Ubiquité mobile: comprendre le lien entre l'absorption cognitive, la dépendance au smartphone et les services de réseau social (2019)

1.1. Définitions et revue de la littérature

Les objectifs de cette étude sont triples: examiner les différences entre la dépendance au smartphone et la dépendance au SNS; comprendre l'influence des perceptions des utilisateurs sur la dépendance (mesurée par absorption cognitive pour examiner l'état d'implication et d'engagement des utilisateurs avec les logiciels et la technologie); et d'examiner les différences de facteurs démographiques liés à la dépendance aux smartphones et aux SNS et aux perceptions des utilisateurs. Cette section explore la littérature de base sur ces sujets, en se concentrant sur la dépendance à la technologie, l'utilisation problématique des smartphones et l'absorption cognitive.

1.2. Dépendance technologique

Dictionnaire médical Merriam-Webster (1995: 273) définit la dépendance comme «un mode de comportement acquis devenu presque ou totalement involontaire», tandis que Encyclopédie Gale de la médecine (1999) considère la toxicomanie comme «une dépendance, à un comportement ou à une substance qu'une personne est impuissante à arrêter». Traditionnellement, la toxicomanie visait uniquement les substances (telles que l'alcool et les drogues), mais elle a été élargie pour inclure: comportements problématiques (y compris les rapports sexuels excessifs et le jeu pathologique). De plus, certains ont fait valoir que tout comportement ou activité incontrôlable ou surexploité devrait être considéré comme une dépendance (Peele, 1985).

Diagnostic et diagnostic de l'American Psychiatric Association Manuel statistique of Les troubles mentaux (DSM), actuellement à sa cinquième édition (DSM-V, 2013), captures communément convenues conditions mentales. Les cliniciens ont longuement délibéré sur l’existence possible d’une dépendance aux technologies, bien que le DSM ne la reconnaisse pas actuellement comme une condition, affirmant au contraire qu’elle se manifeste en conséquence d’autres troubles mentaux antérieurs, tels que la réduction des capacités. contrôle des impulsions (Yellowlees & Marks, 2007). Cela dit, les addictions à diverses facettes de la technologie ont attiré l'attention de la recherche dans un large éventail de disciplines scientifiques depuis un certain temps, et des appels ont été lancés en faveur de sa reconnaissance formelle (Bloquer, 2008).

Dans le contexte de la les systèmes d'information la discipline, Carillo, Scornavacca et Za, 2017 souligne que la dépendance psychologique (dépendance) à technologies de l'information et de la communication ne doit pas être confondu avec orienté vers un objectif dépendance. Alors que les deux concepts peuvent être liés et peuvent influencer les décisions raisonnées d'utilisation des TI par les individus, la dépendance orientée vers les objectifs saisit dans quelle mesure la capacité d'un individu à atteindre ses objectifs dépend de l'utilisation d'une technologie spécifique. Il a également tendance à se concentrer sur les conséquences positives de l'utilisation de la technologie. D'autre part, la dépendance a tendance à se concentrer sur les aspects les plus négatifs. effets de la technologie utiliser en ce qui concerne un état psychologique de dépendance mésadaptée à l’utilisation d’une technologie à un degré tel que se manifestent des symptômes comportementaux obsessionnels-compulsifs typiques. Cet article se concentre sur cette facette du phénomène.

Un nombre croissant de recherches a mis en évidence la présence de dépendances à plusieurs formes de technologies de l’information (Barnes et Pressey, 2014; Carillo et al. 2017; Griffiths, 2001; Lin, 2004; Turel, Serenko et Giles, 2011; Turel et Serenko, 2010). Turel et al. (2011) signalent qu'un soutien neurocomportemental a été offert pour lutter contre l'existence de dépendances comportementales, y compris les dépendances technologiques, et souligne les similitudes existant entre les dépendances psychoactives et les dépendances comportementales (Helmuth, 2001). Une étude employant imagerie par résonance magnétique fonctionnelle dans le jeu en ligne ont constaté que le besoin impérieux de dépendance à une substance et le besoin impérieux de dépendance au jeu en ligne ont des mécanismes neurobiologiques (Ko et al. 2009). Par conséquent Turel et al. (2011p. 1045) concluent qu '«il est donc raisonnable d'appliquer des concepts, des modèles et des théories du domaine de la toxicomanie au domaine relativement nouveau des dépendances comportementales».

Les études consacrées à l’utilisation problématique de la technologie ont une lignée considérable; par exemple, Hadley Cantril et Gordon W. Allport ont mis en doute le caractère potentiellement addictif de programmes de radio dans leur texte La psychologie de la radio publié dans 1935. Une bourse plus tardive a abordé les dépendances de certaines technologies telles que la regarder la télévision (Horvath, 2004; Mcllwraith, 1998), jeu excessif de jeux vidéo (Gardiens, 1990), 'la dépendance à l'ordinateur' (Shotton, 1991) et le potentiel de dépendance d’Internet (Brenner, 1997; Griffiths, 1996, 1997; Jeune, 1998), ce dernier sujet ayant attiré une attention empirique significative (Bozoglan, Demirer et Sahin, 2014; Ponts et Florsheim, 2008; Charlton et Danforth, 2007; Demirer et Bozoglan, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths et van de Mheen, 2013; Lehenbauer-Baum et al. 2015; Morahan-Martin et Schumacher, 2000; Pontes et Griffiths, 2016; Turel et al. 2011). Un sous-ensemble de addiction à Internet la recherche a également examiné des activités en ligne, y compris la dépendance à enchères en ligne (Turel et al. 2011) et des mondes virtuels (Barnes et Pressey, 2014). L'utilisation problématique des smartphones est un prolongement naturel de cette ligne de recherche savante qui a retenu l'attention des chercheurs.

1.3. Utilisation problématique du smartphone

Ensemble, ces études représentent divers domaines universitaires, notamment les systèmes d'information, l'informatique, les soins de santé, l'éducation et la psychologie. Cependant, seules quelques études ont examiné de manière empirique les motivations, les facteurs déterminants ou les perceptions des utilisateurs à l’égard de l’utilisation du smartphone et de la toxicomanie (Bian et Leung, 2014; Bianchi et Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Jeong et Lee, 2015; Pearson et Hussain, 2015; Takao et al. 2009; van Deursen et al. 2015; Zhang et al. 2014). Dans ce sous-ensemble d’articles, les perceptions des utilisateurs à l’égard de l’utilisation du smartphone et de la dépendance ont été examinées du point de vue des inducteurs de la personnalité (par exemple, faible estime de soi, névrose, extraversion) (Bianchi et Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Pearson et Hussain, 2015; Takao et al. 2009; Zhang et al. 2014), facteurs qui influencent (par exemple nombre d'amis, la réussite scolaireet quantité de lecture) (Jeong et Lee, 2015), processus et orientation sociale (par exemple, types d’utilisation du smartphone, intelligence émotionnelle, stress social et autorégulation) (van Deursen et al. 2015) et des études hybrides (par exemple, des recherches examinant caractéristiques de la personnalité et modèles d’utilisation du smartphone) (Bian et Leung, 2014).

L’effet des perceptions des utilisateurs et le lien avec la dépendance aux smartphones est un domaine d’interrogation pertinent en ce qui concerne la manière dont les utilisateurs s’engagent avec la technologie et peuvent s’immerger profondément dans celle-ci - parfois de manière problématique. Comprendre les perceptions ou les croyances des utilisateurs est important car ils influencent le comportement des utilisateurs et aident à expliquer comment les utilisateurs sont absorbés par la technologie. En outre, comprendre ce qui motive les utilisateurs à port certaines croyances nous aident à comprendre pourquoi elles les ont; Alors que les recherches antérieures sur la dépendance à la téléphonie mobile étaient fortement axées sur l'utilisation et les attitudes, on s'est moins intéressé à la formation de croyances. C’est le sujet sur lequel nous nous tournons maintenant, en particulier en introduisant le concept d’absorption cognitive.

1.4. Absorption cognitive

Un certain nombre de théories aident à éclairer l'adoption et l'acceptation des technologies de l'information par les utilisateurs, notamment diffusion des innovations la théorie, la théorie du comportement planifié, théorie de action motivée, et le modèle d'acceptation de la technologie (TAM) (Ajzen, 1985, 1991; Brancheau et Wetherbe, 1990; Davis, 1989; Fishbein et Ajzen, 1975; Rogers, 1995) - ils ont un pouvoir limité pour expliquer how les croyances autour des technologies de l’information se forment (Agarwal et Karahanna, 2000). Agarwal et Karahanna (2000) a introduit le concept d’absorption cognitive (AC) pour aider à surmonter ce déficit conceptuel. CA partage une racine conceptuelle avec certains des premiers grands départements informatiques Acceptation par l'utilisateur théories, y compris le TAM, en mettant l’accent sur l’instrumentalité en tant que moteur essentiel des croyances des utilisateurs, et où le comportement d’utilisation est motivé par «… des croyances en complexité cognitive» (Agarwal et Karahanna, 2000, p. 666).

Le CA a également l’avantage d’être fondé sur un vaste corpus d’érudits dans les domaines cognitif et cognitif. la psychologie sociale littérature, où CA tire ses bases théoriques de trois courants de littérature connexes: la dimension du trait de personnalité liée à l’absorption (Tellegen et Atkinson, 1974; Tellegen, 1981, 1982), l’état de flux (Csikszentmihalyi, 1990; Trevino et Webster, 1992) et la notion de engagement cognitif (Webster et Hackley, 1997; Webster et Ho, 1997).

Défini comme «… un état d'implication profonde dans le logiciel» (Agarwal et Karahanna, 2000, p. 673), l'absorption cognitive peut agir comme un puissant facteur de motivation envers les croyances liées à l'informatique, où des expériences très engageantes et captivantes entraînent une `` attention profonde '' des utilisateurs et une immersion et un engagement complets dans une activité (Csikszentmihalyi, 1990; Deci et Ryan, 1985; Tellegen et Atkinson, 1974; Vallerand, 1997).

Agarwal et Karahanna (2000) La CA proposée est un puissant facteur de motivation pour les convictions liées à l'informatique, où des expériences très engageantes et captivantes se traduisent par une «attention profonde». CA est entraîné par un intrinsèque motivation (c’est-à-dire le plaisir, la satisfaction et le plaisir résultant d’une expérience) par opposition à extrinsèque motivation (c'est-à-dire l'attente d'une récompense associée à un certain comportement). En tant que «… une fin en soi» (Csikszentmihalyi, 1990), les facteurs de motivation intrinsèques ont une plus grande pouvoir explicatif dans les intentions d'utilisation que motivateurs extrinsèques (Davis, Bagozzi et Warshaw, 1992). L'absorption cognitive est une construction multidimensionnelle à travers cinq dimensions:

i.

Dissociation temporelle («l'incapacité à enregistrer le temps qui passe alors qu'elle est en interaction»);

ii.

Immersion ciblée («l'expérience d'engagement total où les autres exigences de l'attention sont essentiellement ignorées»);

iii.

Plaisir accru («les aspects agréables de l'interaction»);

iv.

Contrôle («la perception de l'utilisateur d'être en charge de l'interaction»); et

v.

Curiosité («Dans quelle mesure l'expérience suscite la curiosité sensorielle et cognitive d'un individu»).

Nous nous attendions à ce que les personnes ayant un niveau élevé d'utilisation problématique de services de smartphone et de services de réseau social (SNS), ou de dépendance, fassent l'expérience de niveaux de CA plus élevés, ce qui explique en partie le degré d'implication, d'engagement et d'attention que certaines personnes peuvent ressentir lors de leurs interactions avec des environnements informatisés, ce qui peut favoriser des comportements problématiques chez certains utilisateurs. Ainsi, les utilisateurs dépendants auront très probablement une forme de distorsion perceptuelle.

Certaines preuves appuient cette affirmation. La relation entre la dépendance et la distorsion perceptuelle peut entraîner des niveaux plus élevés d’AC, en particulier du fait que la dépendance peut produire une effet de cadrage les utilisateurs perçoivent les sites Web de manière plus positive que les utilisateurs non toxicomanes (Barnes et Pressey, 2017; Turel et al. 2011). La dépendance entraîne le modifiant des processus cognitifs et l'intensification d'une expérience particulière. Par conséquent, les utilisateurs qui présentent des niveaux de dépendance plus élevés ont une perception positive du système (même si ces perceptions sont illogiques), ce qui entraîne une augmentation des niveaux d'absorption dans un système. Par exemple, Turel et al. (2011) ont trouvé des preuves que les utilisateurs ayant une dépendance aux enchères en ligne ont signalé des niveaux plus élevés d'utilité perçue, de plaisir et de facilité d'utilisation d'un site de vente aux enchères, Barnes et Pressey (2017) rapportent que la dépendance aux mondes virtuels a un impact positif sur l'absorption cognitive.

En résumé, examiner la relation entre CA et dépendance nous donne la capacité de comprendre les voies par lesquelles se manifestent les comportements concernant la technologie et ce qui pousse les individus à entretenir des convictions particulières concernant la TI, et «sert d'antécédent clé aux croyances saillantes concernant une technologie de l'information. ”(Agarwal et Karahanna, 2000p. 666). Cela semblerait à la fois utile et opportun compte tenu de l’omniprésence de la technologie des smartphones et des rapports d’utilisation problématique, et nous aiderait à comprendre pourquoi expérience des utilisateurs une implication plus profonde avec une technologie particulière que d’autres. Dans la section suivante, nous décrivons nos hypothèses relatives à l’addiction à la technologie des smartphones.

2.1. Dépendance au smartphone contre dépendance au SNS

La majorité des études examinant les problèmes utilisation de la technologie concentrez-vous sur l'appareil ou le dispositif lui-même (radio, télévision, ordinateur, téléphone portable), plutôt que sur le contenu fourni par la technologie (programme, logiciel, site Web ou application particulier). Comme Roberts et Pirog (2012: 308) note: «la recherche doit creuser sous la technologie utilisée pour les activités qui attirent l'utilisateur vers une technologie particulière». Il existe actuellement un débat dans la littérature sur le point de savoir si le téléphone ou les services fournis y sont dépendants; comme Pearson et Hussain (2015p. 19) ont observé: «Avec autant d’applications addictives disponibles sur le smartphone, il est difficile de déchiffrer la de cause à effet relation d'usage problématique. Les smartphones aux multiples facettes peut créer une dépendance ou des utilisateurs peuvent être dépendants de certains médias. »En outre, il peut s'agir d’un cas de cooccurrence, dans lequel un utilisateur est accro à la fois à son smartphone et à ses sites SNS.

As De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 2) note: «Il est prouvé que le smartphone, avec ses nombreuses applications et utilisations, a tendance à induire davantage d’abus que les téléphones portables ordinaires» (voir aussi Taneja, 2014). Cependant, s'agit-il d'une dépendance à l'appareil (par exemple un smartphone) ou à un contenu et à des applications? Cette ligne d’interrogation rime avec les discussions précédentes sur la dépendance à Internet où il est reconnu qu’il existe «une différence fondamentale entre à Internet et les dépendances on l'Internet" (Griffiths, 2012p. 519). Comme Griffiths (2000) soutient activités en ligne diffèrent par leur capacité à créer des habitudes (voir aussi Jeune, 1999).

À ce jour, cependant, aucune étude n’a distingué entre la dépendance au smartphone et la dépendance aux activités qu’ils offrent aux utilisateurs, ou a intégré ces deux perspectives, bien qu’elle ait été évoquée dans des recherches antérieures. De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 1) mention: «La recherche dans ce domaine a généralement évolué d’une vision globale du téléphone portable en tant qu’appareil à son analyse via des applications et des contenus». Le point central de ce débat - et pertinent pour la présente étude - est de savoir si le problème est lié au smartphone ou au smartphone. ses applications et son contenu (De-Sola Gutiérrez et al. 2016).

Roberts et al. (2014) d’affirmer qu’en raison de la diversité croissante des activités pouvant être effectuées sur les téléphones cellulaires, il est essentiel de comprendre quelles activités sont plus susceptibles de créer des habitudes que d’autres. Avant d'entreprendre de telles recherches, il semblerait utile de déterminer s'il existe une différence entre la dépendance au smartphone et la dépendance à un ensemble de applications de base (comme SNS). Il a été démontré que l’utilisation de SNS était un prédicteur puissant de la dépendance au smartphone et qu’elle était plus puissante que les autres utilisations de smartphone privilégiées, telles que les jeux (Jeong et al. 2016) et constitue la base de son inclusion dans la présente étude. S'agit-il d'un problème de dépendance à un aspect important de l'utilisation d'un smartphone, le SNS, ou s'agit-il d'un problème de dépendance plus largement ou globalement? Nous maintenons que la dépendance au dispositif plus généralement sera plus aiguë que la dépendance au SNS plus spécifiquement; par conséquent, aucune application unique ne peut créer plus de dépendance en général que le dispositif totalité. Par conséquent, nous proposons ce qui suit:

2.2. L'impact de l'absorption cognitive sur la dépendance aux smartphones et aux réseaux sociaux

Nous considérons maintenant l'impact de l'absorption cognitive sur la dépendance aux réseaux sociaux et aux smartphones séparément. Le choix le plus populaire d’application utilisée sur les smartphones est largement qualifié de SNS, motivé par les relations sociales qu’ils permettent (Barkhuus et Polichar, 2011; Pearson et Hussain, 2015; Salehan et Negahban, 2013), et l’utilisation de SNS est considérée comme un antécédent de dépendance au smartphone (Salehan et Negahban, 2013). Sur ce dernier point, une explication de la relation entre la disponibilité et l'utilisation du SNS et l'adoption et la dépendance des smartphones serait le niveau d'absorption cognitive vécu par les utilisateurs et les expériences très engageantes et captivantes qui se traduisent par une `` attention profonde '' et une immersion complète des utilisateurs (Csikszentmihalyi, 1990; Deci et Ryan, 1985; Tellegen et Atkinson, 1974; Vallerand, 1997), en particulier à mesure que le SNS s’élargit et se perfectionne. Par conséquent, nous supposons que l'absorption cognitive sera plus grande pour les réseaux sociaux que pour les téléphones intelligents, l'un des résultats d'un niveau élevé d'absorption cognitive étant l'incapacité à s'autoréguler sur des comportements potentiellement dangereux ou dommageables, en particulier ceux liés à la popularité des réseaux sociaux.

2.3. Facteurs démographiques et dépendance au smartphone

Les personnes plus jeunes et les femmes peuvent être plus à risque de dépendance au smartphone, alors que les preuves concernant l'impact de l'éducation sont plus mitigées. Au début, les femmes ont tendance à passer plus de temps au téléphone que les hommes (Roberts et al., 2014), et il existe des preuves convaincantes suggérant que les femmes souffrent davantage de la dépendance au téléphone cellulaire et de la consommation problématique que les hommes (Beranuy et al. 2009; Geser, 2006; Hakoama et Hakoyama, 2011; Jackson et al. 2008; Jenaro, Flores, Gomez-Vela, Gonzalez-Gil et Caballo, 2007; Leung, 2008; Lopez-Fernandez, Honrubia-Serrano et Freixa-Blanxart, 2012; Sanchez Martinez et Otero, 2009). Les femmes (en particulier celles qui ont une faible estime de soi) sont considérées comme les plus vulnérables. groupe vulnérable concernant la dépendance au smartphone (Pedrero et al. 2012) et peuvent compter davantage sur les smartphones que les hommes afin de réduire l’anxiété sociale (Lee et al. 2014). Les preuves suggèrent également que les femmes envoient plus de SMS que leurs homologues masculins et ont tendance à composer des textes plus longs que les hommes (Pawłowska et Potembska, 2012). Néanmoins, certaines études ont révélé des différences minimes, voire nuls, entre les hommes et les femmes en matière de dépendance au téléphone (Bianchi et Phillips, 2005; Junco, Merson et Salter, 2010; Pearson et Hussain, 2015).

Des preuves suggèrent que les hommes et les femmes utilisent leur téléphone de manière distincte et différente. Geser (2006p. 3) affirme que «les motivations et les objectifs de l’utilisation du téléphone portable reflètent plutôt rôles de genre. ”Alors que les femmes ont tendance à favoriser les échanges émotionnels et personnels permis par le téléphone, elles accordent donc plus d'importance à la fonctionnalité sociale d'un appareil qu'aux hommes, en particulier des sites sociaux (comme Facebook) (Bianchi et Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart, Purcell, Smith et Zickuhr, 2010) - les hommes ont tendance à valoriser les sites de réseautage professionnels (tels que LinkedIn) (Lenhart et al. 2010). En outre, dans leur étude de étudiants aux Etats-Unis, Roberts et al. (2014) constaté que les femmes passaient beaucoup plus de temps sur Facebook que leurs collègues masculins et que certains sites de réseautage social étaient des facteurs importants de dépendance au téléphone cellulaire. Par conséquent, nous pouvons affirmer que les motivations sociales sont l'un des principaux moteurs de l'utilisation des smartphones par les femmes.

Les jeunes, en particulier les adolescents, ont tendance à utiliser le téléphone de manière compulsive, tandis que le temps total passé sur le téléphone mobile diminue avec l’âge (De-Sola Gutiérrez et al. 2016), attribuée à une capacité réduite de maîtrise de soi (Bianchi et Phillips, 2005). Des recherches ont également montré que le premier téléphone portable était utilisé dès l’âge d’un enfant et que le risque d’utilisation problématique augmentait à l’avenir (Sahin, Ozdemir, Unsal et Temiz, 2013).

Preuve concernant la relation entre le niveau d'instruction et l’utilisation problématique du téléphone cellulaire est équivoque. Certaines études soulignent un lien entre l’utilisation problématique du téléphone portable et le niveau d’éducation (en particulier chez ceux qui entreprennent de longues périodes d’études) (Tavakolizadeh, Atarodi, Ahmadpour et Pourgheisar, 2014), d’autres le réfutent (Billieux, 2012), et même signaler un lien entre faible niveaux d'éducation et utilisation problématique du téléphone portable (Leung, 2007). Par conséquent, les explications concernant le lien entre l’utilisation problématique du téléphone portable et le niveau d’instruction n’ont pas été particulièrement convaincantes.

Nous émettons l'hypothèse suivante:

2.4. L'impact de l'absorption cognitive sur la dépendance au smartphone

Étant donné que le SNS peut être considéré comme un sous-ensemble des fonctionnalités et des services fournis sur les smartphones et comme un aspect dominant du temps passé sur le périphérique, l'impact de l'absorption cognitive sur la dépendance au téléphone devrait (logiquement) être influencé par la dépendance au SNS. En d’autres termes, la dépendance au SNS (telle que Facebook, Instagram, Pinterest, etc.) agira comme un attrait ou une incitation à la dépendance globale au dispositif et un conduit pour traitement cognitif absorption.

Il existe un soutien pour cette relation dans la littérature connexe. Comme indiqué précédemment, le choix le plus populaire d’application pour smartphone est SNS (Barkhuus et Polichar, 2011; Pearson et Hussain, 2015; Salehan et Negahban, 2013), et les preuves suggèrent une relation positive entre la dépendance au téléphone mobile et le SNS. Par conséquent, l’augmentation rapide de l’adoption et de l’utilisation des smartphones correspond à l’importante prolifération SNS, où l'utilisation de SNS entraîne une dépendance au smartphone (Salehan et Negahban, 2013). Par conséquent, plus le nombre de SNS est important, plus le niveau de dépendance global de l'appareil est élevé. Étant donné que nous prévoyons que l'impact direct de l'absorption cognitive sur la dépendance sera plus important pour les réseaux sociaux que pour les smartphones, comme expliqué précédemment, nous nous attendrions à ce que la dépendance aux réseaux sociaux médiatise la relation entre l'absorption cognitive et la dépendance aux smartphones. Ainsi, nous posons:

2.5. L'impact de l'absorption cognitive par sexe, âge et éducation

Certaines preuves suggèrent que différents genres perçoivent et s'identifient à la technologie de différentes manières. On pense que les femmes mettent l’accent sur les motivations d’utilisation axées sur les personnes et sur la société, tandis que les hommes sont considérés comme davantage axés sur les tâches (Claisse et Rowe, 1987). Concernant la présente étude, des différences ont été rapportées entre les utilisateurs masculins et féminins pour certains traits psychologiques et utilisation compulsive du smartphone. Lee et al. (2014) constaté que trois traits psychologiques (besoin de toucher, lieu de contrôleet l'interaction sociale anxiété) diffère entre les utilisateurs masculins et féminins de smartphones.

Comme indiqué précédemment, comparées aux hommes, les femmes ont tendance à favoriser les échanges émotionnels et personnels permis par le téléphone et, partant, à valoriser la fonctionnalité sociale d'un appareil, en particulier les sites de réseaux sociaux (Bianchi et Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart et al. 2010). De plus, les femmes ont tendance à utiliser les téléphones intelligents pour des raisons communes, alors que les hommes préfèrent les fins agentiques (Lenhart et al. 2010). Par conséquent, les femmes pourraient-elles éprouver un état d'absorption (ou d'absorption cognitive) plus profond avec le SNS que les hommes?

Tandis que Agarwal et Karahanna (2000) étude de l'absorption cognitive expérimentée via Internet n'a révélé aucune différence en fonction du sexe, leur étude a été menée dans un monde pré-SNS. Si, comme on le supposait plus tôt, les utilisatrices connaîtront une plus grande dépendance aux réseaux sociaux que les hommes en raison de leur prédilection pour les échanges personnels et émotionnels permis par les smartphones et leur fonctionnalité sociale, alors nous pouvons supposer que les utilisatrices connaîtront des niveaux d'absorption cognitive supérieurs à utilisateurs masculins.

En termes d’âge et d’éducation, rien n’indique que l’un ou l’autre facteur joue un rôle dans les niveaux d’absorption cognitive des utilisateurs. Nous n’attendons donc aucune différence d’absorption cognitive selon l’âge ou le niveau d’instruction.

Compte tenu de ce qui précède, nous émettons l’hypothèse suivante:

2.6. Absorption cognitive et dépendance de l'utilisateur

Notre dernière série d'hypothèses porte sur la dépendance des utilisateurs de smartphones et de SNS et sur les niveaux d'absorption cognitive expérimentés. Comme indiqué ci-dessus, nous prévoyons que les utilisateurs confrontés à de hauts niveaux d'utilisation problématique de services de smartphone et de service de réseau social, ou de dépendance, présenteront des niveaux plus élevés de CA. Cela expliquerait pourquoi certains expérience des utilisateurs un état d'implication, d'engagement et d'attention profond lorsqu'il s'agit d'interagir avec des environnements informatiques, contrairement à d'autres utilisateurs. Par conséquent, un degré élevé de CA entraîne la dépendance et favorise comportements problématiques parmi certains utilisateurs, et agissant comme une forme de distorsion perceptuelle. Ainsi, nous posons:

3.1. Conception de la recherche

La conception de la recherche adopté impliquait un seul échantillon de commodité transversal utilisant un auto-évaluation sondage. L'étude a utilisé des échelles de recherches précédentes pour mesurer les concepts de l'étude, bien que ceux-ci aient été adaptés et étendus pour le contexte de l'étude - applications de réseaux sociaux et smartphones. La mesure de absorption cognitive a été adapté de Agarwal et Karahanna (2000) et comprend cinq facteurs: dissociation temporelle («L’impossibilité d’enregistrer le temps qui passe alors qu’elle est en interaction»), immersion ciblée ("L'expérience d'engagement total où les autres exigences de l'attention sont essentiellement ignorées"), plaisir accru ("Les aspects agréables de l'interaction"), des bactéries («La perception de l'utilisateur d'être responsable de l'interaction»), et curiosité («Dans quelle mesure l'expérience suscite la curiosité sensorielle et cognitive d'un individu»). La formulation des questions d'absorption cognitive se concentrait sur l'activité focale de «l'utilisation les réseaux sociaux applications sur mon smartphone ». Les mesures pour dépendance au smartphone et dépendance aux services de réseautage social ont été adaptés de Charlton et Danforth (2007). La mesure pour chacun était identique en termes de contenu mais différait en termes de focalisation sur «mon smartphone» ou «applications de réseautage social». Cinq éléments ont été inclus parmi Charlton et Danforth (2007), complété par deux autres éléments pour mieux correspondre au contexte de l’étude «Je me sens perdu sans [applications de réseautage social / mon smartphone]» et «j'ai tendance à être facilement distrait par [applications de réseautage social / mon smartphone]». les articles ont été mesurés sur sept points Échelles de Likert de 1 = Fortement en désaccord à 7 = Tout à fait d'accord, où 4 = Ni d'accord ni en désaccord. Les éléments d’échelle utilisés dans l’enquête sont fournis dans le Appendice. Des informations démographiques et générales ont été rassemblées pour le sexe, l’âge, le plus haut niveau de réussite scolaire, utilisation quotidienne du SNS et utilisation quotidienne du smartphone.

3.2. Collecte et analyse de données

Le sondage a été mis en œuvre en ligne via Qualtrics et a été distribué aux étudiants qui étudient la performance des entreprises dans une université de la région médio-atlantique des États-Unis en février 2015. Un total de réponses valides 140 ont été collectées. L'échantillon était composé de 68.6% de femmes et de 31.4% d'hommes. Au total, 75% de l’échantillon était âgé de moins de 34, alors que 42.9% avait un licence et 13.6% a Une maîtrise.

Nous avons examiné la fiabilité des mesures en utilisant l'alpha de Cronbach; les échelles de dépendance au smartphone et de dépendance aux applications de réseaux sociaux avaient respectivement des Alphas de Cronbach de 0.835 et 0.890, bien au-dessus du seuil de 0.7 recommandé par Nunnally (2010). L'Alpha de Cronbach pour la mesure de l'absorption cognitive était de 0.909, tandis que ceux de ses sous-composants allaient de 0.722 à 0.949, tous considérés comme acceptables. Validité discriminante a également été examiné au moyen de facteurs d’inflation par variance. En examinant le facteur d’inflation de variance (VIF) pour les variables mesurées dans notre étude, nous trouvons que toutes les valeurs de VIF sont bien inférieures à 10, allant de 1.032 à 1.404, ce qui indique que la multicolinéarité n’est pas un problème (Cheveux, Noir, Babin et Anderson, 2014). Le biais de la méthode courante a été examiné à l'aide du test à facteur unique de Harman. Le premier facteur n'expliquait que 35% de la variance de l'échantillon et, par conséquent, le biais de la méthode courante ne semblait pas être présent.

Afin d’évaluer les niveaux de dépendance de l’ANOVA utilisée pour les tests H7 et H8, nous avons créé trois groupes de toxicomanie en utilisant une méthode similaire à Morahan-Martin et Schumacher (2000). Nos groupes de toxicomanie ont été évalués en fonction du nombre de symptômes «actifs» de l'échelle de toxicomanie à sept items. Pour qu’un symptôme soit «actif», la réponse à l’échelle de Likert doit être supérieure au point médian, 4 (Charlton et Danforth, 2007; Morahan-Martin et Schumacher, 2000). Les trois groupes de toxicomanie étaient: aucune dépendance (aucun symptôme), faible dépendance (un ou deux symptômes) et forte dépendance (trois symptômes ou plus).

La majorité des l'analyse statistique a été réalisée dans SPSS 22. L'hypothèse processus de test utilisé un certain nombre de procédures statistiques: tests t, analyse de variance (ANOVA), régression et test de Sobel calculé à l'aide de la méthode de Baron et Kenny (1986).

4.1. Dépendance au smartphone contre dépendance au SNS

4.2. L'impact de l'absorption cognitive sur la dépendance

Pour tester si la différence entre les valeurs bêta est statistiquement significative, nous utilisons le test de Paternoster, Brame, Mazerolle et Piquero (1998) et la formule suivante:

Le résultat est Z = 1.766, ce qui est significatif au niveau 5%, ce qui confirme que CA a plus de impact significatif sur la dépendance SNS que sur la dépendance au smartphone. Donc, H2 - l'impact direct de l'absorption cognitive sur la dépendance sera plus important pour les réseaux sociaux que pour les smartphones - est pris en charge.

4.3. Facteurs démographiques et dépendance

Nous passons maintenant aux facettes démographiques de la dépendance aux smartphones. Afin de tester les différences selon le sexe, l'éducation et l'âge, nous utilisons l'ANOVA pour examiner les différences entre les groupes pour les variables sommaires de dépendance pour les smartphones et les SNS. Afin d'examiner la toxicomanie par groupe d'âge, il était nécessaire de recoder les groupes plus âgés en un seul groupe pour les 35 ans et plus en raison de données inadéquates. Nous avions donc trois groupes d'âge: 18 à 24 ans, 25 à 34 ans et 35 ans et plus. De même, le niveau d'instruction recodé en trois groupes en raison de données inadéquates: Lycée Diplômé ou inférieur, licence ou équivalent, et Une maîtrise ou équivalent.

Les tests ANOVA de dépendance au service SNS n'ont révélé aucune différence significative en fonction de l'âge (F = 1.368; p = .258), du sexe (F = 0.327, p = .568) ou du niveau d'instruction (F = 1.488, p = .229). Par conséquent, H3 - La dépendance au service SNS variera selon: (a) le sexe; b) l'âge; et (c) éducation - est rejeté.

En termes de dépendance au smartphone et facteurs démographiques, les tests ANOVA trouvent des différences significatives entre les groupes pour le niveau de scolarité (F = 3.098, p = 048). Un test post-hoc utilisant la procédure Bonferroni a révélé que le groupe d'éducation le plus bas, diplômé du secondaire ou inférieur, avait une dépendance significativement plus élevée que le baccalauréat ou l'équivalent (différence = 4.093, M_{École secondaire} = 27.462, M_{Les bacheliers} = 23.333, p = 042). Aucune différence significative n'est révélée selon le sexe (F = 0.102, p = 750) ou l'âge (F = 1.008, p = 368). Par conséquent, H4 - la dépendance au smartphone variera selon: (a) le sexe; b) l'âge; et (c) éducation - est partiellement acceptée, avec des preuves de différences de dépendance au smartphone pour l'éducation.

4.4. L'impact de l'absorption cognitive sur la dépendance au smartphone

4.5. L'impact de l'absorption cognitive par sexe, âge et éducation

Afin d'examiner l'absorption cognitive par groupe d'âge, il a été nécessaire de recoder les groupes plus âgés en un seul groupe pendant plus de 35 ans en raison de données inadéquates (comme mentionné ci-dessus). Nous avions donc trois groupes d'âge: 18 à 24 ans, 25 à 34 ans et 35 ans et plus. Des variances égales ont été supposées pour les tests ANOVA. Les tests ANOVA ont révélé un petit nombre de différences significatives entre les groupes d'âge, à savoir pour Curiosité et témoin (F = 4.444, p = 013; et F = 5.008, p = 008 respectivement). Des tests post-hoc utilisant la procédure de Bonferroni ont montré que pour Curiosity, le groupe d'âge des 18-24 ans est significativement plus grand que le groupe des 25-34 ans (différence moyenne = 0.800, p = 016). Pour le groupe témoin, le groupe d'âge des 35 ans et plus a des niveaux significativement plus élevés que ceux du groupe d'âge des 25 à 34 ans (différence moyenne = 0.731, p = 006). Il n'y avait pas d'autres différences significatives dans les données. Ainsi, nous constatons que H6b - l'effet de l'absorption cognitive lors de l'utilisation de SNS ne différera pas selon l'âge - est partiellement pris en charge.

Les tests ANOVA permettant de déterminer les différences d'absorption cognitive en fonction du niveau d'instruction n'ont révélé aucun résultat significatif. Donc, H6c - l'effet d'absorption cognitive lors de l'utilisation de SNS ne diffère pas selon le niveau d'instruction - est soutenu.

4.6. Absorption cognitive et dépendance de l'utilisateur

Notre dernière série de tests examine la relation entre le niveau de dépendance et l'étendue de l'AC subie par les utilisateurs de smartphones et de réseaux sociaux. Afin de mener ces tests, nous avons créé des groupes d’utilisateurs ayant une dépendance élevée, faible et nulle, comme indiqué dans la section Méthodologie.

6.1. Des implications

Cette étude apporte un certain nombre de contributions à la théorie, aux politiques et à la pratique. Bien que de nombreuses études aient examiné des aspects de la dépendance au smartphone (voir, par exemple, Bian et Leung, 2015; Rosen et al. 2013; van Deursen et al. 2015) peu ont différencié appareils et applications afin de mieux comprendre l’utilisation problématique du smartphone. En outre, bien que des recherches antérieures aient examiné caractéristiques de la personnalité et utilisation compulsive du smartphone (Lee et al. 2014; Wang et al. 2015), les perceptions des utilisateurs ont été négligées. Mesuré par l'absorption cognitive, nous constatons que les utilisateurs accros aux smartphones connaissent un état d'engagement et d'implication plus profond - ce qui pourrait être décrit comme un "corridor cognitif". Par conséquent, à notre connaissance, cette étude est la première existante projet de recherche établir une distinction entre les appareils et les applications dans le contexte d'une utilisation problématique du smartphone, ainsi que les perceptions des utilisateurs.

Un certain nombre de implications politiques peut également être dessiné. Au début, nous devons faire preuve de prudence lorsque nous décrivons une activité comme "provoquant une dépendance", en particulier l’utilisation du smartphone, qui peut en réalité être due à des problèmes plus vastes (par exemple: contrôle des impulsions troubles). Cela dit, toutefois, une utilisation excessive du smartphone peut entraîner un retrait social et des dommages relations personnelles. Similaire aux débats liés autour addiction à Internet et son règlement (Barnes et Pressey, 2014), la réglementation de l’utilisation des smartphones est problématique et fait l’objet d’un débat récent dans les médias, bien au-delà du mandat de la présente étude. Quelle que soit l’étiquette que l’on peut attribuer à un usage excessif de la technologie des smartphones - dépendance, usage compulsif et habituel, ou dépendance - elle est un sujet de préoccupation dans la plupart des cas. les pays développés, en particulier, l'utilisation du smartphone est presque entièrement auto-régulée. Les appareils et les plates-formes deviennent de plus en plus sophistiqués et leur capacité à encourager engagement et implication des utilisateurs, ce qui peut entraîner une utilisation excessive. De plus, des recherches ont démontré que l’utilisation compulsive du smartphone peut provoquer un «stress technologique» (Lee et al. 2014) - l’incapacité de faire face aux nouvelles technologies informatiques (Brod, 1984), et les utilisateurs éprouvant des sentiments d'anxiété dus à la communication et surcharge d'information (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan et Tu, 2008).

Les résultats de la présente étude ont également Les implications pratiques. Les téléphones intelligents sont devenus un élément indispensable de la vie quotidienne de beaucoup de gens et, bien que cette technologie permette la les réseaux sociaux, divertissement et activités éducatives, il peut aussi entraîner une dépendance excessive et un usage compulsif, et finalement la détresse psychologique pour certains utilisateurs (James et Drennan, 2005; Lee et al. 2014). Les implications de l'industrie pour les appareils pouvant faciliter des niveaux d'absorption cognitive toujours plus élevés sont frappantes, les médias s'interrogeant sur le point de savoir si les téléphones intelligents devraient porter des avertissements relatifs à la santé et s'inquiètent de l'utilisation problématique du smartphone par les jeunes (Pells, 2017; Siddique, 2015). Une autre application pratique pour aider les personnes confrontées à une utilisation problématique du smartphone serait un outil informatif. Mobile App qui enregistre l'utilisation de l'application par son utilisateur, ce qui devrait aider à autorégulation.

6.2. Limites et recherches futures

Cette étude a plusieurs limites. En ce qui concerne validité interne, la recherche est basée sur les auto-rapports, qui peut être vulnérable à la variance de la méthode commune. Cela dit, les auto-évaluations peuvent être le mécanisme le plus valable pour évaluer les caractéristiques psychologiques des individus, car les sujets sont les mieux placés pour donner un aperçu de leurs propres croyances que les observateurs extérieurs. Cependant, les problèmes associés à la variance de la méthode commune peuvent être exagérés (Spector, 2006). Deuxièmement, en ce qui concerne validité externe, l’étude est basée sur une analyse transversale enquête, administré échantillon d’étudiants américains, ce qui pourrait nuire à la détection des relations démographiques dans l’étude. Des recherches futures pourraient utiliser des méthodes longitudinales modèles de recherche et des profils d’échantillons plus larges pour tenter de reproduire les résultats de la présente étude. Pour ce faire, des recherches plus approfondies devraient être axées sur des services spécifiques et rechercher un échantillon stratifié plus cohérent. représentant de la population SNS. Troisièmement, étant donné que deux dimensions ont donné des résultats non significatifs concernant la relation entre l’absorption cognitive et les deux dépendances, on peut commencer à se demander si le construit actuel d’absorption cognitive convient sous sa forme actuelle aux études sur la dépendance aux services de réseau social, et comment les réseaux sociaux peuvent différer de l'immersion dans d'autres comportements addictifs. Développement d'échelle et raffinement dans cette le contexte fournit une autre avenue potentielle pour les recherches futures visant à améliorer la validité interne.

Les recherches futures sur la dépendance aux smartphones et leurs applications et le côté obscur de la technologie en général sont considérables, en particulier parmi les membres de la société vulnérables, notamment les adolescents et les plus jeunes. Une question qui mérite plus d'attention est de savoir si l'utilisation prolongée des smartphones augmente réellement la dépendance à Internet. En outre, certaines facettes de l'utilisation problématique des smartphones (par exemple, les soi-disant zombies des smartphones), n'ont pas encore fait l'objet d'un examen détaillé. Il faut passer des études de la dépendance `` globale '' à un appareil à des études plus nuancées qui distinguent l'appareil et ses applications et les addictions des utilisateurs, ainsi qu'à une compréhension des perceptions cognitives des utilisateurs de la technologie. Enfin, étant donné l'omniprésence des smartphones, il est important de comprendre le paradoxe de la technologie à la fois dans sa capacité à libérer et à subjuguer.