Onderzoek naar het ontstaan van sociale-mediaburnout onder studenten op basis van het ISM-MICMAC-model

Waarom constant scrollen studenten kan uitputten

Voor veel studenten behoort sociale media tot het alledaagse leven: het is waar ze met vrienden kletsen, nieuws volgen en zichzelf laten zien. Hoe meer tijd ze echter scrollen, hoe meer sommigen zich mentaal uitgeput, geprikkeld of geneigd voelen om zich volledig terug te trekken van die platforms. Deze studie bekijkt op systeemschaal hoe die uitputting, bekend als sociale-mediaburnout, zich geleidelijk vormt en zich onder de oppervlakte opbouwt, en laat zien dat wat als een persoonlijk probleem aanvoelt sterk wordt bepaald door hoe platforms zijn ontworpen en hoe online sociaal leven werkt.

Vele kleine drukpunten achter één vermoeid brein

De onderzoekers richten zich op sociale-mediaburnout onder studenten en stellen dat die niet uit één enkele oorzaak voortkomt. In plaats daarvan ontstaat ze uit een web van invloeden, waaronder de hoeveelheid binnenstromende informatie, hoe studenten over zichzelf denken en voelen, en hoe de platforms zijn opgebouwd. Eerder werk had stukjes van deze puzzel uitgelicht, zoals de fear of missing out of eindeloze meldingen, maar toonde zelden hoe die stukjes samenhangen. Deze studie heeft tot doel die structuur in kaart te brengen: welke factoren aan de wortel liggen, welke factoren in het midden zitten en welke factoren verschijnen als zichtbare tekenen van burnout.

Hoe experts hielpen de burn-outkaart te bouwen

Om dit complexe systeem te ontrafelen, gebruikten de auteurs een tweedelige methode die bekendstaat als ISM–MICMAC. In plaats van te vertrekken van één vaststaande theorie, verzamelden ze inzichten van acht specialisten op het gebied van journalistiek, psychologie en socialmediabedrijfvoering. Via meerdere rondes van expertbespreking (de Delphi-methode) en een literatuurreview beperkte men een lange lijst ideeën tot 15 sleutelcomponenten. Die lopen uiteen van informatieoverload en privacyzorgen tot sociale vergelijking, groepsidentiteit en de manier waarop aanbevelingsalgoritmen content aanreiken. Met behulp van deze expertratings plaatste de ISM-methode de 15 factoren in lagen, als verdiepingen in een gebouw, terwijl de MICMAC-analyse beoordeelde hoe sterk elke factor andere factoren aanjaagt of erdoor wordt beïnvloed.

Een trap van verborgen drijfveren naar zichtbare overload

Het eindmodel toont vier lagen. Onderaan zitten de diepere drijfveren: hoe platforms content aanraden, hoe ze betrokkenheid belonen met likes en andere feedback, en hoe groepsdruk in online ruimtes wordt opgebouwd. Deze onderliggende krachten zijn krachtig en grotendeels ongevoelig voor andere factoren. Daarboven ligt een psychologische laag met sociale vergelijking, fear of missing out, opvattingen over zelfbeheersing en de druk om aan groepsnormen te voldoen. Samen vertalen deze innerlijke gevoelens het ontwerp van het platform in persoonlijke stress. De volgende laag bevat de ervaringen van «overload»: te veel informatie, te veel functies en diensten in één app, constante sociale eisen, oppervlakkige interacties en privacyzorgen. Bovenaan staan de directe tekenen van burnout, zoals je overweldigd voelen en afstand nemen van sociale media, inclusief het deactiveren van accounts of het ghosten van anderen.

Welke hefbomen het meest van belang zijn voor verandering

De MICMAC-analyse verdeelt deze factoren verder in clusters op basis van hoeveel ze het systeem aansturen of ervan afhankelijk zijn. De meest invloedrijke groep omvat algoritmische aanbevelingen, feedback op betrokkenheid, groepsdruk, sociale vergelijking, fear of missing out en druk om aan sociale normen te voldoen. Deze elementen liggen dicht bij het begin van de keten en staan stilletjes aan de basis van alles. In contrast daarmee zijn de verschillende vormen van overload en gevoelens van vermoeidheid sterk afhankelijke uitkomsten: het zijn de dingen die studenten opmerken, maar niet de plekken waar de echte hefboomwerking zit. Sommige elementen, zoals privacyzorgen of het gevoel van erbij horen van een student, staan meer geïsoleerd in dit model: belangrijk voor de individuele ervaring maar minder centraal in de hoofdoorzaakstroom.

Wat dit betekent voor studenten en platforms

Alles bij elkaar concludeert de studie dat sociale-mediaburnout bij studenten een stapsgewijze progressie is: platformfuncties en sociale verwachtingen zetten het proces in gang, interne gedachten en emoties versterken de druk, en overload plus terugtrekking verschijnen aan het eind van de keten. Voor dagelijkse gebruikers betekent dit dat uitgeput voelen niet simpelweg een kwestie is van zwakke zelfbeheersing, maar een redelijke reactie op een opeenstapeling van technische en sociale druk. Voor ontwerpers, opvoeders en beleidsmakers wijzen de bevindingen op diepgaandere oplossingen—zoals het heroverwegen van aanbevelingssystemen en feedbackloops en het helpen van jonge mensen bij het omgaan met sociale vergelijking en fear of missing out—in plaats van alleen de zichtbare symptomen van «teveel schermtijd» te behandelen.

Bronvermelding: Wen, J., Wang, H. & Chen, H. Research on the formation mechanism of social media burnout among college students based on the ISM-MICMAC model. Sci Rep 16, 12554 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42958-2

Trefwoorden: sociale-mediaburnout, studenten, algoritmische feeds, fear of missing out, informatieoverload