青少年数字技术与媒体使用:潜在阶层分析

简介

背景

数字技术和媒体的使用是青少年生活不可或缺的一部分;青少年被称为“数字原住民”，因为他们一生都在接触数字技术。以前关于数字技术和媒体使用的研究主要集中在评估青少年作为一个群体的行为和结果，这没有考虑到青少年技术使用的异质性。很少有研究对特定的亚群体进行调查，以了解青少年群体之间和内部数字技术和媒体使用的细微差别[1-3.］．

此外，许多关于青少年技术和媒体使用的研究都集中在风险行为和负面结果上。之前的研究已经表明，数字技术和媒体的使用与睡眠受损等负面结果有关。4-6]，体力活动减少[5，7，8]、有问题的互联网使用[9-11]，以及患上抑郁症的风险[12］．尽管最近的几篇综述文章描述了技术使用的好处和风险[13，14]，大多数个别研究采取以风险为中心的方法[15，16］．自COVID-19大流行以来，由于隔离和远程学习，许多青少年经历了社会隔离，这使得与同龄人和家人联系的数字工具变得更加重要。

在权衡技术和媒体使用的风险和收益时，需要考虑的关键因素包括设备所有权、使用社交媒体的频率以及使用的重要性[17］．此外，青少年线下环境中的其他潜在因素也可能是需要考虑的关键因素。有证据表明，科技产品的使用结果也可能受到父母因素的影响，如家庭对媒体使用的规定或亲子关系[18］．为了更好地了解青少年数字技术和媒体使用情况，需要新的方法来评估研究人群中的不同特征，考虑技术使用和父母参与等缓解因素，并采取平衡的方法来理解数字技术和媒体使用的风险和收益。

技术装置与媒介使用数量与质量

青少年技术使用的几个方面已经通过以前的研究进行了研究。在设备所有权方面，可以理解的是，美国青少年的智能手机几乎无处不在。2018年皮尤互联网与美国生活项目[19估计95%的美国青少年都有自己的智能手机。2014-2015年，73%的青少年使用个人智能手机，这一比例有所上升。20.］．随着时间的推移，青少年获得第一部手机的年龄也在下降，这引发了人们的担忧，促使人们开展活动，鼓励青少年将拥有手机的年龄推迟到八年级。21，22］．青少年拥有其他设备的情况就不太清楚了。尽管大约88%的青少年报告说在家里有台式电脑或笔记本电脑，但不太清楚谁拥有这些设备[19］．设备所有权可能是技术使用结果的一个促成因素。例如，与家庭拥有的设备相比，个人拥有的技术可能提供更多频繁使用的机会。个人拥有电子设备也可能提供进入卧室等私人空间的机会，这对父母的监管更具挑战性[23］．此外，人们对虚拟现实(VR)头盔和个人助理设备等新设备的使用或所有权知之甚少。

以往研究的另一个重点领域是青少年数字技术和媒体使用的数量。对于青少年来说，衡量技术使用数量的一种方法是通过他们第一次开始使用技术的年龄，比如年轻人获得个人智能手机的年龄。较早开始使用技术与不良适应结果有关，如有问题的技术使用[24]，长期支持这种使用量可能是决定健康结果的一个重要因素。对于青少年人群，使用技术和媒体的数量通常是通过自我报告每天使用技术和媒体的时间来衡量的。然而，设计研究报告来评估技术使用的数量并非没有挑战。特别是，自我报告使用数量会受到回忆偏差的影响[25，26］．

研究人员和卫生保健提供者越来越多地强调，在理解技术使用与健康结果之间的联系方面，技术使用的质量，而不仅仅是使用的数量，可能同样重要，甚至更重要。使用质量可以包括使用动机、使用的重要性或基于web的交互类型。这些使用质量概念与可见性相关联，它描述了工件的属性，说明了如何使用它们[27，28］．可见性已被用于将青少年的数字技术使用与其发展里程碑联系起来[29］．青少年数字技术互动与重要性(ADTI)量表基于可提供性框架，衡量特定技术互动的重要性，而不是平台使用[17］．将技术使用的数量和质量测量相结合，可以为更好地了解青少年的好处和风险提供新的见解。因此，了解青少年数字技术使用模式的综合方法可以包括青少年可以拥有和访问哪些设备，青少年获得第一台智能手机的年龄，他们与数字技术和媒体互动的频率，以及这些技术互动对他们的重要性。

家长参与及关系

2016年美国儿科学会(AAP)媒体政策声明，学龄儿童和青少年的媒体使用，强调父母在青少年媒体生活中的作用[30.］．父母的一个关键角色是充当孩子使用媒体的调解人，研究表明，父母的努力可能会对青少年的媒体使用产生不同的影响[31］．家长们常常难以制定和执行媒体规则，比如把科技产品从孩子的卧室里拿走[32，33］．

父母自己的科技体验也可能会影响他们的孩子。研究发现，父母对科技的态度和对科技的投入程度各不相同[34］．努力限制自己使用科技产品的父母可能在调节孩子使用科技产品方面遇到挑战[35］．对于那些优先考虑使用科技产品的父母来说，这些行为可能会成为他们孩子的榜样。事实上，父母以媒体为中心的家庭，孩子通常会使用更多的媒体。18］．

父母教养方式和父母关系是平衡青少年所经历的风险和有益结果的额外因素。与家庭积极使用媒体相关的因素包括积极的家庭整体功能、父母的参与以及父母与青少年之间开放的沟通方式[36］．因此，尽管了解技术使用在影响青少年健康和福祉方面的作用很重要，但更好地了解家庭背景如何影响青少年技术相关结果也很关键。

健康结果

有几个健康问题与数字技术和媒体使用有关。首先，科技和媒体的使用已被证明会对睡眠产生负面影响，因为它会推迟就寝时间，而且暴露在屏幕的光线下会破坏褪黑素水平。4-6］．其次，身体活动的减少与大多数媒体使用的久坐性质有关。5，7，8］．第三，PIU被定义为“使用互联网有风险、过度或冲动，导致不良生活后果，特别是身体、情感、社交或功能损害”[37］．研究支持PIU的组成部分包括强迫性使用和无法访问互联网时的焦虑[9］．

青少年的心理健康也是一个与媒体使用的潜在负面影响有关的共同研究课题。研究发现，社交媒体使用的增加与生活满意度下降之间存在关联。38，39]，患抑郁症的风险增加[38，40]，身体形象恶化，自尊心下降[40-42]，对错过的恐惧增加(FOMO) [43]，以及幸福感下降[44］．这些研究表明，使用媒体可能会对青少年的心理健康产生负面影响。然而，其他研究发现，社交媒体的使用并不会影响生活满意度。45，46]也不沮丧[47］．一些人认为，数据支持使用媒体可能会产生负面影响一些但警告说，夸大这些关系以适用于整个青少年是没有道理的[48］．

幸福

研究发现，科技影响幸福感的方式与社会支持和学习的增加呈正相关。49，50］．另一项研究发现，青少年在社交媒体上描述他们的情感体验，包括感到快乐，与朋友更亲密，支持青少年的幸福[50］．青年可能会被激励采用包含社交成分的数字卫生技术，因为它可以提高沟通技能，增强归属感和转变观点，从而增加社会支持[51，52］．这些因素反过来可减轻压力或身体疾病，并改善心理和身体健康[53，54］．

研究目的

本研究的目的是了解青少年数字技术和媒体使用的模式，包括四个基于证据的构建:(1)技术所有权和使用，(2)父母参与，(3)健康结果，(4)福祉指标。迄今为止，大多数研究都集中在一种结果上，比如抑郁症，或者集中在一类结果上，比如心理健康。本研究建立在这些文献的基础上，使用潜在类分析(LCA)的力量来检查关键结构，并理解群体之间和群体内部的模式。青少年对媒体的使用并非同质性，父母在调节青少年媒体使用方面的关键作用，这一新兴认识为本研究的目的提供了依据。本研究的目的是使用LCA来开发与数字技术使用相关的利益和风险以及父母影响的概况。

方法

研究设计

在2019年2月至3月期间，一个国家Qualtrics (Qualtrics International, Inc)横断面基于网络的研究小组为这项LCA研究收集数据。

伦理批准

威斯康星大学机构审查委员会批准了这项研究(2018-0781)。

环境和参与者

我们的目标是在全国范围内收集年轻人样本，完成一项基于网络的调查。与面对面、电话或邮件招聘等传统调查方式相比，网络调查小组的数据收集范围更广，成本更低[55］．我们选择基于网络的调查平台Qualtrics有几个原因。首先，尽管基于网络的调查平台不使用加权，但之前的研究表明，使用Qualtrics等工具的基于网络的调查方法可以获得通常在美国人口中对应值的10%范围内的人口统计属性[56］．其次，与Mechanical Turk等其他平台不同，Qualtrics允许通过与父母取得同意作为第一步来招募年轻人。第三，在美国，关于使用Qualtrics来招募青年样本的文献越来越多，包括对媒体的研究[57，58］．

在2019年2月至2019年3月期间，Qualtrics调查经理招募了成年小组参与者，这些参与者表示他们有13-18岁会说英语的青少年子女。符合这些标准的家长可以获得有关调查的信息，并有机会为自己填写知情同意书。知情同意程序通知潜在参与者研究目的和研究团队、调查长度、调查有问题需要家长和青少年独立回答、调查是自愿的、完成后将提供Qualtrics奖励点数，以及研究数据将如何存储和使用。调查信息部分指出，研究人员不会要求任何关于参与者的个人信息。如果孩子的年龄小于18岁，父母也要同意他们的孩子参与。获得家长同意后，家长们在Qualtrics平台上完成了调查的早期部分。完成父母部分后，父母被指示将设备传给青少年参与者。为青少年提供了学习信息和表示同意的机会。同意调查的青少年可以开始调查。18岁的青少年同意并被允许开始调查。

本研究的目标人群是13-18岁的美国居民和说英语的青少年。使用成年参与者的Qualtrics面板(a关闭调查人群)，我们招募了父母-青少年组合，以考虑父母和青少年的输入。我们为Qualtrics建立了参数，以招募与美国成年人人口普查人口的种族和民族代表一致的样本[56］．Qualtrics的代表通过电子邮件和短信从他们的小组中招募家长。Qualtrics流程确保所有被招募的参与者都完成了Qualtrics小组的注册，并且参与者只能完成一次调查。

我们的样本量估计是使用LCA估计来计算的[59，60]，它支持约1:3-1:4的项目数量与参与者数量的比例，以实现潜在类别的全部潜在数量，最低功率为0.8。我们估计在我们的LCA过程中将包括大约70个项目，然后我们增加了我们的样本量，以允许调查人口统计学因素的差异，如青少年年龄、性别或种族，以及考虑不完整的调查影响我们的最终分析样本量。因此，我们计划的样本量为4000个父母-青少年组合(N=8000名参与者)。

调查措施

概述

我们这项研究的目标是包括代表四个关键结构的衡量标准:(1)技术所有权和使用，(2)父母的参与，(3)健康结果，(4)福祉指标。这4个构念是根据文献中描述与青少年技术使用相关的关键和公认因素的证据分类确定的。我们在每个结构中识别概念或评估量表的策略包括对文献进行审查，以确定每个主题领域中经过验证的量表或测量工具。我们将这些有效的量表或测量工具与现有的文献和综述文章进行了交叉引用，这些文献和综述文章描述了青少年数字技术和媒体使用的关键概念。在文献中反复描述关键概念但没有有效量表存在的情况下，我们使用在大型研究中使用过的现有项目，如皮尤互联网和美国生活项目。

对于已建立的测量量表，我们的目标是包括代表高分或低分值的分类变量。因此，对于已经确定了汇总分数界限的量表，我们使用这些界限对分数进行二分或分类，以便纳入LCA。对于没有这种经验界限的量表，我们在LCA中位数上对分数进行了二分。在接下来的段落中，我们将根据本研究中的4个重点结构描述调查措施和工具。在向参与者交付的调查中，交付的措施的顺序是随机的。大多数调查页面只包含一种测量工具或仪器。参与者被允许在调查过程中回顾和修改他们的答案。

技术所有权和使用措施

这些调查措施由青少年参与者回答。测量方法包括关于设备拥有量和首次拥有智能手机的年龄的个人问题，对社交媒体使用频率的评估，以及ADTI量表。

个人和家庭设备所有权和卧室使用权:青少年参与者

为了评估技术设备的拥有量，我们模仿了之前皮尤互联网和美国生活调查中的问题，以评估青少年和家庭的设备拥有量[19，20.，61，62］．此外，鉴于美国儿科学会建议限制在卧室使用媒体设备[30.，63，我们提出了关于哪些设备可以在青少年的卧室里使用的问题。参与者被问到:“你拥有以下哪一种设备?选择所有适用的”;“你的家庭拥有以下哪种设备?”选择所有适用的”;“在你的卧室里，你能接触到以下哪一个?”选择所有适用的。”响应选项包括电视、电脑、平板电脑、视频游戏、能上网的智能手机、不能上网的手机、VR设备、可穿戴设备(即智能手表)、个人助理(即Alexa)、其他和/或没有。每个关于设备所有权和卧室使用权的个人回答都作为双变量(是或否)包含在LCA中。

社交媒体使用频率:青少年参与者

鉴于社交媒体是青少年科技使用的主要组成部分[19，我们评估了社交媒体的使用频率。社交媒体的使用可以包括两个角色:消费者和内容创造者。因此，我们以皮尤互联网和美国生活项目调查为模型，询问青少年查看社交媒体和在社交媒体上发帖的频率[19］．包括响应选项几乎不间断地，一小时几次，一小时一次，一天几次，每天一次，一周几次，每周一次,从来没有．这些反应被分为三类:表示每天或更多使用的反应，表示每周但不是每天使用的反应，以及表示少于每周使用的反应。

拥有第一台个人智能手机的时代

我们要求这些青少年报告他们在多大年纪获得了第一部可以上网的个人智能手机。我们将他们的年龄分为以下几类:<11岁、12-14岁、15-17岁以及还没有自己的智能手机。

ADTI量表:青少年参与者

技术相互作用及其重要性使用ADTI量表进行测量，该量表已在以前的工作中得到验证[17］．该量表包括18个项目和3个因素。对于每一个项目，参与者都被问到对你来说，为了以下目的使用媒体和技术平台有多重要?参与者使用李克特5分制作答，范围从一点都不重要来极其重要的．这三个分量表因素和每个分量表的一个示例项目包括(1)连接线上/线下体验的技术(示例项目:调查或关注你可能参加的活动)，(2)走出个人身份或离线环境的技术(例如项目:探索你的性取向)，以及(3)社会联系技术(例如:直接给某人发消息)．克伦巴赫的α三个子量表的得分分别为0.87(因子1)，0.90(因子2)，0.82(因子3)，总分为0.92。ADTI分数作为总分和3个单项子量表分数被纳入LCA。

父母的参与

这部分问题包括一些由家长回答的问题和一些由青少年回答的问题。

家庭技术规则:家长参与

参与调查的家长被问及他们对7项有关家庭技术规则的陈述的同意程度。这些陈述是根据美国儿科学会家庭媒体使用计划的建议家长规则和角色建模[30.］．这些规则包括有关育儿技术行为的文献中描述的三个关键概念:主动调解(交流)、限制性调解(时间或内容限制)和社会共同使用[64-66］．这些陈述在之前的干预中得到了检验[67］．对于每个项目，家长参与者被问及他们的家庭是否存在这一规则。包括示例语句我家有规定，不能在线下加不认识的人为好友而且我家有关于睡前看屏幕的规定．参与者被要求从李克特量表的5分制中选择强烈同意来强烈反对对于每一个表述。调查结果被分为同意或中性/不同意以表示该个别规则是否存在于家中，以便纳入LCA。

家长社交媒体使用频率:家长参与者

与对青少年参与者使用的方法类似，我们效仿皮尤互联网和美国生活项目的调查，询问父母查看社交媒体和在社交媒体上发帖的频率。19］．包括响应选项几乎不间断地，一小时几次，一小时一次，一天几次，每天一次，一周几次，每周一次,从来没有．这些反应被分为三类:表示每天或更多使用的反应，表示每周但不是每天使用的反应，以及表示少于每周使用的反应。

互联网特定的育儿实践:青少年参与者

青少年参与者被要求完成网络育儿行为量表，该量表描述了他们的父母用来调节孩子在家使用网络的行为。68］．这个12项量表有3个次级量表。其中一个子量表评估了关于上网时间的规则，并有从不=1、很少=2、有时=3、经常=4和非常经常=5的响应选项。第二个分量表衡量的是关于互联网使用内容的规则，第三个分量表评估的是关于互联网使用的沟通质量。第三个子表中的一个示例项目是当我的父母/监护人和我谈论我的互联网使用时，我觉得我被认真对待了．后2个子量表使用李克特5点量表从绝对不是真的来完全正确．根据文献中发表的LCA的中位数，每个子量表的回答被分为高分或低分类别。子量表1(时间)的中位数得分为18，子量表2(规则)的中位数得分为12，子量表3(交流)的中位数得分为12。该量表具有良好的内部一致性，具有Cronbachα.85。

亲子关系:青少年参与者

青少年参与者完成了亲子关系量表，以评估参与者与参与这项研究的父母的关系质量[68］．该量表包括8个条目和2个子量表。第一个分量表衡量参与者对父母的认同，包括诸如她/他是我想成为的人．这个分量表的回答使用李克特5分制强烈反对来强烈同意．第二个分量表评估父母的支持感，包括以下项目她/他多久表扬你一次?回答使用李克特5分制从来没有来总是．该量表的内部一致性良好，如Cronbach所示α母亲是。72到。74，父亲是。82。该测量方法被一分为二，并根据公布的>24表示高质量父母-青少年关系的临界值，将其包括在LCA中，作为高和低父母-青少年关系。

数字技术和媒体相关的健康结果

概述

这些调查项目均由青少年参与者回答。这些措施包括文献中提到的与青少年使用数字技术和媒体相关的一系列全面的身心健康问题。这些措施包括身体健康结果，如睡眠和身体活动，以及心理健康结果，包括PIU、抑郁、焦虑、FOMO和身体形象担忧。

体育活动:青少年参与者

使用身体活动量表评估身体活动。该量表包括3个项目，评估青少年在校外参加体育运动和锻炼的频率[69］．对于每个项目，参与者从从来没有来每周4次或更多．克伦巴赫的α该量表按年龄报告，13岁为0.69岁，15岁为0.74岁。使用报告的身体活动中位数(9)将反应分为高体力活动和低体力活动两类，以纳入LCA。

睡眠:青少年参与者

使用有效的儿童日间嗜睡量表评估睡眠[70］．这个8项量表包括以下项目你上课时多久会打瞌睡?而且你有多少次在早上被叫醒后再次入睡?响应选项包括从来没有很少，有时，经常,总是．克伦巴赫的α这个量表是。81。使用报告的嗜睡水平的中位数(13)将应答分为高嗜睡水平和低嗜睡水平，以纳入LCA。

PIU:青少年参与者

PIU采用经验证的有问题和有风险的互联网使用筛查量表调查[71］．参与者回答了3个与互联网使用有关的问题，包括你有多少次因为上网而感到社交焦虑，采用李克特量表。响应选项包括从不=1，很少=2，有时=3，经常=4，非常经常=5。克伦巴赫的α这个量表是。96。总分≥3表示存在PIU风险，反应分为有LCA风险和无LCA风险两类。

抑郁症:青少年参与者

使用9项患者健康问卷(PHQ-9)测量抑郁症[72］．这个9项量表要求参与者在过去两周内经历以下症状的频率。示例项目包括做事没有兴趣或乐趣而且沮丧的:沮丧、沮丧或绝望的．回答选项采用李克特4分制一点也不来几乎每天．PHQ-9有一个Cronbachα的。82 [73］．我们在LCA中使用了有效的分类:无抑郁(得分0-4)、轻度抑郁(得分5-9)、轻度抑郁(得分10-14)、中度至重度抑郁(得分15-19)和重度抑郁(得分> - 20)。

焦虑:青少年参与者

焦虑使用儿童焦虑相关情绪障碍筛查量表的有效简化版本来测量[74］．这个5个项目的量表询问参与者每个项目对该参与者的真实程度，包括诸如人们都说我太担心了，我害怕去学校,我很害羞．响应选项包括不为真或几乎不为真=0，有时为真=1，为真或经常为真=2。克伦巴赫的α据报道是。70到。90。我们使用3分的截止分数来将参与者分为有风险或无风险，以便将分数纳入LCA。

FOMO:青少年参与者

FOMO是用“害怕错过”量表来衡量的。75］．这个量表包括10个衡量FOMO的项目，也就是担心其他人有更多参与者没有或错过的有价值的经历。示例项目包括我担心我朋友的经历比我更有价值，当我不知道朋友们在忙什么时，我就会焦虑,当我错过一个计划好的聚会时，我很烦恼．回答选项包括李克特5分量表我完全不是这样来这是我的真实写照．FOMO量表具有良好的内部一致性(Cronbachα= .90)。我们根据LCA的中位总结得分(23)将回答分为高FOMO和低FOMO。

身体形象:青少年参与者

身体意象采用身体意象量表[76］．该量表衡量的是参与者对自己身体和外表的总体满意度或不满意度。示例项目包括总的来说，我对自己的长相很满意而且我想大幅度改变我的身体．项目的回答选项为1=完全不适用，2=不适用，3=有点适用，4=相当适用，5=适用，6=完全适用。克伦巴赫的α该量表为。82，表明良好的内部一致性。我们根据LCA的中位总结得分17分将反应分为低身体形象和高身体形象。

幸福指标:青少年参与者

青少年参与者回答了这些问题。康乐指标包括精神康乐量表[77]、人际反应指数(Interpersonal reactive Index)，用以衡量同理心和观点转换[78]，一个沟通量表[79]、“茁壮成长综合清单”[80以及课外活动的评估。

心理健康量表:青少年参与者

心理健康采用沃里克-爱丁堡短期心理健康量表[77］．这个7项验证量表要求参与者指出他们在过去两周内同意陈述的频率。示例项目包括我对未来一直很乐观，我觉得很放松,我想得很清楚．回答选项包括李克特5分量表从来没有来一直以来．沃里克-爱丁堡短心理健康量表的内部一致性信度较强(Pearson分离指数=0.84)。我们将汇总分数按中位数(27)进行二分，以纳入LCA。

人际反应指数:青少年参与者

包括人际反应量表(Interpersonal reaction Scale)，它有子量表来衡量共情和观点转换[78］．这个量表包括14个项目，其中7个项目衡量的是视角，即自发地适应他人心理观点的倾向。项目包括在我做决定之前，我会尽量考虑每个人的意见被包括在内。接下来的7项评估共情关怀，或已对不幸他人的同情和关心。项目包括我经常被我所看到的事情所感动而且我常常对那些不如我幸运的人怀有温柔、关心的感情被纳入共情关怀分量表。回答选项使用李克特5分制，范围从不是很好地描述了我吗来很好地描述了我．量表的内部信度很好(Cronbachα= .71 .77点)。这两个分量表分别按中位数进行了二分:观点采取16个，共情关注18个。

沟通技巧:青少年参与者

沟通技巧量表用于衡量沟通技巧[79］．这个经过验证的量表包括23个项目，用于评估一个人沟通技能的有效性，其中包括诸如和别人说话的时候，我会尽量保持眼神交流而且我试着去看别人的观点．回答使用李克特5分制从从来没有来总是．该量表的内部信度很好(Cronbachα=()。基于总结得分的中位数(52)，将总结得分分为高沟通技能和低沟通技能，以分类纳入LCA [81］．

CIT(支持、学习和孤独):青少年参与者

CIT与支持、学习和孤独量表一起使用[80］．该量表包括9个项目和3个因素。对于每一个项目，参与者都被要求表明他们同意这些陈述。支持的示例项目包括我可以依靠一些人来帮助我，学习的例子项目包括学习新事物对我来说很重要，孤独的例子项目包括我经常感到被冷落．回答使用李克特5分制从强烈反对来强烈同意．克伦巴赫的α在这些分量表中，支持得分为0.88，学习得分为0.84，孤独得分为0.90。我们使用LCA中三个分量表的中位数得分对回答进行了二分:支持的中位数是14，学习的中位数是12，孤独的中位数是6。

课外活动:青少年参与者

我们通过课外活动参与程度量表来评估学生的课外活动参与程度[82］．这个由4个项目组成的量表要求参与者平均每周在每个陈述上花费多少小时。示例项目包括.．.在clubs or organizations at school (other than sports)而且.．.在clubs or organizations outside of school．响应选项包括0小时、1-2小时、3-5小时、6-10小时和≥11小时。这个比额表的目的是描述不同的活动;因此，验证论文建议不使用Cronbachα［82］．这项测量被分为高课外活动时间或低课外活动时间，基于LCA纳入的中位总结分数8。

人口统计学变量:青少年和父母参与者

青少年参与者报告的人口统计变量包括自我报告的年龄，该年龄被一分为二，代表较大的青少年(16-18岁)和较小的青少年(13-15岁)。这些青少年报告了他们的性别认同，分为女性认同(女性和跨性别女性)、男性认同(男性和跨性别男性)、非二元和其他认同。这些青少年将自己的种族描述为西班牙裔或拉丁裔或非西班牙裔或拉丁裔。青少年使用美国人口普查类别选择了描述他们种族的所有类别，包括白人、黑人或非洲裔美国人、亚洲人、美国印第安人、夏威夷原住民或太平洋岛民、多种族等。之前的一项研究表明宗教信仰会减少青少年发布的内容，在此基础上，研究人员询问了宗教身份，并将其分为报告宗教信仰或不报告宗教信仰两类。83］．

我们要求父母参与者报告他们的家庭年收入。该变量使用定义贫困的美国人口普查数据进行了二分，将参与者分为贫困线以上或贫困线以下[84］．父母人口统计数据还包括性别和婚姻状况。

分析

概述

LCA是一种非参数统计方法，它基于个体对多个可观察变量的响应模式来表征其他不可观察的群体[85］．因此，可以使用LCA经验地识别种群中独特的互斥子群[86］．具体地说，我们使用LCA来识别多面结构的不同参与者概要组;在这项研究中，这些结构包括技术所有权和使用、父母参与、健康结果和幸福指标。我们在LCA中包含了表示这些结构的度量，以及表示作为变量的人口统计项。

LCA数据准备

LCA中包含了一些指标，如人口统计变量和个人数字设备所有权项目。LCA中包括的其他测量方法是来自有效量表的总结评分，如用于评估抑郁症的PHQ-9。为了处理缺失的数据，我们使用了以下过程。对于由多个项目组成的汇总分数，如果>70%的项目都存在，我们将根据可用项目重新调整总分[87］．

为了优先识别代表不同概况的子组作为我们的结果，我们使用所有测量量表结果作为双变量或分类输入进行分析。对于已发布的刻度分数，我们使用这些分数来创建输入类别。在没有公布分值的情况下，我们使用中位数将分数分为高和低，并将高或低的指定作为LCA的输入。对于连续尺度上的人口统计数据，我们使用中位数作为截断点，将变量分布为两类。

LCA过程

我们计划在我们的数据集中包括LCA中与我们的研究目的相关和频率的项目。我们开始分析所有68个项目，这些项目是为调查选择的先验。洛-门德尔-鲁宾[88采用似然比检验来确定类数。具体来说，LCA模型的似然函数k类与LCA模型的似然函数进行了比较k- 1类。P<。05表示该模型具有k类提供了比模型更好的拟合k- 1类。

在确定了初始的2类模型后，我们使用Fisher精确检验来比较初始模型的类间项目。项目与P<。10 were reviewed. Some items withP<。10 were identified as subitems from within larger concepts; thus, we retained those within the model. The final model included all 65 items. The statistical analyses were conducted using SAS software (version 9.4; SAS Institute Inc) and M-Plus software (version 8; Muthen & Muthen 1998-2017).

结果

参与者

共有4592对青少年父母开始调查，其中3981对(86.7%)完成调查。参与者因未完成≥75%的调查而被排除在外，在多个调查措施中使用单一回答选择，13.3%(611/4592)的青少年父母二元组因这些原因被排除在外。青少年平均年龄15.0岁(SD 1.43岁)，女性46.3%(1842/3981)，白人67.8%(2701/3981)，家庭收入在贫困线以上的占75% (2986/3981)(表1)．

LCA研究

概述及课程结构

LCA揭示了两个不同的类别来描述我们本研究的四个重点领域:(1)技术所有权和使用，(2)父母参与，(3)健康结果，(4)福祉指标。1类代表了大约三分之二的参与者(2501/ 3981,62.8%)，2类代表了大约三分之一的参与者(1480/ 3981,37.2%)。

在人口统计学变量方面，与有更多男性和非二元参与者的第2类相比，第1类倾向于年龄稍大，并认为自己是女性。在民族和种族方面，两个班之间有一些统计学上的显著差异。与第二类参与者相比，第一类参与者更多地将自己描述为非西班牙裔、黑人、多种族或其他种族。相比之下，第2类参与者通常将自己描述为西班牙裔、亚裔或美洲原住民。与第二类参与者相比，第一类参与者更有可能信教，生活在贫困线以下。表2介绍两个阶层之间的人口统计学比较。

技术所有权和使用

关于媒体使用变量，第一类参与者更有可能报告技术设备的家族所有权适用于大多数设备，包括电脑、平板电脑、视频游戏机、电视和智能手机。第2类参与者更有可能报告说，作为青少年，他们拥有个人科技设备包括电视、电脑、平板电脑和视频游戏。此外，第2类参与者更有可能报告家庭和个人拥有较新的设备，如VR头盔、可穿戴设备和个人助理。与第一类参与者相比，第二类参与者也更有可能报告在卧室里接触到自己的电子设备。

在获得第一款智能手机的年龄方面，与第二类参与者相比，第一类参与者更有可能在12岁至14岁之间获得第一款智能手机，同时更有可能报告没有智能手机。第2类参与者更有可能在较早(11岁之前)或较晚(15-17岁)获得第一部智能手机。此外，与第一类学生相比，第二类学生也更有可能每天在社交媒体上查看和发帖。

在使用ADTI评估技术交互的重要性时，第1类的得分一直较低，在某些情况下，与第2类相比，所有ADTI子量表的总成绩只有一半。表3介绍这些发现。

父母的参与

在家长参与方面，与第2类家长参与者相比，第1类家长参与者更有可能报告所有类别的家庭规则。第2类家长参与者更有可能报告在技术使用方面没有家庭规则或界限。与第一类家长相比，第二类家长也更有可能报告每天更多地查看社交媒体。

关于网络特定的育儿方式，1班的青少年更有可能报告对网络内容的严格规定和父母对媒体使用的积极沟通。相比之下，第二班的青少年更有可能报告在技术上花费的时间上有严格的互联网规则，并且不太可能与父母就技术进行高质量的交流。表4说明了关于家长参与的调查结果和前面描述的规则。最后，与2班的青少年相比，1班的青少年更有可能报告更高质量的父母关系。

健康结果

关于健康相关变量，第一类参与者报告的体育活动水平低于第二类参与者。然而，第一类参与者也报告说较低的与第2类参与者相比，PIU、睡眠障碍、抑郁、焦虑、FOMO和身体形象差的比例。表5介绍这些发现。

幸福

第一班的参与者得分更高的在幸福感、支持、学习、换位思考、共情关怀和沟通技巧方面的得分高于第2班。与第二类参与者相比，第一类参与者花在课外活动上的时间更少。表6介绍这些发现。

讨论

这项研究使用LCA来建立媒体使用和父母参与的概况，以及它们与健康结果和幸福指标的关系。尽管之前的研究已经阐明了媒体和个人健康结果之间的联系[4，89]， LCA分类方法为青少年使用技术和媒体的模式提供了丰富的理解，并为了解这些模式以及父母和健康和福祉指标的作用提供了机会。

以前的LCA调查结果

我们的研究结果首先可以在之前使用LCA方法研究青少年媒体使用的少数研究的背景下考虑。之前的一项研究集中在瑞士青少年的生活质量上，发现了5个不同的阶层，社交技术使用率高的阶层在情绪方面得分最低，但在社会支持方面得分最高。90］．另一项研究关注韩国青少年的科技行为，包括游戏、互联网和智能手机的使用，并评估了社会心理指标。91］．他们发现了几个亚型，包括“双重问题用户”，他们在成瘾技术行为和其他心理问题上得分最高。第三项针对澳大利亚青少年的研究发现了3个群体，一个集中在“工具性”电脑使用上，与电子邮件和一般电脑使用有关，另两个与游戏有关[92］．第四项研究调查了中国青少年的体育活动、基于屏幕的媒体和自我伤害，发现体育活动少、媒体使用多、自我伤害高的高危群体[93］．我们的研究通过包括父母以及身体健康、心理健康和福祉措施来推动该领域的发展。我们的研究与之前的文献一致，例如发现在一个领域挣扎的青少年，如成瘾技术行为，通常在其他领域有较低的健康行为，如心理社会问题，以及关于健康结果，如睡眠障碍[93］．

既往文献中的研究发现

之前关于媒体使用可能对青少年产生负面影响的研究产生了不同的结果，导致一些人认为这些影响是存在的一些青少年，而不是其他人。研究表明，社交媒体对青少年健康的影响差异很大，媒体使用对一些青少年有积极影响，对另一些青少年有负面影响[94］．这一发现促使人们呼吁研究考虑差异易感性模型，以确定那些可能对负面影响有易感性的个体差异[95］．

我们的研究从几个方面建立并扩展了这些先前的发现。首先，我们的研究包括消极影响和积极影响，这里定义为风险和健康结果，使用以前的证据来定义这些类别。与差异易感性模型一致，我们发现了一个两类模型，说明大多数使用媒体的青少年在健康行为和结果方面表现良好。更小比例的青少年面临更高的风险，这种风险延伸到他们的技术行为和健康行为。第一类和第二类参与者之间的一个关键区别是他们报告的困倦程度，第二类参与者报告的睡眠障碍要比第一类参与者严重得多。考虑到睡眠对心理和身体健康的重大影响[96，97]，这一发现需要进一步探索，并可被视为未来干预措施的目标，以减少负面的健康后果。

其次，我们的研究将父母作为理解技术使用与健康结果之间联系的关键因素。父母也是设备购买和所有权的把关人。我们评估了父母在青少年科技使用与健康和福祉结果之间的关系中作为调解人、支持者和榜样的作用。与第2类参与者相比，我们发现第1类参与者更有可能拥有家庭拥有的设备而不是个人拥有的设备。此外，1班的青少年更有可能有家庭规则，这些规则通常集中在内容、共同观看和交流上。第二类父母更有可能报告没有规则，尽管第二类青少年更有可能报告在屏幕时间方面有严格的规定。这些混杂的调查结果可能表明，对于一些家庭来说，这些规则不清楚，或者已经说明了，但没有得到加强。第二组的父母也更有可能报告自己日常使用社交媒体的程度很高。最后，与第2类青少年相比，第1类青少年更有可能报告在技术使用方面有积极的亲子沟通，总体上也有更积极的亲子关系。这些变量之间的一致性和概念上的联系是我们研究的一个关键发现，也是我们如何理解青少年技术使用带来的健康和风险之间的平衡的重大进展。 This study’s findings support the positive role that engaged parents can play in promoting health and preventing harm among adolescents related to technology use. Thus, we propose to name the larger Class 1家庭的青少年以及规模较小的第二类高危青少年．

新兴范式背景下的研究发现

当我们试图描述技术在我们的健康和幸福中的作用时，人们经常听到这样的术语线上线下或网络和现实生活．这些术语将我们的日常生活划分为两个截然不同的世界。新闻报道通常将技术描述为应该减少或避免的东西，这可能会影响将技术本身视为一种风险行为的观点。然而，如今的青少年已经把数字工具融入了他们的日常生活。对青少年来说，技术可能被视为他们的世界中的一部分，而不是与他们的世界分开，是一种可以导致健康和不太健康的结果和体验的东西。为了超越这种对技术的二分观点，许多研究人员、政策制定者和家庭寻求新的框架来考虑和描述技术在我们如何驾驭当今世界中的作用。我们的研究支持了这一更全面的观点，因为研究结果表明，我们的两个班级在身体健康行为、技术行为、育儿参与以及心理和福祉结果方面都有很强的一致性。

与我们的研究结果一致的一个新兴框架是人类经验框架(HX) [98］．HX方法试图将技术定义为人类体验的一部分。因此，它既与日常互动有关，也与特殊互动有关，既与积极体验有关，也与消极体验有关。将HX应用于我们对青少年技术使用的方法，可以使我们避免将技术使用过度简化为坏或者一个危险行为并将技术使用视为一种多方面的活动，可能以健康的方式使用，也可能以不健康的方式使用。因此，HX方法可能是朝着更全面的方法迈出的一步，以理解技术在年轻人生活中的作用，以及基于他们的生活经验，他们对技术的好处和风险的不同敏感性。此外，对于技术开发人员来说，HX方法可能是一个有用的视角，可以将他们的产品视为可能影响或影响青少年发展期的更大的生活体验集的一部分。

限制

本研究的第一个局限性是，我们的结果可能无法推广到通过Qualtrics招募的早期青少年研究人群之外。从基于网络的参与者小组中招募，意味着我们可以指定研究人群规模和标准，但限制了我们评估样本外部有效性的能力。然而，Qualtrics平台和面板已用于早期青少年的其他研究[58]，而这些小组的人数已接近美国人口[56］．其次，LCA提供了一种系统的方法来创建表示关键变量的概要文件，尽管我们对这些概要文件分组的解释可能不准确。此外，其他未测量的变量，如其他家庭或学校因素可能会影响我们的研究结果。本研究使用了横断面数据，这在LCA方法中很常见，但不允许理解长期预测因素或后果。所有的测量都是自我报告的，未来的研究包括其他新的测量方法，如生物学或认知研究。

最后，可能值得读者注意的是，我们在这项研究中没有调查任何特定的平台。相反，我们关注的是技术设备和社交媒体的使用频率。此外，我们还纳入了技术使用重要性量表(ADTI)，该量表评估了可能应用于许多不同平台的技术的关键交互和功能。这是一种有目的的方法，目的是更好地理解技术使用的底层机制，而不是特定平台的作用。

影响及未来发展方向

这项研究对我们如何处理青少年在医疗保健、政策和研究中使用技术的问题提出了重要的影响。很多时候，围绕青少年使用科技产品的对话都被认为是一种负面的风险行为，所有青少年都应该停止使用。99］．我们的研究结果支持这一点，在这项研究中，一小部分青少年组成了高危青少年(第2类)，他们较高的技术所有权和使用率与较高的健康风险率和较低的幸福指标得分相关。然而，我们的研究结果表明，三分之二的青少年家庭的青少年在我们的研究中，(第一类)将科技融入他们的生活，而这种方式与抑郁、焦虑或其他不良健康结果的高发率无关。因此，研究结果表明，大多数青少年使用科技的方式不会导致负面健康后果风险的增加。

我们提出了一个关键的影响因素家庭的青少年(第一类)健康和幸福是父母的角色。家庭的青少年更有可能在家中制定有关媒体和技术使用的家庭媒体规则。这一组的参与者更有可能报告说，他们在家里制定的规则与美国儿科学会在内容、交流和共观方面的建议一致。家庭的青少年更有可能与父母交流他们使用科技产品的情况，总体而言，他们与父母的关系是积极的高危青少年此外，与第二类父母相比，第一类父母使用社交媒体的频率较低，这突出了父母在技术使用方面的角色扮演的整体方面。

这项研究支持了几个具体的建议。首先，与美国儿科学会的建议一致，我们建议改变以屏幕时间为中心的规则。我们的证据支持，侧重于内容、交流和共观的家庭规则更有可能与较低的健康风险和改善的幸福感相关(见多媒体附件1以获取更多信息)。这项研究的结果可以指导儿科医生和其他卫生保健提供者向父母提供咨询，并鼓励他们在家中利用这些方法。提供者还可以与父母合作，以确保围绕媒体的信息是与文化相关的，也是适合发展的。卫生保健提供者可能受益于在门诊就诊中使用技术来共享这些建议，例如通过电子健康记录提示询问技术行为和家庭规则以及就诊后总结资源，包括建议和资源链接。

这些资源可能包括一些工具，可以帮助父母在家里制定媒体规则。首先，AAP的家庭媒体使用计划以内容、传播和共同观看为关键要素，这种方法是免费的。其他以营利为目的的网络工具，如Circle和Bark，可能会将内容限制整合到家庭规则开发中，尽管这些程序也有成本，而且通常主要集中在屏幕时间上。让青少年参与规则的讨论和选择是让他们接受设定限制和界限的关键策略。

其次，卫生保健提供者和研究人员应该考虑父母在孩子使用媒体方面发挥的不可或缺的作用。除了建议父母制定和执行家庭媒体规则外，儿科医生还可以支持父母与青少年建立积极的关系。这些方法可能包括共观媒体。对父母进行咨询，让他们了解自己的技术使用情况，并为技术行为树立榜样，这可能是影响健康结果的关键建议。研究人员在设计干预措施时必须考虑父母支持的作用，既与科技有关，也可能在青少年生活中发挥更广泛的作用，如果他们想真正影响青少年的健康。最后，我们鼓励未来的研究和政策考虑将技术融入青少年的日常生活。我们的研究支持探索新的框架，如HX方法，以设计促进青少年健康的新政策和研究多媒体附件2以获取更多信息)。