PLoS One. 2018; 13 (7): e0201484.
Veröffentlicht online 2018 Jul 26. doi: 10.1371 / journal.pone.0201484
PMCID: PMC6062136
PMID: 30048544
Abstrakt
Die vorliegende Studie untersuchte den Zusammenhang zwischen dem Fluss bei der Nutzung von Facebook (Facebook-Flow; dh Erfahrung intensiver Freude und Genuss, die durch die Facebook-Nutzung erzeugt wird, aufgrund derer die Facebook-Aktivität auch bei hohen Kosten dieses Verhaltens fortgesetzt wird) und der Facebook Addiction Disorder (FAD) ). In einer Stichprobe von 398-Facebook-Nutzern (Alter: M (SD) = 33.01 (11.23), Bereich: 18 – 64) war die signifikant positive Verbindung zwischen Facebook-Fluss und FAD durch die Intensität der Nutzung von Facebook positiv beeinflusst. Die Analyse des explorativen Faktors ergab, dass alle sechs Elemente, die FAD bewerten, auf denselben Faktor geladen wurden wie zwei Elemente, die zur Subskala-Telepräsenz des Facebook-Flusses gehören. Die enge Verbindung zwischen Facebook-Flow und FAD kann daher insbesondere auf das Eintauchen in eine von Facebook geschaffene attraktive Online-Welt zurückzuführen sein, in der die Benutzer ihre alltäglichen Verpflichtungen und Probleme vergessen. Die vorliegenden Ergebnisse liefern den ersten Beweis dafür, dass der Facebook-Fluss möglicherweise ein Vorgänger von FAD ist, und zeigen die Mechanismen auf, die zu seiner Entwicklung und Pflege beitragen können. Praktische Anwendungen für zukünftige Studien und Einschränkungen der vorliegenden Ergebnisse werden diskutiert.
Einleitung
Die Mitgliedschaft in der Social Networking Site (SNS) von Facebook bringt viele Vorteile mit sich (z. B. effiziente Kommunikation, Eigenwerbung und Unterhaltung), kann jedoch auch einige Nachteile mit sich bringen. Im Hinblick auf mögliche Nachteile der Facebook-Nutzung haben Andreassen et al. [1] untersuchte die sogenannte Facebook Addiction Disorder (FAD). Sie definierten FAD als einen Subtyp von Verhaltensabhängigkeiten, der sechs wesentliche Merkmale umfasst, dh Salienz (dh dauerhaftes Denken des SNS-Facebooks), Toleranz (dh zunehmende Nutzung von Facebook ist erforderlich, um den vorherigen positiven Effekt zu erreichen), Stimmung Modifikation (dh Stimmungsverbesserung durch Facebook-Nutzung), Rückfall (dh Zurückkehren zu früheren Nutzungsmustern nach ineffektiven Versuchen, die Facebook-Nutzung zu reduzieren), Entzugserscheinungen (dh ohne Facebook-Nutzung nervös zu werden) und Konflikte (dh zwischenmenschliche Probleme, die durch verursacht werden intensive Facebook-Nutzung). Brailovskaia und Margraf [2] zeigte einen signifikanten Anstieg der Anzahl der Benutzer, die innerhalb eines Jahres den kritischen FAD-Cutoff-Wert erreichten. Es wurde festgestellt, dass FAD positiv auf das männliche Geschlecht, die Persönlichkeitsmerkmale Extraversion, Neurotizismus und Narzissmus sowie den circadianen Rhythmus (späte Schlaf- und Anstiegszeiten an Wochentagen und am Wochenende) bezogen ist. Ihre Verbindungen zu den Variablen Alter, den Übereinstimmungsmerkmalen, Gewissenhaftigkeit und Offenheit sowie körperlicher Aktivität waren negativ [2-5]. Darüber hinaus wurde ein positiver Zusammenhang zwischen FAD und den psychischen Variablen Schlaflosigkeit, Depression, Angstzuständen und Stresssymptomen gefunden.2, 6-8]. Darüber hinaus berichteten kürzlich durchgeführte Studien, dass Social-Media-Sucht, die süchtig machende Nutzung von Facebook beinhaltet, signifikant mit verschiedenen Anhangsstilen verknüpft ist [9] (dh positiv: sowohl ängstliche als auch vermeidende Bindungsstile; negativ: sichere Bindungsstile) und Identitätsstile [10] (dh positiv: sowohl informativer als auch diffusvermeidender Stil; negativ: normativer Stil) [11, 12]. In Anbetracht dieser Ergebnisse stellt sich die Frage, welche Faktoren zur Entwicklung und Pflege von FAD beitragen.
Frühere Studien, die andere Arten von Medien als Facebook untersuchten (z. B. Videospiele, allgemeine Internetnutzung), zeigten einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen Suchtverhalten und Flusserfahrung [13-15]. Nach der Definition von Csikszentmihalyi ([16]; Seite 4), eine Flusserfahrung ist „der Zustand, in dem Menschen so in eine Tätigkeit verwickelt sind, dass nichts anderes von Bedeutung ist; Die Erfahrung ist so erfreulich, dass die Menschen dies auch aus Kostengründen tun werden. “Einige Autoren stellten die Hypothese auf, dass die Flusserfahrung ein positiver Prädiktor für die Verwendung von süchtig machenden Medien ist, da sie intensiven Genuss und Freude daran erzeugen autotelische Erfahrung, dh intrinsische Belohnung, das ist eines der Hauptmerkmale des Flusses [17] zur Entwicklung eines starken Bedarfs an übermäßiger Mediennutzung beitragen [15, 18]. Außerdem wurde angenommen, dass der positive Zusammenhang zwischen fließendem und süchtig machendem Medienkonsum durch die Erfahrung von Zeitverzerrungen verstärkt wird, die häufig von übermäßigen Videospielern berichtet werden.18, 19].
In Anbetracht der bisherigen Ergebnisse und der positiven Nutzung von Facebook wurde festgestellt, dass die Nutzung von Flow positiv beeinflusst wird (sogenannter Facebook-Flow) [20, 21] scheint es vernünftig anzunehmen, dass der Facebook-Fluss positiv mit der FAD verknüpft ist und sogar zu dessen Entwicklung und Pflege beitragen kann. Nach unserem besten Wissen wurde diese Verbindung jedoch noch nicht untersucht. Daher war das Hauptziel der vorliegenden Studie die Untersuchung, ob und wie der Facebook-Fluss mit der FAD verknüpft ist. Die Ergebnisse können zum Verständnis potenzieller Risiken und Schutzfaktoren bei der Entwicklung und Aufrechterhaltung von FAD beitragen und können daher in Interventionsprogramme einbezogen werden, um die Abhängigkeit von Facebook zu verhindern. Dies ist besonders wichtig angesichts der hohen Beliebtheit von Facebook [22]. Facebook übertrumpft bei weitem die Konkurrenz von SNS. Derzeit werden mehr als zwei Milliarden aktive Nutzer pro Monat festgelegt.23].
Aufgrund dieser Überlegungen schlugen wir vor, dass Facebook Flow und FAD positiv miteinander verbunden sind (Hypothese 1). Genauer gesagt, auf aktuellen Ergebnissen aufbauen (z. B. [19]), erwarteten wir, die stärkste Verbindung zwischen dem Facettengenuss und der Zeitverzerrung des Facebook-Flusses einerseits und der FAD andererseits zu finden (Hypothese 2). Unter Berücksichtigung früherer Erkenntnisse von Wu, Scott und Yang [15], der den Zusammenhang zwischen Videospielfluss und Sucht unter erfahrenen Spielern als deutlich spürbar herausstellte, nahmen wir an, dass die Intensität der Nutzung von Facebook die Verbindung zwischen Facebookfluss und FAD (Hypothesis 3) positiv beeinflusst.
Material und Methoden
Verfahren und Teilnehmer
Daten von 398-Facebook-Nutzern (73.6% Frauen; Alter (Jahre): M = 33.01, SD = 11.23, Bereich: 18 – 64; Beruf: 55.8% Mitarbeiter, 29.4% Studenten, 1.5% Schüler, 4.8% Schüler, 6% Auszubildende für verschiedene Personen Berufe wie Bäcker, 2.5% Arbeitslose, 29.6% Rentner, Familienstand: 42.2% ledig, 28.1% mit romantischem Partner, 2018% verheiratet) wurden von Februar bis März 31 in einer Online-Umfrage in deutscher Sprache gesammelt. Die Befragten wurden durch Teilnahmeeinladungen rekrutiert, die auf verschiedenen SNSs (Facebook, Twitter, Xing, meinVZ) angezeigt wurden. Voraussetzung für eine freiwillige und nicht entschädigte Teilnahme war eine aktuelle Mitgliedschaft in Facebook. Obwohl die Stichprobe nicht generell repräsentativ für die deutsche Bevölkerung ist, repräsentieren die Teilnehmer unterschiedliche Bevölkerungsgruppen, wie die vielfältigen Berufe zeigen. Die Nutzung von Facebook ist in Deutschland sehr beliebt (mehr als XNUMX Millionen Nutzer;24]) und ihre Mitglieder repräsentieren vermutlich einen Querschnitt deutscher Nutzer von SNS. Beachten Sie, dass in der Einladung zur Teilnahme nicht die Forschungsfrage angegeben wurde, die sich weder auf Facebook Flow noch auf FAD bezieht. Dennoch sind - wie in den meisten anderen Online-Studien - Mitglieder, die auf jeder der Online-Plattformen, auf denen die Einladung zur Teilnahme eingereicht wurde, aktiver sind, vermutlich häufiger an der Studie beteiligt als weniger aktive Nutzer. Die Genehmigung der Forschungs- und Ethikkommission der Ethikkommission der Ruhr-Universität Bochum für die Durchführung der vorliegenden Studie wurde erhalten. Wir befolgten alle nationalen Vorschriften und Gesetze bezüglich der Forschung an Menschen und erhielten die erforderliche Genehmigung, um die vorliegende Studie durchzuführen. Die Teilnehmer wurden richtig instruiert und erteilten eine Online-Einwilligung zur Teilnahme. Die vorliegende Studie ist Teil des laufenden Projekts "Bochum Optimism and Mental Health (BOOM)", in dem Risiko- und Schutzfaktoren der psychischen Gesundheit untersucht werden (z. B. [25]). Der in dieser Studie verwendete Datensatz ist im S1-Datensatz verfügbar.
Maßnahmen
Facebook verwendet Variablen
Facebook Nutzungsintensität. Ähnlich wie Wu, Scott und Yang [15], um die Intensität der Nutzung von Facebook zu messen, wurden vier Indikatoren eingeschlossen: Dauer der Facebook-Mitgliedschaft (in Monaten), Häufigkeit der täglichen Nutzung von Facebook, Dauer der täglichen Nutzung von Facebook (in Minuten) und emotionale Verbindung zu Facebook und seiner Integration in den Alltag Lebensdauer gemessen mit der Facebook-Intensitätsskala (FIS; [26]). Die sechs Elemente der FIS werden auf einer 5-Punkt-Likert-Skala bewertet (1 = stimme überhaupt nicht zu, 5 = stimme stark zu, zB "Facebook ist Teil meines Alltags"); früher gefundene Zuverlässigkeit der internen Skala: Cronbachs α = .85, aktuelle Zuverlässigkeit: α = .82). Ein zusammengesetzter Index dieser vier Indikatoren wurde durch Berechnen des Mittelwerts der Z-transformierten Indikatoren (α = .47) erhalten.
Facebook fließen. Die Flusserfahrung im Zusammenhang mit der Nutzung von Facebook wurde mit einer modifizierten Version des von Kwak, Choi und Lee angenommenen Fragebogens „Facebook flow“ bewertet.21]. Nach der Einführung von Expertenbewertungen durch drei Psychologen bildeten ausgebildete Fachleute die Angemessenheit von Kontext, Prägnanz und Wortlaut der von Kwak, Choi und Lee verwendeten 14-Elemente aus.21] wurden elf Elemente, die in fünf Subskalen unterteilt sind, für die vorliegende Studie ausgewählt (derzeitige Zuverlässigkeit der elf Elemente: α = .88): Die Subskala „fokussierte Aufmerksamkeit“ umfasst zwei Elemente, die sich auf die hohe Konzentration beziehen und auf die Facebook-Nutzung fokussieren. Die Subskala „Genuss“ besteht aus zwei Elementen, die sich auf den Genuss und das Vergnügen beziehen, das durch die Nutzung von Facebook generiert wird. Die Subskala „Neugier“ umfasst zwei Elemente, die sich auf den Wunsch beziehen, zu erfahren, was auf Facebook geschieht. Die Subskala „Telepräsenz“ besteht aus drei Elementen, die sich auf das Gefühl beziehen, in eine von Facebook geschaffene Welt einzutauchen. Die Subskala „Zeitverzerrung“ umfasst zwei Elemente, die sich auf den Zeitverlust bei der Nutzung von Facebook beziehen. Alle Artikel werden auf einer 5-Punkt-Likert-Skala bewertet (1 = stimme nicht zu, 5 = stimme stark zu). Tabelle 1 präsentiert ihren Wortlaut und die interne Zuverlässigkeit der fünf Subskalen.
Tabelle 1
| Subskalen und Items | α |
|---|---|
| FB-Fluss-Subskala „Fokussierte Aufmerksamkeit“ | .88 |
| 1. Bei der Nutzung von Facebook bin ich tief betroffen. | |
| 2. Bei der Nutzung von Facebook bin ich in die Aufgabe eingetaucht, die ich gerade mache. | |
| FB-Flow-Subskala "Genuss" | .90 |
| 3. Die Verwendung von Facebook macht mir viel Spaß. | |
| 4. Ich benutze gerne Facebook. | |
| FB-Fluss-Subskala "Neugier" | .70 |
| 5. Die Nutzung von Facebook weckt meine Vorstellungskraft. | |
| 6. Die Verwendung von Facebook erregt meine Neugier. | |
| FB-Fluss-Subskala "Telepresence" | .84 |
| 7. Durch die Nutzung von Facebook vergesse ich oft, wo ich bin und was derzeit in meiner Umgebung passiert. | |
| 8. Facebook schafft eine neue Welt für mich und diese Welt verschwindet plötzlich, wenn ich aufhöre zu surfen. | |
| 9. Bei der Nutzung von Facebook ist die Welt, die durch die von mir besuchten Websites erzeugt wird, für mich realer als die reale Welt. | |
| FB-Fluss-Subskala "Zeitverzerrung" | .79 |
| 10. Die Zeit vergeht, wenn ich Facebook benutze. | |
| 11. Ich verbringe oft mehr Zeit auf Facebook als beabsichtigt. |
FB = Facebook.
Die in der vorliegenden Studie verwendeten Artikel sind in verfügbar S2-Datei.
Facebook Addiction Disorder (FAD).Die kurze Version der Bergen Facebook Addiction Scale (BFAS; [1]) bewertete die FAD über einen Zeitraum des letzten Jahres mit sechs Elementen (z. B. „Lust auf Facebook mehr und mehr?“), die die sechs Kernmerkmale der Sucht darstellen (z. B. Salienz, Toleranz, Stimmungsänderung, Rückfall, Rückzug, Konflikt). Artikel werden auf einer 5-Punkt-Likert-Skala bewertet (1 = sehr selten, 5 = sehr oft). Es wurde festgestellt, dass das BFAS ähnlich gute psychometrische Eigenschaften aufweist wie die Version mit 18-Elementen in voller Länge (früher berichtete interne Zuverlässigkeit: α = .82-.91; zB [1, 3, 5, 27, 28]) sowie die Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS; [29]), das die allgemeine Social-Media-Abhängigkeit mit sechs Elementen misst und aus dem BFAS abgeleitet wurde (früher berichtete die interne Zuverlässigkeit des BSMAS: α = .86-.88; z. B. [11, 30]). Aktuelle Zuverlässigkeit des BFAS: α = .86. Es wurden zwei mögliche Kategorisierungsansätze für problematische BFAS-Werte vorgeschlagen [1]: ein liberalerer Ansatz, dh ein polythetisches Bewertungsschema (Cutoff-Score: ≥ 3 bei mindestens vier der sechs Elemente), und ein eher konservativer Ansatz, dh ein monothetisches Bewertungsschema (Cutoff-Score: ≥ 3, bei allen sechs Punkten) Artikel).
Statistische Analysen
Statistische Analysen wurden mit dem Statistical Package for Social Sciences (SPSS 24) und der Makro-Prozessversion 2.16.1 (www.processmacro.org/index.html).
Nach deskriptiven Analysen wurden die Assoziationen der FAD mit dem Facebook-Fluss und die Variablen zur Messung der Facebook-Nutzungsintensität anhand von bivariaten Korrelationen nullter Ordnung bewertet. Es wurde eine exploratorische Faktorenanalyse (EFA) unter Verwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA; Rotationsmethode: Varimax) für die Gesamtzahl der 17-Elemente berechnet, die den Facebook-Fluss (elf Elemente) und das FAD (sechs Elemente) bewerteten. Die Ergebnisse des Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = .901) und des Barlett-Tests der Sphärizität (χ2 = 3856.236, df = 136, p = .000) ergab, dass die Probengröße für diese Analyse ausreichend war. Vier Faktoren hatten Eigenwerte über 1 (Faktor 1: 7.322, Faktor 2: 2.092, Faktor 3: 1.199, Faktor 4: 1.059) und in Kombination 68.6% der Varianz (Faktor 1: 26.3% Faktor) 2: 16.5%, Faktor 3: 14.2%) (vgl. [31]).
Moderationsanalysen (Prozess: Modell 1) untersuchten die Beziehung zwischen Facebook-Fluss (Prädiktor), Facebook-Nutzungsintensität (Moderator) und FAD (Ergebnis), wobei Alter und Geschlecht als Kovariaten festgelegt wurden. Angesichts der hohen Zuverlässigkeit der FIS und der geringen Zuverlässigkeit des zusammengesetzten Index der Nutzungsintensität von Facebook wurden zwei Moderationsanalysen durchgeführt (Modell 1: FIS als Moderator, Modell 2: der zusammengesetzte Index als Moderator). Der Moderationseffekt wurde durch das Bootstrapping-Verfahren (10.000-Beispiele) bewertet, das beschleunigte Konfidenzintervalle (CI 95%) liefert.
Die Ergebnisse
Der kritische Cutoff-Score von FAD wurde von 31 (7.8%) -Teilnehmern nach der polythetischen Bewertung und von 15 (3.8%) -Teilnehmern nach der monothetischen Bewertung erreicht. Deskriptive Statistiken der untersuchten Variablen sind in dargestellt Tabelle 2.
Tabelle 2
| M (SD) | Minimal Maximal | |
|---|---|---|
| BFAS | 9.49 (4.24) | 6-28 |
| BFAS: Item 1 "salience" | 1.86 (1.01) | 1-5 |
| BFAS: Position 2 "Toleranz" | 1.73 (.99) | 1-5 |
| BFAS: Item 3 "Stimmungsänderung" | 1.58 (.98) | 1-5 |
| BFAS: Artikel 4 "Rückfall" | 1.63 (.94) | 1-5 |
| BFAS: Position 5 "Rücknahme" | 1.30 (.74) | 1-5 |
| BFAS: Punkt 6 "Konflikt" | 1.39 (.81) | 1-5 |
| FB-Fluss: "Konzentrierte Aufmerksamkeit" | 2.32 (.95) | 1-5 |
| FB flow: "Genuss" | 3.37 (.82) | 1-5 |
| FB flow: "Neugier" | 2.76 (.97) | 1-5 |
| FB flow: "Telepresence" | 1.55 (.79) | 1-5 |
| FB-Fluss: "Zeitverzerrung" | 2.92 (1.15) | 1-5 |
| FB fließen | 27.41 (7.60) | 11-52 |
| FB-Mitgliedschaft (Monate) | 83.97 (29.50) | 3-155 |
| FB besucht täglich (Zeiten) | 11.25 (18.64) | 0-200 |
| FB verwendet tägliche Dauer (Minuten) | 95.22 (81.13) | 0-750 |
| FIS | 16.10 (4.98) | 6-30 |
N = 398; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; Min = Minimum; Max = Maximum; BFAS = Bergen Facebook Sucht-Skala; FB = Facebook; FIS = Facebook Intensitätsskala.
FAD und jedes seiner sechs Elemente korrelierte signifikant positiv mit dem Facebook-Fluss und seinen Subskalen (siehe Tabelle 3). Abb 1 präsentiert ein Korrelogramm, das die Korrelationen zwischen den fünf FB-Fluss-Subskalen und den sechs FAD-Elementen visualisiert. Im Vergleich zu den anderen Fluss-Subskalen traten für die Fluss-Subskala „Telepräsenz“ bemerkenswert hohe Korrelationen auf; Neben der Verbindung zwischen dieser Subskala und FAD (r = 704, p <001) war insbesondere die Korrelation mit Punkt 5 („Rückzug“) von FAD hoch (r = 651, p <001). Darüber hinaus korrelierte FAD signifikant positiv mit den vier Variablen, die die Intensität der Facebook-Nutzung repräsentierten, dh die Dauer der Facebook-Mitgliedschaft, die Häufigkeit und Dauer der täglichen Facebook-Nutzung und die FIS (siehe Tabelle 3). Auch der zusammengesetzte Index war signifikant positiv mit FAD (r = 480, p <001) sowie mit dem Facebook-Fluss (r = 496, p <001) verbunden.
Tabelle 3
| BFAS | BFAS: Position 1 "Salience" | BFAS: Position 2 "Toleranz" | BFAS: Position 3 "Stimmungsänderung" | BFAS: Artikel 4 "Rückfall" | BFAS: Position 5 "Rücknahme" | BFAS: Punkt 6 "Konflikt" | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FB-Fluss: "Konzentrierte Aufmerksamkeit" | .503** | .387** | .467** | .400** | .333** | .396** | .350** |
| FB flow: "Genuss" | .270** | .299** | .224** | .239** | .140** | .214** | .122* |
| FB flow: "Neugier" | .398** | .339** | .369** | .355** | .268** | .267** | .226** |
| FB flow: "Telepresence" | .704** | .505** | .577** | .557** | .463** | .651** | .542** |
| FB-Fluss: "Zeitverzerrung" | .509** | .435** | .420** | .374** | .456** | .290** | .364** |
| FB fließen | .660** | ||||||
| FB-Mitgliedschaft (Monate) | .126** | ||||||
| FB besucht täglich (Zeiten) | .251** | ||||||
| FB verwendet tägliche Dauer (Minuten) | .304** | ||||||
| FIS | .513** |
N = 398; BFAS = Bergen Facebook Sucht-Skala; FB = Facebook; FIS = Facebook Intensitätsskala.
* p <05
** p <01.
Die Faktorladungen der gedrehten Komponentenmatrix des EFA zeigen, dass die sechs FAD-Elemente und zwei der drei Elemente der Subskala „Telepresence“ alle auf den Faktor 1 geladen wurden (Faktorladungen: FAD-Elemente: Element 1: .641, Element 2: .671, Artikel 3: .704, Artikel 4: .667, Artikel 5: .795, Artikel 6: .694; Facebook-Artikel: Artikel 8: .693, Artikel 9: .775).
Beide Moderationsmodelle erwiesen sich als statistisch signifikant. In Modell 1, R2 = .555, F (5,392) = 54.677, p <.001, die signifikante Wechselwirkung zwischen der Nutzungsintensität von Facebook (operationalisiert durch FIS) und dem Facebook-Fluss, b = .231, SE = .030, 95% CI [.173;. 290], t = 7.763, p <001, ergab, dass die Beziehung zwischen Facebook-Flow und FAD durch die Nutzungsintensität von Facebook gemildert wurde. Gemäß den einfachen Steigungstests wurde der positive Zusammenhang zwischen Facebook-Flow und FAD für niedrige, mittlere und hohe Facebook-Nutzungsintensitäten gleichermaßen bestätigt. Dieser Link war ziemlich stark für Teilnehmer, die eine hohe Intensität der Facebook-Nutzung ausdrückten (eine SD über dem Mittelwert = 1.000), b = 768, SE = 066, 95% CI [639; 897], t = 11.698, p <001, war jedoch schwächer für Teilnehmer, die eine mittlere Facebook-Nutzungsintensität (Mittelwert = 0) ausdrückten, b = 536, SE = 058, 95% CI [423; 650], t = 9.287, p <001 und spürbar schwächer für Teilnehmer mit geringer Facebook-Nutzungsintensität (eine SD unter dem Mittelwert = -1.000), b = 305, SE = 064, 95% CI [.178; .431]; t = 4.738, p <001 (siehe Abb 2Teil a).
ein. Moderierender Effekt der Facebook-Nutzungsintensität (operationalisiert durch Facebook Intensity Scale) auf Facebook-Weiterleitung an FAD; b. Moderierender Effekt der Facebook-Nutzungsintensität (operationalisiert durch zusammengesetzten Index einschließlich Dauer der Facebook-Mitgliedschaft, Häufigkeit der täglichen Nutzung von Facebook, Dauer der täglichen Nutzung von Facebook und Facebook-Intensitätsskala) über den Facebook-Fluss an FAD.
Abb 2 (Teil b) präsentiert das Modell 2, R2 = 566, F (5,392) = 54.786, p <001. Wie aus der signifikanten Wechselwirkung zwischen der Nutzungsintensität von Facebook (operationalisiert durch den zusammengesetzten Index) und dem Facebook-Fluss hervorgeht, ist b = 345, SE = 053, 95% CI [241; 449], t = 6.506, p <001 wurde die Beziehung zwischen Facebook-Flow und FAD durch die Intensität der Facebook-Nutzung gemildert. Wiederum zeigten die einfachen Steigungstests, dass der positive Zusammenhang zwischen Facebook-Flow und FAD für niedrige, mittlere und hohe Facebook-Nutzungsintensitäten gleichermaßen bestätigt wurde. Es war ziemlich stark für Teilnehmer, die eine hohe Intensität der Facebook-Nutzung ausdrücken (eine SD über dem Mittelwert = 622), b = 728, SE = 059, 95% CI [612; 843], t = 12.347, p <001, war jedoch schwächer für Teilnehmer, die eine mittlere Facebook-Nutzungsintensität (Mittelwert = 0) ausdrückten, b = 513, SE = 048, 95% CI [419; 607], t = 10.711, p <001 und spürbar schwächer für Teilnehmer mit geringer Facebook-Nutzungsintensität (eine SD unter dem Mittelwert = -.622), b = .298, SE = .057, 95% CI [.185; .411] , t = 5.196, p <001 (siehe Abb 2Teil b).
Diskussion
Die vorliegende Studie untersuchte den Zusammenhang zwischen dem auf dem SNS-Facebook erlebten Fluss und der FAD. In Übereinstimmung mit früheren Studien, in denen beschrieben wurde, dass die Flusserfahrung und der Gebrauch von süchtig machenden Medien positiv miteinander in Zusammenhang stehen [15, 18, 19], zeigen aktuelle Ergebnisse einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen Facebook-Fluss und FAD (Bestätigung der Hypothese 1). Beachten Sie, dass die Verbindung beträchtlich war, da die übliche Varianz zwischen beiden Variablen 43.6% war. Auch jede Subskala des Facebook-Flusses war signifikant positiv mit FAD verbunden. Im Gegensatz zu unseren Erwartungen, die auf früheren Ergebnissen beruhten (z. B. [18]), hatten die subscales-Vergnügen und die zeitliche Verzerrung des Facebook-Flusses nicht die stärkste Verbindung zu FAD. Die Verbindung mit der Skala „Genuss“ war die schwächste der fünf Fluss-Subskalen (im Widerspruch zu Hypothese 2). Im Vergleich zeigte sich die höchste Korrelation zwischen FAD und der Subskala „Telepräsenz“ (Effektgröße der Korrelationsunterschiede Cohens q reicht von .31 bis .60; vgl. [32]). Insbesondere der FAD-Posten „Rückzug“ war eng mit dieser Subskala verbunden. Darüber hinaus wurden alle sechs Elemente, die FAD bewerten, mit demselben Faktor wie zwei Elemente der Skala „Telepresence“ geladen.
Die Subskala „Telepräsenz“ misst das Gefühl, in eine von Facebook geschaffene Welt einzutauchen [21]. Während die beiden Elemente dieser Subskala (Artikel 8 „Facebook schafft eine neue Welt für mich und diese Welt verschwindet plötzlich, wenn ich aufhöre zu surfen“, Artikel 9 „Wenn ich Facebook verwende, ist die Welt, die von den besuchten Websites erzeugt wird, realer für mich als die reale Welt “), die nach dem gleichen Faktor wie die FAD-Artikel geladen wurde, beinhaltete das Eintauchen in eine neue Welt in Formulierungen. Dies war nicht der Fall bei dem dritten Artikel (Artikel 7:„ Die Verwendung von Facebook lässt mich oft vergessen, wo ich bin und was passiert derzeit um mich herum “), was einen anderen Faktor belastet. In früheren Untersuchungen wurde Telepräsenz als einer der Hauptfaktoren für den Fluss der Online-Umgebung identifiziert [33]. Je realistischer die passende Online-Umgebung ist, desto intensiver fühlen sich die Nutzer darin.34, 35]. Facebook-Mitglieder laden täglich Millionen von privaten Fotos hoch, um ihre Erfahrungen mit ihren Online-Freunden zu teilen und sie in ihr Leben einzubinden [22, 23]. Daher tragen sie zur permanenten Entwicklung der Facebook-Welt bei, die ihren Mitgliedern verschiedene (soziale) Interaktionsmöglichkeiten eröffnet. Einige Facebook-Mitglieder, insbesondere diejenigen, die bei Depressionen und Angstsymptomen eine hohe Punktzahl erreichen, verfolgen diese Interaktion, um den alltäglichen Problemen zu entfliehen und positive Erfahrungen hervorzurufen, die häufig offline versäumt wurden.6]. Darüber hinaus sollte berücksichtigt werden, dass in früheren Untersuchungen ein positiver Zusammenhang zwischen Narzissmus und FAD festgestellt wurde [2]. Personen mit hohem Narzissmus, die sich durch ein aufgeblähtes Anspruchs- und Überzeugungsvermögen der eigenen Grandiosität auszeichnen, suchen in der Regel intensiv nach Aufmerksamkeit und Bewunderung. Wenn sie nicht in der Lage sind, dieses positive Feedback zu erhalten oder Informationen wahrzunehmen, die ihrer aufgeblähten Selbstansicht widersprechen, leidet ihr Selbstwertgefühl.36, 37]. Es lässt sich also die Hypothese aufstellen, dass narzisstische Menschen es vorziehen, durch die übermäßige Nutzung von Facebook den alltäglichen Problemen zu entfliehen, wobei die Wahrscheinlichkeit besteht, dass in kurzer Zeit viele positive Rückmeldungen, z. B. „Gefällt mir“ oder positive Kommentare, von einem großen Publikum kommen Die Zeit ist oft bemerkenswert höher als in der Offline-Welt. “
In Anbetracht unserer aktuellen Ergebnisse besteht für diese Personen möglicherweise ein besonderes Risiko für die Entwicklung von FAD. Wenn das Eintauchen in die Facebook-Welt eine intensive intrinsische Belohnung verursacht, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Facebook stärker eingesetzt wird. Gemäß den vorliegenden Erkenntnissen, die unsere Hypothese 3 bestätigen, mildert die Facebook-Nutzungsintensität, die entweder von FIS oder vom zusammengesetzten Index bewertet wird, die Beziehung zwischen Facebook-Fluss und FAD positiv. Besonders Mitglieder, die Facebook intensiv nutzen, dh häufig besuchen, viel Zeit dort verbringen, die Facebook-Nutzung in ihren Alltag integrieren und eine emotionale Verbindung dazu herstellen, scheinen einen hohen Facebook-Flow zu erfahren und sind besonders anfällig für FAD . Es lässt sich die Hypothese aufstellen, dass ein zusätzlicher Risikofaktor für die Entwicklung von FAD auftritt, wenn die Überlappung zwischen den Offline- und Online-Beziehungen gering ist und die Anzahl der Online-Beziehungen die der Offline-Beziehungen erheblich überwiegt. Diese Konstellation trägt zur Entwicklung einer starken emotionalen Bindung an Facebook bei.38], die den Einfluss der Telepräsenz der Online-Welt auf den Einzelnen erhöhen soll. Im Extremfall kann das Eintauchen in die Online-Welt so intensiv werden, dass der Betroffene den Unterschied zwischen Online- und Offline-Welt nicht mehr erkennen kann. In Anbetracht der engen Verbindung zwischen Bindungsstilen und der Verwendung von süchtig machenden Social Media, die in jüngsten Studien berichtet wurde11, 12], ist die Schlussfolgerung gerechtfertigt, dass das Risiko für die Entwicklung einer starken Bindung an Facebook besonders hoch ist für Facebook-Mitglieder mit einem ängstlichen Bindungsstil, der häufig eine übermäßige Nutzung sozialer Medien unternimmt, um deren Genehmigungsbedarf und positives Feedback zu befriedigen. Im Gegensatz dazu sind Facebook-Benutzer, die einen sicheren Anfügungsstil aufweisen, möglicherweise weniger anfällig für dieses Risiko.
Die derzeitigen Erkenntnisse sind von besonderer Bedeutung, da sie zeigen, dass Facebook generell fließen kann und insbesondere die auf Facebook erlebte Telepräsenz zu Entwicklung und Pflege von FAD beitragen kann. FAD-Indikationen traten bei 3.8% (monothetisches Scoring) auf 7.8% (polythetisches Scoring) unserer Stichprobe auf, die aufgrund ihres höheren Alters und Beschäftigungsbereichs (70.6% Nichtschüler) repräsentativer für die allgemeine Bevölkerung ist als Proben früherer Studien FAD, an dem meist nur Studenten beteiligt waren (z. B. [2, 4, 7, 27, 28]). In Anbetracht der Häufigkeit von FAD-Indikationen und der relativ hohen Repräsentativität der vorliegenden Stichprobe ist die Schlussfolgerung gerechtfertigt, dass FAD kein vernachlässigbares Randphänomen mehr darstellt. Daher kann es sinnvoll sein, die vorliegenden Erkenntnisse zu Interventionsprogrammen gegen die Verwendung von Suchtmedien anzuwenden. Ein Vorschlag wäre, den Wunsch hervorzuheben, die Nutzungsintensität von Facebook bewusst zu regulieren, indem beispielsweise klare Zeitlimits für den täglichen Gebrauch festgelegt werden. In früheren Studien über süchtig machende Videospiele und problematische allgemeine Internetnutzung [18, 39] wurde vorgeschlagen, einen Wecker zu installieren oder Popup-Meldungen einzuschließen, um die Nutzungsdauer zu regeln. Diese Verfahren dürften dazu beitragen, eine übermäßige Nutzung von Facebook zu verhindern, was die Anfälligkeit für FAD erhöht. Darüber hinaus ist es wichtig, das Bewusstsein dafür zu schärfen, dass die Facebook-Welt auch dann noch ein virtueller Raum bleibt, wenn sie mit Offline-Freunden und Familienmitgliedern verbunden bleibt, und dass die Flucht in die Online-Welt meist nicht zur Problemlösung beiträgt offline. Im Gegensatz dazu kann eine übermäßige Nutzung von Facebook dazu beitragen, bestehende Probleme zu verschlimmern oder neue Probleme hervorzurufen. Zum Beispiel gab 11.1% der aktuellen Stichprobe an, Facebook so häufig zu verwenden, dass dies negative Auswirkungen auf ihre Arbeit / Studien hatte (FAD-Eintrag 6 „Konflikt“).
Obwohl die vorliegende Studie viele Vorteile hat und zu einer Verbesserung der Interventionsprogramme bei der Verwendung von süchtig machenden Medien beitragen kann, sind einige ihrer Einschränkungen erwähnenswert. Die wichtigste Schwäche ist die Querschnittsgestaltung, die nur begrenzte Rückschlüsse auf die Kausalität zulässt [40]. Obwohl es ziemlich plausibel ist, dass der Facebook-Fluss FAD verursacht (und nicht umgekehrt) und dass der abschwächende Einfluss der Facebook-Nutzungsintensität einer solchen Kausalstruktur entspricht, ist diese Argumentation hypothetisch. Daher raten wir zukünftigen Forschern dringend, die Verbindung zwischen Facebook-Fluss und FAD durch Längsschnittentwürfe und experimentelle Forschung zu berücksichtigen.
Darüber hinaus begrenzt die Geschlechtszusammensetzung (73.6% weiblich) unserer Stichprobe die Verallgemeinerung der aktuellen Ergebnisse. Um diese Begrenzung zu überwinden, haben wir in unseren statistischen Analysen die Variable Geschlecht kontrolliert. Dennoch ist es wünschenswert, die aktuellen Ergebnisse in einer Stichprobe mit gleichem Geschlechterverhältnis zu replizieren, um allgemeinere Schlussfolgerungen zu ermöglichen.
Darüber hinaus sollte berücksichtigt werden, dass die Teilnehmer der aktuellen Studie durch Teilnahmeeinladungen rekrutiert wurden, die auf verschiedenen Online-SNS angezeigt wurden. Daher kann nicht ausgeschlossen werden, dass je mehr Benutzer auf der entsprechenden Online-Plattform aktiv waren, desto höher die Wahrscheinlichkeit war, dass dieser Benutzer von der Einladung erfuhr und auf das Teilnahmeangebot antwortete. Aufgrund des freiwilligen Charakters der Teilnahme könnte es auch sein, dass insbesondere Personen, die bereits an Online-Recherchen zu SNSs interessiert waren, an der Online-Umfrage teilgenommen haben. Diese potentielle Auswahlverzerrung begrenzt die Generalisierbarkeit der aktuellen Ergebnisse. Es ist wahrscheinlich, dass regelmäßige Benutzer von SNS häufiger an der Studie teilnahmen als seltene Benutzer. Diese Tendenz, die in vielen Online-Studien üblich ist, könnte zu einer Einschränkung der Reichweite der Stichprobe hinsichtlich der Anzahl der verwendeten SNSs führen. Obwohl eine solche Einschränkung der Reichweite möglicherweise die Korrelation zwischen Facebook-Fluss und FAD verringert hat, ist es unwahrscheinlich, dass sie die Gültigkeit der aktuellen statistischen Analysen gefährdet. Die Hypothesetests erwiesen sich als signifikant, was darauf hindeutet, dass potenzielle Reichweiteneinschränkungen die Sensitivität der durchgeführten statistischen Tests nicht wesentlich minderten. Darüber hinaus ist es wahrscheinlich, dass die spezifische Forschungsfrage der Studie die Entscheidung für die Teilnahme an der Studie nicht beeinflusst hat, da sie den Teilnehmern nicht im Voraus mitgeteilt wurde.
Zusammenfassend zeigt die vorliegende Studie ein enges positives Zusammenspiel zwischen Facebook-Flow und FAD. Insbesondere die Telepräsenz der Facebook-Welt, die ein wichtiges Merkmal des Facebook-Flusses ist, scheint die individuelle Verwundbarkeit für die Entwicklung der FAD zu erhöhen. Das Zusammenspiel zwischen Facebook-Flow und FAD sollte weiter untersucht werden, um das Risiko der Entwicklung von FAD sowie die Rolle von Schutzfaktoren gegen die FAD besser zu verstehen.
Zusätzliche Informationen
S1-Datei
Datensatz für Analysen in der vorliegenden Studie.
(SAV)
Finanzierungsbescheinigung
Diese Studie wurde von Alexander von Humboldt-Professur unterstützt, die Jürgen Margraf von der Alexander von Humboldt-Stiftung verliehen wurde. Darüber hinaus begrüßen wir die von Julia Brailovskaia vergebenen Open-Access-Publikationsfonds der Ruhr-Universität Bochum. Die Geldgeber hatten keine Rolle beim Studiendesign, bei der Datenerfassung und -analyse, bei der Entscheidung zur Veröffentlichung oder bei der Vorbereitung des Manuskripts.
Datenverfügbarkeit
Alle relevanten Daten sind in dem Papier und den Hintergrundinformationen enthalten.
Bibliographie
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