Ubiquità mobile: comprensione del rapporto tra assorbimento cognitivo, dipendenza da smartphone e servizi di social network (2019)

1.1. Definizioni e revisione della letteratura

Gli obiettivi di questo studio sono triplici: esaminare le differenze tra dipendenza da smartphone e dipendenza da SNS; comprendere l'influenza delle percezioni dell'utente sulla dipendenza (misurata attraverso l'assorbimento cognitivo per esaminare lo stato di coinvolgimento e coinvolgimento degli utenti con software e tecnologia); e per esaminare le differenze per i fattori demografici per la dipendenza da smartphone e SNS e per la percezione degli utenti. Questa sezione esplora la letteratura di base su questi argomenti, concentrandosi sulla dipendenza dalla tecnologia, sull'uso problematico degli smartphone e sull'assorbimento cognitivo.

1.2. Dipendenza tecnologica

Dizionario medico di Merriam-Webster (1995: 273) definisce la dipendenza come "... una modalità di comportamento acquisita che è diventata quasi o completamente involontaria", mentre il Gale Encyclopedia of Medicine (1999) considera la dipendenza come "... una dipendenza, da un comportamento o una sostanza che una persona non è in grado di fermare". Tradizionalmente, la dipendenza era considerata relativa solo a sostanze (come alcol e droghe), ma in seguito è stata ampliata per includere comportamenti problematici (compresi rapporti sessuali eccessivi e gioco d'azzardo patologico). Inoltre, alcuni hanno sostenuto che qualsiasi comportamento o attività incontrollabili o abusati dovrebbe essere considerato una dipendenza (Peele, 1985).

Il Diagnostic and The American Psychiatric Association Manuale statistico of Disturbi mentali (DSM), attualmente alla sua quinta edizione (DSM-V, 2013), acquisizioni comunemente concordate condizioni mentali. I medici hanno deliberato a lungo sulla possibile esistenza della dipendenza tecnologica, sebbene il DSM attualmente non la riconosca come una condizione, sostenendo invece che si manifesta come conseguenza di altre condizioni mentali precedenti, come la riduzione controllo degli impulsi (Yellowlees & Marks, 2007). Ciò detto, tuttavia, le dipendenze da vari aspetti della tecnologia hanno attirato da tempo un po 'di attenzione nella ricerca in un'ampia gamma di discipline accademiche e ci sono state richieste di riconoscimento formaleBlocca, 2008).

Nel contesto del sistemi di informazione disciplina, Carillo, Scornavacca e Za, 2017 sottolinea che la dipendenza psicologica (dipendenza) a tecnologie dell'informazione e della comunicazione non dovrebbe essere confuso con goal-oriented dipendenza. Sebbene i due concetti possano essere correlati e influenzare le decisioni di utilizzo dell'IT ragionate degli individui, la dipendenza orientata agli obiettivi cattura la misura in cui la capacità di un individuo di raggiungere i propri obiettivi dipende dall'uso di una tecnologia specifica. Inoltre tende a concentrarsi di più conseguenze positive dell'uso della tecnologia. D'altra parte, la dipendenza tende a concentrarsi sul più negativo effetti della tecnologia usare come si riferisce a stato psicologico della dipendenza disadattiva dall'uso di una tecnologia a tal punto che insorgono tipici sintomi comportamentali ossessivo-compulsivi. Questo documento si concentra su questo aspetto del fenomeno.

Un crescente corpus di ricerche ha indicato la presenza di dipendenza da diverse forme di tecnologia dell'informazione (Barnes & Pressey, 2014; Carillo et al. 2017; Griffiths, 2001; Lin, 2004; Turel, Serenko e Giles, 2011; Turel e Serenko, 2010). Turel et al. (2011) segnalare che è stato offerto sostegno neurocomportamentale all'esistenza di dipendenze comportamentali, comprese le dipendenze tecnologiche, e sottolinea le somiglianze tra sostanza e dipendenze comportamentali (Helmuth, 2001). Uno studio che impiega risonanza magnetica funzionale nei giochi online è emerso che l'impulso / brama di dipendenza da sostanze e l'impulso / brama di dipendenza da giochi online sono analoghi meccanismi neurobiologici (Ko et al. 2009). Quindi Turel et al. (2011, p. 1045) concludono che "È quindi ragionevole applicare concetti, modelli e teorie dall'area della dipendenza da sostanze al campo abbastanza nuovo delle dipendenze comportamentali".

Gli studi che esaminano l'uso problematico della tecnologia hanno una notevole discendenza; per esempio, Hadley Cantril e Gordon W. Allport hanno messo in dubbio la natura potenzialmente avvincente di programmi radio nel loro testo La psicologia della radio pubblicato nella 1935. La borsa di studio successiva affrontò le dipendenze da alcune tecnologie come quelle eccessive visione televisiva (Horvath, 2004; Mcllwraith, 1998), eccessivo gioco di videogiochi (Custodi, 1990), "dipendenza da computer" (Shotton, 1991) e il potenziale di dipendenza di Internet (Brenner, 1997; Griffiths, 1996, 1997; Giovane, 1998), con quest'ultimo argomento che ha attirato una significativa attenzione empirica (Bozoglan, Demirer e Sahin, 2014; Ponti e Florsheim, 2008; Charlton e Danforth, 2007; Demirer e Bozoglan, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths e van de Mheen, 2013; Lehenbauer-Baum et al. 2015; Morahan-Martin e Schumacher, 2000; Pontes & Griffiths, 2016; Turel et al. 2011). Un sottoinsieme di dipendenza da Internet la ricerca ha anche esaminato specifici attività online, compresa la dipendenza da aste online (Turel et al. 2011) e mondi virtuali (Barnes & Pressey, 2014). Un'estensione naturale di questa linea di indagine accademica che ha ricevuto attenzione accademica è l'utilizzo problematico dello smartphone.

1.3. Utilizzo problematico dello smartphone

Collettivamente, questi studi rappresentano diversi campi accademici, tra cui sistemi di informazione, studi informatici, assistenza sanitaria, istruzione e psicologia, tra gli altri. Solo una manciata di studi, tuttavia, ha esaminato empiricamente i motivi, i driver o le percezioni degli utenti verso l'utilizzo e la dipendenza da smartphone (Bian & Leung, 2014; Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Jeong & Lee, 2015; Pearson e Hussain, 2015; Takao et al. 2009; van Deursen et al. 2015; Zhang et al. 2014). Di questo sottoinsieme di articoli, le percezioni degli utenti sull'uso e la dipendenza dello smartphone sono state esaminate dal punto di vista dei driver di personalità (ad esempio bassa autostima, nevrosi, estroversione) (Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Pearson e Hussain, 2015; Takao et al. 2009; Zhang et al. 2014), fattori influenzanti (ad es. numero di amici, rendimento scolasticoe quantità di lettura) (Jeong & Lee, 2015), processo e orientamento sociale (ad es. tipi di utilizzo dello smartphone, intelligenza emotiva, stress sociale e autoregolazione) (van Deursen et al. 2015) e studi ibridi (ad es. esame di ricerca caratteristiche della personalità e modelli di utilizzo dello smartphone) (Bian & Leung, 2014).

L'effetto delle percezioni degli utenti e il collegamento con la dipendenza da smartphone è un'area di indagine pertinente in quanto riguarda il modo in cui gli utenti interagiscono con la tecnologia e possono immergersi profondamente con essa - a volte in misura problematica. Comprendere le percezioni o le credenze degli utenti è importante in quanto influenzano il comportamento degli utenti e aiutano a spiegare come gli utenti vengono assorbiti dalla tecnologia. Inoltre, capire cosa motiva gli utenti porto certe credenze ci aiutano a capire perché mantengono quelle credenze; mentre le ricerche precedenti sulla dipendenza da telefoni cellulari si sono concentrate fortemente sull'uso e sugli atteggiamenti, meno attenzione è stata posta sulla formazione delle credenze. Questo è il tema al quale ci rivolgiamo ora, in particolare introducendo il concetto di assorbimento cognitivo.

1.4. Assorbimento cognitivo

Mentre un certo numero di teorie aiutano a chiarire l'adozione e l'accettazione da parte degli utenti delle tecnologie dell'informazione, tra cui diffusione di innovazioni teoria, il teoria del comportamento pianificato, teoria di azione ragionata, e il modello di accettazione della tecnologia (TAM) (Ajzen, 1985, 1991; Brancheau e Wetherbe, 1990; Davis, 1989; Fishbein e Ajzen, 1975; Rogers, 1995) - hanno un potere limitato nello spiegare come le convinzioni sulle tecnologie dell'informazione sono modellate (Agarwal e Karahanna, 2000). Agarwal e Karahanna (2000) introdotto il concetto di assorbimento cognitivo (CA) al fine di aiutare a superare questo deficit concettuale. CA condivide una radice concettuale con alcuni dei primi importanti IT user-accettazione teorie tra cui la TAM enfatizzando la strumentalità come motore principale delle convinzioni degli utenti e in cui il comportamento d'uso è motivato da "... convinzioni sulla complessità cognitiva" (Agarwal e Karahanna, 2000, p. 666).

CA ha anche il vantaggio di essere radicata in un ampio corpus di borse di studio in ambito cognitivo e psicologia sociale letteratura, in cui CA trae la sua base teorica da tre filoni correlati di letteratura: la dimensione del tratto di personalità dell'assorbimento (Tellegen e Atkinson, 1974; Tellegen, 1981, 1982), lo stato del flusso (Csikszentmihalyi, 1990; Trevino & Webster, 1992) e la nozione di impegno cognitivo (Webster e Hackley, 1997; Webster & Ho, 1997).

Definito come "... uno stato di profondo coinvolgimento con il software" (Agarwal e Karahanna, 2000, p. 673), l'assorbimento cognitivo può agire come un potente fattore motivante verso le convinzioni relative all'IT, dove esperienze altamente coinvolgenti e avvincenti si traducono in una `` profonda attenzione '' degli utenti e in una completa immersione e coinvolgimento in un'attività (Csikszentmihalyi, 1990; Deci & Ryan, 1985; Tellegen e Atkinson, 1974; Vallerand, 1997).

Agarwal e Karahanna (2000) ha proposto la CA come un potente fattore motivante verso credenze legate all'IT, dove esperienze altamente coinvolgenti e coinvolgenti si traducono in "profonda attenzione". CA è guidata da un intrinseco motivazione (cioè godimento, soddisfazione e piacere come risultato di un'esperienza) al contrario di estrinseco motivazione (vale a dire l'aspettativa di una ricompensa associata a un determinato comportamento). Come "... fine a se stessi" (Csikszentmihalyi, 1990), i motivatori intrinseci hanno maggiore potere esplicativo nelle intenzioni di utilizzo di motivatori estrinseci (Davis, Bagozzi e Warshaw, 1992). L'assorbimento cognitivo è a costrutto multidimensionale attraverso cinque dimensioni:

i.

Dissociazione temporale ("l'incapacità di registrare il passare del tempo mentre si è impegnati in interazione");

ii.

Immersione focalizzata ("l'esperienza dell'impegno totale in cui altre richieste attenzionali sono, in sostanza, ignorate");

iii.

Maggiore godimento ("gli aspetti piacevoli dell'interazione");

iv.

Controllo (“la percezione dell'utente di essere responsabile dell'interazione”); e

v.

Curiosity ("La misura in cui l'esperienza suscita la curiosità sensoriale e cognitiva di un individuo").

Ci aspetteremmo che le persone con alti livelli di utilizzo problematico del servizio smartphone e SNS, o dipendenza, sperimentino livelli più elevati di CA, poiché ciò fornisce alcune spiegazioni sul profondo stato di coinvolgimento, coinvolgimento e attenzione che alcune persone possono interagire durante l'interazione con ambienti mediati dal computer, che possono favorire comportamenti problematici tra alcuni utenti. Pertanto, gli utenti dipendenti avranno molto probabilmente una qualche forma di distorsione percettiva.

Vi sono alcune prove a sostegno di questa affermazione. La relazione tra dipendenza e distorsione percettiva può comportare livelli più elevati di CA, in particolare poiché la dipendenza può produrre a effetto di inquadratura ciò porta gli utenti a percepire i siti Web in modo più positivo rispetto agli utenti non dipendenti (Barnes & Pressey, 2017; Turel et al. 2011). La dipendenza si traduce in quale modifica dei processi cognitivi e l'intensificazione di una particolare esperienza. Pertanto, gli utenti che mostrano livelli più elevati di dipendenza mantengono percezioni positive di un sistema (anche se tali percezioni sono illogiche), determinando così livelli più elevati di assorbimento in un sistema. Per esempio, Turel et al. (2011) ha trovato prove del fatto che gli utenti dipendenti da aste online hanno riportato livelli più elevati di utilità percepita, divertimento e facilità d'uso di un sito di aste, mentre Barnes and Pressey (2017) riferire che la dipendenza da mondi virtuali ha un impatto positivo sull'assorbimento cognitivo.

In conclusione, l'esame del rapporto tra CA e dipendenza ci offre la capacità di comprendere i percorsi attraverso i quali si manifestano i comportamenti riguardanti la tecnologia e ciò che spinge gli individui a nutrire particolari convinzioni sull'IT, e “serve come antecedente alle credenze salienti su una tecnologia informatica "(Agarwal e Karahanna, 2000, p. 666). Ciò sembrerebbe prezioso e tempestivo, data l'ubiquità della tecnologia degli smartphone e i rapporti di utilizzo problematico, e ci aiuterebbe a capire perché alcuni esperienza degli utenti uno stato più profondo di coinvolgimento con una particolare tecnologia rispetto ad altre. Nella sezione seguente delineamo le nostre ipotesi relative alla dipendenza dalla tecnologia degli smartphone.

2.1. Dipendenza da smartphone contro dipendenza da SNS

La maggior parte degli studi esamina problematica utilizzo della tecnologia concentrarsi sull'apparecchio o sul dispositivo stesso (radio, TV, computer, telefono cellulare), piuttosto che sul contenuto fornito dalla tecnologia (un particolare programma, software, sito Web o applicazione). Come Roberts e Pirog (2012: 308) nota: "la ricerca deve scavare al di sotto della tecnologia utilizzata per le attività che attirano l'utente verso la particolare tecnologia". In letteratura è in corso un dibattito sul fatto che la dipendenza sia dal telefono o dai servizi forniti; come Pearson e Hussain (2015, p. 19) hanno osservato: “Con così tante applicazioni avvincenti disponibili sullo smartphone, è difficile decifrare causa ed effetto relazione di uso problematico. Gli smartphone dalle mille sfaccettature funzionalità può creare dipendenza o può essere che gli utenti siano dipendenti da un determinato supporto. ”Inoltre, può verificarsi un caso di ricorrenza, in cui un utente è dipendente sia dal proprio smartphone sia dai siti SNS.

As De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 2) nota: "Esistono prove che lo smartphone, con la sua ampiezza di applicazioni e usi, tende a indurre un abuso maggiore rispetto ai normali telefoni cellulari" (vedi anche Taneja, 2014). Tuttavia, si tratta di una dipendenza dal dispositivo (ad esempio smartphone) o dipendenza da contenuti e applicazioni? Questa linea di indagine si inserisce in precedenti discussioni sulla dipendenza da Internet, dove si riconosce che esiste “una differenza fondamentale tra le dipendenze a Internet e dipendenze on la rete" (Griffiths, 2012, p. 519). Come Griffiths (2000) sostiene, attività online differiranno nella loro capacità di formare abitudini (vedi anche Giovane, 1999).

Ad oggi, tuttavia, nessuno studio ha distinto tra dipendenza dallo smartphone o dipendenza dalle attività che offrono agli utenti o ha integrato queste due prospettive, nonostante sia stato accennato in ricerche precedenti. De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 1) menzione: "La ricerca in questo campo si è generalmente evoluta da una visione globale del telefono cellulare come dispositivo alla sua analisi tramite applicazioni e contenuti." Al centro di questo dibattito - e germano al presente studio - è se il problema è lo smartphone o sue applicazioni e contenuti (De-Sola Gutiérrez et al. 2016).

Roberts et al. (2014) asserire che a causa della crescente varietà di attività che possono essere svolte sui telefoni cellulari, è fondamentale comprendere quali attività hanno maggiori probabilità di assumere abitudini rispetto ad altre. Prima di intraprendere tale ricerca sembrerebbe un punto di partenza pertinente stabilire se esiste una differenza nella dipendenza dallo smartphone rispetto alla dipendenza da una serie di applicazioni principali (come SNS). È stato dimostrato che l'uso di SNS è un forte predittore della dipendenza da smartphone e più forte di altri usi preferiti di smartphone come i giochi (Jeong et al. 2016) ed è la base per la sua inclusione nel presente studio. È un caso di dipendenza da un aspetto importante dell'utilizzo dello smartphone, SNS o è un caso di dipendenza in modo più ampio o globale? Sosteniamo che la dipendenza dal dispositivo più in generale sarà più acuta della dipendenza da SNS in modo più specifico; pertanto nessuna singola applicazione può essere più avvincente in generale del dispositivo in totalità. Di conseguenza, proponiamo quanto segue:

2.2. L'impatto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza da smartphone e SNS

Consideriamo ora l'impatto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza da SNS e smartphone separatamente. La scelta più popolare di app utilizzata su smartphone è ampiamente segnalata come SNS, guidata dalle relazioni sociali che offrono (Barkhuus e Polichar, 2011; Pearson e Hussain, 2015; Salehan e Negahban, 2013) e l'utilizzo di SNS è segnalato come antecedente della dipendenza da smartphone (Salehan e Negahban, 2013). Su quest'ultimo punto, una spiegazione per la relazione tra disponibilità e utilizzo di SNS e adozione e dipendenza dello smartphone sarebbe il livello di assorbimento cognitivo sperimentato dagli utenti e le esperienze altamente coinvolgenti e avvincenti che si traducono in una `` profonda attenzione '' e in una completa immersione (Csikszentmihalyi, 1990; Deci & Ryan, 1985; Tellegen e Atkinson, 1974; Vallerand, 1997), in particolare man mano che SNS si espande e cresce in raffinatezza. Pertanto, riteniamo che l'assorbimento cognitivo sarà maggiore per SNS rispetto agli smartphone, poiché uno dei risultati di alti livelli di assorbimento cognitivo è l'incapacità di autoregolare comportamenti potenzialmente dannosi o dannosi, in particolare quelli guidati attraverso la popolarità di SNS.

2.3. Fattori demografici e dipendenza da smartphone

I giovani e le donne possono essere maggiormente a rischio di dipendenza da smartphone, mentre le prove relative all'impatto dell'istruzione sono più contrastanti. Inizialmente, le donne tendono a trascorrere più tempo al giorno sui loro telefoni rispetto ai maschi (Roberts et al., 2014) e esistono prove convincenti che suggeriscono che le femmine sperimentano un grado maggiore di dipendenza da telefoni cellulari e utilizzo problematico rispetto ai maschi (Beranuy et al. 2009; Geser, 2006; Hakoama e Hakoyama, 2011; Jackson e altri 2008; Jenaro, Flores, Gomez-Vela, Gonzalez-Gil e Caballo, 2007; Leung, 2008; Lopez-Fernandez, Honrubia-Serrano e Freixa-Blanxart, 2012; Sanchez Martinez e Otero, 2009). Le donne (in particolare quelle con scarsa autostima) sono considerate le più gruppo vulnerabile per quanto riguarda la dipendenza da smartphone (Pedrero et al. 2012) e può fare affidamento più sugli smartphone che sui maschi per ridurre l'ansia sociale (Lee et al. 2014). Le prove suggeriscono anche che le femmine inviano più messaggi di testo rispetto alle loro controparti maschili e tendono anche a comporre testi più lunghi rispetto ai maschi (Pawłowska e Potembska, 2012). Ciononostante, alcuni studi hanno riscontrato differenze minime o nulle nella dipendenza dei telefoni cellulari per genere (Bianchi & Phillips, 2005; Junco, Merson e Salter, 2010; Pearson e Hussain, 2015).

Ci sono prove che suggeriscono che maschi e femmine usano i loro telefoni in modi distinti e diversi. Geser (2006, p. 3) afferma che "le motivazioni e gli obiettivi dell'utilizzo del cellulare rispecchiano piuttosto convenzionali ruoli di genere. ”Mentre le femmine tendono a favorire lo scambio emotivo e personale che i telefoni consentono, e quindi valorizzano la funzionalità sociale di un dispositivo più dei maschi - in particolare siti di social networking (come Facebook) (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart, Purcell, Smith e Zickuhr, 2010) - i maschi tendono a valorizzare i siti di reti professionali (come LinkedIn) (Lenhart et al. 2010). Inoltre, nel loro studio di studenti universitari negli Stati Uniti, Roberts et al. (2014) scoperto che le femmine hanno trascorso molto più tempo Facebook rispetto ai loro colleghi maschi e che alcuni siti di social networking sono stati fattori determinanti della dipendenza dai telefoni cellulari. Quindi possiamo sostenere che le motivazioni sociali sono un motore principale nell'uso femminile degli smartphone.

I giovani, in particolare gli adolescenti, sono inclini all'utilizzo compulsivo del telefono, mentre il tempo totale trascorso sui telefoni cellulari diminuisce con l'età (De-Sola Gutiérrez et al. 2016), attribuito a una capacità ridotta di self-control (Bianchi & Phillips, 2005). La ricerca ha anche indicato l'età in cui uno ottiene per la prima volta un telefono cellulare e la maggiore probabilità di utilizzo problematico in futuro (Sahin, Ozdemir, Unsal e Temiz, 2013).

Prove riguardanti la relazione tra livello di istruzione e l'uso problematico del cellulare è equivoco. Mentre alcuni studi indicano un legame tra l'uso problematico del telefono cellulare e il livello di istruzione (in particolare tra coloro che intraprendono lunghi periodi di studio) (Tavakolizadeh, Atarodi, Ahmadpour e Pourgheisar, 2014), altri confutano questo (Billieux, 2012) e persino segnalare un collegamento tra basso livelli educativi e utilizzo problematico del telefono cellulare (Leung, 2007). Quindi le spiegazioni che sono state fatte riguardo ad un legame tra l'uso problematico del cellulare e il livello di istruzione non sono state particolarmente convincenti.

Ipotizziamo quanto segue:

2.4. L'impatto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza da smartphone

Poiché SNS può essere considerato come un sottoinsieme delle funzionalità e dei servizi forniti sugli smartphone e un aspetto dominante del tempo trascorso sul dispositivo, l'impatto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza del telefono di per sé dovrebbe (logicamente) essere mediato dalla dipendenza SNS. In altre parole, dipendenza da SNS (come Facebook, Instagram, Pinterest, ecc.) fungerà da sorteggio o attrazione per la dipendenza globale dal dispositivo e un condotto per elaborazione cognitiva assorbimento.

C'è supporto per questa relazione nella letteratura correlata. Come notato in precedenza, la scelta di gran lunga più popolare tra le app per smartphone è SNS (Barkhuus e Polichar, 2011; Pearson e Hussain, 2015; Salehan e Negahban, 2013) e le prove indicano una relazione positiva tra dipendenza dal telefono cellulare e SNS. Pertanto, il rapido aumento dell'adozione e dell'utilizzo dello smartphone corrisponde al significativo proliferazione di SNS, dove SNS utilizza guida la dipendenza da smartphone (Salehan e Negahban, 2013). Quindi, maggiore è l'attrazione di SNS, maggiore è il livello generale di dipendenza dal dispositivo. Dato che prevediamo che l'impatto diretto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza sarebbe maggiore per SNS rispetto agli smartphone, come affermato in precedenza ci aspetteremmo che la dipendenza da SNS mediasse la relazione tra assorbimento cognitivo e dipendenza da smartphone. Pertanto, riteniamo:

2.5. L'impatto dell'assorbimento cognitivo per genere, età ed educazione

Alcune prove suggeriscono che i diversi sessi percepiscono e si identificano con la tecnologia in diversi modi. Si pensa che le femmine enfatizzino i motivi di utilizzo orientati alle persone e socialmente guidati, mentre i maschi sono considerati più orientati alle attività (Claisse & Rowe, 1987). Pertinente al presente studio, alcune differenze sono state riportate tra utenti di sesso maschile e femminile tratti psicologici e l'uso compulsivo dello smartphone. Lee et al. (2014) scoperto che tre tratti psicologici (necessità di toccare, luogo di controlloe l'interazione sociale ansia) differiva tra utenti di smartphone maschi e femmine.

Come notato in precedenza, rispetto ai maschi, le femmine tendono a favorire lo scambio emotivo e personale che i telefoni consentono, e quindi valorizzano la funzionalità sociale di un dispositivo, in particolare i siti di social network (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart et al. 2010). Inoltre, le femmine tendono a utilizzare gli smartphone per motivi comuni, mentre i maschi preferiscono scopi agentivi (Lenhart et al. 2010). Quindi, le femmine potrebbero sperimentare uno stato più profondo di assorbimento (o assorbimento cognitivo) con SNS rispetto ai maschi?

Mentre Agarwal e Karahanna's (2000) lo studio dell'assorbimento cognitivo sperimentato via Internet non ha riscontrato differenze in base al genere, il loro studio è stato condotto in un mondo pre-SNS. Se, come ipotizzato in precedenza, le utenti di sesso femminile sperimenteranno livelli più elevati di dipendenza da SNS rispetto agli uomini a causa della loro predilezione per lo scambio personale ed emotivo che gli smartphone consentono e le loro funzionalità sociali, allora possiamo affermare che le donne sperimenteranno livelli di assorbimento cognitivo maggiori rispetto a utenti maschi.

In termini di età ed educazione, non ci sono prove che suggeriscano che entrambi i fattori abbiano un ruolo nei livelli di assorbimento cognitivo sperimentati dagli utenti. Pertanto non ci aspetteremmo differenze nell'assorbimento cognitivo per età o livello di istruzione.

Considerato quanto sopra, ipotizziamo:

2.6. Assorbimento cognitivo e dipendenza dell'utente

Le nostre serie finali di ipotesi riguardano la dipendenza da smartphone e SNS dell'utente e i livelli di assorbimento cognitivo sperimentati. Come notato, anticiperemmo che gli utenti che riscontrano alti livelli di utilizzo problematico del servizio smartphone e SNS, o dipendenza, mostreranno livelli più elevati di CA. Questo spiegherebbe perché alcuni esperienza degli utenti un profondo stato di coinvolgimento, coinvolgimento e attenzione quando interagiscono con ambienti mediati dal computer mentre altri utenti no. Quindi un elevato grado di CA sta guidando la dipendenza e la promozione comportamenti problematici tra alcuni utenti e fungendo da forma di distorsione percettiva. Pertanto, riteniamo:

3.1. Progetto di ricerca

Il progetto di ricerca adottato ha comportato un unico campione di convenienza trasversale utilizzando a self-report sondaggio. Lo studio ha utilizzato scale di ricerche precedenti per misurare i costrutti nello studio, sebbene questi siano stati adattati ed estesi per il contesto dello studio - applicazioni di social network e smartphone. La misura di assorbimento cognitivo è stato adattato da Agarwal e Karahanna (2000) e comprende cinque fattori: dissociazione temporale ("L'impossibilità di registrare il passare del tempo mentre si è impegnati nell'interazione"), immersione focalizzata ("L'esperienza dell'impegno totale in cui altre richieste attenzionali sono, in sostanza, ignorate"), godimento aumentato ("Gli aspetti piacevoli dell'interazione"), di controllo ("La percezione dell'utente di essere responsabile dell'interazione"), e curiosità ("La misura in cui l'esperienza suscita la curiosità sensoriale e cognitiva di un individuo"). La formulazione delle domande sull'assorbimento cognitivo si è concentrata sull'attività focale di “usare il social networking app sul mio smartphone ". Le misure per dipendenza dallo smartphone ed dipendenza da servizi di social network sono stati adattati da Charlton e Danforth (2007). La misura per ciascuno era identica nei contenuti ma differiva in termini di attenzione sul "mio smartphone" o "app di social network". Sono stati inclusi cinque articoli Charlton e Danforth (2007), integrato con altri due elementi per adattarsi meglio al contesto dello studio "Mi sento perso senza [app di social network / il mio smartphone]" e "Tendo a distrarmi facilmente da [app di social network / il mio smartphone]." gli oggetti sono stati misurati su sette punti Bilance Likert da 1 = in forte disaccordo a 7 = in forte accordo, dove 4 = né in accordo né in disaccordo. Gli elementi di scala utilizzati nel sondaggio sono forniti in Appendice. Sono state raccolte informazioni demografiche e di background per genere, età, livello più alto di risultato educativo, utilizzo quotidiano SNS e utilizzo quotidiano dello smartphone.

3.2. Raccolta e analisi dei dati

Il sondaggio è stato implementato online tramite Qualtrics ed è stato distribuito agli studenti che studiano affari in un'università nella regione del Mid-Atlantic degli Stati Uniti nel febbraio 2015. Sono state raccolte un totale di risposte valide per 140. Il campione era 68.6% femmina e 31.4% maschio. Un totale di 75% del campione era di età pari o inferiore a 34, mentre 42.9% aveva un Laurea triennale e 13.6% a Master.

Abbiamo esaminato l'affidabilità delle misure utilizzando l'Alpha di Cronbach; le scale per la dipendenza dallo smartphone e la dipendenza dalle app di social networking avevano gli Alpha di Cronbach rispettivamente di 0.835 e 0.890, ben al di sopra della soglia di 0.7 raccomandata da Nunnally (2010). L'Alfa di Cronbach per la misura dell'assorbimento cognitivo era 0.909, mentre quelli per i suoi sottocomponenti variavano da 0.722 a 0.949, tutti considerati accettabili. Validità discriminatoria è stato anche esaminato attraverso fattori di inflazione di varianza. Esaminando il Variance Inflation Factor (VIF) per le variabili misurate nel nostro studio, scopriamo che tutti i valori VIF sono ben al di sotto di 10, che vanno da 1.032 a 1.404, indicando che la multicollinearità non è un problema (Capelli, Black, Babin e Anderson, 2014). Il bias del metodo comune è stato esaminato utilizzando il test a fattore singolo di Harman. Il primo fattore spiegava solo il 35% della varianza per il campione e quindi il bias del metodo comune non sembrava essere presente.

Al fine di valutare i livelli di dipendenza per l'ANOVA utilizzato per i test H7 ed H8, abbiamo creato tre gruppi di dipendenza utilizzando un metodo simile a Morahan-Martin e Schumacher (2000). I nostri gruppi di dipendenza sono stati valutati in termini di numero di sintomi "attivi" dalla scala della dipendenza da sette elementi. Affinché un sintomo sia "attivo", la risposta della scala di Likert deve essere superiore al punto medio, 4 (Charlton e Danforth, 2007; Morahan-Martin e Schumacher, 2000). I tre gruppi di dipendenza erano: nessuna dipendenza (nessun sintomo), bassa dipendenza (uno o due sintomi) e alta dipendenza (tre o più sintomi).

La maggior parte del analisi statistica è stato condotto in SPSS 22. Le ipotesi processo di test ha utilizzato una serie di procedure statistiche: test t, analisi della varianza (ANOVA), regressione e test di Sobel calcolati usando il metodo di Barone e Kenny (1986).

4.1. Dipendenza da smartphone contro dipendenza da SNS

4.2. L'impatto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza

Per verificare se la differenza nei valori beta è statisticamente significativa, utilizziamo il test di Paternoster, Brame, Mazerolle e Piquero (1998) e la seguente formula:

Il risultato è Z = 1.766, che è significativo a livello di 5%, a conferma che CA ha un valore maggiore impatto significativo sulla dipendenza da SNS che sulla dipendenza da smartphone. Perciò, H2 - l'impatto diretto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza sarà maggiore per SNS rispetto agli smartphone - è supportato.

4.3. Fattori demografici e dipendenza

Passiamo ora agli aspetti demografici della dipendenza da smartphone. Al fine di testare le differenze in base al sesso, all'istruzione e all'età, utilizziamo ANOVA per esaminare le differenze tra i gruppi per le variabili di dipendenza riepilogative sia per gli smartphone che per il SNS. Per esaminare la dipendenza per gruppo di età è stato necessario ricodificare i gruppi di età più avanzata in un unico gruppo per i 35+ anni a causa di dati inadeguati. Avevamo quindi tre gruppi di età: 18-24 anni, 25-34 anni e 35+ anni. Allo stesso modo, livello di istruzione è stato ricodificato in tre gruppi a causa di dati inadeguati: Al liceo Laureato o inferiore, Laurea triennale o equivalente, e Master o equivalente.

I test ANOVA per la dipendenza dal servizio SNS non hanno rivelato differenze significative in base all'età (F = 1.368; p = .258), al genere (F = 0.327, p = .568) o al livello di istruzione (F = 1.488, p = .229). Quindi, H3 - La dipendenza dal servizio SNS varierà in base a: (a) genere; (b) età; e (c) istruzione - è respinta.

In termini di dipendenza da smartphone e fattori demografici, i test ANOVA trovano differenze significative tra i gruppi per il livello di istruzione (F = 3.098, p = .048). Un test post-hoc utilizzando la procedura Bonferroni ha rilevato che il gruppo di istruzione più basso, diplomato di scuola superiore o inferiore, aveva una dipendenza significativamente più alta rispetto alla laurea o equivalente (differenza = 4.093, M_{Scuola superiore} = 27.462, M_{Diploma di laurea} = 23.333, p = 042). Non vengono rilevate differenze significative in base al sesso (F = 0.102, p = 750) o all'età (F = 1.008, p = .368). Quindi, H4 - la dipendenza da smartphone varierà in base a: (a) sesso; (b) età; e (c) istruzione - è parzialmente accettata, con prove per differenze di dipendenza da smartphone per l'istruzione.

4.4. L'impatto dell'assorbimento cognitivo sulla dipendenza da smartphone

4.5. L'impatto dell'assorbimento cognitivo per genere, età ed educazione

Al fine di esaminare l'assorbimento cognitivo per gruppo di età è stato necessario ricodificare i gruppi di età più avanzata in un unico gruppo per i 35+ anni a causa di dati inadeguati (come menzionato sopra). Avevamo quindi tre gruppi di età: 18-24 anni, 25-34 anni e 35+ anni. Sono state ipotizzate varianze uguali per i test ANOVA. I test ANOVA hanno rivelato un piccolo numero di differenze significative tra i gruppi di età, in particolare per Curiosity e Control (F = 4.444, p = .013; e F = 5.008, p = .008 rispettivamente). I test post-hoc utilizzando la procedura Bonferroni hanno rilevato che per Curiosity, la fascia di età 18-24 anni è significativamente maggiore della fascia di età 25-34 anni (differenza media = 0.800, p = 016). Per il controllo, la fascia di età dai 35 anni in su ha livelli significativamente maggiori rispetto alla fascia di età dai 25 ai 34 anni (differenza media = 0.731, p = 006). Non c'erano altre differenze significative nei dati. Quindi, lo troviamo H6b - l'effetto dell'assorbimento cognitivo quando si utilizza SNS non differirà per età - è parzialmente supportato.

I test ANOVA per accertare le differenze nell'assorbimento cognitivo in base al rendimento scolastico non hanno trovato risultati significativi. Perciò, H6c - l'effetto dell'assorbimento cognitivo quando si utilizza SNS non differirà in base al livello di istruzione - è supportato.

4.6. Assorbimento cognitivo e dipendenza dell'utente

La nostra serie finale di test esamina la relazione tra il livello di dipendenza e l'estensione della CA vissuta dagli utenti di smartphone e SNS. Al fine di condurre questi test abbiamo creato gruppi di utenti con alta, bassa e nessuna dipendenza, come indicato nella sezione metodologia.

6.1. implicazioni

Questo studio fornisce numerosi contributi a teoria, politica e pratica. Mentre molti studi hanno esaminato aspetti della dipendenza da smartphone (vedi, ad esempio, Bian & Leung, 2015; Rosen et al. 2013; van Deursen et al. 2015) pochi hanno differenziato tra dispositivi e applicazioni per comprendere meglio l'utilizzo problematico dello smartphone. Inoltre, mentre la ricerca precedente ha esaminato caratteristiche della personalità e utilizzo compulsivo dello smartphone (Lee et al. 2014; Wang et al. 2015), le percezioni dell'utente sono state trascurate. Misurato attraverso l'assorbimento cognitivo, scopriamo che gli utenti dipendenti dagli smartphone sperimentano uno stato più profondo di coinvolgimento e coinvolgimento - quello che potrebbe essere descritto come un "corridoio cognitivo". Pertanto, per quanto a nostra conoscenza, questo studio è il primo esistente progetto di ricerca fare una distinzione tra dispositivi e applicazioni nel contesto dell'utilizzo problematico dello smartphone, così come le percezioni dell'utente.

Un certo numero di implicazioni politiche può anche essere disegnato. Inizialmente, dobbiamo mostrare cautela nel descrivere un'attività come "avvincente", in particolare l'utilizzo dello smartphone, che potrebbe in realtà essere dovuta a problemi più ampi (ad es. controllo degli impulsi disturbi). Ciò detto, tuttavia, un uso eccessivo dello smartphone può comportare il ritiro sociale e danni relazioni personali. Simile ai dibattiti correlati in giro dipendenza da Internet e il suo regolamento (Barnes & Pressey, 2014), la regolamentazione dell'uso dello smartphone è problematica e oggetto di un recente dibattito nei media, sebbene al di fuori delle competenze del presente studio. Qualunque etichetta possa essere attribuita a un uso eccessivo della tecnologia dello smartphone - dipendenza, uso compulsivo e abituale o dipendenza - è un argomento di preoccupazione nella maggior parte paesi sviluppati, in particolare l'utilizzo dello smartphone è quasi interamente autoregolato. Man mano che i dispositivi e le piattaforme diventano sempre più sofisticati, hanno una maggiore capacità di incoraggiamento coinvolgimento e coinvolgimento degli utenti, che a sua volta può comportare un uso eccessivo. Inoltre, la ricerca ha dimostrato che l'uso compulsivo dello smartphone può causare "tecnostressa" (Lee et al. 2014) - l'impossibilità di far fronte al nuovo tecnologie informatiche (Brod, 1984) e gli utenti provano sentimenti di ansia a causa della comunicazione e sovraccarico di informazioni (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan e Tu, 2008).

I risultati del presente studio hanno anche implicazioni pratiche. Gli smartphone sono diventati un aspetto indispensabile della vita di tutti i giorni per molte persone, e mentre questa tecnologia offre la capacità di impegnarsi il social networking, intrattenimento e attività educative, può anche comportare una dipendenza eccessiva e un uso compulsivo, e in definitiva disagio psicologico per alcuni utenti (James & Drennan, 2005; Lee et al. 2014). Le implicazioni del settore per i dispositivi che possono facilitare livelli sempre più elevati di assorbimento cognitivo sono rigide, con rapporti dei media che si chiedono se gli smartphone debbano effettivamente portare avvisi sulla salute e preoccupazioni sull'uso problematico degli smartphone tra i giovaniPells, 2017; Siddique, 2015). Un'ulteriore applicazione pratica per supportare le persone con un utilizzo problematico dello smartphone sarebbe un'informazione Mobile App che registra l'utilizzo dell'applicazione per l'utente, che dovrebbe aiutare con autoregolamentazione.

6.2. Limitazioni e ricerche future

Questo studio ha diversi limiti. per quanto riguarda validità interna, la ricerca si basa sui partecipanti self-report, che può essere vulnerabile alla varianza del metodo comune. Detto questo, le auto-segnalazioni possono essere il meccanismo più valido per valutare le caratteristiche psicologiche degli individui, poiché i soggetti sono nella posizione migliore per fornire approfondimenti sulle proprie convinzioni rispetto agli osservatori esterni. I problemi associati alla varianza del metodo comune, tuttavia, potrebbero essere esagerati (Spector, 2006). In secondo luogo, per quanto riguarda validità esterna, lo studio si basa su una sezione trasversale sondaggio, amministrato a un campione studentesco statunitense, che potrebbe interferire con il rilevamento delle relazioni demografiche nello studio. La ricerca futura potrebbe impiegare longitudinale progetti di ricerca e profili campione più ampi nel tentativo di replicare i risultati del presente studio. Per fare ciò, ulteriori ricerche dovrebbero concentrarsi su servizi specifici e cercare un campione stratificato che sia più rappresentante della popolazione SNS. In terzo luogo, dato che due dimensioni hanno prodotto risultati non significativi riguardanti la relazione tra assorbimento cognitivo e le due dipendenze, possiamo iniziare a chiederci se l'attuale costrutto di assorbimento cognitivo sia adatto nella sua forma attuale per gli studi sulla dipendenza dai servizi di social network e su come l'immersione in i social network potrebbero differire dall'immersione in altri potenzialmente comportamenti di dipendenza. Scala lo sviluppo e raffinatezza in questo il contesto fornisce un'altra potenziale strada per future ricerche per migliorare la validità interna.

Esiste un ampio spazio per la ricerca futura sulla dipendenza dagli smartphone e dalle loro applicazioni e sul lato oscuro della tecnologia più in generale, in particolare tra i membri della società che sono vulnerabili, compresi gli adolescenti e quelli di età più giovane. Una domanda che richiede ulteriore attenzione è se l'uso prolungato dello smartphone stia effettivamente aumentando la dipendenza da Internet. Inoltre, alcuni aspetti dell'utilizzo problematico degli smartphone (ad esempio, i cosiddetti zombi per smartphone), devono ancora ricevere un'analisi dettagliata. Dobbiamo passare dagli studi sulla dipendenza "globale" a un dispositivo a studi più sfumati che distinguono tra il dispositivo e le sue applicazioni e le dipendenze degli utenti, nonché una comprensione delle percezioni cognitive degli utenti della tecnologia. Infine, data l'ubiquità dei dispositivi smartphone è importante comprendere il paradosso della tecnologia sia nella sua capacità di liberare che di soggiogare.