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随着智能终端的普及、移动互联网和信息技术的快速发展，人们生活越来越依赖手机等信息通信技术，数字技术在人们日常生活中已成为不可或缺的部分[1]。现代信息技术的快速发展为老年人智慧养老提供了保障，探索社交媒体使用与老年人心理健康的关系，有利于智慧养老的发展。根据《2021年世界卫生统计报告》数据显示，全球约9.3%的人口年龄超过65岁，预计到2050年，这一比例将达到16%[2]。另外，第七次全国人口普查数据显示，中国65岁及以上人口比重达到13.50%，人口老龄化程度已高于世界平均水平，老龄化问题日益突出。目前，数字技术也已被广泛应用于老年人的日常生活，是老年人获取信息的重要途径[3]，同时也给老年人生活带来了诸多便利。在数字化时代，以社交媒体为代表的信息通信技术对老年人的日常生活产生了极大的影响。有研究表明，社交媒体的使用可以减轻老年人孤独感，与其他年龄组的人相比老年人更容易感到孤独[4-5]。孤独是指当社会关系质量欠缺时所经历的消极情绪[6]41。有证据表明，孤独与老年人的认知能力下降、痴呆风险、早亡风险及心血管系统疾病等有关[7]，另外，孤独感对生活质量、身心健康和死亡率都有较大影响[4]96。
在过去的十年里，随着社交媒体的快速发展，老年人已成为社交媒体大军中的重要一员。社交媒体的发展，为老年人孤独干预提供了新的方法[8]。研究表明，社交媒体使用影响着老年人心理健康、抑郁和孤独感等[9-12]；也有研究表明，互联网使用与孤独感关系密切[13-14]；此外，还有一些研究发现了社交媒体使用和孤独感之间的双向关系：一方面，孤独感会促进社交媒体使用[15-21]；另一方面，社交媒体使用也会影响着孤独感的增加或减少[22-28]，但是有关该方面的研究更多是集中在年轻人，而对老年人群体研究相对较少[29-31]。目前关于老年人孤独感等心理健康问题与社交媒体信息技术内在机制研究相对单一，且先前很多研究只是检验了两者间的直接关系，而对其内在机制缺乏深入研究。如在社交媒体上发布和阅读信息可以增加社会支持，从而减少孤独感[25]1626。与此同时，对不同类型的社交媒体使用进行分类，有助于解决社交媒体使用的相关问题（如社交媒体的主动和被动使用）[32-36]。进行分类后可以更加方便地捕捉和区分与社交媒体相关的不同行为的内在特征，从而探索其如何通过不同途径产生的相关影响[37]。目前，有关不同类型社交媒体使用（即主动、被动和功能型使用）是如何影响老年人孤独感的研究相对较少。
本文将老年人社交媒体使用分为主动型、被动型和功能型，对466名老年人进行了深度调研。采用PLS-SEM方法对不同类型社交媒体使用、自尊、客观社会孤立、在线社会支持、向上社会比较及社会存在与老年人孤独感进行了深入研究，揭示其内在的机制，力求为老年人孤独感的预防与干预提供研究依据与理论基础，也为未来智慧健康养老趋势下社交媒体对老年人孤独感影响等相关领域研究提供参考。
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孤独感是指感到缺乏亲密依恋、空虚或被遗弃等相关的特殊感觉[38]。孤独不仅会使人们在情感上感觉到痛苦，而且会给健康带来危害[6]41。当一个人的社会需求没有得到充分满足时，孤独就容易发生。患有孤独的人往往喜欢通过不同方式来表达其真实感受，并希望得到别人的理解与支持，而社交媒体能够很好地帮助他们实现这一目的[39]。有研究发现，与不经常使用或不使用社交媒体的人相比，每天使用社交媒体的人孤独感得分较低[30]。对于性格内向、现实生活中有社交焦虑和孤独的人，更倾向于通过社交媒体的方式来缓解孤独感[40]。
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目前，有关社交媒体使用类型研究主要是主动和被动两种，并以此分类为基础来综合测量与评价社交媒体使用情况[41]，已有研究人员从理论上将社交媒体发展为主动使用Facebook和被动使用Facebook[34-35]。Burke等[42-43]将这些活动分为定向交流、广播和被动消费。此外，不同的社交媒体活动可能会产生不同的影响[44]。除了社交媒体与孤独感外，主动和被动社交媒体使用也被用于研究其他健康问题[33-36]。然而，采用这种分类法来研究老年人孤独感的文献较少。另外，主动和被动社交媒体使用一般涉及到他人的个人信息，而功能型社交媒体使用时一般不会涉及到其他人的信息，带有消费属性。功能型消费价值可通过观看新闻节目和博客等方式来培养[45]，也就是说，被动社交媒体使用可以影响功能型消费，但是两者存在差异，不可归为一类，应该作为社交媒体使用的一种类型进行讨论。因此，本文在主动和被动社交媒体使用类型框架的基础上，加入功能型社交媒体使用。根据之前的文献，本文将（1）被动社交媒体使用定义为使用社交媒体消费他人信息；（2）主动社交媒体使用定义为使用社交媒体与他人交换信息；以及（3）功能型社交媒体使用定义为在对他人信息进行非情感参与下，使用社交媒体完成生活中的任务[33-36]。
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社会支持被定义为使个人相信自己受到他人的关心、爱戴和尊重[46]，是个人通过与其他人、团体、较大社区的社会联系而获得的社会支持[47]。有研究表明，在线社会支持是社交媒体使用的主要动机之一[48-50]。本文中的在线社会支持被视为一个一维结构，而主动、被动和功能型社交媒体使用的多维结构进一步充实了在线社会支持的内容[34,51]。社交媒体上的社会支持有利于增加老年人与亲人、朋友的互动，提高生活的便利性，使老年人与他们的朋友或家人经常保持联系，从而缓解孤独感[52]1167。社会支持与老年人的心理健康有着重要的联系，它可以通过缓解抑郁症状、焦虑和压力等来调节老年人的心理健康[53]。此外，还有研究发现在线社会支持可以减少个人的孤独感[54-55]。基于此，提出以下假设：
H1（a/b/c）. 老年人（a）主动，（b）被动，（c）功能型社交媒体使用可以促进老年人在线社会支持。
H2. 在线社会支持较高的老年人孤独感较低。
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社会比较需要有与他人进行比较的动力[55]。当接触到他人的信息时，就会发生社会比较[56]。被动社交媒体使用允许用户观察关于他人生活的信息。主动社交媒体使用主要是用户通过社交媒体与朋友互动，并通过自我披露的方式交换信息。而用户在使用功能型社交媒体使用时则不会涉及到其他人的信息。此外，社交媒体上的社会比较的方向是向上的，因为人们倾向于最小化自己的负面特征，突出自己在社交媒体上的成就[57-58]。社交媒体上的向上社会比较可能会导致较低的自我评价，并增加孤独感[58-59]。老年人缺乏认知调整的能力，因此他们更倾向于相信他人在社交媒体上的信息[60]393。基于此，提出以下假设：
H3（a/b）. 老年人（a）主动和（b）被动社交媒体使用增加了向上社会比较。
H4. 向上社会比较增加了老年人孤独感。
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社交媒体是一种允许用户意识到其他人存在的特殊环境[61]，而社会存在是指和其他参与者间共同交流互动的感觉[62]。用户在使用信息技术时会感知到异地参与者的共同存在，参与者可以借助社交媒体与他人对同一件事（如观看体育比赛或新闻热点等）发表自己的意见，从而增强社会存在感[63]755。主动社交媒体、被动社交媒体、功能型社交媒体的使用之所以增加了社会存在感，是因为它们补充了社交元素，并增加了自己行为与环境相互依存的感觉[27]155。例如，发布状态更新会让用户感觉每天与朋友紧密的联系；点赞和评论有助于实现模拟社交状态所需的即时及亲密感[24][27]。高程度的社交媒体使用能让用户感觉到他们与其他人处在同一个社区中。
当社交媒体上的在线社会支持和向上社会比较程度较高时，更容易感受到他人的共同存在。社会存在程度越高意味着有越多的老年人参与到社交媒体社区，从而产生社会支持和社会比较[64]。如果一个老年人感觉到更多的社会支持，并更频繁地与他人进行比较，他将获得沉浸式的品质，从而增加其社会存在感[65]。社会存在感能够提高交际行为的效率，避免老年人在交际中产生与他人隔离的感觉[61]，从而减弱孤独感，增加模拟现实生活中的社交互动[27]155。从这个意义上说，社会存在将增加与他人接触的感觉[61]。基于此，提出以下假设：
H5（a/b/c）. 老年人（a）主动，（b）被动社交媒体使用和（c）功能型社交媒体使用可以增强社会存在。
H6（a/b）. 老年人（a）在线社会支持和（b）向上社会比较可以增强社会存在。
H7. 社会存在有利于减弱老年人孤独感。
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自尊主要是个体对自身价值、存在作用及态度等的主观评价[66-67]。不同自尊程度的向上社会比较会产生不同程度的心理反应[68]。当人们感到被他人排斥时，可能会对自己产生负面关系评价（低自尊），低自尊会加剧孤独感[69]。研究发现，孤独感与自尊呈负相关，与智能手机成瘾呈正相关，而自尊与智能手机成瘾呈负相关[70]。外显型自尊与抑郁症状、自杀意念和孤独感呈负相关[71]。对于特定人群，向上社会比较会伤害男性的自尊，却不会影响女性的自尊，向上社会比较为男性自尊带来的消极影响要远大于向下社会比较带来的积极影响[72]。此外，由于同伴压力和特定人群从众现象的存在较为广泛，在合适时间进行适当消费对于他们的自尊、社会接受及维持社会关系至关重要，有研究认为，有些群体的自尊已被商品化，未能“跟上”消费趋势的“不良”后果较多，如社会排斥、负面的同伴评价和自尊降低，这些负面影响在低收入家庭的人群中尤为明显，他们渴望购买更昂贵的品牌，这些人其实很清楚品牌、广告和同伴压力在形成他们的消费态度中的不良作用，却无法抵制它们，这就需要加强人们对自尊的正确认识[73]。基于此，提出以下假设：
H8（a/b）. 自尊负向影响老年人（a）孤独感和（b）向上社会比较。
H9. 功能型社交媒体使用负向影响老年人自尊。
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生活满意度是个体对客观生活状态的主观综合评价。服务满意度是个体对所提供服务的综合认知评价。老年人生活满意度和服务满意度是评价老年人晚年生活质量的重要指标。生活满意度和孤独感都会随着年龄的增长而增加，而随着孤独感的进一步增加，生活满意度也会下降[74]。有研究发现，孤独可能是慢性病患者的典型心理因素，与生活满意度低有关[75]。孤独感与生活满意度呈负相关，孤独感也在归属感与生活满意度之间起到中介作用[76]。此外，孤独感在休闲娱乐型、社交型社会参与和生活满意度之间存在部分中介作用[77]。老年人孤独感与机构养老服务总体满意度呈负相关[78]。基于此，提出以下假设：
H10. 老年人生活满意度负向影响孤独感。
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社会孤立是指缺乏社会交往的客观状态[79]24。客观社会孤立往往表示一个人在现实生活中缺乏社会交往。虽然社会孤立是孤独感的决定因素之一，但人们在没有社会孤立的情况下也会感到孤独[80]。由于客观社会孤立程度较高的老年人在现实生活中更难获得社会支持，因此在线社会支持可能更有效地缓解孤独感[52]1167。现实生活中越孤立的老年人也越容易接受社交媒体上社会比较的结果，因此向上社会比较对孤独感的影响更大[60]393。此外，现实生活中孤立的老年人更渴望在社交媒体上占有一席之地。换句话说，使用社交媒体时的社会存在可以弥补线下社交关系的缺点[81]。基于此，提出以下假设：
H11. 客观社会孤立增加了老年人孤独感。
H12 （a/b/c）. 老年人客观社会孤立会增强（a）在线社会支持，（b）向上社会比较和（c）社会存在对孤独感的影响。
综合以上研究假设，整合成本研究模型，如图1所示。
图 1研究模型
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本文在正式开始大规模数据收集之前，先对居住在养老院的32名老年人进行访问，主要调查了老年人在日常生活中使用的社交媒体名称，参与社交媒体的具体活动内容，社交媒体使用的目的及主观感受和社交媒体重要性评价等内容，数据分析结果显示了较高的信度和效度。之后，在另一家智慧健康养老机构进行了实地考察。首先培训该机构护理人员，让这些护理人员访问老年人，以提高研究效率。共访问了466名老年人，其中使用社交媒体的老年人有243人。参与者主要由受教育程度较低、女性、健康程度较高的人员组成。此外，参与者使用的社交媒体应用主要包括微信、QQ、微博和今日头条等。
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在社交媒体不同类型维度方面，采用先前研究中验证的量表来测量被动和主动社交媒体的使用[33-36] [59]，被动和主动社交媒体使用分别采用四个和三个题项进行评估。功能型社交媒体使用的测量基于两个题项，参与者需要评估他们在使用社交媒体参与活动的频率，如“浏览朋友发布的内容”“评论”和“在社交媒体上购物”。社交媒体使用的三个维度采用六点李克特量表，从1（“从不”）到6（“一天几次”）。
在线社会支持的测量是根据Leung和Lee[82]的社会支持量表改编的。该量表已在社交媒体背景的研究中得到验证[51]244。本文中在线社会支持量表包含10个题项，其中一个题项是“社交媒体中的一些人在我遇到困难时给了我一些很好的建议”。在线社会支持维度采用五点李克特量表。
向上社会比较是用Liu等[57]133开发的量表中的五个题项来衡量。他们采用Iowa-Netherlands比较倾向量表来测量社交网站上的向上社交比较[83]。其中一个题项是“看社交媒体上其他人的主页让我觉得自己很没面子”，采用五点李克特量表。
社会存在量表由四个社交媒体用户感知显著性相关的题项组成。Hwang和Lim[63]755开发了衡量社交电视用户社会存在的量表。这四个题项反映了共同存在感、心理参与及行为参与等[84]。这四个陈述题项采用五点李克特量表。
自尊主要是个体对自身价值、存在作用及态度等的主观评价，自尊量表来源于Rosenberg经典量表，通过对该量表进行改进得到本文自尊量表[66-67] [85]。其中一个题项是“有时我感到自己很没用”。
本文使用最常用的生活满意度量表来衡量老年人生活满意度[86]。此外，根据已有服务满意度量表修改的三个题项用于评估老年人对该机构的满意度[87]。生活满意度与服务满意度量表采用七点李克特量表法来访问参与者。
客观社会孤立使用一种衡量与家人及朋友的客观社会隔离的方法[79]24。与家人（朋友）的联系频率是通过以下问题来衡量的：“您常与不住在一起的家人和亲戚（朋友）通过写信、打电话或面对面交谈吗”。本维度基于7点李克特量表，从1（“从不”）和7（“每天”），客观社会孤立量表得分越高代表老人客观社会孤立程度越低。
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本文对部分题项进行反向表述处理，且采用单因素方差分析和偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）作为统计方法，使用Spss24和SmartPLS3软件进行分析。通过对243条使用社交媒体老年人的数据进行数据清洗，共得到201条有效数据。PLS-SEM方法一般用于检验复杂的假设，本文使用该方法的原因是：本文假设含有多个指标的潜在变量形成的复杂路径模型[88]；用于结构方程模型分析的样本相对较小[89]；居住在同一社区的老年人可能相关。
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本文对参与者采用了相同的访谈程序和量表[90]，因此在PLS-SEM分析时可能存在共同方法偏差（CMB）。继而，使用多种方法来减轻和评估共同方法偏差，如通过更改不同维度的格式来减弱共同尺度属性等问题[91]539。此外，Harman的单因素检验结果表明，第一个因子解释总变异量的11.4%，这说明研究不存在严重的共同方法偏差[92]。
本文通过Cronbach’s Alpha、RHO_A和Composite Reliability（CR）值评估内部一致性，它们的标准均大于0.6[93-95]。根据Fornell和Larcker[96]提出的Average Variance Extracted（平均提取方差，以下简称AVE）来评估收敛效度，标准为0.5以上，如下所示
$$ {\rm{AVE}}=\dfrac{\left(\displaystyle\sum \lambda_{i}^{2}\right) \operatorname{var} F}{\left(\displaystyle\sum \lambda_{i}^{2}\right) \operatorname{var} F+\displaystyle\sum \Theta_{i i}} $$ (1) 其中，
$ \lambda_{i}, F $ 和$\Theta _{ii} $ 分别表示因子载荷、因子方差和误差方差。Heterotrait-monotrait Ratio（异质—单质比率，以下简称HTMT）的评价方法基于推断统计采用置信区间衡量区分效度，两维度间的HTMT不能大于0.85[97]。此外，本文删除CFA载荷较低的题项，即删除了一个主动社交媒体使用题项、一个在线社会支持题项和一个服务满意度题项。表1、表2及表3显示了修正后测量模型的信度和效度。
表 1信度和收敛效度
维度 Cronbach’s Alpha RHO_A CR AVE ASMU 0.918 0.918 0.960 0.924 FSMU 0.623 0.744 0.832 0.715 LN 0.823 0.840 0.894 0.738 LS 0.897 0.930 0.923 0.706 OSI 0.774 0.805 0.897 0.814 OSS 0.900 0.901 0.917 0.526 PSUM 0.901 0.939 0.930 0.769 SA 0.896 0.971 0.949 0.903 SEL 0.813 0.826 0.888 0.726 SP 0.803 0.814 0.871 0.629 USC 0.828 0.871 0.877 0.590 注: ASMU：主动社交媒体使用；FSMU：功能型社交媒体使用；LN：孤独感；LS：生活满意度；OSI：客观社会孤立；OSS：在线社会支持；PSMU：被动社交媒体使用；SA：服务满意度；SEL：自尊；SP：社会存在；USC：向上社会比较。 表 2区别效度
维度 ASMU FSMU LN LS OSI OSS PSUM SA SEL SP FSMU 0.677 LN 0.106 0.175 LS 0.075 0.107 0.349 OSI 0.168 0.218 0.330 0.171 OSS 0.260 0.183 0.134 0.130 0.233 PSUM 0.493 0.496 0.198 0.084 0.144 0.077 SA 0.030 0.052 0.155 0.601 0.042 0.070 0.077 SEL 0.101 0.345 0.350 0.254 0.174 0.112 0.117 0.279 SP 0.152 0.177 0.171 0.108 0.172 0.387 0.079 0.207 0.133 USC 0.063 0.113 0.170 0.173 0.229 0.198 0.285 0.121 0.311 0.239 表 3维度相关信息表（HTMT）
维度 ASMU FSMU LN LS OSI OSS PSUM SA SEL SP USC ASMU 0.961 FSMU 0.483 0.834 LN 0.090 0.096 0.859 LS 0.02 −0.043 −0.319 0.84 OSI 0.127 −0.079 −0.272 0.149 0.901 OSS 0.246 0.139 −0.057 −0.001 −0.195 0.725 PSUM −0.445 −0.416 −0.161 −0.074 −0.115 −0.01 0.877 SA 0.014 −0.038 −0.144 0.541 −0.037 0 0.062 0.950 SEL −0.085 −0.274 −0.292 0.219 0.108 0.066 0.098 0.236 0.852 SP 0.133 0.114 −0.141 0.041 −0.127 0.335 0.065 0.173 0.08 0.793 USC −0.011 0.033 0.132 −0.037 −0.173 0.131 0.266 −0.022 −0.274 0.202 0.768 注：对角线的元素是AVE的平方根。 -
通过PLS-SEM分析发现，各维度的VIF值均低于5，这表明共线性不严重。R2是一种解释力的度量，一般而言，研究模型的解释力在0.190~0.333之间表示模型可以接受的[98]。如图2所示，本文模型的决定系数R2为0.253，其中，主动、被动及功能型社交媒体使用和自尊对老年人在线社会支持的变化能够解释8.3%，主动、被动及功能型社交媒体使用、在线社会支持、向上社会比较和自尊对老年人社会存在的变化能够解释16.5%，主动、被动社交媒体使用和自尊对老年人向上社会比较的变化能够解释17.4%，功能型社交媒体使用对自尊的变化能够解释7.1%。如图3所示，通过Simple Slope分析发现[99]，对于客观社会孤立程度较高的老年人，向上社会比较对老年人孤独感具有显著的正向预测作用；而对于客观社会孤立程度较低的老年人，向上社会比较对老年人孤独感具有显著的负向预测作用（客观社会孤立量表得分越高代表老人客观社会孤立程度越低）。
图 2不同类型社交媒体使用与老年人孤独感的PLS-SEM研究结果
图 3客观社会孤立在向上社会比较与老年人孤独感之间关系中的调节作用
本文使用Efron和Tibshirani[100]、Efron[101]建议的Boostrapping重复抽样技术确定研究显著性，运行结果如图2所示，H1a、H3b、H6a、H6b、H7、H8a、H8b、H9、H10、H11、H12b在统计上得到支持。向上社会比较作为被动社交媒体使用（t=2.006，p=0.045）、自尊（t=2.029，p=0.043）和社会存在的中介变量，中介效果均显著。在线社会支持作为主动社交媒体使用和社会存在的中介变量（t=2.429，p=0.015），中介效果显著。此外，自尊作为功能型社交媒体使用和向上社会比较（t=2.285，p=0.022）及孤独感（t=1.978，p=0.048的中介变量，中介效果也均显著。结果表明，老年人的社交媒体使用与孤独感之间存在着独特的关系模式。
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目前，社交媒体已成为老年人获取信息的重要途径，且给老年人生活带来较大的影响。探索社交媒体使用与老年人心理健康的关系，有利于健康老龄化的发展。本文与之前研究相一致的是[34]153，在线社会支持的增加主要来源于主动社交媒体使用，而不是被动社交媒体使用和功能型社交媒体使用，这意味着只有在社交媒体上进行更多的社交活动才能产生社会支持。Deters和Mehl[24]579的实验还表明，在Facebook上发帖可以减少孤独感，因为用户感觉与朋友的联系更紧密。相反，向上社会比较主要是来源于被动社交媒体使用，与主动和功能型社交媒体使用不同的是，被动社交媒体使用主要是浏览他人的信息。面对大量他人的信息，容易引起社会比较和嫉妒，向上社会比较不足负向影响生活满意度[32] [102]。因此，家人、企业及养老部门应该多支持和关注老年人主动社交媒体活动，提高老年人社交媒体使用的积极性和主动性。
在线社会支持和向上社会比较可以增强老年人与他人共处的感觉，进而减少孤独感。先前的研究发现，在线社会支持可能缓解抑郁情绪和提高生活满意度，而向上社会比较可能会给用户的生活带来负面影响[34][58][103-104]。但是，社会存在的作用被忽略了。与他人建立社会联系的感觉和社会存在是一致的[18]21。对于老年人来说，与他人建立联系的感觉比获得特定结果（如社会支持）更有价值。此外，自尊对向上社会比较和孤独感都有显著的负向影响作用，功能型社交媒体使用负向影响老年人自尊。
与以往研究相一致的是，社会孤立会增加老年人的孤独感[79-80]，本文发现，客观社会孤立可以增强向上社会比较对老年人孤独感的影响。当老年人在现实生活中越来越孤立时，他们倾向于接受线上社会比较的结果。从这个意义上讲，区分真实生活和虚拟生活对老年人来说很重要。如果老年人经常意识到他们的生活不如社交媒体上的其他人，那么缺乏线下社交网络对他们将是很危险的。
本文的主要理论贡献可归纳为以下几点：第一，添加功能型社交媒体使用，丰富社交媒体使用类型；第二，通过在线社会支持、向上社会比较和社会存在，研究三种类型的社交媒体使用如何影响老年人的孤独感；第三，研究自尊与老年人功能型社交媒体使用、孤独感、在线社会支持、向上社会比较和社会存在的关系；第四，探索社区养老模式下，老年人生活满意度、服务满意度与孤独感的关系；第五，探索老年人客观社会孤立在向上社会比较、在线社会支持、社会存在和孤独感的关系中所起的作用。
Research on Loneliness of the Elderly based on Smart Health Community
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摘要:智慧养老与老年人健康密切相关，现有养老模式下老年人身心健康问题较为突出。探索社交媒体使用与老年人心理健康的关系，并对其内在机制进行深入的研究。采用偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）方法，以智慧健康养老社区的老年人为研究对象，探索多种社交媒体使用模式对老年人心理健康影响的内在机制（以孤独感为例），深入剖析主动社交媒体使用、被动社交媒体使用、功能型社交媒体使用、自尊、客观社会孤立、生活满意度及服务满意度与老年人孤独感之间的关系。研究结果显示：基于社会存在、社会比较与社会支持理论，不同社交媒体使用模式对老年人心理健康有显著影响；功能型社交媒体使用负向影响老年人自尊；自尊对向上社会比较和孤独感都有显著的负向预测作用。此外，客观社会孤立调节向上社交比较与孤独感之间的关系，客观社会孤立正向预测老年人孤独感。为未来采用社交媒体方式对老年人孤独感进行干预提供了研究依据，丰富了老年人心理健康相关研究，也为智慧养老发展提供了支持。Abstract:Smart elderly care is closely related to the health of the elderly, and the physical and mental health problems of the elderly under the existing pension mode are prominent. In this research, the relationship between social media use and mental health of the elderly was explored, and an in-depth study was conducted on its internal mechanism. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) method was used to explore the internal mechanism of the influence of multiple social media use patterns on the mental health of the elderly in 8 smart health elderly care communities (taking loneliness as an example). The relationship between active social media use, passive social media use, functional social media use, self-esteem, objective social isolation, life satisfaction and service satisfaction and loneliness among the elderly was analyzed. The results show that, based on social presence, social comparison and social support theory, different social media use patterns had a significant impact on the mental health of the elderly; functional social media use negatively affected the self-esteem of the elderly; self-esteem negatively predicted both upward social comparison and loneliness. In addition, objective social isolation moderated the relationship between upward social comparison and loneliness, and objective social isolation positively predicted loneliness in the elderly. This study provides a research basis for using social media to intervene loneliness in the elderly in the future, enriches the research on mental health of the elderly, and also provides support for the development of smart elderly care.
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图 2不同类型社交媒体使用与老年人孤独感的PLS-SEM研究结果
注：SMU：社交媒体使用；粗实线代表显著性影响，细虚线代表不显著性影响； *p< 0.05, **p< 0.01, ***p< 0.001。
图 3客观社会孤立在向上社会比较与老年人孤独感之间关系中的调节作用
注：USC代表向上社会比较；LN代表孤独感；OSI代表客观社会孤立，粗实线代表OSI的均值+1个标准差，细虚线代表OSI的均值；细实线代表OSI的均值−1个标准差。
表 1信度和收敛效度
维度 Cronbach’s Alpha RHO_A CR AVE ASMU 0.918 0.918 0.960 0.924 FSMU 0.623 0.744 0.832 0.715 LN 0.823 0.840 0.894 0.738 LS 0.897 0.930 0.923 0.706 OSI 0.774 0.805 0.897 0.814 OSS 0.900 0.901 0.917 0.526 PSUM 0.901 0.939 0.930 0.769 SA 0.896 0.971 0.949 0.903 SEL 0.813 0.826 0.888 0.726 SP 0.803 0.814 0.871 0.629 USC 0.828 0.871 0.877 0.590 注: ASMU：主动社交媒体使用；FSMU：功能型社交媒体使用；LN：孤独感；LS：生活满意度；OSI：客观社会孤立；OSS：在线社会支持；PSMU：被动社交媒体使用；SA：服务满意度；SEL：自尊；SP：社会存在；USC：向上社会比较。 
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表 2区别效度
维度 ASMU FSMU LN LS OSI OSS PSUM SA SEL SP FSMU 0.677 LN 0.106 0.175 LS 0.075 0.107 0.349 OSI 0.168 0.218 0.330 0.171 OSS 0.260 0.183 0.134 0.130 0.233 PSUM 0.493 0.496 0.198 0.084 0.144 0.077 SA 0.030 0.052 0.155 0.601 0.042 0.070 0.077 SEL 0.101 0.345 0.350 0.254 0.174 0.112 0.117 0.279 SP 0.152 0.177 0.171 0.108 0.172 0.387 0.079 0.207 0.133 USC 0.063 0.113 0.170 0.173 0.229 0.198 0.285 0.121 0.311 0.239 下载:
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表 3维度相关信息表（HTMT）
维度 ASMU FSMU LN LS OSI OSS PSUM SA SEL SP USC ASMU 0.961 FSMU 0.483 0.834 LN 0.090 0.096 0.859 LS 0.02 −0.043 −0.319 0.84 OSI 0.127 −0.079 −0.272 0.149 0.901 OSS 0.246 0.139 −0.057 −0.001 −0.195 0.725 PSUM −0.445 −0.416 −0.161 −0.074 −0.115 −0.01 0.877 SA 0.014 −0.038 −0.144 0.541 −0.037 0 0.062 0.950 SEL −0.085 −0.274 −0.292 0.219 0.108 0.066 0.098 0.236 0.852 SP 0.133 0.114 −0.141 0.041 −0.127 0.335 0.065 0.173 0.08 0.793 USC −0.011 0.033 0.132 −0.037 −0.173 0.131 0.266 −0.022 −0.274 0.202 0.768 注：对角线的元素是AVE的平方根。 下载:
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