COVID-19大流行期间新兴成年人和成年人的身体距离和社交媒体使用:大规模横断面和纵向调查研究

简介

背景

2022年，COVID-19大流行仍在世界大部分地区持续，截至2月，全球已造成3.81亿例确诊病例和569万例死亡[1］．鉴于世界上大多数人口尚未接种疫苗，其他预防措施对于控制COVID-19感染的传播仍然至关重要。因此，许多国家都采取了行为干预措施，其中保持身体距离是最广泛采用、最持久、最实用和最有效的政策之一[2］．然而，这种策略的有效性在很大程度上取决于人群对期望行为的依从性[3.］．因此，研究和了解政府行为干预措施(如在COVID-19大流行期间保持身体距离)的合规性对于最有效地设计未来干预措施至关重要。

在这样的危机时刻，人们往往严重依赖媒体来了解形势，并就相关的行为准则做出明智的决定。4，5］．根据栽培理论[6]，整个媒体领域的内容在观众中产生了广泛的意义。该理论提出，人们消费的媒体提供的信息越多，他们对现实的感知与媒体图景中描绘的一致的可能性就越大。这一培养过程受到主流化和共鸣的双重驱动，即不同的观点和世界观会与被中介的内容保持一致，同时，被中介的内容与媒体消费者的相关性和相关性也会增强。这意味着人们的认知和意图最终会变得与媒体所描绘的相似。6］．因此，媒体越是强调疫情的严重性和保持距离的重要性，人们就越有可能改变自己的行为。

此外，社会认知理论[7]解释了一条媒体信息如何影响人们的行为。这一理论解释说，人们基于第一人称经验和观察学习创造了认知模式。很大一部分的观察性学习是通过接触媒体进行的。8]，即人们通过媒体曝光看到并从他人那里了解到新冠肺炎和应对措施，并相应地调整自己的认知和行为[9］．这意味着人们在COVID-19大流行期间从媒体中描绘的其他人那里学习如何表现。

然而，社交媒体和大众媒体中的媒体信息的性质和内容对人们在危机期间的感知和行为意图有不同的影响[10］．尽管传统媒体和社交媒体都有培养过程[11]，这两种媒体形式的信息的性质和内容是不同的。社交媒体的即时性和对空前数量的内容的直接访问，使人们对危机的看法不那么受控制，也更加碎片化。12-14］．因此，主流化和共鸣的过程不太可能发生，社交媒体用户对COVID-19新闻和信息保持身体距离的重要性也会降低。

此外，与传统大众媒体相比，社交媒体描绘了更多关于COVID-19的矛盾信息，包含更多谣言或可疑信息[12，15]，对于调解和促进内容推广的算法更主观[16]，而且更有可能只在所谓的“回音室”的用户群体中传播[17］．一般来说，使用社交媒体了解COVID-19的人会比只使用传统媒体的人在网络上观察到更广泛的思想和行为。因此，危机期间的规范行为是不太清楚的，人们不太可能改变自己的行为来遵守政府的行为干预。这种社交媒体用户和非社交媒体用户之间行为变化的差异在之前的危机中已经被观察到。例如，对2011年东日本大地震后新闻消费的研究表明，大众媒体对人们对危机的认知和随后增加的行为变化(即促进公民沟通，采取利他行为，为未来的危机做好准备)具有积极的影响。社交媒体只显示出认知和行为意图的有限变化或没有变化。10］．就目前的危机而言，这意味着使用社交媒体了解危机的人不太可能改变自己的行为，因此也不太可能与他人保持身体上的距离。

当特定人群更严重地依赖社交媒体获取有关COVID-19的新闻和信息时，这种新闻和信息消费的差异以及与之相关的行为规范遵守情况就会产生问题。特别是，年轻人与老一辈人相比，在新闻消费方面存在很大差异。他们更倾向于将社交媒体作为新闻和信息的来源。18-20.];因此，年轻人通过社交媒体摄入的COVID-19新闻和信息可能也比成年人要多[21-23］．因此，平均而言，年轻人这一亚群比成年人更不可能改变自己的行为，遵守行为规范。除了暴露在冠状病毒下的健康风险较低之外[24-26]以及更强烈的与他人社交的需求[27(A Orben，未发表数据，2020年8月)，这种对COVID-19新闻和信息消费的差异可能对了解年轻人遵守行为规范的情况很重要。也就是说，使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息可能解释了为什么年轻人不太经常与他人保持物理距离。

对COVID-19危机前几次大流行期间关于保护行为的研究的回顾表明，老年人采取相关保护行为的几率更高[28］．当代对COVID-19的研究证实了这一发现，并表明年轻人比老年人更少采取保护行为，如保持身体距离。例如，美国的一项横断面调查显示，18至24岁的年轻人坚持保持距离行为的程度远远低于成年人[29］．类似地，其他研究表明，年龄随着一系列保护行为(包括保持身体距离)的增加而呈线性增长[30.，31］．

在这项研究中，我们对18岁到20多岁的年轻人特别感兴趣新兴的成年人［32］．随着这些初生的成年人成长为独立的成年人，他们成为更独立的媒体消费者，受父母影响更小。这与绝大多数与父母同住的儿童和青少年以及与父母同住对他们使用媒体的相关影响形成了鲜明对比[33，34］．对政府来说，更好地理解社交媒体在遵守新兴成年人行为干预方面所发挥的作用是有价值的知识，因为这将帮助他们更好地向所有公民传达行为规范，提高类似行为干预的有效性，并最终挽救生命。

本研究

本研究调查了新兴成年人和成年人在保持身体距离行为方面的差异，同时考虑了使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息的作用。基于理论框架和相关实证结果，我们预先登记了以下假设:新兴成年人的身体距离低于成年人(H1)，年龄对身体距离的影响由使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息(H2)所介导。更具体地说，我们预计年龄将负向预测使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息(H2a)，使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息将负向预测保持物理距离(H2b)。这项研究在纵向样本中进一步调查了保持身体距离和社交媒体使用之间的相关性。

此外，为了更深入地了解特定的社交媒体使用情况，我们对参与者的子样本进行了探索性研究，这些参与者被提供了问卷的额外模块。这些问题调查了不同社交媒体平台的使用情况以及在社交媒体上消费的信息来源。具体来说，这些非预登记的分析考察了物理距离与(1)最常用的社交媒体平台(即Facebook、Twitter、Instagram、YouTube和LinkedIn)和(2)平台上呈现的来源(即政府、国家新闻、地区新闻、个人交流或其他来源)之间的关系。

方法

伦理批准

我们使用的二手数据来自荷兰国家公共卫生与环境研究所进行的大规模全国纵向研究。参与者在第一次调查开始前提供知情同意。我们收到的数据不包含任何可识别的信息。因此，这项研究不需要机构审查委员会的审查。研究设计、假设、测量变量和分析计划在获取数据之前已预先注册，可在本研究的开放科学框架页面上找到[35］．

参与者和操作步骤

通过25个市卫生局(Gemeenschappelijke Gezondheidsdienst)招募参与者参加全国调查(N=124,580)。在2020年4月至11月的8波数据收集期间，参与者被要求填写1份或多份问卷。在此期间，COVID-19在荷兰非常流行，每10万居民每天有0.47至57.87例新病例，并采取了各种预防措施。持续沟通的措施包括与他人保持物理距离(1.5米)、不握手并经常洗手、在腋窝打喷嚏和咳嗽、尽可能在家工作。最初，参与者每3周收到一份问卷，在第五波之后，间隔时间增加到6周(表1)。

对于每一波，调查分为3个子部分，每个参与者每一波收到这3个子部分中的1个。因此，一部分参与者收到了与本研究相关的问题。此外，使用预登记排除标准排除年龄<18岁和控制变量缺失的参与者。这导致了123,848名年龄为> - 17岁的成年人(34.11%为男性)的分析样本，他们参与了一波(n=47,708, 38.5%)或多波(n=76,140, 61.5%)。纵向样本参与者参与了2波和8波(平均5.36，标准差2.14)。由于本研究使用的是现有数据，因此没有进行先验样本量计算。考虑到样本量，我们没有预料到统计能力的问题。对于每一项分析，报告所包括的参与者和观察结果的数量。

措施

物理距离

在每一波中，参与者首先回答一个问题:“在过去7天里，你多久和四人或四人以上的人住在一起，而且不是住在一所房子里?”例如，在工作中，在公园里，在街上和邻居一起，或者在生日的时候从来没有(1)超过20次(7)上周至少有一次与4人或4人以上的团队在一起的参与者被问及后续问题“在过去7天里，你有多少次成功地与这些人保持1.5米的物理距离”，并被要求在李克特量表上回答从从来没有(1)总是(7)每一波浪潮在这个量表上的得分被用来衡量物理距离。该变量的得分越高，表明参与者在过去一周内越成功地保持了身体距离(平均_大4.34, SD_大1.58)。

年龄

参加者按年龄组别选择类别(表2)。由于只有0.54%(669/123,848)的参与者属于第8类(≥85岁)，因此合并了第7类和第8类。使用虚拟编码来创建新兴成年人(n=6648)和老年人群(n=117,200)之间的对比。为了进一步研究年龄类别之间的差异，使用反向Helmert对比编码将年龄类别与所有更高年龄类别进行对比，从新兴的成人类别开始。

社交媒体使用

每一波，都有一部分参与者回答了这样一个问题:“在过去7天里，你使用哪些来源来获取关于冠状病毒的信息和新闻?”参与者可以从给定的列表中选择一个或多个媒体来源进行回答。其中一个来源是社交媒体．一个虚拟变量社交媒体是为了比较参与者是否使用社交媒体(0.5,n_观察=33,941)或没有(−0.5,n ._观察=81,008)每波COVID-19新闻和信息。

社交媒体平台和来源

在第二波和第四波中，一部分参与者(n= 18047)收到了包含更广泛的关于社交媒体使用问题的模块。在这些问题中，参与者指出他们在过去一周中使用以下平台获取COVID-19新闻和信息的天数:Facebook、Twitter、Instagram、YouTube和LinkedIn。对于每个指定的社交平台，参与者还被要求选择平台上呈现的一个或多个来源:政府、国家新闻、地区新闻、个人交流或其他来源。

控制变量

为了控制物理距离的潜在差异，所有分析都对参与者的性别进行了控制。此外，波被添加为协变量，以控制随着时间的推移行为和环境的潜在变化。由于并非所有参与者都在同一时段填写了问题，因此控制时间背景非常重要。在测量期间，感染人数最初很高，在夏季有所下降，但在第五波之后又有所增加。此外，法规经常变化，整体情绪可能也会发生变化。线性波动变量不会反映这一趋势;因此，我们已经测试了其他几个符合观测数据的形状[36］．选取与观测数据最拟合的波变换变量。具体来说，波变量以波5为中心，绝对值被用来创建v型。转换变量的标准化效应更高，解释了更多的方差(R²_边际=0.031， β=0.18)比线性波动变量(R²_边际= 0.0002,β=−0.05)。

分析策略

我们预先登记了使用贝叶斯统计来检验假设的意图。然而，所有的分析都必须在安全的远程桌面上执行，在这个大型数据集上运行大量计算的可能性是有限的。因此，采用多元混合效应模型lme4包(37]在R (R统计计算基础)[38］．SE, ci，和P数值采用Satterthwaite近似计算[39]，不包括0或的ciP<。05例被认为有统计学意义。利用效应量确定参数的方向和相对强度，根据改进的模型拟合确定参数的重要性。

在混合效应模型中，性别和波动被添加为协变量，每个参与者都被随机截取。根据这一假设，预测变量被替换为感兴趣的变量。用于测试H2的中介的多级中介模型mlma包装使用[40］．此外，为了确定保持物理距离和使用社交媒体作为来源之间的交叉滞后效应，随机拦截交叉滞后面板模型[41]被用来区分人(稳定的时不变特征)和人内(随时间的变化)的关联。交叉滞后路径用于评估使用社交媒体和当前和后续波之间的物理距离之间的方向性，同时控制波之间的稳定性特征和波内的协方差。每个波、稳定性和交叉滞后路径上的所有相关性都被限制为相同，导致每种路径类型只有一个参数估计。

与预登记相比，天气条件不包括在协变量中，因为填写问卷的确切日期不包括在数据集中。我们试图包括每波的平均天气条件，但这个变量与波变量有太多的共线性，使模型无法识别。此外，关于幸福感的假设在本文中没有报道，因为与另一组研究人员使用相同的数据集重叠。计划中的分析仍然是开放科学框架的支持材料的一部分。最后，在注册时获得了6波数据。随后，又收集了2波数据，添加到数据集中。

在预先登记的分析之上，对接受特定社交媒体平台(即Facebook, Twitter, Instagram, YouTube和LinkedIn)使用模块的参与者的子样本进行了2个探索性分析，以及出现在这些平台上的不同来源(即政府，国家新闻，地区报纸，个人帖子或其他来源)。2个混合效应模型的指定与第一个假设的模型相似。在第一个模型中，参与者每周使用社交媒体平台获取COVID-19新闻和信息的天数被作为预测因素输入，年龄变量被视为协变量。在第二个探索性模型中，再次排除了社交媒体变量，并使用每个来源的虚拟变量来确定参与者是否接触到社交媒体上的特定来源。

结果

物理距离

用于检验第一个假设的线性混合效应模型由每个参与者随机拦截形式的随机结构和解释4%的物理距离方差(边际)的固定结构组成R²)。固定效应和随机效应都解释了50%的方差(有条件的R²)。随机效应参与者的组内相关系数为0.48，表明在同一参与者中，大约一半的方差可以通过对结果变量的其他观察来解释。

计划的对比表明，新兴成年人(平均_边际3.48 SE_边际0.03)与他人保持物理距离的频率低于年龄较大的参与者(平均_边际4.37 SE_边际0.01;图1)。

标准化效应量表明，年龄的影响不如协变量波的影响重要(表3)。然而，模型的模型拟合和解释方差(赤池信息准则[AIC]=693,681和贝叶斯信息准则[BIC]=693,742)优于没有出现成人变量(R²_边际=0.03, AIC=694.394, BIC=694.444;χ²₁= 714.9;P<措施)。这表明，尽管年龄的影响可以被认为是很小的，但这个变量仍然有助于解释保持身体距离的行为。

在一项非预登记的附加分析中，我们进一步调查了年龄类别之间物理距离的差异。因此，二分法新兴的成人变量替换了项目中测量的分类年龄变量的多次对比。这个变量增加了边际R²的比例为6%，并表明随着年龄类别的增加，人们更经常地保持身体距离(图2)。总之，这些分析为假设1提供了支持，即新兴成年人的身体距离低于成年人。

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使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息

第二个假设调查了使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息在保持物理距离中的作用。相关的社交媒体使用问题在第三波、第五波和第八波参与者中被问到(n=17,714, n)_观察= 38423)。在H1中使用的模型中添加了一个社交媒体使用假人(R²_边际R = 0.03,²_有条件的=0.48，类内相关系数_参与者= 0.48)。一个重要的社交媒体使用参数表明，使用社交媒体的人(平均_边际3.96 SE_边际0.06)比不使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息的人表现出略低的物理距离行为(平均_边际4.03 SE_边际0.06)。在同一模型中，一个重要的新兴成年人参数表明，在控制了社交媒体使用后，新兴成年人与成年人保持物理距离的频率较低(表4)。同样，社交媒体使用和新兴成年人的标准化效应量都很小。改进的模型拟合表明，社交媒体使用变量(全模型:AIC=108,886, BIC=108,944;不含社交媒体使用预测器的模型:AIC=108,900, BIC=108,950;χ²₁= 16.3;P<.001)和新生成人变量(不含社会新生成人预测因子的模型:AIC=108,942, BIC=108,991;χ²₁= 57.7;P<.001)有助于解释保持物理距离的行为。

接下来，使用混合效应逻辑回归模型来测试新兴成年人是否更有可能使用社交媒体获取有关COVID-19的新闻和信息。模型(R²_边际= 0.05,R²_有条件的=0.76)表现出显著的新兴成人参数(B=2.48;SE 0.10;瓦尔德= 23.66;P≤措施)。新兴青少年使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息的可能性是成年人的11.93倍(95% CI 9.72-14.65)。这意味着新兴成年人比成年人更倾向于使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息。

最后，使用混合效应中介模型将新出现的成人变量和物理距离之间的直接关联与社交媒体对COVID-19新闻和信息的间接关联分离开来。模型显示，总效应(β= - .91;95% CI 1.06 ~−0.77;P<.001)，直接效应(β= - .88;95% CI 1.04 ~−0.74;P<.001)，间接效应(β= - .03;95% CI 0.04至−0.02;P<.001)均显著。然而，间接效应远远小于直接效应，我们得出的结论是，使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息存在部分但有限的中介路径。因此，使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息只能勉强解释为什么新兴成年人之间的身体距离低于成年人。

确定方向

另一项分析调查了使用社交媒体对保持身体距离影响的方向性，反之亦然。该分析在最后4波中使用了参与者的子集(n=7325)，因为社交媒体问题在随后的4波中呈现给相同的参与者。此外，在模型中加入了参与者的性别和年龄作为协变量。受限随机截距交叉滞后面板模型(χ²₃₅= 296.9;P≤措施;比较拟合指数=0.987,Tucker-Lewis指数=0.984，均方根近似误差=0.032，标准化均方根残差=0.025)显示社交媒体使用与物理距离呈负相关(表5)。这意味着保持身体距离和使用社交媒体获取covid -19相关新闻和信息之间存在较小的负相关关系。此外，两条稳定路径都显著，说明两个变量的值都是由前一波的值预测的。最有趣的是，观察到保持身体距离对社交媒体使用有一个小的负交叉滞后效应，但社交媒体对保持身体距离没有影响。这表明，使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息并没有影响后续浪潮中的身体距离。相比之下，那些不经常保持身体距离的人更有可能在随后的浪潮中使用社交媒体作为消息来源。然而，标准化效应量非常小。

社交媒体平台和社交媒体信息来源的差异

在最后两篇分析中，我们进一步探讨了几个社交媒体平台和这些平台上出现的COVID-19新闻和信息来源之间的差异。探索是在第2波和第4波中接受广泛社交媒体模块的参与者的子样本中进行的(n=9992和n_观察= 12456)。Facebook是最常用的平台(5274/ 12456,42.34%)，而所有其他平台的使用率在15.7%(1995/ 12456)到11.03%(1374/ 12456)之间。当使用社交媒体平台时，Facebook (n=5274;均值4.91，标准差2.36)，Instagram (n=1881;均值4.49，标准差2.44)和Twitter (n=1786;平均4.68，标准差2.38)，每周有一半以上的时间用于发布COVID-19新闻和信息。LinkedIn (n = 1955;均值3.16，标准差2.12)和YouTube (n=1374;均值2.81，标准差2.07)每周用于COVID-19新闻和信息的天数较少。

第一个线性混合效应模型(R²_边际= 0.07,R²_有条件的=0.89)调查了保持身体距离与每周使用不同社交媒体平台发布COVID-19新闻和信息的天数之间的关系(表6)。

该模型的结果显示，一些平台与物理距离没有关联或略有正相关(如Twitter和LinkedIn)，而其他平台与物理距离有负相关(如Facebook、Instagram和YouTube;图3)。

由于不同的信息源在不同的平台上描述，可能会出现关联的差异。因此，我们进一步调查了参与者使用的社交媒体平台上的COVID-19新闻和信息来源。政府(6511/12,456,52.3%)、国家新闻(6429/12,456,51.6%)和个人交流(7237/12,456,58.1%)是社交媒体平台上最常见的来源。地区新闻(3036/12,456,24.4%)和其他来源(1454/12,456,11.5%)用于COVID-19新闻和信息的频率较低。

在第二个线性混合效应模型中，社交媒体平台变量被替换为每个消息源的虚拟变量，对比在社交媒体上看到消息源(0.5)和在社交媒体上没有看到消息源(−0.5)。模型(R²_边际= 0.06,R²_有条件的=0.53)表明，与其他来源相比，接触政府来源与保持物理距离没有或有很小的负相关(表7)。总之，这两项探索性分析表明，保持身体距离与使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息之间的关联不那么直接。根据人们使用的社交媒体平台以及他们在社交媒体上接触到的来源，这些关联的效应大小和方向各不相同。

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讨论

主要研究结果

这项研究调查了新成年人和成年人在身体距离方面的差异。此外，通过检查社交媒体的中介作用，以及不同的社交媒体平台和来源在多大程度上与保持物理距离有关，研究了使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息的作用。这些问题是在2020年4月至11月期间对大量荷兰成年人样本进行的纵向小组研究中解决的。根据我们的发现，可以得出3个主要结论。

首先，我们的研究结果表明，在新兴成年人群体中，保持身体距离的行为低于成年人群体。此外，我们认为，正如对非二分年龄类别的探索所暗示的那样，物理距离随着年龄的增长而增加。这一发现与之前的研究相一致，之前的研究报告称，平均而言，刚成年或年轻的参与者与成年人保持身体距离的频率要低[29，31］．一种可能的解释是心理社会模型，如健康信念模型[42]和保护动机理论[43］．鉴于年轻人的个人健康风险较低，保持身体距离的感知脆弱性、严重性和感知益处可能较低，而遵守的成本和障碍将更高，放弃更多的社会日常生活[27，31］．

第二个结论是，使用社交媒体获取关于COVID-19的新闻和信息与保持身体距离行为呈负相关，与年龄无关。此外，我们研究中的新兴成年人更有可能使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息，社交媒体在保持身体距离行为中发挥了很小的作用。然而，由于与直接关系相比，间接关系微不足道，我们认为社交媒体的使用只是对新兴成年人较低的物理距离行为的非常有限的、没有意义的解释。

此外，纵向面板模型没有显示出对社交媒体使用方向的支持，导致在随后的浪潮中降低了物理距离。相反，分析显示，保持身体距离和未来使用社交媒体之间存在显著(尽管很小)的交叉滞后路径。一个可能的解释是选择性地关注COVID-19新闻和信息，这些新闻和信息肯定了他们目前对COVID-19的看法，并避免与他们的行为不一致的媒体内容[44，45]，类似于寻找政治新闻[46］．这意味着那些不同意现行措施的人在寻求有关冠状病毒的信息和新闻时，会避开电视、政府网站和报纸等其他类型的来源，因为所描绘的图像与他们的信仰不符。因此，使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息可被视为不遵守现行措施的标志，而不是不遵守现行措施的来源。然而，在本研究中观察到的影响是如此之小，在这个阶段，我们还不能得出确切的结论，需要进一步的调查。

最后，本研究的探索表明，社交媒体的使用并不总是不利于保持物理距离行为，一些平台与保持物理距离显示出较小的正相关关系。此外，这些社交媒体信息中描述的来源类型似乎与保持身体距离有关。我们可以得出初步结论，在领英和推特上寻找COVID-19新闻和信息的用户更有可能遵守物理距离措施，尽管相关性相对较弱。同样，政府来源的社交媒体帖子的使用与更大的身体距离有关，而基于网络的个人交流似乎与更小的身体距离有关。总体而言，应该指出的是，所观察到的社交媒体使用和保持身体距离之间的关联强度相对较低，甚至不显著，例如社交媒体上的国家和地区新闻来源。

优势与局限

在关于COVID-19的文献中，大量研究调查了病毒的影响及其相应的法规。一些研究集中在学生样本上，但忽略了接受高等教育的年轻人以外的人群，或将这个年龄段的人与成年人进行比较。在这项研究中，我们有机会通过使用大量的新生成年人和成年人样本来填补这一空白。此外，一个实质性的子集是纵向样本的一部分，使我们能够随着时间的推移调查关系，并敏感性关系的方向性。通过使用多元混合效应模型和随机截距交叉滞后面板模型，我们能够控制每个多次回应的参与者的数据聚类，并调查研究关联的方向。此外，还使用了开放科学实践，其中假设和分析在进行分析之前已预先注册，所使用的脚本是公开的。

这项研究也有一些局限性，在解释研究结果时必须考虑到，这些局限性可以在未来的研究中解决。例如，使用了对参与者年龄的粗略测量。由于使用的是二手数据，本研究无法控制所提出的问题或存储的数据。这项调查是在非常注意参与者隐私的情况下进行的。为了减少参与者的可追溯性，年龄变量按类别测量。我们鼓励这些匿名化的努力，但它们可能会使估计的参数不那么精确，而通过获得参与者的确切年龄可以获得另一层次的细节。未来的大型项目可以通过在分析数据之前创建合成数据集来解决这个问题，以保留参与者的隐私[47］．

此外，通过回顾性自我报告来测量物理距离。参与者在每一波中指出他们在过去7天内与他人保持物理距离的频率。考虑到所有潜在的偏差(例如，回忆偏差、首要和近因偏差以及社会可取性)，可以想象，报告的行为偏离了客观的物理距离行为。然而，我们不认为潜在偏差对不同年龄组的影响可能不同。与此相关的是对COVID-19信息和新闻来源的衡量。与会者从所提供的列表中选择了几种媒体。在这项研究中，无法获得社交媒体或其他来源上看到的实际数量和具体内容。在大规模研究中获得更详细信息的一种方法是要求参与者提供所使用的社交网站的日志数据(例如，cookie或浏览器历史记录)，或要求参与者安装一个移动传感应用程序来收集媒体使用和物理距离行为[48，49］．

最后，在零假设显著性检验的背景下，样本的大小也需要一些谨慎，因为即使是微小的影响也可以达到预先登记的临界值P< . 05。因此，问题就产生了，这种显著影响是否大到值得关注。在我们的分析中，我们使用了标准化的效应量，表示在测量物理距离的李克特量表上增加了1个标准差。然而，由于李克特量表上的答案并没有形成一个绝对连续的量表，对显著效应大小的可量化解释并不直接。我们试图通过检查特定变量的增加模型拟合来表明我们是否认为这种效应有意义。然而，与此同时，大样本量消除了检测效果的能力不足和犯第二类错误的论点。这让我们更有信心判断，当一个效应在统计上不显著时，它很可能不存在。然而，关于为什么这些假设可以被错误地拒绝的其他论点仍然适用于本研究。

结论

我们的研究表明，在COVID-19大流行期间，初生成年人和成年人在物理距离行为方面存在实质性差距，但对初生成年人和社交媒体的作用产生了微妙的看法。考虑到随着年龄的增长，我们不能得出确切的结论，即新兴成年人群体本身就应该被视为一个特别有问题的群体，而是说年龄越大，他们越经常遵守保持身体距离的措施。此外，尽管使用社交媒体获取COVID-19新闻和信息与保持身体距离行为呈负相关，但这似乎并不是解释为什么新兴成年人不太遵守行为测量的重要因素，也不会导致保持身体距离行为的变化。最后，各种社交媒体平台和来源之间存在差异，一些平台和来源显示出与物理距离的负面关联，而另一些平台则显示出与物理距离的积极或没有关联。然而，我们应该谨慎地假设这些社交媒体会影响行为，因为它们很可能是选择性接触社交媒体的指标，与一个人的物理距离行为相匹配。