P= . 01)。工业部门的工人比其他人饮酒更多(B=0.40;P =02)。责任心较低(B=−1.41;P=.01)，宜人性较低(B=−1.55;P =.005)和较低的神经质(B=−1.17;P=.04)与较高的饮酒量有关。此外，完整的模型显示，参与者在COVID-19时代饮酒比以前少(B= -0.13;P<措施)。

    我们分析的最后一部分旨在审查在大流行期间这些人与人之间的影响是否更强。这一分析表明，在大流行期间观察到Tinder使用的内部效应(B=0.29;SD 0.12;95% ci 0.05, 0.53;P= .02点)。没有观察到与时间的其他相关相互作用。

    表2。多层次线性混合回归模型显示人与人之间饮酒的影响。

    		 B 鲁棒SE (B) 95%可信区间 P价值
    Within-person变量

    		心理压力 −0.02 0.17 −0.35 ~ 0.32 .92

    		社交媒体身份泡沫 0.32 0.15 0.02 ~ 0.62 .04点

    		使用约会软件(比如Tinder) 0.16 0.09 −0.02 ~ 0.34 。08

    		每天使用几次社交媒体 −0.01 0.05 −0.12 ~ 0.09 总共花掉

    		每天在社交媒体上与同事交流与工作无关的话题 −0.01 0.06 −0.13 ~ 0.11 多多

    		远程工作 −0.11 0.05 −0.21 ~ 0.00 .04点
    人之间的变量

    		心理压力 0.56 0.71 −0.83 ~ 1.95 点

    		社交媒体身份泡沫 −0.28 0.65 −1.54 ~ 0.99 正

    		使用约会软件(比如Tinder) 1.33 0.33 0.68到1.99 <措施

    		每天使用几次社交媒体 0.16 0.20 -0.23到0.56 点

    		每天在社交媒体上与同事交流与工作无关的话题 0.96 0.34 0.29到1.64 .005

    		远程工作(每周3天以上) −0.19 0.33 −0.83 ~ 0.45 .57
    控制

    		女 −1.35 0.16 −1.66 ~−1.03 <措施

    		年龄 0.02 0.01 0.00 ~ 0.03 02

    		硕士及以上学历 −0.41 0.17 −0.74 ~ -0.08 02

    		工业部门 0.40 0.17 0.05 ~ 0.74 02

    		开放 0．00 0.52 -1.01到1.02 >。

    		责任心 −1.41 0.57 −2.53 ~−0.29 . 01

    		外向 0.73 0.45 -0.15到1.61 .10

    		宜人性 −1.55 0.55 −2.62 ~−0.47 .005

    		神经质 −1.17 0.56 −2.26 ~ 0.08 .04点

    主要结果

    这项纵向的五波研究调查了2019-2021年危险饮酒的变化。纵向分析显示，随着时间的推移，更频繁地参与社交媒体身份泡沫与更高的饮酒风险有关。使用在线约会应用程序(如Tinder)也发现了人与人之间的影响，但仅在COVID-19大流行期间。这一发现表明，不寻常的环境可能导致了不寻常和危险的饮酒习惯。在线约会应用的用户也比其他人喝得更多。此外，我们还发现，每天在社交媒体上与同事谈论与工作无关的话题与危险饮酒有关。总之，我们的研究结果表明，人们参与饮酒是参与网络社交泡沫的一部分。此外，在新冠疫情期间，酒吧、俱乐部、餐厅等场所无法进行约会，因此有人提出了Tinder等约会软件的替代方案。研究发现，尽管酒吧关闭了，但这些约会活动与危险饮酒有关。

    与之前工作的比较

    之前在COVID-19大流行期间进行的横断面研究报告了饮酒减少，特别是在欧洲[10]，但也有报告指出饮酒人数增加[5-8］．我们的研究结果表明风险饮酒略有下降，这并不令人惊讶，因为在2020年春季和2021年春季，酒吧和餐馆受到了严格的限制，限制了社交饮酒的可能性。之前的纵向研究表明，饮酒减少与去典型饮酒场所的机会减少有关。10，12，58］．

    我们对参与社交媒体身份泡沫的个人效应的发现，为文献提供了一个有趣的贡献。以前的研究特别认为社交媒体帖子是饮酒的动机决定因素[39]并普遍讨论了社交媒体网站上饮酒暗示的暴露情况[25，42］．我们的研究结果通过考虑与思想相似的人交往的潜在影响，扩展了这一概念。我们进一步注意到，与同事谈论与工作无关的问题的人往往会喝得更多。由于我们的模型对个性进行了控制，我们认为这些发现揭示了COVID-19大流行期间社交媒体在饮酒背景下的有趣作用。

    我们发现，在大流行期间，约会应用程序的使用增加与危险饮酒的增加有关。我们的纵向证据支持了之前提到的发现，约会应用程序的用户比不使用的人喝得更多，而且这种模式在约会过程中有所增加。34-36］．尽管酒吧关门了，但约会期间很可能会喝点酒。我们的研究为越来越多与约会应用相关的风险和冒险行为的研究做出了贡献[76，77］．

    我们的研究结果进一步表明，女性、年龄较小、大学教育程度、非工业职业领域、尽责性、宜人性和神经质与较低的饮酒水平相关。这些结果反映了以前的研究结果[1，58］．

    我们没有发现COVID-19大流行期间心理困扰对危险饮酒影响的纵向证据。这一发现与之前关于大流行期间心理困扰和心理健康在饮酒中的作用的研究结果形成了对比[9，14-18］．造成这种情况的一个潜在原因可能是，在全球比较中，2020年和2021年春季芬兰的COVID-19疫情是可控的。例如，一个报告《明镜周刊》表明与其他154个国家相比，芬兰应对COVID-19的情况最好[78］．2020年春季对人们来说可能只是一个主要的压力，反映出那些痛苦的人饮酒增加[1］．然而，由于危机仍在持续，现在估计COVID-19大流行对饮酒水平的潜在长期影响还为时过早。

    局限性和优势

    我们的研究仅限于芬兰及其工作人口。因此，包括全日制学生和退休老人在内的一些高风险饮酒人群不在研究范围内。研究结果只涵盖了2019-2021年的时间段，现在估计危机和饮酒将如何进一步发展还为时过早。我们的研究结果仅限于自我报告的饮酒信息。尽管存在这些局限性，但我们研究的一个主要优势是使用多波纵向数据。数据收集始于COVID-19危机之前，加强了对大流行对饮酒影响的估计。我们的数据在社交媒体方面表现尤为突出，调查的回复率也很高。我们的建模策略使用了人与人之间的混合模型，提供了一种先进的方法来估计自变量的纵向影响。

    结论

    这项对芬兰工人的纵向研究显示，在2019冠状病毒病危机期间，危险饮酒减少了。研究发现，风险饮酒增加的主要风险因素与社交媒体的使用有关。随着时间的推移，参与社交媒体身份泡沫与冒险饮酒有关。在疫情期间，约会应用程序用户更有可能喝得更多。此外，每天在社交媒体上与同事谈论与工作无关的话题与更高的饮酒风险有关。我们的研究结果为社交媒体在异常时期的影响力提供了重要证据。

    Tinder等社交媒体公司应该考虑社交媒体在饮酒中的作用，以监控和规范其服务中与酒精有关的帖子和广告，并促进更健康的社交互动方式。在COVID-19大流行这样的危机期间，这一点尤其重要，因为由于封锁和行动限制，社交媒体服务几乎是形成新的社会关系的唯一可能。社交媒体使用、参与社交媒体身份泡沫和酒精消费量增加之间的联系，对组织和政策制定者来说都是重要的发现。教育和预防工作应考虑到这些风险因素，并可能以高危群体为目标。

    致谢

    这项研究得到了芬兰工作环境基金的资助(年轻人专业社交媒体使用和工作参与项目;项目编号118055;首席研究员:Atte Oksanen)。数据收集部分也由芬兰坦佩雷大学社会科学学院资助。RO由芬兰文化基金会资助。

    利益冲突

    没有宣布。

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    多媒体附件1

    T1时参与者的教育程度和职业面积(n=840)。

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    多媒体附件2

    在多级线性混合回归模型中对社交媒体平台的使用和与危险饮酒的关联进行描述性统计。

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    1. Oksanen A, Savolainen I, Savela N, Oksa R.预测2019冠状病毒病危机期间饮酒增加的心理压力源:对芬兰工人的纵向全国调查研究。酒精酒精2021年4月29日;56(3):299-306 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    2. 罗德里格兹LM，利特DM，斯图尔特SH.通过饮酒来应对大流行:与covid -19相关的感知威胁和心理困扰与美国男性和女性饮酒行为的独特关联。成瘾行为2020年11月;110:106532 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    3. Callinan S, MacLean S. COVID-19使得对家庭饮酒的研究比以往任何时候都更加重要。药物酒精Rev 2020年9月13日;39(6):613-615 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    4. Weerakoon SM, Jetelina KK, Knell G.在COVID-19大流行期间，美国成年人在家呆的时间较长与酗酒有关。美国毒品与酒精滥用杂志2021年1月2日;47(1):98-106。［CrossRef] [Medline］
    5. Barbosa C, Cowell A, Dowd W.美国应对COVID-19大流行的酒精消费。医学杂志2021;15(4):341-344。［CrossRef］
    6. Daly M, Robinson E.中年高危饮酒在COVID-19危机之前与期间:来自英国的纵向证据。Am J Prev Med 2021 Feb;60(2):294-297 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    7. Jackson SE, Garnett C, Shahab L, Oldham M, Brown J.英国COVID-19封锁与吸烟、饮酒和试图戒烟的关系:2019-20年数据分析成瘾2021年5月26日;116(5):1233-1244 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    8. Nordeck CD, Riehm KE, Smail EJ, Holingue C, Kane JC, Johnson RM，等。COVID-19大流行期间美国成年人饮酒天数的变化上瘾。Epub纸质版于2021年6月22日在线出版免费全文] [CrossRef] [Medline］
    9. Garnett C, Jackson S, Oldham M, Brown J, Steptoe A, Fancourt D.英国成年人在COVID-19社交距离和封锁期间饮酒行为的相关因素药物酒精依赖2021年2月1日;219:108461 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    10. Kilian C, Rehm J, Allebeck P, Braddick F, Gual A, Barták M，欧洲酒精使用covid -19研究小组。欧洲COVID-19大流行期间的酒精消费:在21个国家进行的大规模横断面研究瘾2021年12月09日;116(12):3369-3380。［CrossRef] [Medline］
    11. 瓦伦蒂JY, Sohi I，加西亚-塞德R，蒙泰罗MG，桑切斯ZM。在COVID-19大流行期间，重度间歇性饮酒频率增加与什么有关?数据来自泛美卫生组织区域网络调查。药物酒精依赖2021年4月1日;221:108621。［CrossRef] [Medline］
    12. Ryerson N, Wilson O, Pena A, Duffy M, Bopp M.当政党搬回家时会发生什么?使用纵向数据研究COVID-19大流行对美国大学生酒精消费量的影响，并将其作为合法饮酒状态的函数。Transl Behav Med 2021 april 07;11(3):772-774 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    13. 人力资源部怀特，史蒂文斯AK，海耶斯K，杰克逊KM。新冠肺炎导致的大学生酒精消费量变化:校园关闭和居住变化的影响J Stud Alcohol Drugs 2020 Nov;81(6):725-730。［CrossRef］
    14. Buckner JD, Lewis EM, Abarno CN, Morris PE, Glover NI, Zvolensky MJ。大学生COVID-19大流行期间的情绪调节和饮酒困难:与COVID-19相关的痛苦和饮酒应对大流行的连续调解中国动物医学杂志2021年2月1日;50(4):261-275。［CrossRef] [Medline］
    15. McPhee MD, Keough MT, Rundle S, Heath LM, Wardell JD, Hendershot CS。COVID-19大流行期间的抑郁、环境奖励、应对动机和酒精消费。前沿精神病学2020年10月30日;11:574676 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    16. Oldham M, Garnett C, Brown J, Kale D, Shahab L, Herbec a .在英国样本中描述自COVID-19以来酒精消费量增加的模式和相关因素。药物酒精2021年9月03日;40(6):890-899 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    17. Sallie SN, Ritou V, Bowden-Jones H, Voon V.通过在线调查评估COVID-19大流行隔离期间的国际酒精消费模式:突出消极情绪机制。英国医学杂志公开赛2020年11月26日;10(11):e044276 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    18. Tran TD, Hammarberg K, Kirkman M, Nguyen HTM, Fisher J.澳大利亚COVID-19大流行前几个月的酒精使用和心理健康状况。J影响失调2020年12月01日;277:810-813 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    19. 博伊德D.社交媒体:一个有待分析的现象。社交媒体Soc 2015年5月11日;1(1):205630511558014。［CrossRef］
    20. 博伊德D，埃里森N.社会网络网站:定义，历史和学术。中国计算机科学，2007;13:21 - 20。［CrossRef］
    21. Keipi T, Näsi M, Oksanen A, Räsänen P.网络仇恨与有害内容:跨国视角。纽约州纽约州:劳特利奇;2017.
    22. McCay-Peet L, Quan-Haase A.什么是社交媒体?社交媒体研究可以帮助我们回答哪些问题?纳入:社交媒体研究方法的SAGE手册。伦敦:SAGE出版社;2017.
    23. Oksa R, Kaakinen M, Savela N, Ellonen N, Oksanen A.专业社交媒体使用:工作参与视角。新媒体与社会2020年5月22日;23(8):2303-2326。［CrossRef］
    24. Oksa R, Saari T, Kaakinen M, Oksanen A.千禧一代和前几代人在工作中使用社交媒体的动机和幸福感影响。国际环境与公共卫生杂志2021年1月19日;18(2):803 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    25. Moewaka Barnes H, McCreanor T, Goodwin I, Lyons A, Griffin C, Hutton F.酒精和社交媒体:在线饮酒和醉酒。关键公共卫生2015年6月26日;26(1):62-76。［CrossRef］
    26. Westgate EC, Holliday J.身份，影响和干预:社交媒体在酒精使用中的作用。Curr Opin Psychol 2016 6月;9:27-32。［CrossRef］
    27. Boyle SC, LaBrie JW, Froidevaux NM, Witkovic YD.不同的数字路径到酒桶?接触同龄人与酒精相关的社交媒体内容如何影响大一男女学生的饮酒行为?成瘾行为2016年6月;57:21-29 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    28. 花在社交媒体上的时间增加与抑郁症、行为问题和间歇性重度饮酒的适度增加有关。青少年2019年7月;74:201-209。［CrossRef] [Medline］
    29. Brunborg GS, Andreas JB, Kvaavik E.青少年社交媒体使用和间歇性重度饮酒。精神病学杂志2017年6月06日;120(3):475-490。［CrossRef] [Medline］
    30. LaBrie JW, Boyle SC, Young SH, Tan CN。客观评估一年级学生的社交媒体使用、饮酒规范和酒精消费量之间的前瞻性关系。中国药物学杂志;2021年5月;82(3):339-350。［CrossRef］
    31. Ng Fat L, Cable N, Kelly Y.青少年和年轻人中社交媒体使用和酒精使用之间的关系:理解社会的发现。成瘾2021年11月22日;116(11):2995-3005。［CrossRef] [Medline］
    32. Facebook、社交媒体及其在大学生酗酒问题中的应用。Curr Opin Psychol 2016 6月;9:83-87。［CrossRef］
    33. 刘志刚，刘志刚，刘志刚，等。青少年使用社交媒体与有害酒精消费之间的关系:一项四国研究酒精2020年2月07日;55(1):86-95。［CrossRef] [Medline］
    34. ervik EK, Kristensen JH, Torsheim T, Vedaa Ø， Pallesen S. Tinder使用和浪漫关系形成:一项大规模纵向研究。前沿精神2020年8月14日;11:1757 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    35. Flesia L, Fietta V, Foresta C, Monaro M.约会应用程序和酒精消费之间的联系，在意大利的活跃用户，前用户和非用户样本中。社会科学学报2021年7月01日;10(7):249。［CrossRef］
    36. 范希尔AK，埃克金格S. Tinder故事:在线约会用户和他们最有趣的故事的探索性研究。越轨行为2020年3月04日;42(9):1194-1208。［CrossRef］
    37. Rogge RD, Crasta D, Legate N. Tinder-Grindr使用是否危险?将场所与个体行为区分为性风险的独特预测因素。2020年5月12日;49(4):1263-1277。［CrossRef] [Medline］
    38. Tomaszewska P, Schuster I.比较约会应用程序用户和非用户的性相关认知、性行为和接受性胁迫。性资源社会政策2019年6月22日;17(2):188-198。［CrossRef］
    39. Erevik EK, Torsheim T, Andreassen CS, Vedaa Ø， Pallesen S.在社交媒体上披露和暴露酒精与后来的酒精使用:一项大规模纵向研究。前线精神2017年11月1日;8:34 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    40. 李国强，李国强，李国强。在印度和澳大利亚，接触社交媒体酒精营销与青少年饮酒行为之间的关系。BMC公共卫生2018年6月13日;18(1):726 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    41. Hendriks H, Van den Putte B, Gebhardt WA, Moreno MA。社交媒体上的社交饮酒:对Facebook和Instagram上与酒精相关的帖子的社交方面进行内容分析。J Med Internet Res 2018年6月22日;20(6):e226 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    42. Curtis BL, Lookatch SJ, Ramo DE, McKay JR, Feinn RS, Kranzler HR。青少年和年轻人中与酒精相关的社交媒体使用与酒精消费和酒精相关问题的关联的meta分析酒精临床实验研究2018年6月22日;42(6):978-986 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    43. Litt DM, Rodriguez LM, Stewart SH研究社交网站酒精特定社会规范、发帖行为和饮酒之间的关系，以应对COVID-19大流行。网络心理行为网络。Epub将于2021年3月16日在线发布。［CrossRef] [Medline］
    44. Kaakinen M, Sirola, Savolainen I, Oksanen A.社交媒体中的共享身份和共享信息:身份气泡强化量表的开发和验证。媒介心理学2018 11月17日;23(1):25-51。［CrossRef］
    45. Koivula, Kaakinen M, Oksanen A, Räsänen P.政治活动在网络身份泡沫形成中的作用。政策与互联网2019年7月15日;11(4):396-417。［CrossRef］
    46. 冠状病毒病(COVID-19):小型公众集会。世界卫生组织。URL:https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/question-and-answers-hub/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19-small-public-gatherings#[2021-08-06]访问
    47. 生活、工作和COVID-19(2021年4月更新):随着大流行进入又一年，整个欧盟的心理健康和信任下降。Eurofound。URL:https://www.eurofound.europa.eu/sites/default/files/ef_publication/field_ef_document/ef21064en.pdf[2021-08-06]访问
    48. 生活、工作与COVID-19。COVID-19系列。Eurofound。URL:https://www.eurofound.europa.eu/sites/default/files/ef_publication/field_ef_document/ef20059en.pdf[2021-08-06]访问
    49. Kestilä L, Härmä V, Rissanen V. COVID-19流行病vaikutukset hyvinvointiin, palvelujärjestelmään ja kansantalouteen [COVID-19对福祉、服务系统和经济的影响]。赫尔辛基:芬兰卫生和福利研究所;2020.
    50. 陈强，梁明，李勇，郭军，费东，王玲，等。COVID-19疫情期间中国医务人员的心理卫生保健《柳叶刀》精神病学2020年4月7日(4):e15-e16。［CrossRef］
    51. Lorant V, Smith P, Van den Broeck K, Nicaise P.比利时第一波疫情期间与COVID-19大流行和抑制措施相关的心理困扰。BMC精神病学2021 Feb 18;21(1):112 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    52. 崔N，迪尼托D.心理困扰，酗酒/重度饮酒与老年人的性别差异。Am J Addict 2011;20(5):420-428。［CrossRef] [Medline］
    53. Rehm J, Kilian C, Ferreira-Borges C, Jernigan D, Monteiro M, Parry CDH，等。COVID - 19期间的酒精使用:对监测和政策的影响。药物酒精Rev 2020年5月;39(4):301-304 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    54. 阿丹，费列罗，纳瓦罗。与酗酒相关的人格特征:系统回顾。前沿精神病学2017年7月28日;8:34 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    55. 福斯特J，坎菲尔德M.家庭饮酒者危险饮酒的预测。2017年3月28日;22(6):637-642。［CrossRef］
    56. 2018年酒精与健康全球状况报告。世界卫生组织2018年9月27日。URL:https://www.who.int/publications/i/item/9789241565639[2021-11-12]访问
    57. Bollen Z, Pabst A, Creupelandt C, Fontesse S, Lannoy S, Pinon N，等。之前的饮酒动机可以预测COVID-19封锁期间的酒精消费量:对比利时大学生进行的一项横断面在线调查。成瘾行为2021年4月;115:106772。［CrossRef] [Medline］
    58. Bramness JG, Bye EK, Moan IS, Rossow I. COVID-19大流行期间的酒精使用:自我报告的变化和变化动机。欧元成瘾决议2021年4月9日;27(4):257-262 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    59. Wardell JD, Kempe T, Rapinda KK, Single A, Bilevicius E, Frohlich JR，等。通过饮酒应对COVID-19大流行:外部和内部因素在应对饮酒、单独饮酒和酒精问题动机途径中的作用酒精临床实验研究2020年10月;44(10):2073-2083。［CrossRef] [Medline］
    60. Oksanen A, Kaakinen M, Latikka R, Savolainen I, Savela N, Koivula A.监管和信任:对25个欧洲国家COVID-19死亡率的3个月随访研究。JMIR公共卫生监测2020年4月24日;6(2):e19218 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    61. 奥克萨宁A，奥克萨R, Kaakinen M, Savela N, Latikka R, Ellonen N. Sosiaalinen media työelämässä: hyvinvoinin ulottuvuuksia。芬兰语的书。坦佩雷:坦佩雷大学:新兴技术实验室;2020.
    62. 芬兰的统计数据。就业。赫尔辛基:芬兰统计局;2021.URL:http://www.stat.fi/til/tyokay/index_en.html[2021-11-14]访问
    63. 劳动力调查电子刊物。芬兰的统计数据。URL:http://www.stat.fi/til/tyti/index_en.html[2021-11-12]访问
    64. 2020年酒精和毒品统计年鉴[芬兰语书]。在:芬兰官方统计(OSF)。赫尔辛基:芬兰统计局;2021.
    65. 利用互联网来跟踪媒体和进行交流的情况有所增加。芬兰统计局，2020年11月10日。URL:http://www.stat.fi/til/sutivi/2020/sutivi_2020_2020-11-10_tie_001_en.html[2021-11-12]访问
    66. Babor T, Higgins-Biddle J, Saunders J. AUDIT，酒精使用障碍识别测试:在初级保健中的使用指南。日内瓦:谁;2001.
    67. Higgins-Biddle JC, Babor TF。酒精使用障碍鉴定测试(AUDIT)、AUDIT- c和USAUDIT在美国的筛查:过去的问题和未来的方向Am J药物酒精滥用2018年5月03日;44(6):578-586 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    68. Kaarne T, Aalto M, Kuokkanen M, Seppä K. AUDIT-C, AUDIT-3和AUDIT-QF在芬兰职业保健患者中筛查危险饮酒。药物酒精2010年9月29日(5):563-567。［CrossRef] [Medline］
    69. 班克斯M，克莱格C，杰克逊P，坎普N，斯塔福德E，沃尔T.一般健康问卷作为职业研究心理健康指标的使用。《职业精神》1980年9月3日。［CrossRef］
    70. Goldberg DP, Hillier VF。一般健康问卷的缩放版本。精神医学1979年2月;9(1):139-145。［CrossRef] [Medline］
    71. Goldberg DP, Gater R, Sartorius N, Ustun TB, Piccinelli M, Gureje O，等。世界卫生组织对一般卫生保健中的精神疾病的研究中两个版本的GHQ的有效性。精神医学1997年1月1日;27(1):191-197。［CrossRef] [Medline］
    72. Kalliath TJ, O'Driscoll MP, Brough P.一般健康问卷-12的验证性因素分析。压力与健康2004 1月29日;20(1):11-20。［CrossRef］
    73. 哈恩E，戈特施林J，斯皮纳斯FM。短人格测量- GSOEP大五量表(BFI-S)的效度和信度。中国地质大学学报(自然科学版);2012,36(3):355-359。［CrossRef］
    74. 随机效应模型的内部和之间的估计:相关随机效应和混合模型的优点和缺点。中国农业科学，2013年3月1日;13(1):65-76。［CrossRef］
    75. 肖克R, Perales F.广义线性混合模型中的簇内和簇间效应:方法和xthybrid命令的讨论。中国科学，2017年3月1日;17(1):89-115。［CrossRef］
    76. 卡斯特罗Á， Barrada JR.约会应用程序及其社会人口统计学和社会心理相关性:系统回顾。国际环境与资源公共卫生2020年9月07日;17(18):6500 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    77. Kaakinen M, Koivula, Savolainen I, Sirola, Mikkola M, Zych I，等。网络交友应用与青少年受害风险:一个生活方式暴露的视角。攻击性行为2021 9月26日;47(5):530-543。［CrossRef] [Medline］
    78. 丹贝克·H，霍夫曼·C.世界大流行的斗争。德语文章。明镜澳洲，2021年7月8日。URL:https://www.spiegel.de/ausland/corona-laendervergleich-wo-der-kampf-gegen-die-pandemie-gelingt-a-b253bbd9-fe9b-4d5e-9169-63b57d771216[2021-08-06]访问

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    AUDIT-C:3项酒精使用障碍鉴定测试
    GHQ-12:一般健康问卷
    IBRS:6项身份泡泡强化量表

    C Basch编辑;提交24.08.21;M Barratt, T Tillmann, N Nazari同行评审;对作者10.10.21的评论;订正版本收到12.10.21;接受13.10.21;发表02.12.21

    版权

    ©Atte Oksanen, Reetta Oksa, Nina Savela, Magdalena Celuch, Iina Savolainen。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 02.12.2021。

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布，允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
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