# 数字成瘾（Digital Addiction） ## 概念与范围 指对数字设备与在线平台使用出现失控、耐受与戒断样反应的行为模式，影响功能与健康。涵盖社交媒体过度使用、短视频/游戏/信息流依赖，与[[FOMO]]、[[信息过载综合征]]共病。 ## 流行病学与风险 - 高风险：青少年与年轻成年人、睡眠不足群体、算法强化暴露者。 - 环境：推送密度、可变比率奖励、无尽滚动与自动播放。 ## 症状与功能损害 - 情绪：焦虑、空虚、烦躁；停止使用时不适与渴求。 - 行为：使用时长与频次攀升、失败的自控尝试、忽视线下责任与关系。 - 生理与认知：睡眠剥夺、注意波动、工作学习效率下降。 ## 机制模型 - 行为成瘾框架：奖励-习惯-强迫转移；多巴胺预测误差与情境线索增强；耐受与戒断样表现。 - 算法与界面：可变比率强化、社会线索与成就线索；界面降低摩擦（滑动/自动播放）诱发持续使用。 - 个体差异：冲动性、寻求新奇、不确定性不耐受；压力与情绪调节困难作为促进因素。 ## 量表与客观测量 - SAS-SV、IAT（互联网成瘾测试）、SMDS（社交媒体障碍量表）。 - 客观：使用时长、夜间使用占比、会话间隔、多平台并行度；睡眠与心率变异。 ## 研究前沿 - 纵向证据：过度使用与抑郁/焦虑联动，但存在双向因果。 - 微随机化与JITAI：通知治理、界面摩擦与自控提示有效降低过度使用与夜间使用。 - 共病网络：与[[FOMO]]、[[睡眠剥夺相关症候群]]、[[负面新闻暴露综合征]]交互促进。 ## 干预与实践 - 个人层：数字排毒的结构化版本（分时段/分平台）；正念与情绪调节训练；目标替代与线下社会支持。 - 工具与平台：会话限时与强提醒、批量通知与内容多样化、隐藏成就线索；可视化使用反馈。 - 组织与政策：学校与职场的使用规范、夜间通知限制、透明算法与用户选择权。 ## 方法学与评估 - 设计：面板与EMA、微随机化试验、AB/多臂试验；因果推断结合工具变量。 - 指标：量表+行为日志+睡眠/心率变异；中介分析（情绪调节→过度使用→功能损害）。 ## 参考文献（选） - Griffiths, M. (2005–2020). Behavioral addiction framework. - Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2017). Social networking addiction. - Elhai, J. D., et al. Smartphone overuse, anxiety and depression.