Front Psychol。 2018 Aug 13; 9：1444。 doi：10.3389 / fpsyg.2018.01444
エイデTA1, アーレスタドSH2, アンドレアセンCS3, ビルダーRM4, パルセンS2.
抽象
スマートフォンの過剰な使用は、個人と環境に多くの悪影響をもたらします。 スマートフォンの過剰な使用といくつかの行動中毒との間にはいくつかの類似点が見られ、継続的な使用は中毒に含まれるいくつかの特徴の1つを構成します。 スマートフォンの使用量の分布の極端な上限では、スマートフォンの制限により個人に悪影響を及ぼす可能性があります。 これらの悪影響は、伝統的に物質関連の嗜癖に関連した禁断症状と見なすことができます。 この時宜を得た問題に取り組むために、本研究は、スマートフォン制限の72 h中の、スマートフォン撤退スケール（SWS）、見逃しスケールの恐怖（FoMOS）、および正および負の影響スケジュール（PANAS）のスコアを調べた。 127-72.4歳の18参加者（48％女性）のサンプル（M = 25.0、 SD = 4.5）は、無作為に2つの条件のうちの1つに割り当てられました：制限条件（実験群、 n = 67）または制御条件（制御グループ） n = 60） 制限期間中、参加者は1日に3回、上記の評価を完了しました。 結果は、制限条件に割り当てられた参加者の方が対照条件に割り当てられた参加者よりもSWSとFoMOSで有意に高いスコアを示した。 全体的な結果は、スマートフォンの制限が禁断症状を引き起こす可能性があることを示唆しています。
キーワード： FoMO; PANAS; 行動中毒; 実験的研究; 制限; スマートフォン; 撤退
PMID：30150959
PMCID： PMC6099124
DOI： 10.3389 / fpsyg.2018.01444
概要
過去10年間で、最新のモバイルテクノロジーの人気が高まり、より高度になりました。 最新技術（スマートフォンなど）には、ユーザーが常時接続し、ソーシャルネットワーキングサイト（SNS）からのリアルタイムデータの途切れないフローにアクセスできるようにするいくつかのマルチメディア機能が含まれています。 バルデラマ、2014; Chóliz他、2016）。 その結果、スマートフォンは人々の生活の重要な要素になり、73％はスマートフォンを置き忘れるとパニックを感じると報告し、58％は少なくとも1時間に1回チェックすることを報告しています（Lookout、2012).
過度で問題のあるスマートフォンの使用。（行動）中毒とも呼ばれます（アンドレアッセン他、2013; Billieux et al。、2015a）、潜在的に有害な影響があります（ Elhai et al。、2017、系統的レビュー用）。 調査によると、過剰使用は個人とその周囲の両方に望ましくない結果をもたらす可能性があり、公衆衛生に重大な懸念がある可能性があります（トセル他、2015; van Deursen et al。、2015）。 一部の研究では、スマートフォンの過剰な使用が筋骨格障害を引き起こす可能性があることが示されています（イナル他、2015; Xieら、2016）、学業成績が悪い（レップら、2014）、不安とうつ病（Demirci et al。、2015; Elhai et al。、2016）と同様に睡眠の質が悪い（Chang et al。、2015）。 行動中毒という用語は、本質的に関連する非化学的または非物質的な中毒を指し、 グリフィス（1996） 多くの場合、非物質使用中毒と呼ばれていました。 スマートフォン中毒は、行動中毒のサブカテゴリーとして浮上しています。 中毒のコンポーネントモデルによると グリフィス（2005） それは、顕著性、気分変化、寛容性、禁断症状、対立、および再発を含む6つの要素によって特徴付けられることを示唆した。 これらのコンポーネントは、物質使用に関連する中毒と行動中毒の両方に共通であると想定されていました。 の 禁断症状 コンポーネントは、特定の活動の中断の結果として発生する不快な心理的および生理学的効果を指します。 支配的な離脱効果は、心理的および生理学的結果の点で個人ごとに異なる場合があります。 心理的離脱症状には、不機嫌、いらいら、不安などの影響がありますが、生理的離脱症状には、汗、吐き気、不眠、頭痛などが含まれます。 心理的禁断症状は、物質使用中毒で十分に実証されている効果です（オーフォード、2001）、そして現在、病的ギャンブルなどの行動中毒の離脱症状が存在することを示唆する証拠が増えています（グリフィス、2004).
これまでのところ、スマートフォンへのアクセスを制限する効果に焦点を当てた研究の数は限られています。 ある研究では、制限により参加者が時間の経過とともに著しく不安になることが明らかになりました（Cheever他、2014）。 ただし、この効果は、スマートフォンのヘビーユーザーまたは中程度のユーザー（Cheever他、2014）。 別の研究では、スマートフォンの着信に応答できないことが、心拍数と血圧の上昇、ならびに不安と不快感の原因になることが判明しました（クレイトンら、2015）。 他のいくつかの研究では、さまざまなデザインを通じてスマートフォンの制限と潜在的な中毒を調査しています（Sapacz et al。、2016; キューティーノとニース、2017; van den Eijnden et al。、2017）。 これらの調査結果は、人々の携帯電話へのアクセスが制限されている場合、離脱症状が発生する可能性があることを示唆しています。 スマートフォンの制限の撤回の症状を説明する現象は、見逃す恐れ（FoMO）です。これは、他の人が持っている楽しい体験に参加したり共有したりすることから除外されるという突出した懸念を示しています（Przybylski et al。、2013）。 オンラインでの参加は、FoMOの高い個人がこれらのソーシャルメディアチャネルに引き寄せられる可能性がある友人やイベントに関する情報にすぐにアクセスできるため、特に魅力的です。 さらに、これらのチャネルへのアクセスが制限されると、離脱に関連する症状が引き起こされる可能性があります。 いくつかの研究は、FoMOと継続的な過剰なスマートフォンの使用との間に正の関連があることを証明しています（ローゼンら、2013a,b; レップら、2014; クレイトンら、2015; Elhai et al。、2016; フスター他、2017）。 これに合わせて、スマートフォンの過剰使用に関する研究が増えており、オンラインソーシャルメディアの常習的な使用と強く関連していることが示されています（アンドレアッセン他、2013, 2016; サレハンとネガバン、2013; フスター他、2017; Lopez-Fernandez et al。、2017）。 サイズや携帯性などのスマートフォンの特性により、刺激に関連する複数の強化ペアリングが促進され、中毒性の行動パターンが急速に刺激される可能性があります。 テクノロジーへの中毒に関しては、メディア自体に依存しているのか、メディアが単に他の中毒の促進者であるのか、という観点があります。 この問題に関する主な見解は3つあります。（1）1つはメディア自体に依存している可能性があります。 （2）メディアを介してのみアクセス可能なさまざまなタイプのコンテンツへのアクセスを許可するため、メディアに依存する可能性があります。 （3）1つは、メディア自体ではなく、メディアがアクセス可能にするコンテンツにのみ依存しています。 ヤング（1998） コンテンツがないとコンテンツにアクセスできないという事実のために、メディアが中毒を引き起こすものであると主張する一方で、 グリフィスら （2016） 媒体自体は中毒性がないが、媒体は中毒を促進するプラットフォーム/ソースとして使用されると主張しています。 それにもかかわらず、ケーススタディからのいくつかの発見は、少数の個人がインターネット自体にはまっているように見えることを示しています。 これらの個人は、多くの場合、インターネットを介してのみアクセス可能なチャットルームやアクティビティにインターネットを使用します（Griffithsら、2016）。 この議論は、ソーシャルメディアやSNSに夢中になっていると思われる人々を説明するためにも使用されています（クスとグリフィス、2011; Griffithsら、2014）。 さらに、過剰または問題のあるスマートフォンの使用、嗜癖（Billieux et al。、2015b）。 この議論とは無関係に、スマートフォンの過剰な使用と行動中毒との間に類似点があり、関心を制限した場合の潜在的な離脱症状の調査を行います。
禁断症状を検討する場合、生理学は物質使用に関連する嗜癖により特異的です（シフマンとジャルビック、1976; グリフィス、1996, 2005; エッター、2005）、行動中毒の離脱症状は通常、主に心理的症状で構成されます（グリフィス、1996, 2005; アラビ他、2012; 2014、Parlak and Eckhardt）。 いくつかの研究は、さまざまな行動中毒に苦しむ人々の制限期間中の個々の経験を調査するための手段として、不安尺度と関連する負の効果を使用していますPrzybylski et al。、2013; Cheever他、2014; クレイトンら、2015）。 ただし、行動中毒の離脱に関する研究はほとんどありません（Starcevic、2016).
薬物中毒の禁断症状の研究では、症状の発現に関して一時的な傾向があることが示されています。 行動中毒における離脱症状の問題はまだ十分に研究されていないため、これらの効果に関する知識は非常に有用です。 シフマンとジャルビック（1976） 一定期間タバコを控えた喫煙者を研究した。 結果は、症状がU字型の機能を持ち、それにより症状が制限期間の最初と最後に向かってより顕著になったことを示しました。 ただし、アルコールの禁断症状に関する研究では、症状が逆U字型曲線に従うことがわかりました（売り手とカラント、1976）。 これらの発見は、禁断症状の時間的形状に関して、様々な依存症に違いがあるかもしれないことを示しています。 加えて、 ヒューズ他 （2004） 系統的文献レビューを実施し、喫煙者を調査したところ、再発のほとんどが最初の8日以内に発生したことがわかりました。 したがって、制限期間の最初の週により大きな臨床的焦点を置くべきであると主張することができます（Hughesら、2004）。 離脱と行動中毒におけるその一時的な発達に関する研究はほとんどありません。
このような背景に対して、我々は、スマートフォンの制限の72 hを制限なしの制御条件と比較する実験を設計しました。 実験条件の参加者は、条件の主な影響を反映して、コントロール（H1）と比較して、スマートフォンの離脱症状、見逃しの恐怖、および否定的な気分で有意に高いスコアを獲得すると仮定しました。 また、時間の主な影響を反映して、登録期間の初めの方が後の方（H2）よりも負の症状が大きくなると予想しました。 最後に、対照条件（H3）よりも実験の方が経時的な離脱症状の大幅な低下が予想されました。これは、有意な双方向相互作用（条件×時間）効果によって反映されます。
材料と方法
一般
サンプルには、127の参加者、72.4％の女性（n = 92）および27.6％男性（n = 35）。 すべての参加者は18歳から48歳までで、平均年齢は25歳（SD = 4.5）。 全体で、79.5％（n = 101）は、ベルゲンの高等教育に通うフルタイムの学生でした。
インストゥルメンツ
人口統計
参加者は、年齢、性別、関係の状態、学生の状態に関する項目を完了するように求められました。
スマートフォンの頻度と使用項目
アンケートは5つの項目で構成され、参加者はスマートフォンの使用頻度、期間、特性（「毎日スマートフォンを使用していますか？」など）について自分自身を評価しました。 アンケートは付録Aに再現されています。
スマートフォン撤退スケール（SWS）
この尺度は、スマートフォンの制限に関連した禁断症状の程度を測定するための研究に含まれていました。 スマートフォン回収スケール（SWS）は、タバコ回収スケール（CWS; エッター、2005）。 タバコの禁断症状は物質に関するものですが、タバコの禁断症状と行動中毒に関連した禁断症状の間にはかなりの重複があります（アメリカ精神医学会、2013）。 CWSはもともと、6つのサブスケール（うつ-不安、渇望、過敏性-イライラ、集中力、食欲-体重増加、および不眠症）に分割された21項目で構成されていましたが、本研究では、食欲-体重増加および不眠症のサブスケールはそうではありませんでしたスマートフォンの撤退との関連性が低いと思われるため、含まれています。 タバコの使用に特有の渇望サブスケールの4つの項目は、スマートフォンの使用中止に関連するように変更されました。 さらに、一般から特定の状態への質問を表現することで、スケールを特性から状態形式に変更しました（たとえば、「現時点で考えることができるのは私のスマートフォンだけです」。補足資料を参照してください。アイテムの完全なリスト）。 変更されたスケールは、15から5ポイントのリッカートスケール（1完全に反対）から5（完全に同意する）。 複合スコアは、すべての15アイテムの合計スコアに基づいて計算されました。 SWSのCronbachのアルファは、0.88から0.92の範囲で、測定された9回すべてにわたって非常に良好であることが示されました。
ポジティブおよびネガティブな影響スケジュール（PANAS）
ポジティブおよびネガティブな影響スケジュール（PANAS）（Watsonら、1988）は自己報告ムードを測定するために使用され、20アイテム、ポジティブな影響スケジュール（PA）に関連する10アイテム、およびネガティブな影響スケジュール（NA）に関連する10アイテムで構成されます。 これらの項目は、次のようなさまざまな感情状態を表します 敵対する および 興奮した。 参加者は、各項目を（から5段階のリッカート尺度で採点しました。ごくわずかまたはまったくない）から5（非常に）、現在の状態に基づきます。 本研究では、PA（0.87–0.92）とNA（0.77–0.85）の両方のサブスケールに対するCronbachのアルファ信頼性は、9回の測定で良好から優れていることが示されました。
ミッシングアウトスケールの恐怖（FoMOS）
ミッシングアウトスケールの恐怖（FoMOS）（Przybylski et al。、2013）FoMOの自己申告の尺度として使用されました。 ただし、現在の研究では、一般から特定の現在の状態への質問を表現することにより、尺度を状態測定に適合させました。 スケールは、10の5ポイントのリッカートスケールで評価された1アイテムで構成されています（たとえば、「他の人が私よりもやりがいのある体験をしているのが怖い」）私には全く当てはまらない）から5（私に非常に真実）。 FoMOSは、0.80から0.87までのアルファ信頼性で、9回の測定にわたって良好な内部一貫性を実証しました。
スマートフォンの使用を特徴付けるために使用された措置は1回実施されましたが、回収期間に関連する一連の体重計は、制限期間中に9間隔で完了しました。 これらの出金関連のスケールは、従属変数で構成されていました。 時間は各参加者の反復測定（9回）を表し、個人内の変動の調査を可能にしました。 制限または制御を表す条件。
手順
参加者は、Facebookでの広告および個人的な訴求により募集されました。 毎日1時間以上スマートフォンを使用しなかった参加者は除外されました。 この調査は、10月の2016から2月の2017までの期間に10週末にわたって行われました。 各参加者には一意のIDが割り当てられ、オンラインランダマイザー計算機によって制限条件または制御条件にランダム化されました（Urbaniak and Plous、2015).
実験的な週末の前の月曜日（金曜日から月曜日。 フィギュア Figure11）参加者は、Webベースの調査（人口統計およびスマートフォンの使用）へのリンクを含む電子メールを受け取りました。 含めると、すべての参加者に一意の連続的に割り当てられたID番号が与えられ、制限条件または制御条件にランダムに分割されました（参照 フィギュア Figure22）。 金曜日、制限された条件に割り当てられた人（実験グループ; n = 67）スマートフォンの電源をオフにして渡すように指示されました。週末にかけて、スマートフォンは安全な鍵のかかったキャビネットに入れられました。 制御条件（制御グループ; n = 60）スマートフォンを通常どおり保持および使用することが許可されました。 制限期間（72 h）の間、参加者は、最初の実験日に受け取ったパンフレットで1日3回、関連するアンケート（SWS、FoMOS、およびPANAS）を完了するように指示されました。 次の月曜日に、参加者は完成したアンケートを提出しました。 制限された状態の人々はスマートフォンを取り戻し、制限期間に関連する課題に関する無制限の定性的質問に答えました。 すべての参加者は、研究に参加したことに対する500 NOKの報酬を受け取りました。 調査への参加の主な動機を確保するために、金額は事前に開示されていません。
実験計画を示す進行モデル。
倫理
この研究はヘルシンキ宣言に従って実施され、ノルウェーデータ保護局（プロジェクト番号49769）によって承認され、倫理委員会はノルウェー研究データセンターのBelinda Gloppen Helleから構成されました。 すべての参加者は、一般成人（少なくとも18歳）から募集され、全員が電子インフォームドコンセントを行いました。
データ解析
線形混合モデル分析が適用され、分散および共分散パラメーターの不偏推定値が生成されるため、制限付き最尤アプローチが使用されました。 ランダム切片がモデルに含まれていました（ハービル、1977; Westら、2014）。 分析では、被験者間要因は、スマートフォンの離脱（SWSスコアから決定）、見逃しの恐れ（FoMOSスコアから決定）に関して、制限状態と制御状態の個人間の潜在的な差を反映していました。ポジティブ/ネガティブな影響（PANASスコアから決定）。 電力分析では、含まれる参加者の数は、固定要素の効果サイズが中程度で、0.80の反復測定値間の予想される相関係数の場合、0.5の電力に対して十分であることが示されました（Hedeker et al。、1999）。 すべての分析は、SPSSバージョン23を使用して実施されました。
制限期間中に完了したSWSスケールのアイテムでは、不足データが合計の4.4％を占めていました。 FoMOアイテムには4.2％、PAスケールには4.5％、NAスケールには4.2％のデータがありません。 ただし、線形混合モデル分析アプローチにより、時点が欠落しているユニットの使用可能なデータを使用できます。
結果
データセットは、TEへのリクエストに応じて利用可能になります。
記述的
スマートフォンの使用量は、実験的な週末の前に測定されました。 自己申告のスマートフォン使用量の差は、グループ間で差はありませんでした（t = 1.36、 df = 125、 p = 0.177）。 見る 表 Table11 より詳細な説明。 性別分布（χ2= 0.373、 df = 1、 p = 0.541）2つの条件の間。
テーブル1
報告されたスマートフォンの使用率の平均（M）および標準偏差（SD）で、スマートフォンの制限期間中に経験した困難の割合。
| M (SD) | パーセンテージ | |
|---|---|---|
| 報告された使用 | ||
| 制限されたグループ | 2.79（0.85） | |
| 管理 | 2.62（0.56） | |
| 関連する制限期間の課題 | ||
| プロセスアプリ | 視聴者の３８%が | |
| 社会的コミュニケーション | 視聴者の３８%が | |
| アクセスできない | 視聴者の３８%が | |
| 計画 | 視聴者の３８%が | |
| 目覚まし時計 | 視聴者の３８%が | |
| 音楽/ポッドキャスト | 視聴者の３８%が | |
| ソーシャルネットワーキングアプリ | 視聴者の３８%が | |
| セキュリティ | 視聴者の３８%が | |
| 通過時間 | 視聴者の３８%が | |
実験の分析
離脱症状に対するスマートフォンの制限の影響（参照 テーブル類 Tables2,2, 、33)
テーブル2
線形混合モデルによる離脱（SWS）スコアに対するスマートフォンの制限の影響。
| Time | 見積もる | 標準誤差 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.177 | 0.071 | 2.48 * | |
| 2 | 0.133 | 0.072 | 1.85 | |
| 3 | 0.026 | 0.072 | 0.359 | |
| 4 | 0.053 | 0.071 | 0.745 | |
| 5 | -0.050 | 0.072 | -0.696 | |
| 6 | -0.011 | 0.072 | -0.150 | |
| 7 | 0.032 | 0.072 | 0.449 | |
| 8 | 0.047 | 0.071 | 0.657 | |
| 9 | ||||
| 調子 | 4.90 * | |||
| Time | 2.83 ** | |||
| 調子∗時間 | 0.226 | |||
テーブル3
時間1–9でのSWS、FoMOS、およびPANASの各条件の平均および標準偏差。
| 制限付き | 制限なし | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Time | SWS | FoMO | PA | NA | SWS | FoMO | PA | NA |
| 1 | 1.69（0.647） | 2.01（0.720） | 2.77（0.713） | 1.34（0.392） | 1.57（0.655） | 1.86（0.558） | 2.78（0.737） | 1.27（0.367） |
| 2 | 1.68（0.660） | 2.05（0.744） | 2.61（0.576） | 1.32（0.422） | 1.53（0.562） | 1.76（0.642） | 2.67（0.854） | 1.29（0.405） |
| 3 | 1.57（0.561） | 1.88（0.793） | 2.63（0.719） | 1.32（0.394） | 1.40（0.552） | 1.75（0.624） | 2.79（0.829） | 1.26（0.389） |
| 4 | 1.60（0.650） | 1.93（0.754） | 2.61（0.820） | 1.34（0.471） | 1.44（0.556） | 1.77（0.631） | 2.73（0.791） | 1.20（0.287） |
| 5 | 1.57（0.683） | 1.87（0.660） | 2.53（0.699） | 1.27（0.382） | 1.32（0.395） | 1.68（0.597） | 2.63（0.775） | 1.18（0.282） |
| 6 | 1.54（0.536） | 1.81（0.695） | 2.47（0.852） | 1.27（0.421） | 1.37（0.420） | 1.59（0.555） | 2.71（0.856） | 1.24（0.360） |
| 7 | 1.62（0.576） | 1.86（0.623） | 2.30（0.749） | 1.33（0.387） | 1.41（0.528） | 1.64（0.517） | 2.60（0.743） | 1.25（0.335） |
| 8 | 1.65（0.676） | 1.85（0.682） | 2.43（0.695） | 1.31（0.388） | 1.43（0.461） | 1.60（0.586） | 2.57（0.775） | 1.21（0.352） |
| 9 | 1.53（0.536） | 1.74（0.573） | 2.57（0.665） | 1.21（0.370） | 1.36（0.506） | 1.62（0.573） | 2.64（0.787） | 1.19（0.351） |
SWSには、状態の統計的に有意な主効果がありましたが、 F（1,124.97）= 4.90、 p <0.05、および時間、 F（8,951.19）= 2.83、 p 合計スコアで<0.005。 状態と時間の間の交互作用効果は統計的に有意ではありませんでした、 F（8,951.19）= 0.226、 p = 0.986（フィギュア Figure33）。 具体的には、Time 1は、Time 9（t = 2.48、 p <0.05）これは基準時間を表しています。
制限条件および制御条件のスマートフォン離脱スケール（SWS）の平均スコア。 エラーバーは、各値の標準誤差平均を表します。 ∗p 状態の主な効果については<0.05、 †p 時間の主な効果については<0.05、および ∫p 時間0.05と比較して時間1の<9。
スマートフォンの制限が行方不明の恐怖に与える影響（ テーブル類 Tables3,3, 、44)
テーブル4
線形混合モデルによる失missingの恐れ（FoMOS）スコアに対するスマートフォンの制限の影響。
| Time | 見積もる | 標準誤差 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.239 | 0.064 | 3.72 **** | |
| 2 | 0.149 | 0.065 | 2.28 * | |
| 3 | 0.114 | 0.065 | 1.75 | |
| 4 | 0.140 | 0.064 | 2.18 * | |
| 5 | 0.072 | 0.065 | 1.11 | |
| 6 | -0.021 | 0.065 | -0.328 | |
| 7 | 0.018 | 0.065 | 0.280 | |
| 8 | -0.026 | 0.064 | -0.407 | |
| 9 | ||||
| 調子 | 3.99 * | |||
| Time | 8.17 **** | |||
| 調子∗時間 | 0.652 | |||
状態の統計的に有意な主効果がありましたが、 F（1,124.81）= 3.99、 p <0.05、および時間、 F（8,952.40）= 8.17、 p FoMOSの合計スコアで<0.001。 状態と時間の間の交互作用効果は統計的に有意ではありませんでした、 F（8,952.40）= 0.652、 p = 0.734（フィギュア Figure44）。 さらに、時間1（t = 3.72、 p <0.001）、時間2（t = 2.28、 p <0.05）、および時間4（t = 2.18、 p <0.05）は、参照時間（時間9）と比較して統計的に有意に高いFoMOSスコアを示しました。
制限された人のミッシングアウトの恐怖（FOMO）スケールの平均スコア（n = 67）および制御（n = 60）条件。 エラーバーは、各値の標準誤差平均を表します。 ∗p 状態の主な効果については<0.05、 †p 時間の影響についてはtextitp <0.05、 ∫p 時間0.05と比較して時間2および時間4で<9、および ∫p 時間0.001と比較した時間1の<9。
肯定的および否定的な影響に対するスマートフォンの制限の影響（参照 テーブル類 Tables3,3, 、55)
テーブル5
線形混合モデルによる肯定的な影響（PANAS）スコアに対するスマートフォンの制限の影響。
| Time | 見積もる | 標準誤差 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.190 | 0.109 | 1.75 | |
| 2 | 0.101 | 0.111 | 0.914 | |
| 3 | 0.181 | 0.111 | 1.64 | |
| 4 | 0.045 | 0.110 | 0.405 | |
| 5 | 0.131 | 0.110 | 1.19 | |
| 6 | 0.002 | 0.110 | 0.015 | |
| 7 | 0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 8 | -0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 9 | ||||
| 調子 | 1.89 | |||
| Time | 3.72 **** | |||
| 調子∗時間 | 0.865 | |||
状態に統計的に有意な主効果はありませんでしたが、 F（1,125.15）= 1.89、 p = PAの0.171。 ただし、分析により、時間に対して統計的に有意な主効果が明らかになり、 F（8,951.23）= 3.72、 p <0.001、PAの合計スコア。 フォローアップテストの各時点の間に有意な結果は見つかりませんでした。 PAスコアに対する状態と時間の間の交互作用効果、 F（8,951.23）= 0.865、 p = 0.546、統計的に有意ではなかった（フィギュア Figure55）。 NAスコアは、状態に対して有意な主効果はありませんでした。 F（1,124.23）= 1.73、 p = 0.191、時間も F（8,952.48）= 1.95、 p = 0.050（表 Table66）。 さらに、NAスコアに対する条件と時間の相互作用効果 F（8,952.48）= 0.730、 p = 0.665、統計的に有意ではなかった（フィギュア Figure66).
制限された（n = 67）およびコントロール（n = 60）条件。 エラーバーは、各値の標準誤差平均を表します。 †p 時間の主な効果については<0.001。
テーブル6
線形混合モデルによる否定的な影響（PANAS）スコアに対するスマートフォンの制限の影響。
| Time | 見積もる | 標準誤差 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.054 | 0.049 | 1.10 | |
| 2 | 0.069 | 0.049 | 1.40 | |
| 3 | 0.042 | 0.049 | 0.861 | |
| 4 | -0.012 | 0.049 | -0.252 | |
| 5 | -0.030 | 0.049 | -0.614 | |
| 6 | 0.028 | 0.049 | 0.570 | |
| 7 | 0.032 | 0.049 | 0.652 | |
| 8 | 0.000 | 0.049 | 0.003 | |
| 9 | ||||
| 調子 | 1.73 | |||
| Time | 1.95 * | |||
| 調子∗時間 | 0.730 | |||
制限された（の負の影響（NA）の平均スコア（n = 67）およびコントロール（n = 60）条件。 エラーバーは、各値の標準誤差平均を表します。
議論
本研究の主な目的は、禁断症状、見逃しの恐怖、およびスマートフォンの制限に関連する肯定的および否定的な影響を経時的に調査することでした。 研究デザインに基づいて、本研究は、このトピックで実施された最初の実験的研究の1つを表します。 調査結果は、仮説と以前の研究の1つと一致しており、その結果、スマートフォンの制限が、離脱とFoMOの説明された分散症状に大きく寄与していることが示されました。 ただし、制限はプラスまたはマイナスの影響とは関係ありませんでした。
制限された条件は、コントロール条件と比較してより高い平均スコアを持っていたSWSの条件の重要な主な効果がありました。 より具体的には、この証拠は、スマートフォンの制限が他の行動中毒で見られるものと同様の心理的離脱症状を引き起こすことを示しています。 また、結果は、FoMOSの状態の重要な主効果を明らかにしました。これは、時間の影響に関係なく、FoMOSスコアが制御状態と比較して制限状態で有意に高いことを示しています。 FoMOSは、離脱の社会的側面の代表である可能性があるため、この仮説を支持することができます。 これらの結果は、ソーシャルネットワークへの即時アクセスの制限から生じる可能性があり、これらの悪影響が引き起こされます。 PAの状態に有意な主効果はなかったため、PAスコアの点で制限された状態とコントロール状態の間に有意な差はありませんでした。 これは、スマートフォンからの制限がPAの減少を引き起こさないことを示します。 NAに関しては、状態に大きな主な影響はありませんでした。 この結果は、スマートフォンからの制限がNAの増加を引き起こさないことを示唆しています。 これらの調査結果は、スマートフォンとの対話が制限されている場合に個人が悪影響を受けることを示すことにより、H1に対する部分的なサポートを提供します。
SWS、FoMOS、およびPAの時間の重要な主な効果が見つかりました。これは、状態に関係なく、スコアが時間とともに大幅に異なることを示しています。 さらに、NAの時間の主な影響は重要ではありませんでした。 したがって、H2はデータによって部分的にサポートされていました。 結果変数（SWS、FoMOS、PA、およびNA）に大きな相互作用効果はなく、H3のサポートが不足しています。 その結果、本研究では、制限期間によって引き起こされるマイナスの影響に関する傾向を特定できませんでした。
スマートフォンと対話できないことによって引き起こされる報告された悪影響（SWSおよびFoMOS）は、より高いレベルのストレス（ラザロとフォークマン、1984; フォークマン、2008）いくつかの研究では、スマートフォンを使用すると、ストレスの一時的な出口が生じることが示唆されているように（Lavoie and Pychyl、2001; Thoméeet al。、2007） による研究 パテルら。 （2006） 手術前にハンドヘルドビデオゲームをプレイした子供たちは、両親だけがいた子供たちよりもストレスや不安のレベルが低いことを明らかにしました。 ハンドヘルドビデオゲームには、スマートフォンに類似したいくつかの特性があるため、現在の調査結果の解釈に関してこの比較が重要になります。 スマートフォンを介していくつかのゲームを利用できますが、ビデオゲームとスマートフォンにはいくつかの顕著な違いがあり、比較効果に制限があります。 ただし、所有している場合、スマートフォンはすべての異なるプロセスおよびソーシャルアプリですぐにアクセスできます。 若者は、さまざまなストレスの多い状況でスマートフォンの同じ負の強化効果を経験する可能性があると推測できます。 その場合、同じ種類のデバイスの制限がスマートフォンのマイナスの強化効果を制限する可能性があるとさらに主張するかもしれません。 ただし、これらは単なる推測であり、このような接続の可能性を調べるにはさらなる研究が必要です。 PANASスケールから、負の影響は自己申告のストレスと正の相関があることが証明されています（Watsonら、1988).
H1に関する調査結果の別の説明は、つながりと自己の拡張にリンクできます。 SNSの人気は最初に導入されて以来、成長を続けており、インスタントメッセージングなどの機能を組み込むように開発されています。 SNSが人気を博している理由として考えられるのは、基本的な人間のニーズにつながることができるからだと示唆されています。 SNSは、家族、友人、知人24 / 7に常時接続する方法を提供することにより、ユーザーにソーシャルサポートを提供できます。 さらに、これらのインスタントメッセージアプリケーションは、他の人の監督なしにピアが対話するためのプライベートフォーラムを提供します。 これは、ユーザーがSNSに表示するエンゲージメントが高いことを説明するのに役立ちますカーボネルとパノバ、2017; クスとグリフィス、2017）。 スマートフォンはSNSへのアクセスを容易にしているため、スマートフォンとのやり取りを制限することにより、スマートフォンによって促進される社会の側面に常に接続し、完全に関与することがより困難になります。
制限の社会的側面に関する別の非常に関連する用語は、拡張自己です。 ベルク（1988）。 自己の感覚の構築において、彼は、個人の所有物が個人のアイデンティティを反映する重要な部分を表すと主張します。 彼らの所有物が奪われると、自己の感覚が低下します。 これは否定的な感情の出現を意味します。 技術的変化の結果の1つは、オフラインの自己意識に影響を与える可能性のあるアバターなど、個人をグラフィカルな表現に拡張することです。 デジタルプラットフォームは、ややプライベートなものから、自分自身を明らかにし、投影するためのメインプラットフォームになりました。 SNSでの個人情報の共有の増加により、ユーザーは脆弱な立場に置かれる可能性があり、管理を維持または獲得するために頻繁に投稿する必要があります（トンプソンとカッププル、2008).
外出先で質問をしたり、指示を与えたり、個人情報を交換したりできないことは、SWSおよびFoMOSのスコアが高いことを説明できる可能性があります。 さらに、スマートフォンでアクセス可能なプロセスアプリに関連している可能性があります。これにより、ニュース、バスのチケット、メールなどを通じて一般社会とのやり取りが可能になります。 これは、制限された参加者によって報告されたいくつかの課題に準拠しており、ほぼ半分がソーシャルアプリと同様にプロセスアプリから制限されることの難しさを報告しました。 さらに、参加者は、計画に関連する課題と他の人への即時のアクセス不能性を報告しました。 拡張自己は、テクノロジーの使用に関する興味深い見解を提供します。 デジタル技術により、オフラインとオンラインの自己が共同で構築されます。 したがって、スマートフォンの制限など、オンラインの自己から自分を削除する個人に制限を課すと、離脱に関連する症状を引き起こす可能性があります（ベルク、1988, 2013).
この研究は、スマートフォンの制限時間の延長と、スマートフォンを物理的に取り外すことによる効果の最初の調査の1つです。 スマートフォンの制限を検討した他の研究はほとんどありませんが、さまざまなデザインがあります。 による研究 チーバー等。 （2014）、参加者は2つの条件のうちの1つにランダムに割り当てられました。1つの条件はスマートフォンで有効になり、もう1つの条件はスマートフォンを保持することを許可されましたが、研究中はオフになりました。 実験段階は75分だけ続きました。 2番目の研究では、フェスティバルでの3 hのスマートフォンの制限を調査しました（van den Eijnden et al。、2017）。 この調査では、参加者はスマートフォンを保持しなければなりませんでしたが、フライトモードにする必要があり、画面はシールで見えなくなりました。 撤退傾向については、前者が傾向を含む唯一のものです。 ただし、これは期間の違いにより、現在の研究と比較することは困難です。
強みと限界
従属変数は、スマートフォンの離脱のさまざまな関連する側面を評価するために含まれており、本研究の1つの重要な強みを表しています。 72 hの実験段階は、以前のスマートフォンの制限実験よりもかなり長く、従属変数の変動の詳細な評価が可能であり、本研究の別の資産です（Cheever他、2014; van den Eijnden et al。、2017）。 実験条件の参加者が制限期間中にスマートフォンを渡したという事実は、実験の完全性を保証しました。
制限に関しては、過剰なユーザーである個人が参加する可能性が低いと想定できるため、選択バイアスは本研究の潜在的な弱点です。 参加者は、参加したい週末を自由に選ぶこともできます。 参加者がそれに応じて週末の計画を調整できることを考えると、これは制限になる可能性があります。 いくつかの研究は、男性と女性が異なる種類のスマートフォンの使用に従事していることを示唆しているため、サンプルの女性の優勢は別の制限を表しています。 さらに、参加者が制限期間中に他の技術的なデバイス（ラップトップ、タブレットなど）でSNSを使用したことも考えられます。 したがって、これは今後の研究で管理する必要があります。 参加者はインターネットにアクセスできる他の電子機器を使用できるため、本研究は実際の制限を意味するものではないと主張できます。 しかし、今日のほとんどの人は、PC /タブレットにアクセスできない状況で携帯電話を使用してインターネットにアクセスしているため、本研究では、これらのタイプの状況に関する制限を示唆しました。 また、一部のアプリケーションは携帯電話でのみ利用可能です。 さらに、本研究の目的は、インターネットの一般的な撤退ではなく、携帯電話の撤退を具体的に調査することであったことに留意してください。 実験群が対照群と比較していくつかの離脱尺度でより高いスコアを持っていたという事実は、実際の制限が実際に発生したことを示唆しています。 スマートフォンの離脱（SWS）の測定に使用される尺度の1つは、修正されたタバコの離脱尺度でした。 SWSの内部整合性は高いものの、他の研究では使用されておらず、これは弱点と見なされる可能性があります。 さらに、スマートフォンとニコチン中毒性の根本的な違いは言及する価値があります。 さらに、離脱関連スコアのベースラインスコアの欠如は、本研究の別の制限として機能します。 最後に、制限期間の開始前のスマートフォンの使用頻度における実験グループとコントロールグループの違いは、潜在的に制限となる可能性があることに注意する必要があります。
含意
行動中毒の観点から、この調査結果は、過剰なスマートフォンの使用が中毒の要素を具体化していることを示す一連の証拠を補完しています。 本研究からの知見は、制限後の負の効果など、中毒分野のこの部分に関する知識と理解の拡大を支援します。 これらの結果は、過度の使用に対して脆弱な行動の撤回に関連する効果に焦点を当てています。 さらに、この研究は、長所と短所の両方が強調されているため、制限後の禁断症状を調べる将来の研究に役立つ可能性があります。
まとめ
本研究では、スマートフォンの使用を制限することで、禁断症状や見逃しの恐れが増えるが、特に肯定的および否定的な影響には影響しないことが明らかになった。 結果は、制限期間に参加者が経験した負の影響の大部分は、他のタイプの行動中毒のそれと類似していることを示しています。 さらに、この研究には離脱傾向を調べるために時間の要素が含まれていましたが、結果は有意ではありませんでした。 本研究の結果を考えると、今後の研究では、離脱症状に焦点を当ててスマートフォン中毒の概念を完全に探求することが重要です。 また、中毒のスペクトル全体で離脱傾向を比較することも興味深いでしょう。 これは、デザインの複雑さに関する、著者の知る限りでは初めての研究です。 今後の研究では、このトピックをさらに調査する際に長所と制限を考慮する必要があります。
補足資料
この記事の補足資料は、次のWebサイトで入手できます。 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2018.01444/full#supplementary-material
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