寻求用于训练的社交网络密集暴露致心身障碍预测数据集

• 美国青少年健康纵向研究（Add Health）
  包含从青少年到成年期的长期追踪数据，覆盖社交媒体每日使用时长、互动类型（点赞、评论、私信等细分项），同时收录PHQ-9、GAD-7等标准化自评心理健康量表得分，以及临床确诊的躯体化障碍、焦虑障碍等心身疾病记录，非常适合开展长期暴露与心身关联的建模分析。

• 全国健康与营养检查调查（NHANES）
  近年调查模块新增社交媒体使用行为问卷，详细记录日均使用时长、常用平台类型，搭配自评压力水平、情绪状态等心理指标，同时有临床确诊的心身疾病（如慢性疲劳综合征、功能性胃肠病）数据，样本量庞大，适合大样本模型训练。

• 高校心理研究团队公开的社交媒体与心理健康专项数据集
  针对社交媒体过度使用人群设计，变量区分主动/被动互动类型、使用时段分布，包含完整的自评心理健康量表数据，还有临床医生诊断的心身障碍标签，数据标注精准，适配预测模型的训练需求。

• 欧洲社会调查（ESS）
  部分轮次调查包含社交媒体使用行为模块，记录使用频率、互动对象特征，搭配心理健康自评指标，同时通过随访获取躯体症状确诊信息，跨国家样本可拓展研究的普适性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者QueenOfCode