Ustahimilivu wa dhiki (Distress Tolerance, DT) ni uwezo ambao mtu anajiona kuwa nao wa kubaki katika uzoefu mgumu, kama vile hisia hasi, mvutano wa ndani au usumbufu wa kimwili, bila kukimbilia mara moja kuepuka, kukandamiza au kutumia mikakati mingine isiyofaa ya udhibiti. Utafiti huu ulichunguza ikiwa DT inaweza kuzingatiwa si tu kama sifa ya kisaikolojia iliyo ndani ya mtu, bali pia kama dhana inayohusiana na uzoefu wa kijamii wa nje ya mtandao na mtandaoni. Kwa washiriki 252 wenye umri wa 18–85 waliopatikana nchini Italia kupitia dodoso la mtandaoni, mattering na anti-mattering za nje ya mtandao na mtandaoni pamoja na mtaji wa mitandao ya kijamii zilichunguzwa kwa pamoja na DT kwa kutumia uhusiano, regresha ya mstari yenye vigezo vingi na uchanganuzi wa mtandao wa kisaikolojia.

Matokeo yalionyesha hasa kwamba uzoefu wa mahusiano ya nje ya mtandao ulikuwa na uhusiano thabiti zaidi na DT. Kuhisi kuwa mtu ni muhimu, anaonekana na anathaminiwa na wengine katika mazingira ya nje ya mtandao kulihusishwa na DT ya juu zaidi; ilhali kuhisi kuwa haonekani au hana umuhimu nje ya mtandao kulihusishwa na DT ya chini zaidi. Anti-mattering ya mtandaoni pia ilihusishwa na DT ya chini zaidi, lakini hakuna uhusiano wenye maana uliopatikana kwa mattering ya mtandaoni.

Kinyume na matarajio, kipengele cha muunganisho wa kijamii cha mtaji wa mitandao ya kijamii kilihusiana na DT kwa njia hasi, si chanya. Matokeo haya hayamaanishi kwamba mahusiano ya kijamii ya mtandaoni ni hatari kwa asili yake. Waandishi wanajadili kwamba mahusiano imara ya mtandaoni yanaweza, katika baadhi ya hali, kwenda sambamba na michakato kama ulinganisho wa kijamii, kanuni za kundi, matarajio ya kupatikana kila wakati na mzigo wa kijamii kupita kiasi; hata hivyo, taratibu hizi hazikupimwa moja kwa moja katika utafiti.

Uchanganuzi wa mtandao pia uliunga mkono muundo wa jumla: DT ina miunganisho ya moja kwa moja ya mtandao na mattering ya nje ya mtandao, anti-mattering ya nje ya mtandao, anti-mattering ya mtandaoni na kipengele cha kijamii cha mtaji wa mitandao ya kijamii. Hata hivyo, utafiti ni wa mkato wa wakati mmoja, na sehemu ya matokeo ya umuhimu wa kiunganishi katika mtandao ilionekana kutokuwa thabiti katika uchanganuzi wa bootstrap. Kwa hiyo, utafiti hauonyeshi kwamba mahusiano ya kijamii husababisha DT au kwamba kigezo fulani ni kitovu cha kisababishi cha mtandao.

Ustahimilivu wa Dhiki ni Nini?

Ustahimilivu wa dhiki unaeleza mtazamo wa mtu kwamba anaweza kustahimili hali hasi za ndani za kihisia au za kimwili na uwezo wa kuendelea kukaa katika hali hizo bila kuziepuka.

Chanzo kinatofautisha DT na mikakati ya kawaida ya kukabiliana na msongo. Kukabiliana mara nyingi humaanisha mikakati inayotumiwa kudhibiti mahitaji ya chanzo fulani cha msongo, ilhali DT inalenga kiwango ambacho mtu anaweza kustahimili uzoefu wa ndani unaosumbua unapojitokeza.

Distress Tolerance Scale iliyotumiwa katika utafiti huu ina vipengele vidogo vinne:

Alama ya jumla ya juu zaidi kwenye kipimo inaashiria ustahimilivu wa dhiki unaotambuliwa kuwa wa juu zaidi.

Mattering na Anti-Mattering ni Nini?

Mattering ni mtazamo wa mtu kwamba yeye ni muhimu kwa wengine, anaonekana, anathaminiwa na kutokuwepo kwake kungehisiwa. Anti-mattering ni hali ya kujihisi asiyeonekana, asiye muhimu, asiye na thamani au kana kwamba hastahili kujaliwa na wengine.

Dhana hizi mbili si kinyume cha kihesabu tu cha kila moja. Mattering hupima uzoefu chanya wa kujihisi muhimu kijamii; anti-mattering hupima hasa uzoefu wa kutoonekana na kutokuwa na umuhimu.

Moja ya mambo mapya muhimu katika utafiti huu ni kwamba dhana zote mbili zilichunguzwa:

• katika mahusiano ya nje ya mtandao/ana kwa ana,
• katika mwingiliano wa mtandaoni

kwa namna tofauti.

Kwa nini mattering ya nje ya mtandao inaweza kuwa muhimu?

Katika utafiti, mattering ya nje ya mtandao ilihusiana kwa njia chanya na DT ya jumla. Kuhisi kwamba mtu anaonekana na ni muhimu katika mahusiano ya ana kwa ana kulionekana pamoja na uwezo wa juu zaidi wa kustahimili dhiki unaotambuliwa.

Kulingana na tafsiri ya kinadharia ya waandishi, ishara za kutambuliwa na kuthibitishwa zinazotoka katika mahusiano ya nje ya mtandao zinaweza kuimarisha rasilimali za kukabiliana ambazo mtu anaziona kuwa nazo, kupunguza tathmini ya tishio na kurahisisha kubaki na hisia ngumu.

Hata hivyo, hizi si taratibu za upatanishi zilizojaribiwa moja kwa moja katika utafiti huu.

Kwa nini anti-mattering inaweza kuwa ishara tofauti ya kijamii?

Kujihisi asiyeonekana au asiye muhimu katika mahusiano ya ana kwa ana kunaweza kuishiwa kama ishara ya tishio la kijamii.

Chanzo kinaunganisha hili kinadharia na:

• kutafakari kwa kurudia-rudia,
• kuepuka,
• rasilimali za kukabiliana zinazotambuliwa kuwa chache,
• ugumu wa kudhibiti hisia

.

Katika data ya utafiti wenyewe, anti-mattering ya nje ya mtandao ilionyesha mojawapo ya uhusiano wenye nguvu zaidi wa kiwango cha sifuri kati ya DT ya jumla na vigezo vya kijamii vilivyochunguzwa.

Je, Kujihisi Muhimu Mtandaoni na Nje ya Mtandao Kulihusiana kwa Namna Ileile?

Hapana. Mattering ya nje ya mtandao ilihusiana kwa kiasi chenye maana na DT ya juu zaidi, lakini hakuna uhusiano wenye maana uliopatikana kwa mattering ya mtandaoni. Kwa upande mwingine, anti-mattering ilihusiana na DT ya chini zaidi katika mazingira ya nje ya mtandao na mtandaoni.

*Dokezo la uripoti ndani ya chanzo: Katika maandishi ya matokeo, kwa anti-mattering ya mtandaoni imeandikwa p<0,01, ilhali katika Jedwali 2 imetolewa p<0,001. Thamani ya jedwali imeonyeshwa hapa na tofauti hiyo ya ndani ya chanzo imehifadhiwa kwa uwazi.

Kwa nini ishara hasi za mtandaoni zinaweza kuonekana zaidi?

Waandishi wanaunganisha kutopatikana kwa uhusiano kwa mattering ya mtandaoni huku uhusiano hasi ukipatikana kwa anti-mattering ya mtandaoni na uwezekano kwamba ishara hasi za kijamii zinaweza kuvuta umakini zaidi kuliko ishara chanya.

Katika mazingira ya mtandaoni:

• kupuuzwa,
• kuonekana kutokuwa muhimu,
• kupata mwitikio mdogo wa kijamii ikilinganishwa na wengine

kunaweza kuimarisha fikra hasi kuhusu thamani ya mtu mwenyewe.

Hata hivyo, taratibu hizi hazikujaribiwa kwa njia ya majaribio katika utafiti.

Kwa Nini Mtaji wa Mitandao ya Kijamii Ulihusiana na DT kwa Njia Hasi Kinyume na Matarajio?

Utafiti ulitabiri kwamba kipengele cha muunganisho wa kijamii cha mtaji wa mitandao ya kijamii kingehusiana na DT ya juu zaidi, lakini matokeo yalikuwa katika mwelekeo tofauti. Kuhisi muunganisho mkubwa zaidi kupitia mitandao ya kijamii kulihusishwa na alama za chini zaidi za DT ya jumla na baadhi ya vipengele vidogo vya DT.

Mtaji wa mitandao ya kijamii unarejelea rasilimali za kijamii ambazo mtu hujenga au kudumisha kupitia mitandao ya kijamii na programu.

Kipimo kilichotumiwa kina vipengele viwili:

Uhusiano hasi na DT ulionekana tu katika kipengele cha muunganisho wa kijamii. Umahiri wa kutumia mitandao ya kijamii haukuwa na uhusiano wenye maana na DT.

Je, uhusiano hasi unamaanisha kwamba “msaada wa kijamii mtandaoni ni hatari”?

Hapana. Chanzo kinakataa wazi tafsiri hiyo.

Mtaji wa mitandao ya kijamii si kipimo cha matumizi yenye matatizo au ya kiwango cha utegemezi. Mtu kuwa na miunganisho mingi mtandaoni pia kunaweza kutoa msaada, maslahi ya pamoja na hisia ya kuwa sehemu ya kundi.

Waandishi wanajadili miongoni mwa maelezo yanayowezekana ya uhusiano hasi michakato kama:

• vikundi vya mtandaoni vilivyo na watu wanaofanana sana,
• shinikizo la kufuata kanuni za kundi,
• ulinganisho wa kijamii,
• mzigo wa kijamii kupita kiasi,
• matarajio ya kupatikana kila wakati,
• utegemezi mkubwa kupita kiasi wa idhini ya rika

.

Lakini kwa kuwa vigezo hivi havikupimwa katika utafiti, matokeo yako katika kiwango cha kuzalisha dhana tete tu.

Usawaziko wa Maisha ya Kidijitali una jukumu gani katika utafiti huu?

Usawaziko wa Maisha ya Kidijitali (Digital Life Balance, DLB) ni mfumo wa kinadharia unaoeleza usawaziko ambao mtu anauona kati ya maisha ya nje ya mtandao na maisha ya kidijitali.

Chanzo kinategemea fasihi ya awali inayodai kwamba matumizi ya teknolojia yaliyozidi au yasiyotosha yanaweza kuvuruga usawaziko huu; na kwamba maisha ya kidijitali yenye utendaji mzuri yanapaswa kutathminiwa si kwa muda wa skrini pekee, bali pia kwa kiwango ambacho maisha ya nje ya mtandao na mtandaoni yanaendana.

DLB haikupimwa moja kwa moja katika utafiti huu. Watafiti walitumia modeli ya DLB kutafsiri mahusiano yanayowezekana kati ya:

mahitaji ya mahusiano ya nje ya mtandao ↔ tabia za kijamii mtandaoni ↔ DT

.

Matokeo ya dhana tete tatu

Uchanganuzi wa regresha uliongeza nini?

Uchanganuzi wa uhusiano ulilinganisha vigezo kwa jozi, ilhali regresha ilichunguza ni vigezo gani vya kijamii vilivyoendelea kuonyesha uhusiano huru wakati vigezo vingi vya kijamii vilipokuwa katika modeli moja.

Kwa modeli, R²=0,162, na R² iliyorekebishwa=0,146.

Matokeo haya yanaonyesha wazi kwamba sababu za kijamii hazielezi utofauti wote wa DT. Takriban %84 ya utofauti wa DT inabaki nje ya modeli hii ya regresha.

Je, matokeo yalikuwa sawa katika vipengele vidogo vya DT?

Hapana. Ilionekana kwamba vigezo vya kijamii havikufanya kazi kwa njia sawa katika vipengele vyote vidogo vya DT.

Tofauti hii kati ya vipengele inaashiria kwamba kuichukulia DT kama sifa moja na yenye umbo moja la kisaikolojia kunaweza kufanya baadhi ya mahusiano yasionekane.

Uchanganuzi wa mtandao ulifanya nini tofauti?

Uchanganuzi wa mtandao ulichukulia kila kigezo kama nodi na kuonyesha kama miunganisho uhusiano wa sehemu uliorekebishwa uliobaki baada ya kuzingatia athari za vigezo vingine.

Kuna nodi saba katika mtandao:

• DT,
• mattering ya nje ya mtandao,
• anti-mattering ya nje ya mtandao,
• mattering ya mtandaoni,
• anti-mattering ya mtandaoni,
• mtaji wa mitandao ya kijamii – umahiri,
• mtaji wa mitandao ya kijamii – kijamii.

Ni nodi ipi ilikuwa “muhimu zaidi” katika mtandao?

Hakuna nodi moja iliyokuwa muhimu zaidi katika vipimo vyote vya umuhimu wa katikati.

Anti-mattering ya nje ya mtandao ina thamani ya juu zaidi ya betweenness na thamani kubwa zaidi ya absolute expected influence. Mattering ya nje ya mtandao ilionyesha thamani ya juu zaidi ya closeness. SMC-Social nayo ilionyesha umuhimu wa juu kwa kipimo cha strength.

Hata hivyo, matokeo ya bootstrap yalionyesha kwamba hasa viashiria vya betweenness na closeness havikuwa thabiti.

Kwa hiyo, haiwezi kuhitimishwa kwamba “anti-mattering ndiyo kitovu cha kisababishi cha mtandao” au kwamba “hiki ndicho kigezo muhimu zaidi cha kisaikolojia”.

Kielelezo 1 katika ukurasa wa 10 kinapaswa kusomwaje?

Kielelezo 2 katika ukurasa wa 11 kinaonyesha nini?

Kielelezo 2 kinaonyesha uhusiano wa sehemu uliorekebishwa kati ya vigezo saba kwa namna ya mtandao wa kisaikolojia.

Katika grafu, makundi matatu ya dhana yanajitokeza hasa:

• miunganisho ya DT na mattering na anti-mattering ya nje ya mtandao,
• muunganisho kati ya mattering ya mtandaoni na kipengele cha kijamii cha mtaji wa mitandao ya kijamii,
• muunganisho wenye nguvu kati ya vipengele vya umahiri na kijamii vya mtaji wa mitandao ya kijamii.

Miunganisho miwili kati ya yenye thamani kubwa zaidi kwa ukubwa katika mtandao iliripotiwa kuwa:

M-Offline ↔ AN-Offline = −0,463
SMC-Efficacy ↔ SMC-Social = 0,457

.

Miunganisho hii inaonyesha uhusiano wa masharti kati ya dhana mbili; haimaanishi kwamba moja husababisha nyingine.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muundo wa utafiti

Utafiti una muundo wa mkato wa wakati mmoja na sampuli ya kujichagua yenyewe.

Washiriki walijaza dodoso la mtandaoni lisilo na utambulisho kupitia Google Forms. Dodoso lilisambazwa katika majukwaa ya mitandao ya kijamii kama Facebook na Instagram.

Ingawa kigezo cha awali cha kuingizwa kilitaja umri wa miaka 14 na zaidi, mshiriki mwenye umri mdogo zaidi katika sampuli ya mwisho alikuwa na miaka 18; kwa hiyo, utafiti kwa vitendo unategemea sampuli ya watu wazima.

Uchanganuzi wa nguvu uliopangwa mapema

Kabla ya kukusanya sampuli, uchanganuzi wa nguvu ulifanywa kwa G*Power 3.1.9.6.

Kulingana na hesabu hizi, waandishi waliona sampuli ya watu 252 kuwa ya kutosha kwa uchanganuzi uliotumiwa.

Washiriki

Makundi ya kidemografia yameripotiwa katika chanzo kwa namna hii; muundo wa makundi haujaainishwa upya hapa.

Zana za upimaji zilizotumiwa

Matokeo ya maelezo

Uchanganuzi wa takwimu

Usambazaji ulikubaliwa kuwa wa kawaida kwa kuzingatia mipaka ya skewness ±2 na kurtosis ±7, na uhusiano wa Pearson ulitumiwa.

Kisha:

• regresha ya mstari yenye vigezo vingi,
• Gaussian Graphical Model,
• udhibiti wa EBICglasso,
• kigezo cha tuning γ=0,5,
• bootstrap 1000

vilitumika.

Uchanganuzi ulifanywa kwa SPSS 23 na JASP 0.19.1.0.

Je, kudhibiti jinsia kulibadilisha matokeo?

Chanzo kinasema kwamba uhusiano mkuu ulioripotiwa uliendelea kuwa wenye maana hata baada ya kudhibiti jinsia.

Hata hivyo, umri na jinsia hazikujumuishwa kwa namna ileile katika uchanganuzi wote. Hasa katika uchanganuzi wa mtandao, vigezo vya kidemografia havikuwekewa modeli kwa utaratibu.

Mambo yanayoungwa mkono na utafiti

• Mattering ya nje ya mtandao inahusiana na DT inayotambuliwa kuwa ya juu zaidi.
• Anti-mattering ya nje ya mtandao inahusiana na DT inayotambuliwa kuwa ya chini zaidi.
• Anti-mattering ya mtandaoni inaonyesha uhusiano wa kiwango cha sifuri na DT ya chini zaidi.
• Mattering ya mtandaoni haikuonyesha uhusiano wenye maana na DT ya jumla.
• Kipengele cha kijamii cha mtaji wa mitandao ya kijamii kilihusiana kwa njia hasi na DT ya jumla.
• Viashiria vya mahusiano ya nje ya mtandao vinaonyesha uhusiano thabiti zaidi na DT kuliko viashiria vya mtandaoni katika uhusiano, regresha na uchanganuzi wa mtandao.
• Vipengele tofauti vya DT havihusiani na vigezo vya kijamii kwa namna ileile.
• DT inastahili kuchunguzwa si tu kama sifa ya ndani ya mtu binafsi, bali pia kama rasilimali ya kisaikolojia inayohusiana na muktadha wa kijamii.

Mambo yasiyoungwa mkono na utafiti

• Haijaonyeshwa kwamba mattering ya nje ya mtandao husababisha DT ya juu.
• Haijaonyeshwa kwamba anti-mattering husababisha kushuka kwa DT.
• Pia haijaonyeshwa kwamba kuwa na DT ya juu humfanya mtu ajenge mahusiano bora ya kijamii.
• Haijaungwa mkono kwamba mattering ya mtandaoni huongeza DT.
• Haijaungwa mkono kwamba mtaji wa mitandao ya kijamii kwa ujumla ni kinga.
• Haijaonyeshwa kwamba mtaji wa mitandao ya kijamii ni hatari kwa asili yake.
• Ulinganisho wa kijamii, shinikizo la kundi au mzigo wa kijamii kupita kiasi si taratibu zilizothibitishwa za uhusiano hasi wa SMC–DT.
• Umuhimu wa katikati wa mtandao hauthibitishi umuhimu wa kisababishi au lengo la uingiliaji.
• Utafiti huu haukupima moja kwa moja Usawaziko wa Maisha ya Kidijitali wenyewe.
• Matokeo hayawezi kuhamishwa moja kwa moja kwa vijana balehe; hakuna mshiriki chini ya miaka 18 katika sampuli ya mwisho.

Hii ina maana gani kwa matumizi ya vitendo?

Waandishi wanapendekeza kwamba DT isichukuliwe katika tathmini za kliniki au za kinga kama uwezo wa mtu binafsi wa kudhibiti hisia pekee.

Pamoja na kupima DT, inaweza pia kutathminiwa:

• ni kwa kiwango gani mtu anahisi anaonekana katika mahusiano yake muhimu,
• ikiwa anahisi haonekani au hana umuhimu,
• mtandao wake wa msaada wa nje ya mtandao,
• ubora wa mahusiano yake ya kijamii ya kidijitali

.

Chanzo pia kinajadili kwamba DT ya kawaida na ujuzi wa kudhibiti hisia vinaweza kuzingatiwa pamoja na imani za mtu kama “mimi si muhimu kwa mtu yeyote” na michakato ya kujenga uzoefu wa kijamii unaounga mkono katika maisha halisi.

Mapendekezo haya yametokana na matokeo ya uchunguzi ya utafiti; hakuna uingiliaji uliotekelezwa katika utafiti wala ufanisi wa mikabala hii haukujaribiwa.

Kwa nini tathmini ya kidijitali inaweza kuhitajika kando?

Kwa sababu ya uhusiano hasi uliopatikana na kipengele cha kijamii cha mtaji wa mitandao ya kijamii, waandishi wanapendekeza kwamba katika baadhi ya watu hali kama:

• ulinganisho wa kijamii,
• shinikizo la kuwa mtandaoni kila wakati,
• mzigo wa mahusiano kupita kiasi,
• udhaifu wa mipaka ya kidijitali

zitathminiwe kando.

Hata hivyo, utafiti haukutumia kipimo maalum cha “ustahimilivu wa dhiki ya mtandaoni”. Kwa hiyo, michakato ya DT inayohusu muktadha wa kidijitali haiwezi kutenganishwa moja kwa moja na DTS ya jumla.

Je, hitimisho linaweza kutolewa kuhusu vijana balehe?

Sampuli ya mwisho ilijumuisha watu wazima wenye miaka 18 na zaidi pekee.

Chanzo kinajadili ujana kama kipindi ambacho hisia ya kuwa sehemu ya jamii na mahusiano ya rika ni muhimu hasa, na kinapendekeza kwamba sampuli za vijana balehe zichunguzwe kando katika tafiti zijazo.

Kwa hiyo, matumizi ya shuleni au yanayolenga vijana balehe si matokeo ya moja kwa moja ya utafiti huu, bali ni pendekezo la utafiti na uingiliaji wa baadaye.

Vikwazo

Kikwazo kikuu zaidi cha utafiti ni kuwa wa mkato wa wakati mmoja. Kwa kuwa vigezo vilipimwa katika kipindi kimoja cha utafiti, mpangilio wa muda na mwelekeo wa kisababishi hauwezi kubainishwa.

Sampuli si ya uwezekano na washiriki walijiunga kwa hiari kupitia mitandao ya kijamii. Hali hii inaweza kusababisha watu wanaotumia teknolojia au walio tayari zaidi kushiriki katika tafiti za mtandaoni kuwakilishwa kupita kiasi katika sampuli.

Kiwango cha umri cha 18–85 ni kipana sana na sampuli ina idadi kubwa zaidi ya wanawake cisgender. Ingawa DT, mattering, anti-mattering na uzoefu wa mitandao ya kijamii unaweza kutofautiana kwa umri na jinsia, vigezo hivi havikudhibitiwa kwa utaratibu katika modeli zote.

Katika regresha, kuchagua vitabiri kwa kutegemea kama vilikuwa vyenye maana kwanza katika uhusiano kunaweza kuongeza uwezekano wa kosa la Tip I.

Kwa kuwa mtandao una nodi saba tu, tatizo la kutokuwa thabiti kwa mitandao midogo linahusika. Bootstrap ilihitaji hasa matokeo ya closeness na betweenness yatafsiriwe kwa tahadhari.

DT ilipimwa kwa kujiripoti pekee. Fasihi ya awali inaeleza kwamba kazi za kitabia za DT na vipimo vya kujiripoti vya DT vinaweza kuonyesha uhusiano dhaifu tu; kwa hiyo matokeo ya utafiti huu yamewekewa kikomo kwa DT inayotambuliwa.

Kwa kuwa vigezo vyote muhimu vilikusanywa kwa kujiripoti katika kikao kimoja cha tathmini, utofauti wa mbinu ya pamoja unaweza kufanya mahusiano yaliyoonekana yaonekane kuwa na nguvu zaidi kuliko yalivyo kwa kweli.

Hatimaye, ingawa uzoefu wa mtandaoni ulipimwa, hakuna kipimo maalum cha DT ya mtandaoni kilichotumiwa. Kwa hiyo, haiwezi kusemwa kwamba matokeo ya mtandaoni yanawakilisha ustahimilivu wa dhiki unaohusu mazingira ya kidijitali pekee.

Utafiti wa baadaye

Chanzo kinataja hasa haja ya kufanya kazi kuhusu:

• miundo ya muda mrefu,
• tafiti za majaribio,
• sampuli zenye uwiano bora zaidi wa kidemografia,
• sampuli za vijana balehe na vijana,
• vipimo vya DT maalum kwa muktadha wa mtandaoni,
• modeli za mitandao ya kijamii za ngazi nyingi,
• uhusiano wa rasilimali za pamoja za kundi la mtandaoni na DT ya mtu binafsi,
• mahusiano yenye mwelekeo kati ya DT na Usawaziko wa Maisha ya Kidijitali

.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Utafiti asilia: Dealing with Stress Through Social Resources: A Complex Approach to the Investigation of Social Antecedents and Distress Tolerance

Waandishi: Simone Basili; Marina Baroni; Giulia Colombini; Andrea Guazzini; Mirko Duradoni.

Mwandishi wa mawasiliano: Giulia Colombini.

Taasisi: Department of Education, Literatures, Intercultural Studies, Languages and Psychology, University of Florence, Florence, Italy; Department of Human and Social Sciences, Mercatorum University, Rome, Italy.

Jarida: Psychology International.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Juzuu / makala: 2026, 8, 44.

DOI: 10.3390/psycholint8030044

Uwasilishaji: 11 Mei 2026.

Marekebisho: 2 Julai 2026.

Kukubaliwa: 3 Julai 2026.

Kuchapishwa: 7 Julai 2026.

Aina ya chanzo: Utafiti wa kisaikolojia wa kisayansi uliopitiwa na wenzao, wa mkato wa wakati mmoja na wa kujiripoti mtandaoni; unajumuisha uhusiano, regresha ya mstari yenye vigezo vingi na uchanganuzi wa mtandao wa kisaikolojia.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Sampuli: Watu wazima 252; umri 18–85; wastani 40,5 ± 17,0253 miaka.

Usampulishaji: Usampulishaji wa mtandaoni wa kujichagua, usio wa uwezekano; Google Forms; usambazaji kupitia mitandao ya kijamii.

Matokeo makuu: Ustahimilivu wa dhiki unaotambuliwa.

Vigezo vikuu vya kijamii: Mattering ya nje ya mtandao, anti-mattering ya nje ya mtandao, mattering ya mtandaoni, anti-mattering ya mtandaoni na mtaji wa mitandao ya kijamii.

Zana za upimaji: Distress Tolerance Scale; General Mattering Scale; Anti-Mattering Scale; Mattering Online Scale; Anti-Mattering Online Scale; Social Media Capital Scale.

Takwimu: Takwimu elekezi, uhusiano wa Pearson, regresha ya mstari yenye vigezo vingi, Gaussian Graphical Model, EBICglasso na bootstrap yenye marudio 1000.

Mpangilio wa mtandao: γ=0,5; nodi 7; uwiano wa sampuli/nodi 36.

Programu: SPSS 23 na JASP 0.19.1.0.

Matokeo ya regresha ya DT ya jumla: Mattering ya nje ya mtandao β=0,189; anti-mattering ya nje ya mtandao β=−0,192; SMC-Social β=−0,162; modeli R²=0,162.

Miunganisho ya moja kwa moja ya DT katika mtandao: M-Offline=0,141; AN-Offline=−0,180; AN-Online=−0,076; SMC-Social=−0,115.

Ufadhili: Utafiti haukupokea ufadhili wa nje.

Maadili: Utafiti ulifanywa kwa mujibu wa Azimio la Helsinki. Kwa kuwa dodoso lilikuwa lisilo na utambulisho na hakuna data binafsi inayoweza kumtambua mtu iliyokusanywa, idhini ya kamati ya maadili iliripotiwa katika chanzo kuwa “waived”; ukusanyaji wa data ulifanywa kwa mujibu wa AB GDPR 2016/679.

Ridhaa yenye taarifa: Ilipatikana kutoka kwa washiriki wote.

Upatikanaji wa data: Data zinaweza kupatikana kutoka kwa mwandishi wa mawasiliano kwa ombi linalofaa.

Mgongano wa maslahi: Waandishi hawakuripoti mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana S.B., M.B., G.C., A.G. na M.D.; mbinu S.B., M.B. na M.D.; uchanganuzi rasmi S.B., M.B. na M.D.; utafiti S.B., M.B. na G.C.; usimamizi wa data A.G. na M.D.; rasimu ya awali S.B., M.B. na M.D.; mapitio/uhariri G.C., A.G. na M.D.; usimamizi A.G. na M.D.

Kikomo kikuu cha kisayansi: Utafiti unaonyesha mahusiano ya mkato wa wakati mmoja kati ya mahusiano ya kijamii na ustahimilivu wa dhiki unaotambuliwa. Haijaonyeshwa kwamba sababu za kijamii ndizo husababisha DT, kwamba DT huamua mahusiano ya kijamii, au kwamba vigezo vya katikati katika mtandao ni malengo ya kisababishi kwa uingiliaji. Uhusiano hasi uliopatikana na mtaji wa kijamii wa mtandaoni pia haumaanishi kwamba mitandao ya kijamii au mahusiano ya kijamii ya mtandaoni ni hatari kwa asili yake.

Dokezo la uripoti ndani ya chanzo: Ingawa H1 ilitabiri uhusiano chanya kwa mattering ya nje ya mtandao na mtandaoni, mattering ya mtandaoni haikuwa yenye maana; sehemu ya majadiliano bado inaitaja H1 kuwa imeungwa mkono. Zaidi ya hayo, thamani ya p ya uhusiano wa anti-mattering ya mtandaoni imetolewa kama p<0,01 katika maandishi ya matokeo na p<0,001 katika Jedwali 2. Tofauti hizi zimehifadhiwa kwa namna inayoonekana kama zilivyo katika chanzo.