孤独感对农村老年人短视频使用行为及生活质量的影响
The Influence of Loneliness on Short-Video Engagement and Quality of Life in Rural Older Adults
DOI: 10.12677/ap.2026.162061, PDF, HTML, XML,    科研立项经费支持
作者: 张 璐, 刘贵琳, 龚开俊, 朱 千*:遵义医科大学管理学院,贵州 遵义
关键词: 老年人短视频使用孤独感生活质量Elderly People Short Video Use Loneliness Quality of Life
摘要: 目的:为了调查在科技高度发展,生活方式不断丰富的当下,孤独感对农村老年人的短视频的使用情况及生活质量存在影响;提出改善农村老年人生活质量、缓解孤独感的建议。方法:使用UCLA孤独量表、老年人生活质量调查问卷(CASP-19)、老年人短视频使用调查问卷,用方便取样的方法对贵州省遵义市、安顺市、黔西市的部分乡村老年人进行施测,采用SPSS 27.0和Process宏程序对数据进行处理与分析。结果:(1) 孤独感与生活质量(r = −0.774, p < 0.001)呈显著负相关,孤独感与短视频每天使用时长(r = −0.413, p < 0.001)呈显著负相关,短视频每天使用时长与生活质量(r = 0.416, p < 0.001)呈显著正相关(2) 采用SPSS宏Process插件Model4,对短视频每天使用时长在孤独感与生活质量间的中介效应进行检验,结果表明孤独感能显著预测生活质量(β = −0.73, p < 0.001);短视频每天使用时长在孤独感与生活质量间存在中介效应,该中介效应的Bootstrap95%置信区间的上下限包含0 (−0.075, −0.015),即孤独感可以通过短视频每天使用时长负向预测农村老年人的生活质量。结论:孤独感能负向显著预测生活质量,短视频每天使用时长在孤独感与生活质量之间起中介作用。
Abstract: Objective: To investigate the impact of loneliness on the use of short videos and quality of life among rural elderly people in the context of highly developed technology and increasingly enriched lifestyles; to propose suggestions for improving the quality of life of rural elderly people and alleviating their loneliness. Methods: The UCLA Loneliness Scale, the CASP-19 Quality of Life Questionnaire for the Elderly, and the Short Video Use Questionnaire for the Elderly were used to measure the loneliness, quality of life, and short video use of rural elderly people in some villages of Zunyi, Anshun, and Qianxi in Guizhou Province through convenience sampling. The data were processed and analyzed using SPSS 27.0 and the Process macro program. Results: (1) Loneliness was significantly negatively correlated with quality of life (r = −0.774, p < 0.001), loneliness was significantly negatively correlated with daily short video use duration (r = −0.413, p < 0.001), and daily short video use duration was significantly positively correlated with quality of life (r = 0.416, p < 0.001). (2) Using the SPSS macro Process plugin Model 4 to test the mediating effect of daily short video use duration between loneliness and quality of life, the results showed that loneliness can significantly predict quality of life (β = −0.73, p < 0.001). The mediating effect of daily short video use duration between loneliness and quality of life was significant, with the 95% Bootstrap confidence interval of the mediating effect ranging from −0.075 to −0.015. This indicates that loneliness can negatively predict the quality of life of rural elderly people through daily short video use duration. Conclusion: Loneliness can significantly negatively predict quality of life, and daily short video use duration plays a mediating role between loneliness and quality of life.
文章引用:张璐, 刘贵琳, 龚开俊, 朱千 (2026). 孤独感对农村老年人短视频使用行为及生活质量的影响. 心理学进展, 16(2), 57-67. https://doi.org/10.12677/ap.2026.162061

1. 引言

党的二十大报告强调,要把保障人民健康放在优先发展的战略位置上,完善促进人民健康的相关政策,实施积极应对人口老龄化的国家战略。人口老龄化是当前社会面临的一个严峻问题,第七次全国人口普查资料显示,2020年中国60岁及以上人口已达2.64亿人,占总人口的18.70% (国家统计局,2021),且预计到2030年,中国将成为世界上老龄化程度最高的国家,与全国老龄化数据相比农村老龄化程度更加严重,已达到中度老龄化。这些数据结果显示农村老年人正处于一个相对弱势的地位,也正表明农村老年人更需要我们社会的关心和关注,对于农村老年人所面临的诸多问题,也亟待我们的探讨。

在我国的农村地区,由于人口结构的变化、老龄化的加剧使得农村老年人的孤独感问题日益凸显。孤独感不仅仅是一种内心体验,还会对个体的情绪、行为以及生活质量等产生深远的影响。数据显示,中国有六成老年人感到孤独,而《中国老年人生活质量发展报告(2019)》也指出超过一半的高龄老年人存在孤独感(党俊武,2019)。生活质量是指个体在物质、精神、社交等多个方面所体验到的满足感和幸福感的程度。生活质量是衡量老年人生活满意度和幸福感的重要指标,涵盖了身体健康、心理健康、社会参与、经济状况等多个方面。近年来,越来越多的研究开始关注老年人孤独感与生活质量之间的关系。有研究显示,孤独感的增加往往伴随着生活质量的下降(Han et al., 2020)。研究发现,社会、心理、经济收入、躯体健康等是影响生活满意度的因素。在当今社会,由于城市化进程的加快,农村青壮年劳动力大量涌入城市务工,导致农村老年人与子女聚少离多,由于长期缺乏陪伴可能会导致一系列的问题,首当其冲的便是老年人孤独感问题。孤独感作为心理卫生层面一个不容忽视的因素,也是一种情感表现形式,对老年人的生活也存在着至关重要的作用,它可能同样影响着老年人的生活质量。一项针对与自贡市养老机构老年人孤独抑郁状况与生活质量的研究显示,孤独感与生活质量之间呈负相关(罗斌,刘小凤,潘燕,郑笃永,2024)。孤独是一种强烈的社会心理压力源,随着年龄的增长而增加,通常与健康状况不佳有关,长期会损害人体维持内外平衡的能力,严重影响身心健康和生活质量(Çam et al., 2021)。据此提出假设1:高孤独感会导致农村老年人生活质量下降。

社会网络是描绘社会关系特征的一种理论建构。老年人的社会网络可理解为老年人和他人通过社会互动构成的相对稳定的社会关系总和。为老年人提供社会支持是老年人社会网络的主要功能之一。通过社会网络,老年人可以获得物质、信息、行为等方面的支持,还能获得被尊重和理解的情感体验。良好稳固的社会网络是维持和改善老年人生活质量的重要基础。然而,步入老年后人们的社会网络呈现出逐渐缩小的趋势。理论上,具有社交功能的短视频有利于缓解社会网络衰退对老年人生活质量的负面影响。张驰等人的研究也证实了这一点,其研究结果显示,使用短视频变量对自评健康和主观幸福感的估计系数为正,且分别在5%和1%的水平上显著;对抑郁程度的估计系数为负,且在1%的水平上显著(张驰,向晶,2025)。也就是说,与不使用短视频的老年人相比,使用短视频的老年人自评健康和主观幸福感水平更高,抑郁程度更低。这正反映出,在控制了其他变量的影响后,短视频的使用对改善和提升老年人生活质量能够起到一定的作用。由此提出假设2:短视频使用会提高农村老年人的生活质量。随着数字时代的快速发展,目前,短视频已经成为大众日常休闲娱乐和社交的重要工具 。在这一时代背景下,农村老年人作为一类特殊群体,其短视频的使用行为已经逐渐进入到研究者的视野当中。据CNNIC (中国互联网信息中心)发布的第49次报告数据显示,截至2021年12月,中国网民规模达10.32亿,较2020年12月增长4296万,互联网普及率达到73%;其中,60岁以上老年用户规模已达近两亿。大数据时代,基于移动端技术日益成熟,催生了一种全新的传播方式——短视频。短视频时代中,老年人是重要的新兴力量。陈力丹在《2018年新闻传播学研究的十个新鲜话题》一文中指出中老年网民群体在互联网中的地位不可忽视,其与我国老龄化的社会现象日益相关(陈力丹,夏琪,2019)。由此可以看出,短视频的普及程度之高,短视频的使用不仅成为青年人的一种生活方式,也已经进入到老年人的生活当中,这无疑是对老年人的生活产生了一定程度的影响。近年来亦有不少关于老年人的媒介使用情况的研究正在逐渐增加,但相关研究还只是对大众化新媒体平台的采纳与使用上的研究以及其涉及的关系问题,并没有探讨短视频使用对老年人生活带来的影响。随着新媒体的发展,国外学者对于新媒体与中老年群体的研究多采用定量研究的方法,主要的研究内容主要集中于新媒体与中老年人的关系问题、社会隔离问题和健康问题、养老保障、医疗健康等方面。随着社会老龄化的加剧,老年群体的社交媒体使用情况被更多学者关注。现有研究主要聚焦于老年人特定需求满足(Milovich & Burleson, 2020),如缓解孤独感、功能衰退和社会隔离等问题。其中,使用社交媒体在减少老年人的孤独感或社会隔离方面具有积极效果(Kusumota et al., 2022)。Khalaila等人认为网络使用可以通过减少孤独感直接或间接地提高老年人的生活质量。但是,这些影响是在有其他变量影响的条件的,间接效应受种族的影响,直接效应受与家人相处时间的影响(Khalaila & Vitman-Schorr, 2018)。研究者和实践者应该意识到这些相互作用会对老年人的孤独感和生活质量产生不同的影响。张坤宇(Zhang et al., 2021)魏东平(魏东平,刘双,邓尚正,严雪梅,王纯睿,2021)等学者的研究也证明,老年人社交媒体使用与孤独感之间呈负相关联。所以对于这些模棱两可的结果,以及基于农村老年人的特殊性,据此提出假设3:孤独感与短视频使用行为呈负相关;假设4:短视频使用行为在孤独感与生活质量之间起中介作用。

综上所述,国外关于老龄化与新媒介之间关系的研究要早于国内,国内对于中老年网络的研究主要还是集中于中老年网络健康平台搭建、中老年网络购物、中老年表情包及其与青少年的身份隔离、中老年媒介素养、中老年网民情感诉求、新数字鸿沟等等层面上,虽都有相关的研究但是研究成果还是相对较少,而且不够深入。本研究旨在探讨孤独感对于农村老年人短视频使用行为的影响,以及对于农村老年人生活质量的影响,对于提高农村老年人生活质量、缓解孤独感有重要意义。在社会层面,有助于深入理解农村老年人在数字时代的精神需求与行为选择;能为改善农村地区老年人生活质量、提高幸福感、推动农村数字适应老年人的发展提供理论依据与实践参考,进而促进农村社会的和谐发展与稳定。在学术层面,丰富了对于农村老年人的研究,为后续农村老年人研究方面提供思路。

2. 材料与方法

2.1. 材料

2.1.1. 研究对象

在贵州省遵义市、安顺市以及黔西市采用方便取样的方法招募60岁及以上无重大身体疾病、认知功能无障碍、生活能够自理的农村老年人,收集问卷333份,访谈。

2.1.2. 研究工具

UCLA孤独量表(Loneliness Scale, UCLA)

采用UCLA孤独量表,该量表评价由于对社会交往的渴望与实际水平的差距而产生的孤独,这种孤独在此被定义为一维的。原始的UCLA量表(Russell et al., 1978)有20个条目。这些条目有许多来自20个心理学家对孤独体验的描述,还有一些来自Eddy (1961)的量表。每个条目有4级频度评分:4:我常常有此感觉;3:我有时有此感觉;2:我很少有此感觉;1:我从未有此感觉。科隆巴赫α系数为0.89。评分:1 = 1分;2=2分;3 = 3分;4 = 4分,其中、条目(1,5,6,9,10,15,16,19,20题)应反序计分(即1 = 4,2 = 3,3 = 2,4 = 1)。然后将每个条目分相加。高分表示孤独度高。大于44分说明孤独感很强,小于28孤独感很弱,大部分人介于33~39之间。结果依据总分和标准T分进行判断。

老年人生活质量调查问卷(The Control, Autonomy, Self-realisation And Pleasure Scale, CASP-19)

老年人生活质量调查问卷(CASP-19)由Hyde编制(Hyde et al., 2003)。该量表包括19个项目,包括四个平等且不可分割的、而不是分层组织的需求领域:控制1~6,被理解为积极干预环境的能力;自主7~11被定义为个人不受他人干扰的权利;快乐12~15和自我实现16~19,捕捉了作为人类的主动和反身过程,可计算维度分和加总分。回答编码为“经常 = 3”、“不经常 = 2”、“有时 = 1”和“从不 = 0”。项目1、2、4、6、8和9为反向编码。总分范围0~57分,0~30分表明生活质量低,31~45分代表生活质量中等,46-57分代表生活质量较高。

短视频使用调查

短视频使用调查问卷。包含14个项目,题目包含使用短视频使用时间、频率以及短视频的影响方面,比较全面地了解老年人的短视频使用情况。分析时纳入想要了解情况加以分析即可。

2.2. 方法与步骤

2.2.1. 研究方法

问卷调查法、访谈法。

2.2.2. 数据分析

使用SPSS 27.0统计软件对数据进行描述统计、共同方法偏差检验相关分析及中介效应检验。

3. 结果

3.1. 描述统计

本研究数据源自于对遵义市、安顺市以及黔西市的农村地区老年人采取方便取样方法发放的问卷,回收有效问卷333份,其中男性168人(50.5%),女性165人(49.5%)。在学历方面,没上过学的118人(35.4%),上过小学的161人(48.3%)。居住地在农村的288人(86.5%)。在观看短视频方面,有159名(47.7%)老年人观看过短视频,观看短视频的途径一般都是抖音。在孤独感维度,小于28分的85人(25.5%),大于40分的172人(51.7%)。在生活质量维度,总分在0~30分的110人(33%),总分在31~45分的146人(43.9%),总分在46~57的77人(23.1%)。

3.2. 共同方法偏差检验

为验证收集到的数据是否存在严重的共同方法偏差,使用Harman单因子检验法对孤独感维度与生活质量维度进行检验,结果显示,共有6个特征值大于1的因子,其中最大因子方差解释率为14.74% (低于40%临界值),说明本研究不存在严重的共同方法偏差。

3.3. 各变量在人口学上的差异检验及相关分析

为验证各变量在性别上是否存在显著差异,对其进行独立样本t检验,结果(见表1)显示是否使用短视频[t (333) = 0.27, p = 0.79]、使用时间[t (333) = 0.28, p = 0.78]、使用次数[t = 0.57, p = 0.57]与使用时长[t = 0.96, p = 0.34]在性别上的差异都不显著,生活质量[t = 2.26, p = 0.02]和孤独感[t = −1.98, p = 0.05]在性别具有显著差异。对各变量在学历方面的差异进行单因素方差分析,结果(见表1)显示,是否使用短视频[F (4, 328) = 14.35, p < 0.001]、使用时间[F (4, 328) = 18.79, p = < 0.001]、使用次数[F (4, 328) = 27.60, p < 0.001]、使用时长[F (4, 328) = 39.62, p = < 0.001]、生活质量[F (4, 328) = 25.66, p < 0.001]与孤独感[F (4, 328) = 18.99, p < 0.001]在学历上差异都显著。对各变量在居住地方面的差异进行单因素方差分析,结果(见表1)显示,是否使用短视频[F (3, 329) = 10.67, p < 0.001]、使用时间[F (3, 329) = 14.24, p < 0.001]、使用次数[F (3, 329) = 21.38, p < 0.001]、使用时长[F (3, 327) = 37.62, p < 0.001]、生活质量[F (3, 329) = 24.31, p < 0.001]与孤独感[F (3, 329) = 20.33, p < 0.001]在居住地区上的差异都显著。对各变量在居住情况方面的差异进行单因素方差分析,结果(见表1)显示,是否使用短视频[F (6, 326) = 0.68, p = 0.67]、使用时间[F (6, 326) = 1.45, p = 0.20]、使用次数[F (6, 326) = 1.86, p = 0.09]在居住情况上没有差异,使用时长[F (6, 326) = 2.15, p = 0.05]、生活质量[F (6, 326) = 4.43, p < 0.001]与孤独感[F (6, 326) = 5.27, p < 0.001]在居住情况上差异显著。

对孤独感、每天使用时长和生活质量之间进行相关分析,结果(见表2)发现孤独感与短视频每天使用时长呈显著负相关,与生活质量也呈显著负相关,短视频每天使用时长与生活质量呈显著正相关。

Table 1. Analysis of demographic differences across variables (N = 333)

1. 各变量在人口学上的差异分析(N = 333)

变量

类别

是否使用短视频

使用时间

使用次数

时长

生活质量

孤独感

性别

男(168)

1.52 ± 0.50

2.23 ± 2.42

1.31 ± 1.51

1.43 ± 1.69

37.79 ± 11.03

37.76 ± 12.54

女(165)

1.51 ± 0.51

2.51 ± 2.37

1.22 ± 1.41

1.27 ± 1.51

35.02 ± 11.22

40.4 ± 12.05

t

0.27

0.28

0.57

0.96

2.26

−1.98

学历

没上(118)

1.66 ± 0.49

1.41 ± 2.20

0.68 ± 1.10

0.78 ± 1.26

31.19 ± 9.71

44.11 ± 10.75

小学(161)

1.55 ± 0.50

2.02 ± 2.33

1.19 ± 1.44

1.16 ± 1.41

37.38 ± 10.28

38.09 ± 12.02

初中(25)

1.16 ± 0.37

4.20 ± 1.90

2.32 ± 2.45

2.20 ± 1.16

39.60 ± 9.04

39.60 ± 9.04

高中(8)

1.13 ± 0.35

3.63 ± 2.10

2.38 ± 1.41

3.00 ± 1.70

38.88 ± 1.50

34.00 ± 11.67

大学(21)

0.00

4.95 ± 0.22

3.43 ± 0.60

4.38 ± 0.97

53.67 ± 7.18

53.67 ± 7.18

F

11.35

27.60

39.62

18.79

25.66

18.99

居住地

城市(11)

1.27 ± 0.47

3.64 ± 2.34

2.00 ± 0.41

2.36 ± 1.69

44.09 ± 4.23

26.00 ± 8.05

县城(15)

1.04 ± 0.20

4.76 ± 1.01

3.20 ± 0.91

4.04 ± 1.40

51.92 ± 8.94

24.72 ± 9.32

乡镇(9)

1.33 ± 0.50

2.89 ± 2.32

1.78 ± 1.56

1.78 ± 1.48

38.78 ± 10.66

39.11 ± 10.45

农村(288)

1.57 ± 0.50

1.89 ± 2.33

1.05 ± 1.36

1.07 ± 1.37

34.70 ± 10.40

40.83 ± 11.65

F

10.67

21.38

37.62

14.24

24.31

20.33

居住情况

独居(47)

1.57 ± 0.54

1.66 ± 2.30

0.89 ± 1.27

0.96 ± 1.37

32.00 ± 9.96

44.40 ± 11.14

老伴(75)

1.59 ± 0.50

1.79 ± 2.33

0.97 ± 1.37

1.04 ± 1.41

34.81 ± 10.04

41.76 ± 11.09

老伴子女(39)

1.44 ± 0.50

2.51 ± 2.28

1.51 ± 1.41

1.46 ± 1.35

36.03 ± 8.97

38.31 ± 9.71

老伴子女孙子女(113)

1.47 ± 0.50

2.56 ± 2.45

1.51 ± 1.56

1.73 ± 1.87

40.32 ± 11.36

34.98 ± 12.07

老伴孙子女(48)

1.52 ± 0.51

2.31 ± 2.48

1.35 ± 1.50

1.27 ± 1.44

35.42 ± 113.02

38.25 ± 15.01

其他(9)

1.56 ± 0.53

1.56 ± 2.19

1.00 ± 1.32

1.22 ± 1.71

32.67 ± 10.51

45.89 ± 9.71

F

0.68

1.86

2.15

1.45

4.43

5.27

注:M为平均数、SD为标准差,*代表p < 0.05,**代表p < 0.01,***代表p < 0.001 (下同)。

Table 2. Correlation analysis of loneliness, daily usage duration, and quality of life (N = 333)

2. 孤独感、每天使用时长及生活质量的相关分析(N = 333)

M

SD

孤独感

每天使用时长

生活质量

孤独感

39.08

12.35

1

−0.413**

−0.774**

每天使用时长

1.35

1.60

1

0.416**

生活质量

36.42

1.02

1

3.4. 中介模型

采用SPSS的PROCESSv4.1宏文件(Model4)分析短视频每天使用时长在孤独感与生活质量关系中的中介作用,结果(见表3)发现孤独感对生活质量的总效应显著(total = −0.702, p < 0.001, 95%CI [−0.764, −0.640])。孤独感与短视频每天使用时长存在显著负相关(b = −0.054, p < 0.001, 95%CI [−0.066, −0.041]),也与生活质量存在显著负相关(b = −0.659, p < 0.001, 95%CI [−0.726, −0.592]),短视频每天使用时长与生活质量存在显著正相关(b = 0.810, p < 0.01, 95%CI [0.291, 1.328])。剩下的直接效应也显著(b = −0.659, p < 0.001, 95%CI [−0.726, −0.592])。因此,短视频每天使用时长在孤独感与生活质量之间的关系起部分中介作用(indirect effect = −0.043, 95%CI [−0.075, −0.015])。该直接效应(−0.659)和中介效应(−0.043)分别占总效应(−0702)的93.87%和6.13%。研究结果效应图如图1所示。

Table 3. Decomposition table of total, direct, and mediating effects

3. 总效应、直接效应及中介效应分解表

效应值

标准误

LLCI下限

ULCI上限

效应量

总效应

−0.702

0.032

−0.764

−0.640

直接效应

−0.659

0.034

−0.726

−0.592

93.87

中介效应

−0.043

0.015

−0.075

−0.015

6.13

Figure 1. The partial mediating role of daily short-video usage time between loneliness and quality of life

1. 短视频每天使用时长在孤独感与生活质量之间的部分中介作用

4. 农村老年人短视频使用行为访谈

对12名农村老年人短视频使用行为进行访谈发现,农村老年人接触短视频的时间都不是很长,平均在一年左右,且都是在子女或者孙子女的帮忙下;喜欢的短视频类型都是日常生活、新闻、广场舞、影视综艺等类型,部分老年人表示不喜欢唱跳类型的短视频,觉得吵人;老年人觉得短视频中的拍摄、刷视频、了解知识的这些功能比较吸引他们;农村老年人使用短视频的原因大部分都是消磨时间、日常生活比较无聊和身边的人都在使用;由于学习能力有限,大多数老年人都只浏览视频,较少能拍摄和进行其他操作;在访谈中发现,老年人们都很希望有专属于他们的短视频应用,因为他们对智能手机使用不完全熟悉,难以操作,由于感知觉能力下降,不能使用一般模式,希望增加老年人使用模式;在访谈的老年人中,没有出现过被骗经历的老人,但是他们反映,在使用短视频的过程中会接收到一些虚假消息和不经过证实的新闻;在他们看来,短视频能够帮助他们了解更多的信息,打发时间,但是就是容易导致沉溺,他们建议短视频放大画面和字体,推荐更多老年人喜爱的视频;大部分老年人都很满意短视频,并且表示还会推荐给没有刷短视频的老年人。

5. 讨论

本研究采用方便取样和深度访谈的方法对农村老年人的孤独感、短视频使用行为和生活质量的关系进行了调查,通过将短视频使用行为中的每天使用时长作为中介变量构建了一个中介模型,探讨了每天短视频使用时长在孤独感与生活质量的中介作用。研究结果表明,孤独感与生活质量呈显著负相关,短视频每天使用时长在此过程中起部分中介作用。

5.1. 短视频使用和生活质量在人口学变量上的差异分析

5.1.1. 短视频使用在人口学变量上的差异分析

本研究发现,农村老年人的短视频使用行为(是否使用短视频、使用时间、使用次数、使用时长)在性别上不存在显著差异,与前人研究结果一致(刘立鑫,2023)。这可能与农村老年人的生活方式和社会角色有关,农村老年人无论是男性还是女性,其生活节奏相对缓慢,且在家庭和社会中的角色分工逐渐模糊,他们都有较多的闲暇时间用于娱乐和社交。短视频作为一种便捷的娱乐和信息获取工具,能够满足他们在闲暇时间的需求,因此在使用行为上未表现出显著的性别差异。除此之外,农村老年人使用短视频的目的都有极大的相似之处,可能只是满足娱乐和基本的社交需求,而不是男女偏好所导致的差异,由于这些需求的共同性导致他们在使用行为上没有显著差异。在学历方面,农村老年人的短视频使用行为存在显著差异,学历越高使用时长越长,使用频率越高,这一研究结果与前人研究也相一致(魏东平等,2021)。学历是影响老年人短视频使用的重要因素,高学历的人群在使用短视频使用频率、时长方面都显著高于低学历人群,通常高学历人群有更好的学习能力和接受能力,能够更好地掌握操作技能,从而能够增加他们的使用行为。其次他们有更高的使用需求,如求知、社交等。

5.1.2. 生活质量在人口学变量上的差异分析

生活质量显著高于女性(陆杰华,张宇昕,李偲廷,2025),这可能是由于男性老年人在社会参与与人际交往方面更具有优势,从而能够刚好地保持生活活力,而女性老年人由于传统观念赋予家庭角色,社会参与方面较为薄弱,可能导致社会支持方面出现问题,从而导致生活质量与男性老年人存在显著差异。农村老年人生活质量在学历上也存在显著差异,学历越高的老年人生活质量越高(Rey-Beiro & Martínez-Roget, 2024)。学历低的老年人可能从事一些体力劳动,经济收入也较低,在健康意识方面也较为薄弱,导致生活质量较低。居住地区也是影响老年人生活质量的因素之一,农村地区的生活质量显著低于城市,这一研究结果与前人研究也相一致(Baernholdt et al., 2012; Li et al., 2016; Vogelsang, 2016)。农村地区基础设施较城市差,生活的不便利和社交的局限性可能会导致两地生活质量存在差异。与老伴、子女、孙子女居住的农村老年人表现出更高的生活质量,这一结果与前人的研究也相符合(Rey-Beiro & Martínez-Roget, 2024)。独居的老年人可能会感受到更加强烈的孤独感,缺乏家人的照顾亦会导致生活质量的降低。

5.2. 孤独感对手机短视频使用行为的影响

本研究发现,孤独感对手机短视频每天使用时长的负向预测作用显著,假设3得到验证,这与前人(Zhang et al., 2021; 魏东平,2021)研究结果一致。尽管部分研究指出孤独感可能导致老年人过度依赖短视频,但最近中国老龄科学研究中心发布《中国老龄发展报告2024——中国老年人心理健康状况》蓝皮书中的研究结果表明,孤独感越高,老年人使用短视频的时长反而越低。这一结果并非单纯的行为与情绪的表面关联,从数字排斥理论切入,老年人群体面临的数字排斥并非简单的设备接入壁垒,而是技能排斥、使用排斥与心理排斥的多重排斥状态,高孤独感的老人往往面临更为显著的多维排斥困境,其中最为严重的便是技能困境,不具备操作技能让其陷入操作无效、与外界联结失败的无效使用状态,加之数字内容不适老、被数字圈层边缘化的感知持续存在,孤独感会被进一步放大;而强烈的孤独感又会使老人主观形成“数字世界无法接纳自我”的认知,进而主动缩短使用时长,最终构成“孤独感加剧–感知强化–使用时长下降–孤独感再加深”的闭环。这种现象不仅与数字排斥有关,还可能与老年人的心理调节机制和社会支持有关。例如,孤独感较高的老年人可能更倾向于通过其他方式(如面对面交流、户外活动等)来缓解孤独,而不是单纯依赖短视频。此外,一些老年人可能意识到过度使用短视频会进一步加剧孤独感,从而主动减少使用时长。此外,还可能由于本研究中的老年群体来自于农村,代际的缺失以及本身使用技术上的问题,导致孤独感存在,但是由于技术原因而减少或没有短视频使用行为。

5.3. 孤独感对生活质量的影响

研究结果显示,孤独感对生活质量的负向预测作用显著,即孤独感越高生活质量越低,验证假设1,这一结果与前人(Arslantaş et al., 2015; 白世国等,2019)的研究结果相一致。孤独感会导致一系列的焦虑、抑郁情绪(白世国等,2019),这些情绪会影响老年人的心理健康状态,降低他们的幸福感和生活满意度。孤独感还与老年人的生理健康问题相关联。例如,孤独的老年人更容易出现睡眠质量下降、血压升高等问题(Musich, Wang, Hawkins, & Yeh, 2015)。有研究发现,孤独感对生活质量的影响可能存在性别差异(Torres, Oliver, & Tomás, 2024),女性老年人老年人通常报告更高的孤独感水平和更高的生活质量,但目前的研究尚未发现性别在孤独感与生活质量的纵向关联中存在显著差异。

5.4. 手机短视频使用对生活质量的影响

本研究发现,手机短视频每天使用时长与生活质量呈显著正相关,验证假设2。有研究表明(靳永爱,刘雯莉,赵梦晗,王东晖,胡文波,2021),短视频应用的适当使用在一定程度上加强了老年人与家人和朋友的联系及互动,扩大了他们的社会网络,提高了社会适应水平。通过观看短视频,老年人可以参与评论、分享喜好,增进社交联系,从而缓解孤独感(潘明皓等,2024),从而提高了生活质量。

5.5. 短视频使用的中介作用

本研究发现,短视频使用行为中的每天使用时长在孤独感与生活质量的关系中起部分中介作用,即孤独感可以通过短视频每天使用时长的中介作用影响生活质量,验证了假设4。张弛和向晶等人(张驰,向晶,2025)的研究也发现,老年人在使用短视频后生活质量会得到显著的提升,与此同时,短视频的使用效果存在着显著的城乡异质性,其中农村老年人使用短视频后的精神状态提升明显多于城镇老年人。赵波等(2022)也发现,使用互联网可以增强老年人主观幸福感,且随着使用频率的增加,老年人的幸福感更强。在本研究中,农村老年人孤独感越高,短视频的使用时长就越短,生活质量也随之下降,农村老年人的短视频使用行为可能与城乡差异、代际特征和技术使用能力等多种因素相关,在面临孤独感问题时,由于这些方面的因素,使用短视频成为问题,从而导致生活质量的下降。

5.6. 研究局限与不足

本研究再次验证了农村老年人的孤独感与生活质量之间的关系,而且探讨了当今社会中短视频使用行为与孤独感和生活质量的关系,明确了短视频每天使用时长在孤独感与生活质量之间的中介作用,该结果对于提高农村老年人生活质量水平和深化孤独感与生活质量之间的研究具有一定的理论与现实意义。但同时,本研究也存在不足之处。首先,本研究属于问卷研究,无法得出因果结论,未来对于老年人的研究可以采取实验研究进一步验证孤独感对生活质量的影响。其次,本研究的群体为农村老年人,在调查过程中可能存在认知理解能力有限的问题,不能更加准确地理解问卷含义,可能会与本身状况有些许偏差,导致调查结果可能与真实情况有出入,而且本研究的农村老年人只是贵州省遵义市、安顺市以及黔西市的部分群体,被试具有局限性,可能难以将结论推广。在未来的研究可以采取能够证明因果关系的或者扩大研究范围增加被试数量的研究来提高研究结果的生态效度。

6. 结论

综上所述,本研究发现孤独感能够显著预测农村老年人的短视频使用时长与生活质量,短视频使用时长在孤独感与生活质量之间起部分中介作用。

基金项目

贵州省大学生创新创业省级项目(编号:S2024106612254)。

NOTES

*通讯作者。

参考文献

[1] 白世国, 信念, 冀云(2019). 老年人孤独感在社会支持与生活质量间的中介作用. 中国健康教育, 35(2), 161-165.
[2] 陈力丹, 夏琪(2019). 2018年中国新闻传播学研究的十个新鲜话题. 当代传播, (1), 15-20.
[3] 党俊武(2019). 中国老年人生活质量发展报告2019. 社会科学文献出版社.
[4] 国家统计局(2021). 第七次人口普查公报(第五号).
https://www.stats.gov.cn/sj/tjgb/rkpcgb/qgrkpcgb/
[5] 靳永爱, 刘雯莉, 赵梦晗, 王东晖, 胡文波(2021). 短视频应用平台的使用与中老年人生活——基于专项调查的探索性研究. 人口研究, 45(3), 31-45.
[6] 刘立鑫(2023). 农村老年群体互联网使用差异及其影响因素探究——基于CGSS2021数据的实证分析. 老龄化研究, 10(4), 1343-1350.
[7] 陆杰华, 张宇昕, 李偲廷(2025). 短视频使用对农村中老年人生活满意度的影响机制探究. 人口与发展, 31(1), 127-138+149.
[8] 罗斌, 刘小凤, 潘燕, 郑笃永(2024). 自贡市养老机构老年人孤独抑郁状况与生活质量的关系研究. 当代护士(上旬刊), 31(9), 144-146.
[9] 潘明皓, 姜钦宸, 王菲菲, 耿颖, 董雪晴, 王琳琳(2024). 数字鸿沟视角下农村中老年人短视频观看行为对健康影响的质性研究. 社会科学前沿, 13(2), 994-1005.
[10] 魏东平, 刘双, 邓尚正, 严雪梅, 王纯睿(2021). 社交媒体使用与老年人孤独感和社会支持的关系及干预手段. 中国老年学杂志, 41(20), 4584-4587.
[11] 张驰, 向晶(2025). 短视频对老年人生活质量的影响——基于社会网络视角. 西安交通大学学报(社会科学版), 45(1), 186-196.
[12] 赵波, 李娜, 岳中刚(2022). 互联网使用与老年人主观幸福感. 人口与社会, 38(3), 24-35.
[13] Arslantaş, H., Adana, F., Abacigil Ergin, F., Kayar, D., & Acar, G. (2015). Loneliness in Elderly People, Associated Factors and Its Correlation with Quality of Life: A Field Study from Western Turkey. Iranian Journal of Public Health, 44, 43-50.
[14] Baernholdt, M., Yan, G., Hinton, I., Rose, K., & Mattos, M. (2012). Quality of Life in Rural and Urban Adults 65 Years and Older: Findings from the National Health and Nutrition Examination Survey. The Journal of Rural Health, 28, 339-347.[CrossRef] [PubMed]
[15] Çam, C., Atay, E., Aygar, H., Öcal, E. E., Önsüz, M. F., Işıklı, B. et al. (2021). Elderly People’s Quality of Life in Rural Areas of Turkey and Its Relationship with Loneliness and Sociodemographic Characteristics. Psychogeriatrics, 21, 795-804.[CrossRef] [PubMed]
[16] Han, K., Yang, S., Jia, W., Wang, S., Song, Y., Cao, W. et al. (2020). Health-Related Quality of Life and Its Correlation with Depression among Chinese Centenarians. Frontiers in Public Health, 8, Article ID: 580757.[CrossRef] [PubMed]
[17] Hyde, M., Wiggins, R. D., Higgs, P., & Blane, D. B. (2003). A Measure of Quality of Life in Early Old Age: The Theory, Development and Properties of a Needs Satisfaction Model (CASP-19). Aging & Mental Health, 7, 186-194.[CrossRef] [PubMed]
[18] Khalaila, R., & Vitman-Schorr, A. (2018). Internet Use, Social Networks, Loneliness, and Quality of Life among Adults Aged 50 and Older: Mediating and Moderating Effects. Quality of Life Research, 27, 479-489.[CrossRef] [PubMed]
[19] Kusumota, L., Diniz, M. A. A., Ribeiro, R. M., Silva, I. L. C. d., Figueira, A. L. G., Rodrigues, F. R. et al. (2022). Impact of Digital Social Media on the Perception of Loneliness and Social Isolation in Older Adults. Revista Latino-Americana de Enfermagem, 30, e3573.[CrossRef] [PubMed]
[20] Li, L. W., Liu, J., Xu, H., & Zhang, Z. (2016). Understanding Rural-Urban Differences in Depressive Symptoms among Older Adults in China. Journal of Aging and Health, 28, 341-362.[CrossRef] [PubMed]
[21] Milovich, M., & Burleson, D. (2020). Connections and Cognitive Speed of Older Adults: Using a Social Media Intervention to Improve Cognitive Speed. Communications of the Association for Information Systems, 47, 743-763.[CrossRef
[22] Musich, S., Wang, S. S., Hawkins, K., & Yeh, C. S. (2015). The Impact of Loneliness on Quality of Life and Patient Satisfaction among Older, Sicker Adults. Gerontology and Geriatric Medicine, 1, 1-9.[CrossRef] [PubMed]
[23] Rey-Beiro, S., & Martínez-Roget, F. (2024). Rural-Urban Differences in Older Adults’ Life Satisfaction and Its Determining Factors. Heliyon, 10, e30842.[CrossRef] [PubMed]
[24] Russell, D., Peplau, L. A., & Ferguson, M. L. (1978). Developing a Measure of Loneliness. Journal of Personality Assessment, 42, 290-294.[CrossRef] [PubMed]
[25] Torres, Z., Oliver, A., & Tomás, J. M. (2024). Understanding the Effect of Loneliness on Quality of Life in Older Adults from Longitudinal Approaches. Psychosocial Intervention, 33, 171-178.[CrossRef] [PubMed]
[26] Vogelsang, E. M. (2016). Older Adult Social Participation and Its Relationship with Health: Rural-Urban Differences. Health & Place, 42, 111-119.[CrossRef] [PubMed]
[27] Zhang, K., Kim, K., Silverstein, N. M., Song, Q., & Burr, J. A. (2021). Social Media Communication and Loneliness among Older Adults: The Mediating Roles of Social Support and Social Contact. The Gerontologist, 61, 888-896.[CrossRef] [PubMed]