<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName></PublisherName>
      <JournalTitle>مطالعات رفتاری و اجتماعی در سلامت روان</JournalTitle>
      <Issn></Issn>
      <Volume>1</Volume>
      <Issue>پیاپی 1</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2025</Year>
        <Month>04</Month>
        <Day>21</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Mental Health in the Age of Algorithms: Examining the Behavioral Consequences of Human Interaction with Intelligent Digital Platforms</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>سلامت روان در عصر الگوریتم‌ها: بررسی پیامدهای رفتاری تعامل انسان با پلتفرم‌های دیجیتال هوشمند</VernacularTitle>
    <FirstPage>62</FirstPage>
    <LastPage>80</LastPage>
    <Language>EN</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>علی</FirstName>
        <LastName>احمدی</LastName>
        <Affiliation>گروه روان‌شناسی بالینی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <Abstract>&lt;p&gt;This study aimed to explain users’ lived experiences of the behavioral and psychological consequences of continuous interaction with intelligent digital platforms and to identify the mechanisms through which algorithmic personalization influences attention, emotion, identity, social relationships, and digital self-regulation. This qualitative study employed an inductive thematic analysis. The participants were 24 adult users residing in Tehran who were selected through purposive maximum-variation sampling and had used platforms incorporating recommendation systems on a daily basis for at least two years. Data were collected exclusively through individual semi-structured interviews. Interviews continued until theoretical saturation was achieved; preliminary saturation occurred during the twenty-first interview, and three additional interviews were conducted to confirm the stability and comprehensiveness of the categories. The interviews were transcribed verbatim and analyzed with the assistance of NVivo software. Analysis involved familiarization with the data, generation of initial codes, development and review of themes, and definition and naming of the final themes. Member checking, peer review, maintenance of an audit trail, maximum-variation sampling, and reflexive documentation were used to enhance credibility and dependability. Five main categories were identified: “algorithmic capture of attention and the development of compulsive use,” “emotional fluctuation, social comparison, and psychological fatigue,” “identity reconstruction in the algorithmic mirror,” “the duality of social connectedness and perceived loneliness,” and “algorithmic awareness, resistance, and restoration of agency.” Participants did not experience themselves as merely passive recipients of technology. Instead, they described a reciprocal feedback cycle in which user behavior trained the algorithm, while algorithmically selected outputs subsequently influenced users’ moods, preferences, decisions, and future behaviors. Intelligent platforms may simultaneously facilitate belonging, learning, identity expression, and access to social or psychological support while threatening mental health through engagement-oriented design, repeated exposure to emotionally arousing content, social comparison, sleep disruption, and reduced perceived control. Therefore, the quality and context of interaction, the nature of recommended content, and users’ degree of transparency and control may be more informative than screen time alone. Algorithmic literacy, well-being-oriented platform design, meaningful user control over recommendations, and digital self-regulation interventions are required to reduce harm while preserving the psychosocial benefits of digital participation.&lt;/p&gt;</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">&lt;p&gt;هدف این پژوهش، تبیین تجربه زیسته کاربران از پیامدهای رفتاری و روان‌شناختی تعامل مستمر با پلتفرم‌های دیجیتال هوشمند و شناسایی سازوکارهایی بود که از طریق آن‌ها شخصی‌سازی الگوریتمی بر توجه، هیجان، هویت، روابط اجتماعی و خودتنظیمی دیجیتال اثر می‌گذارد. این پژوهش با رویکرد کیفی و با استفاده از تحلیل مضمون استقرایی انجام شد. مشارکت‌کنندگان 24 کاربر بزرگسال ساکن تهران بودند که به روش نمونه‌گیری هدفمند با حداکثر تنوع انتخاب شدند و دست‌کم دو سال سابقه استفاده روزانه از پلتفرم‌های برخوردار از سامانه‌های توصیه‌گر داشتند. داده‌ها صرفاً از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته فردی گردآوری شد. مصاحبه‌ها تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت؛ اشباع اولیه در مصاحبه بیست‌ویکم حاصل شد و سه مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از تثبیت مقوله‌ها انجام گرفت. متن مصاحبه‌ها پس از پیاده‌سازی، با کمک نرم‌افزار NVivo کدگذاری و مطابق مراحل آشنایی با داده‌ها، تولید کدهای اولیه، تشکیل مضامین، بازبینی، تعریف و نام‌گذاری مضامین تحلیل شد. برای افزایش اعتبار یافته‌ها از بازبینی مشارکت‌کنندگان، بررسی همکار پژوهشی، ثبت مسیر تصمیم‌گیری و نمونه‌گیری با حداکثر تنوع استفاده شد. تحلیل داده‌ها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: «تسخیر الگوریتمی توجه و شکل‌گیری استفاده اجباری»، «نوسان هیجانی، مقایسه اجتماعی و فرسودگی روانی»، «بازسازی هویت در آینه الگوریتم»، «دوگانگی اتصال اجتماعی و تنهایی ادراک‌شده» و «آگاهی الگوریتمی، مقاومت و بازیابی عاملیت». مشارکت‌کنندگان تجربه خود را نه نتیجه منفعل فناوری، بلکه حاصل چرخه‌ای متقابل توصیف کردند که در آن رفتار کاربر، الگوریتم را آموزش می‌دهد و خروجی الگوریتم نیز ترجیحات، خلق، انتخاب‌ها و رفتار بعدی او را جهت می‌دهد. پلتفرم‌های هوشمند می‌توانند هم‌زمان فرصت‌هایی برای تعلق، یادگیری، بیان هویت و دسترسی به حمایت فراهم کنند و از طریق طراحی مبتنی بر درگیری، مقایسه اجتماعی، مواجهه تکراری با محتوای برانگیزاننده و کاهش کنترل ادراک‌شده، سلامت روان را تهدید کنند. بنابراین، کیفیت تعامل، نوع محتوا، میزان شفافیت و کنترل کاربر از مدت استفاده مهم‌تر است. ارتقای سواد الگوریتمی، طراحی مبتنی بر بهزیستی، امکان تنظیم واقعی توصیه‌ها و مداخلات خودتنظیمی می‌تواند از پیامدهای منفی بکاهد.&lt;/p&gt;</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Mental health</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">recommendation algorithms</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">digital platforms</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">user behavior</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">personalization</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">digital self-regulation</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">algorithmic literacy</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">سلامت روان</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">الگوریتم‌های توصیه‌گر</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">پلتفرم‌های دیجیتال</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">رفتار کاربر</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">شخصی‌سازی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">خودتنظیمی دیجیتال</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">سواد الگوریتمی</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jbssmh.com/index.php/jbssmh/article/download/14/8</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
