PLoS One ". 2017 birželis 21; 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.
Choi J1, Rho MJ2, Kim Y3, YOO IH2, Yu H1, Kim DJ4, Choi IY2.
Abstraktus
Pernelyg didelis išmaniojo telefono naudojimas sukelia asmenines ir socialines problemas. Siekdami išspręsti šią problemą, siekėme nustatyti naudojimo modelius, kurie tiesiogiai susiję su išmaniųjų telefonų priklausomybe, remiantis naudojimo duomenimis. Šis tyrimas bandė klasifikuoti priklausomybę išmanųjį telefoną naudojant duomenų valdomą prognozavimo algoritmą. Sukūrėme mobiliąją programą, skirtą rinkti išmaniojo telefono naudojimo duomenis. Iš 41,683, 48, 8, 2015, iki 8, 2016, buvo surinkta iš viso 23 žurnalų vartotojų. Dalyviai buvo suskirstyti į kontrolinę grupę (SUC) arba priklausomybės grupę (SUD), naudojant Korėjos „Smartphone Addiction Proneness Scale“ suaugusiesiems („S-Scale“) ir psichiatro bei klinikinio psichologo (SUC) tiesioginį interviu. = 25 ir SUD = 1). Naudodamiesi tenzoriniu faktorizavimu naudojome naudojimo modelius ir nustatėme šešis optimalius naudojimo modelius: 2) socialinių tinklų paslaugas (SNS) dienos metu, 3) interneto naršymą, 4) SNS naktį, 5) mobiliojo apsipirkimo, 6) pramogas ir XNUMX) žaidimų naktį. Šių šešių modelių narystės vektoriai gavo gerokai geresnį prognozavimo našumą nei neapdoroti duomenys. Visų modelių SUD naudojimo laikas buvo daug ilgesnis nei SUC. Iš mūsų išvadų padaryta išvada, kad naudojimo modeliai ir narystės vektoriai buvo veiksmingos priemonės, leidžiančios įvertinti ir numatyti priklausomybę nuo išmaniojo telefono ir galėjo pateikti intervencines gaires, kad būtų galima prognozuoti ir gydyti priklausomybę nuo išmaniojo telefono, remiantis naudojimo duomenimis.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
;