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本研究针对社交媒体用户日益增长的在线自我呈现(online self-presentation)现象，创新性地整合社会比较理论(social comparison theory)和错失恐惧(FOMO)双中介机制，结合社交网络类型(social network type)的调节作用，揭示了社交媒体暴露(social media exposure)影响用户自我呈现欲望的心理路径。通过367名美国用户的调查数据，研究发现频繁接触社交媒体会引发上行社会比较(upward social comparison)和FOMO，进而促进自我呈现行为，且陌生人主导网络(stranger-dominated networks)中的效应更强。该研究为理解数字身份构建提供了新视角，对用户心理健康管理和企业精准营销具有实践价值。
在数字时代，社交媒体已成为人们展示自我的重要舞台。每天，数以亿计的用户精心编辑照片、斟酌文字，试图在虚拟世界塑造理想形象。这种被称为"在线自我呈现"(online self-presentation)的现象背后，隐藏着复杂的心理驱动机制。然而现有研究对社会比较、错失恐惧(Fear of Missing Out, FOMO)等关键因素如何共同影响自我呈现行为仍缺乏系统解释，特别是不同社交网络类型是否会产生差异化影响尚不明确。
针对这一研究空白，Yeungnam University的研究团队在《BMC Psychology》发表了一项开创性研究。研究人员采用问卷调查法，通过亚马逊土耳其机器人(Amazon Mechanical Turk)平台招募367名18-49岁的美国社交媒体用户，运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)分析数据。研究特别关注了用户社交网络中熟人(friend-dominated)与陌生人(stranger-dominated)的比例差异，通过计算实际线下朋友与总好友数的比值将网络类型操作化为二分变量。
研究发现社交媒体暴露会通过两条心理路径驱动自我呈现：一是激发上行社会比较(upward social comparison)，当用户频繁接触他人精心策划的内容时，会不自觉地将自己与"过得更好"的他人比较；二是加剧FOMO体验，担心错过他人精彩生活的焦虑促使他们更积极地展示自我。更值得关注的是，网络类型起着关键调节作用——在陌生人主导的网络中，FOMO对自我呈现的驱动效应比熟人网络强42.5%，因为陌生人缺乏对用户真实情况的了解，更易被精心设计的形象所影响。
从方法论看，研究采用标准化量表测量核心构念：使用Ross等人的量表评估社交媒体暴露频率，Gibbons和Buunk的问卷测量上行社会比较倾向，Przybylski等开发的FOMO量表捕捉错失恐惧，Kim和Chan的指标衡量自我呈现欲望。通过验证性因子分析(CFA)确保量表的信效度，所有构念的组合信度(CR)均大于0.8，平均变异抽取量(AVE)超过0.5的标准。
研究结果部分呈现三个关键发现：首先，社交媒体暴露对自我呈现欲望的总效应达0.283(p<0.001)，证实假设1；其次，社会比较(β=0.171)和FOMO(β=0.194)的双中介路径均显著，支持假设2和4；第三，社会比较与FOMO存在强关联(β=0.448)，验证假设3。最具启示的是网络类型的调节效应(β=-0.425)，如图2所示，陌生人网络中的用户表现出更强烈的"炫耀性自我呈现"倾向。
讨论部分指出，该研究首次将社会比较理论与FOMO框架整合，揭示了数字环境中的自我呈现机制。理论贡献体现在三方面：一是拓展了社会比较理论在数字身份构建中的应用；二是明确了网络类型的边界条件；三是开发了可量化分析的心理路径模型。实践层面，研究建议用户应警惕社交媒体使用强度，企业可针对不同网络类型用户设计差异化营销策略——对陌生人网络用户可强调产品的"形象提升"价值，而对熟人网络用户则应侧重"真实共享"体验。
研究也存在一定局限，如样本局限于美国年轻群体，未来可扩大文化多样性研究；横断面设计难以确定因果关系，建议采用纵向追踪；未区分平台特性差异，后续可比较Instagram等图像平台与WhatsApp等通讯工具的差异效应。这些发现为理解数字时代的自我呈现心理学开辟了新视角，对构建健康的网络社交环境具有重要指导意义。
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