귀하의 인스타그램 프로필은 귀하가 생각하는 것보다 귀하의 정서적 웰빙에 대해 더 많은 것을 드러낼 수 있습니다. 새로운 연구에 따르면 게시한 사진부터 스크롤하는 시간까지 플랫폼에서의 일상적인 활동은 누군가가 얼마나 외로움을 느끼는지에 대한 유용한 단서를 제공할 수 있습니다.
캘리포니아 대학교 샌디에고 캠퍼스의 연구원들은 대학생 415명의 인스타그램 데이터를 분석한 결과 다양한 온라인 행동 패턴이 다양한 유형의 외로움과 연관되어 있음을 발견했습니다.
에 발표된 연구 npj 정신 건강 연구사진 속 게시 습관, 좋아요, 댓글, 캡션, 표정 등을 조사했습니다. 그런 다음 연구원들은 기계 학습 모델을 사용하여 이러한 디지털 흔적을 외로움과 관련된 5가지 확립된 측정값과 비교했습니다.
당신의 인스타그램 활동은 두 가지 종류의 외로움을 드러낼 수 있습니다
연구 결과는 구체적으로 두 가지 종류의 외로움을 설명했습니다. 하나는 감정적인 것이고, 다른 하나는 사회적이다. 이 두 가지 모두 서로 다른 디지털 발자국에서 볼 수 있습니다. 연구자들은 논문에서 그 차이점을 다음과 같이 설명합니다.
연구자들은 논문에서 그 차이점을 다음과 같이 설명합니다.
또한 감정적, 사회적 외로움이 뚜렷한 디지털 서명을 보이는지 물었습니다. EL에 비해 SL은 광범위한 사회적 참여 지표(예: 좋아요 및 댓글 빈도, 주말 게시, 얼굴이 있는 게시물 비율)와 더 강력하게 연관되어 있으며 이러한 행동에 대한 높은 참여는 낮은 SL을 동반하는 경향이 있습니다. 대조적으로, EL은 부정적인 감정(언어의 부정적인 감정, 슬프거나 화난 표정) 및 심야 포스팅과 더 강하게 연관되어 있었으며, 이는 외로움이 정서적 고통 및 수면 장애와 함께 발생한다는 증거와 일치합니다.
간단히 말해서, 사회적 외로움이 더 큰 사람들은 Instagram에서 다른 사람들과 덜 상호작용하는 경향이 있었습니다. 정서적 외로움이 더 크다고 보고한 사람들은 게시물에 부정적인 감정을 표시하고 밤늦게까지 활동할 가능성이 더 높았습니다.
연구자들은 또한 얼굴이 적은 사진이 여러 측정에 걸쳐 더 높은 외로움과 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 이는 우울증과 불안을 조정한 후에도 유의미한 연관성을 유지한 유일한 개별 특징이었습니다.
인스타그램은 많은 것을 알고 있지만 전체 그림을 그리지는 않습니다.
연구원의 기계 학습 모델은 UCLA 외로움 척도에 대해 AUC(곡선 아래 면적) 점수 0.77을 달성했는데, 이는 외로움 점수가 더 높은 참가자와 낮은 참가자를 구별하는 중간 정도의 능력을 나타냅니다. 정서적, 사회적 외로움에 대한 성과도 마찬가지로 중간 수준으로 둘 다 0.74에 도달했습니다. 그러나 이 모델은 친구, 가족, 사회적 지원의 실제 가용성과 관련된 구조적 사회적 고립을 식별하는 데 훨씬 덜 효과적이었습니다.
참가자는 모두 대학생이었고 주로 여성이었으며, 이 연구에서는 인스타그램 행동이 외로움을 유발하는지 아니면 단순히 반영하는지 여부를 확인할 수 없다는 점을 명심하세요. 연구원들은 또한 자신의 작업이 사용자의 정신 건강을 자동으로 모니터링하는 기존 Instagram 기능이 아니라 참가자가 기꺼이 공유한 데이터에 의존했다고 강조합니다.
그럼에도 불구하고 연구 결과는 우리의 디지털 습관이 연구자들에게 외로움을 이해하는 또 다른 방법을 제공할 수 있음을 시사합니다. 문제는 사람들의 개인 소셜 미디어 활동을 달갑지 않은 심리적 평가로 바꾸는 것이 아니라 이러한 통찰력을 동의 하에 책임감 있게 사용하도록 하는 것입니다.
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