幸福・ユートピア社会問題

ソーシャルメディアの利用が心理的幸福感に与える影響 媒介モデル

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Effects of Social Media Use on Psychological Well-Being: A Mediated Model

www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8255677/

オンラインで2021年6月21日に公開

Dragana Ostic,1,† Sikandar Ali Qalati,1,*† Belem Barbosa,2,† Syed Mir Muhammad Shah,3 Esthela Galvan Vela,4,*† Ahmed Muhammad Herzallah,5 and Feng Liu6,†

概要

ソーシャルメディア利用の拡大に伴い、利用者の心理的幸福感に与える影響が懸念されている。本論文の主な目的は、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福感に与える影響を明らかにすることである。本論文では、さまざまな分野の文献を参考にしながら、ソーシャル・キャピタルの種類(ボンディング・ソーシャル・キャピタルとブリッジング・ソーシャル・キャピタル)社会的孤立、スマートフォン中毒などのメディエーターを考慮することで、この現象をより包括的に研究している。本論文では、メキシコの940人のソーシャルメディア・ユーザーを対象に、構造方程式モデリング(SEM)を用いて、提案された仮説を検証する定量的研究を行った。その結果、ソーシャルメディアの利用は、主にボンディング・ソーシャルキャピタルとブリッジング・ソーシャルキャピタルの正の効果によって、心理的幸福感に全体的に正の間接的影響を与えることがわかった。実証モデルの説明力は45.1%であった。本論文は、ポジティブな効果とネガティブな効果の両方が共存していることを示す実証的な証拠と強固な統計的分析を提供し、これまでの文献に見られた矛盾を解決するのに役立つ。

キーワード:スマートフォン依存症、社会的孤立、ボンディング・ソーシャルキャピタル、ブリッジング・ソーシャルキャピタル、ファビング、ソーシャルメディア利用

はじめに

近年、ソーシャルメディアの利用が大幅に増加している(Leong et al 2019; Kemp, 2020)。ソーシャルメディアとは、「情報、意見、関心を共有する機会を提供することで、ユーザー間の交流を促進するウェブサイトやオンラインツール」を指す(Swar and Hameed, 2017, p.141)。個人がソーシャルメディアを利用する理由は、娯楽、コミュニケーション、情報の検索など様々である。注目すべきは、思春期や若年層がオンラインのネットワーキングサイト、Eゲーム、テキスト、その他のソーシャルメディアに費やす時間が増えていることである(Twenge and Campbell, 2019)。実際、一部の著者(例えば、Dhir et al 2018,Tateno et al 2019)は、ソーシャルメディアが世界中のグループの相互作用の形態とそのユーザーの個人的および集団的な行動を変えていると示唆している。

その結果、ソーシャルメディア利用の依存症(Swar and Hameed, 2017; Kircaburun et al 2020)に関連して、特に心理的な幸福に及ぼす悪影響の可能性に関する懸念が高まっている(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016; Jiao et al 2017; Choi and Noh, 2019; Chatterjee, 2020)。スマートフォンは時に、人間関係や社会的交流からユーザーの気をそらすことがあり(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016; Li et al 2020a)何人かの著者は、ソーシャルメディアの過剰な使用が、主に逃してしまうことへの不安から、スマートフォン中毒につながる可能性があると強調している(Swar and Hameed, 2017; Leong et al 2019)。ソーシャルメディアの利用は、不安、孤独感、うつ病(Dhir et al 2018,Rear et al 2019年)社会的孤立(Van Den Eijnden et al 2016,Whaite et al 2018)と関連している。2018年)そして、個人が他者との対面コミュニケーション中にスマートフォンを使用する、またはスマートフォンに気を取られる程度を指す「ファビング」(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016; Jiao et al 2017; Choi and Noh, 2019; Chatterjee, 2020)がある。

しかし、ソーシャルメディアの利用は、関連する他者とのつながりの感覚を構築することにも寄与し(Twenge and Campbell, 2019)社会的孤立を軽減する可能性がある。実際、ソーシャルメディアは、家族、友人、親戚などの親密な関係と、同僚、知人、見知らぬ人などの弱い関係の両方と交流するためのいくつかの方法を提供し(Chen and Li, 2017)さまざまなコミュニティへの帰属意識を高める上で、あらゆる年齢層の人々の間で重要な役割を果たしている(Roberts and David, 2020)。その結果、ソーシャルメディアの利用がウェルビーイングに与える可能性のある負の影響に関する懸念にもかかわらず、ソーシャルメディアを新たなコミュニケーションチャネルとして強調する研究も増えている(Twenge and Campbell, 2019; Barbosa et al, 2020)自分の存在感、アイデンティティ、評判を高める上で重要な役割を果たし、その結果、社会的相互作用、人間関係の形成と維持、アイデアの共有が促進され(Carlson er al 2016)その結果、社会的支援と有意な相関関係がある可能性があると強調している(Chen and Li, 2017; Holliman er al)。 興味深いことに、最近の研究(例えば、David et al 2018;Bano et al 2019;Barbosa et al 2020)では、スマートフォンの使用が心理的幸福に与える影響は、各種類のアプリケーションに費やす時間や、ユーザーが従事する活動に依存することが示唆されている。

このように、ソーシャルメディアがユーザーの幸福感に与える影響については、否定的な影響を与える可能性と社会的な向上をもたらす可能性の両方が強調されており、矛盾した手掛かりが得られる。ソーシャルメディア利用をさらに調査する必要があるという見解(Karikari et al 2017)特にその社会的な意味合いに関する見解(Jiao et al 2017)に沿って、本稿では、ソーシャルメディアに費やす時間がユーザーの心理的幸福に与える影響をさらに理解すること、すなわち、この効果を媒介し、さらに説明する他の変数を考慮することが急務であると主張する。

本論文では、ソーシャル・キャピタル理論の視点を採用している。ソーシャルキャピタル理論はこれまで、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福にどのような影響を与えるかを研究するために用いられてきた(例えば、Bano er al 2019)。しかし、現存する文献ではこれまで、統計的には問題なく、ソーシャルネットワークの範囲の理解に貢献しているものの、本論文内で提案されているような現象の包括的なビジョンを提供していない、部分的な関連モデルしか提示されていない。さらに、心理的幸福に対するソーシャルメディアのネガティブな影響(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016; Van Den Eijnden et al 2016; Jiao et al 2017; Whaite et al 2018; Choi and Noh, 2019; Chatterjee, 2020)とポジティブな影響(Carlson et al 2016; Chen and Li, 2017; Twenge and Campbell, 2019)の両方を示唆する矛盾した見解は、十分に検討されていない。

このような研究ギャップを踏まえ、本稿の主な目的は、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福に与える影響に光を当てることである。次項で詳しく説明するように、本稿では、ボンディング・ソーシャルキャピタルとブリッジング・ソーシャルキャピタルの媒介効果を探る。また、現象を広くとらえるために、ソーシャルメディアの利用と心理的幸福の関係に影響を与えると文献で指摘されているいくつかの変数、すなわち、スマートフォン中毒、社会的孤立、ファビングについても考察している。本論文は、メキシコで実施された940人のソーシャルメディア・ユーザーを対象とした定量的研究を利用し、構造方程式モデリング(SEM)を用いて一連の研究仮説を検証している。

本論文はいくつかの点で貢献している。第一に、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福感に与える影響に関する既存の文献を追加し、異なるアプローチによる矛盾した示唆を探っている。第二に、ソーシャルメディア利用の直接効果と間接効果に関する補完的な視点を統合した概念モデルを提案している。第3に、ポジティブな効果とネガティブな効果の両方が共存していることを実証的に示し、これまでの文献に見られた矛盾を解決するための強固な統計分析を行っている。最後に、本論文は、ソーシャルメディア利用の潜在的な負の効果を軽減するための洞察を提供している。それは、ブリッジング・ソーシャルキャピタルとボンディング・ソーシャルキャピタルを通じて、ソーシャルメディア利用が心理的幸福にプラスの影響を与えることを示しているからである。全体として、本論文は、研究者、実務家、そして社会一般に対して貴重な洞察を提供している。

本論文の構成は以下の通りである。セクション 文献レビューでは、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福感に与える影響を説明する要因に焦点を当てた文献レビューを紹介する。この文献レビューに基づき、一連の仮説が定義され、その結果、心理的幸福に対するソーシャルメディア利用の直接効果と間接効果の両方を含む概念モデルが提案されている。研究方法」のセクションでは、研究の方法論的手順を説明し、「結果」のセクションでは、研究結果の提示と議論を行う。考察」のセクションでは、結論を述べ、含意、限界、および将来の研究への提案を含む。

文献紹介

Putnam (1995, p. 664-665) は、ソーシャル・キャピタルを “参加者が共有の目的を追求するために、より効果的に協力して行動することを可能にする社会生活の特徴-ネットワーク、規範、信頼-“と定義した。Li and Chen (2014, p.117)はさらに、ソーシャル・キャピタルは、”ソーシャル・ネットワークに埋め込まれた資源で、それを評価し、相互支援、互恵、協力などの手段的または表現的なリターンのために使用することができるもの “を包含すると説明している。

パットナム(1995, 2000)は、ソーシャル・キャピタルをブリッジング(橋渡し)とボンディング(絆)の2つの側面から構成し、それらが発生する規範やネットワークの違いを考慮して概念化した。ブリッジング・ソーシャルキャピタルとは、社会的相互作用の包括的な性質を意味し、異なる出自の個人が社会的ネットワークを通じてつながりを築くときに生じる。したがって、ブリッジング・ソーシャルキャピタルは、典型的には異種の弱い絆によって提供される(Li and Chen, 2014)。この次元は、個人の社会的な視野や視点を広げ、リソースや情報へのアクセスを拡大する。絆のソーシャル・キャピタルとは、各個人がソーシャル・ネットワーク、特に親密な関係(家族や友人など)から受ける社会的・精神的支援のことである。

全体として、ソーシャル・キャピタルは、心理的な幸福と正の関係があると予想される(Bano er al 2019)。実際、Williams(2006)は、相互作用が感情的なつながりを生み出し、感情的なサポートなどのポジティブな影響をもたらすことを強調している。以下のサブセクションでは、ソーシャル・キャピタル理論のレンズを用いて、ソーシャルメディアの利用と心理的幸福の関係をさらに探っていく。

ソーシャルメディア利用、ソーシャルキャピタル、心理的幸福感

ソーシャルメディアの利用がソーシャル・キャピタルに与える影響は、学術的にも注目されており、最近の研究では、ソーシャルメディアの利用とソーシャル・キャピタルの間に正の関係があることが強調されている(Brown and Michinov, 2019; Tefertiller et al 2020)。Li and Chen (2014) は,米国の中国人留学生によるFacebook利用の強度がソーシャル・キャピタルの形態と正の関係にあるという仮説を立てた。クォータ・サンプリング・アプローチに基づく縦断的調査により、ソーシャルメディアの利用が2つのソーシャル・キャピタルの次元に正の効果をもたらすことが示された(Chen and Li, 2017)。Abbas and Mesch (2018)は、Facebookの利用が増えると、ユーザーのソーシャル・キャピタルも増加すると主張した。Karikari et al 2017)も、ソーシャルメディアの利用がソーシャル・キャピタルに及ぼす正の効果を見出している。同様に、Pang (2018) はドイツ在住の中国人学生を調査し、SNSの利用がソーシャル・キャピタルに正の効果をもたらし、それが心理的幸福度と正の関連を持つことを明らかにした。Bano et al 2019)は266人の学生のデータを分析し、WhatsAppの使用がソーシャル・キャピタルの形態に正の効果を与え、ソーシャル・キャピタルが心理的幸福に正の効果を与えることを見出し、この正の効果を媒介する社会的統合の役割を強調した。

Kim and Kim (2017) は、異質なネットワークを持つことの重要性を強調し、それが最終的には潜在的なソーシャルキャピタルを高めることになるとしている。全体として、親しい社会サークル(ボンディング・ソーシャル・キャピタル)と遠い社会サークル(ブリッジング・ソーシャル・キャピタル)の人々の間の顕在的・社会的関係は、コミュニケーション、社会的支援、興味・知識・技能の共有を促進し、他のメンバーと共有することで強化される。これは、ソーシャルメディアが仮想コミュニティの外に存在する社会サークル間のソーシャル・キャピタルの維持に役立つ場合も含めて、個人の健康や心理的な幸福に関連する受容、信頼、互恵などの相互作用へのプラスの効果に結びついている(Bekalu er al 2019)。

上記の文献を根拠に、本研究では以下の仮説を提案する。

H1a: ソーシャルメディアの利用は、ボンディング・ソーシャル・キャピタルと正の関係がある。

H1b:ボンディング・ソーシャル・キャピタルは、心理的幸福度と正の関係がある。

H2a:ソーシャルメディアの利用は、ブリッジング・ソーシャル・キャピタルと正の関係がある。

H2b: 橋渡しソーシャルキャピタルは、心理的幸福感と正の相関がある。

ソーシャルメディア利用、社会的孤立、心理的幸福感

社会的孤立とは、「個人的な人間関係の欠損や社会的ネットワークからの排除」と定義される(Choi and Noh, 2019, p. 4)。個人が他者との真の関わり、社会的帰属感、満足のいく人間関係を欠いたときに起こる状態は、死亡率や罹患率の増加に関係している(Primack et al 2017)。社会的孤立を経験する人は、社会的関係を奪われ、他者との接触や社会的活動への関与を欠いている(Schinka er al 2012)。ソーシャルメディアの利用は、不安、孤独、うつ病(Dhir et al 2018; Reer et al 2019)社会的孤立(Van Den Eijnden et al 2016; Whaite et al 2018)と関連している。しかし、最近の研究では、ソーシャルメディアの利用が社会的孤立を減少させると主張するものもある(Primack et al 2017,Meshi et al 2020)。確かに、Facebook、WhatsApp、Instagram、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームの利用が増えていることは、社会的孤立を減少させる機会になるかもしれない。例えば、ソーシャルメディア上の動画や画像を介して達成される対人接続性の向上は、ユーザーが親密さを証明するのに役立ち、社会的孤立を減衰させる(Whaite er al 2018)。

Chappell and Badger(1989)は、社会的孤立が心理的幸福の低下につながると述べ、Choi and Noh(2019)は、社会的孤立の拡大が自殺リスクの増加につながると結論づけている。Schinka et al 2012)はさらに、個人が兄弟や友人、家族、社会からの社会的孤立を経験すると、心理的幸福度が低下する傾向にあると論じている。そこで、本研究では、上記の文献に基づいて、以下の仮説を提案する。

H3a: ソーシャルメディアの利用は、社会的孤立と有意に関連している。

H3b:社会的孤立は心理的幸福感と負の関係にある。

ソーシャルメディア利用、スマートフォン中毒、ファブリーズ、心理的幸福感

スマートフォン中毒とは、「個人がスマートフォンを過剰に使用し、その行動をコントロールできない結果、生活に悪影響を及ぼすこと」を意味する(Gökçearslan er al 2018, p.48)。その形態を問わず、スマートフォン依存症は、人々が自ら選択する能力を制限することで、社会的、医学的、心理的な害をもたらす(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016)。情報通信技術の急速な進歩により、ソーシャルメディア、e-ゲームという概念が生まれ、さらにスマートフォン中毒も発生している(Chatterjee, 2020)。ソーシャルメディアの利用、娯楽(動画の視聴、音楽の聴取)e-ゲームのためにスマートフォンを過剰に使用することは、スマートフォン中毒の人々に多く見られる(Jeong er al)。 実際、先行研究では、ソーシャル利用とスマートフォン中毒の関係が明らかになっている(Salehan and Negahban, 2013; Jeong et al 2016; Swar and Hameed, 2017)。これに伴い、以下の仮説を提案する。

H4a:ソーシャルメディアの利用は、スマートフォン依存症と正の関連がある。

H4b:スマートフォン依存症は、心理的幸福度と負の関係にある。

スマートフォンは個人の距離を縮める一方で、ある程度、人々を引き離すことにもなる

(Tonacci er al 2019)。例えば、スマートフォンは、個人が親密な関係や物理的な交流を持つ他者を無視することにつながる。このような状況は、通常、スマートフォンを極端に使用することによって起こる(食卓、会議、懇親会やパーティー、その他の日常的な活動など)。このような他者を無視する行為は「ファビング」と呼ばれ、コミュニケーション活動においてよく見られる現象とされている(Guazzini er al 2019,Chatterjee 2020)。Phubbingは、他者を鼻で笑う行為とも呼ばれる(Chatterjee, 2020)。この言葉は 2012年5月にオーストラリアの広告代理店が、「phubbee(phubbing行為の受け手)と呼ばれる個人が、phubber(自分や仲間をphubbingし始める人)の犠牲者となって、家族や友人を無視する現象が増えている」ことを説明するために最初に使用した(Chotpitayasunondh and Douglas, 2018)。スマートフォン中毒は、ファビングの決定要因であることが判明している(Kim er al 2018)。他の最近の研究でも、スマートフォンとファビングの関連性が明らかになっている(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016; Guazzini et al 2019; Tonacci er al)。 Vallespín et al 2017)は、ファブリング行動が心理的な幸福感や満足感に悪影響を及ぼすと主張している。さらに、スマートフォン中毒は、新しい技術の開発に責任があると考えられている。また、個人の心理的な近さに悪影響を及ぼす可能性もある(Chatterjee, 2020)。したがって、上記の議論や、ファブリーズと心理的幸福の関連性をさらに調査することが求められていることを踏まえ、本研究では以下の仮説を提案する。

H5:スマートフォン依存症は、ファビングと正の関連がある。

H6: 洗い物は心理的幸福感と負の関係がある。

ソーシャルメディア利用と心理的幸福感の間接的関係

本研究では、上記の直接仮説に加えて、ソーシャル・キャピタルの形態、社会的孤立、ファビングを媒介とした、ソーシャルメディア利用の心理的幸福への間接的な影響を調査する。上述したように、先行研究の多くは、ソーシャルメディアの利用が、ソーシャル・キャピタル・フォーム、社会的孤立、スマートフォン中毒、ファビングに与える直接的な影響や、ソーシャル・キャピタル・フォーム、社会的孤立、スマートフォン中毒、ファビングが心理的幸福に与える直接的な影響に注目している。しかし、ソーシャルメディア利用に由来するソーシャル・キャピタル・フォーム、社会的孤立、スマートフォン中毒、ファビングが心理的幸福の向上に果たす媒介的役割に着目し、それを証明した研究は非常に少ない(Chen and Li, 2017; Pang, 2018; Bano et al 2019; Choi and Noh, 2019)。さらに、ソーシャルメディア利用と心理的幸福の間のスマートフォン依存症の媒介的役割についてはほとんど知られていない。そこで、本研究では、ソーシャルキャピタルの形態、社会的孤立、スマートフォン中毒の媒介を調査することで、既存文献のこのギャップを埋めることを目的とする。さらに、媒介影響を検討することで、スマートフォン依存症と心理的要因の媒介関連を介して、心理的幸福に対するソーシャルメディア利用のより包括的な理解に貢献することができる。そこで、上記を踏まえて、以下の仮説を提案する(概念モデルは図1に示す)。

図1 概念モデル

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H7:(a)ボンディング・ソーシャル・キャピタル、(b)ブリッジング・ソーシャル・キャピタル、(c)社会的孤立、(d)スマートフォン中毒は、ソーシャルメディアの利用と心理的幸福の関係を媒介する。

研究方法

調査方法とオンライン調査

本研究では、メキシコ国内の大学の学生を無作為に抽出した。大学生を選んだのは、以下の理由による。第一に、学生は、特にソーシャルメディアの文脈において、電子商取引の研究に最も適したサンプルであると考えられる(Oghazi er al 2018; Shi er al 2018)。第2に、大学生は頻繁にスマートフォンを使用し、中毒になっていると考えられている(Mou et al 2017,Stouthuysen et al 2018)。第3に、本研究では、回答者が経験豊富で高学歴であり、ソーシャルメディアの欠点やスマートフォンの極端な使用について十分な知識を持っていることを確認した。COVID-19のパンデミックと予算・時間の制約の両方から、便宜的無作為抽出法を用いて、連絡を取った1,500人の学生から最終的に940人の大学生のサンプルサイズを達成した。さらに、モデルを検証するために、データ収集にオンライン調査法を用いた定量的な実証研究を行った。本研究では、COVID-19のパンデミック、および多数の回答者にリーチするという2つの理由から、ソーシャルメディアプラットフォームを介して配布されるウェブベースのアンケートを使用した(Qalati er al)。 さらに、オンライン調査は、新しい研究のための強力で信頼できるツールと考えられており(Fan er al)。

データ収集手順と回答者の情報

データ収集は、電子メールとソーシャルネットワークサイトでアンケートへのリンクを配布して行った。閉じた形のアンケートを提示する前に、回答者は自分の参加が自発的であり、機密であり、匿名であることを保証された。データ収集は 2020年7月から 2020年12月(パンデミック期間中)に行われた。パンデミック中にデータを収集したため、このことが調査結果に影響を与えた可能性があることに留意すべきである。6か月のラグタイムを選択した理由は、共通手法バイアス(CMB)を緩和するためである(Li er al 2020b)。本研究では、1,500人の学生に、大学の電子メールとソーシャルアプリケーション(Facebook、WhatsApp、Instagram)を通じて連絡を取った。6カ月間、1カ月ごとにリマインダーを送付し(計6回)その結果、940件の有効回答を得ました。したがって、940件(回答率62.6%)の回答を仮説検証に使用した。

表1によると、940名の参加者のうち、4分の3が女性(76.4%、n=719)4分の1近くが男性(23.6%、n=221)であった。参加者の約半数(48.8%、n=459)が26歳から35歳で、次いで36歳から35歳(21.9%、n=206)26歳未満(20.3%、n=191)45歳以上(8.9%、n=84)となった。また、約3分の2(65%、n=611)が学士号以上の学歴を持ち、3分の1が12年までの学歴を持ってた。インターネットを利用する頻度については、回答者の約半数(48.6%、n=457)が1日5〜8時間、4分の1以上(27.2)が1日9〜12時間と回答した。利用しているソーシャルメディアのプラットフォームについては、38.5%以上が「Facebook」、39.6%が「WhatsApp」と回答した。一方、940人のうち、「Instagram」(12.8%)「Twitter」(9.2%)と回答した人は22.1%にとどまった。ただし、このサンプルは女性が多く、高学歴であることに留意する必要がある。

表1 回答者の特徴
回答者の特徴 周波数 パーセント
性別
女性 719 76.489
221 23.510
年齢(年)
<26 191 20.319
26〜35 459 48.829
36〜45 206 21.914
> 45 84 8.936
教育レベル
最大12年間の教育 329 35.000
学士号以上 611 65.000
インターネットの使用頻度(h)
<4 118 12.553
5–8 457 48.617
9〜12 256 27.234
> 12 109 11.595
ソーシャルメディアプラットフォーム
フェイスブック 362 38.510
WhatsApp 370 39.361
インスタグラム 121 12.872
ツイッター 87 9.255

測定項目

本調査では、5 段階のリッカート尺度(1 = “強く反対”、5 = “強く賛成”)を用いて回答を記録した。

ソーシャルメディアの利用

ソーシャルメディアの利用は、Karikari et al 2017)から採用した4つの項目を用いて評価した。サンプル項目には、”ソーシャルメディアは私の日常活動の一部である”、”ソーシャルメディアは私の日常生活の一部になっている”、”ソーシャルメディアが停止したら残念に思う”、”しばらくソーシャルメディアにログインしていないと、連絡が取れないように感じる “などが含まれている。適応された項目は、信頼性と妥当性がしっかりしていた(CA = 783, CR = 0.857, AVE = 0.600)。

ソーシャルキャピタル

ソーシャル・キャピタルは、Chan (2015)を参考に、ボンディング・ソーシャル・キャピタル(4項目)とブリッジング・ソーシャル・キャピタル(4項目)の合計8項目を用いて測定した。構成項目の例としては、ボンディング・ソーシャル・キャピタル(「地域社会の一般的な活動を支援するために時間を費やすことをいとわない」「自分とはかなり異なる人々と交流する」)とブリッジング・ソーシャル・キャピタル(「私のソーシャルメディアのコミュニティは良い場所である」「ソーシャルメディアで人々と交流すると新しいことに挑戦したくなる」)がある。適合した項目は、強固な信頼性と妥当性を有していた[ボンディング・ソーシャル・キャピタル(CA = 0.785, CR = 0.861, AVE = 0.608)とブリッジング・ソーシャル・キャピタル(CA = 0.834, CR = 0.883, AVE = 0.601)]。

社会的孤立

社会的孤立は、Choi and Noh (2019)の3項目を用いて評価した。サンプル項目は、”一緒に遊ぶ人がいない”、”人から孤独を感じる”、”信頼できる人がいない “など。この適応された尺度は、実質的な信頼性と妥当性を有していた(CA=0.890,CR=0.928,AVE=0.811)。

スマートフォン依存症

スマートフォン依存症は、Salehan and Negahban (2013)から引用した5つの項目を用いて評価した。スマートフォン中毒は、Salehan and Negahban(2013)から引用した5つの項目を用いて評価した。項目の例としては、”いつも携帯電話のことで頭がいっぱい”、”携帯電話を使うことでリラックスできる”、”携帯電話を頻繁に使うことを自分でコントロールできない “などがある。これらの項目は、信頼性と妥当性を示した(CA = 903, CR = 0.928, AVE = 0.809)。

擦れ違い

Phubbingは、Chotpitayasunondh and Douglas (2018)の4つの項目を用いて評価した。サンプル項目は以下の通りである。”スマホを使っているために他者との衝突がある”、”他者と話すよりもスマホに注意を払いたい “など。このコンストラクトも、有意な信頼性と妥当性を示した(CA=770,CR=0.894,AVE=0.809)。

心理的幸福度

心理的幸福度は、Jiao et al 2017)の5つの項目を用いて評価した。サンプル項目には、”私は他人の助けを借りて、目的のある有意義な人生を送っている”、”私の社会的関係はソーシャルメディアにおいて支持的であり、やりがいがある”、”私はソーシャルメディア上で日々のことに従事し、興味を持っている “などが含まれている。本研究では、この適応された尺度が実質的な信頼性と妥当性を持つことが証明された(CA = 0.886, CR = 0.917, AVE = 0.688)。

データ分析

提案された構成要素間の関連性の複雑さと、いくつかの分野でSmartPLS 3.0が広く使用され受け入れられていることに基づき(Hair er al 2019)構成要素間の関係を調べるためにSmartPLS 3.0を用いたSEMを利用した。構造方程式モデリングは、関係性を調べるために用いられる多変量統計解析手法である。また、因子分析と多変量回帰分析を組み合わせたもので、観測されたコンストラクトと潜在的なコンストラクトの関係を探るために採用される。

SmartPLS 3.0は、「部分最小自乗法SEM分析を実行するための直感的なグラフィカルユーザーインターフェースを備えた、より包括的なソフトウェアプログラムであり、確かに大きな影響を与えた」(SARStedt and Cheah, 2019)。Ringle et al 2015)によると、この商用ソフトウェアは、幅広いアルゴリズムとモデリングのオプション、改善されたユーザビリティ、そしてユーザーフレンドリーでプロフェッショナルなサポートを提供している。さらに、SARStedt and Cheah (2019)は、構造方程式モデルによって、観測された構成要素と潜在的な構成要素の間の複雑な相互関係を指定することができると示唆している。Hair et al 2019)は、近年、共分散ベースのSEMとは対照的に、部分最小二乗SEMを用いて発表される論文の数が大幅に増加していることを論じている。また、SmartPLSを用いた部分最小二乗SEMは、データに分布の仮定を課すのではなく、複数の変数、指標構成要素、構造パスを用いたより複雑なモデルを予測することができるため、複数の学者にとって魅力的なものとなっている(Hair er al)。 したがって、本研究では、SmartPLS 3.0を用いた部分最小二乗SEMアプローチを利用した。

調査結果

共通法バイアス(CMB)検定

本研究では、サンプリングの妥当性を測定し、データの適合性を確認するためにKaiser-Meyer-Olkin(KMO)テストを使用した。KMOテストの結果は0.874で、許容範囲の閾値である0.50よりも大きく(Ali Qalati et al 2021; Shrestha, 2021)、それゆえ説明的因子分析に適していると考えられた。さらに、バートレット検定の結果、有意水準は0.001であり、許容される閾値である0.05を下回っているため、良好であると考えられる。

CMBという用語は,CMBの重要性を強調し,研究の分散の一部が採用された方法に起因する可能性を指摘したCampbell and Fiske(1959)と関連している。これは,調査のすべての尺度が,単一の質問票調査を用いて同時に測定された場合に生じるもので(Podsakoff and Organ, 1986),したがって,変数間の関係の推定値は,CMBの影響によって歪められる可能性がある。これは,研究結果の妥当性を「危うく」する可能性のある重大な問題と考えられている(Tehseen er al 2017)。CMBにはいくつかの理由があり,(1)主に回答の「評価者が尺度間で均一性を適用できる傾向」によって発生する,(2)調査項目の文言や構造が類似しており,類似した結果が得られることによっても発生する(Jordan and Troth, 2019)。データにCMBが含まれていないことを確認するために、Harmanの単一因子検定と完全共線性アプローチを採用した(Tehseen er al)。 Harmanの単一因子テストでは、単一因子が全分散の22.8%しか説明しておらず、50.0%の許容閾値をはるかに下回ってた(Podsakoff et al 2003)。

さらに、重回帰構成要素の集合における多重共線性の量を示す指標であり、CMBを検出する方法とも考えられる分散インフレーション因子(VIF)が用いられた(Hair er al 2019)。Hair et al 2019)は、VIFの許容できる閾値は3.0であることを示唆している。本研究の計算されたVIFは1.189から 1.626の範囲であったため、CMBは重要な懸念事項ではない(表2参照)。Bagozziら(1991)は,CMBを検出するために相関行列法を提案している。共通法バイアスは,主要構成要素間の相関が0.9以上であれば明らかであるが(Tehseen et al 2020),本研究では0.9以上の値は見られなかった(「測定モデルの評価」の項を参照)。本研究では、測定モデルと構造モデルの2段階の評価を行った。

表2 共通手法の偏り(完全共線性VIF)
構築する 内部VIF
ソーシャルメディアの使用 1.391
ソーシャルキャピタルの結合 1.626
ソーシャルキャピタルの橋渡し 1.560
社会的孤立 1.193
スマートフォン依存症 1.408
パビング 1.189

測定モデルの評価

SEM 分析を行う前に、測定モデルの評価を行い、各項目の信頼性、内的整合性、収束的・差別的妥当性を調べた。表3は、個々の項目の信頼性を測定するために用いた外積の値を示している(Hair er al)。 Hair et al 2017)は,各外側荷重の値は≧0.7であるべきだと提案している。この原則に従って,phubbingの2項目(PHUB3-I get irritated if others asked to get off my phone and talk to them; PHUB4-I use my phone even though I knowing it irritated others)は分析から削除されたHair et al 2019)。Nunnally(1978)によると、クロンバックのアルファ値は0.7を超えることが望ましいとされている。本研究における構成要素の閾値は,0.77から0.903までであった。内部一貫性については、Bagozzi and Yi (1988)は、複合信頼性(CR)が0.7以上であることを提案した。本研究のCRの係数値は,0.857から0.928であった。収束的妥当性については、Fornell and Larcker (1981)は、抽出された平均分散(AVE)が≧0.5であることを提案した。本研究の平均分散抽出値は0.60から0.811であった。最後に,判別的妥当性についてであるが,Fornell and Larcker (1981) は,各構成要素のAVEの平方根が,その構成要素と他のモデル構成要素との相互相関を超えている必要があるとしている。本研究では,表4に示すように,そのようになってた。

表3 調査項目,因子負荷,および構成概念の信頼性と収束性
構築する アイテムコード 読み込み中 CA CR AVE
ソーシャルメディアの使用 SMU1-ソーシャルメディアは私の日常の活動の一部です 0.756 0.783 0.857 0.600
SMU2-ソーシャルメディアは私の日常の一部になっています 0.758
SMU3 —ソーシャルメディアにしばらくログオンしていないと、連絡が取れなくなったと感じます 0.834
SMU4 —ソーシャルメディアがシャットダウンした場合は申し訳ありません 0.747
ソーシャルキャピタルの結合 BoSC1-私が交流する人々に基づいています。最新のニュースやトレンドを聞くのは簡単です 0.781 0.785 0.861 0.608
BoSC2—人々と交流することで、日常生活以外のことや場所に興味を持ちます 0.829
BoSC3 —私は一般的なコミュニティ活動をサポートするために時間を費やすことをいとわない 0.793
BoSC4—私は私とはまったく異なる人々と交流します 0.710
ソーシャルキャピタルの橋渡し BrSC1-ソーシャルメディアコミュニティで何が起こっているかに興味があります 0.706 0.834 0.883 0.601
BrSC2—私のソーシャルメディアコミュニティは良い場所です 0.786
BrSC3—ソーシャルメディアで人々と交流することで、新しいことに挑戦したいと思う 0.749
BrSC4—ソーシャルメディアで人々と交流することで、私はより大きなコミュニティの一員のように感じることができます 0.831
社会的孤立 SI1-一緒に遊ぶ人がいない 0.923 0.890 0.928 0.811
SI2-私は人々から孤独を感じます 0.931
SI3-信頼できる人がいない 0.846
スマートフォン依存症 SPA1-私はいつも携帯電話に夢中です 0.793 0.903 0.928 0.723
SPA2 —携帯電話を使用するとリラックスできます 0.783
SPA3 —携帯電話の使用を削減しようとすると、落ち着きがなくなったりイライラしたりします 0.904
SPA4—携帯電話なしでは一瞬でも滞在できない 0.884
SPA5—携帯電話の頻繁な使用から自分をコントロールすることができません 0.879
パビング PHUB1-電話を使用しているため、他の人と競合しています 0.933 0.770 0.894 0.809
PHUB2-電話に注意を払い、話したい 0.865
心理的幸福 PWB1-私はソーシャルメディアの助けを借りて、目的のある有意義な生活を送っています 0.826 0.886 0.917 0.688
PWB2-私の社会的関係はソーシャルメディアで協力的でやりがいがあります 0.793
PWB3 —私はソーシャルメディアでの日常の活動に従事し、興味を持っています 0.868
PWB4—私はソーシャルメディアで他の人の幸福と幸福に積極的に貢献しています 0.825
PWB5-ソーシャルメディアの助けを借りて、自分の将来について楽観的です 0.834

 

表4 離散的妥当性と相関関係
構築する 1 2 3 4 5 6 7
ソーシャルキャピタルの結合 0.779
ソーシャルキャピタルの橋渡し 0.464 0.776
パビング 0.017 0.242 0.899
心理的幸福 0.414 0.641 0.243 0.829
スマートフォン依存症 −0.290 0.121 0.244 −0.019 0.850
社会的孤立 −0.098 0.087 0.305 0.005 0.319 0.901
ソーシャルメディアの使用 0.332 0.440 0.174 0.343 0.224 0.146 0.775

太字の値は AVE の平方根である。

したがって、測定モデルの結果を分析することで、データは構造方程式の推定に適していると結論づけることができる。

構造モデルの評価

本研究では、パス係数の値とその有意水準を生成するために、Hair et al 2019)が提案したPLSアルゴリズムと、5,000回のブートストラップを用いたブートストラップ法を用った。決定係数(R2)は、構造モデルとその説明力を評価するための重要な指標である(Henseler et al 2009; Hair et al 2019)。表5と図2から、本研究のR2値は心理的幸福度で0.451となり、心理的幸福度の変化の45.1%がソーシャルメディアの利用、ソーシャルキャピタルの形態(=ボンディングとブリッジング)社会的孤立、スマートフォン中毒、ファブリーズによって生じたことが明らかになった。Cohen(1998)は、R2値が0.60,0.33,0.19の場合、実質的、中程度、弱いと考えることを提唱している。Cohen(1998)のしきい値に従うと、本研究では、メキシコ人回答者の心理的幸福度を中程度の予測力で示すことができた(表6)。

表5 パス係数と仮説の検証のまとめ
仮説 関係 パス係数 SD t p 決断
直接効果
H1a ソーシャルメディアの使用→ソーシャルキャピタルの結合 0.332 0.032 10.283 * 0.001 承認済み
H1b ソーシャルキャピタルの結合→心理的幸福 0.127 0.031 4.077 * 0.001 承認済み
H2a ソーシャルメディアの利用→ソーシャルキャピタルの橋渡し 0.439 0.028 15.543 * 0.001 承認済み
H2b ソーシャルキャピタルの橋渡し→心理的幸福 0.561 0.027 20.953 * 0.001 承認済み
H3a ソーシャルメディアの使用→社会的孤立 0.145 0.029 4.985 * 0.001 承認済み
H3b 社会的孤立→心理的幸福 −0.051 0.025 2.010 * 0.044 承認済み
H4a ソーシャルメディアの使用→スマートフォン依存症 0.223 0.036 6.241 * 0.001 承認済み
H4b スマートフォン依存症→心理的幸福 −0.068 0.028 2.387 * 0.017 承認済み
H5 スマートフォン依存症→Phubbing 0.244 0.032 7.555 * 0.001 承認済み
H6 パビング→心理的幸福 0.137 0.028 4.938 * 0.001 承認済み
間接効果
H7a ソーシャルメディアの使用→ソーシャルキャピタルの結合→心理的幸福 0.042 0.011 3.740 * 0.002 承認済み
H7b ソーシャルメディアの使用→ソーシャルキャピタルの橋渡し→心理的幸福 0.246 0.021 11.677 * 0.001 承認済み
H7c ソーシャルメディアの使用→社会的孤立→心理的幸福 −0.080 0.004 1.987 * 0.047 承認済み
H7d ソーシャルメディアの使用→スマートフォン依存症→心理的幸福 −0.019 0.008 2.528 * 0.011 承認済み

*p-value < 0.05, t-value > 1.96.

図2 構造モデル

 

表6 モデルの強さ(予測関連性,決定係数,モデル適合性指標)。
効果の大きさ 決定係数
構築する SSO SSE 2(= 1 – SSE / SSO) 2 調整 2
心理的幸福 4,700.00 4,543.37 0.29 0.451 0.447

適合度→SRMR=0.063,d_ULS=1.589,d_G=0.512,カイ二乗=2,910.744


R2指標とは別に、本研究では、提案されたモデルを評価し、結果を検証するために、交差検証された冗長性指標、すなわち効果量(q2)を使用した(Ringle er al)。 Hair et al 2019)は、効果サイズq2>0を示すモデルは予測の妥当性があると示唆している(表6)。本研究の結果は,0.02,0.15,0.35がそれぞれ小、中、大とされていることから,0.15<0.29<0.35(中)の予測関連性を有することが明らかになった(Cohen, 1998)。適合性の指標について、Hair et al 2019)は、適合性を評価するために標準化平均平方根残差(SRMR)を提案している。標準化二乗平均根は適合性の絶対的な指標であり,値が0であれば完全な適合性を示し,値<0.08であれば良好な適合性とみなされる(Hair er al 2019表6)。

表5は、本研究のすべての仮説が基準(p値<0.05)に基づいて受け入れられたことを明らかにしている。H1a(β=0.332,t=10.283,p=0.001)が確認され、2番目に強固な正の有意な関係(ソーシャルメディアの利用とボンディング・ソーシャル・キャピタルの間)が確認された。また、本研究では、ボンディング・ソーシャルキャピタルと心理的幸福度の間に正の有意な関係があることが明らかになった(β = 0.127, t = 4.077, p = 0.001)ため、H1bを受け入れた。ソーシャルメディア利用とブリッジング・ソーシャルキャピタルについては、本研究では最も強固な正の有意な影響(β = 0.439, t = 15.543, p = 0.001)が見られたため、H2aを受け入れた。また、本研究では、ブリッジング・ソーシャルキャピタルと心理的幸福度との間に正の有意な関連性があることが明らかになった(β = 0.561, t = 20.953, p = 0.001)ので、H2b を受け入れた。本研究では、ソーシャルメディアの利用が社会的孤立に有意な影響を与えることが明らかになった(β = 0.145, t = 4.985, p = 0.001)ので、H3aを受け入れた。また、本研究では、H3b(β=-0.051,t=2.01,p=0.044)を受け入れた。さらに、本研究では、ソーシャルメディアの利用がスマートフォン中毒に正の有意な影響を与えることが明らかになった(β = 0.223, t = 6.241, p = 0.001)ことから、H4aが受け入れられた。さらに、本研究では、スマートフォン依存症が心理的幸福感に負の有意な影響を与えることがわかり(β = -0.068, t = 2.387, p = 0.017)したがって、H4bが受け入れられた。また、スマートフォン依存症とファビングの関係については、本研究では、スマートフォン依存症がファビングに正の有意な影響を与えることが明らかになった(β=0.244,t=7.555,p=0.001)。したがって、H5が受け入れられた。さらに、本研究では、心理的幸福感にファビングが正の有意な影響を与えることが明らかになった(β = 0.137, tp = 0.001)ので、H6が受け入れられた。最後に、本研究では、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福感に与える間接効果について興味深い結果が得られた(t値>1.96,p値<0.05);したがって、H7a-d

さらに、媒介分析を検証するために、Preacher and Hayes (2008)のアプローチを用った。間接関係の主な特徴は、独立した構成要素と従属した構成要素の間の関係において媒介的な役割を果たす第3の構成要素を含むことである。論理的には、A(独立構成要素)のC(従属構成要素)に対する効果は、B(第3の変数)によって媒介される。Preacher and Hayes (2008) は次のように示唆している。Bは、AがBに有意に影響を与え、AがCの変動性を有意に説明し、AをコントロールしたときにBがCに有意に影響を与え、Cの予測因子としてBをAと同時に追加したときにCに対するAの影響が有意に減少する場合、媒介者として作用する構成概念である。Matthewsら()によると、間接効果が有意で直接効果が有意でない場合は完全媒介が生じており、直接効果と間接効果の両方が有意である場合は部分的媒介が生じている。本研究では、提案された構成概念に部分的な媒介があることが明らかになった(表5)。Preacher and Hayes (2008) に従い、本研究では、独立変数(ソーシャルメディア利用)と従属変数(心理的幸福度)の間の関係が有意(p値<0.05)であり、媒介変数(結合型ソーシャルキャピタル、橋渡し型ソーシャルキャピタル、社会的孤立、スマートフォン依存症)を導入した後のそれらの間の間接効果も有意(p値<0.05)であることから、直接効果と間接効果の両方が有意である場合を部分的媒介と呼ぶことが明らかになった。

考察

本研究では、テクノロジーの継続的な進歩に伴い、大学生のソーシャルメディア利用が社会的・心理的に与える影響がより複雑になっていることを明らかにした。集められた940件の有効回答に基づき、すべての仮説が受け入れられた(p < 0.05)。

H1aの結果は、ソーシャルメディアの利用がボンディング・ソーシャルキャピタルの重要な影響因子であることを示唆している。これは、パンデミックの際に、ソーシャルメディアを利用することで、学生が家族や友人などの親密な関係を継続できることを意味している。この結果は、Chan(2015)やEllison et al 2007)が、ソーシャル・ボンディング・キャピタルは、Facebookの利用と携帯電話の保有によって予測されることを明らかにしていることと一致している。H1bの結果は、社会的コミュニケーションが交流の障害を克服し、より仮想的な自己開示を促すと個人が信じている場合、ソーシャルメディアの利用は信頼を向上させ、社会的な関連性の確立を促進し、それによって幸福感を高めることができることを示唆している。これらの知見は、Gong et al 2021

H2aに関連する本研究の結果は、学生がソーシャルメディアのプラットフォームを利用することで、より多くの精神的サポートを受け、他者を動員する能力を高め、社会的ネットワークを構築することで、社会的帰属意識を高めることを示唆している。さらに、ソーシャルメディア・プラットフォームは、学生がブリッジング・ソーシャルキャピタルを蓄積・維持することを可能にすることが示唆された。また、オンライン・クラスは、オフライン・クラスに参加する際に恥ずかしさを感じる学生にとって有益である。本研究は、Chan (2015) と Karikari er al)。 (2017) の過去の研究結果を支持するものである。注目すべきは、本研究が単一のソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームに限定されておらず、代わりにソーシャルメディアを全体的に捉えていることである。H2bの結果は、WhatsAppをソーシャルメディアとして利用している大学生のボンディング・ソーシャルキャピタルと心理的幸福度の関連性を確認したBano et al 2019)や、Chen and Li(2017)の結果と一致している。

H3aの調査結果は、世界中のほとんどの人がオフラインや対面での交流が限られているCOVID-19パンデミックの際に、家族や友人、社会的コミュニティとつながるためにソーシャルメディアを利用していたことを示唆している。これは、多くの人がフェイクニュースや経済的な制約、ソーシャルメディアへの信頼感の欠如などの理由でソーシャルメディアの利用を避けているためである。したがって、オフラインとオンラインの両方の交流がないことと、ソーシャルメディアの利用に関する否定的な経験が相まって、社会的孤立の度合いが高まっている(Hajek and König, 2021)。これらの知見は、Adnan and Anwar (2020)の知見と一致している。H3bは、社会的孤立のレベルが高いほど、心理的幸福度に負の影響を与えることを示唆している。これらの結果は、(Choi and Noh (2019) と一致していることを示している。

H4aの結果は、ソーシャルメディアの実質的な利用がスマートフォン中毒の増加につながることを示唆している。これらの結果は、ソーシャルメディア、娯楽(動画の視聴、音楽の聴取)e-ゲームのためにスマートフォンを過度に使用すると、スマートフォン中毒になる可能性が高いと述べたJeong er al)。(2016)の結果と一致している。この調査結果は、Jeong et al 2016)Salehan and Negahban(2013)Swar and Hameed(2017)の過去の研究も裏付けている。H4b2019)は、スマートフォン依存症のレベルが高い学生は、心理的幸福度のスコアが低いことを示した。また、これらの知見は、スマートフォン中毒が個人の精神的健康に逆に影響することを示したShoukat(2019)の知見を支持している。

これは、スマートフォン中毒が大きいほど、ファブリーズが大きいことを示唆している。H5の結果は、Chatterjee(2020)Chotpitayasunondh and Douglas(2016)Guazzini et al 2019)Tonacci et al 2019)が、スマートフォン依存症とファビングの影響が大きいことを示したことと一致している。同様に、ChotpitayasunondhとDouglas(2018)は、スマートフォン中毒がファビング行動の主な予測因子であることを裏付けた。しかし、これらの知見は(Vallespín et al 2017)の知見とは一致しない。

H6の結果は、ファビングが心理的幸福度の有意な予測因子の1つであることを示唆している。さらに、これらの調査結果は、ファブリーズが誰かとの対話中に携帯電話を使用する場合、特に現在のパンデミックの際には、多くの家族、友人、親戚とつながっているため、このような行為は彼らに満足感を与え、同時にリラックス効果が高まり、うつ状態が減少することを示唆している(Chotpitayasunondh and Douglas, 2018)。これらの知見は、ファブリーズがインドの思春期・社会健康学生に大きな影響を与えることを証明したDavey et al 2018)の知見を支持している。

調査結果は、ソーシャルメディアの利用が、ブリッジング・ソーシャルキャピタルとボンディング・ソーシャルキャピタルの両方を通じて、心理的幸福に有意かつ正の効果を示した。しかし、ソーシャルメディアの利用は、スマートフォン中毒を通じて、また、社会的孤立を通じて、心理的幸福に有意かつ負の効果を与えることも明らかになった。したがって、本研究は、ソーシャルメディア利用の心理的幸福に対する正の効果(Chen and Li, 2017; Twenge and Campbell, 2019; Roberts and David, 2020など)と負の効果(Chotpitayasunondh and Douglas, 2016; Jiao et al 2017; Choi and Noh, 2019; Chatterjee, 2020など)の両方を示唆する文献の矛盾した貢献に光を当てることができる証拠を提供する。本研究では、ある程度の負の間接的影響はあるものの、全体的には正の影響があると結論づけている。

理論的貢献

本研究の結果は、既存の文献が示唆する関係性の実証的な証拠を提供するとともに、特に心理的幸福に対するソーシャルメディアの間接効果を考慮した、より複雑なアプローチを採用することの妥当性を示すことで、現行の文献に貢献するものである。このように、本研究は、ソーシャルメディア利用の影響を理解し、その潜在的な負の影響を軽減する方法を見つけることを目的とした、今後の研究(Van Den Eijnden er al 2016; Whaite er al 2018)の基礎となる。

ソーシャル・キャピタルを向上させる上で異質なソーシャル・ネットワークの重要性を強調したKim and Kim (2017)に沿って、本論文では、心理的幸福にポジティブな影響を与えるためには、ソーシャルメディアの利用は強い結びつきと弱い結びつきの両方に関連すべきであることを示唆している。興味深いことに、心理的幸福感に最も影響を与えるのは橋渡し資本であることが示された。このように、より広い社会的視野、異なるグループへの参加、異質な弱者のつながり(Li and Chen, 2014)による新たなつながりの構築(Putnam, 1995, 2000)の重要性が本稿で強調されている。

実務への貢献

これらの知見は、実務家、特にソーシャルメディアの利用が心理的幸福に与える可能性のある負の影響に対処することに関心のある人にとって重要である。ソーシャルメディアの利用は、心理的幸福にマイナスの影響を与える要因、特にスマートフォン中毒や社会的孤立と関連しているが、強い絆と弱い絆の両方とのつながりがソーシャルメディアによって促進され、フィーチャーされていれば、これらのマイナスの影響を軽減することができる。確かに、ソーシャルメディアは、家族や友人・知人とのコミュニケーションを円滑にしたり、共通の関心事を持つ人々を特定してアクセスを提供したりするなど、さまざまな機能を備えている。しかし、異質な弱者のつながりにアクセスすることは重要であり(Li and Chen, 2014)ソーシャルメディアがより幅広い情報源や新しいリソースへのアクセスを提供することで、ブリッジング・ソーシャルキャピタルを強化することになる。

制限事項と今後の研究の方向性

本研究には限界がないわけではない。例えば、本研究では、多数の回答者にアプローチするために、コンビニエンス・サンプリングの手法を用いている。また、本研究はメキシコでのみ実施されたため、結果の一般化には限界がある。したがって、今後の研究では、ソーシャルメディアの利用が心理的幸福に与える影響や、提案された構成要素(ボンディング・ソーシャルキャピタル、ブリッジング・ソーシャルキャピタル、社会的孤立、スマートフォン中毒など)の媒介役を調べるために、異文化間でのアプローチを用いる必要がある。また、回答者は高学歴の女性が中心であったため、サンプル分布も本研究の限界と考えられる。さらに、インターネット・チャネルは、ソーシャルメディア・ユーザーにアプローチするのに特に適した方法であるが、本研究がオンライン調査を採用しているという事実は、母集団の代表的なサンプルを保証するものではない。また、本研究はオンライン調査を採用しているため、代表的なサンプルを保証するものではない。したがって、結果の推定には注意が必要であり、特に他の国や文化圏のソーシャルメディア・ユーザーを対象とした研究の再実施が推奨される。本研究では、主に大学生、主に高学歴の女性を対象に、メキシコでオンライン調査を実施したため、調査結果は特定の時期のスナップショットとなる。しかし、注目すべきは、ソーシャルメディアの利用の影響は、世界中でCOVID-19により増加しており、時間の経過とともに変動していることである。

本研究で提案された2つの仮説、すなわち、ソーシャルメディアの利用が社会的孤立に与える負の影響と、ファブリーズが心理的幸福に与える負の影響について、さらに検討する必要がある。一つの可能なアプローチは、ソーシャルメディアの利用が社会的孤立に与える影響をさらに説明するために、つながりのタイプ(すなわち、弱いつながりと強いつながり)を考慮することである。弱いつながりが多いと、橋渡し的なソーシャル・キャピタルを促進するものの、社会的孤立の観点からは悪影響を及ぼす可能性があると考えられる。また、ファビングについては、心理的な幸福感にプラスの影響を与える可能性を示唆する結果が出ていることから、この現象をさらに理解するための要因を特定するために、心理学の理論家や研究者が注意深く取り組む必要がある。また、今後の研究のためには、質的研究によって結果をさらに検証し、考慮された変数間の関係について補完的な視点を提供することができるため、混合法を用いることが提案される。

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