PLoS One. 2017 Jun 21; 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.
Choi J1, Rho MJ2, Kim Y3, Jook IH2, Yu H1, Kim DJ4, Choi IY2.
Abstract
Oormatige slimfoongebruik veroorsaak persoonlike en sosiale probleme. Om hierdie probleem aan te spreek, het ons probeer om gebruikspatrone af te lei wat direk verband hou met slimfoonafhanklikheid gebaseer op verbruiksdata. Hierdie studie het gepoog om smartphone-afhanklikheid te klassifiseer met behulp van 'n data-gedrewe voorspellingsalgoritme. Ons het 'n mobiele program ontwikkel om die gebruik van smartfoonverbruik te versamel. 'N Totaal van 41,683-logs van 48-slimfoongebruikers is vanaf Maart 8, 2015, tot Januarie 8, 2016, versamel. Die deelnemers is geklassifiseer in die kontrolegroep (SUC) of die verslaafdesgroep (SUD) met behulp van die Koreaanse Smartphone Addiction Proneness Scale vir Volwassenes (S-Skaal) en 'n gesig-tot-aangesig-offline onderhoud deur 'n psigiater en 'n kliniese sielkundige (SUC = 23 en SUD = 25). Ons het gebruikspatrone verkry met behulp van tensorfaktorisering en gevind die volgende ses optimale gebruikspatrone: 1) sosiale netwerkdienste (SNS) tydens die dag, 2) web navigeer, 3) SNS in die nag, 4) mobiele inkopies, 5) vermaak en 6) speel in die nag. Die lidmaatskapvektore van die ses patrone het 'n aansienlik beter voorspellingsprestasie behaal as die rou data. Vir alle patrone was die gebruikstye van die SUD baie langer as dié van die SUC. Uit ons bevindings het ons tot die gevolgtrekking gekom dat gebruikspatrone en lidmaatskapvektore doeltreffende instrumente was om die slimfoonafhanklikheid te evalueer en voor te stel en kan 'n intervensie riglyn verskaf om smartphone afhanklikheid te voorspel en te gebruik gebaseer op gebruiksdata.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
;