PLoS One. 2018; 13 (7): e0201484.
Pubblicato online 2018 Jul 26. doi: 10.1371 / journal.pone.0201484
PMCID: PMC6062136
PMID: 30048544
Astratto
Il presente studio ha studiato la relazione tra flusso sperimentato durante l'utilizzo di Facebook (flusso Facebook, ovvero esperienza di godimento intenso e piacere generato dall'uso di Facebook a causa del quale l'attività di Facebook viene continuata anche a costi elevati di questo comportamento) e Facebook Addiction Disorder (FAD) ). In un campione di utenti di Facebook 398 (età: M (SD) = 33.01 (11.23), intervallo: 18-64), l'associazione positiva significativa tra il flusso di Facebook e il FAD è stata positivamente moderata dall'intensità dell'uso di Facebook. L'analisi fattoriale esplorativa ha rivelato che tutti e sei gli elementi che valutano il FAD sono caricati sullo stesso fattore di due elementi appartenenti alla telepresenza sottoscala del flusso di Facebook. Pertanto, lo stretto legame tra il flusso di Facebook e la FAD può derivare in particolare dall'immersione in un attraente mondo online creato da Facebook, in cui gli utenti scappano per dimenticare i loro obblighi e problemi quotidiani. I risultati attuali forniscono una prima prova del fatto che il flusso di Facebook potrebbe essere un antecedente del FAD e indicare i meccanismi che potrebbero contribuire al suo sviluppo e alla sua manutenzione. Vengono discusse applicazioni pratiche per studi futuri e limitazioni dei risultati attuali.
Introduzione
L'appartenenza al sito di social networking (SNS) Facebook porta con sé molti vantaggi (ad esempio, comunicazione efficiente, auto-promozione e intrattenimento), ma può anche generare alcuni svantaggi. Per quanto riguarda i potenziali svantaggi dell'uso di Facebook, Andreassen et al. [1] ha studiato il cosiddetto Facebook Addiction Disorder (FAD). Hanno definito la FAD come un sottotipo di dipendenze comportamentali che include sei caratteristiche significative, ovvero la salienza (cioè il pensiero permanente del SNS Facebook), la tolleranza (cioè, l'aumento dell'uso di Facebook è necessario per raggiungere il precedente livello di effetto positivo), umore modifica (ad esempio, miglioramento dell'umore per uso di Facebook), recidiva (cioè, tornare a un modello di utilizzo precedente dopo tentativi inefficaci di ridurre l'uso di Facebook), sintomi di astinenza (cioè nervosismo senza uso di Facebook) e conflitto (cioè, problemi interpersonali causati da uso intensivo di Facebook). Brailovskaia e Margraf [2] ha dimostrato un significativo aumento del numero di utenti, che hanno raggiunto il punteggio critico FAD, durante un periodo di un anno. La FAD è risultata essere positivamente correlata al genere maschile, ai tratti della personalità estroversione, al nevroticismo e al narcisismo, così come al ritmo circadiano (ora di andare a letto in ritardo e in aumento nei giorni feriali e nei fine settimana). I suoi legami con le variabili dell'età, i tratti gradevoli, la coscienziosità e l'apertura, così come l'attività fisica erano negativi [2-5]. Inoltre, è stata trovata una relazione positiva tra la FAD e le variabili di salute mentale insonnia, depressione, ansia e sintomi dello stress [2, 6-8]. Inoltre, studi recenti hanno riportato che la dipendenza dai social media, che include l'uso avvincente di Facebook, è significativamente legata ai diversi stili di attaccamento [9] (vale a dire, positivo: stile di attaccamento sia ansioso che evitante, negativo: stile di allegato sicuro) e stili di identità [10] (vale a dire positivo: stile sia informativo che diffuso-evitante, negativo: stile normativo) [11, 12]. Considerando questi risultati, sorge la domanda su quali fattori contribuiscano allo sviluppo e al mantenimento della FAD.
Studi precedenti che hanno indagato su altri tipi di media rispetto a Facebook (ad esempio, videogiochi, uso generale di Internet) hanno rivelato un legame significativo significativo tra il comportamento di dipendenza e l'esperienza di flusso [13-15]. Secondo la definizione di Csikszentmihalyi ([16]; pagina 4), un'esperienza di flusso è "lo stato in cui le persone sono così coinvolte in un'attività che nient'altro sembra avere importanza; l'esperienza è talmente piacevole che le persone continueranno a farlo anche a caro prezzo, per il solo gusto di farlo. "Alcuni autori hanno ipotizzato che l'esperienza di flusso sia un predittore positivo di uso dei media coinvolgente perché il piacere intenso e il piacere generato dal esperienza autotelica, cioè ricompensa intrinseca, che è una delle principali caratteristiche del flusso [17], contribuisce allo sviluppo di una forte necessità di impegnarsi in un uso eccessivo dei media [15, 18]. Inoltre, si è ipotizzato che il legame positivo tra flusso e uso di mezzi di dipendenza fosse rafforzato dall'esperienza di distorsione temporale spesso riportata da eccessivi videogiocatori [18, 19].
Considerando i risultati precedenti e l'utilizzo di Facebook è stato trovato positivamente associato all'esperienza di flusso (il cosiddetto flusso Facebook) [20, 21], sembra ragionevole ipotizzare che il flusso di Facebook sia collegato positivamente al FAD e possa persino contribuire al suo sviluppo e alla sua manutenzione. Tuttavia, per quanto a nostra conoscenza, questo collegamento non è stato esaminato finora. Pertanto, l'obiettivo principale del presente studio era di indagare se e in che modo il flusso di Facebook è collegato al FAD. I risultati possono contribuire alla comprensione dei potenziali fattori di rischio e protettivi dello sviluppo e del mantenimento della FAD e possono quindi essere inclusi nei programmi di intervento per prevenire la dipendenza da Facebook. Questo è di particolare importanza considerando l'alta popolarità di Facebook [22]. Facebook eccelle di gran lunga gli SNS concorrenti. Attualmente vengono specificati oltre due miliardi di utenti attivi mensili [23].
Sulla base di questo ragionamento abbiamo proposto che il flusso di Facebook e il FAD siano correlati positivamente (Ipotesi 1). Più in particolare, basandosi sui risultati recenti (ad es. [19]), ci aspettavamo di trovare il legame più forte tra il godimento delle sfaccettature e la distorsione temporale del flusso di Facebook da una parte e FAD dall'altra (Hypothesis 2). Inoltre, considerando i risultati precedenti di Wu, Scott e Yang [15], che ha rivelato che l'associazione tra flusso di video giochi e dipendenza è evidente tra i giocatori esperti, abbiamo ipotizzato che l'intensità dell'uso di Facebook moderasse positivamente il collegamento tra il flusso di Facebook e FAD (Ipotesi 3).
Materiali e metodi
Procedura e partecipanti
Dati degli utenti 398 Facebook (73.6% donne; età (anni): M = 33.01, SD = 11.23, intervallo: 18-64; occupazione: dipendenti 55.8%, studenti universitari 29.4%, studenti della scuola 1.5%, 4.8% tirocinanti per diversi professioni come fornaio, 6% disoccupati, pensionati 2.5%, stato civile: 29.6% single, 42.2% con partner romantico, 28.1% sposato) sono stati raccolti da febbraio a marzo 2018 tramite un sondaggio online in lingua tedesca. Gli intervistati sono stati reclutati dagli inviti alla partecipazione visualizzati su vari SNS (ad esempio, Facebook, Twitter, Xing, meinVZ). L'obbligo di partecipazione, che era volontario e non compensato, era un'appartenenza attuale a Facebook. Sebbene il campione non sia rappresentativo della popolazione tedesca in generale, i partecipanti rappresentano diversi gruppi all'interno della popolazione, come indicato dall'ampia gamma di occupazioni. L'uso di Facebook è molto popolare in Germania (più di 31 milioni di utenti; [24]) e i suoi membri rappresentano presumibilmente una sezione trasversale degli utenti di SNS tedeschi. Si noti che l'invito alla partecipazione non specificava la domanda di ricerca né si riferiva al flusso Facebook o al FAD. Tuttavia, come nella maggior parte degli altri studi online, i membri, che sono più attivi su ciascuna delle piattaforme online su cui è stato collocato l'invito alla partecipazione, hanno presumibilmente più probabilità di partecipare allo studio rispetto agli utenti meno attivi. L'approvazione del Comitato di ricerca ed etica del Comitato etico della Ruhr-Universität Bochum per l'attuazione del presente studio è stata ricevuta. Abbiamo seguito tutte le normative e le leggi nazionali relative alla ricerca su soggetti umani e ottenuto il permesso richiesto per condurre il presente studio. I partecipanti sono stati adeguatamente istruiti e hanno dato il consenso informato online per partecipare. Il presente studio fa parte del progetto in corso "Bochum Optimism and Mental Health (BOOM)" che indaga i fattori di rischio e protettivi della salute mentale (ad esempio, [25]). Il set di dati utilizzato nel presente studio è disponibile nel set di dati S1.
Misure
Facebook usa le variabili
Facebook usa l'intensità. Simile a Wu, Scott e Yang [15], per misurare l'intensità dell'uso di Facebook, sono stati inclusi quattro indicatori: durata dell'appartenenza a Facebook (in mesi), frequenza dell'uso quotidiano di Facebook, durata dell'uso quotidiano di Facebook (in minuti) e connessione emotiva a Facebook e sua integrazione nel quotidiano vita misurata con la scala di intensità Facebook (FIS; [26]). I sei elementi del FIS sono valutati su una scala Likert a punto 5 (1 = fortemente in disaccordo, 5 = fortemente d'accordo, ad esempio, "Facebook fa parte della mia attività quotidiana"; Precisione trovata in scala interna: Cronbach's α = .85, affidabilità attuale: α = .82). Un indice composito di questi quattro indicatori è stato raggiunto calcolando la media degli indicatori trasformati con z (α = .47).
Flusso di Facebook. L'esperienza di flusso relativa all'utilizzo di Facebook è stata valutata con una versione modificata del questionario "flusso Facebook" adottato da Kwak, Choi e Lee [21]. Dopo l'implementazione delle recensioni di esperti da parte di tre professionisti esperti di psicologia, che hanno valutato l'adeguatezza del contesto, della concisione e della formulazione degli articoli 14 usati da Kwak, Choi e Lee [21], sono stati selezionati undici elementi suddivisi in cinque sottoscale per il presente studio (affidabilità corrente degli undici item: α = .88): la "attenzione focalizzata" della sottoscale comprende due voci che si riferiscono all'alta concentrazione e si focalizzano sull'uso di Facebook; il "godimento" in abbonamento è composto da due elementi che si riferiscono al godimento e al piacere / divertimento generato dall'uso di Facebook; la "curiosità" della sottoscrizione comprende due elementi che rimandano al desiderio di conoscere cosa succede su Facebook; la sottoscala "telepresence" consiste in tre elementi che si riferiscono al sentimento di immergersi in un mondo creato da Facebook; la "distorsione temporale" della sottoscala comprende due elementi che si riferiscono alla perdita di senso del tempo durante l'uso di Facebook. Tutti gli articoli sono classificati su una scala Likert a punto 5 (1 = non concorda fortemente, 5 = concorda fortemente). Tabella 1 presenta la loro formulazione e l'affidabilità interna delle cinque sottoscale.
Tabella 1
| Sottoscrizioni e articoli | α |
|---|---|
| Sottoscala flusso FB "Attenzione focalizzata" | .88 |
| 1. Durante l'utilizzo di Facebook, sono profondamente assorto. | |
| 2. Durante l'utilizzo di Facebook, sono immerso nell'attività che sto svolgendo. | |
| FB flow subscale "Enjoyment" | .90 |
| 3. Usare Facebook mi dà un sacco di divertimento. | |
| 4. Mi piace usare Facebook. | |
| Sottoscala flusso FB "Curiosità" | .70 |
| 5. Usare Facebook suscita la mia immaginazione. | |
| 6. L'utilizzo di Facebook entusiasma la mia curiosità. | |
| FB flow subscale "Telepresence" | .84 |
| 7. L'uso di Facebook mi fa spesso dimenticare dove sono e cosa succede attualmente intorno a me. | |
| 8. Facebook crea un nuovo mondo per me, e questo mondo scompare improvvisamente quando smetto di navigare. | |
| 9. Durante l'utilizzo di Facebook, il mondo generato dai siti che visito è per me più reale del mondo reale. | |
| Sottoscala flusso FB "Time-Distortion" | .79 |
| 10. Il tempo vola quando sto usando Facebook. | |
| 11. Spesso trascorro più tempo su Facebook di quanto volessi. |
FB = Facebook.
Gli articoli utilizzati nel presente studio sono disponibili in File S2.
Facebook Addiction Disorder (FAD).La versione breve della scala dell'addiction di Bergen su Facebook (BFAS; [1]) ha valutato FAD su un arco temporale dell'ultimo anno con sei item (es. "Sentiva l'impulso di usare Facebook sempre di più?") che rappresentano le sei funzioni principali della dipendenza (es. salienza, tolleranza, modificazione dell'umore, recidiva, ritiro, conflitto). Gli articoli sono classificati su una scala Likert a punti 5 (1 = molto raramente, 5 = molto spesso). È stato scoperto che il BFAS mostra proprietà psicometriche altrettanto buone come la versione full-length di 18 item (precedente affidabilità interna riportata: α = .82-.91; ad esempio, [1, 3, 5, 27, 28]), così come la scala di dipendenza sociale dei media di Bergen (BSMAS; [29]) che misura la dipendenza da social media generale con sei elementi ed è stata derivata dal BFAS (precedente affidabilità interna segnalata per il BSMAS: α = .86-.88; ad esempio, [11, 30]). Attuale affidabilità del BFAS: α = .86. Sono stati suggeriti due possibili approcci di categorizzazione per i valori problematici di BFAS [1]: un approccio più liberale, vale a dire uno schema di punteggio politetico (punteggio di taglio: ≥ 3 su almeno quattro dei sei elementi) e un approccio più conservativo, vale a dire uno schema di punteggio monotetico (punteggio limite: ≥ 3 su tutti i sei elementi).
analisi statistiche
Le analisi statistiche sono state condotte con il pacchetto statistico per le scienze sociali (SPSS 24) e la versione del processo macro 2.16.1 (www.processmacro.org/index.html).
Dopo analisi descrittive, le associazioni di FAD con flusso di Facebook e le variabili che misurano l'intensità d'uso di Facebook sono state valutate mediante correlazioni bivariate di ordine zero. È stata calcolata un'analisi fattoriale esplorativa (EFA) utilizzando l'analisi delle componenti principali (PCA, metodo di rotazione: varimax) sugli articoli 17 totali che valutano il flusso di Facebook (undici voci) e il FAD (sei voci). I risultati del Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = .901) e del test di sfericità di Barlett (χ2 = 3856.236, df = 136, p = .000) ha rivelato che la dimensione del campione era adeguata per questa analisi. Quattro fattori hanno avuto autovalori su 1 (fattore 1: 7.322, fattore 2: 2.092, fattore 3: 1.199, fattore 4: 1.059) e in combinazione spiegato 68.6% della varianza (fattore 1: 26.3%, fattore 2: 16.5%, fattore 3: 14.2%, fattore 4: 11.6%) (cfr., [31]).
Analisi della moderazione (Processo: modello 1) hanno esaminato la relazione tra flusso di Facebook (predittore), intensità di utilizzo di Facebook (moderatore) e FAD (esito), controllo per età e sesso come covariate. Considerando l'elevata affidabilità della FIS e la bassa affidabilità dell'indice composito dell'intensità di utilizzo di Facebook, sono state eseguite due analisi di moderazione (modello 1: FIS come moderatore, modello 2: l'indice composito come moderatore). L'effetto di moderazione è stato valutato dalla procedura di bootstrap (campioni 10.000) che fornisce intervalli di confidenza accelerati (CI 95%).
Risultati
Il punteggio critico di FAD è stato raggiunto dai partecipanti 31 (7.8%) seguendo il punteggio politetico e dai partecipanti 15 (3.8%) seguendo il punteggio monotetico. Le statistiche descrittive delle variabili investigate sono mostrate in Tabella 2.
Tabella 2
| M (SD) | Minimo Massimo | |
|---|---|---|
| BFAS | 9.49 (4.24) | 6-28 |
| BFAS: Item 1 "salience" | 1.86 (1.01) | 1-5 |
| BFAS: Articolo 2 "tolleranza" | 1.73 (.99) | 1-5 |
| BFAS: articolo 3 "modifica dell'umore" | 1.58 (.98) | 1-5 |
| BFAS: Item 4 "recidiva" | 1.63 (.94) | 1-5 |
| BFAS: articolo 5 "ritiro" | 1.30 (.74) | 1-5 |
| BFAS: Item 6 "conflitto" | 1.39 (.81) | 1-5 |
| Flusso FB: "Attenzione focalizzata" | 2.32 (.95) | 1-5 |
| Flusso FB: "Godimento" | 3.37 (.82) | 1-5 |
| Flusso FB: "Curiosità" | 2.76 (.97) | 1-5 |
| Flusso FB: "Telepresence" | 1.55 (.79) | 1-5 |
| Flusso FB: "Time-Distortion" | 2.92 (1.15) | 1-5 |
| Flusso FB | 27.41 (7.60) | 11-52 |
| Iscrizione FB (mesi) | 83.97 (29.50) | 3-155 |
| FB visite giornaliere (volte) | 11.25 (18.64) | 0-200 |
| FB usa la durata giornaliera (minuti) | 95.22 (81.13) | 0-750 |
| FIS | 16.10 (4.98) | 6-30 |
N = 398; M = media; SD = Deviazione standard; Min = Minimo; Max = Massimo; BFAS = Scala di dipendenza da Bergen su Facebook; FB = Facebook; FIS = Facebook Intensity Scale.
FAD e ciascuno dei suoi sei elementi erano significativamente correlati positivamente con il flusso di Facebook e le sue sottoscale (vedi Tabella 3). Fig 1 presenta un correlogramma che visualizza le correlazioni tra le cinque sottoscale di flusso FB e i sei elementi FAD. Rispetto alle altre sottoscale di flusso, si sono verificate notevoli correlazioni elevate per la sottoscala di flusso “telepresenza”; oltre al legame tra questa sottoscala e FAD (r = .704, p <.001), in particolare la sua correlazione con Item 5 ("ritiro") di FAD era alta (r = .651, p <.001). Inoltre, la FAD era significativamente correlata positivamente con le quattro variabili che rappresentavano l'intensità dell'uso di Facebook, ovvero la durata dell'iscrizione a Facebook, la frequenza e la durata dell'uso quotidiano di Facebook e la FIS (vedere Tabella 3). Inoltre, l'indice composito era significativamente correlato positivamente al FAD (r = .480, p <.001), nonché al flusso di Facebook (r = .496, p <.001).
Tabella 3
| BFAS | BFAS: articolo 1 “Salienza” | BFAS: articolo 2 "tolleranza" | BFAS: articolo 3 "Modifica dell'umore" | BFAS: Item 4 "recidiva" | BFAS: articolo 5 "ritiro" | BFAS: Item 6 "conflitto" | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Flusso FB: "Attenzione focalizzata" | .503** | .387** | .467** | .400** | .333** | .396** | .350** |
| Flusso FB: "Godimento" | .270** | .299** | .224** | .239** | .140** | .214** | .122* |
| Flusso FB: "Curiosità" | .398** | .339** | .369** | .355** | .268** | .267** | .226** |
| Flusso FB: "Telepresence" | .704** | .505** | .577** | .557** | .463** | .651** | .542** |
| Flusso FB: "Time-Distortion" | .509** | .435** | .420** | .374** | .456** | .290** | .364** |
| Flusso FB | .660** | ||||||
| Iscrizione FB (mesi) | .126** | ||||||
| FB visite giornaliere (volte) | .251** | ||||||
| FB usa la durata giornaliera (minuti) | .304** | ||||||
| FIS | .513** |
N = 398; BFAS = Scala di dipendenza da Bergen su Facebook; FB = Facebook; FIS = Facebook Intensity Scale.
* p <05
** p <.01.
I load factor della matrice dei componenti ruotati dell'EFA mostrano che i sei elementi FAD e due dei tre elementi della "telepresenza" sottoscala caricati tutti sul fattore 1 (load factor: articoli FAD: Item 1: .641, Item 2: .671, Elemento 3: .704, Elemento 4: .667, Elemento 5: .795, Elemento 6: .694; Elementi del flusso di Facebook: Elemento 8: .693, Elemento 9: .775).
Entrambi i modelli di moderazione si sono rivelati statisticamente significativi. Nel modello 1, R2 = .555, F (5,392) = 54.677, p <001, l'interazione significativa tra l'intensità di utilizzo di Facebook (operazionalizzata da FIS) e il flusso di Facebook, b = .231, SE = .030, IC 95% [.173 ;. 290], t = 7.763, p <.001, ha rivelato che la relazione tra il flusso di Facebook e il FAD era moderata dall'intensità dell'uso di Facebook. Secondo i semplici test sulle pendenze, il legame positivo tra il flusso di Facebook e il FAD è stato confermato allo stesso modo per i livelli di intensità di utilizzo di Facebook basso, medio e alto. Questo collegamento era abbastanza forte per i partecipanti che esprimevano un alto livello di intensità di utilizzo di Facebook (una DS sopra la media = 1.000), b = .768, SE = .066, IC 95% [.639; .897], t = 11.698, p <.001, ma era più debole per i partecipanti che hanno espresso un livello medio di intensità di utilizzo di Facebook (media = 0), b = .536, SE = .058, IC 95% [.423; .650], t = 9.287, p <.001, e notevolmente più debole per quei partecipanti con un basso livello di intensità di utilizzo di Facebook (una DS sotto la media = -1.000), b = .305, SE = .064, IC 95% [.178; .431], t = 4.738, p <.001 (vedi Fig 2, parte a).
un. Effetto moderatore dell'intensità di utilizzo di Facebook (reso operativo da Facebook Intensity Scale) sul flusso di Facebook al FAD; b. Effetto moderatore dell'intensità dell'uso di Facebook (reso operativo dall'indice composito che include la durata dell'appartenenza a Facebook, frequenza dell'uso quotidiano di Facebook, durata dell'uso quotidiano di Facebook e Facebook Intensity Scale) sul flusso di Facebook al FAD.
Fig 2 (parte b) presenta il modello 2, R2 = 566, F (5,392) = 54.786, p <001. Come rivelato dalla significativa interazione tra l'intensità di utilizzo di Facebook (operazionalizzata dall'indice composito) e il flusso di Facebook, b = .345, SE = .053, IC 95% [.241; .449], t = 6.506, p <.001 , il rapporto tra il flusso di Facebook e il FAD è stato moderato dall'intensità dell'uso di Facebook. Ancora una volta, i semplici test delle pendenze hanno mostrato che il legame positivo tra il flusso di Facebook e il FAD è stato confermato allo stesso modo per livelli bassi, medi e alti di intensità di utilizzo di Facebook. Era abbastanza forte per i partecipanti che esprimevano un alto livello di intensità di utilizzo di Facebook (una DS sopra la media = .622), b = .728, SE = .059, IC 95% [.612; .843], t = 12.347, p <.001, ma era più debole per i partecipanti che hanno espresso un livello medio di intensità di utilizzo di Facebook (media = 0), b = .513, SE = .048, IC 95% [.419; .607], t = 10.711, p <.001, e notevolmente più debole per quei partecipanti con un basso livello di intensità di utilizzo di Facebook (una DS sotto la media = -.622), b = .298, SE = .057, IC 95% [.185; .411] , t = 5.196, p <001 (vedere Fig 2, parte b).
Discussione
Il presente studio ha studiato il collegamento tra il flusso sperimentato su SNS Facebook e FAD. In linea con precedenti studi che hanno descritto l'esperienza di flusso e l'uso di mezzi di dipendenza per essere positivamente correlati [15, 18, 19], i risultati attuali hanno rivelato un'associazione positiva significativa tra il flusso di Facebook e il FAD (confermando l'ipotesi 1). Si noti che il collegamento era considerevolmente forte poiché la varianza comune tra entrambe le variabili era 43.6%. Inoltre, ogni sottoscrizione del flusso di Facebook era significativamente correlata positivamente al FAD. Tuttavia, in contrasto con le nostre aspettative che si basavano su risultati precedenti (ad esempio, [18]), il godimento delle sottoscale e la distorsione temporale del flusso di Facebook non hanno mostrato il legame più forte con il FAD. Il collegamento con la scala "godimento" era il più debole tra le cinque sottoscale del flusso (contraddicendo l'ipotesi 2). In confronto, la più alta correlazione è emersa tra FAD e sottoscala "telepresence" (dimensione dell'effetto delle differenze di correlazione Cohen's q varia da .31 a .60; cf., [32]). In particolare la voce FAD "ritiro" era strettamente legata a questa sottoscala. Inoltre, tutti e sei gli elementi che valutano il FAD sono caricati sullo stesso fattore di due elementi della scala "telepresence".
La sottoscala "telepresence" misura la sensazione di immergersi in un mondo creato da Facebook [21]. Mentre i due elementi di questa sottoscala (Articolo 8 "Facebook crea un nuovo mondo per me, e questo mondo scompare improvvisamente quando smetto di navigare", Item 9 "Durante l'utilizzo di Facebook, il mondo generato dai siti che visito è più reale per me rispetto al mondo reale "), che ha caricato sullo stesso fattore degli articoli FAD, inclusa l'immersione in un nuovo mondo nella formulazione, questo non era il caso per il terzo elemento (Articolo 7" L'uso di Facebook mi fa spesso dimenticare dove sono e cosa succede attualmente intorno a me "), che ha caricato su un altro fattore. La ricerca precedente ha identificato la telepresenza come uno dei principali fattori che causano il flusso sperimentato nell'ambiente online [33]. Più immagini realistiche includono l'ambiente online appropriato, più gli utenti sono immersi in essa [34, 35]. I membri di Facebook caricano quotidianamente milioni di foto private per condividere le loro esperienze con i loro amici online e coinvolgerli nella loro vita [22, 23]. Pertanto, contribuiscono allo sviluppo permanente del mondo di Facebook, che apre ai suoi membri diversi modi di interazione (sociale). Alcuni membri di Facebook, in particolare quelli che hanno un punteggio elevato sulla depressione e sui sintomi dell'ansia, perseguono questa interazione per fuggire dai problemi quotidiani e per suscitare esperienze positive spesso non in linea [6]. Inoltre, si dovrebbe considerare che una ricerca precedente ha riportato un'associazione positiva tra narcisismo e FAD [2]. Gli individui ricchi di narcisismo, che sono caratterizzati da un senso inflazionato di diritto e convinzione della propria grandiosità, cercano in genere intensamente attenzione e ammirazione. Quando non sono in grado di ottenere questo feedback positivo, o percepiscono informazioni che contraddicono la loro auto-visione gonfiata, la loro autostima soffre [36, 37]. Quindi, si può ipotizzare che le persone narcisistiche preferiscano anche sfuggire ai problemi quotidiani usando eccessivamente Facebook, per cui la probabilità di ottenere molti feedback positivi, ad esempio "Mi piace" o commenti positivi, da un vasto pubblico in un breve periodo di tempo è spesso notevolmente superiore a quello che è il caso di interazione nel mondo offline ".
Considerando i nostri risultati attuali, queste persone potrebbero essere particolarmente a rischio di sviluppare la FAD. Quando l'immersione nel mondo di Facebook provoca un'intensa ricompensa intrinseca, la probabilità che Facebook venga impiegata aumenta in modo eccessivo. Tuttavia, secondo le scoperte attuali che hanno confermato la nostra ipotesi 3, l'intensità di utilizzo di Facebook, valutata sia dalla FIS che dall'indice composito, modera positivamente la relazione tra il flusso di Facebook e il FAD. Soprattutto i membri che utilizzano intensamente Facebook, cioè visitano spesso, trascorrono molto tempo, integrano l'uso di Facebook nella loro vita quotidiana e sviluppano una connessione emotiva ad esso, sembrano sperimentare alti valori del flusso di Facebook e sono particolarmente inclini a FAD . Si può ipotizzare che un fattore di rischio aggiuntivo per lo sviluppo di FAD si verifichi quando la sovrapposizione tra le relazioni offline e online è ridotta e la quantità di relazioni online supera di gran lunga quella delle relazioni offline. Questa costellazione contribuisce allo sviluppo di un forte attaccamento emotivo a Facebook [38], che dovrebbe aumentare l'impatto della telepresenza del mondo online sull'individuo. Nel caso estremo, l'immersione nel mondo online potrebbe diventare così intensa che l'individuo interessato non può più riconoscere la differenza tra il mondo online e quello offline. Considerando lo stretto legame tra stili di attaccamento e uso di social media avvincente riportato in studi recenti [11, 12], la conclusione è giustificata dal fatto che il rischio di sviluppare un forte attaccamento a Facebook è particolarmente alto per i membri di Facebook con uno stile di attaccamento ansioso, che spesso impiegano un uso eccessivo dei social media per soddisfare il loro bisogno di approvazione e feedback positivo. Al contrario, gli utenti di Facebook che mostrano uno stile di attaccamento sicuro potrebbero essere meno inclini a questo rischio.
I risultati attuali sono di particolare importanza perché rivelano che il flusso di Facebook in generale e la telepresenza sperimentata su Facebook in particolare potrebbero contribuire allo sviluppo e al mantenimento del FAD. Le indicazioni FAD si sono verificate in 3.8% (punteggio monothetic) in 7.8% (punteggio politetico) del nostro campione, che a causa della sua maggiore età e range di occupazione (70.6% non studenti) è più rappresentativo della popolazione generale rispetto ai campioni di studi precedenti su FAD, che comprendeva per lo più solo studenti universitari (ad esempio, [2, 4, 7, 27, 28]). Considerando i tassi delle indicazioni FAD e la rappresentatività relativamente elevata del campione attuale, la conclusione è giustificata che il FAD non costituisce più un fenomeno marginale trascurabile. Pertanto, potrebbe essere efficace applicare le scoperte attuali sui programmi di intervento contro l'uso di mezzi di dipendenza. Un suggerimento sarebbe quello di enfatizzare la desiderabilità di regolare consapevolmente l'intensità d'uso di Facebook, ad esempio impostando limiti di tempo chiari per l'uso quotidiano. Inoltre, in precedenti studi su videogiochi avvincenti e sull'uso generalizzato di Internet problematico [18, 39], è stato suggerito di distribuire una sveglia o di includere messaggi "pop-up" per regolare il tempo di utilizzo. È probabile che queste procedure siano di supporto nella prevenzione dell'uso eccessivo di Facebook che aumenta la vulnerabilità al FAD. Inoltre, è importante sensibilizzare sul fatto che il mondo di Facebook, anche se impiegato per rimanere in contatto con amici e familiari non in linea, rimane ancora uno spazio virtuale e che la fuga nel mondo online non contribuisce per lo più a risolvere i problemi disconnesso. Al contrario, l'uso eccessivo di Facebook può contribuire all'aggravamento dei problemi esistenti o portare all'emergere di nuovi problemi. Ad esempio, 11.1% del campione corrente indica di utilizzare Facebook al punto che ha avuto un impatto negativo sul lavoro / sugli studi ("conflitto" 6 elemento FAD).
Sebbene lo studio attuale abbia molte risorse e possa contribuire a migliorare i programmi di intervento sull'uso di media addictive, alcuni dei suoi limiti sono degni di nota. Il punto debole più importante è la sua progettazione trasversale che consente solo conclusioni limitate in relazione alla causalità [40]. Sebbene sia abbastanza plausibile che il flusso di Facebook causi FAD (e non viceversa) e che l'influenza moderatrice dell'intensità di utilizzo di Facebook corrisponda a una tale struttura causale, questo ragionamento è ipotetico. Pertanto, consigliamo vivamente ai futuri ricercatori di prendere in considerazione il collegamento tra il flusso di Facebook e la FAD mediante progetti prospettici longitudinali e ricerche sperimentali.
Inoltre, la composizione di genere (73.6% femminile) del nostro campione limita la generalizzazione dei risultati attuali. Per affrontare questa limitazione, abbiamo controllato per il genere variabile nelle nostre analisi statistiche. Tuttavia, è auspicabile replicare i risultati attuali in un campione con un rapporto di genere uguale per consentire conclusioni più generalizzabili.
Inoltre, si dovrebbe considerare che i partecipanti allo studio corrente sono stati reclutati dagli inviti di partecipazione visualizzati su diversi SNS online. Pertanto, non si può escludere che più un utente era attivo sulla piattaforma online appropriata, maggiore era la probabilità che questo utente venisse a conoscenza dell'invito e risposto all'offerta di partecipazione. Inoltre, a causa della natura volontaria della partecipazione, potrebbe essere che in particolare le persone, che erano già interessate alla ricerca online sulle SNS, abbiano risposto al sondaggio online. Questo potenziale pregiudizio selettivo limita la generalizzabilità dei risultati attuali. È probabile che gli utenti regolari di SNS abbiano partecipato più frequentemente allo studio rispetto agli utenti non frequenti. Questo errore, che è comune in molti studi online, potrebbe comportare una restrizione di intervallo del campione in termini di quantità di SNS utilizzati. Sebbene una tale limitazione di portata possa aver ridotto l'entità delle correlazioni che coinvolgono il flusso di Facebook e il FAD, è improbabile che abbia minacciato la validità delle attuali analisi statistiche. Le prove di ipotesi si sono dimostrate significative indicando che le potenziali restrizioni di intervallo non hanno ridotto sensibilmente la sensibilità dei test statistici effettuati. Inoltre, è probabile che la domanda di ricerca specifica dello studio non abbia influenzato la decisione di partecipare allo studio perché non è stata rivelata in anticipo ai partecipanti.
Per riassumere, il presente studio rivela una stretta interazione positiva tra il flusso di Facebook e FAD. In particolare, la telepresenza del mondo di Facebook, che è una caratteristica importante del flusso di Facebook, sembra migliorare la vulnerabilità individuale a sviluppare il FAD. L'interazione tra il flusso di Facebook e la FAD dovrebbe essere ulteriormente studiata per comprendere meglio il rischio dello sviluppo della FAD e il ruolo dei fattori protettivi contro di essa.
Informazioni di supporto
File S1
Set di dati utilizzato per le analisi nel presente studio.
(SAV)
Dichiarazione di finanziamento
Questo studio è stato sostenuto da Alexander von Humboldt Professorship assegnato a Jürgen Margraf dalla Fondazione Alexander von Humboldt. Inoltre, riconosciamo il sostegno dei fondi di pubblicazione Open Access della Ruhr-Universität Bochum assegnati a Julia Brailovskaia. I finanziatori non hanno avuto alcun ruolo nella progettazione dello studio, nella raccolta e analisi dei dati, nella decisione di pubblicare o nella preparazione del manoscritto.
Disponibilità dei dati
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Riferimenti
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