Une analyse de 240 000 Américains révèle que l'augmentation du temps seul a commencé bien avant le boom du smartphone. Il indique l'âge, le stade de la vie et le changement social en tant que forces réelles derrière l'épidémie de solitude américaine.
Étude: Isolement social en personne à l'ère des smartphonies: examiner l'âge, la période, les effets de cohorte par sexe. Crédit d'image: Valebru / Shutterstock.com
Dans une étude récente dans Plos unles chercheurs ont examiné comment la cohorte de naissance, la période de temps et l'âge façonnent le temps que les gens passent seuls lorsque les médias sociaux et l'utilisation des smartphones sont répandus.
Leurs résultats montrent que l'isolement social a fortement augmenté au cours des deux dernières décennies, accélérant depuis le milieu des années 2010. Cependant, les smartphones ne peuvent à eux seuls expliquer ces changements, les différences générationnelles et le vieillissement contribuant à l'isolement.
Sommaire
Arrière-plan
Le chirurgien général américain a décrit l'isolement et la solitude comme une épidémie nationale en 2023, pointant le divertissement en ligne, le travail à distance, les smartphones et les médias sociaux comme facteurs contributifs. Bien que ces technologies autorisent de nouvelles façons de rester connectées, les critiques soutiennent qu'ils réduisent les connexions en face à face et affaiblissent les réseaux de soutien réel.
Les preuves citées pour l'augmentation de l'isolement proviennent souvent d'études de tendance temporelle, telles que l'American Time Use Survey (ATUS), qui montre une augmentation régulière du temps que les gens passent seuls depuis 2003. Cependant, ces analyses peuvent confondre trois influences distinctes: l'âge (l'isolement tend à augmenter plus tard dans la vie), la période (de vastes changements sociétaux tels que les nouvelles technologies) et la cohorte (différences entre les générations).
La recherche montre que l'âge peut avoir un effet en U, l'isolement social augmentant notamment après la quarantaine en raison de la retraite, de la perte de pairs et d'autres transitions de vie. Les effets de cohorte peuvent également jouer un rôle: les jeunes générations qui ont grandi avec des appareils intelligents peuvent s'appuyer davantage sur les interactions numériques que en personne. En comparaison, les générations plus âgées maintiennent différents modèles sociaux.
Les preuves antérieures sur les différences générationnelles sont mitigées, certaines études suggérant que les cohortes plus jeunes sont moins engagées socialement hors ligne, et d'autres montrant une stabilité dans les liens familiaux et d'amis.
À propos de l'étude
Les chercheurs ont analysé les données de l'ATUs de 2003 à 2022, couvrant 240 576 répondants âgés de 15 à 79 ans. L'ATUS, mené par le Bureau du recensement, recueille des journaux intimes de 24 heures à l'échelle nationale des activités quotidiennes par le biais d'entretiens téléphoniques.
Les répondants rapportent ce qu'ils ont fait, combien de temps les activités ont duré, où elles se sont produites et avec qui. L'isolement social a été mesuré comme des minutes passées seules pendant les activités non professionnelles, car les données «OMS» liées au travail étaient disponibles de manière incohérente avant 2010 et pouvaient des comparaisons de biais.
Les groupes de cohorte, d'âge et d'époque ont été créés dans des intervalles à cinq ans: groupes d'âge (15-19 à 75–79), quatre périodes (2003-2007 à 2018-2022) et seize cohortes de naissance (1924-1932 à 1999-2007). Les modèles ont également contrôlé les week-ends par rapport aux jours de semaine et en semaine, car les modèles de contact social varient selon le type de jour.
Les chercheurs ont appliqué la méthode FOSSE et Winship, l'âge-périodine-cohorte (APC) pour séparer les influences de la cohorte, de l'âge et de la période. Cette approche surmonte le défi statistique que l'âge = période – cohorte en distinguant les effets non linéaires et en estimant une «ligne de solution canonique» d'éventuels effets linéaires.
Les modèles de régression pondérés, ajustés pour la conception d'échantillonnage et la non-réponse, ont estimé les contributions nettes de la cohorte, de l'âge et de la période. Les analyses ont été stratifiées par sexe, avec des résultats visualisés à l'aide de parcelles APC bidimensionnelles.
Conclusions clés
Les chercheurs ont constaté que les Américains passent de plus en plus de temps seuls dans les activités sans travail. Pour les hommes, le temps passé seul est passé de 268 minutes en 2003 à 312 minutes en 2022, tandis que pour les femmes, elle est passée de 282 à 297 minutes.
Cette croissance s'est accélérée vers 2013-2014. Les schémas d'âge ont suivi une courbe en forme de U, avec un contact social le plus élevé au milieu des années 30 avant de diminuer régulièrement jusqu'à un âge avancé. Le temps des femmes à lui seul a augmenté fortement à 500 minutes par 79 ans, tandis que les hommes ont atteint un plateau à environ 451 minutes.
Les effets de cohorte ont révélé que les cohortes plus âgées (nées avant 1940) passaient le plus de temps seul, avec des niveaux diminuant considérablement parmi ceux nés dans les années 1970 et 1980 et en augmentant à nouveau pour les plus jeunes cohortes.
Cependant, les auteurs soulignent qu'il est difficile de démêler pleinement les effets de cohorte des effets d'âge dans les données de l'ATU, ce qui signifie que certaines différences générationnelles peuvent refléter les modèles de parcours de vie plutôt que le changement réel de cohorte.
La modélisation APC avancée a confirmé que les effets de la période (changements sociétaux tels que la propagation des smartphones) ont contribué à l'augmentation de l'isolement, en particulier après le milieu des années 2010. Pourtant, les effets de la cohorte et de l'âge étaient des influences beaucoup plus fortes. Quantitativement, l'effet de l'âge était environ cinq fois supérieur à l'effet de la période, soit environ une différence de 150 minutes entre les adultes du milieu des années 30 et de la fin des années 70, par rapport à une augmentation de 30 minutes au cours de la période 2003-2022.
Les différences entre les sexes ont émergé, les femmes montrant des augmentations plus fortes isolées plus tard dans la vie, reflétant en partie des taux de veuves plus élevées. Les tests de sensibilité (par exemple, les week-ends vs en semaine, pré-pandemiques vs post-pandemiques, temps de loisirs vs non-travail) ont confirmé la robustesse de ces modèles.
Conclusions
Cette étude démontre que si les changements sociétaux, tels que l'adoption des smartphones, ont contribué à l'augmentation de l'isolement social, l'âge et la dynamique de cohorte sont beaucoup plus influents. La constatation la plus forte est l'effet d'âge en forme de U, où l'isolement est le plus bas au milieu des années 30 et les pics à l'âge âgé, en particulier pour les femmes.
Cela suggère que les processus de vieillissement, y compris la retraite, les changements familiaux et le veuvage, stimulent une grande partie de la crise d'isolement. Les effets de cohorte indiquent également que les générations plus âgées connaissent une isolation sensiblement plus élevée que les plus jeunes, bien que ces interprétations générationnelles soient provisoires, étant donné le chevauchement entre l'âge et les influences de cohorte.
Les forces clés comprennent l'utilisation de deux décennies de données ATUS représentatives à l'échelle nationale et l'application d'une modélisation APC avancée, ce qui permet une séparation plus claire de la cohorte, de l'âge et des influences de période.
Cependant, des limites demeurent, notamment la dépendance à l'égard des données transversales, les difficultés distinctant l'âge des effets de cohorte et les hypothèses modestes requises dans la modélisation APC. Dans l'ensemble, les résultats renforcent l'avertissement du chirurgien général et mettent en évidence les adultes plus âgés en tant que groupe prioritaire pour les interventions visant à réduire l'isolement social.
