PLoSのワン。 2018; 13（7）：e0201484
オンライン公開2018 7月26。 土井： 10.1371 / journal.pone.0201484
PMCID：PMC6062136
PMID： 30048544
抽象
本研究では、Facebookを使用する際に経験するフロー（Facebookのフロー、すなわち、Facebookの使用によって生じる集中的な楽しみと喜びの経験により、Facebookの活動がこの行動の高コストでも継続されるため）とFacebook Addiction Disorder（FAD ）。 398 Facebookユーザーのサンプル（年齢：M（SD）= 33.01（11.23）、範囲：18–64）では、FacebookのフローとFADの間の有意な肯定的な関連性は、Facebookの使用の強度によって積極的に緩和されました。 探索的要因分析により、FADを評価する6つのアイテムすべてが、Facebookフローのサブスケールテレプレゼンスに属する2つのアイテムと同じファクタにロードされることが明らかになりました。 したがって、FacebookのフローとFADの密接な関係は、特に、Facebookによって作成された魅力的なオンラインの世界に没頭することに起因する可能性があります。 現在の結果は、FacebookのフローがFADに先行している可能性があるという最初の証拠を提供し、その開発と保守に寄与するメカニズムを示しています。 将来の研究と現在の結果の制限のための実用的なアプリケーションについて説明します。
概要
Facebookのソーシャルネットワーキングサイト（SNS）のメンバーシップには多くの利点（効率的なコミュニケーション、自己宣伝、エンターテイメントなど）がありますが、いくつかの欠点も生じる可能性があります。 Facebookの使用の潜在的な欠点に関して、Andreassen et al。 [1]いわゆるFacebook Addiction Disorder（FAD）を調査しました。 彼らは、FADを6つの重要な特性を含む行動中毒のサブタイプとして定義しました。すなわち、顕著性（つまり、SNS Facebookの永続的な思考）、寛容（つまり、前のレベルの肯定的な効果を達成するにはFacebookの使用量の増加が必要です）修正（つまり、Facebookの使用による気分改善）、再発（つまり、Facebookの使用を減らす効果のない試みの後、以前の使用パターンに戻す）、離脱症状（すなわち、Facebookを使用せずに緊張する）、および競合（すなわち、集中的なFacebookの使用）。 BrailovskaiaとMargraf [2]は、1年間でFADの重要なカットオフスコアに達したユーザー数の大幅な増加を示しました。 FADは、男性の性別、性格特性の外向性、神経症、ナルシシズム、および概日リズム（平日と週末の就寝時刻と起床時刻）に正の関連があることがわかりました。 変数の年齢、特性の同意、良心、開放性、身体活動へのリンクはマイナスでした[2–5]。 さらに、FADと不眠症、うつ病、不安、ストレス症状とメンタルヘルス変数との間に正の関係が見つかりました[2, 6–8]。 さらに、最近の研究では、中毒的なFacebookの使用を含むソーシャルメディア中毒は、さまざまな添付スタイルに大きくリンクしていることが報告されています[9]（つまり、ポジティブ：不安と回避の両方の添付スタイル、ネガティブ：安全な添付スタイル）、およびアイデンティティスタイル[10]（すなわち、ポジティブ：情報提供スタイルと拡散回避スタイルの両方、ネガティブ：規範スタイル）[11, 12]。 これらの結果を考慮すると、FADの開発と維持にどの要因が寄与するかという疑問が生じます。
Facebook以外の種類のメディア（ビデオゲーム、一般的なインターネット使用など）を調査した以前の研究では、習慣性の行動とフローエクスペリエンスの間の有意な正のリンクが明らかになりました[13–15]。 Csikszentmihalyi（[16]; ページ4）、フローエクスペリエンスは「他の何も重要ではないほど人々がアクティビティに関与している状態です。 一部の著者は、フローエクスペリエンスが中毒性のメディア使用の肯定的な予測因子であると仮定しました。なぜなら、フローの主な特徴の1つである自己体験、つまり本質的な報酬[17]、過剰なメディア使用に従事する強いニーズの発展に貢献する[15, 18]。 さらに、過剰なビデオゲーマーによってしばしば報告される時間の歪みの経験により、フローと中毒性のメディア使用との間のポジティブなリンクが強化されると想定されました[18, 19].
以前の結果を考慮し、Facebookの使用がフローエクスペリエンス（いわゆるFacebookフロー）と明確に関連していることがわかった[20, 21]、FacebookのフローはFADに積極的にリンクされており、FADの開発と保守にも貢献していると仮定するのが妥当と思われます。 ただし、知る限りでは、このリンクはこれまで調査されていません。 したがって、本研究の主な目的は、FacebookのフローがFADにリンクされているかどうかとその方法を調査することでした。 結果は、FADの発生と維持の潜在的なリスクと保護要因の理解に貢献する可能性があるため、Facebook依存症を防ぐための介入プログラムに含めることができます。 これは、Facebookの高い人気を考慮すると特に重要です[22]。 Facebookは、競合するSNSよりもはるかに優れています。 現在、毎月20億人以上のアクティブユーザーが指定されています[23].
この推論に基づいて、FacebookのフローとFADは正の相関があると提案しました（Hypothesis 1）。 より具体的には、最近の結果に基づいて（たとえば、[19]）、一方ではFacebookのフローのファセットの楽しみと時間の歪み、もう一方ではFADとの間の最も強いリンクを見つけることが期待されました（Hypothesis 2）。 さらに、Wu、Scott、およびYangの以前の調査結果を考慮[15]、経験豊富なゲーマーの間でビデオゲームフローと依存症の関連が顕著に強いことを明らかにした彼は、Facebookの使用の強度がFacebookフローとFAD（Hypothesis 3）間のリンクを積極的に緩和すると仮定しました。
（材料および方法）
手続きと参加者
398 Facebookユーザーのデータ（73.6％女性、年齢（年）：M = 33.01、SD = 11.23、範囲：18–64;職業：55.8％従業員、29.4％大学生、1.5％学校学生、4.8％研修生パン屋、6％失業者、2.5％退職者、婚status状況：独身の29.6％、ロマンチックなパートナーとの42.2％、結婚した28.1％などの職業は、ドイツ語のオンライン調査により2月から3月に収集されました。 回答者は、さまざまなSNS（Facebook、Twitter、Xing、meinVZなど）に表示される参加招待により募集されました。 参加の要件は任意であり、補償されませんでしたが、現在のFacebookメンバーシップでした。 サンプルは一般的にドイツの人口を代表するものではありませんが、参加者は幅広い職業によって示されるように、人口内の多様なグループを表しています。 Facebookの使用はドイツで非常に人気があります（2018百万人以上のユーザー; [24]）とそのメンバーは、おそらくドイツのSNSユーザーの断面を代表しています。 参加の招待状では、FacebookのフローやFADに言及されていない研究の質問は指定されていません。 それにもかかわらず、他のほとんどのオンライン調査と同様に、参加の招待状が置かれた各オンラインプラットフォームでより積極的なメンバーは、活動的でないユーザーよりも調査に参加する可能性が高いと考えられます。 本研究の実施のためのルール大学ボーフムの倫理委員会の研究および倫理委員会の承認を受けました。 私たちは、ヒト被験者の研究に関するすべての国内規制および法律に従い、本研究を実施するために必要な許可を得ました。 参加者は適切に指示を受け、参加するためにオンラインのインフォームドコンセントを行いました。 本研究は、メンタルヘルスのリスクと保護因子を調査する進行中の「ボーフム楽観とメンタルヘルス（BOOM）」プロジェクトの一部です（例：25]）。 本調査で使用したデータセットは、S1データセットで利用できます。
措置
Facebookは変数を使用します
Facebookは強度を使用します。 呉、スコット、ヤンと同様[15]、Facebookの使用強度を測定するために、4つの指標が含まれました。Facebookメンバーシップの期間（月単位）、Facebookの毎日の使用頻度、Facebookの毎日の使用期間（分）、Facebookとの感情的なつながりおよびその毎日への統合Facebook Intensity Scale（FIS; [26]）。 FISの6つの項目は、5ポイントのリッカートスケールで評価されます（1 =強く反対、5 =強く同意。たとえば、「Facebookは私の日常活動の一部です」。現在の信頼性：α= .85）。 これらの4つのインジケーターの複合インデックスは、z変換されたインジケーターの平均を計算することで達成されました（α= .82）。
Facebookフロー。 Facebookの使用に関連するフローエクスペリエンスは、Kwak、Choi、Leeが採用した「Facebook flow」アンケートの修正版で評価されました[21]。 心理学の訓練を受けた3人の専門家による専門家レビューの実施後、Kwak、Choi、およびLeeが使用する14アイテムのコンテキスト、簡潔さ、および文言の適切性を評価しました[21]、本研究では5つのサブスケールに分割された11の項目が選択されました（11の項目の現在の信頼性：α= .88）。サブスケールの「集中的注意」には、Facebookの使用に集中して焦点を当てる2つの項目が含まれます。 サブスケールの「楽しみ」は、Facebookの使用によって生成される楽しみと楽しみ/楽しみを指す2つの項目で構成されます。 サブスケールの「好奇心」には、Facebookで何が起こるかを知りたいという欲求を指す2つの項目が含まれます。 サブスケールの「テレプレゼンス」は、Facebookによって作成された世界に没頭する気持ちを指す3つの項目で構成されています。 サブスケールの「時間歪み」には、Facebookの使用中に時間の感覚が失われることを指す2つの項目が含まれます。 すべてのアイテムは、5ポイントのリッカートスケールで評価されます（1 =強く反対、5 =強く同意）。 テーブル1 5つのサブスケールの文言と内部信頼性を示しています。
テーブル1
| サブスケールとアイテム | α |
|---|---|
| FBフローサブスケール「Focused Attention」 | .88 |
| 1。 Facebookを使用している間、私は深く夢中になりました。 | |
| 2。 Facebookを使用している間、私は自分が実行しているタスクに没頭しています。 | |
| FBフローサブスケール「エンジョイメント」 | .90 |
| 3。 Facebookを使用すると、多くの楽しみが得られます。 | |
| 4。 私はFacebookを使用して楽しんでいます。 | |
| FBフローサブスケール「好奇心」 | .70 |
| 5。 Facebookを使用すると、想像力が刺激されます。 | |
| 6。 Facebookを使用すると、私の好奇心が刺激されます。 | |
| FBフローサブスケール「テレプレゼンス」 | .84 |
| 7。 Facebookを使用すると、自分がどこにいるのか、自分の周りで何が起こっているのかを忘れてしまうことがよくあります。 | |
| 8。 Facebookは私のために新しい世界を作成し、ブラウジングをやめるとこの世界は突然消えます。 | |
| 9。 Facebookを使用している間、私が訪れたサイトによって生成された世界は、私にとって現実よりも現実的です。 | |
| FBフローサブスケール「時間歪み」 | .79 |
| 10。 Facebookを使用しているときは時間がかかります。 | |
| 11。 私は、意図したよりも多くの時間をFacebookに費やします。 |
FB = Facebook。
本研究で使用されるアイテムは、 S2ファイル.
Facebook中毒障害（FAD）。Bergen Facebook Addiction Scale（BFAS; [1]）昨年の期間に6つの項目（例：「Facebookをもっと使用したいという気持ちになりましたか？」）でFADを評価しました。撤退、紛争）。 アイテムは、5ポイントのリッカートスケールで評価されます（1 =非常にまれ、5 =非常に頻繁）。 BFASは、フルレングスの18アイテムバージョンと同様の良好な心理測定特性を示すことがわかっています（以前に報告された内部信頼性：α= .82-.91;例えば[1, 3, 5, 27, 28]）、およびBergen Social Media Addiction Scale（BSMAS; [29]）6つの項目で一般的なソーシャルメディア中毒を測定し、BFASから派生しました（以前に報告されたBSMASの内部信頼性：α= .86-.88;例えば、11, 30]）。 BFASの現在の信頼性：α= .86。 問題のあるBFAS値に対する2つの可能な分類アプローチが提案されています[1]：よりリベラルなアプローチ、すなわち多項スコアリングスキーム（カットオフスコア：6つの項目のうち少なくとも4つで≥3）、およびより保守的なアプローチ、すなわち一項スコアリングスキーム（カットオフスコア：6つすべてで3以上）アイテム）。
統計分析
統計分析は、社会科学用統計パッケージ（SPSS 24）およびマクロプロセスバージョン2.16.1（www.processmacro.org/index.html).
記述分析の後、FADとFacebookのフローおよびFacebookの使用強度を測定する変数との関連付けを、ゼロ次の二変量相関によって評価しました。 Facebookフロー（11アイテム）とFAD（6アイテム）を評価する合計17アイテムの主成分分析（PCA;回転方法：バリマックス）を使用した探索的因子分析（EFA）が計算されました。 Kaiser-Meyer-Olkin（KMO = .901）およびBarlettの球形度検定（χ2 = 3856.236、df = 136、p = .000）は、サンプルサイズがこの分析に十分であることを明らかにしました。 1を超える固有値を持つ4つの因子（因子1：7.322、因子2：2.092、因子3：1.199、因子4：1.059）と組み合わせて、分散の68.6％（因子1：26.3％、因子2：16.5％、因子3：14.2％、ファクター4：11.6％）（cf.、[31]）。
モデレーション分析（プロセス：モデル1）は、Facebookのフロー（予測子）、Facebookの使用強度（モデレーター）、FAD（結果）の関係を調べ、共変量として年齢と性別を制御しました。 FISの高い信頼性とFacebookの使用強度の複合インデックスの低い信頼性を考慮して、2つのモデレーション分析が実行されました（モデル1：モデレーターとしてのFIS、モデル2：モデレーターとしての複合インデックス）。 緩和効果は、信頼区間の加速（CI 10.000％）を提供するブートストラップ手順（95サンプル）によって評価されました。
結果
FADのクリティカルカットオフスコアには、多項スコアリング後の31（7.8％）参加者と、単項スコアリング後の15（3.8％）参加者が到達しました。 調査された変数の記述統計は、 テーブル2.
テーブル2
| M（SD） | 最小〜最大 | |
|---|---|---|
| BFAS | 9.49（4.24） | 6-28 |
| BFAS：アイテム1“ salience” | 1.86（1.01） | 1-5 |
| BFAS：アイテム2「トレランス」 | 1.73（.99） | 1-5 |
| BFAS：アイテム3「気分変更」 | 1.58（.98） | 1-5 |
| BFAS：アイテム4「再発」 | 1.63（.94） | 1-5 |
| BFAS：アイテム5「撤回」 | 1.30（.74） | 1-5 |
| BFAS：アイテム6「競合」 | 1.39（.81） | 1-5 |
| FBフロー：「Focused Attention」 | 2.32（.95） | 1-5 |
| FBフロー：「楽しみ」 | 3.37（.82） | 1-5 |
| FBフロー：「好奇心」 | 2.76（.97） | 1-5 |
| FBフロー：「テレプレゼンス」 | 1.55（.79） | 1-5 |
| FBフロー：「時間歪み」 | 2.92（1.15） | 1-5 |
| FBフロー | 27.41（7.60） | 11-52 |
| FBメンバーシップ（月） | 83.97（29.50） | 3-155 |
| FBの毎日の訪問（時間） | 11.25（18.64） | 0-200 |
| FBは1日の継続時間（分）を使用します | 95.22（81.13） | 0-750 |
| FIS | 16.10（4.98） | 6-30 |
N = 398; M =平均; SD =標準偏差。 最小=最小; 最大=最大; BFAS = Bergen Facebook Addiction Scale; FB = Facebook; FIS = Facebook強度スケール。
FADとその6つの各項目は、Facebookのフローとそのサブスケールと有意に正の相関がありました（参照 テーブル3). 図1 704つのFBフローサブスケールと001つのFADアイテム間の相関関係を視覚化するコレログラムを示します。 他のフローサブスケールと比較して、フローサブスケール「テレプレゼンス」で顕著な高い相関が発生しました。 このサブスケールとFADの間のリンク（r = .5、p <.651）に加えて、特にFADの項目001（「撤回」）との相関が高かった（r = .XNUMX、p <.XNUMX）。 さらに、FADは、Facebookの使用強度を表すXNUMXつの変数、つまりFacebookメンバーシップの期間、毎日のFacebook使用の頻度と期間、およびFISと有意に正の相関がありました（を参照）。 テーブル3）。 また、複合インデックスは、FAD（r = .480、p <.001）およびFacebookフロー（r = .496、p <.001）と有意に正の相関がありました。
テーブル3
| BFAS | BFAS：アイテム1 「知性」 | BFAS：アイテム2 「公差」 | BFAS：アイテム3 「気分変更」 | BFAS：アイテム4「再発」 | BFAS：アイテム5「撤回」 | BFAS：アイテム6「競合」 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FBフロー：「Focused Attention」 | .503** | .387** | .467** | .400** | .333** | .396** | .350** |
| FBフロー：「楽しみ」 | .270** | .299** | .224** | .239** | .140** | .214** | .122* |
| FBフロー：「好奇心」 | .398** | .339** | .369** | .355** | .268** | .267** | .226** |
| FBフロー：「テレプレゼンス」 | .704** | .505** | .577** | .557** | .463** | .651** | .542** |
| FBフロー：「時間歪み」 | .509** | .435** | .420** | .374** | .456** | .290** | .364** |
| FBフロー | .660** | ||||||
| FBメンバーシップ（月） | .126** | ||||||
| FBの毎日の訪問（時間） | .251** | ||||||
| FBは1日の継続時間（分）を使用します | .304** | ||||||
| FIS | .513** |
N = 398; BFAS = Bergen Facebook Addiction Scale; FB = Facebook; FIS = Facebook強度スケール。
* p <.05
** p <.01。
EFAの回転したコンポーネントマトリックスの因子負荷は、6つのFADアイテムとサブスケール「テレプレゼンス」の3つのアイテムのうち2つがすべて因子1にロードされたことを示します（因子ロード：FADアイテム：アイテム1：.641、アイテム2： .671、アイテム3：.704、アイテム4：.667、アイテム5：.795、アイテム6：.694、Facebookフローアイテム：アイテム8：.693、アイテム9：.775）。
どちらのモデレーションモデルも統計的に有意であることが判明しました。 モデル1では、R2 = .555、F（5,392）= 54.677、p <.001、Facebookの使用強度（FISによって操作可能）とFacebookフローの間の有意な相互作用、b = .231、SE = .030、95％CI [.173;。 290]、t = 7.763、p <.001は、FacebookのフローとFADの関係がFacebookの使用強度によって緩和されることを明らかにしました。 単純なスロープテストによると、FacebookのフローとFADの間の正のリンクは、Facebookの使用強度の低、中、高レベルで等しく確認されました。 このリンクは、Facebookの使用強度が高い（平均より1.000 SD高い= 768）、b = .066、SE = .95、639％CI [.897; .11.698]、t = 001、 p <.0ですが、中レベルのFacebook使用強度（平均= 536）を表現した参加者では弱かった、b = .058、SE = .95、423％CI [.650; .9.287]、t = 001、 p <.1.000であり、Facebookの使用強度のレベルが低い参加者（平均より305SD低い= -064）、b = .95、SE = .178、431％CI [.4.738; .001]、 t = XNUMX、p <.XNUMX（を参照） 図2、パートa）。
a。 FADへのFacebookフローに対するFacebookの使用強度（Facebook Intensity Scaleで運用）の緩和効果。 b。 FacebookのFADへのフローに対するFacebookの使用強度（Facebookメンバーシップの期間、Facebookの毎日の使用頻度、Facebookの毎日の使用期間、Facebookの強度スケールを含む複合インデックスによって運用される）の緩和効果。
図2 （パートb）モデル2、R2 = .566、F（5,392）= 54.786、p <.001。 Facebookの使用強度（複合インデックスによって操作可能）とFacebookフローの間の有意な相互作用によって明らかにされたように、b = .345、SE = .053、95％CI [.241; .449]、t = 6.506、p <.001 、FacebookのフローとFADの関係は、Facebookの使用強度によって緩和されました。 繰り返しになりますが、単純な勾配テストでは、FacebookフローとFADの間の正のリンクが、Facebookの使用強度の低、中、高レベルで等しく確認されたことが示されました。 Facebookの使用強度が高い（平均より622SD高い= .728）、b = .059、SE = .95、612％CI [.843; .12.347]、t = 001、 p <.0ですが、中レベルのFacebook使用強度（平均= 513）を表現した参加者では弱かった、b = .048、SE = .95、419％CI [.607; .10.711]、t = 001、 p <.622であり、Facebookの使用強度のレベルが低い参加者（平均より298 SD低い= -.057）、b = .95、SE = .185、411％CI [.5.196; .001] 、t = XNUMX、p <.XNUMX（を参照） 図2、パートb）。
議論
本研究では、SNS Facebookで経験したフローとFADの間のリンクを調査しました。 フローエクスペリエンスと中毒性のあるメディアの使用を明確に相互に関連付けることを説明した以前の研究に沿って[15, 18, 19]、現在の調査結果は、FacebookのフローとFADの間の有意な正の関連性を明らかにしました（仮説1を確認）。 両方の変数間の共通分散が43.6％であるため、リンクはかなり強かったことに注意してください。 また、Facebookフローの各サブスケールは、FADと有意に正の関連がありました。 ただし、以前の結果に基づいた期待とは対照的に（たとえば、[18]）、Facebookのフローのサブスケールの楽しみと時間の歪みは、FADとの最強のリンクを示していませんでした。 スケール「エンジョイメント」とのリンクは、5つのフローサブスケールの中で最も弱いものでした（矛盾する仮説2）。 比較すると、FADとサブスケール「テレプレゼンス」の間に最高の相関が現れました（相関差Cohenのqの範囲は.31から.60の範囲です; cf.、[32]）。 特に、FAD項目「撤回」は、このサブスケールと密接に関連していました。 さらに、FADを評価する6つの項目すべてが、スケール「テレプレゼンス」の2つの項目と同じ要因でロードされました。
サブスケールの「テレプレゼンス」は、Facebookによって作成された世界に没頭する感情を測定します[21]。 このサブスケールの2つのアイテム（アイテム8「Facebookは新しい世界を作成し、ブラウジングをやめるとこの世界は突然消えます」）、アイテム9「Facebookを使用している間、訪問したサイトによって生成される世界は私にとってより現実的ですFADアイテムと同じ要素でロードされ、言葉遣いに新しい世界への没入を含めた3番目のアイテムには当てはまりませんでした（アイテム7そして、現在私の周りで何が起こっているのか」）、それは別の要因をロードしました。 以前の研究では、テレプレゼンスがオンライン環境でのフローを引き起こす主な要因の1つであることが特定されました[33]。 適切なオンライン環境に含まれるリアルな画像が多いほど、没入感のあるユーザーがより多くのイメージを感じます[34, 35]。 Facebookのメンバーは毎日何百万ものプライベート写真をアップロードして、オンラインフレンドと経験を共有し、彼らを人生に巻き込んでいます[22, 23]。 したがって、彼らはFacebookの世界の永続的な発展に貢献し、そのメンバーはさまざまな（社会的）相互作用の方法をメンバーに開放します。 一部のFacebookメンバー、特にうつ病や不安症状のスコアが高い人は、日常の問題から脱出し、オフラインで見逃されることの多い肯定的な経験を引き出すために、この相互作用を追求しています[6]。 さらに、以前の研究では、ナルシシズムとFADの間に正の関連性があると報告されていた[2]。 ナルシシズムの高い個人は、資格の膨らんだ感覚と自身の壮大さの信念によって特徴付けられ、一般的に注意と賞賛を集中的に探します。 彼らがこの肯定的なフィードバックを得ることができない場合、または彼らの膨らんだ自己観と矛盾する情報を知覚できない場合、彼らの自尊心は苦しむ[36, 37]。 したがって、自己陶酔的な人々は、Facebookを過度に使用することで日々の問題から逃れることを好むと仮定することができます。それにより、短期間に多くの肯定的なフィードバック、たとえば「いいね」または肯定的なコメントを得る確率多くの場合、オフラインの世界でのやり取りの場合よりも非常に時間がかかります。」
現在の結果を考慮すると、これらの個人はFADを発症する特別なリスクがある可能性があります。 Facebookの世界に没頭すると、本質的な報酬が集中的に発生するため、Facebookが過度に採用される可能性が高くなります。 ただし、仮説3を確認した現在の調査結果によると、FISまたは複合インデックスのいずれかで評価されたFacebookの使用強度は、FacebookのフローとFADの関係を積極的に緩和します。 特に、Facebookを集中的に使用する、つまり頻繁にアクセスし、そこに多くの時間を費やし、日常生活でFacebookの使用を統合し、感情的なつながりを築くメンバーは、Facebookのフローの価値が高く、特にFADを起こしやすい傾向があります。 オフラインとオンラインの関係のオーバーラップが小さく、オンラインの関係の量がオフラインの関係の量をかなり上回る場合、FADを開発するための追加のリスク要因が発生すると仮定できます。 この星座は、Facebookへの強い感情的な愛着の発達に貢献しています[38]。これは、オンライン世界のテレプレゼンスが個人に与える影響を高めることになっています。 極端な場合、オンラインの世界に没頭することが非常に集中的になり、影響を受ける個人がオンラインとオフラインの世界の違いを認識できなくなる可能性があります。 最近の研究で報告されている、添付ファイルのスタイルと中毒性のソーシャルメディアの使用との密接な関係を考慮する[11, 12]、結論は、Facebookへの強い愛着の発達のリスクは、承認と肯定的なフィードバックの必要性を満たすために頻繁に過度のソーシャルメディアの使用に従事する不安のある愛着スタイルを持つFacebookメンバーにとって特に高いと正当化されます。 対照的に、安全な添付スタイルを示すFacebookユーザーは、このリスクが少ない傾向があります。
現在の調査結果は、Facebookのフロー全般と、特にFacebookで経験したテレプレゼンスがFADの開発と維持に貢献する可能性があることを明らかにするため、特に重要です。 FADの兆候は、サンプルの3.8％（単項スコアリング）から7.8％（多項スコアリング）で発生しました。これは、年齢と職業範囲（非生徒数70.6％）が、以前の研究のサンプルよりも一般的な人口をよりよく表しているためですFAD、ほとんどが学部学生のみを含む（例：[2, 4, 7, 27, 28]）。 FAD徴候の割合と現在のサンプルの比較的高い代表性を考慮すると、FADはもはや無視できる限界現象を構成しないという結論が正当化されます。 したがって、中毒性のメディア使用に対する介入プログラムに関する現在の調査結果を適用することは効果的かもしれません。 たとえば、毎日の使用に明確な時間制限を設定することで、Facebookの使用強度を意識的に調整することが望ましいことを強調することです。 さらに、中毒性のあるビデオゲームと問題のある一般的なインターネット使用に関する以前の研究[18, 39]、使用時間を規制するために目覚まし時計を展開するか、「ポップアップ」メッセージを含めることが提案されています。 これらの手順は、FADに対する脆弱性を高める過剰なFacebookの使用を防ぐのに役立つ可能性があります。 さらに、オフラインの友人や家族とのつながりを維持するために採用されたとしても、Facebookの世界は依然として仮想空間のままであり、オンラインの世界への脱出はほとんど問題解決に寄与しないという事実の認識を高めることが重要ですオフライン。 対照的に、Facebookの過剰な使用は、既存の問題の悪化に寄与したり、新しい問題の出現につながる可能性があります。 たとえば、現在のサンプルの11.1％は、Facebookを非常に多く使用しているため、仕事や研究に悪影響を及ぼしていることを示しています（FAD Item 6 "conflict"）。
現在の研究には多くの資産があり、中毒性のメディア使用の介入プログラムの改善に貢献する可能性がありますが、その制限のいくつかは言及する価値があります。 最も重要な弱点は、因果関係に関して限られた結論しか許さない断面設計です[40]。 FacebookのフローがFADを引き起こし（その逆ではない）、Facebookの使用強度の緩和的な影響がそのような因果構造に対応することは非常に合理的ですが、この推論は仮説です。 したがって、将来の研究者は、FacebookのフローとFADの間のリンクを、縦断的将来計画と実験的研究によって検討することを強くお勧めします。
さらに、サンプルの性別構成（73.6％女性）は、現在の結果の一般化を制限します。 この制限に対処するために、統計分析で可変性別を管理しました。 それにもかかわらず、より一般的な結論を可能にするために、現在の結果を同じ性別比のサンプルに複製することが望ましい。
さらに、現在の研究の参加者は、さまざまなオンラインSNSに表示される参加招待によって募集されたと見なされる必要があります。 したがって、適切なオンラインプラットフォームでユーザーがアクティブになればなるほど、このユーザーが招待に気づき、参加の申し出に応答する可能性が高くなることを除外することはできません。 さらに、参加の自発的な性質により、特にSNSでのオンライン調査に既に興味を持っている個人がオンライン調査に回答した可能性があります。 この潜在的な選択バイアスは、現在の結果の一般化を制限します。 SNSの一般ユーザーは、まれなユーザーよりも調査に参加する可能性が高いと思われます。 多くのオンライン調査で一般的なこのバイアスは、SNSの使用量に関してサンプルの範囲を制限する可能性があります。 このような範囲の制限により、FacebookのフローとFADに関連する相関の大きさが減少する可能性がありますが、現在の統計分析の有効性を脅かす可能性は低いです。 仮説検定は有意であることが判明し、潜在的な範囲の制限は、実行された統計検定の感度を大幅に低下させなかったことを示しています。 さらに、研究の特定の研究問題は、参加者に事前に明らかにされなかったため、研究への参加の決定に影響を与えなかった可能性があります。
要約すると、本研究は、FacebookのフローとFADの間の密接な相互作用を明らかにしています。 特に、Facebookのフローの重要な特性であるFacebookの世界のテレプレゼンスは、FADを開発する個々の脆弱性を強化するようです。 FacebookのフローとFADの相互作用をさらに調査して、FADの発生リスクとそれに対する保護要因の役割をよりよく理解する必要があります。
サポート情報
財務諸表
この研究は、アレクサンダー・フォン・フンボルト財団によりユルゲン・マルグラフに授与されたアレクサンダー・フォン・フンボルト教授によって支援されました。 さらに、Julia Brailovskaiaに授与されたRuhr-UniversitätBochumのOpen Access Publication Fundsによる支援を認めます。 資金提供者は、研究デザイン、データ収集と分析、出版の決定、または原稿の準備において役割を果たさなかった。
参考文献
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