Ubicidad móvil: comprender la relación entre la absorción cognitiva, la adicción a los teléfonos inteligentes y los servicios de redes sociales (2019)

1.1. Definiciones y revisión de la literatura.

Los objetivos de este estudio son tres: examinar las diferencias entre la adicción a los teléfonos inteligentes y la adicción a las redes sociales; comprender la influencia de las percepciones de los usuarios sobre la adicción (medida a través de la absorción cognitiva para examinar el estado de participación y compromiso de los usuarios con el software y la tecnología); y examinar las diferencias de factores demográficos para la adicción a teléfonos inteligentes y redes sociales y las percepciones de los usuarios. Esta sección explora la literatura de antecedentes sobre estos temas, centrándose en la adicción a la tecnología, el uso problemático de teléfonos inteligentes y la absorción cognitiva.

1.2. Adiccion tecnologica

Diccionario Médico Merriam-Webster (1995: 273) define la adicción como "... un modo de comportamiento adquirido que se ha vuelto casi o completamente involuntario", mientras que Enciclopedia Gale de la medicina (1999) considera la adicción como "... una dependencia, de un comportamiento o sustancia que una persona no puede detener". Tradicionalmente, se consideraba que la adicción se relacionaba solo con sustancias (como el alcohol y las drogas), pero posteriormente se amplió para incluir conductas problematicas (incluidas las relaciones sexuales excesivas y el juego patológico). Además, algunos han argumentado que cualquier comportamiento o actividad incontrolable o sobreutilizada debe considerarse como una adicción (Peele, 1985).

La Asociación Estadounidense de Psiquiatría Manual estadistico of Mental Desórdenes (DSM), actualmente en su quinta edición (DSM-V, 2013), capturas comúnmente acordadas condiciones mentales. Los clínicos han deliberado en cierta medida sobre la posible existencia de una adicción a la tecnología, aunque el DSM actualmente no la reconoce como una condición, pero sostiene que se manifiesta como consecuencia de otras condiciones mentales precedentes, como la reducción de la enfermedad. control de los impulsos (Yellowlees & Marks, 2007). Dicho esto, sin embargo, las adicciones a varias facetas de la tecnología han atraído cierta atención de la investigación en una amplia gama de disciplinas académicas durante algún tiempo, y ha habido llamamientos para su reconocimiento formal (Block, 2008).

En el contexto de la sistemas de información disciplina, Carillo, Scornavacca y Za, 2017 señala que la dependencia psicológica (adicción) a Tecnologías de la información y la comunicación. no debe confundirse con orientado a objetivos dependencia. Si bien los dos conceptos pueden estar relacionados y pueden influir en las decisiones de uso de TI razonadas de las personas, la dependencia orientada a objetivos captura el grado en que la capacidad de una persona para alcanzar sus objetivos depende del uso de tecnología específica. También tiende a centrarse en los más consecuencias positivas Del uso de la tecnología. Por otro lado, la adicción tiende a centrarse en los más negativos. efectos de la tecnología utilizar en lo que se refiere a una estado psicológico de la mala adaptación en el uso de una tecnología a tal grado que surgen los síntomas típicos del comportamiento obsesivo-compulsivo. Este artículo se centra en esta faceta del fenómeno.

Un creciente cuerpo de investigación ha señalado la presencia de la adicción a varias formas de tecnología de la información (Barnes y Pressey, 2014; Carillo et al. 2017; Griffiths, 2001; Lin, 2004; Turel, Serenko y Giles, 2011; Turel y Serenko, 2010). Turel et al. (2011) informan que se ha ofrecido apoyo neuroconductual para la existencia de adicciones conductuales, incluidas las adicciones tecnológicas, y señala las similitudes entre las adicciones a la sustancia y la conducta (Helmuth, 2001). Un estudio que emplea resonancia magnética funcional en los juegos en línea se encontró que la necesidad / deseo en la adicción a sustancias y la necesidad / deseo en la adicción a los juegos en línea tienen análogos mecanismos neurobiológicos (Ko et al. 2009). Por lo tanto Turel et al. (2011, pag. 1045) concluye que "Por lo tanto, es razonable aplicar conceptos, modelos y teorías desde el área de adicción a sustancias al campo bastante nuevo de adicciones de comportamiento".

Los estudios que examinan el uso problemático de la tecnología tienen un linaje considerable; por ejemplo, Hadley Cantril y Gordon W. Allport cuestionaron la naturaleza potencialmente adictiva de programas de radio en su texto La psicología de la radio. publicado en 1935. Posteriormente, la beca abordó las dependencias de ciertas tecnologías, como la excesiva ver televisión (Horvath, 2004; Mcllwraith, 1998), juego excesivo de videojuegos (Guardianes, 1990), 'adicción a la computadora' (Shotton, 1991), y el potencial adictivo de internet (Brenner, 1997; Griffiths, 1996, 1997; Joven, xnumx), habiendo atraído este último tema una atención empírica significativa (Bozoglan, Demirer y Sahin, 2014; Puentes y Florsheim, 2008; Charlton y Danforth, 2007; Demirer y Bozoglan, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths y van de Mheen, 2013; Lehenbauer-Baum et al. 2015; Morahan-Martin y Schumacher, 2000; Pontes y Griffiths, 2016; Turel et al. 2011). Un subconjunto de adicción a Internet La investigación también ha examinado específica actividades en línea, incluida la adicción a subastas en línea (Turel et al. 2011) y mundos virtuales (Barnes y Pressey, 2014). Una extensión natural de esta línea de investigación académica que ha recibido atención académica es el uso problemático de teléfonos inteligentes.

1.3. Uso problemático de teléfonos inteligentes

En conjunto, estos estudios representan diversos campos académicos que incluyen sistemas de información, estudios de computación, atención médica, educación y psicología, entre otros. Sin embargo, solo un puñado de estudios ha examinado empíricamente los motivos, los conductores o las percepciones de los usuarios hacia el uso de teléfonos inteligentes y la adicción (Bian y Leung, 2014; Bianchi y Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Jeong y Lee, 2015; Pearson y Hussain, 2015; Takao et al. 2009; van Deursen et al. 2015; Zhang et al. 2014). De este subconjunto de artículos, las percepciones de los usuarios sobre el uso de teléfonos inteligentes y la adicción se han analizado desde el punto de vista de los conductores de personalidad (por ejemplo, baja autoestima, neuroticismo, extraversión) (Bianchi y Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Pearson y Hussain, 2015; Takao et al. 2009; Zhang et al. 2014), factores de influencia (por ejemplo, número de amigos, el rendimiento académico, y cantidad de lectura) (Jeong y Lee, 2015), proceso y orientación social (por ejemplo, tipos de uso de teléfonos inteligentes, inteligencia emocional, estrés social y autorregulación) (van Deursen et al. 2015), y estudios híbridos (por ejemplo, investigación que examina caracteristicas de personalidad y patrones de uso de teléfonos inteligentes) (Bian y Leung, 2014).

El efecto de las percepciones de los usuarios y el vínculo con la adicción a los teléfonos inteligentes es un área pertinente de investigación, ya que se relaciona con la forma en que los usuarios se involucran con la tecnología y pueden sumergirse profundamente en ella, a veces hasta cierto punto. Comprender las percepciones o creencias de los usuarios es importante ya que influyen en el comportamiento del usuario y ayudan a explicar cómo los usuarios se absorben con la tecnología. Además, entendiendo lo que motiva a los usuarios a puerto ciertas creencias nos ayudan a entender por qué tienen esas creencias; Si bien las investigaciones anteriores sobre la adicción a los teléfonos móviles se han centrado en gran medida en el uso y las actitudes, se ha prestado menos atención a la formación de creencias. Este es el tema al que nos dirigimos ahora, particularmente a través de la introducción del concepto de absorción cognitiva.

1.4. Absorción cognitiva

Si bien varias teorías ayudan a ilustrar la adopción y aceptación de las tecnologías de la información por parte de los usuarios, incluyendo difusión de innovaciones teoría, la Teoría del comportamiento planificado., teoria de acción razonada, y la modelo de aceptación de Tecnología (TAM) (Ajzen, 1985, 1991; Brancheau y Wetherbe, 1990; Davis, 1989; Fishbein y Ajzen, 1975; Rogers, 1995) - Tienen un poder limitado para explicar. cómo Se configuran las creencias en torno a las tecnologías de la información (Agarwal y Karahanna, 2000). Agarwal y Karahanna (2000) introdujo el concepto de absorción cognitiva (CA) para ayudar a superar este déficit conceptual. CA comparte una raíz conceptual con algunas de las primeras grandes TI aceptacion de usuario teorías que incluyen TAM al enfatizar la instrumentalidad como un impulsor central de las creencias de los usuarios, y donde el comportamiento de uso está motivado por "... creencias de complejidad cognitiva" (Agarwal y Karahanna, 2000, P. 666).

CA también tiene la ventaja de estar conectado a tierra en un gran corpus de estudios en lo cognitivo y Psicología Social literatura, donde CA extrae su base teórica de tres líneas relacionadas de la literatura: la dimensión del rasgo de la personalidad de la absorción (Tellegen y Atkinson, 1974; Tellegen, 1981, 1982), el estado de flujo (Csikszentmihalyi, 1990; Treviño y Webster, 1992), y la noción de compromiso cognitivo (Webster y Hackley, 1997; Webster y Ho, 1997).

Definido como "... un estado de profunda implicación con el software" (Agarwal y Karahanna, 2000, pag. 673), la absorción cognitiva puede actuar como un poderoso factor de motivación hacia las creencias relacionadas con la TI, donde las experiencias altamente atractivas y absorbentes dan como resultado una 'atención profunda' de los usuarios y una inmersión y compromiso completos con una actividad (Csikszentmihalyi, 1990; Deci y Ryan, 1985; Tellegen y Atkinson, 1974; Vallerand, xnumx).

Agarwal y Karahanna (2000) CA propuesta como un poderoso factor motivador hacia las creencias relacionadas con la TI, donde las experiencias altamente atractivas y fascinantes dan como resultado una "atención profunda". CA es impulsado por un intrínseco motivación (es decir, el disfrute, la satisfacción y el placer como resultado de una experiencia) en contraposición a extrínseco motivación (es decir, la expectativa de una recompensa asociada con un determinado comportamiento). Como "... un fin en sí mismos" (Csikszentmihalyi, 1990), los motivadores intrínsecos tienen mayor poder explicativo en intenciones de uso que motivadores extrínsecos (Davis, Bagozzi y Warshaw, 1992). La absorción cognitiva es una construccion multidimensional a través de cinco dimensiones:

i.

Disociación temporal (“la incapacidad de registrar el paso del tiempo mientras se realiza la interacción”);

ii.

Inmersión enfocada ("la experiencia de compromiso total donde otras demandas de atención son, en esencia, ignoradas");

iii.

Mayor disfrute (“los aspectos placenteros de la interacción”);

iv.

Control (“la percepción del usuario de estar a cargo de la interacción”); y

v.

Curiosity (“La medida en que la experiencia despierta la curiosidad sensorial y cognitiva de un individuo”).

Esperamos que las personas con altos niveles de uso problemático de teléfonos inteligentes y SNS, o adicciones, experimenten niveles más altos de CA, ya que esto proporciona una explicación del profundo estado de participación, compromiso y atención que algunas personas pueden experimentar al interactuar. con entornos mediados por computadora, que pueden fomentar comportamientos problemáticos entre algunos usuarios. Por lo tanto, los usuarios adictos probablemente tendrán alguna forma de distorsión perceptiva.

Hay alguna evidencia para apoyar esta afirmación. La relación entre la adicción y la distorsión perceptiva puede dar lugar a niveles más altos de AC, especialmente porque la adicción puede producir una efecto de encuadre eso hace que los usuarios perciban los sitios web de manera más positiva que los usuarios no adictos (Barnes y Pressey, 2017; Turel et al. 2011). Los resultados de la adicción en el modificación de los procesos cognitivos y la intensificación de una experiencia particular. Por lo tanto, los usuarios que exhiben niveles más altos de adicción tienen percepciones positivas de un sistema (incluso si dichas percepciones son ilógicas), lo que resulta en niveles más altos de absorción en un sistema. Por ejemplo, Turel et al. (2011) encontraron evidencia de que los usuarios con una adicción a las subastas en línea informaron niveles más altos de utilidad percibida, disfrute y facilidad de uso de un sitio de subastas, mientras que Barnes y Pressey (2017) informar que la adicción a los mundos virtuales tiene un impacto positivo en la absorción cognitiva.

En resumen, examinar la relación entre CA y la adicción nos brinda la capacidad de comprender las rutas a través de las cuales se manifiestan los comportamientos relacionados con la tecnología y lo que impulsa a los individuos a albergar creencias particulares con respecto a la TI, y “sirve como antecedente clave de las creencias destacadas sobre una tecnología de la información”. ”(Agarwal y Karahanna, 2000, pag. 666). Esto parecería valioso y oportuno dada la ubicuidad de la tecnología de los teléfonos inteligentes y los informes de uso problemático, y nos ayudaría a comprender por qué algunos experiencia de los usuarios un estado más profundo de participación con una tecnología particular que otras. En la siguiente sección resumimos nuestras hipótesis relacionadas con la adicción a la tecnología de teléfonos inteligentes.

2.1. Adicción al smartphone versus adicción al SNS

La mayoría de los estudios que examinan problemática. uso de la tecnología céntrese en el aparato o dispositivo en sí (radio, televisión, computadora, teléfono celular), en lugar del contenido que proporciona la tecnología (un programa, software, sitio web o aplicación en particular). Como Roberts y Pirog (2012: 308) nota: “la investigación debe profundizar en la tecnología utilizada para las actividades que llevan al usuario a la tecnología en particular”. Existe un debate actual en la literatura sobre si la adicción es para el teléfono o para los servicios que se le brindan; como Pearson y Hussain (2015, pag. 19) han observado: "Con tantas aplicaciones adictivas disponibles en el teléfono inteligente, es difícil descifrar el causa y efecto Relación de uso problemático. Los smartphones multifacéticos a la fatiga puede ser adictivo o puede ser que los usuarios sean adictos a un determinado medio ”. Además, puede ser un caso de co-ocurrencia, donde un usuario es adicto a sus sitios de teléfonos inteligentes y SNS.

As De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 2) nota: "Hay evidencia de que el teléfono inteligente, con su amplitud de aplicaciones y usos, tiende a inducir un mayor abuso que los teléfonos celulares normales" (ver también Taneja, 2014). Sin embargo, ¿se trata de una adicción al dispositivo (por ejemplo, un teléfono inteligente) o una adicción a los contenidos y aplicaciones? Esta línea de investigación concuerda con discusiones anteriores sobre la adicción a Internet, donde se reconoce que existe una "diferencia fundamental entre las adicciones". a Internet y las adicciones. on La Internet" (Griffiths, 2012, pag. 519). Como Griffiths (2000) argumenta actividades en línea diferirán en su capacidad para crear hábito (ver también Joven, xnumx).

Hasta la fecha, sin embargo, ningún estudio ha distinguido entre la adicción al teléfono inteligente o la adicción a las actividades que ofrecen a los usuarios o ha integrado estas dos perspectivas, a pesar de que se mencionó en investigaciones anteriores. De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 1) mencione: “La investigación en este campo generalmente ha evolucionado desde una visión global del teléfono celular como un dispositivo hasta su análisis a través de aplicaciones y contenidos”. Central para este debate, y relacionado con el presente estudio, es si el problema es el teléfono inteligente o sus aplicaciones y contenidos (De-Sola Gutiérrez et al. 2016).

Roberts et al. (2014) Afirmamos que debido a la creciente variedad de actividades que se pueden realizar en los teléfonos celulares, es crucial que comprendamos qué actividades tienen más probabilidades de crear hábito que otras. Antes de emprender tal investigación, parecería un punto de partida pertinente establecer si existe una diferencia entre la adicción al teléfono inteligente y la adicción a un conjunto de aplicaciones centrales (como SNS). Se ha demostrado que el uso de SNS es un fuerte predictor de la adicción a los teléfonos inteligentes, y más fuerte que otros usos preferidos de los teléfonos inteligentes, como los juegos (Jeong et al. 2016), y es la base para su inclusión en el presente estudio. ¿Es un caso de adicción a un aspecto importante del uso de teléfonos inteligentes, SNS, o es un caso de adicción más amplia o global? Sostenemos que la adicción al dispositivo en general será más aguda que la adicción al SNS más específicamente; por lo tanto, ninguna aplicación individual puede ser más adictiva en general que el dispositivo en totalidad. En consecuencia proponemos lo siguiente:

2.2. El impacto de la absorción cognitiva en teléfonos inteligentes y la adicción SNS

Ahora consideramos el impacto de la absorción cognitiva en la adicción a SNS y teléfonos inteligentes por separado. La elección más popular de la aplicación utilizada en los teléfonos inteligentes es ampliamente reportada como SNS, impulsada por las relaciones sociales que ofrecen (Barkhuus y Polichar, 2011; Pearson y Hussain, 2015; Salehan y Negahban, 2013), y el uso de SNS se reporta como un antecedente de adicción a teléfonos inteligentes (Salehan y Negahban, 2013). En este último punto, una explicación para la relación entre la disponibilidad y el uso de SNS y la adopción y adicción de teléfonos inteligentes sería el nivel de absorción cognitiva experimentado por los usuarios y las experiencias altamente atractivas y fascinantes que resultan en la 'atención profunda' de los usuarios y la inmersión completa (Csikszentmihalyi, 1990; Deci y Ryan, 1985; Tellegen y Atkinson, 1974; Vallerand, xnumx), particularmente a medida que SNS se expande y crece en sofisticación. Por lo tanto, afirmamos que la absorción cognitiva será mayor para SNS que para los teléfonos inteligentes, ya que uno de los resultados de los altos niveles de absorción cognitiva es la incapacidad de autorregular conductas potencialmente dañinas o dañinas, en particular las conducidas a través de la popularidad de SNS.

2.3. Factores demográficos y adicción a los teléfonos inteligentes.

Las personas más jóvenes y las mujeres pueden correr un mayor riesgo de adicción a los teléfonos inteligentes, mientras que la evidencia sobre el impacto de la educación es más variada. Inicialmente, las mujeres tienden a pasar más tiempo diariamente en sus teléfonos que los hombres (Roberts et al., 2014), y existe evidencia convincente que sugiere que las mujeres experimentan un mayor grado de dependencia y uso problemático del teléfono celular que los hombres (Beranuy et al. 2009; Geser, 2006; Hakoama y Hakoyama, 2011; Jackson et al. 2008; Jenaro, Flores, Gomez-Vela, Gonzalez-Gil y Caballo, 2007; Leung, 2008; Lopez-Fernandez, Honrubia-Serrano y Freixa-Blanxart, 2012; Sánchez Martínez y Otero, 2009). Las mujeres (particularmente aquellas con baja autoestima) son consideradas las más grupo vulnerable respecto a la adicción a los teléfonos inteligentes (Pedrero et al. 2012), y puede depender más de los teléfonos inteligentes que de los hombres para reducir la ansiedad social (Lee et al. 2014). La evidencia también sugiere que las mujeres envían más mensajes de texto que sus homólogos masculinos y también tienden a componer textos más largos que los hombres (Pawłowska y Potembska, 2012). No obstante, algunos estudios han encontrado poca o ninguna diferencia en la dependencia de los teléfonos celulares por género (Bianchi y Phillips, 2005; Junco, Merson y Salter, 2010; Pearson y Hussain, 2015).

Hay evidencia que sugiere que los hombres y las mujeres usan sus teléfonos de maneras distintas y distintas. Geser (2006, pag. 3) afirma que “las motivaciones y los objetivos del uso del teléfono celular son bastante convencionales roles de genero". Mientras que las mujeres tienden a favorecer el intercambio emocional y personal que los teléfonos permiten, y por lo tanto valoran la funcionalidad social de un dispositivo más que los hombres, particularmente sitios de redes sociales (como Facebook) (Bianchi y Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart, Purcell, Smith y Zickuhr, 2010) - los hombres tienden a valorar los sitios de redes profesionales (como LinkedIn) (Lenhart et al. 2010). Además, en su estudio de estudiantes universitarios en los EE.UU, Roberts et al. (2014) encontró que las hembras pasaron significativamente más tiempo en Facebook que sus colegas masculinos, y que ciertos sitios de redes sociales eran impulsores importantes de la adicción a los teléfonos celulares. Por lo tanto, podemos argumentar que los motivos sociales son un factor principal en el uso de teléfonos inteligentes por parte de las mujeres.

Las personas más jóvenes, especialmente los adolescentes, son propensos al uso compulsivo del teléfono, mientras que el tiempo total dedicado a los teléfonos móviles disminuye con la edad (De-Sola Gutiérrez et al. 2016), atribuido a una capacidad reducida de dominio de sí mismo (Bianchi y Phillips, 2005). La investigación también ha señalado que la primera edad que obtiene un teléfono celular y la mayor probabilidad de uso problemático en el futuro (Sahin, Ozdemir, Unsal y Temiz, 2013).

Evidencia sobre la relación entre el nivel de instrucción y el uso problemático del teléfono celular es equívoco. Si bien algunos estudios apuntan a un vínculo entre el uso problemático de teléfonos celulares y el nivel de educación (particularmente entre aquellos que realizan periodos prolongados de estudio) (Tavakolizadeh, Atarodi, Ahmadpour y Pourgheisar, 2014), otros refutan esto (Billieux, 2012), e incluso informar un enlace entre bajo niveles educativos y problemático uso del teléfono celular (Leung, 2007). Por lo tanto, las explicaciones que se han hecho sobre un vínculo entre el uso problemático de teléfonos celulares y el logro educativo no han sido particularmente convincentes.

Nuestra hipótesis es la siguiente:

2.4. El impacto de la absorción cognitiva en la adicción a los teléfonos inteligentes.

Dado que la SNS puede considerarse como un subconjunto de la funcionalidad y los servicios proporcionados en los teléfonos inteligentes, y un aspecto dominante del tiempo empleado en el dispositivo, el impacto de la absorción cognitiva en la adicción al teléfono en sí debería ser (lógicamente) mediado por la adicción al SNS. En otras palabras, la adicción a SNS (como Facebook, Instagram, Pinterest, etc.) actuará como un empate o incentivo para la adicción general al dispositivo y un conducto para procesamiento cognitivo absorción.

Hay apoyo para esta relación en la literatura relacionada. Como se señaló anteriormente, la opción más popular de aplicaciones para teléfonos inteligentes es la SNS (Barkhuus y Polichar, 2011; Pearson y Hussain, 2015; Salehan y Negahban, 2013), y la evidencia apunta a una relación positiva entre la adicción a los teléfonos móviles y SNS. Por lo tanto, el rápido aumento en la adopción y el uso de teléfonos inteligentes se corresponde con la significativa proliferación de SNS, donde SNS utiliza impulsa la adicción a teléfonos inteligentes (Salehan y Negahban, 2013). Por lo tanto, cuanto mayor sea la atracción de SNS, mayor será el nivel general de adicción al dispositivo. Dado que anticiparíamos que el impacto directo de la absorción cognitiva en la adicción será mayor para SNS que para los teléfonos inteligentes, como se argumentó anteriormente, esperaríamos que la adicción a SNS medie la relación entre la absorción cognitiva y la adicción a teléfonos inteligentes. Así, postulamos:

2.5. El impacto de la absorción cognitiva por género, edad y educación.

Algunas evidencias sugieren que diferentes géneros perciben e identifican con la tecnología de diferentes maneras. Se piensa que las mujeres enfatizan los motivos de uso orientados a las personas y socialmente, mientras que los hombres se consideran más orientados a las tareas (Claisse y Rowe, 1987). Pertinentes al presente estudio, se han reportado diferencias entre usuarios masculinos y femeninos para ciertas rasgos psicologicos y el uso compulsivo de teléfonos inteligentes. Lee et al. (2014) encontró que tres rasgos psicológicos (necesidad de contacto, locus de controly la interacción social ansiedad) difería entre los usuarios de teléfonos inteligentes masculinos y femeninos.

Como se señaló anteriormente, en comparación con los hombres, las mujeres tienden a favorecer el intercambio emocional y personal que los teléfonos permiten y, por lo tanto, valoran la funcionalidad social de un dispositivo, en particular los sitios de redes sociales (Bianchi y Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart et al. 2010). Además, las mujeres tienden a usar los teléfonos inteligentes por razones comunales, mientras que los hombres favorecen los propósitos de carácter (Lenhart et al. 2010). Por lo tanto, ¿podrían las mujeres experimentar un estado más profundo de absorción (o absorción cognitiva) con SNS que los hombres?

Aunque la Agarwal y Karahanna (2000) El estudio de la absorción cognitiva experimentado a través de Internet no encontró diferencias según el género, su estudio se realizó en un mundo pre-SNS. Si, como se asumió anteriormente, las usuarias experimentarán niveles más altos de adicción al SNS que los varones debido a su predilección por el intercambio personal y emocional que permiten los teléfonos inteligentes y su funcionalidad social, entonces podemos afirmar que las usuarias experimentarán mayores niveles de absorción cognitiva que usuarios masculinos

En términos de edad y educación, no hay evidencia que sugiera que cualquiera de los factores desempeñe un papel en los niveles de absorción cognitiva experimentados por los usuarios. Por lo tanto, no esperaríamos diferencias en la absorción cognitiva por edad o nivel educativo.

Dado lo anterior, hipotetizamos:

2.6. Absorción cognitiva y adicción al usuario.

Nuestra serie final de hipótesis se relaciona con la adicción al teléfono inteligente y SNS del usuario y los niveles de absorción cognitiva experimentados. Como se mencionó, anticiparíamos que los usuarios que experimentan altos niveles de uso problemático de teléfonos inteligentes y servicios de SNS, o adicción, exhibirán niveles más altos de CA. Esto explicaría por qué algunos experiencia de los usuarios un profundo estado de participación, compromiso y atención al interactuar con entornos mediados por computadora mientras que otros usuarios no lo hacen. Por lo tanto, un mayor grado de AC está impulsando la adicción y fomentando conductas problematicas entre algunos usuarios, y actuando como una forma de distorsión perceptiva. Así, postulamos:

3.1. Diseño de la investigación

La diseño de la investigación adoptado involucró una sola muestra de conveniencia de corte transversal usando una autoinforme encuesta. El estudio empleó escalas de investigaciones anteriores para medir los constructos en el estudio, aunque se adaptaron y ampliaron para el contexto del estudio: aplicaciones de redes sociales y teléfonos inteligentes. La medida de absorción cognitiva fue adaptado de Agarwal y Karahanna (2000) y comprende cinco factores: disociación temporal ("La incapacidad de registrar el paso del tiempo mientras se realiza una interacción"), inmersión enfocada ("La experiencia de compromiso total donde otras demandas de atención son, en esencia, ignoradas"), mayor disfrute (“Los aspectos placenteros de la interacción”), control ("La percepción del usuario de estar a cargo de la interacción"), y la curiosidad (“La medida en que la experiencia despierta la curiosidad sensorial y cognitiva de un individuo”). La redacción de las preguntas de absorción cognitiva se centró en la actividad focal de “usar las redes sociales aplicaciones en mi teléfono inteligente ". Las medidas para adicción al smartphone y Adicción a los servicios de redes sociales. fueron adaptados de Charlton y Danforth (2007). La medida para cada uno era idéntica en contenido, pero difería en términos de enfoque en "mi teléfono inteligente" o "aplicaciones de redes sociales". Se incluyeron cinco artículos de Charlton y Danforth (2007), complementado con otros dos elementos para adaptarse mejor al contexto del estudio "Me siento perdido sin [aplicaciones de redes sociales / mi teléfono inteligente]" y "Tiendo a distraerme fácilmente con [aplicaciones de redes sociales / mi teléfono inteligente]". Todos construyen artículos fueron medidos en siete puntos Escalas de Likert de 1 = Fuerte en desacuerdo a 7 = Muy de acuerdo, donde 4 = Ni de acuerdo ni en desacuerdo. Los ítems de escalas utilizados en la encuesta se proporcionan en el Apéndice. Se recopiló información demográfica y de antecedentes por género, edad, nivel más alto de logro educaciónal, uso diario de SNS y uso diario de teléfonos inteligentes.

3.2. Recogida y análisis de datos

La encuesta se implementó en línea a través de Qualtrics y se distribuyó a los estudiantes que estudian en una universidad en la región del Atlántico medio de los Estados Unidos en febrero 2015. Se recogieron un total de respuestas válidas de 140. La muestra fue 68.6% hembra y 31.4% macho. Un total de 75% de la muestra tenía 34 años de edad o menos, mientras que 42.9% tenía un Título de licenciatura y 13.6% a Maestría.

Examinamos la confiabilidad de las medidas usando el Alfa de Cronbach; las escalas para la adicción al teléfono inteligente y la adicción a las aplicaciones de redes sociales tenían Alfa de Cronbach de 0.835 y 0.890 respectivamente, muy por encima del umbral de 0.7 recomendado por Nunnally (2010). El Alfa de Cronbach para la medida de absorción cognitiva fue de 0.909, mientras que el de sus subcomponentes varió de 0.722 a 0.949, todos los cuales se consideran aceptables. Validez discriminante También fue examinado a través de factores de inflación varianza. Al examinar el Factor de inflación de varianza (VIF) para las variables medidas en nuestro estudio, encontramos que todos los valores de VIF están muy por debajo de 10, que van desde 1.032 a 1.404, lo que indica que la multicolinealidad no es un problema (Cabello, negro, Babin y Anderson, 2014). El sesgo del método común se examinó mediante la prueba de factor único de Harman. El primer factor explicó sólo el 35% de la varianza de la muestra y, por lo tanto, no pareció estar presente el sesgo del método común.

Con el fin de evaluar los niveles de adicción para el ANOVA utilizado para la prueba. H7 y H8, creamos tres grupos de adicciones usando un método similar al Morahan-Martin y Schumacher (2000). Nuestros grupos de adicción se evaluaron en términos de la cantidad de síntomas "activos" de la escala de adicción de siete ítems. Para que un síntoma esté "activo", la respuesta de la escala Likert debe estar por encima del punto medio, 4 (Charlton y Danforth, 2007; Morahan-Martin y Schumacher, 2000). Los tres grupos de adicciones fueron: sin adicción (sin síntomas), baja adicción (uno o dos síntomas) y alta adicción (tres o más síntomas).

La mayoría de los análisis estadístico Se realizó en SPSS 22. La hipótesis proceso de prueba utilizó una serie de procedimientos estadísticos: pruebas t, análisis de varianza (ANOVA), regresión y una prueba de Sobel calculada utilizando el método de Baron y Kenny (1986).

4.1. Adicción al smartphone versus adicción al SNS

4.2. El impacto de la absorción cognitiva sobre la adicción.

Para probar si la diferencia en los valores beta es estadísticamente significativa, usamos la prueba de Paternoster, Brame, Mazerolle y Piquero (1998) y la siguiente fórmula:

El resultado es Z = 1.766, que es significativo en el nivel de 5%, lo que confirma que CA tiene más Impacto significativo en la adicción SNS que en la adicción a los teléfonos inteligentes. Por lo tanto, H2 - El impacto directo de la absorción cognitiva en la adicción será mayor para SNS que los teléfonos inteligentes.

4.3. Factores demográficos y adicciones.

Pasamos ahora a las facetas demográficas de la adicción a los teléfonos inteligentes. Con el fin de probar las diferencias según el género, la educación y la edad, utilizamos ANOVA para examinar las diferencias entre los grupos para las variables de adicción resumidas tanto para teléfonos inteligentes como para redes sociales. Para examinar la adicción por grupo de edad, fue necesario volver a codificar los grupos de mayor edad en un solo grupo durante más de 35 años debido a datos inadecuados. Por lo tanto, teníamos tres grupos de edad: 18-24 años, 25-34 años y 35 + años. Similar, el nivel de instrucción fue recodificado en tres grupos debido a datos inadecuados: Preparatoria Graduado o Abajo, Título de licenciatura o Equivalente, y Maestría en Dirección Corporativa o equivalente.

Las pruebas ANOVA para la adicción al servicio SNS no revelaron diferencias significativas según la edad (F = 1.368; p = .258), el género (F = 0.327, p = .568) o el logro educativo (F = 1.488, p = .229). Por lo tanto, H3 - La adicción al servicio SNS variará según: (a) género; (b) edad; y (c) educación - es rechazada.

En términos de adicción a teléfonos inteligentes y factores demográficos, las pruebas ANOVA encuentran diferencias significativas entre los grupos para el logro educativo (F = 3.098, p = .048). Una prueba post-hoc que utilizó el procedimiento de Bonferroni encontró que el grupo educativo más bajo, Graduado de secundaria o Inferior, tenía una adicción significativamente mayor que la Licenciatura o Equivalente (diferencia = 4.093, M_{Escuela secundaria} = 27.462, M_Solteros = 23.333, p = 042). No se revelan diferencias significativas según el sexo (F = 0.102, p = .750) o la edad (F = 1.008, p = .368). Por lo tanto, H4 - La adicción a los teléfonos inteligentes variará según: (a) género; (b) edad; y (c) educación: se acepta parcialmente, con evidencia de diferencias de adicción a teléfonos inteligentes para la educación.

4.4. El impacto de la absorción cognitiva en la adicción a los teléfonos inteligentes.

4.5. El impacto de la absorción cognitiva por género, edad y educación.

Para examinar la absorción cognitiva por grupo de edad, fue necesario recodificar los grupos de mayor edad en un solo grupo durante más de 35 años debido a datos inadecuados (como se mencionó anteriormente). Por lo tanto, teníamos tres grupos de edad: 18-24 años, 25-34 años y 35 + años. Se asumieron varianzas iguales para las pruebas ANOVA. Las pruebas ANOVA revelaron un pequeño número de diferencias significativas entre los grupos de edad, a saber, para Curiosity y Control (F = 4.444, p = .013; y F = 5.008, p = .008 respectivamente). Las pruebas post-hoc que utilizaron el procedimiento de Bonferroni encontraron que para Curiosity, el grupo de edad de 18 a 24 años es significativamente mayor que el grupo de edad de 25 a 34 años (diferencia de medias = 0.800, p = 016). Para el grupo de control, se encontró que el grupo de edad de más de 35 años tenía niveles significativamente mayores que el grupo de edad de 25 a 34 años (diferencia de medias = 0.731, p = 006). No hubo otras diferencias significativas en los datos. Por lo tanto, encontramos que H6b - el efecto de la absorción cognitiva cuando se usa el SNS no difiere por la edad - se apoya parcialmente.

Las pruebas ANOVA para determinar las diferencias en la absorción cognitiva de acuerdo con el logro educativo no encontraron resultados significativos. Por lo tanto, H6c - Se respalda el efecto de la absorción cognitiva cuando se usa el SNS no difiere según el logro educativo.

4.6. Absorción cognitiva y adicción al usuario.

Nuestra serie final de pruebas examina la relación entre el nivel de adicción y el grado de CA experimentado por los usuarios de teléfonos inteligentes y SNS. Para realizar estas pruebas, creamos grupos de usuarios con adicciones altas, bajas y sin adicción, como se describe en la sección de metodología.

6.1. Trascendencia

Este estudio hace una serie de contribuciones a la teoría, la política y la práctica. Si bien muchos estudios han examinado aspectos de la adicción a los teléfonos inteligentes (ver, por ejemplo, Bian y Leung, 2015; Rosen et al. 2013; van Deursen et al. 2015) pocos se han diferenciado entre dispositivos y aplicaciones para comprender mejor el uso problemático de teléfonos inteligentes. Además, mientras que la investigación anterior ha examinado caracteristicas de personalidad y el uso compulsivo de teléfonos inteligentes (Lee et al. 2014; Wang et al. 2015), las percepciones de los usuarios han sido pasadas por alto. Medidos a través de la absorción cognitiva, encontramos que los usuarios adictos a los teléfonos inteligentes experimentan un estado más profundo de compromiso y participación, lo que podría describirse como un "corredor cognitivo". Por lo tanto, hasta donde sabemos, este estudio es el primero existente proyecto de investigación para hacer una distinción entre dispositivos y aplicaciones en el contexto del uso problemático de teléfonos inteligentes, así como las percepciones de los usuarios.

Un número de implicaciones políticas También se puede dibujar. Inicialmente, debemos mostrar cautela al describir una actividad como 'adictiva', particularmente el uso de teléfonos inteligentes, que en realidad puede deberse a problemas más amplios (por ejemplo, control de los impulsos trastornos). Dicho esto, sin embargo, el uso excesivo de teléfonos inteligentes puede resultar en un retiro social y daños relaciones personales. Similar a los debates relacionados alrededor adicción a Internet y su regulación (Barnes y Pressey, 2014), la regulación del uso de teléfonos inteligentes es problemática y un tema de debate reciente en los medios de comunicación, aunque está fuera del alcance del presente estudio. Cualquiera que sea la etiqueta puede atribuirse al uso excesivo de la tecnología de los teléfonos inteligentes (dependencia, uso compulsivo y habitual o adicción) es un tema de preocupación en la mayoría de los casos. países desarrolladosEn particular, dado el uso del teléfono inteligente es casi totalmente autorregulado. A medida que los dispositivos y las plataformas se vuelven cada vez más sofisticados, tienen una mayor capacidad para fomentar compromiso y participación del usuario, que, a su vez, puede resultar en un uso excesivo. Además, la investigación ha demostrado que el uso compulsivo de teléfonos inteligentes puede causar "tecnostress" (Lee et al. 2014) - la incapacidad de hacer frente a nuevos tecnologías de computación (Brod, 1984), y los usuarios que experimentan sentimientos de ansiedad debido a la comunicación y sobrecarga de información (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan y Tu, 2008).

Los resultados del presente estudio también tienen Implicaciones prácticas. Los teléfonos inteligentes se han convertido en un aspecto indispensable de la vida cotidiana para muchas personas, y aunque esta tecnología ofrece la capacidad de participar las redes sociales, entretenimiento y actividades educativas, también puede, sin embargo, resultar en una dependencia excesiva y un uso compulsivo, y en última instancia Trastorno sicologico para algunos usuarios (James y Drennan, 2005; Lee et al. 2014). Las implicaciones de la industria para los dispositivos que pueden facilitar niveles cada vez más altos de absorción cognitiva son crudas, con informes de los medios de comunicación que cuestionan si los teléfonos inteligentes deberían llevar advertencias de salud y las preocupaciones sobre el uso problemático de teléfonos inteligentes entre los jóvenesPells, 2017; Siddique, 2015). Otra aplicación práctica para ayudar a las personas con el uso problemático de teléfonos inteligentes sería una información informativa. aplicación movil que registra el uso de la aplicación a su usuario, lo que debería ayudar con autorregulación.

6.2. Limitaciones y futuras investigaciones.

Este estudio tiene varias limitaciones. Respecto a validez interna, la investigación se basa en los participantes autoinformes, que puede ser vulnerable a la variación del método común. Dicho esto, los autoinformes pueden ser el mecanismo más válido para evaluar las características psicológicas de los individuos, ya que los sujetos están en la mejor posición para proporcionar información sobre sus propias creencias que los observadores externos. Los problemas asociados con la varianza del método común, sin embargo, pueden ser exagerados (Spector, 2006). En segundo lugar, en relación con validez externa, el estudio se basa en un corte transversal encuesta, administrado a una muestra de estudiantes de EE. UU., que puede interferir con la detección de relaciones demográficas en el estudio. Futuras investigaciones podrían emplear longitudinales. diseños de investigación y perfiles de muestra más amplios en un intento por replicar los hallazgos del presente estudio. Para hacerlo, una mayor investigación debe centrarse en servicios específicos y buscar una muestra estratificada que sea más representante de la población SNS. En tercer lugar, dado que dos dimensiones arrojaron resultados no significativos con respecto a la relación entre la absorción cognitiva y las dos adicciones, podemos comenzar a cuestionar si el actual concepto de absorción cognitiva es adecuado en su forma actual para los estudios de adicción a los servicios de redes sociales, y cómo la inmersión en Las redes sociales pueden diferir de la inmersión en otros potencialmente conductas adictivas. Desarrollo de escalas y el refinamiento en este el contexto proporciona Otra vía potencial para futuras investigaciones para mejorar la validez interna.

Existe un margen considerable para futuras investigaciones sobre la adicción a los teléfonos inteligentes y sus aplicaciones y el lado oscuro de la tecnología en general, particularmente entre los miembros de la sociedad que son vulnerables, incluidos los adolescentes y los de grupos de edad más jóvenes. Una cuestión que exige mayor atención es si el uso prolongado de teléfonos inteligentes en realidad está aumentando la adicción a Internet. Además, ciertas facetas del uso problemático de teléfonos inteligentes (por ejemplo, los llamados zombis de teléfonos inteligentes) aún no han recibido un escrutinio detallado. Debemos pasar de los estudios de la adicción 'global' a un dispositivo a estudios más matizados que distingan entre el dispositivo y sus aplicaciones y las adicciones de los usuarios, así como la comprensión de las percepciones cognitivas de la tecnología de los usuarios. Por último, dada la ubicuidad de los teléfonos inteligentes, es importante comprender la paradoja de la tecnología tanto en su capacidad de liberar como de subyugar.