青少年のための韓国のスマートフォン依存症傾向尺度の開発（2012）

PLoS One。 2014 21; 9（5）：e97920 doi：10.1371 / journal.pone.0097920

キムD1, イ・イ1, リーJ1, ナムJK1, チョンY2.

著者の情報

  • 1ソウル大学校教育学部、ソウル、韓国。
  • 2韓国国立教育大学、清州、韓国の教育学部。

抽象

この研究では、既存のインターネットおよび携帯電話依存症スケールに基づいて、スマートフォン依存症傾向スケール（SAPS）を開発しました。 このスケールの開発では、インターネット/電話中毒に関するこれまでの研究と関係する専門家の臨床経験に基づいて、29項目（最終項目数の1.5倍）が最初に予備項目として選択されました。 予備尺度は、韓国全土の小学校、中学校、高校の795人の生徒の全国代表サンプルに適用されました。 そして、信頼性試験の結果を踏まえ、最終15項目を選定しました。 最終的なスケールは、1つのサブドメインで構成されていました：（2）適応機能の妨害、（3）仮想生活志向、（4）離脱、および（880）寛容。 最終的なスケールは、クロンバックのαが.49であるという高い信頼性を示しました。 スケールの基準の妥当性のサポートは、インターネット中毒スケール、KS-II（r = .943）との関係によって実証されています。 構成概念妥当性の分析のために、構造方程式モデルをテストしました。 結果は、902因子構造が有効であることを示しました（NFI = .902、TLI = .034、CFI = .XNUMX、RMSEA = .XNUMX）。 スマートフォン依存症は、インターネット依存症とともに新しい形の依存症として、より大きな注目を集めています。 SAPSは、スマートフォン依存症のリスクがある可能性のある青年をスクリーニングするための信頼できる有効な診断尺度であるように思われます。 さらなる影響と制限について説明します。

フィギュア

引用： キム・D、イ・Y、イ・J、ナムJK、チョンY（2014）青少年のための韓国のスマートフォン依存症傾向尺度の開発。 PLoS ONE 9（5）：e97920。 土井：10.1371 / journal.pone.0097920

エディタ： 米国ミズーリ州カンザスシティ大学アマンダブルース校

受信： 12月19、2013。 受け入れられる： 4月16、2014。 出版社： 2014 年 5 月 21 日

著作権： ©2014 Kimら。 これは、の条件の下で配布されているオープンアクセスの記事です。 クリエイティブコモンズ表示ライセンスオリジナルの作者と情報源がクレジットされていれば、いかなる媒体でも無制限に使用、配布、複製することができます。

資金調達： 著者は報告するための支援も資金もありません。

競合する利益： 著者は、競合する利益が存在しないと宣言しました。

概要

1990年代のパーソナルコンピュータの普及は、デジタル革命を生み出しました。 パーソナルデスクトップはすぐにPMP、タブレットPC、スマートフォンに進化しました。これらのデバイスは、人々の生活でますます一般的になっています。 特にスマートフォンの流通率は2000年以降世界的に上昇傾向にあります 【1]。 このようなスマートフォンの普及は「スマートレボリューション」と呼ばれ、人々の日常生活に劇的な変化をもたらしています。 スマートフォンの使用は多くの人々の生活をより便利にしましたが、それはまた、心理的幸福、対人関係、および身体的健康の領域に悪影響をもたらしました。 たとえば、スマートフォンを介してオンライン環境に簡単にアクセスできるため、 オンライン消毒効果 行動抑制の低下を特徴とする 【2] 【3] 特にサイバー暴力の形態で、ますます蔓延しています。

今日の若者は、スマートフォンなどの新しい形式のメディアを非常に受け入れています 【4] 彼らは様々な形態のハイテクメディアに囲まれて成長した最初の世代なので 【5]。 これは、若者が高齢者よりもスマートメディアの悪影響を受けやすいことを意味します。 韓国では、スマートフォンに夢中になっている若者が人口の11.4％に達しています。2.2％のトップは、中毒が原因で日常生活を送ることが困難に直面しています 【6]。 スマートフォンが普及する前は、携帯電話は青少年の生活の大部分を占めていたため、携帯電話が常にオンになっているとは限らないときに、高レベルの不安を経験しているとの報告もありました 【4]。 携帯電話の嗜癖と年齢は反比例するようで、若い人たちはより頻繁に電話を使用しています 【8]そして、成人よりも「携帯電話中毒者」であることを認める可能性が2倍高い 【9]。 青年にとって、電話によるコミュニケーションは彼らの社会的関係を維持するための重要な方法です。 【7]。 若者の間でスマートフォン依存症が大きな問題になっているため、若者の間でスマートフォン依存症のレベルと状態を推定できるスケールを開発することは、依存症の悪影響から彼らを保護するために緊急であるように思われます。

スマートフォンの流通は比較的最近の現象であるため、スマートフォン中毒の特有の症状を定義した研究はまれです。 スマートフォン依存症に最も近い概念は、携帯電話依存症であり得、これは、衝動制御に関する問題を特徴とする一種の行動依存症であると考えられている。 携帯電話中毒の報告されている症状には、離脱、寛容、適応機能の妨害、強迫、および病理学的没入が含まれる 【12] そして、禁欲、管理の欠如とその使用に由来する問題、そして他の活動への寛容と干渉 【13]。 既存の携帯電話中毒スケール 【47] 【48] 【49] ヤングに基づいて開発されました 【10]のインターネット中毒テスト（IAT）とゴールドバーグ 【11]インターネット中毒の診断基準。

しかし、スマートフォンは、4つの大きな点で携帯電話とは異なります。 まず、スマートフォンユーザーは通常の携帯電話ユーザーよりも動的にデバイスに関与します。 スマートフォンユーザーは、デバイス自体とコンテンツ（アプリケーション）を同時に積極的に利用し、パーソナライズされたアプリケーションを作成することでプロデューサーの役割を果たすことがあります。 アプリケーションを使用すると、スマートフォンのユーザーは即時の相互フィードバックを行うことができるため、スマートフォンのユーザーはアクティブ、参加型、リレーショナル、有能、そして生産的になる傾向があります。 【15]。 その結果、スマートフォンの使用量はアプリケーションの使用量に正比例することがわかっています。 【14]。 第二に、スマートフォンはユーザーの表現力を刺激する感覚機能をより重要視しています 【16]。 タッチスクリーン操作、キーボード配置、アイコン、実用的なデザイン、その他のコンポーネントを含むスマートフォンの特徴的なユーザーインターフェイスシステムにより、ユーザーは自分の個性を明らかにすることができます。 【17]。 スマートフォンアプリケーションの表現面の重要性は、複数のユーザーが一緒に楽しんでいて単独でしか楽しむことができないアプリケーションよりも社会的に表現できるアプリケーションをユーザーが好むという事実からもわかります。 【18]。 第3に、スマートフォンは、カメラ、MP3、GPS、Webブラウジング、通話、電子メール、ゲーム、ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）などのサービスを統合します。 【19] 【20] XNUMXつのポータブルデバイスで。 「ハンドヘルドインターネット」とも呼ばれるスマートフォンの携帯性により、通常のデスクトップコンピューターでは実現できなかったリアルタイムのパーソナライズされたサービスがどこでも可能になります。 さらに、スマートフォンの「プッシュサービス」は、ユーザーが要求する前であっても、最新の電子メールやFacebookの返信などの関連する更新をユーザーに通知します 【21]。 スマートフォンによって提供されるそのような個別化されたサービスは有用であり得るが、彼らのスマートフォンを使いすぎにするように人々を誘発する可能性もある。 【22] 【23]。 最後に、さまざまな年齢層の人々がさまざまなスマートフォンの使用パターンを示しています。 3代の若者は主に、カメラ、MP20、その他の娯楽機能にスマートフォンを使用します。 30代の人は主にSNSを利用しています。 40代とXNUMX代の人々は通常、スケジュール、連絡先リスト、電子メール、およびその他のビジネス関連機能を管理します。 【24] 【25].

上記のスマートフォン特有の特徴にもかかわらず、既存のスマートフォン依存症尺度の多くは携帯電話依存症尺度と同じであり、「携帯電話」という言葉が単に「スマートフォン」に置き換えられています。 最新のケーシーのXNUMXつ 【26] のスマートフォン依存症スケールは、携帯電話の問題使用スケールなど、他のタイプのメディア依存症を測定するスケールからもアイテムを抽出していました。 【27]、インターネット中毒テスト 【10]とテレビ中毒スケール 【28]。 その上、携帯電話中毒は衝動制御問題による一種の行動中毒とも見なされていたので、それは通常インターネット中毒からの要素で構成されていました。

したがって、現在の研究では、青少年のためのインターネット中毒傾向傾向尺度（IAPS）にスマートフォンの固有の特性を反映する項目を追加することによって、青少年のための韓国のスマートフォン依存症傾向尺度（SAPS）を開発しました。 【29]。 IAPSは、20以降、韓国の青少年のインターネット中毒のレベルをチェックするために使用されてきた2007項目のスケールです。 今回の研究を通じて開発されたSAPSは、若者の間でのスマートフォンの過剰使用の現象を調べるための有用なツールとなり、最終的にはスマートフォン依存症の予防に貢献するでしょう。

方法

一般

この調査は、2012年に実施された韓国国立情報局のスマートフォン依存症プロジェクトの全国調査データに関する二次データ分析です。 【34]。 この研究の研究者は、主任研究者および助手研究者としてプロジェクトに参加していました。 このプロジェクトは全国レベルで実施されたため、結果として得られたデータは、地域、年齢、性別の観点から代表的な大規模サンプルからのものでした。 配布された調査はプロジェクトの目的を明確に述べ、調査に記入することによって参加することに同意していることを参加者に通知しました。 韓国全土の実際の人口分布に比例して、795小中学生および高校生（461男性および324女性）が調査を完了した。 ソウルの首都圏、忠清/江原道、ホナム（済州を含む）地域、嶺南地域の4つの地域からそれぞれ地方機関が無作為に選ばれた。 多く（44.7％）が中学生で、続いて高校生（37.7％）と高校生（17.6％）が続きます。

措置

人口統計調査票

調査パケットには、学生の個人情報、スマートフォンの使用の程度と性質、学業成績に関する項目を含む人口統計学的アンケートが含まれていました。

スマートフォン中毒の傾向尺度項目。

以前に開発された診断スケールと研究結果、そして多数の専門家の臨床経験に基づいて、理論的にも経験的にもスマートフォン依存症の特徴を表す項目がスケールを構成するために選択されました。 予備的尺度は２９項目からなり、各項目はＸＮＵＭＸ点リッカート尺度（ＸＮＵＭＸ ＝不一致、ＸＮＵＭＸ ＝不一致、ＸＮＵＭＸ ＝同意、ＸＮＵＭＸ ＝強く同意）で採点された。 29の予備項目は、4つのサブドメイン、すなわち適応機能の妨害（4項目）、撤退（1項目）、許容範囲（2項目）、および仮想生活指向（3項目）を中心に構成されていました。

精神的健康問題スケール

SAPSの妥当性を確認するために、スマートフォン依存症に関連する精神的健康問題を評価する方法が開発されました。 スマートフォン中毒に伴う可能性がある心理的困難には、不安、うつ病、衝動性、および攻撃性が含まれます 【50]。 このように、NEOユースパーソナリティテスト 【30] これらの問題（要因）に関連する項目が変更され、現在のスケールに含まれています。 スケールは32項目で構成され、各要素に8項目があります。 アイテムは4段階で評価されます（1 =まったくそう思わない、2 =そう思わない、3 =そう思う、4 =非常にそう思う）。 スケールのアイテム間の一貫性は高く、クロンバックのアルファは全体で.944であり、各要素で.865、.870、.820、.878です。

青少年のインターネット中毒傾向尺度（KS ‐ II）

スマートフォン中毒とインターネット中毒を比較するために、15アイテムKS-IIを使用しました。 KS-IIは、国立情報協会によって開発されました。 【31] 全国的な現地調査を通じて韓国での標準化プロセスを経てきました。 KS-IIは、（1）適応機能の乱れ、（2）離脱、（3）寛容、（4）仮想生活志向の4つの要素を中心に構成されています。 アイテムは1段階で評価されます（2 =まったくそう思わない、3 =そう思わない、4 =そう思う、87 =非常にそう思う）。 スケールのアイテム間の一貫性は高く、クロンバックのアルファは.XNUMXです。

手順

まず、以前に開発された関連の尺度を検討し、それらの理論的背景を検討した上で、専門家は予備調査票の項目を選択しました。 この初期プールには、最終スケールの約2倍の項目がありました。 予備的尺度が学生に与えられ、そしてデータが集められた。 次に、各サブスケールの信頼性テストの結果に基づいて最終項目を選択しました。 最後に、各サブドメインの構成概念妥当性モデルをAMOSで検証しました。 手順の各ステップのより詳細な説明は以下の通りである。

青少年のための予備的なスマートフォン依存症傾向尺度。

インターネット中毒、携帯電話中毒、およびデジタルメディア中毒に関するこれまでの文献からの知見に基づいて、青少年のためのスマートフォン中毒傾向尺度（SAPS）の予備項目のプールが開発されました。 スマートフォンはインターネットでの使用を可能にするモバイルデバイスであるため、既存のインターネット中毒スケールが参考に使用されました。 ヤングが示唆するデジタルメディア依存症の特徴 【38] とグリーンフィールド 【44] 開発品にも反映されています。 スマートフォンは通常の携帯電話の高度なバージョンとして見ることができることを考えると、既存の携帯電話のスケール 【12] 【8] 同様に調べた。 その結果、SAPSのサブドメインには、適応機能の障害、離脱、寛容性、そして仮想的な生活指向が含まれるようになりました。 最後に、専門家（教育専門家、精神科医）が、スマートフォン依存症のこれら4つのサブドメインを反映した29予備項目を作成しました。

スケール管理

SAPSは、無作為に選択された小学校、中学校、高校に配布されたため、実際の韓国の人口分布に合わせて参加者を選択できます。

信頼性分析による項目選択

29の予備項目の信頼性分析は、サブドメインによって実施されました。 適切と思われる合計15項目が選択されました。 最後に、15項目の最終スケールのクロンバックのアルファが計算されました。

各サブドメインの有効性モデルを構築します。

SAPSの構成概念妥当性を確認するために、各サブドメインの構成概念妥当性モデルをAMOSで検証しました。

結果

サブドメインの信頼性解析による最終項目の選択

元の29項目から、信頼性分析の結果に基づいて、各サブドメインに不適切と思われる項目を削除または修正しました。 各サブドメインのアイテムの信頼性を検証するために、クロンバックのアルファが調べられました。 削除するとサブドメインの全体的な信頼性が低下した項目と、信頼性が最も高い項目が最終的なスケールとして選択されました。 また、不注意や一貫性のない応答者を検出するために、信頼性の高い逆コード化されたアイテムが含まれていました。 テーブル1 以下に各サブドメインの信頼性結果を表示します。 テーブル2 選択された最後の15項目を表示します。

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表1 サブスケールの信頼性解析による最終項目の選択

土井：10.1371 / journal.pone.0097920.t001

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表2 最終アイテム

土井：10.1371 / journal.pone.0097920.t002

信頼性の向上

SAPSの信頼性は、クロンバックのα係数0.88で検証されました。

妥当性

基準妥当性分析

SAPSの基準妥当性を確認するために、SAPSと精神的健康問題尺度からのスコアを比較した。 テーブル3 2つのスケールのピアソン相関結果を示します。 その結果、相関係数は0.43となった。 さらに、SAPSのサブスケールと精神的健康問題尺度との間の相関はすべて0.49〜0.67の範囲内であり、ある程度の相関が確認された。

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表3 SAPSと精神的健康問題スケールの間の相関分析

土井：10.1371 / journal.pone.0097920.t003

SAPSとKS-IIの間の相関を分析した。 テーブル4 ピアソンの相関分析の結果を示しています。 相関係数0.49は、SAPSのスコアが高い場合、KS-IIスコアもおそらく高いことを示しています。 さらに、KS-IIとSAPSのサブスケール間の相関は0.12から0.51の間であり、これもある程度の相関を示しています。

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表4 SAPSとKS ‐ IIの間の相関分析

土井：10.1371 / journal.pone.0097920.t004

コンストラクト妥当性分析

確認因子分析はAMS 7.0を用いて行われ、SAPSの因子構造を確認した。 このために、因子構造モデルは以下のように設定された。図1).

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図1 SAPSの因子構造

スマートフォン依存症の4つのサブドメイン（適応機能の妨害、仮想生活指向、撤退、および寛容）の構造モデルとそれらに関連する項目は有効であると思われた。

土井：10.1371 / journal.pone.0097920.g001

第1に、モデル適合指数NFI、TLI、CFI、およびRMSEAはそれぞれ.943、.902、.962、および.034であり、関連するモデルがデータに非常に適していることを示しています。 したがって、スマートフォン依存症の4つのサブドメインの構造モデル（適応機能の妨害、仮想生活指向、撤退、および寛容）およびそれらの関連項目は妥当と思われました。

また、各項目が関連する要因をどの程度包括的に説明しているかを把握するために、各観察可能な変数の回帰係数とその統計的有意性の程度を調べました。 「バーチャルライフオリエンテーション」を除くすべての観測可能な変数において、標準化された係数は平均で.5よりも大きく、それは統計的に有意でした（p<.001）。 テーブル5 これらの統計を表示します。

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表5 各因子に関する観測可能な変数の回帰係数

土井：10.1371 / journal.pone.0097920.t005

議論

2012年に実施された韓国の全国情報局の若者のスマートフォン依存症に関するプロジェクトの一環として 【34]この研究は、若者のスマートフォン依存症に対する予防/介入の取り組みの基礎を築くことを目的としていました。 具体的には、この調査では、全国規模のデータ収集作業に使用できる、簡単な15アイテムのスマートフォン依存症傾向尺度を開発しました。 開発者は、実際の利用を容易にするために、スケール項目の単純さとスケール管理の使いやすさに特に注意を払いました。

最終的なSAPSのクロンバックのアルファは.880であり、信頼できるスケールであることを示しています。 既存のインターネット中毒またはスマートフォンのスケールも、7を超えるクロンバックのアルファ係数で信頼できると報告されています。 ただし、データ収集プロセスが標準化されていないか、サンプルサイズが小さいため、信頼性の値を信頼するのは賢明ではない場合があります。 たとえば、ひげと狼 【37] ヤングを改善しようとした 【38] のインターネット依存症の診断基準ですが、その規模の開発プロセスは標準化されていませんでした。 WidyantoとMcMurren 【39]一方、スケール開発の標準化された手順に従っていましたが、十分なデータを収集できませんでした（n = 86）。 さらに、彼らはオンラインでデータを収集しました、それは彼らのデータ収集が偏っていたことを意味するかもしれません。 既存のスマートフォン中毒スケールにも同様の制限があります。 Ｋｗｏｎ ｅｔ ａｌ。 【36] Kスケールのアイテムとスマートデバイスの特性に基づいてスケールを開発し、クロンバックのα係数が.91であると報告しました。 ただし、データ収集は韓国の特定の地域にある795つの学校で行われたため、規模の信頼性の価値について疑問が生じていることに注意する必要があります。 したがって、この研究のSAPSは、韓国全体のXNUMX人の学生から収集されたデータに基づいて開発されたため、既存のスケールと比較して信頼性が高いと見なすことができます。

SAPSは、スマートフォン依存症の7.0つのサブドメイン（適応機能、離脱、耐性、仮想生活志向）を中心に有効に構成されているように見えました。 スケールのサブドメインを決定するために、インターネット中毒スケールと他の行動中毒の診断基準に関する研究に特に注意を払った以前の研究が調べられました。 これらの研究で一般的に見られる要因と、スマートフォンの特性を反映する要因が含まれています。 スケールの構成概念妥当性を検証するために、AMOSXNUMXを使用して確認因子分析を実施しました。 最後に、SAPSの基準の妥当性を確認するために、SAPSとKS-II（インターネット依存症スケール）の間、およびSAPSとメンタルヘルス問題スケールの間の相関関係をチェックしました。

さまざまな国で開発および検証されているインターネット中毒の尺度は、その要因構造によって異なります。 カナン等。 【40] トルコの青少年のためのインターネット中毒スケールを開発し、その項目が1つの要因としてグループ化されていることを発見した。 同様に、Khazaal等。 【41] フランスの大人のためのインターネット中毒スケールを開発し、その項目が一つの単一要因として分類されていることを発見した。 しかし、他の研究では、彼らのインターネット中毒スケールの項目は、強迫観念、無視、統制障害などのさまざまな要因に分類されていると報告されています 【42] 【43]。 韓国で最も一般的に使用されているKスケールは、適応機能、離脱、耐性、仮想生活志向などの多くの要素で構成されています。 そのため、学者はインターネット中毒スケールのサブドメインに同意していないようであり、インターネット中毒スケールの因子構造が完全に安定していない可能性があることを示唆しています。

この研究の限界と今後の研究のための提案は以下の通りです。

第一に、「寛容性」は、インターネット依存症の規模と同様にSAPSのサブドメインであり、チャールトン氏とダンフォース氏によれば、依存症の中心的要素ではない。 【45]。 言い換えれば、何時間もインターネットを使用すること自体が、そのような行動が悪影響をもたらすまでは中毒の基準になることはできません。 【35]。 スマートフォンは人々が持ち運び、どこでも使用するデバイスであるため、スマートフォン中毒の中心的な要因として寛容は不適当かもしれません。 これは、このトピックに関する追加の全国的な調査とデータ分析を必要とします。 さらに、スケールの検証は、例えば、スケールの判別の妥当性を調べるために、中毒および非中毒の若者の集団にスケールを投与することによって改善することができます。

次に、若者向けのSAPSは、最近勢いを増しているスマートフォン依存症の研究に広く利用できます。 今日のデジタルメディアデバイスは、PCベースのフォームからスマートフォンやさまざまなタブレットPCまで急速に開発されています。 言い換えれば、既存のメディアと最近のメディアは、競争と代替プロセスを経ています。 最近の若者はデジタルネイティブと見なされているので 【46] 最新のメディアを積極的に受け入れて使用している人 【32]、メディアの使用がメンタルヘルスに及ぼす可能性のある副作用を調査することが急務のようです。 デジタルメディアの過度の使用は、青年期の生活の身体的、心理的、社会的側面に悪影響をもたらす可能性があり、非行行動を引き起こす可能性さえあります。 たとえば、Kross etal。 【33] Facebookの使用は社会的相互作用には役立たず、低レベルの主観的心理的幸福と関連していることがわかった。 そのため、スマートフォン依存症の症状や思春期の精神的健康に及ぼすスマートフォン依存症の影響についての研究が必要であり、SAPSはそのような試みにうまく利用することができる。

著者寄稿

実験を考案し、デザインしました：DK YHL。 データを分析した：JYL YJC。 提供された試薬/材料/分析ツール：DK YHL。 論文を書いた：DK YHL JYL JEKN YJC。

参考文献

  1. 1 Chen J、Yen D、Chen K（2009）の革新的なスマートフォン使用の受け入れと普及。 情報と管理46：241〜248。 土井：10.1016 / j.im.2009.03.001
  2. 2 Lapidot-Lefler N、Barak A（2012）匿名性、不可視性、およびアイコンタクトの欠如が有毒なオンライン駆除に及ぼす影響。 人間の行動にあるコンピュータ28：434〜443。 土井：10.1016 / j.chb.2011.10.014
  3. 記事を見る
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholarの
  6. 記事を見る
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholarの
  9. 記事を見る
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholarの
  12. 記事を見る
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholarの
  15. 3. Suler J（2004）オンライン脱抑制効果。 Cyber​​Psychology＆Behavior 7：321–326。 土井：10.1089 / 1094931041291295
  16. 記事を見る
  17. PubMed / NCBI
  18. Google Scholarの
  19. 記事を見る
  20. PubMed / NCBI
  21. Google Scholarの
  22. 4 Sohn S（2005）競争とデジタルメディアの代替：ニュース、スポーツ、およびアダルトコンテンツの使用パターン。 ジャーナル・オブ・サイバーコミュニケーション16：273 – 308。
  23. 記事を見る
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholarの
  26. 5 マルチメディア環境における青年期の歌Y、オS、キムE、ナE、チョンH、パークS（2007）メディア利用者パターン：性差と所得格差の評価 コミュニケーション研究ジャーナル46（2）：33 – 65。
  27. 記事を見る
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholarの
  30. 記事を見る
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholarの
  33. 記事を見る
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholarの
  36. 記事を見る
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholarの
  39. 記事を見る
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholarの
  42. 記事を見る
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholarの
  45. 6 青少年および成人のための韓国のスマートフォン依存症傾向尺度の開発に関する国家情報社会庁（2011）報告
  46. 記事を見る
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholarの
  49. 7 Skierkowski D、Wood RM（2012）テキストにするかどうか 大学生の若者の間でのテキストメッセージングの重要性。 人間の行動にあるコンピュータ28：744〜756。 土井：10.1016 / j.chb.2011.11.023
  50. 記事を見る
  51. PubMed / NCBI
  52. Google Scholarの
  53. 記事を見る
  54. PubMed / NCBI
  55. Google Scholarの
  56. 記事を見る
  57. PubMed / NCBI
  58. Google Scholarの
  59. 8 中毒性の携帯電話使用に影響を与える予測変数のLee H（2008）探査 韓国社会社会人格心理学ジャーナル22（1）：133 – 157。
  60. 記事を見る
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholarの
  63. 9 情報社会庁（2010）報告：インターネット中毒の防止と解決に関する法律の改善計画
  64. 記事を見る
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholarの
  67. 記事を見る
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholarの
  70. 記事を見る
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholarの
  73. 10 Young KS（1998）コンピュータ使用の心理学：インターネットの習慣性使用：固定観念を破る事例 心理学的レポート79：899〜902。 土井：10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  74. 11 ゴールドバーグ1世（1996）。 インターネット依存症 電子メッセージが研究討論リストに投稿されました。 http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html （4月にアクセスした20、2011）。
  75. 記事を見る
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholarの
  78. 記事を見る
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholarの
  81. 12 Kang H、Son C（2009）青少年のための携帯電話中毒尺度の開発と検証。 健康心理学の韓国ジャーナル14（3）：497 – 510。
  82. 記事を見る
  83. PubMed / NCBI
  84. Google Scholarの
  85. 記事を見る
  86. PubMed / NCBI
  87. Google Scholarの
  88. 記事を見る
  89. PubMed / NCBI
  90. Google Scholarの
  91. 記事を見る
  92. PubMed / NCBI
  93. Google Scholarの
  94. 記事を見る
  95. PubMed / NCBI
  96. Google Scholarの
  97. 記事を見る
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholarの
  100. 記事を見る
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholarの
  103. 記事を見る
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholarの
  106. 記事を見る
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholarの
  109. 記事を見る
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholarの
  112. 記事を見る
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholarの
  115. 記事を見る
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholarの
  118. 記事を見る
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholarの
  121. 記事を見る
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholarの
  124. 記事を見る
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholarの
  127. 13 Choliz M（2010）携帯電話中毒：問題点 アディクション105（2）：373 – 375。 土井：10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
  128. 14 Zsolt D、Beatrix S、Sandor R（2008）インターネット中毒の3要素モデル：問題のあるインターネット利用アンケートの開発。 行動研究方法40（2）：563 – 574。 土井：10.3758 / brm.40.2.563
  129. 15 Kim D、Tae J（2010）スマートフォン利用者の仲介体験に関する研究 韓国人文コンテンツ学会誌19：373 – 394。
  130. 16 キムD、リーC（2010）スマートフォンユーザーインターフェースの技術動向。 韓国情報科学学会レビュー28（5）：15 – 26。
  131. 17. Hwang H、Sohn S、Choi Y（2011）スマートフォン中毒に影響を与える要因の調査–ユーザーの特性と機能属性。 韓国放送ジャーナル25（2）：277–313。
  132. 18. Kim M（2011）スマートフォンSNSユーザーのオンラインとオフラインの関係に関する研究：Twitterを中心に。 梨花女子大学大学院。 修士論文。
  133. 19 能M、金J、李J（2010）スマートフォンの分析と連想分析による機能の収束。 韓国経営情報システム学会誌1：254 – 259。
  134. 20 アップル社（2011）。 iPhoneの機能 http://www.apple.com/au/iphone/features/ アクセスされたMar 19 2011。
  135. 21. Kim J（2010）モバイルインターネットサービスの進化。 OSIA Standards＆Technology Review 38（1）：4–12。
  136. 22 Park I、Shin D（2010）スマートフォンの使用法と満足度を理解するための用途と満足度理論の使用。 コミュニケーション科学ジャーナル10（4）：192 – 225。
  137. 23. Choi WS（2010）スマートフォンの機能特性の重要性に関する研究。 Journal of Information Technology Application＆Management 1：289–297。
  138. 24. Digieco Reports（2010）iPhoneの社会経済的影響の分析。 KT経営経済研究所。
  139. 25 Koh Y、Lee H（2010）初期のiPhoneユーザーを隠すことによるスマートフォンユーザーの行動パターンの変化に関する研究 ジャーナルオブコモディティサイエンス28（1）：111 – 120。
  140. 26 Casey BM（2012）心理学的属性をスマートフォン依存症、対面コミュニケーション、不在および社会資本にリンクさせます。 香港中華大学大学院卒業プロジェクト
  141. 27 Bianchi A、問題のある携帯電話の使用に関するフィリップスJG（2005）心理的予測子。 サイバー心理学、行動およびソーシャルネットワーキング8（1）：2152 – 2715。
  142. 28 Horvath CW（2004）テレビジョン中毒の測定 放送電子メディアジャーナル48（3）：378 – 398。 土井：10.1207 / s15506878ジョブem4803_3
  143. 29 キムDI、チョンY、リーE、キムDM、チョY（2008）インターネット中毒の傾向の尺度の開発 - 短い形式。 韓国カウンセリング学会誌9（4）：1703 – 1722。
  144. 30 キムDI（2005）。 子供と青少年のためのビッグ5パーソナリティテスト。 ソウル、韓国：八千佐。
  145. 31 国家情報社会庁（2011）報告：韓国のインターネット依存症傾向尺度の第3標準化
  146. 32 Kim DI、Lee YH、Lee JY、Kim MC、Keum CM、他。 （2012）メディア依存症の新しいパターン：スマートフォンはインターネットの代用品かそれとも補完品か？ 韓国青少年カウンセリング学会誌20（1）：71 – 88。
  147. 33 Kross E、Verduyn P、Demiralp E、Park J他 （2013）フェイスブックの使用は、若年成人の主観的幸福感の低下を予測します。 PLoS ONE 8（8）：e69841。 土井：10.1371 / journal.pone.0069841
  148. 34 シンK、キムDI、チョンY（2011）レポート：青少年と成人のための韓国のスマートフォン依存症傾向尺度の開発。 国家情報社会庁。
  149. 35 Griffiths MD（2010）ギャンブルやゲーム中毒のためのデータ収集におけるオンライン方法論の使用。 国際精神保健ジャーナル8：8 – 20。 土井：10.1007 / s11469 - 009 - 9209 - 1
  150. 36 クォンM、キムDJ、チョーH、ヤンS（2013）スマートフォン中毒スケール：若者向けのショートバージョンの開発と検証。 PLoS ONE 8（12）：e83558 doi：10.1371 / journal.pone.0083558。
  151. 37. Beard KW、Wolf EM（2001）インターネット中毒のために提案された診断基準の修正。Cyber​​Psychology＆Behavior。 4（3）：377–383。 土井：10.1089 / 109493101300210286
  152. 38 Young KS（1996）インターネットの習慣性的使用：固定観念を破る事例。 心理学的レポート79：899〜902。 土井：10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  153. 39. Widyanto L、McMurren M（2004）インターネット中毒テストの心理測定特性。 Cyber​​Psychology＆Behavior 7（4）：443–450。 土井：10.1089 / cpb.2004.7.443
  154. 40 Canan F、Ataoglu A、Nichols LA、Yildirim T、Ozturk O（2010）トルコの高校生のサンプルにおけるインターネット依存症尺度の心理測定的特性の評価。 サイバー心理学、行動およびソーシャルネットワーキング13（3）：317 – 320。 土井：10.1089 / cyber.2009.0160
  155. 41. Khazaal Y、Billieux J、Thorens G、Khan R、Louati Y、Scarlatti E、他（2008）インターネット中毒テストのフランスの検証。 Cyber​​Psychology＆Behavior 11（6）：703–706。 土井：10.1089 / cpb.2007.0249
  156. 42 Demetrovics Z、Szereredi B、Rozsa S（2008）インターネット依存症の3要素モデル：問題のあるインターネット利用アンケートの開発。 行動研究方法40（2）：563 – 574。 土井：10.3758 / brm.40.2.563
  157. 43 Kelley KJ、Gruber EM（2010）問題のあるインターネット利用に関するアンケート。 人間の行動にあるコンピュータ26：1838〜1845。 土井：10.1016 / j.chb.2010.07.018
  158. 44. Greenfield DN（1999）インターネットの強迫的使用の心理的特徴：予備分析。 Cyber​​Psychology＆Behavior 8（5）：403–412。 土井：10.1089 / cpb.1999.2.403
  159. 45 Charlton JP、Danforth IDW（2007）オンラインゲームプレイの文脈における中毒と高い関与の区別。 人間の行動にあるコンピュータ23（3）：1531 – 1548。 土井：10.1016 / j.chb.2005.07.002
  160. 46 Prensky M（2001）デジタルネイティブ、デジタル移民パート1。 地平線上の9：1 – 6 土井：10.1108 / 10748120110424816
  161. 47 パークW（2005）携帯電話中毒。 モバイル通信 コンピュータ支援共同作業編 31：253〜272。 土井：10.1007 / 1-84628-248-9_17
  162. 48 Kang H、Son C（2009）青少年のための携帯電話中毒尺度の開発と検証。 健康心理学の韓国ジャーナル14（3）：497 – 510。
  163. 49 Koo H（2013）韓国の幼児両親のための携帯電話中毒スケールの開発 小児看護学研究19（1）：29 – 38。 土井：10.4094 / chnr.2013.19.1.29
  164. 50. Keum C（2013）韓国の中学生と高校生のスマートフォン依存症傾向とメンタルヘルス問題に関する研究。 ソウル国立大学修士論文。