L’objectif de cette étude transversale était d’investiguer les différences individuelles dans l’effet des mentions « j’aime » (les « likes ») sur le comportement de publication sur les réseaux sociaux, ainsi que leur association avec la dépression et leur spécificité par rapport à d’autres formes de psychopathologie.
Trois jeux de données longitudinales ont été analysés, entre mars 2023 et janvier 2026, totalisant plus de 17 millions de publications issues de 7 736 utilisateurs de Twitter/X de divers pays. Le premier jeu de données (« Dataset 1 ») comprenait 1 045 utilisateurs ayant autodéclaré un diagnostic de dépression sur Twitter et 5 001 utilisateurs sélectionnés aléatoirement. Le deuxième (« Dataset 2 ») comptait 601 utilisateurs (âge moyen : 45,2 ans [de 18 à 78 ans], dont 41,7 % de femmes), recrutés via des publicités sur Twitter, ayant auto-évalué leur niveau de dépression sur une échelle de Likert à 5 points au cours des 4 dernières semaines. Le troisième jeu de données (« Dataset 3 ») portait sur 1 089 utilisateurs (âge moyen : 30,8 ans [18 - 68 ans], dont 64,6 % de femmes), recrutés principalement via une plateforme de crowdsourcing, ayant rempli l’échelle d’auto-évaluation de la dépression de Zung (« Zung Self-Rating Depression Scale »).
Pour chaque utilisateur, les 3 200 publications les plus récentes ont été récupérées. Des modèles statistiques ont été ensuite utilisés pour évaluer l’association entre le nombre moyen de « likes » par publication la veille et le nombre de publications le lendemain, en incluant la dépression comme variable d’interaction.
Les résultats, parus en juillet 2026 dans JAMA Psychiatry1, montrent que les individus présentant un diagnostic de dépression ou des symptômes dépressifs plus sévères avaient une tendance significativement accrue à être renforcés par les mentions « j’aime ». Cette association était robuste et réplicable dans les trois jeux de données, malgré des différences méthodologiques (Dataset 1 : β = 0,013, p = 0,002 ; Dataset 2 : β = 0,026, p = 0,03 ; Dataset 3 : β = 0,008, p = 0,02). Dans le Dataset 3, cette tendance était spécifiquement associée à des symptômes d’anxiété-dépression (β = 0,0139 ; IC95 % = 0,005 - 0,021 ; p = 0,002), tandis que la persistance du comportement était liée à des comportements compulsifs et de pensées intrusives (β = 0,015 (0,002 - 0,028), p = 0,03).
Ces résultats suggèrent que la dépression est associée à une sensibilité accrue aux récompenses sociales numériques, un mécanisme potentiellement impliqué dans les liens bidirectionnels entre l’usage des réseaux sociaux et la santé mentale. Ils mettent en lumière l’importance d’étudier les comportements en situation réelle pour mieux comprendre les liens entre psychopathologie et interaction avec les plateformes numériques.
Le caractère corrélationnel de l’étude ne permet toutefois pas d’établir de relation causale entre la dépression et la sensibilité aux mentions « j’aime ». Par ailleurs, les résultats concernent uniquement les utilisateurs de réseaux sociaux choisissant de publier du contenu, une population qui peut ne pas être représentative des personnes souffrant de dépression clinique.