1. 引言
随着移动互联网时代的深入发展，社交媒体已深度融入大学生的日常生活。社交媒体(Social Media)是指基于互联网技术，允许用户创建、分享信息和参与社交互动的在线平台，如微信、微博、抖音等(王亚楠，2024)。它已成为大学生获取信息、维持社交和进行自我展示的重要平台。2023年相关研究表示，大学生一天中手机的使用时间在6~8小时的约占32%，使用9小时以上的约占26%，其中相当一部分时间被用于各类社交媒体(曹燕云，2023)。
大学生作为数字原住民，其心理健康与发展备受关注。生活满意度作为衡量个体主观幸福感的核心指标，直接反映了大学生对自身生活质量的整体评价(郝伟，赵凤娟，施旺红，2015)。然而，社交媒体如同一把双刃剑：一方面，部分研究指出社交媒体能提供社会支持、增强社会连接，带来愉悦体验(陈伟，杜宝彪，2025)；另一方面，其固有的公开性与展示性也创造了一个无处不在的社会比较环境。大量研究表明，在社交媒体上频繁发生的、尤其是“向上”的社会比较(与看似优于自己的人比较)，容易导致负向自我评价、嫉妒和抑郁症状，从而降低幸福感(马昕怡，2024)。然而，也有学者提出，社会比较的影响并非总是负面的；当个体进行“向下比较”或将从“向上比较”中获取的信息视为激励而非威胁时，社会比较也可能对自我提升和生活满意度产生积极效应(朱迪杨，张雪，徐伟2025)。目前，关于社交媒体使用通过社会比较倾向影响生活满意度的具体路径与方向，研究结论尚不一致，存在进一步探讨的空间。
因此，基于上述争议，厘清社交媒体使用、社会比较倾向与生活满意度三者的作用机制至关重要。本文将通过问卷调查，探究大学生的社交媒体使用如何通过社会比较倾向这一关键心理机制，最终影响其生活满意度。通过本研究，期望为引导大学生合理使用社交媒体、培养健康心理状态提供实证依据。
2. 对象与方法
2.1. 研究设计
本研究为横断面研究。
2.2. 研究对象
本研究回收2328份，有效份卷2023份，有效回收率为86.9%。
纳入标准：① 具有该校有效学籍，且当前状态为“在读”的本科生；② 学生应处于正常的学习状态，不包括休学、在外实习、已毕业等的学生；③ 参与者需意识清晰，无明显的认知和语言功能障碍，能够配合研究工作；④ 自愿参与本研究，并签署知情同意书。
排除标准：① 非该校大学生；② 非在校状态的大学生(如休学、实习中或已毕业)；③ 经研究人员解释后仍拒绝合作或在研究过程中中途退出者。
2.3. 研究工具
调查问卷由研究者在广泛查阅相关文献的基础上，依据研究目标自行设计，共包含17个问题，涉及调查对象的社会比较倾向、幸福感和手机依赖程度等方面，涵盖性别、年级、专业类别等关键资料。
2.4. 统计学分析
使用SPSS26.0对数据进行统计学分析，采用“频数、构成比(%)”进行描述性统计，不同特征组间采用卡方检验。P < 0.05为差异有统计学意义。
2.5. 伦理考虑
所有参与调查者均是自愿参加，参加前签署知情同意书；所收集到的问卷不涉及被调查者的身份信息，保护被调查者的隐私权；该研究的所有资料都只用于学习和科研，与该课题无关的人员不能获得本次研究的资料；所进行的研究项目对参与者无伤害。
3. 研究结果
据表1可知调查对象的人口学特征分布：女性(59.6%)多于男性；年级以大三为主(49.1%)；城乡来源均衡(城镇47.2%，农村52.8%)；汉族占绝大多数(93.8%)；学科以管理学(27.0%)和工学(23.8%)为主。
Table 1. Distribution of general demographic characteristics among survey participants (N = 2023)
表1. 调查对象一般人口学特征分布(N = 2023)
项目 |
类别 |
频率(人) |
百分比(%) |
性别 |
男 |
817 |
40.4 |
|
女 |
1206 |
59.6 |
年级 |
大一 |
421 |
20.8 |
|
大二 |
411 |
20.3 |
|
大三 |
994 |
49.1 |
|
大四 |
197 |
9.7 |
家庭所在地 |
城镇 |
954 |
47.2 |
|
农村 |
1069 |
52.8 |
民族 |
汉族 |
1897 |
93.8 |
|
其他少数民族 |
126 |
6.2 |
学科门类 |
管理学 |
546 |
27.0 |
|
工学 |
482 |
23.8 |
|
医学 |
315 |
15.6 |
|
经济学 |
202 |
10.0 |
|
艺术学 |
161 |
8.0 |
|
文学 |
121 |
6.0 |
|
教育学 |
98 |
4.8 |
|
法学 |
98 |
4.8 |
Table 2. Social comparison orientation, life satisfaction, and social media usage score (x ± s)
表2. 社会比较倾向、生活满意度与社交媒体使用得分(x ± s)
项目 |
个案数 |
最小值 |
最大值 |
得分 |
社会比较倾向 |
2023 |
10 |
50 |
33.37 ± 6.181 |
生活满意度 |
2023 |
5 |
35 |
22.99 ± 6.282 |
社交媒体使用 |
2023 |
8 |
45 |
30.34 ± 6.204 |
据表2可知，本研究显示大学生社交媒体使用(30.34 ± 6.204)和社会比较倾向(33.37 ± 6.181)均处于中等偏上水平，生活满意度(22.99 ± 6.282)处于中等水平。
Table 3. The correlation between social comparison orientation, life satisfaction, and social media use
表3. 社会比较倾向、生活满意度与社交媒体使用的相关关系
项目 |
社会比较倾向 |
生活满意度 |
社交媒体使用 |
社会比较倾向 |
1 |
|
|
生活满意度 |
0.347** |
1 |
|
社交媒体使用 |
0.473** |
0.315** |
1 |
注：**P < 0.01(双尾检验)。相关系数为标准化系数。
据表3可知，各变量均呈显著正相关(P < 0.01)，其中社交媒体使用与社会比较倾向相关性最强(r = 0.473)。
Table 4. Regression analysis results of social comparison orientation, life satisfaction, and social media use
表4. 社会比较倾向、生活满意度与社交媒体使用的回归分析结果
预测变量 |
结果变量 |
拟合指数 |
回归系数显著性 |
|
|
|
|
R2 |
F |
β |
t |
社交媒体使用 |
社会比较倾向 |
0.224 |
582.474*** |
0.473 |
24.135*** |
社交媒体使用 |
生活满意度 |
0.193 |
241.606*** |
0.151 |
6.654*** |
社会比较倾向 |
|
|
|
0.347 |
15.312*** |
注：**P < 0.001。
据表4可知，回归分析表明社交媒体使用能显著预测社会比较倾向(β = 0.473)和生活满意度(总β = 0.315)。
Table 5. Mediation effect test
表5. 中介效应检验
效应类型 |
效应值 |
Boot SE |
Boot LLCI |
Boot ULCI |
总效应 |
0.319 |
- |
- |
- |
直接效应 |
0.153 |
0.023 |
0.108 |
0.198 |
间接效应 |
0.166 |
0.018 |
0.133 |
0.203 |
注：Bootstrap样本量 = 5000；LLCI和ULCI为95%置信区间的下限和上限。总效应 = 直接效应 + 间接效应。
据表5可知，社会比较倾向起部分中介作用，间接效应(0.166)大于直接效应(0.153)，说明社交媒体使用主要通过提升社会比较倾向来增强生活满意度，这为研究核心假设提供了有力支持。
4. 讨论
4.1. 大学生社交媒体使用、生活满意度与社会比较倾向现状
4.1.1. 大学生社交媒体使用现状
本研究结果显示，大学生社交媒体使用得分为30.34 ± 6.204分(总分8~45分)，处于中等偏上水平。这一数据与引言中提及的大学生每日手机使用时长普遍较长的现状相吻合，表明社交媒体已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分(曹燕云，2023)。其高渗透性与高强度使用，为后续的社会比较行为提供了频繁发生的情境与平台。
4.1.2. 大学生社会比较倾向现状
本研究结果显示，大学生社会比较倾向得分为33.37 ± 6.181分(总分10~50分)，同样处于中等偏上水平。这与社交媒体高度普及的环境密切相关。社交媒体的信息流本质上是一种经过筛选的展示，持续为使用者提供了大量关于同龄人学业、生活、外貌等方面的参照信息，从而激发并维持了较高的社会比较倾向(胡东，郭英，2021)。本研究中社会比较倾向与社交媒体使用的显著正相关(r = 0.475, P < 0.01)也强有力地支持了这一观点，即社交媒体使用量越多，确实会导致大学生的社会比较倾向越高。
4.1.3. 大学生生活满意度现状
在生活满意度方面，大学生得分为22.99 ± 6.282分(总分5~35分)，处于中等水平。值得注意的是，本研究不仅发现生活满意度与社交媒体使用呈显著正相关(r = 0.415, P < 0.01)，更重要的是揭示了社会比较倾向在这一关系中的关键作用。数据分析表明，生活满意度既受到社交媒体使用的直接影响，又通过社会比较倾向的中介路径间接被影响，形成了一个“社交媒体使用→社会比较倾向→生活满意度”的正向作用机制。这一发现与部分强调社交媒体负面效应的研究不同(马昕怡，2024)，它突破了传统研究中将社会比较简单视为负面因素的认知局限，说明在特定条件下，社交媒体使用引发的社会比较倾向确实能够成为提升大学生生活满意度的积极因素，为理解社交媒体环境下的大学生心理健康提供了新的视角。
4.2. 大学生社会比较倾向、生活满意度与社交媒体使用的相关关系
表2的相关分析结果表明，社交媒体使用、社会比较倾向与生活满意度三者之间均呈现两两显著正相关。这一网络式的正相关关系，为本研究提出的核心路径奠定了基础。
更为关键的是，表3的回归分析与表4的中介效应检验共同揭示了一个重要的内在机制：社会比较倾向在社交媒体使用对生活满意度的影响中扮演了部分中介角色。具体而言，社交媒体使用不仅能够直接正向预测生活满意度(直接效应 = 0.415)，还能通过提升社会比较倾向，进而对生活满意度产生积极的间接推动(间接效应 = 0.060)。
这一发现对“社会比较必然损害幸福感”的传统观点(白红敏，许莹，张荣华，2009)构成了挑战，但并非完全否定。它表明，在本研究的大学生群体中，社交媒体上的比较行为可能更多地被体验为一种获取信息、寻找灵感和设定目标的良性过程。当个体将通过社交媒体观察到的他人成就视为可企及的榜样时，便会激发一种“同化效应”而非“对比效应”，即感受到希望和激励，从而增强对自身生活的掌控感与满意度(王震，2020)。因此，本研究的核心发现——社交媒体使用量越多，导致社会比较倾向越高，并最终可能导致生活满意度越高——有其合理的心理机制。然而，必须审慎看待这一结论。首先，横断面数据无法确立因果关系，存在反向因果(如生活满意度高的个体更倾向于积极使用社交媒体并进行良性比较)或第三方变量(如人格特质)解释的可能。其次，本研究测量的是社会比较的“倾向”而非具体的“方向”和“内容”，未能区分向上/向下比较的差异化影响。这可能是本研究发现与许多报告负面效应的研究结论不同的原因之一。这提示我们，社会比较是一把双刃剑，其影响方向取决于比较的具体过程与个体的认知解读。
5. 研究局限性
横断面研究设计无法确证变量间的因果关系，未来研究可采用纵向追踪或实验法进一步验证。另外，样本均来自同一高校，可能限制研究结论的普适性，未来需进行多中心、多地域的抽样。本研究主要关注变量间的整体关系，未能深入探讨不同社交媒体使用类型(如主动与被动使用)和社会比较方向(如向上与向下比较)可能产生的差异化影响。此外，本研究主要依赖自陈式量表，未来可结合行为数据或质性访谈，以获得更全面的信息。
6. 研究结论
本研究通过对2023名大学生社交媒体使用、社会比较倾向与生活满意度的实证调查，系统揭示了三者间的内在联系与作用机制。研究发现，当前大学生群体呈现出“高使用、高比较、中满意”的显著特征，即社交媒体使用强度与社会比较倾向均处于中等偏上水平，而生活满意度则维持在中等程度。研究结果表明，社交媒体使用、社会比较倾向与生活满意度三者之间存在显著的正向关联，且社会比较倾向在社交媒体使用对生活满意度的影响中发挥着关键的部分中介作用——具体而言，社交媒体使用量越多，会引发越高水平的社会比较倾向，而这种倾向通过潜在的激励性的向上比较等积极机制，能够在一定程度上提升大学生对生活的满意度水平。这一发现补充并突破了传统研究中将社会比较简单视为负面因素的认知局限，揭示了社交媒体环境下社会比较行为对大学生心理健康的潜在积极价值。在承认研究局限性的前提下，高校教育工作者应正确认识社交媒体使用的双重性，着力引导大学生建立积极的社会比较策略，例如，培养批判性信息消费能力和成长型思维，将社交媒体转化为促进心理成长和提升生活质量的有效工具，而非简单限制其使用。
NOTES
*共同一作。
#通讯作者。