朋友圈里越活跃的人，活得越久？

本文来自微信公众号：果壳（ID：Guokr），作者：邓潇斐，原文标题：《想要延年益寿？多出门，多发朋友圈》，头图来源：IC photo

你是不是有这样的体会，在微信这样的社交通讯软件与平台上，我们身边人的“晒生活”频率是不一样的：有些人堪称“刷屏王”，出街购物，旅游远足，甚至家里宠物的一举一动都要昭示天下，动辄就是九宫格连图。可另一种人则是“潜水王”，最新一条朋友圈恨不得追溯到今年春节跨年时发的愿景加鸡汤，再上一条…..是前年春节时的愿景加鸡汤。

社交媒体迷恋，已经被社会心理研究者认为具有很高的危害性 |  https://www.slashgeek.net

过分喜欢在社交媒体上展示自我，热衷建立一个“完美人设”的行为，当然可以被看做一种身份焦虑和移动网络时代的自恋倾向。但频繁发布朋友圈动态就没有一点好处吗？

当然有！

虽然长久以来，许多社会心理学家已经形成了一种定见：成功丰富的现实社交能够有效改善我们的健康状况，降低疾病风险，而虚拟社交却是一种“画饼充饥”的行为，过度沉溺其中只会放大我们的孤独，无益身心健康。不过，随着研究深入，这种黑白分明的论断正在逐渐被推翻，部分网络虚拟社交行为，很可能和现实社交一样有益；但同时，一些全新的危害也在浮出水面。

发张图，加个陌生人，养生很简单！

早在2016年10月，美国东北大学网络科学研究所的威廉.R.霍布斯（William R Hobbs）和他的研究团队，就在美国科学院院刊 （PNAS） 发表了一篇研究论文《在线社交整合与死亡风险降低有关》。他得出了一个惊人的结论：在控制了其他影响因素后，朋友圈的活跃度与死亡率呈现负相关。也就是说，在社交网络上越活跃的人，死亡的风险越低。

霍布斯和他的团队，分析了国外著名社交应用facebook上12,689,047名用户的资料和6个月内网络交友情况，并在两年的随访中记录其健康状况。作为对照组，霍布斯仔细研究了全体加州登记选民的健康记录，在对性别、年龄和种族数据进行修正后，他发现，与facebook用户相比，拒绝参与网络社交的人群，其死亡风险要高12%。

有鉴于此，霍布斯在论文中提出了自己论断：更多的社会支持和社交网络融合可以为人类带来更好的身体健康结果。例如，社交融合是一种健康行为，通过它可以提高免疫力、减少一些特定疾病的发病率。但是，以前所有这些活动都是在现实世界中面对面的社交互动中进行的，那么网络社交互动是否能起到同样的作用呢？答案并非是一个简单的“是”。

霍布斯发现，网络社交的增加与死亡降低的风险，并不是单纯的线性关系：喜欢频繁出击，对陌生人发起交友请求，并不能够降低死亡风险，甚至主动交友过于频繁所增添的健康风险，和在社交网络上拒绝沟通的水平一样高。

相反，喜欢接纳陌生人交友请求，则显示与低死亡风险密切相关。在对照组中，最常接纳陌生人交友请求的人群，比起完全不接受陌生人邀约的对照组，平均死亡风险要低整整66%。

原文献（Hobbs et al., 2016）

那么，哪种类型的网络交流最有助于降低死亡风险呢，霍布斯的研究涉及了四种常见的互动方式：更新状态，发照片，发文字和打标签（类似QQ中的好友印象）。

色彩越趋向红色，死亡风险越高；反之越趋向蓝色，死亡风险越低 | 原文献（Hobbs et al., 2016）

研究的结果发现，发布状态越频繁，死亡风险越高；而发布照片越频繁，则死亡风险越低。那些更新很多照片但是不怎么发状态的人，死亡风险只有平均水平的70%。而发布文字和打标签的频率与死亡风险没有相关性。

原因何在？霍布斯推测说，之所以出现这种现象，可能是因为喜欢发照片视频的社交网络用户，在现实中也是积极的社交活动参与者，毕竟你只有出门旅游、消费和聚会后，才能拍摄出那些能够放在社交媒体上的视觉素材，哪怕仅仅是为了炫耀。

当然，在社交媒体上积极发布视觉信息，当然能带来更多的社交互动，与拓展新社交关系的机会。纽约州立大学布法罗分校传媒学院的专家们，曾经对超过2000名12至28岁的青少年Facebook用户进行调研，发现他们选择通过陌生人好友邀请的首要因素，第一是对方头像的外表魅力度，第二就是对方更新照片的频率。无论是自己的好友，还是新近要求互关的陌生人，被测试者对日更照片超过2.16张的用户，打出的综合评定分数明显高于日更低于这个数字的对照组。更新照片越频繁的用户，也会倾向于被和“有趣”“外向”“友善”“异性缘良好”等正向评价标签联系紧密。

许多心理学家分析，频繁发推却不发图像的的特朗普，心理状况非常堪忧 | https://www.mercurynews.com

 反过来说，如果某个用户频繁更新自己社交账户的文字信息，却不发布任何视觉图像，那么原因很可能是实际生活中遭遇了挫折，如果不能够妥善处理的话可能会对身心健康造成不良后果。

不社交，小心染上这些病

不满足的霍布斯，还试图进一步从数据中筛查出，缺乏线上与线下社交的人群，更容易罹患哪些疾病，结果令人惊愕：他们更有可能死于自杀（抑郁）、滥用药物和心血管疾病。当然，这个现象可能由社会经济地位差异来解释一部分，因为能够使用社交媒体的社会人群，与不使用社交媒体的人之间，在社会地位和经济状况上存在差异。例如处于社会底层的“隐形贫困族”，就是一个无论在现实还是网络中信息发布量都最小，也缺乏任何形式社交的族群。不过霍布斯发现，即使在经济收入水平较高的社会群体中，因社交差异而导致的死亡风险差异，仍然存在。

原文献（Hobbs et al., 2016）

不仅如此，保持积极的社交，哪怕是网络社交，无论对于年轻人，还是耄耋之年的老人，对改善健康都有积极的意义。

 2007年爱丁堡大学心理学系发布了一项横跨70多年的纵向研究，他们收集了550名志愿者在1932年（11岁）和2001年（80岁）的智力测试结果，试图找到能够影响晚年认知水平的因素。结果发现，在排除了性别、受教育程度和社会等级等变量后，孤独感是唯一可以预测参与者在80岁时智商的因素，孤独感越高，智力表现越低。脑影像结果显示，孤独的老年人大脑中的淀粉样蛋白沉淀的水平更高，而过多的淀粉样蛋白沉淀是阿尔兹海默症的一个核心生理指标。

Donovan N J, Okereke O I, Vannini P, et al. Association of higher cortical amyloid burden with loneliness in cognitively normal older adults

相反，社交圈子越大越丰富的老人，越不容易得阿尔兹海默症，在认知表现中也更好。这表明孤独可能会影响我们大脑清除垃圾和负担的能力。

不仅仅是老年人，孤独诱发的抑郁情绪在青少年和成年女性中表现得同样突出。有研究就指出，缺乏人际交往的成年女性的抑郁症状比社交状态正常女性要高出整整73%。

警惕！会传染的孤独

那么，积极投身网络社交，接纳新朋，频繁发图互动是不是就解决问题了？当然不是。

芝加哥大学心理学系教授约翰·卡丘波（John Cacioppo）和他的同事就验证了孤独在社交网络中的传染性。他们首先发现，孤独的人喜欢和同样孤独的人待在一起，他们总是喜欢抱团待在社交网络的边缘地带，不喜欢跟外向开放，在社交网络上充当“关系网结点”的用户交流或接近。

更重要的是，研究者惊奇地发现，随着时间推移，孤独会像传染病一样在社交网络中逐步蔓延，最远可以传递三级，即传给朋友的朋友的朋友；而原本孤独的人，会随着时间推移变得越来越孤独。

孤独在1019个人组成的社交网络中传播，黄色点代表孤独0-1天被传染，绿色点代表2天被传染，蓝色点代表3天及以上; 红线代表兄弟姐妹，黑线代表朋友和配偶 | Holt-Lunstad J, Smith T B, Baker M, et al. Loneliness and social isolation as risk factors for mortality

孤独可能具备传染性，这一结果颠覆了我们以往的认知和生活经验。一种解释是，可能感到孤独的人主动削减了社交需求，使得与他社交关系最密切的人也被动减少了社交互动，从而增强了孤独体验，但具体这个假说是否成立，还有待进一步研究。

所以说，如果你是一个孤独的人，想要试图打破孤独带来的桎梏，那么你首先需要的并不是单纯增加互动频率，而是走出社交舒适圈的勇气，尝试“破冰”——去结交那些在社交中和自己风格不同，更加外向的人，从而斩断这条不断蔓延的孤独传染链。

参考文献

[1]Holt-Lunstad J, Smith T B, Baker M, et al. Loneliness and social isolation as risk factors for mortality: a meta-analytic review[J]. Perspectives on psychological science, 2015, 10(2): 227-237.

[2]Cacioppo J T, Fowler J H, Christakis N A. Alone in the crowd: the structure and spread of loneliness in a large social network[J]. Journal of personality and social psychology, 2009, 97(6): 977.

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[10] Hobbs, W. R., Burke, M., Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2016). Online social integration is associated with reduced mortality risk[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(46), 12980-12984.

本文来自微信公众号：果壳（ID：Guokr），作者：邓潇斐