图 8.3：低和高日常上网使用的年龄分布 欧洲社会调查（2016–24）
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图8.11：对国家的情感依附变化及其对幸福的影响 欧洲社会调查（2016-19至2020-24）
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表 8.1： 信任、社会联系和情感依附的变量 欧洲社会调查 (2016–24)
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图 8.12：夜间安全变化及其对福祉的影响 欧洲社会调查（2016–19至2020–24）
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图8.4：互联网使用与幸福感之间的年龄相关性 欧州社会调查（2016–24）
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图7：社会会议频率变化及其对福祉的影响 欧州社会调查（2016-2019到2024）
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图 8.6： 互联网使用的变化对幸福感的影响 欧洲社会调查HM-1ab（2016-19至2020）
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图8：社会活动变化比较及其对幸福感的影响 欧州社会调查（2016-19至2020-24）
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图8.1：时间上的幸福感和生活满意度 欧洲社会调查（2016-24）
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图 8.9： 对系统信任的变化及其对福祉的影响 欧洲社会调查（2016-19至2020-24）
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图10：对个人信任的变化及其对福利的影响 欧州社会调查（2016-19至2020-24）
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图8.17：幸福感与社交媒体浓度下互联网使用的关系 欧州社会调查（2016-24），欧洲统计局
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图14. 并多国家的军事开支正在增加
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对于35到60岁之间的人，互联网使用与幸福感呈正相关，而 对于35岁以下和60岁以上的人则呈一般的负相关。26 为了理解互联网使用与幸福感之间的关系，我们使用合 最后，我们包括了个人对其国家和欧洲的依附感测量 并线性回归。我们的回归模型包括我们主要关注的变量 ：信任、社交连接和情感依附。为了衡量信任，我们考 虑两个变量，重点关注对他人的信任（一般信任）和在 此外，我们控制了性别、年龄、政治倾向、教育水平、 夜间感到安全的感觉。为了考虑个人对机构的信任，我 身体健康、收入、就业和婚姻状况，居住在城市地区以 们生成一个变量，该变量是响应者所在国家对议会、法 及在该国出生的情况。我们特别增加了一个针对Z世代（ 律系统和政治家的信任的三个ESS问题的平均值。对于 社交连接，我们使用变量询问个人与朋友、亲戚和同事 见面的频率，以及他们参加社交活动的频率，与同龄人 相比。后一个变量提供了社会比较视角的信息，提供了 ESS还包括一个问题，询问受访者在过去12个月内是否发 布或分享过关于政治的内容。我们使用这个变量来考虑 在线发布或分享政治观点。我们还包括国家固定效应
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