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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

在数字世界中触摸大地：SocialsVoice 如何重振参与式混合方法，以形成关于青少年社交媒体与心理健康的元推论

Touching grass in a digital world: how socialsvoice reinvigorates participatory mixed methods to form meta-inferences about social media and mental health among adolescents

SocialsVoice 方法将参与者自行分享的社交媒体内容与定性小组讨论及问卷数据相结合，使构建以年轻人声音为研究核心的整合性混合数据库成为可能。

本研究旨在设计扎根式社交媒体可视化（Grounded Socials-Visualization）方法，以支持参与式研究，并回应现有社交媒体与心理健康关系研究因忽视年轻人自身视角、仅依赖简单问卷或智能手机数据而无法形成元推论（meta-inference）的问题。该方法改编自源于影像发声法（Photovoice）的扎根式可视化方法，将参与者自愿提供的社交媒体内容、定性资料和定量问卷统计数据加以整合。在汇聚式混合方法随机研究设计（convergent mixed-methods randomized design）中，41名13至24岁的年轻人于2024年9月至2025年3月期间被随机分组，分享由其自行界定为呈现正面或负面心理健康内容的社交媒体片段；在七次视频小组会议中，参与者讨论这些片段、撰写字幕、观看共同制作的总结视频，并完成前测和后测。负面内容组的儿童流调中心抑郁量表（CES-DC）和患者健康问卷四项版（PHQ-4）得分有所改善（p<.05），而正面内容组的自评心理健康状况有所改善（p<.01）。两组的精神疾病知识及态度均有所退步，社会距离仅在负面内容组有所改善，但这些趋势均未达到统计学显著性。负面内容组的神经生物学病因归因减少，心理社会归因增加（p<.10）；该组的问题性社交媒体使用、社会接触、同伴比较及身体意象担忧也有所减少，但这些变化均未达到统计学显著性。后续展示将通过联合展示表，将平均得分、社交媒体内容和定性引文并列呈现，并形成元推论，以完成研究成果展示。作者认为，该方法超越了数据科学，使研究者能够以较高的生态效度考察真实生活中的社交媒体体验。

全部 WCP 2026 摘要