Вивчення соціальної підтримки на сайтах соціальних мереж: труднощі та актуальність

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Вивчення соціальної підтримки на сайтах соціальних мереж: труднощі та актуальність

Р. Любенко



Анотація

Статтю присвячено, по-перше, огляду проблем у сфері вивчення процесів соціальної підтримки на сайтах соціальних мереж та, по-друге, окресленню актуальності проведення досліджень зі згаданої тематики. Зокрема, проаналізовано труднощі у визначенні концептуальних рамок терміна «соціальна підтримка онлайн», у створенні валідних, культурно чутливих інструментів вимірювання соціальної підтримки онлайн та у зборі первинних емпіричних даних про аудиторію сайтів соціальних мереж, як-от Facebook або Instagram. Обґрунтовано унікальність сайтів соціальних мереж як середовища обміну соціальною підтримкою, а також важливість використання більш систематичних і валідних способів збору емпіричних даних, що стосуються атитюдів та поведінки користувачів і користувачок сайтів соціальних мереж.

Ключові слова: соціальна підтримка, соціальна підтримка онлайн, сайти соціальних мереж, Facebook, Instagram.



Annotation

R. Lyubenko. Researching social support on social networking sites: relevance and main challenges

The article outlines the current state of social support research on social networking sites (SNS), which is a broad category of online services, most prominent among which currently are Facebook, Instagram, Twitter, and TikTok, and reviews key problems that presently influence the sphere. In particular, it summarizes the patchwork of approaches to conceptualization and operationalization of the term “online social support” (social support on SNS) that is present in the extant literature on the subject, while pointing out the main challenges that have been complicating the efforts toward drawing clearer conceptual boundaries around this term.

The article also extensively covers the issue of creating valid, culturally sensitive tools that measure online social support, mentioning factors related to both the limits of the existing tools and the environment that these tools are intended to measure.

The peculiar nature of social networking platforms as a research environment is explained at length, including their constantly evolving state, substantial variability across different services, and the privacy and security considerations that affect which primary empirical data about the audience of social networks can be accessed by the researchers. Both the uniqueness of SNS as the medium for exchanging online social support and the importance of improving existing tools for gathering empirical data about the attitudes and behaviors of the sites' users in order to achieve a more systematic and valid picture of online social support are substantiated.

The solutions to the aforementioned problems are not the focus of this particular text. Instead, the overarching goal is to create a comprehensive examination of the issues that exist, the ways in which many of them are interlinked, and the reasons why many of them have not been resolved up to this point, despite relative maturity of the research field. This groundwork will hopefully make the search for solutions significantly more productive.

Keywords: social support, social support online, social networking sites, Facebook.



Вступ

Нині і соціальна підтримка, і сайти соціальних мереж (ССМ) відіграють важливу роль у повсякденному житті більшості людей. Однак дослідженням надання й отримання соціальної підтримки на сайтах соціальних мереж, незважаючи на їхню вже відносно тривалу історію, і досі бракує системного підходу до вивчення цього явища (Meng et al., 2017; Tang et al., 2016).

Метою цієї статті є, по-перше, виокремити й обговорити ключові проблеми у сфері дослідження соціальної підтримки онлайн (зокрема ті, що пов'язані зі збором емпіричних даних про користування сайтами соціальних мереж) та їхні джерела і, по-друге, аргументувати, що вивчення соціальної підтримки онлайн як окремого, самодостатнього явища є актуальною дослідницькою проблемою.



Концептуалізація соціальної підтримки в онлайн-контекстах

В загальному розумінні «соціальна підтримка» є одним із фундаментальних концептів у межах соціальних наук. Згідно з популярним визначенням, соціальна підтримка належить до «функціонального змісту [людських] відносин» і поділяється на такі типи підтримувальної поведінки: емоційна підтримка (вираження емпатії, любові, довіри), інструментальна підтримка (надання матеріальних ресурсів чи допомоги), інформаційна підтримка та оцінкова підтримка (позитивний фідбек, похвала). Будучи основою для пояснення широкого спектрасоціальної поведінки, соціальна підтримка є базовою потребою людини та має значний вплив на її ментальне та навіть фізичне благополуччя (Heaney & Israel, 2008).

Зі зростанням проникнення інтернету по всьому світу в науковій літературі виник і набув поширення термін «соціальна підтримка онлайн» (англ. online social support) для позначення соціальної підтримки, що стала можливою завдяки існуванню мережі Інтернет (Han et al., 2019). Однак стрімкий розвиток Всесвітньої мережі на ранніх етапах її існування, а також її масштаби призвели до того, що явище обміну соціальною підтримкою в онлайн-контекстах обросло великою кількістю термінів і визначень. Хоча «соціальна підтримка онлайн» сьогодні залишається однією з найбільш уживаних термінологічних конструкцій, у літературі також фігурують такі поняття, як «соціальна підтримка, медійована комп'ютером» (Giota & Kleftaras, 2014) та підтримка від «ССМ-друзів» (Li, Chen, & Popiel, 2015) і «ССМ-контактів» (Krдmer et al., 2014). Трапляються також більш вузькоспрямовані терміни, як-от «підтримка, отримана через сайти соціальних мереж» (C. Liu & Ma, 2018) або «суб'єктивна соціальна підтримка на Facebook» (Park et al., 2016).

Звісно, кожен із цих термінів заслуговує на місце в науковому дискурсі та може бути доречним у певних сценаріях, однак важливо також привернути увагу до того, що, оцінюючи дослідження соціальної підтримки онлайн загалом, ця термінологічна мозаїка стає однією з найпомітніших проблем у цій сфері. Адже наведені вище визначення взаємодіють між собою в неочевидний спосіб і часто не мають чітко артикульованих авторами меж. Плутанина у визначеннях закономірно призводить до того, що соціальна підтримка онлайн, наскільки можна судити з доступних публікацій, наразі не має стандартного, консенсусного визначення.

Походячи від добре відомого поняття соціальної підтримки, «соціальна підтримка онлайн» на перший погляд здається концептом, чия суть є інтуїтивно зрозумілою: це соціальна підтримка, отримана через медіум Всесвітньої мережі «Інтернет» (C.-Y. Liu & Yu, 2013). Можливо, ця інтелектуальна позиція є однією з причин того, чому опубліковані дослідження з релевантної тематики часто не наводять у своєму тексті експліцитно сформульованого визначення соціальної підтримки в онлайн-контексті, послуговуючись натомість описом основного поняття (Tifferet, 2020).

Безумовно, такий підхід не є цілковито помилковим, адже він досягає успіху в охопленні основної суті поняття соціальної підтримки онлайн. Однак, на мою думку, те, наскільки тісно соціальні мережі інтегровані в наше життя сьогодні, вимагає дещо більшого рівня артикуляційної точності. Переконливим аргументом є недавні події у сфері організаційного менеджменту соціальних мереж. У 2021 році батьківська компанія соцмереж «Facebook» та «Instagram» змінила назву на «Meta», що супроводжувалося активним обговоренням потенціалу розвитку так званих «метасвітів», які мають стати можливими завдяки прогресу в технологіях віртуальної та доповненої реальності (Robertson & Peters, 2021). Ці події дають вагомі підстави припускати, що лінія між віртуальною та «фізичною» взаємодією з іншими людьми в нашому житті ставатиме дедалі розмитішою.

Запитання, які постають у разі, так би мовити, «інстинктивного» застосування поняття «соціальна підтримка онлайн», очікувано найчастіше пов'язані з тим, де пролягають його кордони. Наприклад, чи варто вважати частиною соціальної підтримки онлайн ту соціальну підтримку, обмін якою стався «офлайн» (англ. offline), але реципієнт/ка цієї підтримки познайомився/лась із її надавачем/кою завдяки спілкуванню на Facebook, а отже нагода для здійснення обміну була створена онлайн-середовищем? Чимало публікацій залишаються амбівалентними щодо своєї позиції з цього питання.

Іншим симптомом концептуалізаційної проблеми є полеміка навколо того, чи доцільно в онлайн-просторі виокремлювати такий тип «традиційної» соціальної підтримки, як інструментальна. У корпусі наукових статей із цієї теми існують як таксономії, які впевнено стверджують, що соціальні мережі не можуть бути медіумом обміну інструментальною підтримкою (Kim, 2014), так і ті, що, не наводячи додаткових обґрунтувань, припускають існування такого виду підтримки в онлайн-контекстах (Manago, Taylor, & Greenfield, 2012); щоправда, дослідження з другої когорти зазвичай вважають інструментальну підтримку онлайн малопоширеною (Andalibi, Ozturk, & Forte, 2017; Trepte, Dienlin, & Reinecke, 2015). Як і в попередньому випадку, суперечність, імовірно, виникає навколо того, наскільки виправданим є зарахування онлайн-фасилітації підтримки (поєднання особи, яка потребує інструментальної підтримки, з особою, яка може й готова її надати) до соціальної підтримки онлайн, коли сам акт підтримки відбувається в «реальному житті».

Отже, брак ясності щодо того, як різні терміни, що стосуються обміну соціальною підтримкою в онлайн-контекстах, повинні взаємодіяти між собою, та відсутність чіткого, консенсусного визначення «соціальної підтримки онлайн» становлять ті труднощі, з якими дослідники й дослідниці відповідної тематики стикаються насамперед. Для подальшого ж обговорення проблем у цій дослідницькій сфері важливо докладніше зупинитися на явищі сайтів соціальних мереж.



Сайти соціальних мереж: їхня плинність і варіативність

Згідно з Даною Бойд та Ніколь Еллісон, до сайтів соціальних мереж (англ. social networking sites) належать вебсервіси, які мають три ключові параметри: сайт соціальної мережі має дозволяти користувачкам і користувачам

а) створювати публічний або напівпублічний профіль;

б) формувати список інших користувачів і користувачок, із якими вони зможуть у характерний спосіб бути поєднаними в межах сайту;

в) переглядати свій список зв'язків на сайті та списки, створені іншими відвідувачками та відвідувачами (Boyd & Ellison, 2007).

У побуті сайти соціальних мереж переважно називають просто «соціальними мережами», і ця стаття також послуговуватиметься цим терміном, щоб посилатися на ССМ. До найпопулярніших соціальних мереж у межах наведеного визначення на сьогодні належать такі портали, як Facebook, Instagram, TikTok та Twitter. Варто зауважити, що, як і соціальній підтримці онлайн, сайтам соціальних мереж можуть давати різні визначення (Lampinen, Tamminen, & Oulasvirta, 2009), які призводитимуть до різних переліків платформ, які можуть вважатися «соціальними мережами». Це є додатковим ускладнювальним чинником у соцмережевих дослідженнях.

З огляду на їхній масштаб ССМ вважаються одним із ключових майданчиків для обміну та фасилітації не лише соціальної підтримки онлайн, але й соціальної підтримки загалом (X. Lin, Zhang, & Li, 2016). Людина з обліковим записом у Facebook чи Instagram (користувач/ка, «юзер») може в будь-який момент обмінятися повідомленням із майже будь-ким із мільярдів інших юзерів цих соцмереж в усіх куточках Землі. Ці повідомлення можуть містити не лише текст, але й аудіо-, фотота відеофайли високої роздільної здатності, геомітки тощо. Соціальні мережі надають широкі можливості комунікувати анонімно (що в контексті обміну соціальною підтримкою є особливо релевантним (Choudhury & De, 2014)), а також значно спрощують комунікацію формату «один до багатьох» (англ. one-tomany). Ця сукупність чинників свідчить про те, що обмін соціальною підтримкою в онлайн-середовищах для значної частини інтернет-аудиторії є не менш важливим, ніж здобуття та надання соціальної підтримки офлайн, і поточні тренди вказують на те, що кількість цих людей збільшуватиметься (Dean, 2021).

Сайти соціальних мереж є непростими об'єктами досліджень. Однією з визначальних характеристик цієї частини онлайн-простору є значний ступінь плинності. Нові гравці постійно з'являються і зникають на медіаринках різних країн і територій. У межах одного року нова ССМ може піднестися на верхівки рейтингів найвідвідуваніших сайтів по всьому світу, а може так само швидко втратити популярність. Одним із найяскравіших прикладів стрімкості росту, яку зумовлює кіберпростір, є TikTok. Ця платформа для поширення коротких відео, заснована в Китаї, досягла одного мільярда активних користувачів і користувачок у вересні 2021 року, зрісши на 45% лише за рік і два місяці (Siberling, 2021).

Досвід взаємодії з цими сервісами теж постійно видозмінюється й еволюціонує. Функції з'являються й зникають, нові версії інтерфейсу зміщують увагу юзерів з одних користувацьких патернів на інші. Ці зміни продиктовані різноманітними чинниками від потреби збільшити потенційну аудиторію сервісу до обмеження тих чи інших негативних ефектів споживання та поширення контенту на платформі (Farr, 2019; Ganesh & Bright, 2020; Phillips, 2020). Разом ці зміни мають значний та безпосередній вплив на досвід людей, що користуються соціальними мережами, їхні цілі та ефективність їх досягнення.

Також потрібно згадати те, наскільки суттєво більшість масових соціальних мереж відрізняються одна від одної. Навіть усередині вузького кола глобально популярних сайтів соціальних мереж можна спостерігати значні відмінності в тому, які типи медіа є найпопулярнішими, аудиторії яких демографічних категорій є найчисленнішими, який «тон» і синтаксис вербальної комунікації є найпоширенішим (Avdeeff, 2021; Panek, Nardis, & Konrath, 2013). Хоча найпопулярніші соцмережі поділяють основні риси функціоналу та принципи взаємодії (як-от кнопка для сигналу «Подобається» та алгоритмічно згенерована стрічка оновлень), проте одні й ті самі функції можуть мати різні культурні конотації, а їхнє вживання бути регламентованим різними наборами неписаних норм.

Із цим чинником пов'язаний інший вимір розмаїття світу сайтів соціальних мереж: користування ними є високоспецифічним у культурній площині. Станом на сьогодні соціальні мережі вже тривалий час є частиною мейнстримної культури, а отже, користування ними тісно пов'язане з місцевим культурним контекстом різних народів та спільнот. Тож згадані вище функції можуть мати різне культурне забарвлення залежно не лише від соцмережі, а й території, на якій вона використовується. Було продемонстровано, що користувачі й користувачки з різних країн по-різному оцінюють важливість одних і тих самих функцій ССМ (Vasalou, Joinson, & Courvoisier, 2010), а їхня самопрезентація всередині соцмереж також відрізняється (Yoo, 2012).

Ці дві важливі осі варіативності (функціональна та культурна), вздовж яких перебувають сучасні сайти соціальних мереж, становлять потужний виклик для будь-яких спроб створити більшменш сталу концептуалізацію виявів соціальної підтримки в соцмережах, абстрагуючись від контексту конкретної ССМ чи культурного простору. Привертає увагу те, що дослідження, які вибирають як свій емпіричний фокус різні соцмережеві сайти, наводять різні таксономії поняття соціальної підтримки в онлайн-контекстах (Myrick et al., 2015; Park et al., 2016). Іншою обставиною, яка, на мою думку, безпосередньо спричинена соцмережевим розмаїттям, є популярність концептуалізації та операціоналізації соціальної підтримки через призму конкретних платформ, як, наприклад, використання поняття «соціальна підтримка на основі Facebook» (Borrelli et al., 2021).



Операціоналізація соціальної підтримки онлайн за допомогою шкал

Наявність суперечливих концептуалізацій терміна «соціальна підтримка онлайн» у поєднанні з унікальністю соцмережевих платформ як засобів комунікації, а також їхньою високою варіативністю і плинністю призвели до виникнення доволі строкатого та, можна навіть сказати, хаотичного набору підходів і стратегій до операціоналізації соціальної підтримки на сайтах соціальних мереж, що теж становить значну проблему для дослідницької сфери. За винятком тих випадків, коли дослідниці та дослідники покладаються на класичні шкальні інструменти (як-от багатовимірну шкалу суб'єктивної соціальної підтримки (Zimet et al., 1988)), переважній частині опублікованих дослідницьких розв'язань проблеми вимірювання соціальної підтримки онлайн властиві унікальні ознаки.

Наприклад, одним із найпопулярніших типів інструментів для отримання даних про рівень соціальної підтримки в соціальних мережах є збір самозвітів користувачів і користувачок через ставлення їм переліку закритих анкетних запитань (Meng et al., 2017). Лише в межах цього підходу є десятки варіацій інструментарію. Узагальнивши, можна стверджувати про наявність двох популярних філософій для створення шкальних запитань, які вимірюють вияви соціальної підтримки онлайн. Перша з них послуговується твердженнями, які характеризують наслідки користування сайтами соціальних мереж із позиції соціальної підтримки на загальному рівні, іноді прямо називаючи різні її аспекти чи вияви, як, наприклад, у цьому твердженні: «Я можу знайти емоційну допомогу й підтримку, які мені потрібні, на Facebook» (Frison et al., 2019).

Така стратегія суттєво абстрагована від безпосередніх механізмів того, як надання й отримання підтримки досягається на тому ж таки Facebook; тоді як для іншої категорії шкальних інструментів саме конкретні патерни користування соцмережами є наріжним каменем для побудови тверджень. Цей підхід продукує такі формулювання тверджень: «Я радію, коли отримую сповіщення від Facebook» (McCloskey et al., 2015); «Коли мене щось засмучує, я зазвичай публікую оновлення про це на Facebook» (Li, Chen, & Popiel, 2015). У цих реченнях фігурують конкретні аспекти користування Facebook, до яких щодня залучаються мільйони користувачів і користувачок, зокрема отримання сповіщень та написання коментарів під публікаціями. Варто зауважити, що це розрізнення на дві широкі категорії не враховує дрібніших відмінностей на рівні кількості тверджень, детальності формулювань, характеру віял відповідей, набору підтипів соціальної підтримки тощо.

Звісно, як уже згадано вище, розмаїття й брак системності в царині вимірювання соціальної підтримки онлайн, як і у випадку концептуалізації, є частково виправданими через особливості соціальних мереж як об'єкта дослідження. Культурний вимір, зокрема, ставить перешкоди на шляху масового використання тих чи інших інструментів без попереднього тестування їх за участю експертів із місцевої культурної спільноти (Vasalou, Joinson, & Courvoisier, 2010). Однак проблематичність випрацювання більш універсально застосовуваного інструментарію до вимірювання соціальної підтримки онлайн значно ускладнює прогрес у дослідницькому полі.

Труднощі, пов'язані зі збором емпіричних даних про соціальну підтримку онлайн

Збір первинних даних про соціальну підтримку в контексті сайтів соціальних мереж через самозвіти користувачів і користувачок є складним не лише через проблему наявності великої кількості різноманітних інструментів. Серед труднощів також варто назвати розмите й непослідовне уявлення серед самих користувачів і користувачок про те, що таке сайти соціальних мереж та які сервіси належать до їхнього списку. Одним із поширених джерел плутанини є розрізнення соціальних мереж і сервісів миттєвих повідомлень, або «месенджерів» (як-от Telegram, WhatsApp, iMessage), адже останні стали повноцінними замінниками ССМ для великої частки молоді (Teenagers Ditching Facebook for Messenger Apps, 2013). Звісно, така ситуація є очікуваною, зважаючи на різноманітність відповідних вебплатформ, однак ці розбіжності в розумінні потрібно брати до уваги, щоб запобігти ризику для валідності отриманих даних. Уточнення змісту збірного поняття «соціальні мережі» або фокусування на конкретному списку сервісів протидіє цій проблемі, однак такий підхід може накладати нові обмеження на доступні формати опитування й те, на яких платформах вони можуть зосереджуватися. соціальний підтримка сайт онлайн мережа

Інший поширений виклик для спроб збирати емпіричні дані про соцмережевих користувачок і користувачів «традиційним» способом полягає в тому, що вони схильні мати неточне уявлення про кількісні аспекти свого досвіду користування соціальними мережами. Частково ця проблема пов'язана із загальною ненадійністю самозвітів як методу отримання інформації про поведінку об'єктів дослідження. Виявлено, що оцінки інтенсивності використання різних технологій частіше є завищеними, ніж заниженими, це стосується також оцінок користування соціальними медіа (Johannes et al., 2021; Verbeij et al., 2021).

Втім, ці проблеми можна подолати за допомогою цифрових технологій. Оскільки сайти соціальних мереж, як і будь-які інтернет-портали, є за своєю суттю системами передавання й обміну даними, вони також мають потужні інструменти для аналізу цих даних. Більшість такої інформації є комерційною таємницею, але доступ до окремих її частин надається представникам і представницям наукової спільноти. Наприклад, у Facebook функціонує спеціалізований відділ з використання даних, які генерує соцмережа, для дослідницьких цілей (Facebook Research Homepage, 2021).

Прикладом того, чого можна досягти за допомогою внутрішніх, первинних даних про взаємодію користувачів і користувачок соціальних мереж, є дослідження Берк та Краутом зв'язку конкретних досвідів користування соціальною мережею Facebook із ментальним благополуччям (Burke & Kraut, 2016). Мойра Берк, як штатна вчена-дослідниця відділу науки про дані Facebook, мала можливість скорелювати анкетні відповіді респондентів і респонденток з інформацією про їхню поведінку на соцмережевій платформі, отриманою безпосередньо з серверів компанії. Як наслідок, для дослідження було використано «детальні й об'єктивні» (але водночас анонімізовані) дані про такі важковимірювані метрики, як кількість отриманих коментарів на Facebook, кількість отриманих повідомлень, кількість отриманих позначок «Подобається» та навіть кількість відвіданих користувацьких профілів і переглянутих фото (Burke & Kraut, 2016).

Звісно, більшість дослідників і дослідниць соціальних мереж не має такого рівня доступу до даних про користування ССМ. Однак у випадку Facebook компанія також надає публічні інструменти для отримання ширшого доступу до деяких метрик взаємодії на платформі соцмережі. CrowdTangle, один із найпопулярніших таких продуктів, було створено для отримання показників залученості та аналітики про публічні сторінки, групи, підтверджені профілі та публічні облікові записи в Instagram (What Facebook Gutting CrowdTangle Means for Misinformation, 2021).

Більш універсальним способом автоматизувати збір даних про поведінку користувачів і користувачок соціальних мереж є використання прикладних програмних інтерфейсів (англ. application programming interfaces) комп'ютерних програм, які, в контексті ССМ, фасилітують і допомагають контролювати доступ до окремих розділів користувацьких даних (John & Nissenbaum, 2018). Хоча такий шлях значно розширює коло дослідників та дослідниць, які можуть потенційно скористатися машинними емпіричними даними, він вимагає певного рівня спеціалізованих знань з галузі інформаційних технологій, а отже додаткових зусиль і ресурсів для опанування їх.

Незважаючи на це, зазвичай прикладні програмні інтерфейси роблять агрегацію користувацького контенту відносно ефективною в плані витраченого часу й ресурсів та сприяють проведенню великомасштабних контент-аналітичних досліджень. Наприклад, Андалібі та колеги для свого контент-аналітичного дослідження про онлайн-дискурс навколо депресивних виявів зібрали й обробили понад 95 тисяч публікацій, зроблених приблизно 25 тисячами унікальних профілів Instagram (Andalibi, Ozturk, & Forte, 2017). Часто контент-аналіз соцмережевих даних проводиться й на значно менших масивах, що не перевищують кількох тисяч одиниць, як-от текстові публікації на Facebook (Mustafa, Short, & Fan, 2015) і Twitter (Rui, Chen, & Damiano, 2013) та коментарі до них (Mohd Roffeei, Abdullah, & Basar, 2015).

Якщо замість самозвітів брати користувацькі дані, можна уникнути описаної вище групи ризиків, що стосуються анкетування, проте такі дані мають свої обмеження. Андалібі та співавтори наголошують, що, попри великий обсяг емпіричного матеріалу та рендомізацію публікацій, що увійшли до їхнього кодувального масиву, отримані знахідки не можна вважати репрезентативними для всієї спільноти користувачок і користувачів Instagram; вони стосуються лише публікацій, зроблених від імені відкритих облікових записів. Instagram, як і багато інших соціальних мереж, дозволяє юзерам обмежувати доступ до своїх публікацій тими, хто підписаний на їхній профіль; тобто робити профіль «приватним». Є підстави вважати, що для такої чутливої теми, як депресія, сукупність приватних публікацій суттєво відрізнятиметься від сукупності глобально видимих публікацій. Андалібі та колеги наводять декілька прикладів відмінності публічної та приватної комунікації на Facebook, зокрема щодо вираження позитивних і негативних емоцій (Andalibi, Ozturk, & Forte, 2017).

Така автоматизація польової роботи не лише створює систематичні викривлення в отриманих даних через надання доступу тільки до публічного контенту. Можливості прикладних програмних інтерфейсів і перелік даних, які через них можна отримати, також регулярно змінюються та часто скорочуються, часто в процесі того, як викриваються різноманітні зловживання, що порушують приватність користувацької спільноти (Romano, 2018). Безумовно, впровадження обох політик є цілком обґрунтованим.

Звісно, навіть якщо метрики користування платформами можливо зібрати машинним шляхом, згадана вище плинність дизайну сайтів соціальних мереж створює додаткові перешкоди для збору кількісних показників і проведення лонгітюдних порівнянь. Наприклад, Facebook та Instagram віднедавна дозволили приховувати кількість «лайків» під особистими публікаціями (Perez, 2021). Відеохостинг YouTube, який теж іноді зараховують до сервісів соціальних мереж (M. Wattenhofer, R. Wattenhofer, & Zhu, 2012), у 2021 році ухвалив рішення про приховання кількості оцінок «Не подобається» («дислайків») під усіма відео на платформі (Fingas, 2021). Хоча саме ці нововведення технічно не є змінами у функціоналі платформ, проте вони впливають на сприйняття цього функціоналу та його використання, послаблюючи валідність прямих порівнянь замірів із різних періодів.

Актуальність вивчення соціальної підтримки онлайн як окремого явища

Незважаючи на всі перелічені вище труднощі, притаманні академічному дискурсу навколо поняття «соціальна підтримка онлайн» та збору емпіричних даних про цю підтримку на сайтах соціальних мереж, дослідження соціальної підтримки в онлайн-контекстах є актуальним і заслуговує на увагу наукової спільноти.

Важливість сайтів соціальних мереж для людської взаємодії важко переоцінити. Вони дали змогу переосмислити комунікацію між людьми (K. Y. Lin & Lu, 2011), те, як вони презентують себе іншим (Orsatti & Riemer, 2015) та навіть як формують свою картину світу (Bail et al., 2018). Сьогодні щоденна аудиторія сервісів соціальних мереж вимірюється мільярдами осіб (Ang, 2021). Завдяки своїй безпрецедентній доступності ССМ за короткий час стали одним із найбільших медіумів для людської комунікації та, відповідно, обміну соціальною підтримкою. Пандемія SARS-CoV-2 стала черговим підтвердженням того, що в повсякденному житті багатьох людей соціальні мережі є справді незамінним інструментом.

Тема ефективності соціальної підтримки, наданої онлайн, порівняно з соціальною підтримкою, наданою в «традиційному» форматі, фігурує в багатьох дослідженнях (Benoit & DiTommaso, 2020; Cole et al., 2017; Indian & Grieve, 2014; Trepte, Dienlin, & Reinecke, 2015). Однак незалежно від того, яка з підтримок виявиться «кращою», найголовніше під час їх вивчення розглядати соціальну підтримку онлайн на одному рівні з «первинним» концептом соціальної підтримки, тобто не як дериватив традиційної соціальної підтримки, а її повноцінну альтернативу.

Подібно до того, як кіберпростір кардинально відрізняється від фізичного простору (роль однієї із засадничих характеристик фізичного простору відстань у кіберпросторі майже повністю нівельовано, а вимір часу є значно стиснутим), соціальна підтримка онлайн є самодостатнім феноменом, який має достатньо унікальних властивостей, щоб бути виділеним у власну таксономічну одиницю. ССМ надають не просто ще один канал для вираження того, що раніше існувало лише офлайн, вони також зумовлюють нові форми людської комунікації, прямих аналогів яких немає в інших комунікаційних медіумах (Carr, Wohn, & Hayes, 2016).

Ілюстрацією цього твердження може слугувати вже згаданий перелік особливостей соціальних мереж, зокрема поширеність функції, яка найчастіше знаходить втілення через кнопку «Подобається» (також відома як «лайк»). Технічною назвою такої функції є «паралінгвістичний цифровий механізм» (англ. paralinguistic digital affordance). Це поняття позначає «сигнал у соціальних мережах, який полегшує спілкування та взаємодію без будь-якого конкретного словесного посилу, пов'язаного з їхніми значеннями» (Wohn, Carr, & Hayes, 2016). Імплементацію можливостей обмінюватися цими сигналами можна знайти на всіх великих ССМ. Декілька досліджень сприйняття користувачами отримання «лайків» у соцмережах показали, що ці цифрові механізми є валідним способом обміну соціальною підтримкою (Wohn, Carr, & Hayes, 2016).

Як ще один приклад унікальної характеристики медіуму соціальних мереж у контексті здобуття та надання соціальної підтримки можна навести те, що сайти соціальних мереж зводять додаткову вартість (англ. marginal cost) збільшення аудиторії будь-якого повідомлення майже до нуля: кожен публічний пост має шанс бути побаченим як десятком, так і десятьма тисячами користувачів (Jensen & Helles, 2016); зняття цього фундаментального обмеження для людської взаємодії потенційно відкриває шлях до цілком нових динамік обміну підтримкою.

Ці та інші ознаки ССМ доводять корисність відокремлення терміна «соціальна підтримка онлайн» від поняття соціальної підтримки. Незважаючи на об'єктивні складнощі у створенні валідних визначень «соціальної підтримки онлайн» та надійних і культурно релевантних інструментів для її вимірювання, розуміння цього явища є важливим для майбутнього досліджень соціальної підтримки.



Висновки

Соціальна підтримка онлайн є епістемологічно цінним поняттям, яке, однак, перебуває на ранніх стадіях розвитку та характеризується великим набором різноманітних і подекуди суперечливих поглядів на власну концептуалізацію та операціоналізацію.

Незважаючи на те, що сайти соціальних мереж уже пройшли фазу найбільш бурхливого росту, їхній ландшафт і далі стрімко змінюється, і, оскільки аудиторія інтернету поповнюється, є істотні підстави вважати, що темп змін найближчим часом не сповільниться. Як і середовище, в якому вони існують (інтернет загалом), соціальні мережі розвиваються непослідовно, реагуючи на комплексний набір стимулів, скеровані як прагненнями та цінностями своїх власників, так і запитами ширшого суспільства.

Багатогранність і плинність соціальних мереж та перешкоди, з якими дослідники й дослідниці стикаються під час спроб отримати надійні дані про їхнє користування, створюють чимало труднощів для сфери дослідження соціальної підтримки. Однак це труднощі, адресування яких є необхідним у контексті того, наскільки сильно соціальні мережі вплинули на суспільства по всьому світу та наскільки значним є потенціал їхнього впливу в найближчому майбутньому.

На головній сторінці свого персонального вебсайту Мойра Берк, штатна дослідниця Facebook, про яку згадано вище, стверджує, що її з колегами робота вплинула на те, як функціонує стрічка новин на сервісі, а також на те, які інструменти приватності він надає (Burke, 2021). Facebook щомісяця користуються майже три мільярди людей, а в Україні, відповідно до даних за липень 2021 року, аудиторія Facebook дорівнювала 16 мільйонам (PlusOne, 2021). Ці числа демонструють, що інвестування зусиль у розвиток чітко артикульованих, доказових визначень соціальної підтримки та її складників, а також надійних і культурно чутливих інструментів вимірювання соціальної підтримки в контексті соціальних мереж може бути вагомим внеском у забезпечення гармонійніших та емоційно продуктивніших онлайн-просторів, а також сприятиме поліпшенню ментального благополуччя онлайн-спільноти.



Список використаної літератури

1. PlusOne. (2021). Facebook та Instagram в Україні.

2. Andalibi, N., Ozturk, P., & Forte, A. (2017). Sensitive Self-disclosures, Responses, and Social Support on Instagram: The Case of Depression. In Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (pp. 1485-1500).

3. Ang, C. (2021). Ranked: The World's Most Popular Social Networks, and Who Owns Them. Visual Capitalist.

4. Avdeeff, M.K. (2021). TikTok, Twitter, and Platform-Specific Technocultural Discourse in Response to Taylor Swift's LGBTQ+ Allyship in `You Need to Calm Down.' Contemporary Music Review, 40(1), 78-98.

5. Bail, C.A., Argyle, L.P, Brown, T.W., Bumpus, J.P, Chen, H., Hunzaker, M. B.F., Lee, J., Mann, M., Merhout, F., & Volfovsky, A. (2018). Exposure to opposing views on social media can increase political polarization. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(37), 9216-9221.

6. Benoit, A., & DiTommaso, E. (2020). Attachment, loneliness, and online perceived social support. Personality and Individual Differences, 167, 110-230.

7. Borrelli, B., Endrighi, R., Quintiliani, L.M., Hughes, R.B., & Pagoto, S. (2021). Facebook usage, participation patterns, and social support from Facebook activity among smokers with mobility impairments. Translational Behavioral Medicine, 11(3), 882-890.

8. Boyd, D.M., & Ellison, N.B. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), 210-230.

9. Burke, M. (2021). Moira Burke Homepage. Burke, M., & Kraut, R.E. (2016). The Relationship Between Facebook Use and Well-Being Depends on Communication Type and Tie Strength. Journal of Computer-Mediated Communication, 21(4), 265-281.

10. Carr, C.T., Wohn, D.Y., & Hayes, R.A. (2016). As social support: Relational closeness, automaticity, and interpreting social support from paralinguistic digital affordances in social media. Computers in Human Behavior, 62, 385-393.

11. Choudhury, M. De, & De, S. (2014). Mental Health Discourse on reddit: Self-Disclosure, Social Support, and Anonymity. In Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (pp. 72-80).

12. Cole, D.A., Nick, E.A., Zelkowitz, R.L., Roeder, K.M., & Spinelli, T. (2017). Online Social Support for Young People: Does It Recapitulate In-person Social Support; Can It Help? Computers in Human Behavior, 68, 456-64.

13. Dean, B. (2021). Social Network Usage & Growth Statistics: How Many People Use Social Media in 2021? Backlinko.

14. Facebook Research Homepage. (2021). Facebook Research.

15. Farr, C. (2019). Instagram cracks down on “miraculous” weight loss posts. CNBC

16. Fingas, J. (2021). YouTube will hide dislike counts for all videos. Engadget.

17. Frison, E., Bastin, M., Bijttebier, P., & Eggermont, S. (2019). Helpful or Harmful? The Different Relationships Between Private Facebook Interactions and Adolescents' Depressive Symptoms. Media Psychology, 22(2), 244-272.

18. Ganesh, B., & Bright, J. (2020). Countering Extremists on Social Media: Challenges for Strategic Communication and Content Moderation. Policy & Internet, 12(1), 6-19.

19. Giota, K.G., & Kleftaras, G. (2014). The Discriminant Value of Personality, Motivation, and Online Relationship Quality in Predicting Attraction to Online Social Support on Facebook. International Journal of Human-Computer Interaction, 30(12), 985-994.

20. Han, X., Han, W., Qu, J., Li, B., & Zhu, Q. (2019). What happens online stays online? Social media dependency, online support behavior and offline effects for LGBT. Computers in Human Behavior, 93, 91-98.

21. Heaney, C., & Israel, B. (2008). Social Networks and Social Support. In K. Glanz, B.K. Rimer, & K. Viswanath (Eds.), Health Behavior and Health Education: Theory, Research, and Practice (pp. 189-210). Jossey-Bass.

22. Indian, M., & Grieve, R. (2014). When Facebook is easier than faceto-face: Social support derived from Facebook in socially anxious individuals. Personality and Individual Differences, 59, 102-106.

23. Jensen, K.B., & Helles, R. (2016). Speaking into the system: Social media and many-to-one communication. European Journal of Communication, 32(1), 16-25.

24. Johannes, N., Nguyen, T., Weinstein, N., & Przybylski, A.K. (2021). Objective, Subjective, and Accurate Reporting of Social Media Use: No Evidence That Daily Social Media Use Correlates With Personality Traits, Motivational States, or Well-Being. Technology, Mind, and Behavior, 2(2).

25. John, N.A., & Nissenbaum, A. (2018). An agnotological analysis of APIs: or, disconnectivity and the ideological limits of our knowledge of social media. The Information Society, 35(1), 1-12.

26. Kim, H. (2014). Enacted Social Support on Social Media and Subjective Well-being. International Journal of Communication, 8, 2340-2342.

27. Krдmer, N. C., Rцsner, L., Eimler, S. C., Winter, S., & Neubaum, G. (2014). Let the Weakest Link Go! Empirical Explorations on the Relative Importance of Weak and Strong Ties on Social Networking Sites. Societies, 4(4), 785-809.

28. Lampinen, A., Tamminen, S., & Oulasvirta, A. (2009). “All my people right here, right now”: Management of group copresence on a social networking site. In Proceedings of the ACM 2009 International Conference on Supporting Group Work (pp. 281-290).

29. Li, X., Chen, W., & Popiel, P. (2015). What happens on Facebook stays on Facebook? The implications of Facebook interaction for perceived, receiving, and giving social support. Computers in Human Behavior, 51 (PA), 106-113.

30. Lin, K.Y., & Lu, H.P. (2011). Why people use social networking sites: An empirical study integrating network externalities and motivation theory. Computers in Human Behavior, 27(3), 1152-1161.

31. Lin, X., Zhang, D., & Li, Y. (2016). Delineating the dimensions of social support on social networking sites and their effects: A comparative model. Computers in Human Behavior, 58, 421-430.

32. Liu, C., & Ma, J. (2018). Social support through online social networking sites and addiction among college students: The mediating roles of fear of missing out and problematic smartphone use. Current Psychology, 39(6), 1892-1899.

33. Liu, C.-Y., & Yu, C.-P (2013). Can Facebook Use Induce Well Being? Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16(9), 674-678.

34. Manago, A. M., Taylor, T., & Greenfield, P M. (2012). Me and my 400 friends: The anatomy of college students' Facebook networks, their communication patterns, and well-being. Developmental Psychology, 48(2), 369-380.

35. McCloskey, W., Iwanicki, S., Lauterbach, D., Giammittorio, D., & Maxwell, K. (2015). Are Facebook “Friends” Helpful? Development of a Facebook-Based Measure of Social Support and Examination of Relationships Among Depression, Quality of Life, and Social Support. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18(9), 499-505.

36. Meng, J., Martinez, L., Holmstrom, A., Chung, M., & Cox, J. (2017). Research on Social Networking Sites and Social Support from 2004 to 2015: A Narrative Review and Directions for Future Research. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 20(1), 44-51.

37. Mohd Roffeei, S.H., Abdullah, N., & Basar, S.K.R. (2015). Seeking social support on Facebook for children with Autism Spectrum Disorders (ASDs). International Journal of Medical Informatics, 84(5), 375-385.

38. Mustafa, H. R., Short, M., & Fan, S. (2015). Social Support Exchanges in Facebook Social Support Group. Procedia Social and Behavioral Sciences, 185, 346-351.

39. Myrick, J.G., Holton, A.E., Himelboim, I., & Love, B. (2015). #Stupidcancer: Exploring a Typology of Social Support and the Role of Emotional Expression in a Social Media Community. Health Communication, 31(5), 596-605.

40. Orsatti, J., & Riemer, K. (2015, May 29). Identity-making: A Multimodal Approach for Researching Identity in Social Media. In ECIS 2015 Completed Research Papers. Paper 140.

41. Panek, E.T., Nardis, Y., & Konrath, S. (2013). Mirror or Megaphone?: How relationships between narcissism and social networking site use differ on Facebook and Twitter. Computers in Human Behavior, 29(5), 2004-2012.

42. Park, J., Lee, D.S., Shablack, H., Verduyn, P., Deldin, P., Ybarra, O., Jonides, J., & Kross, E. (2016). When perceptions defy reality: The relationships between depression and actual and perceived Facebook social support. Journal of Affective Disorders, 200, 37-44.

43. Perez, S. (2021). Facebook and Instagram will now allow users to hide `Like' counts on posts. TechCrunch.

44. Phillips, S. (2020). TikTok is finally investigating pro-eating disorder content. Thred.

45. Robertson, A., & Peters, J. (2021). What is the metaverse, and do I have to care? The Verge.

46. Romano, A. (2018). Cambridge Analytica's Facebook breach was a wake-up call, not a hack. Vox.

47. Rui, J.R., Chen, Y., & Damiano, A. (2013). Health Organizations Providing and Seeking Social Support: A Twitter-Based Content

48. Analysis. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16(9), 669-673.

49. Siberling, A. (2021). TikTok reached 1 billion monthly active users. TechCrunch.

50. Tang, J.H., Chen, M.C., Yang, C.Y., Chung, T.Y., & Lee, A. (2016). Personality traits, interpersonal relationships, online social support, and Facebook addiction. Telematics and Informatics, 33(1), 102-108.

51. Teenagers ditching Facebook for messenger apps. (2013). Today.

52. Tifferet, S. (2020). Gender Differences in Social Support on Social Network Sites: A Meta-Analysis. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 23(4), 199-209.

53. Trepte, S., Dienlin, T., & Reinecke, L. (2015). Influence of Social Support Received in Online and Offline Contexts on Satisfaction With Social Support and Satisfaction With Life: A Longitudinal Study. Media Psychology, 15(1), 74-105.

54. Vasalou, A., Joinson, A. N., & Courvoisier, D. (2010). Cultural differences, experience with social networks and the nature of “true commitment” in Facebook. International Journal of Human-Computer Studies, 65(10), 719-728.

55. Verbeij, T., Pouwels, J. L., Beyens, I., & Valkenburg, P M. (2021). The accuracy and validity of self-reported social media use measures among adolescents. Computers in Human Behavior Reports, 3.

56. Wattenhofer, M., Wattenhofer, R., & Zhu, Z. (2012). The YouTube Social Network. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 6(1), 354-361.

57. What Facebook gutting Crowd Tangle means for misinformation. (2021). First Draft.

58. Wohn, D.Y., Carr, C.T., & Hayes, R.A. (2016). How Affective Is a “Like”? The Effect of Paralinguistic Digital Affordances on Perceived Social Support. Cyberpsychology Behavior, and Social Networking, 19(9), 562-566.

59. Yoo, J. (2012). Exploring Cross-Cultural Differences in SelfPresentation and Self-Disclosure in Social Networking Sites: A Comparison of Korean and American SNS Users. SSRN Electronic Journal, 1(2), 77-118.

60. Zimet, G.D., Dahlem, N.W., Zimet, S.G., & Farley, G.K. (1988). The Multidimensional Scale of Perceived Social Support. Journal of Personality Assessment, 32(1), 30-41.



References

1. Andalibi, N., Ozturk, P, & Forte, A. (2017). Sensitive Self-disclosures, Responses, and Social Support on Instagram: The Case of #Depression. In Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (pp. 1485-1500).

2. Ang, C. (2021). Ranked: The World's Most Popular Social Networks, and Who Owns Them. Visual Capitalist.

3. Avdeeff, M.K. (2021). TikTok, Twitter, and Platform-Specific Technocultural Discourse in Response to Taylor Swift's LGBTQ+ Allyship in `You Need to Calm Down.' Contemporary Music Review, 40(1), 78-98.

4. Bail, C.A., Argyle, L.P., Brown, T.W., Bumpus, J.P., Chen, H., Hunzaker, M.B. F., Lee, J., Mann, M., Merhout, F., & Volfovsky, A. (2018). Exposure to opposing views on social media can increase political polarization. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(37), 9216-9221.

5. Benoit, A., & DiTommaso, E. (2020). Attachment, loneliness, and online perceived social support. Personality and Individual Differences, 167, 110-230.

6. Borrelli, B., Endrighi, R., Quintiliani, L.M., Hughes, R.B., & Pagoto, S. (2021). Facebook usage, participation patterns, and social support from Facebook activity among smokers with mobility impairments. Translational Behavioral Medicine, 11(3), 882-890.

7. Boyd, D.M., & Ellison, N.B. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. Journal of ComputerMediated Communication, 13(1), 210-230.

8. Burke, M. (2021). Moira Burke Homepage.

9. Burke, M., & Kraut, R.E. (2016). The Relationship Between Facebook Use and Well-Being Depends on Communication Type and Tie Strength. Journal of Computer-Mediated Communication, 21(4), 265-281.

10. Carr, C.T., Wohn, D.Y., & Hayes, R.A. (2016). As social support: Relational closeness, automaticity, and interpreting social support from paralinguistic digital affordances in social media. Computers in Human Behavior, 62, 385-393.

11. Choudhury, M. De, & De, S. (2014). Mental Health Discourse on reddit: Self-Disclosure, Social Support, and Anonymity. In Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (pp. 72-80).

12. Cole, D.A., Nick, E.A., Zelkowitz, R.L., Roeder, K. M., & Spinelli, T. (2017). Online Social Support for Young People: Does It Recapitulate In-person Social Support; Can It Help? Computers in Human Behavior, 65, 456-64.

13. Dean, B. (2021). Social Network Usage & Growth Statistics: How Many People Use Social Media in 2021? Backlinko.

14. Facebook Research Homepage. (2021). Facebook Research.

15. Farr, C. (2019). Instagram cracks down on “miraculous” weight loss posts. CNBC.

16. Fingas, J. (2021). YouTube will hide dislike counts for all videos. Engadget.

17. Frison, E., Bastin, M., Bijttebier, P, & Eggermont, S. (2019). Helpful or Harmful? The Different Relationships Between Private Facebook Interactions and Adolescents' Depressive Symptoms. Media Psychology, 22(2), 244-272.

18. Ganesh, B., & Bright, J. (2020). Countering Extremists on Social Media: Challenges for Strategic Communication and Content Moderation. Policy & Internet, 12(1), 6-19.

19. Giota, K.G., & Kleftaras, G. (2014). The Discriminant Value of Personality, Motivation, and Online Relationship Quality in Predicting Attraction to Online Social Support on Facebook. International Journal of Human-Computer Interaction, 30(12), 985-994.

20. Han, X., Han, W., Qu, J., Li, B., & Zhu, Q. (2019). What happens online stays online? Social media dependency, online support behavior and offline effects for LGBT. Computers in Human Behavior, 93, 91-98.

21. Heaney, C., & Israel, B. (2008). Social Networks and Social Support. In K. Glanz, B.K. Rimer, & K. Viswanath (Eds.), Health Behavior and Health Education: Theory, Research, and Practice (pp. 189-210). Jossey-Bass.

22. Indian, M., & Grieve, R. (2014). When Facebook is easier than faceto-face: Social support derived from Facebook in socially anxious individuals. Personality and Individual Differences, 59, 102-106.

23. Jensen, K.B., & Helles, R. (2016). Speaking into the system: Social media and many-to-one communication. European Journal of Communication, 32(1), 16-25.

24. Johannes, N., Nguyen, T., Weinstein, N., & Przybylski, A. K. (2021). Objective, Subjective, and Accurate Reporting of Social Media Use: No Evidence That Daily Social Media Use Correlates With Personality Traits, Motivational States, or Well-Being. Technology, Mind, and Behavior, 2(2).

25. John, N.A., & Nissenbaum, A. (2018). An agnotological analysis of APIs: or, disconnectivity and the ideological limits of our knowledge of social media. The Information Society, 25(1), 1-12

26. Kim, H. (2014). Enacted Social Support on Social Media and Subjective Well-being. International Journal of Communication, 8, 2340-2342.

27. Krдmer, N.C., Rцsner, L., Eimler, S.C., Winter, S., & Neubaum, G. (2014). Let the Weakest Link Go! Empirical Explorations on the Relative Importance of Weak and Strong Ties on Social Networking Sites. Societies, 4(4), 785-809.

28. Lampinen, A., Tamminen, S., & Oulasvirta, A. (2009). “All my people right here, right now”: Management of group copresence on a social networking site. In Proceedings of the ACM 2009 International Conference on Supporting Group Work (pp. 281-290).

29. Li, X., Chen, W., & Popiel, P. (2015). What happens on Facebook stays on Facebook? The implications of Facebook interaction for perceived, receiving, and giving social support. Computers in Human Behavior, 51(PA), 106-113. https://doi.org/10.1016/J. CHB.2015.04.066

30. Lin, K.Y, & Lu, H.P. (2011). Why people use social networking sites: An empirical study integrating network externalities and motivation theory. Computers in Human Behavior, 27(3), 1152-1161.

31. Lin, X., Zhang, D., & Li, Y. (2016). Delineating the dimensions of social support on social networking sites and their effects: A comparative model. Computers in Human Behavior, 58, 421-430.

32. Liu, C., & Ma, J. (2018). Social support through online social networking sites and addiction among college students: The mediating roles of fear of missing out and problematic smartphone use. Current Psychology, 39(6), 1892-1899.

...