Mobile Ubiquität: Verständnis der Beziehung zwischen kognitiver Absorption, Smartphone-Sucht und sozialen Netzwerkdiensten (2019)

1.1. Definitionen und Literaturübersicht

Die Ziele dieser Studie sind dreifach: Untersuchung der Unterschiede zwischen Smartphone-Sucht und SNS-Sucht; den Einfluss der Wahrnehmung der Benutzer auf die Sucht zu verstehen (gemessen durch kognitive Absorption, um den Zustand der Beteiligung und des Engagements der Benutzer für Software und Technologie zu untersuchen); und Unterschiede für demografische Faktoren für Smartphone- und SNS-Sucht und Benutzerwahrnehmung zu untersuchen. In diesem Abschnitt wird die Hintergrundliteratur zu diesen Themen untersucht, wobei der Schwerpunkt auf Technologiesucht, problematischer Smartphone-Nutzung und kognitiver Absorption liegt.

1.2. Technologiesucht

Medizinisches Wörterbuch von Merriam-Webster (1995: 273) definiert Sucht als "... eine erworbene Verhaltensweise, die fast oder vollständig unfreiwillig geworden ist", während die Enzyklopädie der Medizin (1999) betrachtet die Sucht als „… Abhängigkeit von einem Verhalten oder einer Substanz, die eine Person nicht mehr aufhören kann.“ Traditionell wurde davon ausgegangen, dass Sucht nur mit Substanzen (wie Alkohol und Drogen) im Zusammenhang steht, später jedoch erweitert wurde problematisches Verhalten (einschließlich übermäßigem Geschlechtsverkehr und pathologischem Glücksspiel). Einige haben ferner argumentiert, dass unkontrollierbares oder überlastetes Verhalten oder jede Aktivität als Sucht betrachtet werden sollte (Peele, 1985).

The American Psychiatric Association Diagnostic und Statistisches Handbuch of psychische Störungen (DSM), derzeit in der fünften Auflage (DSM-V, 2013), erfasst gemeinsam vereinbarte mentale Bedingungen. Kliniker haben sich ausführlich mit dem möglichen Vorhandensein von Technologiesucht befasst, obwohl der DSM sie derzeit nicht als Bedingung anerkennt und stattdessen behauptet, dass er sich als Folge anderer vorausgegangener psychischer Zustände manifestiert, wie z. B. reduziert Impulskontrolle (Yellowlees & Marks, 2007). Die Sucht nach verschiedenen Facetten der Technologie hat jedoch seit geraumer Zeit in einem breiten Spektrum wissenschaftlicher Disziplinen Forschungsinteresse gefunden.Block, 2008).

Im Rahmen der Informationssysteme Disziplin, Carillo, Scornavacca & Za, 2017 weist darauf hin, dass die psychische Abhängigkeit (Sucht) zu Informations-und Kommunikationstechnologien sollte nicht mit verwechselt werden Zielorientiert Abhängigkeit. Während die beiden Konzepte miteinander zusammenhängen und die begründeten IT-Nutzungsentscheidungen von Personen beeinflussen können, erfasst die zielorientierte Abhängigkeit, inwieweit die Fähigkeit einer Person, ihre Ziele zu erreichen, vom Einsatz bestimmter Technologien abhängt. Es konzentriert sich auch eher auf das Mehr positive Folgen der Verwendung von Technologie. Auf der anderen Seite konzentriert sich die Sucht eher auf das Negativere Auswirkungen der Technologie verwenden, wie es sich auf a bezieht psychologischer Zustand maladaptive Abhängigkeit von der Verwendung einer Technologie in einem solchen Ausmaß, dass typische zwanghafte Verhaltenssymptome auftreten. Dieser Beitrag konzentriert sich auf diese Facette des Phänomens.

Eine wachsende Anzahl von Forschungen hat auf die Abhängigkeit von verschiedenen Formen der Informationstechnologie hingewiesen (Barnes & Pressey, 2014; Carillo et al. 2017; Griffiths, 2001; Lin, 2004; Turel, Serenko & Giles, 2011; Turel & Serenko, 2010). Turel et al. (2011) berichten, dass neurobehaviorale Unterstützung für das Vorhandensein von Verhaltenssucht, einschließlich Technologiesucht, angeboten wurde, und weist auf die Ähnlichkeiten zwischen Substanz- und Verhaltenssucht hin (Helmuth, 2001). Eine Studie beschäftigt funktionellen Magnetresonanztomographie in Online-Spielen festgestellt, dass Drang / Drang in Substanz Sucht und Drang / Drang in Online-Gaming-Sucht haben analog neurobiologische Mechanismen (Ko et al. 2009). Daher Turel et al. (2011p. 1045) schlussfolgern, dass es „vernünftig ist, Konzepte, Modelle und Theorien aus dem Substanzabhängigkeitsbereich auf das relativ neue Gebiet der Verhaltenssucht anzuwenden“.

Studien, die den problematischen Einsatz von Technologie untersuchen, haben eine beträchtliche Linie. Zum Beispiel stellten Hadley Cantril und Gordon W. Allport die potenziell süchtig machende Natur von Radioprogramme in ihrem Text Die Psychologie des Radios veröffentlicht 1935. Später beschäftigte sich das Stipendium mit Abhängigkeiten von bestimmten Technologien, z Fernsehen (Horvath, 2004; Mcllwraith, 1998), übermäßiges Videospiel (Keepers, 1990), 'Computersucht' (Shotton, 1991) und das Suchtpotenzial des Internets (Brenner, 1997; Griffiths, 1996, 1997; Jung, 1998), wobei das letztgenannte Thema erhebliche empirische Aufmerksamkeit gefunden hat (Bozoglan, Demirer & Sahin, 2014; Bridges & Florsheim, 2008; Charlton & Danforth, 2007; Demirer & Bozoglan, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths und van de Mheen, 2013; Lehenbauer-Baum et al. 2015; Morahan-Martin & Schumacher, 2000; Pontes & Griffiths, 2016; Turel et al. 2011). Eine Teilmenge von Internetsucht Forschung hat auch spezifisch untersucht Online-Aktivitäten, einschließlich Sucht nach Online-Auktionen (Turel et al. 2011) und virtuelle Welten (Barnes & Pressey, 2014). Eine natürliche Erweiterung dieser Forschungslinie, die wissenschaftliche Aufmerksamkeit gefunden hat, ist die problematische Verwendung von Smartphones.

1.3. Problematische Smartphone-Nutzung

Zusammengenommen repräsentieren diese Studien verschiedene akademische Bereiche, darunter Informationssysteme, Computerwissenschaften, Gesundheitswesen, Bildung und Psychologie. Nur eine Handvoll Studien haben jedoch die Motive, die Treiber oder die Wahrnehmung der Nutzer hinsichtlich der Nutzung von Smartphone und der Sucht empirisch untersucht (Bian & Leung, 2014; Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Jeong & Lee, 2015; Pearson & Hussain, 2015; Takao et al. 2009; van Deursen et al. 2015; Zhang et al. 2014). Von dieser Teilmenge der Arbeiten wurden die Wahrnehmungen der Nutzer in Bezug auf die Verwendung von Smartphone und die Sucht unter dem Gesichtspunkt der Persönlichkeitstreiber betrachtet (z. B. geringes Selbstwertgefühl, NeurotizismusExtraversion) (Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Pearson & Hussain, 2015; Takao et al. 2009; Zhang et al. 2014), beeinflussende Faktoren (zB Anzahl der Freunde, Schulleistungenund Lesemenge) (Jeong & Lee, 2015), Prozess- und Sozialorientierung (z. B. Smartphone-Nutzungsarten, emotionale Intelligenz, sozialer Stress und Selbstregulierung) (van Deursen et al. 2015) und Hybridstudien (z. B. Forschungsuntersuchungen Persönlichkeitsmerkmale und Muster der Smartphone-Nutzung) (Bian & Leung, 2014).

Die Wahrnehmung der Benutzer und die Verknüpfung mit der Smartphone-Sucht sind ein relevantes Untersuchungsfeld, da sie darauf abzielen, wie sich Benutzer mit der Technologie auseinandersetzen und tief in die Technik eintauchen können - manchmal problematisch. Das Verständnis der Wahrnehmungen oder Überzeugungen der Benutzer ist wichtig, da sie das Nutzerverhalten beeinflussen und erklären, wie sich Benutzer mit der Technologie beschäftigen. Weiter zu verstehen, was die Benutzer dazu motiviert Hafen bestimmte Überzeugungen helfen uns zu verstehen, warum sie diese Überzeugungen halten; Während frühere Forschungen zur Abhängigkeit von Mobiltelefonen sich stark auf die Nutzung und Einstellungen konzentrierten, wurde der Glaubensbildung weniger Beachtung geschenkt. Dies ist das Thema, dem wir uns jetzt widmen, insbesondere durch die Einführung des Konzepts der kognitiven Absorption.

1.4. Kognitive Absorption

Eine Reihe von Theorien helfen dabei, die Akzeptanz und Akzeptanz von Informationstechnologien durch die Nutzer zu beleuchten - einschließlich Verbreitung von Innovationen Theorie, die Theorie des geplanten Verhaltens, Theorie von begründete Handlungund der Technologie-Akzeptanzmodell (TAM) (Ajzen, 1985, 1991; Brancheau & Wetherbe, 1990; Davis, 1989; Fishbein & Ajzen, 1975; Rogers, 1995) - sie haben eine begrenzte Aussagekraft wie Überzeugungen rund um die Informationstechnologien sind geprägt (Agarwal & Karahanna, 2000). Agarwal und Karahanna (2000) Einführung des Konzepts der kognitiven Absorption (CA), um diesen konzeptionellen Mangel zu überwinden. CA teilt eine konzeptionelle Wurzel mit einigen der ersten großen IT-Unternehmen Nutzerakzeptanz Theorien einschließlich TAM durch Hervorhebung der Instrumentalität als Haupttreiber der Überzeugungen der Benutzer und bei denen das Nutzungsverhalten durch „… kognitive Komplexitätsvorstellungen“ (Agarwal & Karahanna, 2000, p. 666).

CA hat auch den Vorteil, dass es in einem großen Korpus von Wissenschaften im kognitiven Bereich liegt Sozialpsychologie Literatur, wobei CA seine theoretische Grundlage aus drei verwandten Literatursträngen zieht: die Dimension der Persönlichkeitsmerkmale der Absorption (Tellegen & Atkinson, 1974; Tellegen, 1981, 1982) den Strömungszustand (Csikszentmihalyi, 1990; Trevino & Webster, 1992) und der Begriff von kognitives Engagement (Webster & Hackley, 1997; Webster & Ho, 1997).

Definiert als „… ein Zustand tiefer Beschäftigung mit Software“ (Agarwal & Karahanna, 2000, p. 673) kann die kognitive Absorption ein starker Motivationsfaktor für IT-bezogene Überzeugungen sein, bei denen hochinteressante und faszinierende Erfahrungen zu einer „tiefen Aufmerksamkeit“ der Benutzer und einem vollständigen Eintauchen und Engagement in eine Aktivität führen (Csikszentmihalyi, 1990; Deci & Ryan, 1985; Tellegen & Atkinson, 1974; Vallerand, 1997).

Agarwal und Karahanna (2000) schlug CA als einen starken motivierenden Faktor für Überzeugungen im Zusammenhang mit IT vor, bei denen intensive und tiefgreifende Erfahrungen zu "tiefer Aufmerksamkeit" führen. CA wird von einem gesteuert innere Motivation (dh der Genuss, die Zufriedenheit und die Freude als Ergebnis einer Erfahrung) im Gegensatz zu äußerlich Motivation (dh die Erwartung einer Belohnung, die mit einem bestimmten Verhalten verbunden ist). Als „… Selbstzweck“ (Csikszentmihalyi, 1990) haben intrinsische Motivatoren größere Erklärungskraft in Nutzungsabsichten als extrinsische Motivatoren (Davis, Bagozzi & Warshaw, 1992). Die kognitive Absorption ist a mehrdimensionales Konstrukt über fünf Dimensionen:

i.

Zeitliche Dissoziation ("die Unfähigkeit, den Zeitverlauf während der Interaktion zu registrieren");

ii.

Fokussiertes Untertauchen ("die Erfahrung des totalen Engagements, wenn andere Aufmerksamkeitsanforderungen im Wesentlichen ignoriert werden");

iii.

Erhöhter Genuss („die erfreulichen Aspekte der Interaktion“);

iv.

Kontrolle („die Wahrnehmung des Benutzers, für die Interaktion verantwortlich zu sein“); und

v.

Neugier ("Das Ausmaß, in dem die Erfahrung die sensorische und kognitive Neugier eines Individuums weckt").

Wir würden erwarten, dass Personen mit einem hohen Grad an problematischer Nutzung von Smartphone- und SNS-Diensten oder Sucht höhere CA-Stufen erfahren werden, da dies eine Erklärung für den tiefgreifenden Zustand des Engagements, des Engagements und der Aufmerksamkeit darstellt, die einige Personen bei der Interaktion erfahren können in computervermittelten Umgebungen, die bei einigen Benutzern problematische Verhaltensweisen fördern können. So haben süchtige Benutzer höchstwahrscheinlich irgendeine Form von Wahrnehmungsverzerrung.

Es gibt Beweise, die diese Behauptung stützen. Die Beziehung zwischen Sucht und Wahrnehmungsverzerrung kann zu höheren CA-Stufen führen, insbesondere, da Sucht u Rahmungseffekt Dies führt dazu, dass Benutzer Websites positiver wahrnehmen als nicht abhängige Benutzer (Barnes & Pressey, 2017; Turel et al. 2011). Sucht führt zur Modifikation kognitiver Prozesse und die Intensivierung einer bestimmten Erfahrung. Daher haben Benutzer, die ein höheres Maß an Sucht zeigen, positive Wahrnehmungen eines Systems (auch wenn solche Wahrnehmungen unlogisch sind), was zu einer höheren Absorption in einem System führt. Zum Beispiel, Turel et al. (2011) fanden Hinweise darauf, dass Benutzer mit einer Abhängigkeit von Online-Auktionen ein höheres Maß an wahrgenommener Nützlichkeit, mehr Freude und Benutzerfreundlichkeit auf einer Auktionsseite angegeben haben Barnes und Pressey (2017) berichten, dass die Abhängigkeit von virtuellen Welten sich positiv auf die kognitive Absorption auswirkt.

Zusammenfassend ergibt sich aus der Untersuchung der Beziehung zwischen CA und Sucht die Fähigkeit, die Wege zu verstehen, auf denen sich Verhaltensweisen in Bezug auf Technologie manifestieren, und was den Einzelnen veranlasst, bestimmte Überzeugungen in Bezug auf IT zu beherzigen, und „dient als Schlüsselvoraussetzung für herausragende Überzeugungen in Bezug auf Informationstechnologie ”(Agarwal & Karahanna, 2000p. 666). Angesichts der Allgegenwärtigkeit der Smartphone-Technologie und Berichten über problematische Nutzung scheint dies sowohl wertvoll als auch aktuell zu sein und würde uns helfen, die Gründe für einige zu verstehen Benutzererfahrung eine tiefere Einbindung in eine bestimmte Technologie als andere. Im folgenden Abschnitt werden unsere Hypothesen zur Abhängigkeit der Smartphone-Technologie beschrieben.

2.1. Smartphone-Sucht versus Sucht nach SNS

Die Mehrzahl der Studien prüft problematisch Technologieanwendung konzentrieren Sie sich auf das Gerät oder das Gerät selbst (Radio, TV, Computer, Mobiltelefon) und nicht auf den Inhalt, den die Technologie bietet (ein bestimmtes Programm, eine bestimmte Software, eine Website oder eine bestimmte Anwendung). Wie Roberts und Pirog (2012: 308) Anmerkung: „Forschung muss unter der Technologie graben, die für die Aktivitäten verwendet wird, die den Benutzer zu der jeweiligen Technologie ziehen.“ In der Literatur wird derzeit diskutiert, ob die Sucht nach dem Telefon oder den darauf angebotenen Diensten gerichtet ist. wie Pearson und Hussain (2015p. 19) haben beobachtet: „Bei so vielen süchtig machenden Anwendungen, die auf dem Smartphone verfügbar sind, ist es schwierig, das zu entschlüsseln Ursache und Wirkung problematische Verwendung. Die Smartphones sind vielfältig Funktionalität Das kann süchtig machen oder es kann sein, dass Benutzer von einem bestimmten Medium abhängig sind. “Außerdem kann es zu einem gleichzeitigen Auftreten kommen, bei dem ein Benutzer sowohl von seinem Smartphone als auch von seinen SNS-Websites abhängig ist.

As De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 2) Anmerkung: "Es gibt Hinweise darauf, dass das Smartphone mit seiner Breite an Anwendungen und Anwendungen tendenziell mehr Missbrauch auslöst als herkömmliche Handys" (siehe auch Taneja, 2014). Handelt es sich jedoch um eine Sucht nach dem Gerät (z. B. Smartphone) oder um eine Sucht nach Inhalten und Anwendungen? Diese Untersuchungslinie klingt mit früheren Diskussionen über die Sucht im Internet, wo erkannt wird, dass es „einen grundlegenden Unterschied zwischen Sucht gibt zu das Internet und Süchte on das Internet" (Griffiths, 2012p. 519). Wie Griffiths (2000) argumentiert, Online-Aktivitäten werden sich in ihrer Fähigkeit unterscheiden, Gewohnheit zu bilden (siehe auch Jung, 1999).

Bisher hat jedoch keine Studie zwischen Sucht nach dem Smartphone oder Sucht nach den von ihnen gebotenen Aktivitäten unterschieden oder diese beiden Perspektiven integriert, obwohl dies in früheren Untersuchungen angedeutet wurde. De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 1) Erwähnung: „Die Forschung auf diesem Gebiet hat sich im Allgemeinen von einer globalen Sicht des Mobiltelefons als Gerät bis hin zur Analyse über Anwendungen und Inhalte entwickelt.“ Zentral für diese Debatte - und für die vorliegende Studie von zentraler Bedeutung - ist, ob das Problem das Smartphone oder das Internet ist seine Anwendungen und Inhalte (De-Sola Gutiérrez et al. 2016).

Roberts et al. (2014) behaupten, dass es aufgrund der zunehmenden Vielfalt von Aktivitäten, die mit Mobiltelefonen ausgeführt werden können, von entscheidender Bedeutung ist, dass wir verstehen, welche Aktivitäten eher zur Gewohnheit beitragen als andere. Bevor solche Untersuchungen durchgeführt werden, scheint es ein geeigneter Ausgangspunkt zu sein, um festzustellen, ob es einen Unterschied in der Abhängigkeit des Smartphones von der Sucht in einer Gruppe von Menschen gibt Kernanwendungen (wie SNS). Die Nutzung von SNS hat sich als ein starker Prädiktor für die Abhängigkeit von Smartphones herausgestellt und ist stärker als bei anderen bevorzugten Smartphone-Anwendungen wie Gaming (Jeong et al. 2016) und ist die Grundlage für die Aufnahme in die vorliegende Studie. Handelt es sich um eine Abhängigkeit von einem wichtigen Aspekt der Smartphone-Nutzung, SNS, oder handelt es sich um eine umfassendere oder globalere Sucht? Wir behaupten, dass die Sucht nach dem Gerät generell akuter ist als die Sucht nach SNS. Daher kann keine einzelne Anwendung im Allgemeinen süchtiger sein als das Gerät in Gesamtheit. Deshalb schlagen wir folgendes vor:

2.2. Die Auswirkungen der kognitiven Absorption auf das Smartphone und die SNS-Abhängigkeit

Wir betrachten nun die Auswirkungen der kognitiven Absorption auf die Abhängigkeit von SNS und Smartphones getrennt. Die beliebteste Auswahl an Apps, die auf Smartphones verwendet werden, wird weithin als SNS bezeichnet, getrieben durch die sozialen Beziehungen, die sie bieten (Barkhuus & Polichar, 2011; Pearson & Hussain, 2015; Salehan & Negahban, 2013) und die Nutzung des SNS wird als Vorläufer der Smartphone-Sucht gemeldet (Salehan & Negahban, 2013). In diesem letzteren Punkt wäre eine Erklärung für die Beziehung zwischen Verfügbarkeit und Nutzung von SNS und der Akzeptanz und Sucht von Smartphones die kognitive Absorption, die Benutzer erfahren, und die äußerst ansprechenden und faszinierenden Erfahrungen, die zu einer „tiefen Aufmerksamkeit“ und einem vollständigen Eintauchen der Benutzer führen (Csikszentmihalyi, 1990; Deci & Ryan, 1985; Tellegen & Atkinson, 1974; Vallerand, 1997), zumal SNS sich ausdehnt und an Raffinesse gewinnt. Daher gehen wir davon aus, dass die kognitive Absorption für SNS stärker ist als für Smartphones, da eines der Ergebnisse einer hohen kognitiven Absorption die Unfähigkeit ist, potenziell schädliche oder schädigende Verhaltensweisen, insbesondere die durch die Popularität von SNS, hervorgerufenen Selbstregulierung, zu regulieren.

2.3. Demographische Faktoren und Smartphone-Sucht

Jüngere und weibliche Personen sind möglicherweise mehr von Smartphone-Sucht bedroht, während die Beweise für die Auswirkungen von Bildung uneinheitlicher sind. Anfangs verbringen Frauen gewöhnlich mehr täglich am Telefon als Männer (Roberts et al., 2014), und es gibt zwingende Belege dafür, dass Frauen eine stärkere Abhängigkeit von Mobiltelefonen und eine problematische Nutzung als Männer haben (Beranuy et al. 2009; Geser, 2006; Hakoama & Hakoyama, 2011; Jackson et al. 2008; Jenaro, Flores, Gomez-Vela, Gonzalez-Gil und Caballo, 2007; Leung, 2008; Lopez-Fernandez, Honrubia-Serrano und Freixa-Blanxart, 2012; Sanchez Martinez & Otero, 2009). Frauen (insbesondere solche mit niedrigem Selbstwertgefühl) gelten als die meisten verletzliche Gruppe zur Smartphone-Sucht (Pedrero et al. 2012) und kann sich mehr auf Smartphones als auf Männer verlassen, um die sozialen Ängste abzubauen (Lee et al. 2014). Es gibt Hinweise darauf, dass Frauen mehr Textnachrichten senden als männliche Kollegen und tendenziell längere Texte verfassen als Männer (Pawłowska & Potembska, 2012). Trotzdem haben einige Studien wenig oder keine Unterschiede in der Handyabhängigkeit nach Geschlecht festgestellt (Bianchi & Phillips, 2005; Junco, Merson & Salter, 2010; Pearson & Hussain, 2015).

Es gibt Hinweise darauf, dass Männer und Frauen ihre Handys auf unterschiedliche Weise verwenden. Geser (2006p. 3) behauptet, dass „die Motivationen und Ziele der Nutzung von Mobiltelefonen eher konventionell sind Geschlechterrollen. “Während Frauen dazu neigen, den emotionalen und persönlichen Austausch zu fördern, den Telefone erlauben, und schätzen sie daher die soziale Funktionalität eines Geräts mehr als Männer - insbesondere soziale Netzwerke (wie Facebook) (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart, Purcell, Smith & Zickuhr, 2010) - Männer schätzen professionelle Netzwerkseiten (wie z. B. LinkedIn) (Lenhart et al. 2010). Darüber hinaus in ihrer Studie von College-Studenten in den USA, Roberts et al. (2014) fanden heraus, dass Frauen deutlich mehr Zeit damit verbrachten Facebook als ihre männlichen Kollegen, und dass bestimmte Social-Networking-Sites bedeutende Treiber der Handysucht waren. Daher können wir argumentieren, dass soziale Motive ein Haupttreiber bei der Nutzung von Smartphones durch Frauen sind.

Jüngere Menschen, insbesondere Jugendliche, neigen zu zwanghaftem Telefongebrauch, während die Gesamtdauer der Mobiltelefone mit dem Alter abnimmt (De-Sola Gutiérrez et al. 2016), die auf eine verringerte Kapazität für Selbstbeherrschung (Bianchi & Phillips, 2005). Die Forschung hat auch auf das Alter hingewiesen, in dem man zuerst ein Mobiltelefon erhält und die Wahrscheinlichkeit einer problematischen Nutzung in der Zukunft steigt (Sahin, Ozdemir, Unsal & Temiz, 2013).

Beweise für die Beziehung zwischen Bildungsniveau und problematische Nutzung von Mobiltelefonen ist nicht eindeutig. Während einige Studien auf einen Zusammenhang zwischen der problematischen Nutzung von Mobiltelefonen und dem Bildungsniveau hinweisen (insbesondere bei denjenigen, die längere Studienzeiten durchführen) (Tavakolizadeh, Atarodi, Ahmadpour & Pourgheisar, 2014), andere widerlegen dies (Billieux, 2012) und sogar einen Zusammenhang zwischen low melden Bildungsniveau und problematische Handynutzung (Leung, 2007). Erklärungen, die hinsichtlich eines Zusammenhangs zwischen problematischer Handynutzung und Bildungsstand gemacht wurden, waren daher nicht besonders überzeugend.

Wir stellen folgende Hypothese auf:

2.4. Die Auswirkungen der kognitiven Absorption auf die Abhängigkeit von Smartphones

Da SNS als eine Teilmenge der auf Smartphones bereitgestellten Funktionen und Dienste betrachtet werden kann und ein dominierender Aspekt der Zeit, die auf dem Gerät verbracht wird, sollte die Auswirkung der kognitiven Absorption auf die Telefonabhängigkeit per se (logisch) durch die SNS-Abhängigkeit vermittelt werden. Mit anderen Worten, Sucht nach SNS (wie Facebook, Instagram, Pinterestusw.) wird als Anziehungspunkt oder Verlockung für die Gesamtsucht an dem Gerät und als Leitung für das Internet dienen kognitive Verarbeitung Absorption.

Diese Beziehung wird in der verwandten Literatur unterstützt. Wie bereits erwähnt, ist SNS (mit Abstand am beliebtesten) die Smartphone-App.Barkhuus & Polichar, 2011; Pearson & Hussain, 2015; Salehan & Negahban, 2013), und es gibt Belege für eine positive Beziehung zwischen der Abhängigkeit von Mobiltelefonen und SNS. Daher entspricht der schnelle Anstieg der Akzeptanz und Nutzung von Smartphones dem signifikanten Wert Vermehrung von SNS, wo SNS Laufwerke Smartphone-Sucht verwendet (Salehan & Negahban, 2013). Je größer der Zug von SNS ist, desto höher ist der Suchtgrad der Vorrichtung insgesamt. Da wir davon ausgehen, dass der direkte Einfluss der kognitiven Absorption auf die Sucht für SNS stärker sein wird als für Smartphones, würden wir, wie bereits früher argumentiert, erwarten, dass eine SNS-Abhängigkeit die Beziehung zwischen kognitiver Absorption und der Smartphone-Abhängigkeit vermittelt. Daher stellen wir fest:

2.5. Die Auswirkungen der kognitiven Absorption nach Geschlecht, Alter und Bildung

Einige Beweise deuten darauf hin, dass verschiedene Geschlechter auf unterschiedliche Weise mit der Technologie wahrnehmen und sich mit ihr identifizieren. Von Frauen wird angenommen, dass sie menschenorientierte und sozial orientierte Nutzungsmotive hervorheben, während Männer als aufgabenorientierter betrachtet werden (Claisse & Rowe, 1987). In Bezug auf die vorliegende Studie wurden mit Sicherheit Unterschiede zwischen männlichen und weiblichen Nutzern berichtet psychologische Merkmale und zwanghafte Smartphone-Nutzung. Lee et al. (2014) festgestellt, dass drei psychologische Merkmale (Bedürfnis nach Berührung, Ort der Kontrolle und soziale Interaktion Angstzustände) unterschieden sich zwischen männlichen und weiblichen Smartphone-Nutzern.

Wie bereits erwähnt, neigen Frauen im Vergleich zu Männern dazu, den emotionalen und persönlichen Austausch zu fördern, den Telefone erlauben, und schätzen daher die soziale Funktionalität eines Geräts, insbesondere soziale Netzwerke (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart et al. 2010). Darüber hinaus neigen Frauen dazu, Smartphones aus gemeinschaftlichen Gründen zu verwenden, während Männer agierende Zwecke bevorzugen (Lenhart et al. 2010). Könnten Frauen daher eine tiefere Vertiefung (oder kognitive Absorption) mit SNS erfahren als Männer?

Während Agarwal und Karahanna (2000) Die Untersuchung der kognitiven Absorption über das Internet ergab keine geschlechtsspezifischen Unterschiede. Ihre Studie wurde in einer Welt ohne SNS durchgeführt. Wenn, wie zuvor angenommen, weibliche Benutzer aufgrund ihrer Vorliebe für den persönlichen und emotionalen Austausch, den Smartphones und ihre sozialen Funktionen zulassen, eine höhere SNS-Abhängigkeit als Männer erlebt, können wir davon ausgehen, dass weibliche Benutzer eine höhere kognitive Absorption erfahren werden als männliche Benutzer.

In Bezug auf Alter und Bildung gibt es keine Anhaltspunkte dafür, dass einer der beiden Faktoren eine Rolle bei der kognitiven Absorption der Nutzer spielt. Wir erwarten daher keine Unterschiede in der kognitiven Absorption nach Alter oder Bildungsstand.

In Anbetracht des Vorstehenden stellen wir folgende Hypothese auf:

2.6. Kognitive Absorption und Nutzerabhängigkeit

Unsere abschließende Reihe von Hypothesen bezieht sich auf die Smartphone- und SNS-Abhängigkeit von Benutzern und das Ausmaß der kognitiven Absorption. Wie bereits erwähnt, würden wir davon ausgehen, dass Benutzer, die häufig Probleme mit der Nutzung von Smartphone- und SNS-Diensten oder Sucht haben, ein höheres CA-Niveau aufweisen. Das würde erklären warum Benutzererfahrung Ein tiefes Maß an Engagement, Engagement und Aufmerksamkeit bei der Interaktion mit computervermittelten Umgebungen, während andere Benutzer dies nicht tun. Daher führt ein erhöhter Grad an CA zur Sucht und zur Förderung problematisches Verhalten unter einigen Benutzern und als eine Form von Wahrnehmungsverzerrung. Daher stellen wir fest:

3.1. Forschungsdesign

Das Forschungsdesign angenommen wurde, umfasste eine einzige Querschnitts-Komfortprobe unter Verwendung von a Selbstbericht Umfrage. Die Studie verwendete Skalen aus früheren Untersuchungen, um die Konstrukte in der Studie zu messen, obwohl diese für den Kontext der Studie - soziale Netzwerkanwendungen und - angepasst und erweitert wurden Smartphones. Das Maß von kognitive Absorption wurde von angepasst Agarwal und Karahanna (2000) und umfasst fünf Faktoren: zeitliche Dissoziation ("Die Unfähigkeit, den Zeitverlauf während der Interaktion zu registrieren"), fokussiertes Eintauchen („Die Erfahrung des totalen Engagements, wenn andere Aufmerksamkeitsanforderungen im Wesentlichen ignoriert werden“), gesteigerter Genuss ("Die lustvollen Aspekte der Interaktion"), Smartgeräte App ("Die Wahrnehmung des Benutzers, für die Interaktion verantwortlich zu sein") und Neugier ("Das Ausmaß, in dem die Erfahrung die sensorische und kognitive Neugier eines Individuums weckt"). Der Wortlaut der kognitiven Absorptionsfragen konzentrierte sich auf die Schwerpunktaktivität „Verwenden Social-Networking Apps auf meinem Smartphone “. Die Maßnahmen für Sucht nach dem Smartphone und Sucht nach sozialen Netzwerkdiensten wurden von angepasst Charlton und Danforth (2007). Die Kennzahl für beide war inhaltlich identisch, unterschied sich jedoch in Bezug auf "mein Smartphone" oder "Social-Networking-Apps". Fünf Artikel wurden von aufgenommen Charlton und Danforth (2007)ergänzt um zwei weitere Punkte, die besser in den Kontext der Studie passen: "Ich fühle mich ohne [Social Networking-Apps / mein Smartphone]" und "Ich neige dazu, leicht von [Social Networking-Apps / Mein Smartphone] abgelenkt zu werden." Elemente wurden an sieben Punkten gemessen Likert-Skalen von 1 = stark stimme nicht zu 7 = stimme voll zu, wobei 4 = weder zustimmen noch nicht zustimmen. Die Skalenelemente, die in der Umfrage verwendet werden, sind im angegeben Anhang. Demographische Daten und Hintergrundinformationen wurden für Geschlecht, Alter und Höchststand erfasst Bildungserfolgtägliche SNS-Nutzung und tägliche Smartphone-Nutzung.

3.2. Datensammlung und Analyse

Die Umfrage wurde online über Qualtrics durchgeführt und an Studierende verteilt Geschäft an einer Universität im mittelatlantischen Raum der Vereinigten Staaten im Februar 2015. Es wurden insgesamt 140-gültige Antworten gesammelt. Die Probe war 68.6% weiblich und 31.4% männlich. Insgesamt waren 75% der Stichprobe 34-Jahre oder jünger, während 42.9% eine a hatte Bachelorabschluss und 13.6% a Master-Studium.

Wir haben die Zuverlässigkeit der Maßnahmen mit Cronbachs Alpha untersucht. Die Skalen für die Abhängigkeit vom Smartphone und die Abhängigkeit von Apps für soziale Netzwerke hatten Cronbachs Alphas von 0.835 bzw. 0.890 und lagen damit deutlich über dem von 0.7 empfohlenen Schwellenwert von XNUMX Nunnally (2010). Das Cronbach-Alpha für das kognitive Absorptionsmaß betrug 0.909, während das für seine Unterkomponenten zwischen 0.722 und 0.949 lag, was alle als akzeptabel angesehen werden. Diskriminanzgültigkeit wurde auch durch Varianzinflationsfaktoren untersucht. Bei der Untersuchung des Varianz-Inflationsfaktors (VIF) für die gemessenen Variablen in unserer Studie stellen wir fest, dass alle VIF-Werte deutlich unter 10 liegen und von 1.032 bis 1.404 reichen. Dies zeigt, dass Multikollinearität kein Problem darstellt (Haare, Schwarz, Babin & Anderson, 2014). Die allgemeine methodische Abweichung wurde unter Verwendung des Harman-Einzelfaktortests untersucht. Der erste Faktor erklärte nur 35% der Varianz für die Stichprobe, und daher schien keine allgemeine methodische Verzerrung vorhanden zu sein.

Zur Beurteilung der Suchtgrade der zur Prüfung verwendeten ANOVA H7 und H8Wir haben drei Suchtgruppen mit einer ähnlichen Methode erstellt Morahan-Martin und Schumacher (2000). Unsere Suchtgruppen wurden anhand der Anzahl „aktiver“ Symptome der Sieben-Abhängigkeitsskala bewertet. Damit ein Symptom „aktiv“ ist, sollte die Antwort der Likert-Skala den Mittelpunkt 4 (Charlton & Danforth, 2007; Morahan-Martin & Schumacher, 2000). Die drei Suchtgruppen waren: keine Sucht (keine Symptome), geringe Abhängigkeit (ein oder zwei Symptome) und hohe Abhängigkeit (drei oder mehr Symptome).

Die Mehrheit der statistische Analyse wurde in SPSS 22 durchgeführt. Die Hypothese Testprozess verwendete eine Reihe statistischer Verfahren: T - Tests, Varianzanalyse (ANOVA), Regression und einen Sobel - Test, der nach der Methode von Baron und Kenny (1986).

4.1. Smartphone-Sucht versus Sucht nach SNS

4.2. Die Auswirkungen der kognitiven Absorption auf die Sucht

Um zu testen, ob der Unterschied in den Beta-Werten statistisch signifikant ist, verwenden wir den Test von Paternoster, Brame, Mazerolle und Piquero (1998) und die folgende Formel:

Das Ergebnis ist Z = 1.766, was bei 5% signifikant ist und bestätigt, dass CA über mehr verfügt erhebliche Auswirkungen bei SNS-Sucht als bei Smartphone-Sucht. Deshalb, H2 - Die direkte Auswirkung der kognitiven Absorption auf die Sucht wird für SNS größer sein als für Smartphones - wird unterstützt.

4.3. Demographische Faktoren und Sucht

Wir wenden uns nun den demografischen Facetten der Smartphonesucht zu. Um Unterschiede nach Geschlecht, Bildung und Alter festzustellen, verwenden wir ANOVA, um Unterschiede zwischen Gruppen für die zusammenfassenden Suchtvariablen für Smartphones und SNS zu untersuchen. Um die Sucht nach Altersgruppen zu untersuchen, war es aufgrund unzureichender Daten erforderlich, die älteren Altersgruppen für mehr als 35 Jahre in eine einzige Gruppe umzukodieren. Wir hatten daher drei Altersgruppen: 18–24 Jahre, 25–34 Jahre und 35+ Jahre. Ähnlich, Bildungsniveau wurde aufgrund unzureichender Daten in drei Gruppen umcodiert: Gymnasium Absolvent oder darunter, Bachelorabschluss oder gleichwertig und Master-Studium oder gleichwertig.

Die ANOVA-Tests für SNS-Dienstsucht zeigten keine signifikanten Unterschiede nach Alter (F = 1.368; p = .258), Geschlecht (F = 0.327, p = .568) oder Bildungsstand (F = 1.488, p = .229). Daher, H3 - Die Abhängigkeit von SNS-Diensten variiert je nach: (a) Geschlecht; (b) Alter; und (c) Bildung - wird abgelehnt.

In Sachen Smartphone-Sucht und demografische FaktorenDie ANOVA-Tests zeigen signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen für das Bildungsniveau (F = 3.098, p = 048). Ein Post-hoc-Test unter Verwendung des Bonferroni-Verfahrens ergab, dass die niedrigste Bildungsgruppe, High School Graduate oder Below, eine signifikant höhere Sucht hatte als der Bachelor-Abschluss oder das Äquivalent (Differenz = 4.093, M._{Weiterführende Schule} = 27.462, M._Junggesellen = 23.333, p = 042). Es zeigen sich keine signifikanten Unterschiede nach Geschlecht (F = 0.102, p = 750) oder Alter (F = 1.008, p = 368). Daher, H4 - Die Smartphone-Abhängigkeit hängt von folgenden Faktoren ab: (a) Geschlecht; (b) Alter; und (c) Bildung - wird teilweise akzeptiert, mit Nachweisen für Unterschiede bei der Smartphone-Sucht in der Bildung.

4.4. Die Auswirkungen der kognitiven Absorption auf die Abhängigkeit von Smartphones

4.5. Die Auswirkungen der kognitiven Absorption nach Geschlecht, Alter und Bildung

Um die kognitive Absorption nach Altersgruppen zu untersuchen, war es aufgrund unzureichender Daten (wie oben erwähnt) erforderlich, die älteren Altersgruppen für mehr als 35 Jahre in eine einzige Gruppe umzukodieren. Wir hatten daher drei Altersgruppen: 18–24 Jahre, 25–34 Jahre und 35+ Jahre. Für die ANOVA-Tests wurden gleiche Varianzen angenommen. Die ANOVA-Tests ergaben eine geringe Anzahl signifikanter Unterschiede zwischen den Altersgruppen, nämlich für Neugier und Kontrolle (F = 4.444, p = 013; und F = 5.008, p = 008). Post-hoc-Tests nach dem Bonferroni-Verfahren ergaben, dass bei Curiosity die Altersgruppe der 18- bis 24-Jährigen signifikant größer ist als die der 25- bis 34-Jährigen (mittlere Differenz = 0.800, p = 016). Für die Kontrolle wurde festgestellt, dass die Altersgruppe über 35 Jahre signifikant höhere Werte aufweist als die Altersgruppe zwischen 25 und 34 Jahren (mittlere Differenz = 0.731, p = 006). Es gab keine weiteren signifikanten Unterschiede in den Daten. So finden wir das H6b - Der Effekt der kognitiven Absorption bei der Verwendung von SNS wird sich nicht nach Alter unterscheiden. - wird teilweise unterstützt.

Die ANOVA-Tests zur Ermittlung der Unterschiede in der kognitiven Absorption nach Bildungsabschluss ergaben keine signifikanten Ergebnisse. Deshalb, H6c - Der Effekt der kognitiven Absorption bei der Verwendung von SNS wird sich nicht nach Bildungsabschluss unterscheiden - wird unterstützt.

4.6. Kognitive Absorption und Nutzerabhängigkeit

Unsere abschließenden Testreihen untersuchen die Beziehung zwischen dem Suchtgrad und dem Ausmaß der CA, die Benutzer von Smartphones und SNS erfahren. Um diese Tests durchzuführen, haben wir Benutzergruppen mit hoher, niedriger und ohne Abhängigkeit erstellt, wie im Abschnitt über die Methodik beschrieben.

6.1. Implikationen

Diese Studie leistet eine Reihe von Beiträgen zu Theorie, Politik und Praxis. Während viele Studien Aspekte der Smartphone-Sucht untersucht haben (siehe z. B. Bian & Leung, 2015; Rosen et al. 2013; van Deursen et al. 2015) Nur wenige haben zwischen Geräten und Anwendungen unterschieden, um die problematische Verwendung von Smartphones besser zu verstehen. Weitere, während frühere Forschungen untersucht haben Persönlichkeitsmerkmale und zwanghafte Smartphone-Nutzung (Lee et al. 2014; Wang et al. 2015) wurden die Wahrnehmungen der Benutzer übersehen. Gemessen an der kognitiven Absorption erfahren wir, dass Benutzer, die an Smartphones süchtig sind, einen tieferen Zustand des Engagements und des Engagements erleben - was als "kognitiver Korridor" bezeichnet werden kann. Daher ist diese Studie nach unserem besten Wissen die erste, die es gibt Forschungsprojekt eine Unterscheidung zwischen Geräten und Anwendungen im Zusammenhang mit problematischer Smartphone-Nutzung sowie der Benutzerwahrnehmung.

Eine Reihe von Auswirkungen auf die Politik kann auch gezeichnet werden. Zunächst müssen wir Vorsicht walten lassen, wenn wir eine Aktivität als "süchtig" bezeichnen, insbesondere die Verwendung von Smartphones, die tatsächlich auf allgemeinere Probleme zurückzuführen ist (z Impulskontrolle Störungen). Allerdings kann eine übermäßige Nutzung des Smartphones zu sozialem Rückzug und zu Schäden führen persönliche Beziehungen. Ähnlich wie bei verwandten Debatten Internetsucht und seine Regelung (Barnes & Pressey, 2014), ist die Regulierung der Smartphone-Nutzung problematisch und ein Thema der jüngsten Debatte in den Medien, auch wenn dies über den Rahmen der vorliegenden Studie hinausgeht. Welches Label auch immer der übermäßigen Nutzung der Smartphone-Technologie zugeschrieben wird - Abhängigkeit, zwanghafter und gewohnheitsmäßiger Gebrauch oder Sucht -, ist in den meisten Fällen ein Problem entwickelten LändernInsbesondere angesichts der Nutzung von Smartphones ist diese fast vollständig selbstregulierend. Da Geräte und Plattformen immer ausgefeilter werden, können sie besser gefördert werden Einbeziehung und Einbindung der Nutzer, was wiederum zu übermäßigem Gebrauch führen kann. Untersuchungen haben außerdem gezeigt, dass die zwanghafte Nutzung von Smartphones zu "Technostress" (Lee et al. 2014) - die Unfähigkeit, mit neuem fertig zu werden Computertechnologien (Brod, 1984) und Benutzer, die aufgrund von Kommunikation Angstgefühle haben und Information Overload (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan & Tu, 2008).

Die Ergebnisse der vorliegenden Studie haben auch Praktische Auswirkungen. Smartphones sind für viele Menschen zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Alltags geworden, und diese Technologie bietet die Möglichkeit, sich daran zu beteiligen Social-NetworkingDies kann jedoch auch zu Überabhängigkeit und zwanghafter Nutzung und letztendlich führen psychische Belastung für einige Benutzer (James & Drennan, 2005; Lee et al. 2014). Die Auswirkungen auf die Industrie für Geräte, die ein immer höheres Maß an kognitivem Absorptionsvermögen ermöglichen können, sind stark: Medienberichte hinterfragen, ob Smartphones tatsächlich Gesundheitswarnungen enthalten sollten, und Bedenken hinsichtlich der problematischen Nutzung von Smartphones unter Jugendlichen (Pells, 2017; Siddique, 2015). Eine weitere praktische Anwendung zur Unterstützung von Personen mit problematischer Smartphone-Nutzung wäre informativ Mobile App welches die Anwendungsnutzung für seinen Benutzer aufzeichnet, was helfen sollte Selbstregulierung.

6.2. Einschränkungen und zukünftige Forschung

Diese Studie hat mehrere Einschränkungen. Bezüglich interne GültigkeitDie Forschung basiert auf den Ergebnissen der Teilnehmer Selbstberichte, die anfällig für Abweichungen nach der üblichen Methode sein können. Selbstberichte können jedoch der am besten geeignete Mechanismus sein, um die psychologischen Merkmale von Personen zu bewerten, da die Probanden am besten in der Lage sind, Einblicke in ihre eigenen Überzeugungen zu gewähren, als externe Beobachter. Die mit der Varianz nach der üblichen Methode verbundenen Probleme könnten jedoch übertrieben sein (Spector, 2006). Zweitens bezüglich externe ValiditätDie Studie basiert auf einem Querschnitt Umfrage, verwaltet auf eine US-amerikanische Studentenstichprobe, die die Erkennung demografischer Zusammenhänge in der Studie beeinträchtigen kann. Zukünftige Forschung könnte Längsschnitt beschäftigen Forschungsdesigns und breitere Stichprobenprofile, um die Ergebnisse der vorliegenden Studie zu replizieren. Zu diesem Zweck sollte sich die weitere Forschung auf bestimmte Dienstleistungen konzentrieren und eine stratifizierte Stichprobe suchen, die mehr ist Vertreter der SNS-Bevölkerung. Drittens können wir angesichts der Tatsache, dass zwei Dimensionen zu nicht signifikanten Ergebnissen in Bezug auf den Zusammenhang zwischen kognitiver Absorption und den beiden Abhängigkeiten führten, zu fragen beginnen, ob das derzeitige kognitive Absorptionskonstrukt in seiner jetzigen Form für Untersuchungen der Sucht nach sozialen Netzwerkdiensten geeignet ist und wie das Eintauchen in das Netzwerk funktioniert Soziale Netzwerke können sich möglicherweise vom Eintauchen in andere unterscheiden süchtig machendes Verhalten. Scale-Entwicklung und Verfeinerung in dieser Kontext bietet ein weiterer möglicher Weg für zukünftige Forschung zur Verbesserung der internen Validität.

Es gibt einen beträchtlichen Spielraum für zukünftige Forschungen zur Abhängigkeit von Smartphones und ihren Anwendungen sowie zur Schattenseite der Technologie im Allgemeinen, insbesondere unter den gefährdeten Mitgliedern der Gesellschaft, einschließlich Jugendlichen und aus jüngeren Altersgruppen. Eine Frage, die weitere Aufmerksamkeit erfordert, ist, ob die erweiterte Nutzung von Smartphones tatsächlich die Internetabhängigkeit erhöht. Darüber hinaus müssen bestimmte Aspekte der problematischen Nutzung von Smartphones (z. B. sogenannte Smartphone-Zombies) noch eingehend untersucht werden. Wir müssen von Studien zur „globalen“ Sucht nach einem Gerät zu differenzierteren Studien übergehen, die zwischen dem Gerät und seinen Anwendungen und Benutzersucht sowie dem Verständnis der kognitiven Wahrnehmung von Technologie durch Benutzer unterscheiden. Angesichts der Allgegenwart von Smartphone-Geräten ist es schließlich wichtig, das Paradoxon der Technologie sowohl in ihrer Fähigkeit zur Befreiung als auch zur Unterwerfung zu verstehen.