Frontpsychol. 2018 13, 9: 1444. doi: 10.3389 / fpsyg.2018.01444.
Eide TA1, Aarestad SH2, Andreassen CS3, Bilder RM4, Pallesen2.
Abstrakt
Übermäßige Smartphone-Nutzung ist mit einer Reihe von negativen Folgen für den Einzelnen und die Umwelt verbunden. Einige Ähnlichkeiten können zwischen exzessiver Smartphone-Nutzung und mehreren Verhaltenssüchten beobachtet werden, und die fortwährende Verwendung ist eine von mehreren Eigenschaften, die in Abhängigkeit enthalten sind. Im extremen oberen Bereich der Verteilung der Smartphone-Nutzung könnte eine Einschränkung des Smartphones negative Auswirkungen auf den Einzelnen haben. Diese negativen Wirkungen können als Entzugssymptome angesehen werden, die traditionell mit substanzbezogenen Süchten verbunden sind. Um dieses Problem zu beheben, wurden in der vorliegenden Studie Scores auf der Smartphone-Auszahlungsskala (SWS), der Angst vor dem Ausbleiben (FoMOS) und dem Plan für positive und negative Affekte (PANAS) während der 72 h-Smartphone-Einschränkung untersucht. Eine Stichprobe von 127-Teilnehmern (72.4% Frauen) im Alter von 18-48 Jahren (M = 25.0, SD = 4.5), wurden nach dem Zufallsprinzip in eine von zwei Bedingungen eingeteilt: eine eingeschränkte Bedingung (experimentelle Gruppe, n = 67) oder eine Kontrollbedingung (Kontrollgruppe, n = 60). Während der Sperrfrist absolvierten die Teilnehmer die genannten Skalen dreimal täglich. Die Ergebnisse zeigten signifikant höhere Werte für SWS und FoMOS für Teilnehmer, die der eingeschränkten Bedingung zugeteilt waren, als für die Kontrollbedingung. Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass Smartphone-Einschränkungen Entzugserscheinungen verursachen können.
KEYWORDS: FoMO; PANAS; Verhaltenssucht; experimentelle Studie; Beschränkung; Smartphone; Rückzug
PMID: 30150959
PMCID: PMC6099124
DOI: 10.3389 / fpsyg.2018.01444
Einleitung
Moderne mobile Technologien sind in den letzten zehn Jahren immer beliebter und fortschrittlicher geworden. Der Stand der Technik (dh Smartphones) umfasst mehrere Multimedia-Funktionen, mit denen Benutzer ständig verbunden sind und auf einen ununterbrochenen Fluss von Echtzeitdaten von Social-Networking-Sites (SNSs) zugreifen können. Valderrama, 2014; Chóliz et al., 2016). Infolgedessen ist das Smartphone zu einer entscheidenden Komponente im Leben der Menschen geworden. 73% meldet, dass sie Panik verspüren würden, wenn sie ihr Smartphone verlegt hätten, und 58% meldet, dass sie es mindestens einmal pro Stunde überprüfen (Ausguck, 2012).
Übermäßige und problematische Nutzung von Smartphones, auch als (Verhaltens-) Sucht bezeichnet (Andreassen et al., 2013; Billieux et al., 2015a), hat potentiell schädliche Wirkungen (vgl Elhai et al., 2017, für eine systematische Überprüfung). Untersuchungen haben ergeben, dass Übernutzung sowohl für den Einzelnen als auch für seine Umgebung zu unerwünschten Ergebnissen führen und ein erhebliches Problem für die öffentliche Gesundheit darstellen kann (Tossell et al., 2015; van Deursen et al., 2015). Einige Studien weisen darauf hin, dass eine übermäßige Nutzung des Smartphones zu einer Beeinträchtigung des Bewegungsapparats führen kann (İnal et al., 2015; Xie et al., 2016), schlechte schulische Leistungen (Lepp et al., 2014), Angstzustände und Depression (Demirci et al., 2015; Elhai et al., 2016) sowie schlechte Schlafqualität (Chang et al., 2015). Der Begriff Verhaltensabhängigkeit bezieht sich auf eine Sucht, die nicht chemischer oder nicht substanzbezogener Natur ist und die früher bestand Griffiths (1996) Artikel, wurde oft als Drogensucht bezeichnet. Smartphonesucht ist zu einer Unterkategorie von Verhaltensabhängigkeiten geworden. Nach dem Komponentenmodell der Sucht Griffiths (2005) schlugen vor, dass es durch sechs Komponenten gekennzeichnet war, darunter Salience, Stimmungsänderung, Toleranz, Entzugssymptome, Konflikt und Rückfall. Es wurde angenommen, dass diese Komponenten sowohl für Suchtkrankheiten im Zusammenhang mit dem Substanzgebrauch als auch für Verhaltenssucht häufig sind. Das Entzugserscheinungen Komponente bezieht sich auf die unangenehmen psychologischen und physiologischen Wirkungen, die als Folge der Unterbrechung der bestimmten Aktivität auftreten. Der dominierende Entzugseffekt kann für jeden Einzelnen in Bezug auf die psychologischen und physiologischen Ergebnisse variieren. Psychologische Entzugssymptome beziehen sich auf Effekte wie Stimmungsschwankungen, Reizbarkeit und Angstzustände, während physiologische Entzugssymptome Schweißausbrüche, Übelkeit, Schlaflosigkeit, Kopfschmerzen usw. umfassen. Psychologische Entzugssymptome sind Effekte, die in der Drogenkonsumsucht gut dokumentiert sind (Orford, 2001), und es gibt zunehmend Anhaltspunkte dafür, dass Entzugssymptome für Verhaltensabhängigkeiten wie pathologisches Glücksspiel bestehen (Griffiths, 2004).
Bisher ist die Anzahl der Studien, die sich mit den Auswirkungen der Einschränkung des Zugangs zu Smartphones befassen, begrenzt. Eine Studie ergab, dass die Einschränkung die Teilnehmer im Laufe der Zeit deutlich ängstlicher machte (Cheever et al., 2014). Dieser Effekt wurde jedoch nur bei Personen festgestellt, die häufig oder mäßig Smartphones verwenden (Cheever et al., 2014). In einer anderen Studie wurde festgestellt, dass die Unfähigkeit, eingehende Anrufe auf dem Smartphone anzunehmen, zu einer Erhöhung der Herzfrequenz und des Blutdrucks sowie zu Angstgefühlen und Unannehmlichkeiten führt (Clayton et al., 2015). In mehreren anderen Studien wurden Einschränkungen für Smartphones und potenzielle Sucht durch verschiedene Designs untersucht (Sapacz et al., 2016; Cutino und Nees, 2017; van den Eijnden et al., 2017). Diese Ergebnisse lassen darauf schließen, dass Entzugssymptome auftreten können, wenn der Zugriff auf das Mobiltelefon eingeschränkt ist. Ein Phänomen, das Symptome einer Rücknahme der Smartphone-Beschränkung erklären kann, ist die Angst vor dem Ausbleiben (FoMO), was auf eine überhängende Besorgnis hinweist, dass man von der Teilnahme an oder dem Austausch von erfreulichen Erfahrungen ausgeschlossen ist, die andere machen könnten (Przybylski et al., 2013). Die Online-Teilnahme ist möglicherweise besonders attraktiv, da sofort auf Informationen über Freunde und Veranstaltungen zugegriffen werden kann, bei denen sich Personen mit hohem FoMO-Anteil möglicherweise für diese Social-Media-Kanäle interessieren. Darüber hinaus kann die Einschränkung des Zugangs zu diesen Kanälen Entzugssymptome hervorrufen. Mehrere Studien belegen einen positiven Zusammenhang zwischen FoMO und anhaltender übermäßiger Nutzung von Smartphones (Rosen et al., 2013a,b; Lepp et al., 2014; Clayton et al., 2015; Elhai et al., 2016; Fuster et al., 2017). Dementsprechend hat eine wachsende Zahl von Untersuchungen zur übermäßigen Nutzung von Smartphones gezeigt, dass sie in hohem Maße mit der süchtig machenden Nutzung von sozialen Online-Medien in Zusammenhang stehen (Andreassen et al., 2013, 2016; Salehan und Negahban, 2013; Fuster et al., 2017; Lopez-Fernandez et al., 2017). Merkmale des Smartphones, wie Größe und Portabilität, könnten mehrere mit den Reizen verbundene Verstärkungspaarungen ermöglichen, die schnell zu einem Suchtverhalten führen können. Es gibt unterschiedliche Standpunkte in Bezug auf die Abhängigkeit von Technologie, ob sie sich auf das Medium selbst beziehen oder ob das Medium lediglich ein Befürworter anderer Abhängigkeiten ist. Es gibt drei Hauptansichten zu diesem Thema: (1) man kann dem Medium selbst verfallen; (2) Man könnte dem Medium verfallen, weil es Zugriff auf verschiedene Arten von Inhalten gewährt, auf die nur über das Medium zugegriffen werden kann. und (3) man ist nur süchtig nach dem Inhalt, den das Medium zugänglich macht und nicht nach dem Medium selbst. Jung (1998) argumentiert, dass das Medium ist, was Sucht verursacht, weil der Inhalt ohne es nicht zugänglich wäre, während Griffiths et al. (2016) argumentieren, dass das Medium selbst nicht süchtig macht, sondern als Plattform / Quelle verwendet wird, die Sucht fördert. Einige Ergebnisse von Fallstudien haben jedoch gezeigt, dass einige Personen vom Internet selbst abhängig zu sein scheinen. Diese Personen nutzen das Internet häufig für Chatrooms und Aktivitäten, auf die nur über das Internet zugegriffen werden kann (Griffiths et al., 2016). Dieses Argument wurde auch verwendet, um Personen zu beschreiben, die auf Social Media und SNS süchtig zu sein scheinen (Kuss und Griffiths, 2011; Griffiths et al., 2014). Darüber hinaus gibt es einige Debatten darüber, ob man übermäßige oder problematische Nutzung von Smartphones als Sucht bezeichnen kann (Billieux et al., 2015b). Unabhängig von dieser Diskussion gibt es eine gewisse Ähnlichkeit zwischen übermäßigem Gebrauch von Smartphones und Verhaltensabhängigkeit, was eine Untersuchung der möglichen Entzugssymptome bei Einschränkung des Interesses erforderlich macht.
Bei der Betrachtung von Entzugssymptomen sind die physiologischen spezifischer für die Sucht im Zusammenhang mit dem Substanzgebrauch (Shiffman und Jarvik, 1976; Griffiths, 1996, 2005; Etter, 2005), während Entzugssymptome bei Verhaltensabhängigkeiten in der Regel hauptsächlich aus psychischen Symptomen bestehen (Griffiths, 1996, 2005; Alavi et al., 2012; Parlak und Eckhardt, 2014). In mehreren Studien wurden Angstmaßnahmen und die damit verbundenen negativen Auswirkungen als Mittel zur Untersuchung der individuellen Erfahrung während der Einschränkungsperioden bei Personen mit unterschiedlichen Verhaltensabhängigkeiten herangezogen (Przybylski et al., 2013; Cheever et al., 2014; Clayton et al., 2015). Es gibt jedoch nur wenige Untersuchungen zum Entzug von Verhaltensabhängigkeit (Starcevic, 2016).
Studien zum Suchtentzug haben gezeigt, dass es bestimmte zeitliche Trends in Bezug auf die Symptomentwicklung gibt. Das Wissen über diese Effekte kann von großem Nutzen sein, da das Problem der Entzugssymptome bei Verhaltensabhängigkeiten noch nicht ausreichend erforscht ist. Shiffman und Jarvik (1976) studierte Raucher, die über einen bestimmten Zeitraum auf Zigaretten verzichteten. Die Ergebnisse zeigten, dass die Symptome eine U-förmige Funktion hatten, wobei die Symptome zu Beginn und gegen Ende einer Restriktionsperiode ausgeprägter waren. Eine Studie zum Alkoholentzug ergab jedoch, dass die Symptome einer umgekehrten U-Kurve folgen (Verkäufer und Kalant, 1976). Diese Befunde deuten darauf hin, dass es zwischen den verschiedenen Abhängigkeiten Unterschiede hinsichtlich der zeitlichen Form der Entzugssymptome geben könnte. In Ergänzung, Hughes et al. (2004) führten eine systematische Literaturrecherche durch, in der sie Raucher untersuchten, und stellten fest, dass die meisten Rückfälle innerhalb der ersten 8-Tage auftraten. Es könnte daher argumentiert werden, dass die erste Woche der Restriktionsperioden einen stärkeren klinischen Schwerpunkt haben sollte (Hughes et al., 2004). Über den Entzug und seine zeitliche Entwicklung in der Verhaltensabhängigkeit wird wenig geforscht.
Vor diesem Hintergrund haben wir ein Experiment entworfen, bei dem 72 h der Smartphone-Einschränkung mit einer Kontrollbedingung ohne Einschränkung verglichen wurde. Wir stellten die Hypothese auf, dass Teilnehmer im Versuchszustand bei Smartphone-Entzugssymptomen, Angst vor Ausbleiben und negativer Stimmung signifikant höher abschneiden würden, wenngleich bei positiver Stimmung im Vergleich zu Kontrollen (H1), was die Haupteffekte des Zustands widerspiegelt. Wir haben auch erwartet, dass die negativen Symptome zu Beginn des Registrierungszeitraums im Vergleich zu später (H2) größer sein werden, was die wichtigsten Auswirkungen der Zeit widerspiegelt. Schließlich erwarteten wir im Experiment einen größeren Abfall der Entzugssymptome im Zeitverlauf als bei der Kontrollbedingung (H3), was sich in signifikanten Wechselwirkungen (Bedingung × Zeit) niederschlägt.
Materialen und Methoden
Teilnehmer
Die Stichprobe umfasste 127-Teilnehmer, 72.4% Frauen (n = 92) und 27.6% Männer (n = 35). Alle Teilnehmer waren zwischen 18 und 48 Jahre alt, mit einem Durchschnittsalter von 25 Jahren (SD = 4.5). Insgesamt ist 79.5% (n = 101) waren Vollzeitstudenten an Hochschulen in Bergen.
Instrumente
Demographie
Die Teilnehmer wurden gebeten, Angaben zu Alter, Geschlecht, Beziehungsstatus und Studentenstatus zu machen.
Smartphone-Häufigkeit und Gebrauchsgegenstände
Der Fragebogen bestand aus fünf Punkten, in denen sich die Teilnehmer zu Themen wie Häufigkeit, Dauer und Eigenschaften (z. B. „Verwenden Sie Ihr Smartphone täglich?“) Der Smartphone-Nutzung äußerten. Der Fragebogen ist in Anhang A wiedergegeben.
Smartphone-Auszahlungsskala (SWS)
Diese Skala wurde in die Studie zur Messung des Grads der Entzugssymptome im Zusammenhang mit der Einschränkung von Smartphones aufgenommen. Die Smartphone-Entnahmeskala (SWS) ist eine modifizierte Version der Zigarettenentnahmeskala (CWS). Etter, 2005). Obwohl es sich beim Zigarettenentzug um eine Substanz handelt, gibt es eine erhebliche Überschneidung zwischen den Symptomen des Tabakentzugs und den mit der Verhaltensabhängigkeit verbundenen Entzugssymptomen (American Psychiatric Association, 2013). Das CWS besteht ursprünglich aus 21-Elementen, die in sechs Subskalen unterteilt sind (Depression, Verlangen, Reizbarkeit, Ungeduld, Konzentrationsschwierigkeiten, Gewichtszunahme nach Appetit und Schlaflosigkeit). In der vorliegenden Studie waren dies jedoch nicht die Subskala Appetit-Gewichtszunahme und Schlaflosigkeit enthalten, da sie für den Smartphone-Rückzug weniger relevant zu sein schienen. Vier Elemente in der Unterskala Craving, die für den Zigarettengebrauch spezifisch sind, wurden geändert, um für die Rücknahme von Smartphones relevant zu werden. Darüber hinaus wurde die Skala von einem Merkmal in ein Statusformat geändert, indem die Fragen von einem allgemeinen in einen bestimmten Status umformuliert wurden (z. B. "Das einzige, woran ich in diesem Moment denken kann, ist mein Smartphone"; siehe ergänzendes Material für eine vollständige Liste der Artikel). Die modifizierte Skala besteht aus 15-Elementen, die auf einer Fünf-Punkte-Likert-Skala von 1 (vollkommen anderer Meinung sein) zu 5 (stimme voll und ganz zu). Eine zusammengesetzte Bewertung wurde basierend auf der Gesamtbewertung aller 15-Elemente berechnet. Das Alpha des Cronbach für das SWS erwies sich in allen neun Messreihen von 0.88 bis 0.92 als sehr gut.
Positiver und negativer Einflussplan (PANAS)
Der Positiv- und Negativ-Effekt-Zeitplan (PANAS) (Watson et al., 1988) wurde verwendet, um die selbst gemeldete Stimmung zu messen und besteht aus 20-Elementen, 10-Elementen im Zusammenhang mit dem Positive-Affect-Schedule (PA) und 10-Elementen im Zusammenhang mit dem Negative-Affect-Schedule (NA). Diese Elemente beschreiben verschiedene affektive Zustände, wie z feindlich und aufgeregt. Die Teilnehmer bewerteten jeden Punkt auf einer Fünf-Punkte-Likert-Skala von (ganz leicht oder gar nicht) zu 5 (äußerst), basierend auf ihrem gegenwärtigen Zustand. In der vorliegenden Studie wurde gezeigt, dass die Alpha-Zuverlässigkeit von Cronbach sowohl für die PA- (0.87 – 0.92) als auch für die NA-Subskala (0.77 – 0.85) über die neun Messungen hinweg gut bis ausgezeichnet ist.
Angst, die Waage zu verpassen (FoMOS)
Die Angst, die Waage zu verpassen (FoMOS) (Przybylski et al., 2013) wurde als selbstberichtete Messung von FoMO verwendet. In der vorliegenden Studie wurde die Skala jedoch durch Formulierung der Fragen von einem allgemeinen zu einem spezifischen und gegenwärtigen Zustand zu einer staatlichen Maßnahme angepasst. Die Skala besteht aus 10-Elementen (z. B. „Ich befürchte, andere haben derzeit lohnendere Erfahrungen als ich“), die auf einer 5-Punkte-Likert-Skala von 1 (trifft überhaupt nicht auf mich zu) zu 5 (sehr wahr für mich). Das FoMOS wies während der neun Messungen eine gute interne Konsistenz mit einer Alpha-Zuverlässigkeit von 0.80 bis 0.87 auf.
Die Maßnahmen zur Charakterisierung der Smartphone-Nutzung wurden einmalig verabreicht, während die Batterie der entnahmebezogenen Waagen während der Sperrfrist in neun Intervallen fertiggestellt wurde. Diese Auszahlungsskalen umfassten die abhängigen Variablen. Die Zeit stellte die wiederholten Messungen für jeden Teilnehmer dar (neun Mal), die eine Untersuchung der intraindividuellen Variationen ermöglichten. Bedingung entweder eingeschränkt oder Kontrolle dargestellt.
Verfahren
Die Teilnehmer wurden durch Werbung auf Facebook und durch persönlichen Appell eingestellt. Teilnehmer, die ihr Smartphone täglich mindestens 1 h nicht benutzt haben, wurden ausgeschlossen. Die Studie fand über zehn Wochenenden im Zeitraum von Oktober 2016 bis Februar 2017 statt. Jedem Teilnehmer wurde eine eindeutige ID zugewiesen und von einem Online-Zufallsgeneratorrechner in eine eingeschränkte oder eine Kontrollbedingung randomisiert (Urbaniak und Plous, 2015).
Der Montag vor dem Experimentierwochenende (Freitag – Montag; siehe Abbildung Abbildung11) Die Teilnehmer erhielten eine E-Mail mit einem Link zu einer webbasierten Umfrage (Demografie und Smartphone-Nutzung). Bei der Aufnahme erhielten alle Teilnehmer eine eindeutige, fortlaufend vergebene ID-Nummer und wurden nach dem Zufallsprinzip in eine eingeschränkte oder eine Kontrollbedingung unterteilt (siehe Abbildung Abbildung22). Am Freitag, die der eingeschränkten Bedingung zugeordnet (Versuchsgruppe; n = 67) wurden angewiesen, ihre Smartphones auszuschalten und abzugeben. Das Smartphone wurde über das Wochenende in einen sicheren verschlossenen Schrank gelegt. Diejenigen, die der Kontrollbedingung zugeordnet sind (Kontrollgruppe; n = 60) durften ihr Smartphone wie gewohnt behalten und nutzen. Während der Restriktionsfrist (72 h) wurden die Teilnehmer angewiesen, relevante Fragebögen (SWS, FoMOS und PANAS) dreimal täglich in einer Broschüre auszufüllen, die sie am ersten Versuchstag erhielten. Am folgenden Montag gaben die Teilnehmer die ausgefüllten Fragebögen ab. Diejenigen, die sich in einem eingeschränkten Zustand befinden, bekamen ihr Smartphone zurück und beantworteten eine offene qualitative Frage zu den Herausforderungen im Zusammenhang mit der Sperrfrist. Alle Teilnehmer erhielten eine Vergütung von 500 NOK für die Teilnahme an der Studie. Der Betrag wurde im Voraus nicht bekannt gegeben, um die Hauptmotivation für die Teilnahme an der Studie sicherzustellen.
Fortschrittsmodell zur Veranschaulichung des Versuchsaufbaus.
Ethik
Die Studie wurde gemäß der Deklaration von Helsinki durchgeführt und von der norwegischen Datenschutzbehörde (Projekt Nr. 49769) genehmigt. Die Ethikkommission bestand aus einer Person, Belinda Gloppen Helle vom norwegischen Zentrum für Forschungsdaten. Alle Teilnehmer wurden aus der erwachsenen Allgemeinbevölkerung (mindestens 18 Jahre alt) rekrutiert und gaben ihre Einwilligung auf elektronischem Wege.
Datenanalyse
Eine lineare gemischte Modellanalyse wurde angewendet und ein eingeschränkter Maximum-Likelihood-Ansatz wurde verwendet, da dies unvoreingenommene Schätzungen von Varianz- und Kovarianzparametern ergab. Zufälliger Schnittpunkt war in den Modellen enthalten (Harville, 1977; West et al., 2014). In der Analyse spiegelten die Faktoren zwischen den Probanden den potenziellen Unterschied zwischen den Personen im eingeschränkten Zustand und im Kontrollzustand wider, und zwar in Bezug auf den Smartphone-Entzug (ermittelt aus dem SWS-Score), die Angst vor einem Ausbleiben (ermittelt aus dem FoMOS-Score) und positiver / negativer Effekt (bestimmt aus den PANAS-Scores). Eine Power-Analyse ergab, dass die Anzahl der eingeschlossenen Teilnehmer für eine Power von 0.80 bei mittleren Effektgrößen für die festen Faktoren und einen erwarteten Korrelationskoeffizienten zwischen wiederholten Messungen von 0.5 ausreichen würde (Hedeker et al., 1999). Alle Analysen wurden mit SPSS Version 23 durchgeführt.
Auf den Positionen der SWS-Skala, die während der Sperrfrist abgeschlossen wurden, machten die fehlenden Daten 4.4% der Gesamtsumme aus. Bei FoMO-Artikeln fehlten 4.2%, bei der PA-Skala 4.5% und bei der NA-Skala 4.2% Daten. Der analytische Ansatz des linearen gemischten Modells ermöglicht es jedoch, die verfügbaren Daten für Einheiten zu verwenden, bei denen Zeitpunkte fehlen.
Die Ergebnisse
Der Datensatz wird dem TE auf Anfrage zur Verfügung gestellt.
Beschreibungen
Die Nutzung des Smartphones wurde vor dem experimentellen Wochenende gemessen. Der Unterschied in der selbst gemeldeten Smartphone-Nutzung unterschied sich nicht zwischen den Gruppen (t = 1.36, df = 125, p = 0.177). Sehen Tisch Tabelle11 für detailliertere Beschreibungen. Es gab keinen Unterschied in der Geschlechterverteilung (χ2= 0.373, df = 1, p = 0.541) zwischen den beiden Bedingungen.
Tabelle 1
Mittlere (M) und Standardabweichung (SD) der gemeldeten Smartphone-Nutzung und aufgetretener Probleme während der Smartphone-Sperrfrist in Prozent.
| M (SD) | Prozentsatz | |
|---|---|---|
| Gemeldete Verwendung für | ||
| Eingeschränkte Gruppe | 2.79 (0.85) | |
| Control | 2.62 (0.56) | |
| Herausforderungen in der Sperrfrist bezogen sich auf | ||
| Apps verarbeiten | 49.3% | |
| Soziale Kommunikation | 49.3% | |
| Unzugänglichkeit | 43.3% | |
| Planung | 40.3% | |
| Wecker | 32.8% | |
| Musik / Podcast | 25.4% | |
| Apps für soziale Netzwerke | 13.4% | |
| Sicherheit | 10.4% | |
| Zeit verbringen | 6.0% | |
Versuchsanalyse
Die Auswirkung der Smartphone - Einschränkung auf die Entzugserscheinungen (siehe Tische Tabellen2,2, , 33)
Tabelle 2
Die Auswirkung der Smartphone-Einschränkung auf die Auszahlung (SWS) wird durch lineare gemischte Modelle bewertet.
| Uhrzeit | Fragen? | Standart Fehler | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.177 | 0.071 | 2.48 * | |
| 2 | 0.133 | 0.072 | 1.85 | |
| 3 | 0.026 | 0.072 | 0.359 | |
| 4 | 0.053 | 0.071 | 0.745 | |
| 5 | -0.050 | 0.072 | -0.696 | |
| 6 | -0.011 | 0.072 | -0.150 | |
| 7 | 0.032 | 0.072 | 0.449 | |
| 8 | 0.047 | 0.071 | 0.657 | |
| 9 | ||||
| Anforderungen | 4.90 * | |||
| Uhrzeit | 2.83 ** | |||
| Anforderungen*Zeit | 0.226 | |||
Tabelle 3
Mittelwert und Standardabweichung für jede Bedingung bei SWS, FoMOS und PANAS zum Zeitpunkt 1 – 9.
| Beschränkt | Nicht eingeschränkt | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uhrzeit | SWS | FoMO | PA | NA | SWS | FoMO | PA | NA |
| 1 | 1.69 (0.647) | 2.01 (0.720) | 2.77 (0.713) | 1.34 (0.392) | 1.57 (0.655) | 1.86 (0.558) | 2.78 (0.737) | 1.27 (0.367) |
| 2 | 1.68 (0.660) | 2.05 (0.744) | 2.61 (0.576) | 1.32 (0.422) | 1.53 (0.562) | 1.76 (0.642) | 2.67 (0.854) | 1.29 (0.405) |
| 3 | 1.57 (0.561) | 1.88 (0.793) | 2.63 (0.719) | 1.32 (0.394) | 1.40 (0.552) | 1.75 (0.624) | 2.79 (0.829) | 1.26 (0.389) |
| 4 | 1.60 (0.650) | 1.93 (0.754) | 2.61 (0.820) | 1.34 (0.471) | 1.44 (0.556) | 1.77 (0.631) | 2.73 (0.791) | 1.20 (0.287) |
| 5 | 1.57 (0.683) | 1.87 (0.660) | 2.53 (0.699) | 1.27 (0.382) | 1.32 (0.395) | 1.68 (0.597) | 2.63 (0.775) | 1.18 (0.282) |
| 6 | 1.54 (0.536) | 1.81 (0.695) | 2.47 (0.852) | 1.27 (0.421) | 1.37 (0.420) | 1.59 (0.555) | 2.71 (0.856) | 1.24 (0.360) |
| 7 | 1.62 (0.576) | 1.86 (0.623) | 2.30 (0.749) | 1.33 (0.387) | 1.41 (0.528) | 1.64 (0.517) | 2.60 (0.743) | 1.25 (0.335) |
| 8 | 1.65 (0.676) | 1.85 (0.682) | 2.43 (0.695) | 1.31 (0.388) | 1.43 (0.461) | 1.60 (0.586) | 2.57 (0.775) | 1.21 (0.352) |
| 9 | 1.53 (0.536) | 1.74 (0.573) | 2.57 (0.665) | 1.21 (0.370) | 1.36 (0.506) | 1.62 (0.573) | 2.64 (0.787) | 1.19 (0.351) |
Auf die SWS gab es einen statistisch signifikanten Haupteffekt der Bedingung, F(1,124.97) = 4.90, p <0.05 und Zeit, F(8,951.19) = 2.83, p <0.005 auf die Gesamtpunktzahl. Der Wechselwirkungseffekt zwischen Zustand und Zeit war statistisch nicht signifikant, F(8,951.19) = 0.226, p = 0.986 (Abbildung Abbildung33). Insbesondere hatte Time 1 einen statistisch signifikant höheren SWS-Score als Time 9 (t = 2.48, p <0.05), die die Referenzzeit darstellt.
Durchschnittliche Punktzahl auf der Smartphone-Entnahmeskala (SWS) für die eingeschränkte Bedingung und die Kontrollbedingung. Die Fehlerbalken repräsentieren das Standardfehlermittel für jeden Wert. *p <0.05 für Haupteffekt des Zustands, †p <0.05 für den Haupteffekt der Zeit und ∫p <0.05 für Zeit 1 im Vergleich zu Zeit 9.
Die Auswirkungen der Smartphone - Einschränkung auf die Angst vor dem Ausbleiben (siehe Tische Tabellen3,3, , 44)
Tabelle 4
Die Auswirkungen der Smartphone-Einschränkung auf die Angst vor Ausfällen (FoMOS) werden durch lineare gemischte Modelle bewertet.
| Uhrzeit | Fragen? | Standart Fehler | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.239 | 0.064 | 3.72 **** | |
| 2 | 0.149 | 0.065 | 2.28 * | |
| 3 | 0.114 | 0.065 | 1.75 | |
| 4 | 0.140 | 0.064 | 2.18 * | |
| 5 | 0.072 | 0.065 | 1.11 | |
| 6 | -0.021 | 0.065 | -0.328 | |
| 7 | 0.018 | 0.065 | 0.280 | |
| 8 | -0.026 | 0.064 | -0.407 | |
| 9 | ||||
| Anforderungen | 3.99 * | |||
| Uhrzeit | 8.17 **** | |||
| Anforderungen*Zeit | 0.652 | |||
Es gab statistisch signifikante Haupteffekte des Zustands, F(1,124.81) = 3.99, p <0.05 und Zeit, F(8,952.40) = 8.17, p <0.001, auf die Gesamtpunktzahl von FoMOS. Der Wechselwirkungseffekt zwischen Zustand und Zeit war statistisch nicht signifikant, F(8,952.40) = 0.652, p = 0.734 (Abbildung Abbildung44). Weiterhin ist Time 1 (t = 3.72, p <0.001), Zeit 2 (t = 2.28, p <0.05) und Zeit 4 (t = 2.18, p <0.05) hatten einen statistisch signifikant höheren FoMOS-Score im Vergleich zur Referenzzeit (Zeitpunkt 9).
Durchschnittswerte auf der FOMO-Skala (Fear of Missing Out) für die eingeschränkten (n = 67) und Kontrolle (n = 60) Bedingung. Die Fehlerbalken geben den Standardfehlermittelwert für jeden Wert an. *p <0.05 für Haupteffekt des Zustands, †p Textitp <0.05 für Zeiteffekt, ∫p <0.05 für Zeit 2 und Zeit 4 im Vergleich zu Zeit 9 und ∫p <0.001 für Zeit 1 im Vergleich zu Zeit 9.
Die Auswirkung der Smartphone - Einschränkung auf positive und negative Auswirkungen (siehe Tische Tabellen3,3, , 55)
Tabelle 5
Der Effekt der Smartphone-Einschränkung auf den positiven Effekt (PANAS) wird durch lineare gemischte Modelle bewertet.
| Uhrzeit | Fragen? | Standart Fehler | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.190 | 0.109 | 1.75 | |
| 2 | 0.101 | 0.111 | 0.914 | |
| 3 | 0.181 | 0.111 | 1.64 | |
| 4 | 0.045 | 0.110 | 0.405 | |
| 5 | 0.131 | 0.110 | 1.19 | |
| 6 | 0.002 | 0.110 | 0.015 | |
| 7 | 0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 8 | -0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 9 | ||||
| Anforderungen | 1.89 | |||
| Uhrzeit | 3.72 **** | |||
| Anforderungen*Zeit | 0.865 | |||
Es gab keinen statistisch signifikanten Haupteffekt für den Zustand. F(1,125.15) = 1.89, p = 0.171 auf PA. Die Analyse ergab jedoch einen statistisch signifikanten Haupteffekt für die Zeit, F(8,951.23) = 3.72, p <0.001, auf die Gesamtpunktzahl von PA. Zwischen jedem Zeitpunkt im Folgetest wurden keine signifikanten Ergebnisse gefunden. Der Interaktionseffekt zwischen Zustand und Zeit auf den PA-Score, F(8,951.23) = 0.865, p = 0.546, war statistisch nicht signifikant (Abbildung Abbildung55). Der NA-Score hatte keinen signifikanten Haupteffekt auf den Zustand. F(1,124.23) = 1.73, p = 0.191, noch für die Zeit F(8,952.48) = 1.95, p = 0.050 (Tisch Tabelle66). Darüber hinaus wirkt sich die Wechselwirkung zwischen Bedingung und Zeit auf den NA-Score aus F(8,952.48) = 0.730, p = 0.665, war statistisch nicht signifikant (Abbildung Abbildung66).
Mittelwerte für Positive Affect (PA) für die eingeschränkten (n = 67) und Kontrolle (n = 60) Bedingung. Die Fehlerbalken geben den Standardfehlermittelwert für jeden Wert an. †p <0.001 für den Haupteffekt der Zeit.
Tabelle 6
Die Auswirkung der Smartphone-Einschränkung auf den negativen Einfluss (PANAS) wird durch lineare gemischte Modelle bewertet.
| Uhrzeit | Fragen? | Standart Fehler | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.054 | 0.049 | 1.10 | |
| 2 | 0.069 | 0.049 | 1.40 | |
| 3 | 0.042 | 0.049 | 0.861 | |
| 4 | -0.012 | 0.049 | -0.252 | |
| 5 | -0.030 | 0.049 | -0.614 | |
| 6 | 0.028 | 0.049 | 0.570 | |
| 7 | 0.032 | 0.049 | 0.652 | |
| 8 | 0.000 | 0.049 | 0.003 | |
| 9 | ||||
| Anforderungen | 1.73 | |||
| Uhrzeit | 1.95 * | |||
| Anforderungen*Zeit | 0.730 | |||
Mittlere Punktzahl bei Negative Affect (NA) für die eingeschränkten (n = 67) und Kontrolle (n = 60) Bedingung. Die Fehlerbalken geben den Standardfehlermittelwert für jeden Wert an.
Diskussion
Das Hauptziel der vorliegenden Studie war es, die Entzugssymptome, die Angst vor dem Ausbleiben sowie die positiven und negativen Auswirkungen im Zusammenhang mit der zeitlichen Einschränkung von Smartphones zu untersuchen. Basierend auf dem Forschungsdesign stellt die vorliegende Studie eine der ersten experimentellen Studien dar, die zu diesem Thema durchgeführt wurden. Die Ergebnisse stimmten mit einer der Hypothesen und früheren Untersuchungen überein, wobei die Ergebnisse zeigten, dass die Smartphone-Einschränkung erheblich zu den erklärten Varianzsymptomen von Entzug und FoMO beitrug. Die Einschränkung war jedoch nicht mit positiven oder negativen Auswirkungen verbunden.
Es gab einen signifikanten Haupteffekt für den Zustand des SWS, bei dem der eingeschränkte Zustand einen höheren Mittelwert im Vergleich zu dem Kontrollzustand aufwies. Insbesondere deuten diese Beweise darauf hin, dass Smartphone-Einschränkungen ähnliche psychologische Entzugserscheinungen hervorrufen wie bei anderen Verhaltensabhängigkeiten. Die Ergebnisse zeigten auch einen signifikanten Haupteffekt für den Zustand auf FoMOS, was darauf hinweist, dass die FoMOS-Scores für den eingeschränkten Zustand im Vergleich zu den Kontrollbedingungen unabhängig von der Wirkung der Zeit signifikant höher waren. FoMOS könnte eine Repräsentation des sozialen Aspekts des Rückzugs sein und daher diese Hypothese unterstützen. Diese Ergebnisse könnten aus einer Einschränkung des unmittelbaren Zugangs zu sozialen Netzwerken resultieren, die diese negativen Auswirkungen hervorruft. Es gab keinen signifikanten Haupteffekt auf den PA-Zustand, wodurch kein signifikanter Unterschied zwischen dem eingeschränkten Zustand und dem Kontrollzustand in Bezug auf die PA-Bewertungen bestand. Dies weist darauf hin, dass eine Einschränkung vom Smartphone aus nicht zu einer Verringerung der PA führt. In Bezug auf NA gab es keinen signifikanten Haupteffekt für den Zustand. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass eine Beschränkung auf das Smartphone nicht zu einer Erhöhung der NA führt. Diese Ergebnisse stützen H1 teilweise, indem sie darauf hinweisen, dass Personen durch die Einschränkung der Interaktion mit ihren Smartphones beeinträchtigt werden.
Es wurde ein signifikanter Haupteffekt der Zeit für SWS, FoMOS und PA festgestellt, was darauf hinweist, dass sich die Scores unabhängig von den Bedingungen im Zeitverlauf signifikant unterschieden. Ferner war der Haupteffekt der Zeit für NA nicht signifikant. Daher wurde H2 teilweise von den Daten unterstützt. Es gab keinen signifikanten Interaktionseffekt für die Ergebnisvariablen (SWS, FoMOS, PA und NA), was zu mangelnder Unterstützung für H3 führt. Folglich konnte die vorliegende Studie keine Trends in Bezug auf die durch die Beschränkungsfrist verursachten negativen Auswirkungen feststellen.
Die gemeldeten negativen Auswirkungen (SWS und FoMOS), die durch die Unfähigkeit, mit dem Smartphone zu interagieren, verursacht werden, könnten mit einem höheren Stresslevel in Verbindung gebracht werden (Lazarus und Folkman, 1984; Folkman, 2008), da einige Studien darauf schließen lassen, dass die Nutzung des Smartphones vorübergehend zu Stress führen kann (Lavoie und Pychyl, 2001; Thomée et al., 2007). Eine Studie von Patel et al. (2006) Es zeigte sich, dass Kinder, die vor der Operation ein Handheld-Videospiel spielten, weniger Stress und Angst hatten als Kinder, bei denen nur ihre Eltern anwesend waren. Ein Handheld-Videospiel weist einige Merkmale auf, die denen von Smartphones ähneln, weshalb dieser Vergleich für die Interpretation der vorliegenden Ergebnisse relevant ist. Obwohl mehrere Spiele über Smartphones verfügbar sind, gibt es auch einige bemerkenswerte Unterschiede zwischen Videospielen und Smartphones, die den Vergleichseffekten Grenzen setzen. Ist ein Smartphone jedoch im Besitz, ist es mit den verschiedenen Prozess- und Social-Apps sofort erreichbar. Man kann spekulieren, dass junge Erwachsene in verschiedenen alltäglichen Stresssituationen den gleichen negativen Verstärkungseffekt eines Smartphones erleben. Wenn ja, kann man weiter argumentieren, dass die Einschränkung der gleichen Art von Geräten den negativen Verstärkungseffekt des Smartphones einschränken könnte. Dies sind jedoch nur Spekulationen und weitere Studien sind erforderlich, um die Möglichkeiten einer solchen Verbindung zu untersuchen. Aus der PANAS-Skala geht hervor, dass Negative Affekte nachweislich positiv mit dem selbst berichteten Stress korrelieren (Watson et al., 1988).
Eine weitere Erklärung für die Ergebnisse in Bezug auf H1 kann mit der Verbundenheit und einer Erweiterung des Selbst in Verbindung gebracht werden. Die Popularität von SNS hat seit ihrer Einführung weiter zugenommen und Funktionen wie Instant Messaging integriert. Es wurde vermutet, dass eine mögliche Erklärung dafür, dass SNSs so populär sind wie sie geworden sind, darin besteht, dass sie sich mit grundlegenden menschlichen Bedürfnissen verbinden können. SNSs können ihren Benutzern soziale Unterstützung anbieten, indem sie eine Möglichkeit bieten, mit Familie, Freunden und Bekannten 24 / 7 in ständiger Verbindung zu stehen. Darüber hinaus bieten diese Sofortnachrichtenanwendungen ein privates Forum für Peers, in dem sie ohne Aufsicht anderer interagieren können. Dies könnte dazu beitragen, das hohe Engagement der Nutzer gegenüber den SNS zu erklären (Carbonell und Panova, 2017; Kuss und Griffiths, 2017). Smartphones haben den Zugriff auf SNSs erleichtert, und durch die Einschränkung der Smartphone-Interaktion wird es schwieriger, ständig verbunden zu sein und sich voll und ganz mit den Aspekten der Gesellschaft zu befassen, die durch Smartphones ermöglicht werden.
Ein weiterer stark verwandter Begriff in Bezug auf den sozialen Aspekt der Beschränkung ist das erweiterte Selbst, das von Belk (1988). Im Konstrukt des Selbstgefühls behauptet er, dass der Besitz eines Individuums einen wichtigen Teil bei der Reflektion seiner Identität darstellt. Wenn ihre Besitztümer weggenommen werden, entsteht ein vermindertes Selbstgefühl. Dies impliziert die Entstehung negativer Emotionen. Eine Folge des technologischen Wandels ist die Ausdehnung des Selbst auf grafische Darstellungen des Individuums, wie z. B. Avatare, die unser Offline-Selbstgefühl beeinflussen können. Die digitale Plattform hat sich von einer eher privaten Plattform zu einer Hauptplattform entwickelt, um uns selbst zu enthüllen und zu projizieren. Eine Zunahme des Austauschs privater Informationen in SNS kann den Benutzer in eine gefährdete Position bringen, in der häufige Posts erforderlich sind, um die Kontrolle zu behalten oder die Kontrolle zu erlangen (Thompson und Cupples, 2008).
Wenn Sie nicht in der Lage sind, unterwegs Fragen zu stellen, Anweisungen zu geben oder persönliche Informationen auszutauschen, kann dies die höhere Punktzahl bei SWS und FoMOS erklären. Darüber hinaus könnte es mit den Prozess-Apps zusammenhängen, auf die über das Smartphone zugegriffen werden kann, wodurch die Interaktion mit der allgemeinen Gesellschaft über Nachrichten, Bustickets, E-Mails usw. ermöglicht wird. Dies steht im Einklang mit einigen der von den eingeschränkten Teilnehmern gemeldeten Herausforderungen, bei denen fast die Hälfte von Schwierigkeiten mit der Einschränkung durch die Prozess-Apps sowie mit der sozialen Kommunikation berichtete. Darüber hinaus berichteten die Teilnehmer über Herausforderungen im Zusammenhang mit der Planung und der unmittelbaren Unzugänglichkeit für andere Personen. Das erweiterte Selbst bietet eine interessante Sicht auf den Einsatz von Technologie. Durch die digitale Technologie werden das Offline- und das Online-Selbst gemeinsam konstruiert. Daher kann die Auferlegung einer Einschränkung für eine Person, die sie vom Online-Selbst entfernt, wie z. B. eine Einschränkung für Smartphones, zu Entzugssymptomen führen (Belk, 1988, 2013).
Diese Studie ist eine der ersten, die den Effekt der Einschränkung des Smartphones für die Verlängerung der Zeit und durch physisches Entfernen des Smartphones untersucht. Nur wenige andere Studien haben sich mit Einschränkungen für Smartphones befasst, jedoch mit unterschiedlichen Designs. Eine Studie von Cheever et al. (2014)Die Teilnehmer wurden nach dem Zufallsprinzip einer von zwei Bedingungen zugeordnet: Eine Bedingung schaltete ihr Smartphone ein, während die andere Bedingung ihr Smartphone behalten durfte, es jedoch für die Dauer der Studie ausschalten musste. Die Versuchsphase dauerte nur 75 min. In einer zweiten Studie wurde die Smartphone-Beschränkung für 3 h auf einem Festival untersucht (van den Eijnden et al., 2017). In dieser Studie mussten die Teilnehmer ihr Smartphone behalten, es jedoch in den Flugmodus versetzen und der Bildschirm wurde durch ein Siegel unsichtbar gemacht. In Bezug auf Rückzugstrends ist der erstere der einzige, der Trends enthält. Dies ist jedoch aufgrund der unterschiedlichen Dauer schwer mit der vorliegenden Studie zu vergleichen.
Starken und Einschränkungen
Die abhängigen Variablen wurden einbezogen, um verschiedene und relevante Aspekte des Smartphone-Rückzugs zu bewerten und eine der Hauptstärken der vorliegenden Studie darzustellen. Die 72 h-Experimentierphase, die erheblich länger ist als ein vorheriges Smartphone-Einschränkungsexperiment, ermöglichte eine detaillierte Beurteilung der Schwankungen in der abhängigen Variablen und ist ein weiterer Aktivposten der vorliegenden Studie (Cheever et al., 2014; van den Eijnden et al., 2017). Die Tatsache, dass die Teilnehmer im Versuchszustand während der Sperrfrist ihre Smartphones abgegeben haben, sicherte die Integrität des Versuchs.
In Bezug auf Einschränkungen stellt die Auswahlverzerrung eine mögliche Schwäche der vorliegenden Studie dar, da davon ausgegangen werden kann, dass Personen, die übermäßige Benutzer waren, mit geringerer Wahrscheinlichkeit teilnehmen. Die Teilnehmer konnten sich auch das Wochenende frei aussuchen, an dem sie teilnehmen wollten. Dies kann eine Einschränkung sein, da die Teilnehmer ihre Wochenendpläne entsprechend anpassen können. Ein Übergewicht von Frauen in der Stichprobe stellt eine weitere Einschränkung dar, da einige Studien gezeigt haben, dass Männer und Frauen unterschiedliche Arten der Smartphone-Nutzung betreiben. Es ist ferner denkbar, dass die Teilnehmer während der Sperrfrist SNSs auf anderen technologischen Geräten (z. B. Laptop, Tablet) verwendeten. Dies sollte daher in zukünftigen Studien kontrolliert werden. Es könnte argumentiert werden, dass die vorliegende Studie keine echte Einschränkung darstellte, da die Teilnehmer andere elektronische Geräte verwenden konnten, mit denen sie auf das Internet zugreifen konnten. Da die meisten Menschen heutzutage ihr Mobiltelefon verwenden, um in Situationen, in denen sie keinen Zugang zu einem PC / Tablet haben, auf das Internet zuzugreifen, implizierte die vorliegende Studie Einschränkungen in Bezug auf diese Arten von Situationen. Es ist auch zu beachten, dass einige Anwendungen nur auf Mobiltelefonen verfügbar sind. Darüber hinaus sollte bedacht werden, dass das Ziel der vorliegenden Studie darin bestand, den Handy-Entzug speziell zu untersuchen und nicht den Internet-Entzug im Allgemeinen. Die Tatsache, dass die Versuchsgruppe bei mehreren Entnahmemaßnahmen im Vergleich zur Kontrollgruppe höhere Werte aufwies, deutet ebenfalls darauf hin, dass eine echte Einschränkung stattgefunden hat. Eine der Skalen zur Messung der Smartphone-Entnahme (SWS) war eine modifizierte Zigarettenentnahmeskala. Obwohl das SWS eine hohe interne Konsistenz aufwies, wurde es in keiner anderen Studie verwendet, was als Schwäche angesehen werden kann. Erwähnenswert ist auch der grundlegende Unterschied zwischen Smartphone- und Nikotinabhängigkeit. Darüber hinaus ist das Fehlen von Baseline-Scores für die auszahlungsbezogenen Scores eine weitere Einschränkung für die vorliegende Studie. Schließlich ist anzumerken, dass der Unterschied zwischen der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe in der Häufigkeit der Smartphone-Nutzung vor Beginn der Sperrfrist möglicherweise eine Einschränkung darstellen kann.
Folgen
In Bezug auf Verhaltensabhängigkeiten ergänzen die Ergebnisse die Daten, die darauf hinweisen, dass übermäßige Nutzung von Smartphones Elemente von Sucht verkörpert. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie werden die Erweiterung des Wissens und des Verständnisses in Bezug auf diesen Teil des Suchtfeldes unterstützen, wie beispielsweise die negativen Auswirkungen nach einer Einschränkung. Diese Ergebnisse verdeutlichen den Fokus auf Effekte im Zusammenhang mit dem Entzug von Verhaltensweisen, die für übermäßigen Gebrauch anfällig sind. Darüber hinaus könnte diese Studie künftigen Studien helfen, die Entzugssymptome nach einer Einschränkung untersuchen, da sowohl Stärken als auch Schwächen hervorgehoben wurden.
Zusammenfassung
Die vorliegende Studie hat gezeigt, dass die Einschränkung des eigenen Smartphones die Entzugserscheinungen und die Angst vor dem Ausbleiben verstärkt, die positiven und negativen Auswirkungen jedoch nicht beeinflusst. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein Großteil der negativen Auswirkungen, die die Teilnehmer während der Beschränkungsfrist hatten, denen anderer Arten von Verhaltensabhängigkeiten ähneln. Darüber hinaus umfasste die Studie die Zeitkomponente, um die Rückzugstrends zu untersuchen, aber die Ergebnisse waren nicht signifikant. Angesichts der Ergebnisse dieser Studie ist es in zukünftigen Studien wichtig, das Konzept der Smartphonesucht mit Schwerpunkt auf Entzugssymptomen umfassend zu untersuchen. Es wäre auch interessant, die Rückzugstrends über das Suchtspektrum hinweg zu vergleichen. Dies ist nach Kenntnis der Autoren die erste Studie dieser Art in Bezug auf die Komplexität des Designs. Zukünftige Studien sollten Stärken und Grenzen berücksichtigen, wenn sie dieses Thema weiter untersuchen.
Autorenbeiträge
TE, SA und SP konzipierten und gestalteten das Experiment und analysierten die Daten. TE und SA führten die Experimente durch. TE, SA, SP, CA und RB haben das Papier geschrieben.
Interessenkonflikt
Die Autoren erklären, dass die Untersuchung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als möglicher Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.
Ergänzungsmaterial
Das Ergänzungsmaterial zu diesem Artikel finden Sie online unter: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2018.01444/full#supplementary-material
Bibliographie
- Alavi SS, Ferdosi M., Jannatifard F., Eslami M., Alaghemandan H., Setare M. (2012). Verhaltensabhängigkeit versus Substanzabhängigkeit: Übereinstimmung von psychiatrischen und psychologischen Ansichten. Int. J. Prevent. Med. 3 290-294. [PMC freier Artikel] [PubMed]
- American Psychiatric Association (2013). Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edn. Washington, DC: Amerikanische Psychiatrische Vereinigung.
- Andreassen CS, Billieux J., Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z., Mazzoni E., et al. (2016). Die Beziehung zwischen suchterzeugender Nutzung von sozialen Medien und Videospielen und Symptomen psychiatrischer Erkrankungen: eine groß angelegte Querschnittsstudie. Psychol. Süchtiger. Verhalten 30 252-262. 10.1037 / adb0000160 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Andreassen CS, Dr. Griffiths, Gjertsen SR, Krossbakken E., Kvam S., Pallesen S. (2013). Die Beziehungen zwischen Verhaltensabhängigkeiten und dem Fünf-Faktoren-Modell der Persönlichkeit. J. Behav. Süchtiger. 2 90-99. 10.1556 / JBA.2.2013.003 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Belk RW (1988). Besitztümer und das erweiterte Selbst. J. Consum. Res. 15 139-168. 10.1086 / 209154 [Kreuz Ref]
- Belk RW (2013). Erweitertes Selbst in einer digitalen Welt. J. Consum. Res. 40 477-500. 10.1086 / 671052 [Kreuz Ref]
- Billieux J., Maurage P., Lopez-Fernandez O., Kuss DJ, Griffiths MD (2015a). Kann eine gestörte Handynutzung als Verhaltenssucht angesehen werden? Ein Update zu aktuellen Erkenntnissen und ein umfassendes Modell für die zukünftige Forschung. Curr. Süchtiger. Rep. 2 156–162. 10.1007/s40429-015-0054-y [Kreuz Ref]
- Billieux J., Schimmenti A., Khazaal Y., Maurage P., Heeren A. (2015b). Überpathologisieren wir den Alltag? Eine tragfähige Blaupause für die Verhaltensforschung. J. Behav. Süchtiger. 4 119-123. 10.1556 / 2006.4.2015.009 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Carbonell X., Panova T. (2017). Eine kritische Betrachtung des Suchtpotentials von Social-Networking-Sites. Süchtiger. Res. Theorie 25 48-57. 10.1080 / 16066359.2016.1197915 [Kreuz Ref]
- Chang AM, Aeschbach D., Duffy JF, Czeisler CA (2015). Die abendliche Verwendung von lichtemittierenden eReadern wirkt sich negativ auf den Schlaf, das zirkadiane Timing und die Wachsamkeit am nächsten Morgen aus. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 112 1232-1237. 10.1073 / pnas.1418490112 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Cheever NA, Rosen LD, Träger LM, Chavez A. (2014). Aus den Augen ist nicht aus den Augen verloren: Die Auswirkungen der Einschränkung der Verwendung von drahtlosen Mobilgeräten auf die Angstzustände bei niedrigen, mittleren und hohen Benutzern. Comput. Summen. Verhalten 37 290-297. 10.1016 / j.chb.2014.05.002 [Kreuz Ref]
- Chóliz M., Pinto L., Phansalkar SS, Corr E., Mujjahid A., Flores C. et al. (2016). Entwicklung einer kurzen multikulturellen Version des TMDbrief-Fragebogens. Vorderseite. Psychol. 7: 650. 10.3389 / fpyg.2016.00650 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Clayton RB, Leshner G., Mandel A. (2015). Das erweiterte iSelf: Der Einfluss der iPhone-Trennung auf Kognition, Emotion und Physiologie. J. Comput. Med. Kommun. 20 119 – 135. 10.1111 / jcc4.12109 [Kreuz Ref]
- Cutino CM, Nees MA (2017). Die Einschränkung des Handy-Zugangs während der Hausaufgaben erhöht die Erreichung der Lernziele. Mob. Mediengemeinschaft. 5 63-79. 10.1177 / 2050157916664558 [Kreuz Ref]
- Demirci K., Akgönül M., Akpinar A. (2015). Verhältnis des Schweregrads der Smartphone-Nutzung zu Schlafqualität, Depressionen und Angstzuständen bei Universitätsstudenten. J. Behav. Süchtiger. 4 85-92. 10.1556 / 2006.4.2015.010 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Elhai JD, Levine JC, Dvorak RD, Halle BJ (2016). Die Angst, etwas zu verpassen, das Bedürfnis nach Berührung, Angstzuständen und Depressionen hängen mit der problematischen Nutzung des Smartphones zusammen. Comput. Summen. Verhalten 63 509-516. 10.1016 / j.chb.2016.05.079 [Kreuz Ref]
- Elhai JD, Tiamiyu MF, Weeks JW, Levine JC, Picard KJ, Halle BJ (2017). Depressionen und Emotionsregulationen prognostizieren eine objektive Nutzung des Smartphones über einen Zeitraum von einer Woche. Pers. Individuell Diff. 133 21-28. 10.1016 / j.paid.2017.04.051 [Kreuz Ref]
- Etter J.-F. (2005). Ein selbstverwalteter Fragebogen zur Messung von Zigarettenentzugssymptomen: die Zigarettenentzugsskala. Nicot. Tobac. Res. 7 47-57. 10.1080 / 14622200412331328501 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Folkman S. (2008). Der Fall für positive Emotionen im Stressprozess. Anixety Stressbewältigung 21 3-14. 10.1080 / 10615800701740457 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Fuster H., Chamarro A., OberstU. (2017). Fear of Missing Out, soziale Online-Netzwerke und Handysucht: ein Ansatz mit latenten Profilen. Aloma 35 23-30.
- Griffiths MD (1996). Verhaltensabhängigkeit: Ein Thema für alle? Empl. Councel. Heute 8 19-25. 10.1108 / 13665629610116872 [Kreuz Ref]
- Griffiths MD (2004). Wetten Sie Ihr Leben darauf. Br. Med. J. 329 1055 – 1056. 10.1136 / bmj.329.7474.1055 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Griffiths MD (2005). Ein "Komponenten" -Modell der Sucht innerhalb eines biopsychosozialen Rahmens. J. Subst. Benutzen 10 191-197. 10.1080 / 1465980500114359 [Kreuz Ref]
- Griffiths MD, Kuss DJ, Billieux J., Pontes HM (2016). Die Entwicklung der Internetsucht: eine globale Perspektive. Süchtiger. Verhalten 53 193-195. 10.1016 / j.addbeh.2015.11.001 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z. (2014). "Sucht nach sozialen Netzwerken: ein Überblick über vorläufige Ergebnisse", in Verhaltensabhängigkeiten: Kriterien, Nachweise und Behandlung, eds Rosenberg KP, Feder LC, Herausgeber. (New York, NY: Elsevier Science;), 119 – 141. 10.1016 / B978-0-12-407724-9.00006-9 [Kreuz Ref]
- Harville DA (1977). Maximum-Likelihood-Ansätze zur Varianzkomponentenschätzung und zu verwandten Problemen. Marmelade. Statist. Assoc. 72 320-338. 10.1080 / 01621459.1977.10480998 [Kreuz Ref]
- Hedeker D., Gibbons RD, Waternaux C. (1999). Schätzung der Stichprobengröße für Längsdesigns mit Abrieb: Vergleich zeitbezogener Kontraste zwischen Gruppen. J. Educ. Behav. Statist. 24 70-93. 10.3102 / 10769986024001070 [Kreuz Ref]
- Hughes JR, Keely J., Naud S. (2004). Form der Rückfallkurve und langfristige Abstinenz bei unbehandelten Rauchern. Sucht 99 29-38. 10.1111 / j.1360-0443.2004.00540.x [PubMed] [Kreuz Ref]
- İnal EE, ÇetÝntürk A., Akgönül M., Savaş S. (2015). Auswirkungen einer Überbeanspruchung des Smartphones auf die Handfunktion, die Klemmkraft und den Mediannerv. Muscle Nerve 52 183 – 188. 10.1002 / mus.24695 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Kuss DJ, Griffiths MD (2011). Online-Social-Networking und Sucht - eine Überprüfung der psychologischen Literatur. Int. J. Environ. Res. Pub. Gesundheit 8 3528 – 3552. 10.3390 / ijerph8093528 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Kuss DJ, Griffiths MD (2017). Social-Networking-Sites und Sucht: Zehn Lektionen gelernt. Int. J. Environ. Res. Pub. Gesundheit 14 311. 10.3390 / ijerph14030311 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Lavoie J., Pychyl T. (2001). Cyberslacking und die Aufschubautobahn: eine webbasierte Umfrage zu Online-Aufschub, Einstellungen und Emotionen. Soc. Sci. Comput. Rev. 19 431-444. 10.1177 / 089443930101900403 [Kreuz Ref]
- Lazarus RS, Folkman S. (1984). Stress, Einschätzung und Bewältigung. New York, NY: Springer.
- Lepp A., Barkley JE, Karpinski AC (2014). Die Beziehung zwischen Handynutzung, schulischer Leistung, Angst und Zufriedenheit mit dem Leben der Studenten. Comput. Summen. Verhalten 31 343-350. 10.1016 / j.chb.2013.10.049 [Kreuz Ref]
- Ausguck (2012). Mobile Mindset-Studie zeigt, dass das Smartphone-Attachment der Amerikaner unser Verhalten und unsere Emotionen verändert. Verfügbar um: https://www.businesswire.com/news/home/20120621005339/en/Mobile-Mindset-Study-Reveals-Americans%E2%80%99-Smartphone-Attachment
- Lopez-Fernandez O., Kuss DJ, Romo L., Morvan Y., Kern L., Graziani P. et al. (2017). Selbstberichtete Abhängigkeit von Mobiltelefonen bei jungen Erwachsenen: eine europäische interkulturelle empirische Umfrage. J. Behav. Süchtiger. 6 168-177. 10.1556 / 2006.6.2017.020 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Orford J. (2001). Übermäßiger Appetit: Eine psychologische Sicht der Sucht, 2nd Edn. Chichester: Wiley.
- Parlak S., Eckhardt A. (2014). Entwicklung einer Facebook-Auszahlungsskala: Ergebnisse eines kontrollierten Feldexperiments. Vortrag auf der Europäischen Konferenz für Informationssysteme (ECIS), Tel Aviv.
- Patel A., Schieble T., Davidson M., Tran MC, Schönberg C., Delphin E. et al. (2006). Die Ablenkung durch ein Handvideospiel reduziert die präoperative Angst bei Kindern. Pediatr. Anesth. 16 1019-1027. 10.1111 / j.1460-9592.2006.01914.x [PubMed] [Kreuz Ref]
- Przybylski AK, Murayama K., DeHaan CR, Gladwell V. (2013). Motivation, Emotionalität und Verhalten korrelieren mit der Angst, etwas zu verpassen. Comput. Summen. Verhalten 29 1841-1848. 10.1016 / j.chb.2013.02.014 [Kreuz Ref]
- Rosen LD, Whaling K., Carrier LM, Cheever NA, Rokkum J. (2013a). Die Skala der Medien- und Technologienutzung und -einstellungen: eine empirische Untersuchung. Comput. Summen. Verhalten 29 2501-2511. 10.1016 / j.chb.2013.06.006 [PMC freier Artikel] [PubMed] [Kreuz Ref]
- Rosen LD, Walfang K., Rab LM, Cheever NA (2013b). Erstellt Facebook „IDisorders“? Der Zusammenhang zwischen den klinischen Symptomen von psychiatrischen Störungen und dem Einsatz von Technologien, Einstellungen und Angstzuständen. Comput. Summen. Verhalten 29 1243-1254. 10.1016 / j.chb.2012.11.012 [Kreuz Ref]
- Salehan M., Negahban A. (2013). Social Networking auf Smartphones: Wenn Mobiltelefone süchtig machen. Comput. Summen. Verhalten 29 2632-2639. 10.1016 / j.chb.2013.07.003 [Kreuz Ref]
- Sapacz M., Rockman G., Clark J. (2016). Sind wir süchtig nach unseren Handys? Comput. Summen. Verhalten 57 153-159. 10.1016 / j.chb.2015.12.004 [Kreuz Ref]
- Verkäufer EM, Kalant H. (1976). Alkoholvergiftung und -entzug. N. Engl.. J. Med.. 294 757-762. 10.1056 / NEJM197604012941405 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Shiffman SM, Jarvik ME (1976). Rauchentzugssymptome in zwei Wochen Abstinenz. Psychopharmakologie 50 35-39. 10.1007 / BF00634151 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Starcevic V. (2016). Toleranz- und Entzugssymptome sind möglicherweise nicht hilfreich, um das Verständnis der Verhaltensabhängigkeit zu verbessern. Sucht 111 1307-1308. 10.1111 / add.13381 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Thomée S., Eklof M., Gustafsson E., Nilsson R., Hagberg M. (2007). Prävalenz von wahrgenommenem Stress, Symptomen von Depressionen und Schlafstörungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) bei jungen Erwachsenen - eine explorative prospektive Studie. Comput. Summen. Verhalten 23 1300-1321. 10.1016 / j.chb.2004.12.007 [Kreuz Ref]
- Thompson L., Cupples J. (2008). Gesehen und nicht gehört? Textnachrichten und digitale Geselligkeit. Soc. Kult. Geogr. 9 95-108. 10.1080 / 14649360701789634 [Kreuz Ref]
- Tossell C., Kortum PT, Shepard C., Rahmati A., Zhong L. (2015). Erkundung der Smartphonesucht: Erkenntnisse aus langfristigen telemetrischen Verhaltensmessungen. IJIM 9 37 – 43. 10.3991 / ijim.v9i2.4300 [Kreuz Ref]
- Urbaniak GC, Plous S. (2015). Research Randomizer (Version 4.0) [Computersoftware]. Abgerufen am 18. Oktober, 2016.
- Valderrama JA (2014). Entwicklung und Validierung der problematischen Smartphone-Nutzungsskala. Doktorarbeit, Alliant International University, Alhambra, CA.
- van den Eijnden R., Doornwaard S., Ter Bogt T. (2017). Beziehen sich die Symptome der Smartphone-Abhängigkeit auf FoMO, Verlangen und Entzugserscheinungen während der Abstinenz des Smartphones? Erkenntnisse aus einem Naturversuch. J. Behav. Süchtiger. 6 (Suppl. 1): 56.
- van Deursen AJ, Bolle CL, Hegner SM, Kommers PA (2015). Modellierung des gewohnheitsmäßigen und süchtig machenden Smartphone-Verhaltens: Die Rolle der Smartphone-Nutzungsarten, der emotionalen Intelligenz, des sozialen Stresses, der Selbstregulierung, des Alters und des Geschlechts. Comput. Summen. Verhalten 45 411-420. 10.1016 / j.chb.2014.12.039 [Kreuz Ref]
- Watson D., Clark LA, Tellegen A. (1988). Entwicklung und Validierung von Kurzmaßnahmen für positive und negative Auswirkungen: die PANAS-Waage. J. Pers. Soc. Psychol. 54 1063-1070. 10.1037 / 0022-3514.54.6.1063 [PubMed] [Kreuz Ref]
- West BT, Welch KB, Galecki AT (2014). Linear gemischte Modelle, 2nd Edn. Ann Arbor, MI: CRC Press; 10.1201 / b17198 [Kreuz Ref]
- Xie Y., Szeto GP, Dai J., Madeleine P. (2016). Ein Vergleich der Muskelaktivität bei der Verwendung eines Touchscreen-Smartphones bei jungen Menschen mit und ohne chronische Nacken-Schulter-Schmerzen. Ergonomie 59 61-72. 10.1080 / 00140139.2015.1056237 [PubMed] [Kreuz Ref]
- Junge KS (1998). Internetsucht: Die Entstehung einer neuen klinischen Störung. CyberPsychol. Verhalten 1 237-244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Kreuz Ref]
;
