一项发表于《男性与男性气质心理学》的调查访问了601名13至17岁美国男孩，约33.2%表示至少少量关注安德鲁·泰特，11.6%关注乔丹·彼得森；在开放式最喜爱人物中仅约9%写出与“男性圈”相关人物。控制年龄、自我男性气质感知和父母传递的性别信息后，关注泰特仍与更强的传统男性气质信念相关，父母“要强壮强硬”的信息在各模型中预测力最强。研究为单时点调查，不能判断因果。
推荐理由：横断面调查，无法判断是观看影响观念还是观念驱动关注；33.2%含仅“稍微关注”者，且未询问关注原因。
一项发表于《科学进展》的研究用深度学习模型分析脑成像数据，发现对面部表情的视觉编码过度依赖先验预期，与青少年日后情绪症状升高相关。研究者先分析IMAGEN队列1332名19岁参与者的fMRI数据，按视觉编码效率分组，低效组情绪症状更高；再构建双通路神经网络，发现概念通路过度调控视觉通路时会把中性面孔误判为愤怒或悲伤，其内部编码与低效脑模式接近。
一项基于“成长在苏格兰”研究数据的分析发现，在控制家庭环境等因素后，5岁和10岁儿童的屏幕时间与情绪、行为或社交困难并无关联。15岁时，每天游戏5小时以上的青少年出现高于平均水平困难的优势比是不足1小时者的2.61倍，而每天使用社交媒体和消息应用至少1小时者反而约低40%，但作者提醒谨慎解读，且该结果经多重比较校正后仅1至2小时组保留。
推荐理由：观察性队列设计无法推断因果；15岁关联方向不明，且社交媒体结果经多重比较校正后仅部分保留。
《JAMA Psychiatry》10月7日发表的一项单中心研究显示，AI相关精神病虽总体罕见，但在首次发作精神病患者中更常见。研究者在范德比尔特大学医学中心2022年12月1日至2026年4月15日接受心理卫生服务的215,712名患者中，识别出28例（0.013%）AI精神病，另有28例有AI相关妄想但无生成式AI使用证据；AI精神病组61%处于首次发作，高于后者的29%。多数案例中聊天机器人放大了既有症状（64%）或成为妄想焦点（21%），仅少数作为新症状的催化剂。研究局限包括单中心设计和未获临床验证的评级系统。
佛罗里达大学研究者Yusen Zhai领衔的一项研究分析了近10万名年轻人的数据，报告用ChatGPT、Claude等生成式AI询问健康问题者，焦虑与抑郁筛查阳性的比值分别高出52%和46%。在控制年龄、种族与族裔、生理性别和社会经济地位后关联仍存在，但研究只显示关联，不能说明使用AI导致焦虑抑郁，或焦虑抑郁者更倾向用AI问健康。数据采集于2023至2024年，作者称这只是早期迹象。
推荐理由：研究为横断面关联分析，数据采集于2023至2024年生成式AI普及早期；原文明确不确立因果，也未说明筛查工具与样本抽样方式。
《Addiction》发表的一项系统综述对46项研究做元分析，发现接触社交媒体上用户生成内容与年轻人饮酒更多、对酒精态度更积极相关；同龄人内容的主动互动（分享、点赞、评论）与饮酒增加相关，16岁以下青少年尤为明显。大学生若关注常发酒精内容的影响者，更可能大量饮酒；女性中自我发布内容而非被动接触与饮酒相关。
