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Use/no use of social media. Based on the duration variables, we created six dummy variables, one for 
active and one for passive overall social media use, one for active and one for passive Instagram use, and one for 
active and one for passive WhatsApp use (0=no active use and 1=active use, and 0=no passive use and 1=passive use, respectively). Tese dummy variables were used to investigate whether the use of social media, irrespective of the duration of use, was associated with well-being (categorical associations).
Well‑being. Consistent with previous ESM studies19, 20, we measured afective well-being using one item, 
asking “How happy do you feel right now?” at each assessment. Adolescents indicated their response to the 
question using a 7-point scale ranging from 1 (not at all) to 7 (completely), with 4 (a little) as the midpoint. Convergent validity of this item was established in a separate pilot ESM study among 30 adolescents conducted by 
the research team of the fourth author: Te afective well-being item was strongly correlated with the presence 
of positive afect and absence of negative afect (assessed by a 10-item positive and negative afect schedule for 
children; PANAS-C) at both the between-person (positive afect: r=0.88, p<0.001; negative afect: r=− 0.62, 
p<0.001) and within-person level (positive afect: r=0.74, p<0.001; negative afect: r=− 0.58, p<0.001).
Statistical analyses. Before conducting the analyses, several validation checks were performed (see34). 
First, we aimed to only include participants in the analyses who had completed more than 33% of all ESM assessments (i.e., at least 14 assessments). Next, we screened participants’ responses to the open questions for unserious responses (e.g., gross comments, jokes). And fnally, we inspected time series plots for patterns in answering tendencies. Since all participants completed more than 33% of all ESM assessments, and no inappropriate 
responses or low-quality data patterns were detected, all participants were included in the analyses.
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Vol.:(0123456789)
Scientific Reports | (2020) 10:10763 | https://doi.org/10.1038/s41598-020-67727-7
www.nature.com/scientificreports/
Following our preregistered analysis plan, we tested the proposed associations in a series of multilevel models. 
Before doing so, we tested the homoscedasticity and linearity assumptions for multilevel analyses37. Inspection 
of standardized residual plots indicated that the data met these assumptions (plots are available on OSF at https
://osf.io/nhks2). We specifed separate models for overall social media use, use of Instagram, and use of WhatsApp. To investigate to what extent adolescents’ well-being would vary depending on whether they had actively 
or passively used social media/Instagram/WhatsApp or not during the past hour (categorical associations), we 
tested models including the dummy variables as predictors (active use versus no active use, and passive use 
versus no passive use; models 1, 3, and 5). To investigate whether, at moments when adolescents had used social 
media/Instagram/WhatsApp during the past hour, their well-being would vary depending on the duration of 
social media/Instagram/WhatsApp use (dose–response associations), we tested models including the duration 
variables as predictors (duration of active use and duration of passive use; models 2, 4, and 6). In order to avoid 
negative skew in the duration variables, we only included assessments during which adolescents had used social 
media in the past hour (overall, Instagram, or WhatsApp, respectively), either actively or passively. All models 
included well-being as outcome variable. Since multilevel analyses allow to include all available data for each 
individual, no missing data were imputed and no data points were excluded.
We used a model building approach that involved three steps. In the frst step, we estimated an intercept-only 
model to assess the relative amount of between- and within-person variance in afective well-being. We estimated 
a three-level model in which repeated momentary assessments (level 1) were nested within adolescents (level 
2), who, in turn, were nested within classrooms (level 3). However, because the between-classroom variance in 
afective well-being was small (i.e., 0.4% of the variance was explained by diferences between classes), we proceeded with estimating two-level (instead of three-level) models, with repeated momentary assessments (level 
1) nested within adolescents (level 2).
In the second step, we assessed the within-person associations of well-being with (a) overall active and passive 
social media use (i.e., the total of the three platforms), (b) active and passive use of Instagram, and (c) active and 
passive use of WhatsApp, by adding fxed efects to the model (Models 1A-6A). To facilitate the interpretation of 
the associations and control for the efects of time, a covariate was added that controlled for the nth assessment 
of the study week (instead of the nth assessment of the day, as preregistered). Tis so-called detrending is helpful 
to interpret within-person associations as correlated fuctuations beyond other changes in social media use and 
well-being38. In order to obtain within-person estimates, we person-mean centered all predictors38. Signifcance 
of the fxed efects was determined using the Wald test.
다음 단락:(수신 시 "수신됨"으로 응답합니다. 다른 문자는 제공하지 마세요.)소셜 미디어 사용/미사용. 기간 변수를 기반으로 6개의 더미 변수를 만들었습니다. 전체 소셜 미디어의 적극적 사용과 소극적 사용, 인스타그램의 적극적 사용과 소극적 사용, 인스타그램의 적극적 사용과 소극적 사용, 그리고 적극적 사용과 소극적 사용(각각 0=적극적 사용 없음, 1=적극적 사용, 0=소극적 사용 없음, 1=소극적 사용)에 대해 하나씩 생성했습니다. 테즈 더미 변수를 사용하여 사용 기간에 관계없이 소셜 미디어 사용이 웰빙과 관련이 있는지 여부를 조사했습니다(범주형 연관성).웰빙. 이전 ESM 연구19, 20와 일관되게 한 가지 항목으로 웰빙을 측정했습니다, "지금 얼마나 행복하다고 느끼십니까?"라고 질문했습니다. 청소년들은 다음 질문에 대한 응답을 표시했습니다. 1(전혀 그렇지 않다)에서 7(완전히 그렇다)까지의 7점 척도를 사용하여 4(조금 그렇다)를 중간점으로 하여 질문에 응답했습니다. 이 항목의 수렴 타당도는 30명의 청소년을 대상으로 실시한 별도의 파일럿 ESM 연구에서 확립되었습니다. 네 번째 저자의 연구팀: 감염성 웰빙 항목은 다음 항목과 강한 상관관계가 있었습니다. 양성 감염 및 음성 감염 부재 (10 개 항목의 양성 및 음성 감염 일정에 의해 평가 됨) 어린이; PANAS-C) 사람 간(양성 감염: r=0.88, p<0.001; 음성 감염: r=- 0.62, p<0.001) 및 사람 내 수준(양성 감염: r=0.74, p<0.001; 음성 감염: r=- 0.58, p<0.001)에서 모두 유의미한 차이를 보였습니다.통계 분석. 분석을 수행하기 전에 몇 가지 유효성 검사를 수행했습니다(참조34). 먼저, 전체 ESM 평가의 33% 이상(즉, 최소 14회 이상)을 완료한 참가자만 분석에 포함시키는 것을 목표로 삼았습니다. 다음으로, 공개 질문에 대한 참가자의 답변에서 진지하지 않은 답변(예: 심한 댓글, 농담)을 선별했습니다. 마지막으로 시계열 플롯을 통해 응답 경향의 패턴을 조사했습니다. 모든 참가자가 전체 ESM 평가의 33% 이상을 완료했고 부적절한 응답이나 저품질 데이터 패턴은 부적절한 응답이나 저품질 데이터 패턴이 발견되지 않았으므로 모든 참가자를 분석에 포함시켰습니다.9Vol.:(0123456789)과학 보고서 | (2020) 10:10763 | https://doi.org/10.1038/s41598-020-67727-7www.nature.com/scientificreports/사전 등록된 분석 계획에 따라 일련의 다단계 모델에서 제안된 연관성을 테스트했습니다. 그 전에, 다단계 분석에 대한 동차분산성 및 선형성 가정을 테스트했습니다37. 검사 표준화된 잔차 플롯의 검사 결과 데이터가 이러한 가정을 충족하는 것으로 나타났습니다(플롯은 OSF에서 https//osf.io/nhks2). 전반적인 소셜 미디어 사용, Instagram 사용, WhatsApp 사용에 대해 별도의 모델을 지정했습니다. 소셜 미디어/인스타그램을 적극적으로 사용했는지, 소극적으로 사용했는지에 따라 청소년의 행복지수가 어느 정도 달라지는지 조사하기 위해 지난 한 시간 동안 소셜 미디어/인스타그램/왓츠앱을 적극적으로 사용했는지, 소극적으로 사용했는지 여부(범주형 연관성)에 따라 청소년의 웰빙이 어느 정도 달라지는지 조사하기 위해 다음과 같은 모델을 테스트했습니다. 더미 변수를 예측 변수로 포함하는 모델을 테스트했습니다 (적극적인 사용 대 적극적인 사용 없음, 수동적 사용 대 수동적 사용 없음 수동적 사용 대 수동적 사용 없음, 모델 1, 3, 5). 청소년이 소셜 미디어를 사용한 적이 있는지 여부를 조사하기 위해 지난 한 시간 동안 소셜 미디어/인스타그램/왓츠앱을 사용한 시간에 따라 청소년의 웰빙이 달라지는지 조사했습니다. 소셜 미디어/인스타그램/왓츠앱 사용 시간(용량-반응 연관성)을 포함한 모델을 테스트했습니다. 변수를 예측 변수로 사용하여 모델을 테스트했습니다(적극적 사용 기간과 소극적 사용 기간, 모델 2, 4, 6). 다음을 피하기 위해 기간 변수의 음의 왜곡을 피하기 위해 청소년이 소셜 미디어를 사용한 기간만 평가에 포함했습니다. 지난 한 시간 동안 소셜 미디어(전체, 인스타그램, 왓츠앱)를 능동적 또는 수동적으로 사용한 시간만 포함했습니다. 모든 모델 결과 변수로 웰빙을 포함했습니다. 다단계 분석은 각 개인에 대해 사용 가능한 모든 데이터를 포함할 수 있기 때문에 개인별로 사용 가능한 모든 데이터를 포함할 수 있으므로 누락된 데이터는 없었으며 제외된 데이터 포인트도 없었습니다.세 단계로 구성된 모델 구축 접근법을 사용했습니다. 첫 번째 단계에서는 인터셉트 전용 모델을 추정했습니다. 모델을 추정하여 감염성 웰빙의 개인 간 및 개인 내 상대적 차이를 평가했습니다. 추정 결과 반복되는 순간적 평가(1단계)가 청소년(2단계)에 중첩된 3단계 모델을 추정했습니다. 2), 다시 교실(수준 3) 내에 중첩되는 3단계 모델을 추정했습니다. 그러나 교실 간 차이가 작았기 때문에 의 학급 간 차이가 작았기 때문에 (즉, 분산의 0.4 %가 학급 간 차이로 설명됨), 우리는 순간 평가를 반복하는 2 단계 (3 단계 대신) 모델을 추정하여 진행했습니다. 1)을 청소년(레벨 2)에 중첩하여 추정했습니다.두 번째 단계에서는 웰빙과 (a) 전반적인 능동적 및 수동적 소셜 미디어 사용(소셜 미디어 사용량)과의 개인 내 연관성을 평가했습니다. 소셜 미디어 사용(즉, 세 가지 플랫폼의 총합), (b) 인스타그램의 적극적 및 소극적 사용, (c) 왓츠앱의 적극적 및 WhatsApp의 능동적 및 수동적 사용, 모델에 fxed 효과를 추가하여 (모델 1A-6A). 해석을 용이하게 하기 위해 연관성 및 통제 