PLoS 하나. 2018; 13 (7) : e0201484.
2018 7 월 26 온라인 게시. doi : 10.1371 / journal.pone.0201484
PMCID : PMC6062136
PMID : 30048544
추상
본 연구는 Facebook 사용시 경험되는 흐름 (Facebook 흐름, 즉 Facebook 활동으로 인해이 활동으로 인해 많은 비용이 들더라도 Facebook 활동이 계속되는 집중적 즐거움과 즐거움의 경험)과 Facebook 중독 장애 (FAD)의 관계를 조사했습니다. ). 398 Facebook 사용자 샘플 (연령 : M (SD) = 33.01 (11.23), 범위 : 18–64)에서 Facebook 흐름과 FAD 간의 유의 한 긍정적 연관은 Facebook 사용 강도에 의해 긍정적으로 완화되었습니다. 탐색 적 요인 분석에 따르면 FAD를 평가하는 6 개의 항목 모두 Facebook 흐름의 하위 규모 텔레프레즌스에 속하는 2 개의 항목과 동일한 요소에로드 된 것으로 나타났습니다. 따라서 Facebook 흐름과 FAD 간의 긴밀한 연결은 특히 Facebook이 만든 매력적인 온라인 세상에 몰입함으로써 발생할 수 있으며 사용자는 일상적인 의무와 문제를 잊기 위해 탈출합니다. 현재 결과는 Facebook 흐름이 FAD에 앞서있을 수 있다는 첫 번째 증거를 제공하고 개발 및 유지 관리에 기여할 수있는 메커니즘을 나타냅니다. 미래 연구를위한 실제 응용과 현재 결과의 한계에 대해 논의합니다.
개요
소셜 네트워킹 사이트 (SNS) Facebook의 멤버십은 여러 가지 장점 (예 : 효율적인 커뮤니케이션, 자기 진흥 및 엔터테인먼트)을 제공하지만 일부 단점도 발생할 수 있습니다. Facebook 사용의 잠재적 인 단점과 관련하여 Andreassen et al. [1]는 소위 Facebook Addiction Disorder (FAD)를 조사했습니다. 그들은 FAD를 6 가지 중요한 특성, 즉 경직 (즉, SNS Facebook의 영구적 인 사고), 관용 (즉, 이전 수준의 긍정적 인 효과를 달성하기 위해 증가하는 Facebook 사용량이 필요함), 기분을 포함하는 행동 중독의 하위 유형으로 정의했습니다. 수정 (즉, Facebook 사용에 의한 분위기 개선), 재발 (즉, Facebook 사용을 줄이려는 비 효과적인 시도 후 이전 사용 패턴으로 되돌리기), 금단 증상 (즉, Facebook 사용없이 긴장된 상태) 및 충돌 (예 : 집중적 인 Facebook 사용). Brailovskaia와 Margraf [2]은 1 년 동안 중요한 FAD 차단 점수에 도달 한 사용자 수가 크게 증가했음을 보여줍니다. FAD는 남성 성별, 성격 특성 외향성, 신경증 및 자기애, 일주기 리듬 (늦은 시간 및 주중 및 주말의 상승 시간)과 긍정적으로 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다. 변수 연령, 특성 동의, 양심 및 개방성, 신체 활동에 대한 링크는 부정적이었다 [2-5]. 또한 FAD와 정신 건강 변수 불면증, 우울증, 불안 및 스트레스 증상 사이에 긍정적 인 관계가 발견되었습니다.2, 6-8]. 또한 최근의 연구에 따르면 중독성있는 Facebook 사용을 포함한 소셜 미디어 중독이 다른 첨부 파일 스타일과 크게 연결되어 있다고보고되었습니다.9] (즉, 긍정적 : 불안하고 회피적인 첨부 스타일, 부정 : 안전한 첨부 스타일) 및 신원 스타일 [10] (즉, 긍정적 : 정보 제공 및 확산 방지 스타일; 부정적 : 규범 스타일) [11, 12]. 이러한 결과를 고려할 때 FAD의 개발 및 유지 관리에 어떤 요소가 영향을 미치는지에 대한 의문이 제기됩니다.
Facebook 이외의 다른 미디어 유형 (예 : 비디오 게임, 일반 인터넷 사용)을 조사한 초기 연구에 따르면 중독성 행동과 흐름 경험 사이에 중요한 긍정적 인 연관성이 밝혀졌습니다.13-15]. Csikszentmihalyi의 정의에 따르면 ([16]; 4 페이지), 흐름 경험은“사람들이 다른 일에 관여하지 않는 활동에 참여한 상태입니다. 경험이 너무 즐거워서 사람들이 계속해서 많은 비용을 들이지 않고 계속할 수있을 것입니다.”일부 저자들은 흐름 경험이 중독성 미디어 사용에 대한 긍정적 인 예측 자라고 가정했습니다. 흐름의 주요 특성 중 하나 인 자동 전화 경험, 즉 본질적 보상17], 과도한 미디어 사용에 참여할 강력한 필요성 개발에 기여15, 18]. 또한, 과도한 비디오 게이머들에 의해 종종보고되는 시간 왜곡의 경험에 의해 흐름과 중독성 미디어 사용 사이의 긍정적 인 연관성이 강화되었다고 가정했다.18, 19].
이전 결과를 고려하고 Facebook 사용이 흐름 경험 (소위 Facebook 흐름)과 긍정적으로 연관되어 있음을 발견했습니다.20, 21], Facebook 흐름이 FAD와 긍정적으로 연결되어 있으며 개발 및 유지 관리에 기여할 수도 있다는 가설을 세우는 것이 합리적입니다. 그러나 우리가 아는 한,이 링크는 지금까지 조사되지 않았습니다. 따라서 본 연구의 주요 목표는 Facebook 흐름이 FAD와 연결되어 있는지 여부와 방법을 조사하는 것이 었습니다. 결과는 FAD의 개발 및 유지 관리의 잠재적 위험 및 보호 요소에 대한 이해에 기여할 수 있으므로 Facebook 중독을 예방하기위한 중재 프로그램에 포함될 수 있습니다. 이것은 Facebook의 높은 인기를 고려할 때 특히 중요합니다.22]. Facebook은 경쟁 SNS보다 훨씬 뛰어납니다. 현재 월 20 억 명 이상의 활성 사용자가 지정되어 있습니다.23].
이 추론을 바탕으로 Facebook 흐름과 FAD가 긍정적으로 관련되어 있다고 제안했습니다 (가설 1). 더 구체적으로, 최근 결과를 바탕으로 (예 : [19]), 우리는 한편으로는 페이스 북의 즐거움과 시간의 왜곡과 FAD (가설 2) 사이의 가장 강력한 연관성을 발견 할 것으로 예상했다. 또한 Wu, Scott 및 Yang의 초기 발견을 고려하여 [15], 경험 많은 게이머들 사이에서 비디오 게임 흐름과 중독 사이의 연관성이 눈에 띄게 강한 것으로 나타났습니다. 우리는 Facebook 사용의 강도가 Facebook 흐름과 FAD (가설 3) 간의 연결을 긍정적으로 완화한다고 가정했습니다.
재료 및 방법
절차 및 참가자
398 Facebook 사용자 데이터 (73.6 % 여성, 연령 (년) : M = 33.01, SD = 11.23, 범위 : 18-64, 직업 : 55.8 % 직원, 29.4 % 대학생, 1.5 % 학교 학생, 다른 4.8 % 연수생 베이커, 6 % 실업자, 2.5 % 퇴직자, 결혼 여부 : 29.6 % 독신, 로맨틱 파트너와 42.2 % 결혼, 28.1 % 결혼)과 같은 직업은 2 월부터 3 월까지 2018에서 온라인 독일어 설문 조사를 통해 수집되었습니다. 응답자는 다양한 SNS (예 : Facebook, Twitter, Xing, meinVZ)에 표시되는 참여 초대를 통해 모집되었습니다. 자발적이고 보상되지 않은 참여 요구 사항은 현재 Facebook 멤버십이었습니다. 표본이 일반적으로 독일 인구를 대표하지는 않지만 참가자는 광범위한 직업으로 표시되는 것처럼 인구 내에서 다양한 그룹을 나타냅니다. Facebook 사용은 독일에서 매우 인기가 있습니다 (31 백만 명 이상의 사용자;24]) 및 해당 멤버는 아마도 독일 SNS 사용자의 단면을 나타냅니다. 참여 초대는 페이스 북 흐름 또는 FAD에 관한 연구 질문을 명시하지 않았다. 그럼에도 불구하고 대부분의 다른 온라인 연구에서와 같이 참여 초대를받은 각 온라인 플랫폼에서 더 활동적인 회원은 활동이 적은 사용자보다 연구에 참여할 가능성이 높습니다. 본 연구 시행을위한 Ruhr-Universität Bochum 윤리위원회의 연구 윤리위원회 승인을 받았다. 우리는 인간 대상 연구에 관한 모든 국가 규정과 법률을 준수하고 본 연구를 수행하는 데 필요한 허가를 얻었습니다. 참가자는 올바르게 교육을 받았으며 온라인에 참여하는 데 동의했습니다. 본 연구는 정신 건강의 위험과 보호 요소를 조사하는 진행중인“Boomum Optimism and Mental Health (BOOM)”프로젝트의 일부입니다 (예 : [25]). 본 연구에 사용 된 데이터 세트는 S1 데이터 세트에서 사용할 수 있습니다.
조치
페이스 북 사용 변수
페이스 북 사용 강도. Wu, Scott 및 Yang와 유사합니다.15], Facebook 사용 강도를 측정하기 위해 Facebook 멤버십 기간 (개월), 일일 Facebook 사용 빈도, 일일 Facebook 사용 기간 (분) 및 Facebook과의 정서적 연결 및 매일의 통합 Facebook 강도 척도 (FIS;26]). FIS의 6 개 항목은 5 포인트 리 커트 척도 (1-point Likert scale) (5 = 매우 동의하지 않음, 85 = 매우 동의 함)로 평가됩니다 (예 : "Facebook은 내 일상 활동의 일부입니다"). 현재 신뢰성 : α = .82). 이 4 가지 지표의 종합 지수는 z- 변형 지표 (α = .47)의 평균을 계산함으로써 달성되었다.
페이스 북 흐름. Facebook 사용과 관련된 흐름 경험은 Kwak, Choi 및 Lee에서 채택한 "Facebook flow"설문지의 수정 된 버전으로 평가되었습니다.21]. Kwak, Choi, Lee가 사용하는 14 항목의 문맥, 간결성 및 표현의 적절성을 평가 한 3 명의 심리학 전문가가 전문가 검토를 실시한 후 [21], 본 연구에서는 5 개의 하위 척도로 나뉘어 진 11 개의 항목을 선택했습니다 (11 개의 항목의 현재 신뢰도 : α = .88) : 하위 척도 "집중 집중"에는 높은 집중도를 나타내는 2 개의 항목이 포함되며 Facebook 사용에 중점을 둡니다. 하위 규모“즐거움”은 Facebook 사용으로 생성 된 즐거움과 즐거움 / 재미를 나타내는 두 가지 항목으로 구성됩니다. 하위 규모의“호기심”에는 Facebook에서 어떤 일이 일어나는지 알고 싶어하는 두 가지 항목이 포함됩니다. 하위 규모의 "텔레프레즌스"는 Facebook이 만든 세상에 몰입하는 느낌을 나타내는 세 가지 항목으로 구성됩니다. 하위 스케일 "시간 왜곡"에는 Facebook 사용 중 시간 감각 상실을 나타내는 두 가지 항목이 포함됩니다. 모든 항목은 5 포인트 리 커트 척도 (1 = 동의하지 않음, 5 = 동의 함)로 평가됩니다. 표 1 5 가지 하위 척도의 표현과 내부 신뢰성을 제시합니다.
표 1
| 하위 척도 및 항목 | α |
|---|---|
| FB 흐름 하위 척도 "초점주의" | . 88 |
| 1. Facebook을 사용하는 동안 저는 깊이 몰두하고 있습니다. | |
| 2. Facebook을 사용하는 동안 수행중인 작업에 몰두합니다. | |
| FB 흐름 하위 규모“즐거움” | . 90 |
| 3. Facebook을 사용하면 많은 즐거움을 얻을 수 있습니다. | |
| 4. 나는 Facebook을 사용하는 것을 좋아합니다. | |
| FB 흐름 하위 스케일“Curiosity” | . 70 |
| 5. 페이스 북을 사용하면 상상력이 생깁니다. | |
| 6. Facebook을 사용하면 호기심이 생깁니다. | |
| FB 흐름 하위 규모“텔레프레즌스” | . 84 |
| 7. Facebook을 사용하면 종종 내가 어디에 있고 현재 주변에서 일어나는 일을 잊게됩니다. | |
| 8. Facebook은 새로운 세상을 만들어 주며 탐색을 중단하면이 세상이 갑자기 사라집니다. | |
| 9. Facebook을 사용하는 동안 내가 방문한 사이트에서 생성 된 세계는 실제 세계보다 더 현실적입니다. | |
| FB 흐름 하위 스케일“시간 왜곡” | . 79 |
| 10. Facebook을 사용할 때 시간이지나갑니다. | |
| 11. 나는 종종 의도했던 것보다 더 많은 시간을 Facebook에서 보낸다. |
FB = 페이스 북.
본 연구에 사용 된 품목은 S2 파일.
Facebook 중독 장애 (FAD).베르겐 페이스 북 중독 척도 (BFAS;1])는 지난 6 년 동안 6 가지 핵심 중독 기능 (예 : 경건, 관용, 기분 수정, 재발, 탈퇴, 갈등). 항목은 5 포인트 리 커트 척도 (1 = 매우 드물게, 5 = 매우 자주)로 평가됩니다. BFAS는 전장 18- 항목 버전과 유사하게 우수한 심리학 적 특성을 나타내는 것으로 밝혀졌습니다 (이전에는 내부 신뢰도보고 : α = .82-.91; 예 : [1, 3, 5, 27, 28])뿐만 아니라 Bergen 소셜 미디어 중독 척도 (BSMAS; [29]) 6 개의 항목으로 일반적인 소셜 미디어 중독을 측정하고 BFAS (BSMAS에 대해 이전에보고 된 내부 신뢰성 : α = .86-.88;11, 30]). BFAS의 현재 신뢰성 : α = .86. 문제가있는 BFAS 값에 대한 두 가지 가능한 분류 방법이 제안되었습니다 [1] :보다 자유로운 접근 방식, 즉 다목적 채점 체계 (최소 6 개 항목 중 4 개 항목에서 컷오프 점수 : ≥ 3) 및보다 보수적 인 접근 방식, 즉 단 하나의 채점 체계 (컷오프 점수 : 6 개 모두에서 ≥ 3) 항목).
통계 분석
통계 분석은 사회 과학 통계 패키지 (SPSS 24) 및 매크로 프로세스 버전 2.16.1 (www.processmacro.org/index.html).
기술적 인 분석 후, FAD와 Facebook 흐름의 연관성 및 Facebook 사용 강도를 측정하는 변수는 0 차 이변 량 상관 관계에 의해 평가되었습니다. Facebook 흐름 (11 개의 항목) 및 FAD (6 개의 항목)를 평가하는 총 17 항목에서 주요 구성 요소 분석 (PCA; 회전 방법 : varimax)을 사용한 EFA (Exploatory Factor Analysis)를 계산했습니다. Kaiser-Meyer-Olkin의 결과 (KMO = .901)와 Barlett의 구형도 테스트 (χ2 = 3856.236, df = 136, p = .000)는 샘플 크기가이 분석에 적합하다는 것을 나타 냈습니다. 1 (요소 1 : 7.322, 요소 2 : 2.092, 요소 3 : 1.199, 요소 4 : 1.059)보다 고유 요인이 4 가지 요인과 함께 분산의 68.6 % (요소 1 : 26.3 %, 요소 2 : 16.5 %, 요소) 3 : 14.2 %, 계수 4 : 11.6 %) (참조, [31]).
중재 분석 (프로세스 : 모델 1)은 Facebook 흐름 (예측 자), Facebook 사용 강도 (변조기) 및 FAD (결과) 간의 관계를 조사하여 공변량으로 연령과 성별을 제어합니다. FIS의 높은 신뢰성과 Facebook 사용 강도의 복합 지수의 낮은 신뢰성을 고려하여 두 가지 중재 분석이 실행되었습니다 (모델 1 : 중재자로 FIS, 모델 2 : 중재자로 복합 인덱스). 가속화 된 신뢰 구간 (CI 10.000 %)을 제공하는 부트 스트랩 절차 (95 샘플)로 중재 효과를 평가했습니다.
결과
FAD의 임계 컷오프 점수는 polythetic 점수를받은 31 (7.8 %) 참가자와 monothetic 점수를받은 15 (3.8 %) 참가자가 도달했습니다. 조사 된 변수의 기술 통계는 표 2.
표 2
| M (SD) | 최소 최대 | |
|---|---|---|
| BFAS | 9.49 (4.24) | 6-28 |
| BFAS : 항목 1“경건” | 1.86 (1.01) | 1-5 |
| BFAS : 항목 2 "공차" | 1.73 (.99) | 1-5 |
| BFAS : 항목 3“기분 수정” | 1.58 (.98) | 1-5 |
| BFAS : 항목 4“재발” | 1.63 (.94) | 1-5 |
| BFAS : 품목 5“인출” | 1.30 (.74) | 1-5 |
| BFAS : 항목 6“충돌” | 1.39 (.81) | 1-5 |
| FB 흐름 :“집중된주의” | 2.32 (.95) | 1-5 |
| FB 흐름 :“즐거움” | 3.37 (.82) | 1-5 |
| FB 흐름 :“Curiosity” | 2.76 (.97) | 1-5 |
| FB 흐름 :“텔레프레즌스” | 1.55 (.79) | 1-5 |
| FB 흐름 : "시간 왜곡" | 2.92 (1.15) | 1-5 |
| FB 흐름 | 27.41 (7.60) | 11-52 |
| FB 멤버십 (개월) | 83.97 (29.50) | 3-155 |
| FB는 매일 방문합니다 (회) | 11.25 (18.64) | 0-200 |
| FB 사용 기간 (분) | 95.22 (81.13) | 0-750 |
| FIS | 16.10 (4.98) | 6-30 |
N = 398; M = 평균; SD = 표준 편차; 최소 = 최소; 최대 = 최대; BFAS = 베르겐 페이스 북 중독 척도; FB = 페이스 북; FIS = Facebook 강도 척도.
FAD와 6 가지 항목 각각은 Facebook 흐름 및 하위 규모와 유의 한 상관 관계가있었습니다 (참조 표 3). Fig 1 704 개의 FB 흐름 하위 척도와 001 개의 FAD 항목 사이의 상관 관계를 시각화하는 상관도를 제공합니다. 다른 흐름 하위 척도와 비교하여, 흐름 하위 척도 "telepresence"에 대해 눈에 띄게 높은 상관 관계가 발생했습니다. 이 하위 척도와 FAD 사이의 연결 (r = .5, p <.651) 외에, 특히 FAD의 항목 001 (“철수”)와의 상관 관계가 높았습니다 (r = .XNUMX, p <.XNUMX). 또한 FAD는 Facebook 사용 강도를 나타내는 네 가지 변수, 즉 Facebook 회원 가입 기간, Facebook 일일 사용 빈도 및 기간, FIS와 유의하게 양의 상관 관계가있었습니다 (참조 : 표 3). 또한 복합 지수는 FAD (r = .480, p <.001) 및 Facebook 흐름 (r = .496, p <.001)과 상당히 긍정적 인 관련이있었습니다.
표 3
| BFAS | BFAS : 아이템 1 "돌출" | BFAS : 아이템 2 "공차" | BFAS : 아이템 3 “기분 수정” | BFAS : 항목 4“재발” | BFAS : 품목 5“인출” | BFAS : 항목 6“충돌” | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FB 흐름 :“집중된주의” | . 503** | . 387** | . 467** | . 400** | . 333** | . 396** | . 350** |
| FB 흐름 :“즐거움” | . 270** | . 299** | . 224** | . 239** | . 140** | . 214** | . 122* |
| FB 흐름 :“Curiosity” | . 398** | . 339** | . 369** | . 355** | . 268** | . 267** | . 226** |
| FB 흐름 :“텔레프레즌스” | . 704** | . 505** | . 577** | . 557** | . 463** | . 651** | . 542** |
| FB 흐름 : "시간 왜곡" | . 509** | . 435** | . 420** | . 374** | . 456** | . 290** | . 364** |
| FB 흐름 | . 660** | ||||||
| FB 멤버십 (개월) | . 126** | ||||||
| FB는 매일 방문합니다 (회) | . 251** | ||||||
| FB 사용 기간 (분) | . 304** | ||||||
| FIS | . 513** |
N = 398; BFAS = 베르겐 페이스 북 중독 척도; FB = 페이스 북; FIS = Facebook 강도 척도.
* p <.05
** p <.01.
EFA의 회전 된 구성 요소 매트릭스의 인자 로딩은 서브 스케일 "텔레프레즌스"의 6 개의 FAD 아이템 및 3 개의 아이템 중 2 개가 팩터 1 (팩터 로딩 : FAD 아이템 : 아이템 1 : .641, 아이템 2 : .671, 항목 3 : .704, 항목 4 : .667, 항목 5 : .795, 항목 6 : .694; Facebook 흐름 항목 : 항목 8 : .693, 항목 9 : .775).
두 중재 모델 모두 통계적으로 유의 한 것으로 밝혀졌습니다. 1, R 모델2 = .555, F (5,392) = 54.677, p <.001, Facebook 사용 강도 (FIS에 의해 운영됨)와 Facebook 흐름 간의 중요한 상호 작용, b = .231, SE = .030, 95 % CI [.173 ;. 290], t = 7.763, p <.001은 Facebook 흐름과 FAD 간의 관계가 Facebook 사용 강도에 의해 조정되었음을 나타냅니다. 간단한 슬로프 테스트에 따르면 Facebook 흐름과 FAD 사이의 긍정적 인 링크는 Facebook 사용 강도의 낮음, 중간 및 높음 수준에서 동일하게 확인되었습니다. 이 링크는 높은 수준의 Facebook 사용 강도 (평균 이상의 SD = 1.000), b = .768, SE = .066, 95 % CI [.639; .897], t = 11.698, p <.001, 그러나 중간 수준의 Facebook 사용 강도 (평균 = 0), b = .536, SE = .058, 95 % CI [.423; .650], t = 9.287, p <.001, 낮은 수준의 Facebook 사용 강도를 가진 참가자의 경우 눈에 띄게 약함 (평균 이하 SD = -1.000), b = .305, SE = .064, 95 % CI [.178; .431], t = 4.738, p <.001 ( Fig 2부분 a).
에이. FAD 로의 Facebook 흐름에 대한 Facebook 사용 강도 (Facebook Intensity Scale에 의해 작동)의 조정 효과; 비. Facebook 사용 강도 (Facebook 사용 기간, Facebook 일일 사용 빈도, 일일 Facebook 사용 기간 및 Facebook 강도 척도를 포함한 복합 색인으로 운영)가 FAD로 이동하는 효과.
Fig 2 (파트 b)는 2, R 모델을 나타냅니다.2 = .566, F (5,392) = 54.786, p <.001. Facebook 사용 강도 (복합 지수에 의해 운영됨)와 Facebook 흐름 간의 중요한 상호 작용에 의해 밝혀진 바와 같이, b = .345, SE = .053, 95 % CI [.241; .449], t = 6.506, p <.001 , Facebook 흐름과 FAD 간의 관계는 Facebook 사용 강도에 따라 조정되었습니다. 다시, 간단한 슬로프 테스트는 Facebook 흐름과 FAD 사이의 긍정적 인 연결이 Facebook 사용 강도의 낮음, 중간 및 높음 수준에서 동일하게 확인되었음을 보여줍니다. 높은 수준의 Facebook 사용 강도 (평균 이상 SD = .622), b = .728, SE = .059, 95 % CI [.612; .843], t = 12.347, p <.001, 그러나 중간 수준의 Facebook 사용 강도 (평균 = 0), b = .513, SE = .048, 95 % CI [.419; .607], t = 10.711, p <.001, 낮은 수준의 Facebook 사용 강도를 가진 참가자의 경우 눈에 띄게 약함 (평균 이하 SD = -.622), b = .298, SE = .057, 95 % CI [.185; .411] , t = 5.196, p <.001 ( Fig 2, 파트 b).
토론
이 연구는 SNS Facebook과 FAD에서 경험 된 흐름 사이의 연관성을 조사했습니다. 흐름 경험과 중독성 매체 사용이 긍정적으로 상호 연관되어 있음을 설명한 초기 연구와 함께 [15, 18, 19], 현재의 연구 결과는 Facebook 흐름과 FAD 사이에 유의 한 긍정적 연관성을 나타 냈습니다 (가설 1 확인). 두 변수 간의 공통 분산이 43.6 %이므로 링크가 상당히 강력했습니다. 또한 Facebook 흐름의 각 하위 척도는 FAD와 긍정적으로 관련이있었습니다. 그러나 이전 결과를 바탕으로 한 Google의 기대와 달리 (예 : [18]), Facebook 흐름의 하위 규모의 즐거움과 시간 왜곡은 FAD와 가장 강한 연관성을 보이지 않았습니다. 스케일“즐거움”과의 연계는 5 개의 흐름 하위 스케일 중 가장 약한 것입니다 (가설 2와 모순). 이에 비해 FAD와 하위 척도 "텔레프레즌스"사이의 가장 높은 상관 관계가 나타났습니다 (상관 관계 차이의 영향 크기는 Cohen의 q 범위가 .31에서 .60까지입니다. cf., [32]). 특히 FAD 항목 인“탈퇴”는이 하위 규모와 밀접한 관련이있었습니다. 또한, FAD를 평가하는 6 개 항목 모두가 "telepresence"척도의 2 개 항목과 동일한 요소에로드되었습니다.
하위 규모의 "텔레 프레 전스"는 Facebook이 만든 세상에 잠기는 느낌을 측정합니다.21]. 이 하위 규모의 두 항목 (항목 8“Facebook은 새로운 세상을 만들어 주며 탐색을 중단하면이 세상이 갑자기 사라집니다”), 항목 9“Facebook을 사용하는 동안 방문하는 사이트에서 생성 된 세상은 더 현실적입니다 FAD 아이템과 같은 요소에로드 된 새로운 세계에서의 몰입을 포함하여 FAD 아이템과 동일한 요소에로드 된 경우)) 이것은 세 번째 아이템의 경우가 아니 었습니다 (Item 7“페이스 북을 사용하면 종종 내가있는 곳을 잊게합니다 그리고 현재 내 주변에서 어떤 일이 벌어지고 있는지”), 다른 요소에로드되었습니다. 초기 연구에 따르면 텔레프레즌스는 온라인 환경에서 발생하는 흐름을 유발하는 주요 요인 중 하나 인 것으로 밝혀졌습니다.33]. 적절한 온라인 환경에 실제와 같은 이미지가 많이 포함 될수록 사용자가 더 몰입 할 수 있습니다.34, 35]. Facebook 회원은 매일 수백만 개의 비공개 사진을 업로드하여 자신의 경험을 온라인 친구와 공유하고 인생에 참여시킬 수 있습니다.22, 23]. 따라서 그들은 페이스 북 세계의 영구 발전에 기여하며, 회원들에게 (사회적) 상호 작용의 다양한 방법을 열어줍니다. 일부 Facebook 회원, 특히 우울증과 불안 증상으로 높은 점수를받은 사람들은 일상적인 문제를 피하고 오프라인에서 종종 놓치는 긍정적 인 경험을 이끌어 내기 위해이 상호 작용을 추구합니다.6]. 또한, 초기 연구는 자기애와 FAD 사이의 긍정적 인 연관성을보고 한 것으로 간주되어야한다.2]. 자기애에 대한 권리가 높고 자신의 위대함에 대한 신념이 특징 인 자기애주의가 높은 개인은 일반적으로 집중과 관심을 위해 집중적으로 검색합니다. 그들이이 긍정적 인 피드백을 얻지 못하거나 비정상적인 자기 시각과 모순되는 정보를 인식 할 수 없을 때, 그들의 자존심은 [36, 37]. 따라서 자기애 주의적 인 사람들은 페이스 북을 과도하게 사용하여 일상적인 문제에서 벗어나기를 선호하므로 짧은 시간에 많은 청중으로부터 많은 "예수"또는 긍정적 인 의견과 같은 긍정적 인 피드백을 얻을 가능성이 있다고 가정 할 수 있습니다 시간은 오프라인 세계에서 상호 작용하는 경우보다 현저하게 더 높습니다.”
현재 결과를 고려할 때 이러한 개인은 FAD 개발에 특별한 위험에 처할 수 있습니다. Facebook 세계에 몰입하여 집중적 인 보상이 이루어지면 Facebook을 더 많이 사용할 확률이 높아집니다. 그러나 우리의 가설 3를 확인한 현재의 발견에 따르면, FIS 또는 종합 지수에 의해 평가 된 Facebook 사용 강도는 Facebook 흐름과 FAD 사이의 관계를 긍정적으로 완화시킵니다. 특히 Facebook을 집중적으로 사용하는 회원, 즉 자주 방문하고 많은 시간을 보내고 일상 생활에서 Facebook 사용을 통합하며 정서적 연결을 형성하고 Facebook 흐름의 높은 가치를 경험하며 특히 FAD에 취약한 것으로 보입니다 . 오프라인 관계와 온라인 관계의 중복이 적고 온라인 관계의 양이 오프라인 관계의 것보다 상당히 큰 경우 FAD를 개발하기위한 추가 위험 요소가 발생한다는 가설을 세울 수 있습니다. 이 별자리는 Facebook에 대한 강력한 감정적 애착을 개발하는 데 기여합니다.38], 이는 온라인 세계의 텔레프레즌스가 개인에게 미치는 영향을 증가시킬 것으로 예상됩니다. 극단적 인 경우, 온라인 세계에서의 몰입은 너무 집중되어 영향을받는 개인이 더 이상 온라인 세계와 오프라인 세계의 차이를 인식하지 못할 수 있습니다. 최근 연구에서보고 된 첨부 스타일과 중독성 소셜 미디어 사용 간의 밀접한 관련성을 고려한 [11, 12], 결론은 페이스 북에 대한 강력한 애착의 개발 위험이 승인이 필요하고 긍정적 인 피드백을 충족시키기 위해 과도한 소셜 미디어 사용에 종종 관여하는 불안한 애착 스타일을 가진 페이스 북 회원들에게 특히 높다는 결론이 정당화된다. 반대로, 안전한 첨부 파일 스타일을 보이는 Facebook 사용자는 이러한 위험이 적습니다.
현재의 결과는 Facebook의 일반적인 흐름과 특히 Facebook에서 경험 한 텔레프레즌스가 FAD의 개발 및 유지에 기여할 수 있음을 나타 내기 때문에 특히 중요합니다. FAD 적응증은 표본의 3.8 % (단일 점수)에서 7.8 % (다점)로 나타 났으며, 이는 연령 및 직업 범위가 높기 때문에 (70.6 % 비 학생) 이전의 연구 표본보다 일반 모집단을 더 대표합니다. 주로 학부생 만 포함 된 FAD (예 : [2, 4, 7, 27, 28]). FAD 표시의 비율과 현재 샘플의 상대적으로 높은 대표성을 고려하면, FAD가 더 이상 무시할 수없는 한계 현상을 구성하지 않는다는 결론이 정당화됩니다. 따라서 중독성 미디어 사용에 대한 중재 프로그램에 대한 현재의 연구 결과를 적용하는 것이 효과적 일 수 있습니다. 한 가지 제안은 매일 사용하기 위해 명확한 시간 제한을 설정하여 Facebook 사용 강도를 의식적으로 조절하는 것이 바람직하다는 점을 강조하는 것입니다. 또한 중독성 비디오 게임 및 문제가있는 일반적인 인터넷 사용에 대한 초기 연구에서 [18, 39], 알람 시계를 배포하거나 사용 시간을 조절하기 위해 "팝업"메시지를 포함시키는 것이 제안되었습니다. 이러한 절차는 FAD에 대한 취약성을 증가시키는 과도한 Facebook 사용을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 Facebook 친구가 오프라인 친구 및 가족과 계속 연락을주고 받더라도 가상 세계로 남아 있고 온라인 세상으로의 탈출은 대부분 문제 해결에 기여하지 않는다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다. 오프라인. 반대로 Facebook을 과도하게 사용하면 기존 문제가 악화되거나 새로운 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 현재 샘플의 11.1 %는 Facebook을 너무 많이 사용하여 직무 / 연구에 부정적인 영향을 미쳤습니다 (FAD 항목 6 "충돌").
현재의 연구에는 많은 자산이 있으며 중독성 미디어 사용의 중재 프로그램 개선에 기여할 수 있지만 그 한계 중 일부는 언급 할 가치가 있습니다. 가장 중요한 약점은 인과 관계와 관련하여 제한된 결론만을 허용하는 단면 설계이다.40]. Facebook 흐름이 FAD를 유발하고 그 반대도 마찬가지라는 사실은 상당히 타당하지만 Facebook 사용 강도의 영향이 그러한 인과 적 구조와 일치한다는 것은이 가설입니다. 따라서, 장래의 전향 적 설계와 실험적 연구에 의해 미래의 연구자들이 Facebook 흐름과 FAD 사이의 연관성을 고려할 것을 강력히 권고합니다.
또한 표본의 성별 구성 (73.6 % 여성)은 현재 결과의 일반화를 제한합니다. 이 한계를 극복하기 위해 통계 분석에서 가변 성별을 제어했습니다. 그럼에도 불구하고보다 일반적인 결론을 내릴 수 있도록 현재 성별 결과를 동일한 성별 비율의 표본으로 복제하는 것이 바람직합니다.
또한, 현재의 연구 참여자들은 다른 온라인 SNS에 표시되는 참여 초대에 의해 모집 된 것으로 간주되어야합니다. 따라서 사용자가 적절한 온라인 플랫폼에서 활동을 많이할수록이 사용자가 초대를 인식하고 참여 제안에 응답 할 확률이 높아졌습니다. 또한 자발적인 참여로 인해 특히 SNS에 대한 온라인 조사에 관심이있는 개인이 온라인 설문 조사에 응답했을 수 있습니다. 이 잠재적 인 선택 바이어스는 현재 결과의 일반화를 제한합니다. SNS의 일반 사용자가 드문 사용자보다 연구에 참여했을 가능성이 높습니다. 많은 온라인 연구에서 일반적으로 나타나는이 편향은 SNS 사용량 측면에서 샘플의 범위를 제한 할 수 있습니다. 이러한 범위 제한으로 인해 Facebook 흐름 및 FAD와 관련된 상관 관계의 크기가 줄어들었을 수도 있지만 현재 통계 분석의 유효성을 위협하지는 않습니다. 가설 검정은 잠재적 범위 제한이 수행 된 통계 검정의 민감도를 크게 감소시키지 않았 음을 나타내는 것으로 나타났습니다. 또한, 연구의 특정 연구 문제는 참가자에게 사전에 공개되지 않았기 때문에 연구 참여 결정에 영향을 미치지 않았을 가능성이 있습니다.
요약하면, 본 연구는 Facebook 흐름과 FAD 간의 밀접한 긍정적 인 상호 작용을 보여줍니다. 특히 Facebook 흐름의 중요한 특징 인 Facebook 세계의 텔레프레즌스는 FAD를 개발하기위한 개별 취약성을 강화하는 것으로 보입니다. FAD 개발의 위험과 FAD에 대한 보호 요소의 역할을 더 잘 이해하기 위해서는 Facebook 흐름과 FAD 간의 상호 작용을 추가로 조사해야합니다.
지원 정보
재정 보증서
이 연구는 Alexander von Humboldt-Foundation에 의해 Jürgen Margraf에게 수여 된 Alexander von Humboldt 교수에 의해 뒷받침되었습니다. 또한 우리는 Julia Brailovskaia에게 수여 된 Ruhr-Universität Bochum의 Open Access Publication Funds의 지원을 인정합니다. 연구자들은 연구 설계, 데이터 수집 및 분석, 출판 결정 또는 원고 준비에 아무런 역할을하지 않았습니다.
참고자료
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