문제가있는 스마트 폰 사용에 대한 조사 : 자기애, 불안 및 인격 요소 (2017)의 역할

자허 르 후세인,^1,* 마크 디 그리피스,² 및 데이비드 셰필드¹

참가자

총 871 스마트 폰 사용자 (평균 연령 = 25.06 년, SD = 8.88) 연구에 참여했습니다. 불완전한 응답으로 인해 일부 데이터가 설문 조사에서 누락되었습니다. 따라서 완성 된 설문지 640 개 (73.5 %)에 대해 추론 통계 분석을 수행 하였다. 나이는 13 ~ 69 세 (평균 = 24.89 세, SD = 8.54) 남자 214 명 (33.4 %)과 여자 420 명 (65.6 %)이 있었다. 80.0 명이 성별에 대한 정보를 제공하지 않았습니다. 표본의 민족성은 백인 (2.0 %), 흑인 (9.3 %), 아시아 인 (1.9 %), 동남아시아 인 (1.9 %), 아프리카 인 (0.5 %), 아랍 또는 북아프리카 (3.9 %), 혼합 / 다민족 그룹 (2.0 %) 및 기타 (86.0 %). 참가자의 대부분은 영국 (3.3 %), 미국 (0.5 %), 캐나다 (0.5 %), 독일 (0.5 %), 아랍 에미리트 (68.6 %) 순이었습니다. 국가 (터키, 스위스, 호주, 그리스, 덴마크, 스웨덴, 대한민국)가 표본에 포함되었습니다. 참가자는 대부분 학생 (23.6 %), 취업 (3.0 %), 자영업 (4.3 %), 실업 (0.5 %), 은퇴 (52.5 %)였습니다. 참여자의 혼인 여부는 미혼 (14.6 %), 기혼 (32.9 %), 친밀한 관계 (XNUMX %)였다.

디자인 및 재료

이 조사에서는 데이터 수집을 위해 온라인 설문 조사를 사용했으며 다음을 사용하여 개발했습니다. Qualtrics 온라인 설문 조사 소프트웨어. 설문 조사는 스마트 폰 사용과 성격 변수 간의 연관성을 함께 평가 한 네 가지 심리적 도구로 구성되었습니다. 평가 된 네 가지 도구 : (a) 자기애 적 성격, (b) 국가 특성 불안, (c) 성격 특성의 XNUMX 개 요소 모델 (신경증, 기분 좋음, 경험에 대한 개방성, 외향성 및 성실성), (d) 문제가있는 스마트 폰 사용하다. 또한 참가자의 인구 통계 학적 특성, 스마트 폰 사용 시간, 스마트 폰 화면의 일상 시선, 가장 많이 활용되는 스마트 폰 애플리케이션 (앱), 타인의 소셜 네트워킹 행동에 대한 태도, 스마트 폰 사용으로 인한 문제에 대한 질문도 수집되었습니다.

자기애 적 성격. 자기애 적 성격은 40- 항목 자기애 적 성격 인벤토리 (NPI; Raskin & Terry, 1988 년). NPI는 7 개의 하위 섹션에 속하는 40 쌍의 명령문으로 구성되며 각 하위 섹션에는 알려진 자기애주의 특성이 있습니다. 평가 된 특성은 권위, 자급 자족, 우월성, 노출증, 허영심, 착취 및 자격이었다. 각 진술은 A 열 또는 B 열에 속합니다. A 열의 진술은 일반적으로 자기애 주의적이며 한 점 (예 :“리더가되고 싶습니다.”)입니다. B 열의 성명서는 일반적으로 자기애 주의적이지 않으므로 점수를 얻지 않습니다. 예를 들어,“내가 리더인지 아닌지 나에게 거의 차이가 없습니다.”자기애 적 성격 장애를 가진 사람들은 20 열 A 답변을 승인해야합니다. 이 연구에서 NPI의 내부 일관성은 양호했습니다 (Cronbach 's α = .85).

국가 특성 불안. STAI (Spielberger State-Trait Anxiety Inventory) 약식 (Marteau & Bekker, 1992 년)는 상태-특성 불안을 평가하는 데 사용되었습니다. 이 척도는 4 포인트 리 커트 척도 (1 = 전부는 아니고, 2 = 다소, 3 = 보통, 4 = 매우 많음)로 측정 된 6 개의 문으로 구성됩니다. STAI 항목의 예는 다음과 같습니다.“침착 함”,“긴장합니다”및“걱정됩니다”Marteau and Bekker (1992)는 STAI Short-Form에 대해 수용 가능한 신뢰성과 타당성을보고했습니다. 또한 전체 형태의 STAI와 비교할 때 6 개 항목 버전은 참가자에게 더 짧고 수용 가능한 규모를 제공합니다 (Marteau & Bekker, 1992 년). 이 연구에서 STAI의 내부 일관성은 양호했습니다 (Cronbach 's α = .85).

성격. 성격 특성은 10 항목 성격 인벤토리 (TIPI); Gosling, Rentfrow 및 Swann, 2003), 이는 Big-Five (10 요인 모델) 차원의 유효한 측정 값입니다. TIPI는 7 점 등급 척도 (1 = 강하게 동의하지 않음부터 7 = 강하게 동의 함)를 사용하는 XNUMX 개 항목과 외향성, 호감도, 성실성, 정서적 안정성 및 개방성의 XNUMX 가지 하위 척도로 구성됩니다. Gosling et al. (2003) TIPI가 다음과 같은 측면에서 적절한 수준을 가지고 있다고보고합니다 : (a) 자기, 관찰자 ​​및 동료 보고서에서 널리 사용되는 Big-Five 측정 값, (b) 테스트-재 테스트 신뢰성, (c) 예측 된 외부 상관 관계의 패턴 및 ( d) 자기 평가와 관찰자 평가 간의 수렴. 하위 척도에 대한 내부 일관성은 다음과 같습니다 : 외향성 (Cronbach의 α = .69), Agreeableness (Cronbach의 α = .29), Conscientiousness (Cronbach의 α = .56), 정서적 안정성 (Cronbach의 α = .69) 및 개방성 경험 (Cronbach의 α = .45).

문제가있는 스마트 폰 사용. 문제가있는 스마트 폰 사용 척도는 문제가있는 스마트 폰 사용을 평가하는 데 사용되었으며, Pontes and Griffiths가 개발 한 IGS9-SF (Internet Gaming Disorder Scale Short-Form) 항목에서이 척도를 조정했습니다 (2014, 2015). IGDS9-SF는 제 5 판에 따라 인터넷 게임 장애 (IGD)를 정의하는 9 가지 기준에서 채택 된 짧고 9 개 항목의 심리 측정 도구입니다. 정신 장애의 진단 및 통계 편람 (DSM-5; 미국 정신과 학회, 2013). “나는 스마트 폰을 사용하고 있습니다.”,“스마트 폰을 사용하여 부정적인 분위기를 피하거나 구호합니다.”,“스마트 폰 사용을 제어하려는 시도가 실패했습니다.” "스마트 폰 사용으로 인해 중요한 관계, 직업 또는 교육 경력 기회를 위태롭게하거나 잃어 버렸습니다."참가자는 모든 항목을 5 포인트 리 커트 척도 (1 = 매우 반대, 2 = 동의하지 않음)로 평가했습니다. 3 = 동의하지 않거나 동의하지 않음, 4 = 동의 함, 5 = 매우 동의 함). IGDS9-SF의 점수는 9에서 45까지입니다. IGD, 폰테 및 그리피스와 관련하여 (2014)은 연구 목적으로 만 스케일을 사용하여 스케일에서 36에서 최소 45를 얻는 사용자 만 고려하여 무질서한 사용자와 장애가없는 사용자를 분류하는 데 사용할 수 있다고 언급했습니다. 이 연구에서 IGDS9-SF의 내부 일관성은 높았습니다 (Cronbach 's α = .86).

순서

스마트 폰 사용자가 연구에 참여하도록 초대하는 인터넷 게시 메시지는 다양한 잘 알려진 스마트 폰, 소셜 뉴스 및 온라인 게임 웹 사이트 (예 : mmorpg.com, androidcentral.com, reddit.com, iMore.com및 neoseeker.com). 인터넷에 게시 된 메시지는 첫 번째 저자의 소셜 네트워킹 계정에도 게시되었습니다 (예 : 페이스북 및 트위터). 또한, 영국의 두 대 대학의 학생들은 강의 시작시 연구 모집 발표를 한 최초의 저자로부터 정보를 얻었고 트위터 연구에 대한 계정 및 해시 태그. 각 스마트 폰, 소셜 뉴스 및 온라인 게임 사이트에는 유사한 구조적 기능 (예 : 최신 뉴스, 도움말 가이드, 사이트 맵, 포럼 등)이 있습니다. 온라인 모집 게시물은 모든 참가자에게 연구 목적에 대해 알리고 온라인 설문 조사에 대한 링크를 포함했습니다. 참가자가 설문 조사에 대한 하이퍼 링크 주소를 방문하면 참가자 정보 페이지가 표시되고 설문 조사를 완료하는 방법에 대한 명확한 지침이 제공되며 제공 한 데이터는 익명으로 기밀로 유지됩니다. 설문 조사가 끝날 때보고 된 설명문은 연구의 목적을 되풀이하고 참가자들에게 연구를 철회 할 수있는 권리를 알 렸습니다.

분석 전략

먼저, 일반적인 스마트 폰 사용에 대한 설명 통계가 계산되었습니다. 그런 다음 상관 관계 분석을 수행했습니다. 마지막으로 문제가있는 스마트 폰 사용의 기본 요소를 설명하기 위해 문제가있는 스마트 폰 사용을 결과 변수로 사용하여 다중 회귀 분석을 수행했습니다. 예측 변수는 연령과 자기애 (1 단계에서 입력), 외향, 동의, 양심, 정서적 안정, 경험의 개방성, 불안 점수 (2 단계에서 입력)였습니다.

윤리학

연구 절차는 헬싱키 선언과 영국 심리 학회 윤리 지침에 따라 수행되었습니다. 대학 윤리위원회가이 연구를 승인했습니다. 모든 참가자에게 연구에 대한 정보를 제공했으며 모든 정보에 동의했습니다.

스마트 폰 사용자 행동

하루 평균 스마트 폰 사용 시간은 190.6 분 (SD = 138.6). 참가자들은 39.5 회 (SD = 33.7) 낮 동안 스마트 폰 화면에서 평균. 참가자의 월 평균 스마트 폰 전화 요금은 £ 27.50 (SD = 17.2). 참가자 중 가장 많이 활용되는 스마트 폰 애플리케이션은 소셜 네트워킹 애플리케이션 (49.9 %), 인스턴트 메시징 애플리케이션 (35.2 %), 음악 애플리케이션 (19.1 %) 순이었습니다. 표 1 참가자가 사용하는 스마트 폰 응용 프로그램을 보여줍니다.

 

테이블 1.

참가자들 사이에서 가장 많이 활용 된 스마트 폰 응용 프로그램 (응답은 응용 프로그램 범주 별 응답을 참조하고 참가자는 둘 이상의 응용 프로그램을 선택할 수 있음)

문제가있는 스마트 폰 사용

참가자들의 평균 스마트 폰 점수는 21.4 (SD = 6.73). Pontes와 Griffiths가 제안한 분류 기준 사용 (2014), 17 참가자 (2.7 %)는 무질서한 스마트 폰 사용자로 분류되었습니다. 그림 1 문제가있는 스마트 폰 사용 척도의 점수 분포를 보여줍니다.

 

그림 1.

문제가있는 스마트 폰 사용 점수 분포 (커토 시스 = -0.102, 왜도 = 0.280)

문제가있는 스마트 폰 사용과 관련

이변 량 상관 관계는 문제가있는 스마트 폰 사용이 스마트 폰 사용 시간과 불안에 긍정적으로 관련되어 있으며 나이, 양심, 정서적 안정성 및 개방성과 부정적인 관계가 있음을 보여주었습니다. 스마트 폰에 소요되는 시간은 소유 기간, 자기애 및 불안과 긍정적으로 관련이 있으며 연령 및 정서적 안정성과 부정적인 관련이 있습니다. 소유 기간은 연령과 긍정적으로 관련이있었습니다 (표 2).

 

테이블 2.

스마트 폰 문제가있는 사용과 다른 변수 사이의 Pearson의 상관 관계n = 640)

스마트 폰 사용에 문제가있는 예측 자

공선 성 문제는 10 (평균 VIF = 1.33) 미만인 분산 팽창 계수 (VIF) 값과 0.2 이상인 공차 통계를 사용하여 확인했습니다. 이는 다중 공선 성이 문제가되지 않았 음을 나타냅니다. 다중 회귀 분석에 enter 방법을 사용하면 예측 변수가 문제가있는 스마트 폰 사용에서 상당한 양의 차이를 설명하는 것으로 밝혀졌습니다 [Step 1, R² = .05, ΔR² = .10, F(2, 637) = 17.39, p <.001; 2 단계에서는 F(8, 631) = 11.85, p <.001]. 분석 결과 나이와 나르시시즘, 성실성, 정서적 안정감, 개방성에 적응 한 후 스마트 폰 사용 문제가 유의미하고 부정적으로 예측되는 것으로 나타났다 (표 3즉, 개방성, 정서적 안정성 및 양심 성이 높은 개인은 스마트 폰 사용에 문제가있을 가능성이 적습니다.

 

테이블 3.

스마트 폰 사용에 문제가있는 예측 변수 모델 (n = 640)

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