PLoS One. 2018; 13 (7): e0201484.
Publié en ligne 2018 Jul 26. est ce que je: 10.1371 / journal.pone.0201484
PMCID: PMC6062136
PMID: 30048544
Abstract
La présente étude a examiné la relation entre le flux vécu lors de l’utilisation de Facebook (flux Facebook; c’est-à-dire l’expérience du plaisir intense généré par l’utilisation de Facebook en raison de la poursuite de l’activité de Facebook même avec un coût élevé de ce comportement) et le désordre de dépendance de Facebook (FAD). ). Dans un échantillon d'utilisateurs Facebook 398 (âge: M (SD) = 33.01 (11.23), plage: 18 – 64), l'association positive significative entre le flux Facebook et le FAD était modérée de manière positive par l'intensité de l'utilisation de Facebook. Une analyse factorielle exploratoire a révélé que les six items évaluant les DCP étaient chargés sur le même facteur que deux items appartenant à la téléprésence de sous-échelle du flux Facebook. Par conséquent, le lien étroit qui existe entre le flux de Facebook et le FAD peut notamment résulter de l'immersion dans un monde en ligne attrayant créé par Facebook, où les utilisateurs s'évadent pour oublier leurs obligations et leurs problèmes quotidiens. Les résultats actuels fournissent une première preuve que le flux de Facebook peut être un antécédent de DCP et indiquent les mécanismes susceptibles de contribuer à son développement et à sa maintenance. Les applications pratiques pour les études futures et les limites des résultats actuels sont discutées.
Introduction
L'adhésion au site de réseau social Facebook offre de nombreux avantages (par exemple, une communication efficace, l'auto-promotion et le divertissement), mais peut également générer des inconvénients. En ce qui concerne les inconvénients potentiels de l’utilisation de Facebook, Andreassen et al. [1] a enquêté sur le soi-disant désordre de dépendance de Facebook (FAD). Ils ont défini le FAD comme un sous-type de dépendance au comportement comportant six caractéristiques importantes, à savoir saillance (pensée permanente de Facebook SNS), sa tolérance (une utilisation croissante de Facebook est nécessaire pour atteindre le niveau précédent d'effet positif), son humeur. modification (amélioration de l'humeur par l'utilisation de Facebook), rechute (retour à un mode d'utilisation antérieur après des tentatives inefficaces de réduction de l'utilisation de Facebook), symptômes de sevrage (devenir nerveux sans l'utilisation de Facebook) et conflit (problèmes interpersonnels causés par utilisation intensive de Facebook). Brailovskaia et Margraf [2] ont montré une augmentation significative du nombre d'utilisateurs ayant atteint le seuil critique de coupure du DCP au cours d'une période d'un an. Il a été constaté que FAD avait une relation positive avec le sexe masculin, l’extraversion des traits de personnalité, le neuroticisme et le narcissisme, ainsi que le rythme circadien (heure de coucher tardive et heures de lever en semaine et le week-end). Ses liens avec les variables âge, les traits de caractère plaisir, conscience et ouverture d'esprit, ainsi que l'activité physique étaient négatifs [2-5]. En outre, une relation positive a été trouvée entre le DCP et les variables de santé mentale telles que l'insomnie, la dépression, l'anxiété et les symptômes de stress [2, 6-8]. De plus, des études récentes ont montré que la dépendance aux réseaux sociaux, notamment l'utilisation de Facebook, était liée de manière significative à différents styles de pièce jointe [9] (c.-à-d. positif: style de pièce jointe anxieux et évitant; négatif: style de pièce jointe sécurisée) et styles d'identité [10] (c.-à-d. positif: style à la fois informationnel et diffus évitant; négatif: style normatif) [11, 12]. Compte tenu de ces résultats, la question se pose de savoir quels facteurs contribuent au développement et à la maintenance de DCP.
Des études antérieures portant sur d'autres types de médias que Facebook (par exemple, les jeux vidéo, l'utilisation générale d'Internet) ont révélé un lien positif significatif entre le comportement de dépendance et l'expérience de flux [13-15]. Selon la définition de Csikszentmihalyi ([16]; page 4), une expérience de flux est «l’état dans lequel les gens sont tellement impliqués dans une activité que rien ne semble plus compter; l'expérience est tellement agréable que les gens continueront à le faire même à grands frais, pour le plaisir de le faire. "Certains auteurs ont émis l'hypothèse que l'expérience de flux est un facteur prédictif de l'utilisation de la dépendance dans les médias en raison du plaisir intense généré par le L’expérience autotelic, c’est-à-dire la récompense intrinsèque, qui est l’une des principales caractéristiques du flux [17], contribuent au développement d’une forte nécessité de s’engager dans une utilisation excessive des médias [15, 18]. De plus, on supposait que le lien positif entre l’utilisation du média dans les flux et la dépendance était renforcé par l’expérience de distorsion du temps souvent rapportée par les joueurs excessifs en vidéo [18, 19].
Compte tenu des résultats précédents et de la corrélation positive existant entre l'utilisation de Facebook et l'expérience de flux (flux dit de Facebook) [20, 21], il semble raisonnable de supposer que le flux de Facebook est positivement lié au FAD et peut même contribuer à son développement et à sa maintenance. Cependant, à notre connaissance, ce lien n'a pas encore été étudié. Par conséquent, l'objectif principal de la présente étude était d'examiner si et comment le flux de Facebook était lié au FAD. Les résultats peuvent contribuer à la compréhension des facteurs de risque et de protection potentiels du développement et de la maintenance des DCP et peuvent donc être inclus dans les programmes d'intervention visant à prévenir la dépendance à Facebook. Ceci est particulièrement important compte tenu de la grande popularité de Facebook [22]. Facebook excelle de loin dans les SNS concurrents. Actuellement, plus de deux milliards d'utilisateurs actifs mensuels sont spécifiés [23].
Sur la base de ce raisonnement, nous avons proposé que le flux de Facebook et le FAD ont une relation positive (hypothèse 1). Plus précisément, s’appuyant sur les résultats récents (par exemple, [19]), nous nous attendions à trouver le lien le plus étroit entre le plaisir des facettes et la distorsion temporelle du flux de Facebook d’une part et de FAD de l’autre (Hypothesis 2). En outre, compte tenu des conclusions antérieures de Wu, Scott et Yang [15], qui a révélé que l’association entre le flux de jeu vidéo et la dépendance était particulièrement forte chez les joueurs expérimentés, nous avons supposé que l’intensité de l’utilisation de Facebook modérait positivement le lien entre le flux de Facebook et le FAD (Hypothesis 3).
Matériels et méthodes
Procédure et participants
Données des utilisateurs Facebook de 398 (73.6% femmes; âge (années): M = 33.01, SD = 11.23, plage: 18 – 64; occupation: 55.8% employés, 29.4% étudiants universitaires, 1.5% étudiants, 4.8% étudiants, 6% stagiaires professions telles que boulanger, 2.5% chômeurs, 29.6% retraités; état matrimonial: 42.2% célibataire, 28.1% avec partenaire amoureux, 2018% mariée) ont été collectées de février à mars 31 via une enquête en ligne en langue allemande. Les répondants ont été recrutés par le biais d'invitations à la participation affichées sur divers réseaux sociaux (Facebook, Twitter, Xing, meinVZ). L'obligation de participation, volontaire et non rémunérée, était une adhésion actuelle à Facebook. Bien que l'échantillon ne soit pas représentatif de la population allemande en général, les participants représentent divers groupes au sein de la population, comme l'indique le large éventail de professions. L’utilisation de Facebook est très populaire en Allemagne (plus d’un million d’utilisateurs XNUMX; [24]) et ses membres représentent vraisemblablement un échantillon représentatif des utilisateurs de SNS allemands. Notez que l'invitation à la participation ne précisait pas que la question de recherche faisait référence au flux de Facebook ou au FAD. Néanmoins, comme dans la plupart des autres études en ligne, les membres, qui sont plus actifs sur chacune des plateformes en ligne sur lesquelles l'invitation à la participation a été placée, sont probablement plus susceptibles de participer à l'étude que les utilisateurs moins actifs. Le comité de recherche et d'éthique a approuvé le comité d'éthique de la Ruhr-Universität Bochum pour la mise en œuvre de la présente étude. Nous avons suivi toutes les réglementations et lois nationales concernant la recherche sur des sujets humains et avons obtenu les autorisations nécessaires pour mener la présente étude. Les participants ont été correctement informés et ont donné leur consentement en ligne pour participer. La présente étude fait partie du projet en cours «Optimisme et santé mentale Bochum (BOOM)», qui étudie les facteurs de risque et de protection de la santé mentale (par exemple, [25]). Le jeu de données utilisé dans la présente étude est disponible dans S1 Dataset.
Les mesures
Variables d'utilisation de Facebook
Intensité d'utilisation de Facebook. Similaire à Wu, Scott et Yang [15], pour mesurer l'intensité de l'utilisation de Facebook, quatre indicateurs ont été inclus: la durée d'adhésion à Facebook (en mois), la fréquence d'utilisation quotidienne de Facebook, la durée d'utilisation quotidienne de Facebook (en minutes) et la connexion émotionnelle avec Facebook et son intégration dans le quotidien la vie mesurée à l'aide de l'échelle d'intensité Facebook (FIS; [26]). Les six éléments de la FIS sont notés sur une échelle de Likert à points 5 (1 = totalement en désaccord, 5 = tout à fait en accord; par exemple, «Facebook fait partie de mon activité quotidienne»; fiabilité précédemment trouvée à l'échelle interne: α = .85 de Cronbach, fiabilité actuelle: α = .82). Un indice composite de ces quatre indicateurs a été atteint en calculant la moyenne des indicateurs transformés en z (α = .47).
Flux Facebook. L’expérience de Flow liée à l’utilisation de Facebook a été évaluée avec une version modifiée du questionnaire «Flux de Facebook» adopté par Kwak, Choi et Lee [21]. Après la mise en place d’expertises par trois professionnels formés en psychologie, qui ont évalué la pertinence du contexte, la concision et le libellé des éléments 14 utilisés par Kwak, Choi et Lee [21], onze éléments divisés en cinq sous-échelles ont été sélectionnés pour la présente étude (fiabilité actuelle des onze éléments: α = .88): l’attention ciblée de la sous-échelle comprend deux éléments qui font référence à la forte concentration et à l’utilisation privilégiée de Facebook; la «plaisir» de la sous-échelle se compose de deux éléments qui font référence au plaisir et au plaisir / plaisir généré par l'utilisation de Facebook; la sous-échelle «curiosité» comprend deux éléments qui font référence au désir de savoir ce qui se passe sur Facebook; la sous-échelle «téléprésence» consiste en trois éléments qui font référence au sentiment d'immersion dans un monde créé par Facebook; la sous-échelle «distorsion temporelle» comprend deux éléments qui font référence à la perte de sens du temps lors de l'utilisation de Facebook. Tous les éléments sont notés sur une échelle de Likert à points 5 (1 = fortement en désaccord, 5 = en fort accord). Tableau 1 présente leur formulation et la fiabilité interne des cinq sous-échelles.
Tableau 1
| Sous-échelles et articles | α |
|---|---|
| Sous-échelle de flux FB «Attention ciblée» | .88 |
| 1. En utilisant Facebook, je suis profondément absorbé. | |
| 2. En utilisant Facebook, je suis immergé dans la tâche que j'effectue. | |
| Sous-échelle de flux FB «Enjoyment» | .90 |
| 3. Utiliser Facebook me procure beaucoup de plaisir. | |
| 4. J'aime utiliser Facebook. | |
| Sous-échelle de flux FB «Curiosity» | .70 |
| 5. Utiliser Facebook suscite mon imagination. | |
| 6. Utiliser Facebook excite ma curiosité. | |
| Sous-échelle de flux FB «Téléprésence» | .84 |
| 7. Utiliser Facebook me fait souvent oublier où je suis et ce qui se passe actuellement autour de moi. | |
| 8. Facebook crée un nouveau monde pour moi et ce monde disparaît soudainement lorsque j'arrête de naviguer. | |
| 9. Lors de l'utilisation de Facebook, le monde généré par les sites que je visite est plus réel pour moi que le monde réel. | |
| Sous-échelle de flux FB "Time-Distortion" | .79 |
| 10. Le temps passe vite quand j'utilise Facebook. | |
| 11. Je passe souvent plus de temps sur Facebook que prévu. |
FB = Facebook.
Les éléments utilisés dans la présente étude sont disponibles dans Fichier S2.
Trouble de dépendance à Facebook (FAD).La version abrégée de la Bergen Facebook Addiction Scale (BFAS; [1]) a évalué les DCP sur une période de l’année écoulée avec six éléments (par exemple, «Vous avez envie d’utiliser Facebook de plus en plus?») qui représentent les six caractéristiques principales de la dépendance (à savoir la saillance, la tolérance, la modification de l’humeur, les rechutes, etc.). retrait, conflit). Les éléments sont évalués sur une échelle de Likert à points 5 (1 = très rarement, 5 = très souvent). Il a été constaté que le système BFAS présentait des propriétés psychométriques aussi bonnes que la version complète de l'article 18 (fiabilité interne rapportée précédemment: α = .82-.91; par exemple, [1, 3, 5, 27, 28]), ainsi que l’échelle de dépendance aux médias sociaux de Bergen (BSMAS; [29]) qui mesure la dépendance générale aux médias sociaux avec six éléments et est dérivé du BFAS (fiabilité interne rapportée précédemment pour le BSMAS: α = .86-.88; par exemple, [11, 30]). Fiabilité actuelle du BFAS: α = .86. Deux approches de catégorisation possibles pour les valeurs BFAS problématiques ont été suggérées [1]: une approche plus libérale, c’est-à-dire un système de notation polythétique (score seuil: ≥ 3 sur au moins quatre des six items), et une approche plus conservatrice, c’est-à-dire un système de notation monothétique (score seuil: ≥ 3 sur tous les six articles).
analyses statistiques
Des analyses statistiques ont été effectuées avec le progiciel statistique pour les sciences sociales (SPSS 24) et la version macro du processus 2.16.1 (www.processmacro.org/index.html).
Après des analyses descriptives, les associations de FAD avec le flux de Facebook et les variables mesurant l'intensité d'utilisation de Facebook ont été évaluées par corrélation bivariée d'ordre zéro. Une analyse factorielle exploratoire (EFA) utilisant l'analyse en composantes principales (PCA; méthode de rotation: varimax) sur l'ensemble des éléments 17 évaluant le flux de Facebook (onze éléments) et le FAD (six éléments) a été calculée. Les résultats de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = .901) et du test de sphéricité de Barlett (2 = 3856.236, df = 136, p = .000) a révélé que la taille de l’échantillon était adéquate pour cette analyse. Quatre facteurs avaient des valeurs propres supérieures à 1 (facteur 1: 7.322, facteur 2: 2.092, facteur 3: 1.199, facteur 4: 1.059) et, en combinaison, expliquaient%% de la variance (facteur 68.6: 1%, facteur 26.3: 2, facteur%, facteur 16.5: 3%, facteur 14.2: 4%) (cf., [31]).
Les analyses de modération (Process: modèle 1) ont examiné la relation entre le flux Facebook (facteur prédictif), l'intensité d'utilisation de Facebook (modérateur) et le facteur FAD (résultat), en contrôlant l'âge et le sexe en tant que covariables. Compte tenu de la grande fiabilité de la FIS et de la faible fiabilité de l'indice composite de l'intensité d'utilisation de Facebook, deux analyses de modération ont été effectuées (modèle 1: FIS en tant que modérateur, modèle 2: l'indice composite en tant que modérateur). L'effet de modération a été évalué par la procédure d'amorçage (échantillons 10.000) fournissant des intervalles de confiance accélérés (CI 95%).
Résultats
Le seuil critique de coupure du FAD a été atteint par les participants à 31 (7.8%) après le score polythétique et par les participants à 15 (3.8%) après le score monothétique. Des statistiques descriptives des variables étudiées sont présentées dans Tableau 2.
Tableau 2
| M (SD) | Min max | |
|---|---|---|
| BFAS | 9.49 (4.24) | 6-28 |
| BFAS: Article 1 “salience” | 1.86 (1.01) | 1-5 |
| BFAS: poste 2 «tolérance» | 1.73 (.99) | 1-5 |
| BFAS: Item 3 “modification de l'humeur” | 1.58 (.98) | 1-5 |
| BFAS: poste 4 «rechute» | 1.63 (.94) | 1-5 |
| BFAS: article 5 “retrait” | 1.30 (.74) | 1-5 |
| BFAS: élément 6 «conflit» | 1.39 (.81) | 1-5 |
| Flux FB: «Attention ciblée» | 2.32 (.95) | 1-5 |
| Flux FB: «plaisir» | 3.37 (.82) | 1-5 |
| Flux FB: «Curiosité» | 2.76 (.97) | 1-5 |
| Flux FB: «Téléprésence» | 1.55 (.79) | 1-5 |
| Flux FB: «distorsion du temps» | 2.92 (1.15) | 1-5 |
| Débit FB | 27.41 (7.60) | 11-52 |
| Adhésion FB (mois) | 83.97 (29.50) | 3-155 |
| FB visite quotidiennement (heures) | 11.25 (18.64) | 0-200 |
| FB utilise la durée quotidienne (minutes) | 95.22 (81.13) | 0-750 |
| FIS | 16.10 (4.98) | 6-30 |
N = 398; M = moyenne; Écart type = écart type; Min = Minimum; Max = Maximum; BFAS = Bergen Facebook Addiction Scale; FB = Facebook; FIS = échelle d'intensité Facebook.
FAD et chacun de ses six éléments étaient significativement corrélés positivement au flux de Facebook et à ses sous-échelles (voir Tableau 3). Fig 1 présente un corrélogramme qui visualise les corrélations entre les cinq sous-échelles de flux FB et les six items FAD. En comparaison avec les autres sous-échelles de flux, des corrélations élevées notables se sont produites pour la sous-échelle de flux «téléprésence»; outre le lien entre cette sous-échelle et FAD (r = .704, p <.001), en particulier sa corrélation avec l'item 5 («retrait») de FAD était élevée (r = .651, p <.001). De plus, FAD était significativement corrélée positivement avec les quatre variables qui représentaient l'intensité d'utilisation de Facebook, c'est-à-dire la durée de l'adhésion à Facebook, la fréquence et la durée d'utilisation quotidienne de Facebook et le FIS (voir Tableau 3). En outre, l'indice composite était significativement positivement lié à la FAD (r = 480, p <001), ainsi qu'au flux Facebook (r = 496, p <001).
Tableau 3
| BFAS | BFAS: article 1 "Salience" | BFAS: article 2 "tolérance" | BFAS: article 3 «Modification de l'humeur» | BFAS: poste 4 «rechute» | BFAS: article 5 “retrait” | BFAS: élément 6 «conflit» | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Flux FB: «Attention ciblée» | .503** | .387** | .467** | .400** | .333** | .396** | .350** |
| Flux FB: «plaisir» | .270** | .299** | .224** | .239** | .140** | .214** | .122* |
| Flux FB: «Curiosité» | .398** | .339** | .369** | .355** | .268** | .267** | .226** |
| Flux FB: «Téléprésence» | .704** | .505** | .577** | .557** | .463** | .651** | .542** |
| Flux FB: «distorsion du temps» | .509** | .435** | .420** | .374** | .456** | .290** | .364** |
| Débit FB | .660** | ||||||
| Adhésion FB (mois) | .126** | ||||||
| FB visite quotidiennement (heures) | .251** | ||||||
| FB utilise la durée quotidienne (minutes) | .304** | ||||||
| FIS | .513** |
N = 398; BFAS = Bergen Facebook Addiction Scale; FB = Facebook; FIS = échelle d'intensité Facebook.
* p <05
** p <01.
Les chargements de facteurs de la matrice de composants tournée de l'EFA montrent que les six items FAD et deux des trois items de la sous-échelle «téléprésence» ont tous chargé sur le facteur 1 (chargements de facteurs: items FAD: item 1: .641, item 2: .671, article 3: .704, article 4: .667, article 5: .795, article 6: .694; articles de flux Facebook: article 8: .693, article 9: .775).
Les deux modèles de modération se sont révélés statistiquement significatifs. Dans le modèle 1, R2 = .555, F (5,392) = 54.677, p <.001, l'interaction significative entre l'intensité d'utilisation de Facebook (opérationnalisée par FIS) et le flux Facebook, b = .231, SE = .030, IC à 95% [.173 ;. 290], t = 7.763, p <001, a révélé que la relation entre le flux Facebook et FAD était modérée par l'intensité d'utilisation de Facebook. Selon les tests simples des pentes, le lien positif entre le flux Facebook et FAD a été confirmé de la même manière pour des niveaux d'intensité d'utilisation de Facebook faible, moyen et élevé. Ce lien était assez fort pour les participants qui ont exprimé un niveau élevé d'intensité d'utilisation de Facebook (un écart-type au-dessus de la moyenne = 1.000 768), b = 066, SE = 95, IC à 639% [897; 11.698], t = 001, p <.0, mais était plus faible pour les participants qui ont exprimé un niveau moyen d'intensité d'utilisation de Facebook (moyenne = 536), b = .058, SE = .95, IC à 423% [.650; .9.287], t = 001, p <1.000, et nettement plus faible pour les participants ayant un faible niveau d'intensité d'utilisation de Facebook (un écart-type inférieur à la moyenne = -305 064), b = 95, SE = 178, IC à 431% [4.738; 001], t = XNUMX, p <XNUMX (voir Fig 2partie a).
une. Effet modérateur de l'intensité d'utilisation de Facebook (opérationnalisée par l'échelle d'intensité de Facebook) sur le flux de Facebook vers FAD; b. Effet modérateur de l'intensité d'utilisation de Facebook (opérationnalisé par un indice composite comprenant la durée de l'abonnement à Facebook, la fréquence d'utilisation quotidienne de Facebook, la durée d'utilisation quotidienne de Facebook et l'échelle d'intensité de Facebook) sur le flux de Facebook vers le FAD.
Fig 2 (partie b) présente le modèle 2, R2 = 566, F (5,392 54.786) = 001, p <345. Comme le révèle l'interaction significative entre l'intensité d'utilisation de Facebook (opérationnalisée par l'indice composite) et le flux Facebook, b = .053, SE = .95, IC à 241% [.449; .6.506], t = 001, p <.622 , la relation entre le flux Facebook et FAD a été modérée par l'intensité d'utilisation de Facebook. Encore une fois, les tests de pentes simples ont montré que le lien positif entre le flux Facebook et FAD était confirmé de la même manière pour des niveaux d'intensité d'utilisation de Facebook faible, moyen et élevé. Il était assez fort pour les participants qui ont exprimé un niveau élevé d'intensité d'utilisation de Facebook (un écart-type au-dessus de la moyenne = 728), b = 059, SE = 95, IC à 612% [843; 12.347], t = 001, p <.0, mais était plus faible pour les participants qui ont exprimé un niveau moyen d'intensité d'utilisation de Facebook (moyenne = 513), b = .048, SE = .95, IC à 419% [.607; .10.711], t = 001, p <622, et nettement plus faible pour les participants ayant un faible niveau d'intensité d'utilisation de Facebook (un écart-type sous la moyenne = -,298), b = 057, SE = 95, IC à 185% [411; 5.196] , t = 001, p <XNUMX (voir Fig 2partie b).
a lieu
La présente étude a examiné le lien entre les flux expérimentés sur le SNS Facebook et le FAD. Conformément aux études précédentes qui décrivaient l’expérience des flux et l’utilisation des médias addictifs comme étant positivement interreliées [15, 18, 19], les résultats actuels ont révélé une association positive significative entre le flux Facebook et le FAD (confirmant l'hypothèse 1). Notez que le lien était considérablement fort car la variance commune entre les deux variables était 43.6%. En outre, chaque sous-échelle du flux de Facebook était significativement liée positivement au FAD. Cependant, contrairement à nos attentes qui reposaient sur des résultats antérieurs (par exemple, [18]), le plaisir des sous-échelles et la distorsion temporelle du flux de Facebook ne montrent pas le lien le plus fort avec FAD. Le lien avec l'échelle «plaisir» était le plus faible des cinq sous-échelles de flux (hypothèse contredisant l'hypothèse 2). En comparaison, la corrélation la plus forte est apparue entre FAD et la «téléprésence» de la sous-échelle (taille de l’effet des différences de corrélation de q de Cohen allant de .31 à .60; cf., [32]). En particulier, le poste «retrait» du DCP était étroitement lié à cette sous-échelle. En outre, les six items évaluant les DCP ont été chargés avec le même facteur que deux items de l’échelle «téléprésence».
La sous-échelle «téléprésence» mesure le sentiment de s’immerger dans un monde créé par Facebook [21]. Alors que les deux éléments de cette sous-échelle (élément 8 «Facebook crée un nouveau monde pour moi et ce monde disparaît soudainement lorsque j'arrête de naviguer», article 9 «Tout en utilisant Facebook, le monde généré par les sites que je visite est plus réel pour moi que dans le monde réel »), qui a tenu compte du même facteur que les éléments du FAD, a inclus l’immersion dans un nouveau monde, ce n’était pas le cas pour le troisième élément (élément 7« L’utilisation de Facebook me fait souvent oublier où je suis et ce qui se passe actuellement autour de moi »), qui a chargé sur un autre facteur. Des recherches antérieures ont montré que la téléprésence était l’un des principaux facteurs de flux dans l’environnement en ligne [33]. Plus l’environnement en ligne approprié comprend des images réalistes, plus les utilisateurs qui y sont immergés s’y sentent bien [34, 35]. Les membres de Facebook téléchargent quotidiennement des millions de photos privées pour partager leurs expériences avec leurs amis en ligne et les impliquer dans leur vie [22, 23]. Par conséquent, ils contribuent au développement permanent du monde de Facebook, qui ouvre à ses membres différentes formes d’interaction (sociale). Certains membres de Facebook, en particulier ceux dont les symptômes de dépression et d'anxiété sont élevés, recherchent cette interaction pour s'évader des problèmes quotidiens et susciter des expériences positives souvent manquées hors ligne [6]. En outre, il convient de noter que des recherches antérieures ont révélé une association positive entre le narcissisme et les DCP [2]. Les individus élevés dans le narcissisme, qui se caractérisent par un sens exagéré du droit et la conviction de leur propre grandeur, recherchent généralement intensément l'attention et l'admiration. Lorsqu'ils sont incapables d'obtenir ce retour positif ou de percevoir des informations qui contredisent leur vision de soi gonflée, leur estime de soi en souffre [36, 37]. Ainsi, on peut émettre l'hypothèse que les narcissiques préfèrent également échapper aux problèmes quotidiens en utilisant excessivement Facebook, ce qui donne la possibilité d'obtenir beaucoup de réactions positives, par exemple, des "Likes" ou des commentaires positifs d'un large public sur une courte période. de temps est souvent remarquablement plus élevé que ce n’est le cas de l’interaction dans le monde hors ligne ».
Compte tenu de nos résultats actuels, ces personnes pourraient être particulièrement exposées au développement de DCP. Lorsque l'immersion dans le monde de Facebook génère une récompense intrinsèque intense, la probabilité que Facebook soit utilisé de manière plus excessive augmente. Cependant, selon les conclusions actuelles qui ont confirmé notre hypothèse 3, l'intensité d'utilisation de Facebook, évaluée soit par la FIS, soit par l'indice composite, modère positivement la relation entre le flux de Facebook et le FAD. En particulier, les membres qui utilisent intensément Facebook, c'est-à-dire qui le visitent fréquemment, y passent beaucoup de temps, intègrent l'utilisation de Facebook dans leur vie quotidienne et développent un lien émotionnel avec celui-ci, semblent bénéficier de valeurs élevées du flux de Facebook et sont particulièrement exposés au FAD. . On peut émettre l'hypothèse qu'un facteur de risque supplémentaire pour développer un DCP se produit lorsque le chevauchement entre les relations hors ligne et en ligne est faible et que le nombre de relations en ligne dépasse considérablement celui des relations hors ligne. Cette constellation contribue au développement d’un fort attachement émotionnel à Facebook [38], qui est censé augmenter l'impact de la téléprésence du monde en ligne sur l'individu. Dans les cas extrêmes, l'immersion dans le monde en ligne pourrait devenir si intense que la personne concernée ne peut plus reconnaître la différence entre le monde en ligne et le monde hors ligne. Compte tenu du lien étroit qui existe entre les styles d’attachement et l’utilisation abusive des médias sociaux dans les études récentes11, 12], la conclusion est justifiée que le risque de développer un attachement fort à Facebook est particulièrement élevé pour les membres de Facebook ayant un style d'attachement anxieux, qui utilisent souvent de manière excessive les médias sociaux pour satisfaire leur besoin d'approbation et de commentaires positifs. En revanche, les utilisateurs de Facebook présentant un style de pièce jointe sécurisé peuvent être moins exposés à ce risque.
Les résultats actuels revêtent une importance particulière, car ils révèlent que le flux de Facebook en général et la téléprésence expérimentée sur Facebook en particulier pourraient contribuer au développement et à la maintenance de FAD. Des indications de FAD sont apparues entre X% (score monothétique) et 3.8 (score polythétique) de notre échantillon, ce qui, en raison de son âge et de sa profession plus étendus (7.8% non étudiants), est plus représentatif de la population générale que les échantillons FAD, qui comprenait principalement des étudiants de premier cycle uniquement (par exemple, [2, 4, 7, 27, 28]). Compte tenu des taux d’indication de DCP et de la représentativité relativement élevée de l’échantillon actuel, il est justifié de conclure que les DCP ne constituent plus un phénomène marginal négligeable. Ainsi, il pourrait être efficace d’appliquer les résultats actuels des programmes d’intervention contre l’utilisation de médias provoquant une dépendance. Une suggestion serait d'insister sur l'opportunité de réguler consciemment l'intensité d'utilisation de Facebook, par exemple en fixant des délais précis pour une utilisation quotidienne. En outre, dans des études antérieures sur le jeu vidéo provoquant une dépendance et l'utilisation problématique d'Internet en général [18, 39], il a été suggéré de déployer un réveil ou d’inclure des messages «contextuels» pour réguler le temps d’utilisation Ces procédures sont susceptibles de contribuer à prévenir une utilisation excessive de Facebook qui augmente la vulnérabilité de FAD. En outre, il est important de sensibiliser le public au fait que le monde Facebook, même s'il est utilisé pour rester en contact avec des amis hors ligne et des membres de la famille, reste un espace virtuel et que la fuite dans le monde en ligne ne contribue généralement pas à la résolution des problèmes. hors ligne. En revanche, une utilisation excessive de Facebook peut contribuer à l'aggravation des problèmes existants ou à l'émergence de nouveaux problèmes. Par exemple, 11.1% de l'échantillon actuel a indiqué qu'il utilisait Facebook au point d'avoir un impact négatif sur son travail / ses études (FAD Item 6 «conflict»).
Bien que l’étude actuelle présente de nombreux atouts et puisse contribuer à améliorer les programmes d’intervention impliquant l’utilisation de supports addictifs, certaines de ses limites méritent d’être mentionnées. La faiblesse la plus importante est sa conception transversale qui ne permet que des conclusions limitées en ce qui concerne la causalité [40]. Bien qu'il soit tout à fait plausible que le flux de Facebook cause le FAD (et non l'inverse) et que l'influence modératrice de l'intensité d'utilisation de Facebook corresponde à une telle structure causale, ce raisonnement est hypothétique. Par conséquent, nous conseillons vivement aux futurs chercheurs d’examiner le lien entre le flux de Facebook et le FAD selon les conceptions prospectives longitudinales et la recherche expérimentale.
De plus, la composition par sexe (73.6% de femmes) de notre échantillon limite la généralisation des résultats actuels. Pour remédier à cette limitation, nous avons contrôlé la variable genre dans nos analyses statistiques. Néanmoins, il est souhaitable de reproduire les résultats actuels dans un échantillon avec un ratio hommes / femmes égal pour permettre des conclusions plus généralisables.
En outre, il convient de considérer que les participants à la présente étude ont été recrutés au moyen d'invitations à la participation affichées sur différents réseaux sociaux en ligne. Ainsi, on ne peut exclure que plus un utilisateur est actif sur la plate-forme en ligne appropriée, plus grande est la probabilité que cet utilisateur prenne connaissance de l'invitation et réponde à l'offre de participation. De plus, en raison de la nature volontaire de la participation, il se peut que des personnes, qui étaient déjà intéressées par une recherche en ligne sur les réseaux sociaux, aient répondu au sondage en ligne. Ce biais de sélection potentiel limite la généralisabilité des résultats actuels. Il est probable que les utilisateurs réguliers de réseaux sociaux ont participé plus probablement à l’étude que les utilisateurs occasionnels. Ce biais, qui est fréquent dans de nombreuses études en ligne, pourrait entraîner une restriction de l’échantillon en termes de quantité d’utilisation des SNS. Bien qu'une telle restriction de plage ait peut-être réduit l'ampleur des corrélations impliquant le flux de Facebook et le FAD, il est peu probable que cela ait mis en péril la validité des analyses statistiques actuelles. Les tests d’hypothèses se sont avérés significatifs, indiquant que les restrictions potentielles de la plage ne réduisaient pas considérablement la sensibilité des tests statistiques effectués. De plus, il est probable que la question de recherche spécifique de l’étude n’a pas influencé la décision de participer à l’étude car elle n’a pas été révélée à l’avance aux participants.
En résumé, la présente étude révèle une étroite interaction positive entre le flux de Facebook et le FAD. En particulier, la téléprésence du monde Facebook, qui est une caractéristique importante du flux de Facebook, semble renforcer la vulnérabilité individuelle au développement de FAD. L’interaction entre le flux Facebook et le DCP devrait faire l’objet d’une enquête plus approfondie afin de mieux comprendre le risque de développement du DCP ainsi que le rôle des facteurs de protection contre ce phénomène.
Renseignements à l'appui
Fichier S1
Jeu de données utilisé pour les analyses dans la présente étude.
(SAV)
Fichier S2
Articles d'occasion.
(DOCX)
Déclaration de financement
Cette étude a été financée par le professeur Alexander von Humboldt attribué à Jürgen Margraf par la fondation Alexander von Humboldt. En outre, nous reconnaissons le soutien des fonds de publication en libre accès de la Ruhr-Universität Bochum attribués à Julia Brailovskaia. Les bailleurs de fonds n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte et l'analyse des données, la décision de publication ou la préparation du manuscrit.
Disponibilité des données
Toutes les données pertinentes se trouvent dans le document et ses fichiers d’informations complémentaires.
Bibliographie
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