是谁“偷”走了大学生的睡眠？

编者按：全球睡眠问题愈发严峻，大学生睡眠问题也不例外。近些年来，大学生睡眠问题日益突出，睡眠不足、睡眠质量差等已经严重影响大学生的学习与生活。目前有关社交媒体技术如何影响大学生睡眠质量的研究相对匮乏。本期推送发表在Information, Communication & Society 上的“The Relationship Between Social Media Use and Sleep Quality Among Undergraduate Students”一文。在2015年10月至12月期间，作者进行了一项关于大一新生使用Twitter的研究。通过收集学生的推文，根据不同的情绪状态对推文的内容进行标记，并每周对睡眠质量进行主题调查，旨在探讨大学生社交媒体的使用情况与睡眠质量之间的关系。

这是社论前沿第S868次推送

（微信号：shelunqianyan）

引言

睡眠不足是美国日益严重的健康问题。根据疾病控制和预防中心（CDC）的数据，超过30%的美国成年人睡眠不足，超过35%的成年人认为他们的睡眠质量“差”或“一般般”。睡眠不足会导致多种健康问题，包括发生意外事故可能性的增加、肥胖、糖尿病、认知能力下降以及与年龄相关的慢性疾病。

大学生，尤其是大一新生，最易受到睡眠问题的影响。一些研究发现，超过76%的大学生说明了自己偶尔的睡眠问题，12-42%的学生报告说他们的睡眠质量很差。在过去的十年中，使用社交媒体的年轻人比例大幅上升，之前的研究表明，社交媒体的使用越多，压力就越低。以往的研究发现，年轻成年人使用电子媒体的时间降低了他们的睡眠时间和睡眠质量。社交媒体使用率高会导致更大的睡眠障碍和强迫性的刷Facebook。也有研究发现，由于人们的睡眠和昼夜规律，Twitter的情绪在一天中会发生变化。具体来说，Twitter上的积极情感在平日更高，并且在人们醒来之前达到高峰，然后逐渐下降。在本研究中，我们试图探究大一新生的睡眠质量与他们社交媒体使用模式之间的关系。

数据与方法

本研究的招募对象是来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）的大一新生们。这些学生是活跃的Twitter用户，每周至少发三次推文。参与者每周完成一项简短的在线调查，包括学生的压力水平、应对压力的方法和情绪水平。每项测量使用5级李克特量表进行评分。

Twitter是一种社交媒介、在线社交网络，它可以让用户更新不超过140个字符的消息，这些消息也被称作“推文（Tweet）”。也可以转发别人写的推文（被称为Retweets）。通过使用机器学习模型（朴素贝叶斯分类器），我们将所有的推文分为五种情绪类别：恐惧、愤怒、爱、快乐与中性。由两名研究人员将其编码为五种情绪类别中的一种。转发的推文没有被考虑，因为这些都不是由实验对象写的，研究表明它们不会反映个体的情绪。在手工编码后，快乐（22.1%）和恐惧（17%）是最常见的情绪表达（不考虑中性：25.8%）。将3500个手工编码的推文放置在机器学习模型（朴素贝叶斯分类器）中，用来预测其余推文中的情绪。

本研究使用留一交叉验证法来评估模型的准确性。每个模型的估计准确率都比较高，模型预测推文的愤怒程度最高（89.4%），其他情绪如下：爱（83.4%）、恐惧（79.4%）、快乐（74.5%）、中性（69.5%）。然后使用经过训练的模型对未编码的其余推文进行分类。所有的自然语言处理和预测分析都是在IPython中使用NLTK和scikit-learn进行的。

这一纵向研究跨越了大一第一学期的10周。该研究的目的是评估新生的睡眠质量与Twitter使用的关系。所有的回归都将自我报告的睡眠质量作为线性混合效应模型中的因变量。样条曲线的时间段以说明数据的非线性特性。线性混合效应模型允许分析重复测量之间的高度相关性。对照零模型的似然比检验（LRT）确定统计学显著性。赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）也被用来确定模型的适用性。本研究模型如下所示：

研究结果

在为期10周的研究中，总共有1550次观察，每周平均回应率为84％。样本平均年龄为18岁，女性占60.22%。其中学生人数最多的是健康科学/生物专业的学生。

（一）推特使用与情感表达

在完成初步调查的181名学生中，有166人成功下载了Twitter，剩下的15名学生中，三个学生没有发推文，六个学生对研究人员的询问没有回应，5个账户被删除，还有一个账户被暂停。

Table 2包含了21491条推文和14454条推文的转发。预测情绪的频率如Table 2所示，快乐（18.7%）和恐惧（12.4%）是最常见的分类情绪。

Figure 1强调了24小时内的变化。每天的模式可以表示为：早上6点到中午1点之间有稳定的增长，这种情况一直到晚上7点，晚上9点到午夜之间又有增长，最后在凌晨2点到6点之间达到了平静。为了捕捉到这一点，每天被分为4个阶段。第1阶段（早晨/午餐）为早上6点至下午1点，第2阶段（下午）为下午1点至晚上7点，第3阶段（晚上）为下午7点至凌晨2点，第4阶段（深夜）为凌晨2点至早上6点。

根据推文中单个元素的数量，推文也进行了长度分类。一个元素可以是一个单词、一个缩略词/缩写、一个数字、一个表情符号、一个文本表情符号、一个链接或者一个标签。所有以@开头的元素都被删除了，因为它指定了接收者。推文的平均长度为9个元素，最小值为，最大值为45。然后根据长度的四分位分布对推文进行分类（见Table 2）。

（二）睡眠质量

自我报告的睡眠质量平均值为3.08。然而，整个学期的平均每周睡眠质量是变化的（见Figure 1）。睡眠质量最低的几周是期中和期末，而在期末考试前一周睡眠质量最高（mean = 3.41，SD = 0.94，Figure 2）。将每周调查数据与166名学生的Twitter数据合并后，报告的平均睡眠值为3.07。

（三）周睡眠质量与Twitter使用

睡眠质量与Twitter使用的关系如Table 3所示。工作日的深夜更新推特越多越容易导致低睡眠质量（β=−0.937，SE = 0.937），晚上更新推文则不会出现这种情况（β= 0.19，SE = 0.19）。然而，我们在周末没有观察到这种差异。

在平日深夜推送较短推文的学生与睡眠质量较差有关（β=−0.41，SE = 0.41），推送较长的推文与更好的睡眠质量有关（β= 0.20，SE = 0.20）。在工作日期间以恐惧情绪为特征的大部分推文与较低的睡眠质量相关（β=−0.30 SE = 0.30）。周末推文的长度、推文中体现的情绪与周末睡眠质量没有其他重要关联。

结论与讨论

这项为期三个月的研究探讨了大一新生第一学期自我报告的睡眠质量与社交媒体活动之间的关系。这是仅有的几项跟踪新生睡眠的研究之一。

本研究第一个主要发现表明了睡眠质量与学生在一周内使用社交媒体的关系。频繁地在工作日深夜更新推文的学生睡眠质量明显降低，但在周末深夜没有发现这种关系。在工作日的晚上，有更多有趣的推文可以让你睡得更好。从这些发现中，我们也可以认为，与Twitter的接触反映了学生的日程安排（比如，在工作日，很多学生早上上课、晚上发推文表明他们没有睡觉）。

第二项分析显示，新生的睡眠质量不仅与推文的时间有关，还与推文的内容有关。当学生们在深夜写下更多的“短”推文时，他们的睡眠质量较低。类似的发现是，当新生们在工作日晚上写了更多的“长”推文时，他们的睡眠质量更高。Mark等人在一项研究中也有类似的发现。他们的研究表明，夜间重复的刷Facebook与学生睡眠质量的降低有关。这项研究的论点是，写一条短的推文需要的努力比写一条长的推文要少，而且频繁的夜间短推文也相当于在Facebook上反复刷。值得注意的是，晚上更频繁的推文与高质量的睡眠相关联，这表明睡眠质量好的人与较差的人有不同的互动方式。该发现可能的解释是，睡眠质量好的人会在晚上更多地参与社交和会话式推文；另一方面是更好的睡眠者有强化睡眠时间表的积极习惯。

最后，本文确定了新生在社交媒体活动中表达的恐惧程度与睡眠质量的关联。学生们所写的推文反映了他们的情绪状态，对于大一新生来说，由于学业压力和其他生活的改变，恐惧是一种特别重要的情绪。这一发现证实了学生睡眠质量和情绪之间的联系，并强调了恐惧的首要地位，而不是新生的其他情绪。

除此之外，本研究还有一些局限。首先，该样本仅限于活跃的Twitter用户，这可能导致少数族裔学生的比例过高。因为Twitter在黑人和拉丁裔青年中很受欢迎。第二，样本中包含了大量的健康科学专业的学生。第三，这项研究是为期三个月左右的调查，而不是全年。

文献来源：

Renee Garett, Sam Liu & Sean D. Young 2018, The Relationship Between Social Media Use and Sleep Quality Among Undergraduate Students,Information, Communication & Society21(2).

文献编译：齐玲云