Korejas viedtālruņa atkarības izteiksmes skalas izstrāde jauniešiem (2012)

citāts: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) Korejas viedtālruņu atkarības izkoptības skalas izstrāde jauniešiem. PLOS ONE 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920

Redaktors: Amanda Bruce, Misūri-Kanzasas Universitāte, Amerikas Savienotās Valstis

Saņemts: 19 decembris, 2013; Pieņemts: Aprīlis 16, 2014; Publicēts: 21. gada 2014. maijs

Autortiesības: © 2014 Kim et al. Šis ir atvērta piekļuves raksts, kas tiek izplatīts saskaņā ar Creative Commons piešķiršanas licence, kas pieļauj neierobežotu izmantošanu, izplatīšanu un reproducēšanu jebkurā vidē, ja tiek ieskaitīts oriģinālais autors un avots.

Finansējums: Autori nesniedz atbalstu vai finansējumu ziņošanai.

Konkurējošas intereses: Autori ir paziņojuši, ka nav konkurējošu interešu.

Ievads

Personālo datoru izplatīšana 1990. gados radīja digitālo revolūciju. Personīgie galddatori drīz pārtapa par PMP, planšetdatoriem un viedtālruņiem - ierīcēm, kuras cilvēku dzīvē ir kļuvušas arvien izplatītākas. Jo īpaši viedtālruņu izplatīšanas līmenis visā pasaulē kopš 2000. gada ir augšupejošs [1]. Šāda plaša viedtālruņu izmantošana ir nosaukta par “Smart Revolution”, un tā ir radījusi dramatiskas pārmaiņas cilvēku ikdienā. Lai gan viedtālruņa lietošana daudziem cilvēkiem ir padarījusi dzīvi ērtāku, tā ir arī negatīvi ietekmējusi psiholoģisko labsajūtu, starppersonu attiecības un fizisko veselību. Piemēram, vieglas piekļuves tiešsaistes videi, izmantojot viedtālruņus, dēļ tiešsaistes disinhibition efekts raksturīga pazemināta uzvedība [2] [3] kļūst arvien nikns, īpaši kibernoziegumu formās.

Mūsdienu pusaudži ļoti uztver jaunus plašsaziņas līdzekļu veidus, piemēram, viedtālruņus [4] tā kā tās ir pirmās paaudzes, kuras ir audzējušas, izmantojot dažādus augsto tehnoloģiju plašsaziņas līdzekļu veidus [5]. Tas varētu nozīmēt, ka jaunieši ir jutīgāki pret viedo plašsaziņas līdzekļu nelabvēlīgo ietekmi nekā vecākām vecuma grupām. Dienvidkorejā jaunieši, kas ir atkarīgi no viedtālruņiem, ir sasnieguši 11.4% iedzīvotāju, un lielākajiem 2.2% cilvēkiem ir grūtības nodzīvot ikdienas dzīvi viņu atkarības dēļ. [6]. Pirms viedtālruņu izplatīšanās mobilie tālruņi aizņēma lielu daļu pusaudžu dzīves līdz vietai, kur daži ziņoja, ka izjūt lielu trauksmi, kad viņu tālrunis ne vienmēr ir ieslēgts [4]. Mobilo tālruņu atkarība un vecums, šķiet, ir apgriezti proporcionāli, jo jaunāki cilvēki biežāk izmanto savus tālruņus [8]un divas reizes biežāk atzīst, ka ir „mobilā telefona atkarīgais”, nevis pieaugušie [9]. Pusaudžiem telefona sakari ir svarīgs veids, kā uzturēt viņu sociālās attiecības [7]. Tā kā atkarība no viedtālruņiem kļūst par galveno problēmu jauniešu vidū, šķiet steidzami jāizstrādā skala, kas varētu novērtēt viedtālruņu atkarības līmeni un apstākļus pusaudžu vidū, lai pasargātu viņus no atkarības negatīvās ietekmes.

Tā kā viedtālruņu izplatīšana ir salīdzinoši nesena parādība, pētījumi, kas definē unikālos viedtālruņu atkarības simptomus, ir reti. Tuvākā viedtālruņu atkarības koncepcija var būt atkarība no mobilajiem telefoniem, kas tiek uzskatīts par uzvedības atkarības veidu, kam raksturīgas problēmas ar impulsu kontroli. Paziņotie mobilā tālruņa atkarības simptomi ir abstinence, tolerance, adaptīvo funkciju traucējumi, kompulsija un patoloģiska iegremdēšana [12] un atturība, kontroles trūkums un problēmas, kas izriet no lietošanas, kā arī iecietība un iejaukšanās citās aktivitātēs [13]. Esošās mobilo tālruņu atkarības skalas [47] [48] [49] ir izstrādāti, pamatojoties uz Young [10]interneta atkarības tests (IAT) un Goldberg [11]interneta atkarības diagnostikas kritēriji.

Tomēr viedtālruņi atšķiras no mobilajiem tālruņiem četros galvenajos veidos. Pirmkārt, viedtālruņa lietotāji ir dinamiskāk iesaistīti ierīcē nekā regulāri mobilo tālruņu lietotāji. Viedtālruņu lietotāji vienlaikus aktīvi iesaistās gan pašā ierīcē, gan tās saturā (lietojumprogrammās), un viņi var būt producenta loma, izveidojot personalizētas programmas. Tā kā lietojumprogrammas ļauj viedtālruņu lietotājiem sniegt tūlītēju savstarpēju atgriezenisko saiti, viedtālruņu lietotāji mēdz būt aktīvi, līdzdalīgi, attiecībās iesaistīti, kompetenti un produktīvi [15]. Līdz ar to ir pierādīts, ka viedtālruņa lietošana ir tieši proporcionāla lietojuma lietošanai [14]. Otrkārt, viedtālruņi piešķir lielāku nozīmi maņu funkcijām, kas stimulē lietotāju izteiksmīgo pusi [16]. Viedtālruņa atšķirīgā lietotāja saskarnes sistēma, kas ietver skārienekrāna darbību, tastatūras izkārtojumu, ikonas, saprātīgu dizainu un citas sastāvdaļas, ļauj tā lietotājam atklāt savu individualitāti [17]. Viedtālruņu lietojumprogrammu izteiksmīgā aspekta nozīmīgumu var redzēt arī tajā, ka lietotāji dod priekšroku lietojumprogrammām, kas ļauj vairākiem lietotājiem izklaidēties kopā, un būt sociāli izteiksmīgākām nekā lietojumprogrammām, kuras var baudīt tikai atsevišķi [18]. Treškārt, viedtālruņi nodrošina tādu pakalpojumu kā kameras, MP3, GPS, tīmekļa pārlūkošanas, zvana, e-pasta, spēļu un sociālā tīkla pakalpojumu (SNS) saplūšanu. [19] [20] vienā portatīvajā ierīcē. Viedtālruņu pārnesamība, saukta arī par “rokas internetu”, nodrošina reāllaika un personalizētus pakalpojumus jebkur, ko nevar izpildīt ar parastu galddatoru. Turklāt viedtālruņa “Push Service” informē lietotājus ar atbilstošiem atjauninājumiem, piemēram, jaunākajiem e-pastiem vai Facebook atbildēm, pat pirms lietotājs tos lūdz [21]. Šādi personālie pakalpojumi, ko nodrošina viedtālruņi, var būt noderīgi, bet tie var arī mudināt cilvēkus izmantot viedtālruņus [22] [23]. Visbeidzot, dažādu vecuma grupu cilvēkiem ir atšķirīgi viedtālruņu lietošanas modeļi. Pusaudži savus viedtālruņus galvenokārt izmanto kameras, MP3 un citu izklaides funkciju veikšanai; 20 gadu vecumā cilvēki galvenokārt izmanto SNS; un 30–40 gadus veci cilvēki parasti pārvalda savus grafikus, kontaktu sarakstu, e-pastu un citas ar uzņēmējdarbību saistītas funkcijas [24] [25].

Neskatoties uz iepriekšminētajām viedtālruņu atšķirīgajām īpašībām, daudzas no esošajām viedtālruņu atkarības skalām bija identiskas mobilo tālruņu atkarības skalai, vārdu “mobilais tālrunis” vienkārši aizstājot ar “viedtālrunis”. Viens no jaunākajiem Keisijs [26] Viedtālruņu atkarības skala bija arī izvilkusi vienumus no svariem, kas mēra cita veida plašsaziņas līdzekļu atkarību, piemēram, mobilā tālruņa problēmu izmantošanas skalu [27], Interneta atkarības tests [10]un televīzijas atkarības skala [28]. Turklāt, tā kā atkarība no mobilajiem telefoniem tika uzskatīta arī par uzvedības atkarības veidu impulsu kontroles problēmu dēļ, to parasti veidoja atkarības no interneta elementi.

Tāpēc pašreizējā pētījumā tika izstrādāta korejiešu jaunatnes viedtālruņu atkarības skala (SAPS), pievienojot vienumus, kas atspoguļo viedtālruņu unikālās īpašības, jaunatnes interneta atkarības noskaņu skalā (IAPS). [29]. IAPS ir 20 vienumu skala, kas kopš 2007 ir izmantota, lai pārbaudītu interneta atkarības līmeni Dienvidkorejas jauniešu vidū. Pašreizējā pētījumā izstrādātā SAPS būs noderīgs rīks, lai izpētītu viedtālruņu pārmērīgas lietošanas fenomenu jauniešu vidū, un galu galā tas palīdzēs novērst viedtālruņu atkarību.

Piegāde

Dalībnieki

Šis pētījums ir sekundāra datu analīze par 2012. gada Korejas Nacionālās informācijas aģentūras projekta par viedtālruņu atkarību valsts apsekojuma datiem [34]. Šī pētījuma pētnieki piedalījās projektā kā galvenais pētnieks un pētnieku asistents. Tā kā šis projekts tika īstenots valsts līmenī, iegūtie dati tika iegūti no liela mēroga parauga, kas reprezentatīvs reģiona, vecuma un dzimuma ziņā. Izplatītajā aptaujā skaidri tika norādīts projekta mērķis un paziņots dalībniekiem, ka viņi piekrīt piedalīties, aizpildot aptauju. Proporcionāli faktiskajam iedzīvotāju sadalījumam Korejā 795 pamatskolas, vidusskolas un vidusskolas skolēni (461 vīrieši un 324 sievietes) bija aizpildījuši aptauju. Reģionālās aģentūras tika nejauši atlasītas no četrām jomām: Seulas lielpilsētas, Chungcheong / Gangwon apgabala, Honam (ieskaitot Jeju) apgabala un Yeongnam apgabala. Daudzi (44.7%) bija vidusskolēni, viņiem sekoja vidusskolēni (37.7%) un pamatskolas vecāko klašu skolēni (17.6%).

Pasākumi

Demogrāfiskā anketa.

Aptaujas paketē tika iekļauta demogrāfiskā anketa, kas ietvēra priekšmetus, kas attiecas uz studenta personisko informāciju, viedtālruņa lietošanas apjomu un raksturu, kā arī akadēmisko sniegumu.

Smartphone Addiction Proneness Scale Items.

Balstoties uz iepriekš izstrādātajām diagnostikas skalām un pētījumu rezultātiem, kā arī daudzu speciālistu klīnisko pieredzi, skalas iekļaušanai tika izvēlēti priekšmeti, kas teorētiski un empīriski atspoguļo atšķirīgās viedtālruņu atkarības īpašības. Sākotnējā skala sastāvēja no divdesmit deviņiem vienumiem, un katrs postenis ieguva 4 punktu Likert skalu (1 = stipri nepiekrītu, 2 = nepiekrītu, 3 = piekrītu, 4 = stingri piekrīt). Divdesmit deviņi sākotnējie priekšmeti tika strukturēti ap četrām apakšdomēnām: adaptīvo funkciju traucējumi (9 vienumi), izņemšana (7 vienumi), pielaide (6 vienumi) un virtuālā dzīves orientācija (7 vienumi).

Garīgās veselības problēmas.

Lai pārbaudītu SAPS derīgumu, tika izstrādāts pasākums, kas novērtē garīgās veselības problēmas, kas saistītas ar viedtālruņa atkarību. Psiholoģiskās grūtības, kas varētu izraisīt atkarību no viedtālruņiem, ir trauksme, depresija, impulsivitāte un agresija [50]. Tādējādi NEO jauniešu personības tests [30] ar šīm problēmām (faktoriem) saistītie elementi tika modificēti un iekļauti pašreizējā skalā. Skala sastāv no 32 vienumiem, 8 faktoriem katram faktoram. Vienības tiek vērtētas 4 punktu skalā (1 = pilnīgi nepiekrītu, 2 = nepiekrītu, 3 = piekrītu, 4 = pilnīgi piekrītu). Skalu savstarpējā konsekvence ir augsta, un Kronbaha alfa ir .944 kopumā un .865, .870, .820, .878 katram faktoram.

Jauniešu interneta atkarības nosliecības skala (KS-II).

Lai salīdzinātu viedtālruņa atkarību no interneta atkarības, tika izmantots 15-postenis KS-II. KS-II izstrādājusi Nacionālā informācijas sabiedrības aģentūra [31] ir izgājis standartizācijas procesu Korejā, izmantojot valsts mēroga lauku apsekojumu. KS-II ir strukturēts ap četriem faktoriem: (1) adaptīvo funkciju traucējumi, (2) izstumšanās, (3) tolerance un (4) orientācija uz virtuālo dzīvi. Vienības tiek vērtētas 4 punktu skalā (1 = pilnīgi nepiekrītu, 2 = nepiekrītu, 3 = piekrītu, 4 = pilnīgi piekrītu). Skalu savstarpējā konsekvence ir augsta ar Kronbaha alfu 87.

Procedūra

Pirmkārt, pārskatot saistītās skalas, kas tika izstrādātas iepriekš, un pārbaudot to teorētisko izcelsmi, speciālisti atlasīja priekšmetus provizoriskai anketai. Šajā sākotnējā fondā bija apmēram divreiz vairāk vienību nekā galīgajā skalā. Sākotnējais mērogs tika ievadīts studentiem, un dati tika apkopoti. Pēc tam tika atlasīti galīgie elementi atbilstoši katras apakšskalas ticamības testa rezultātiem. Visbeidzot, katra apakšdomēna konstrukta derīguma modelis tika apstiprināts AMOS. Sīkāks katra procedūras posma apraksts ir šāds.

Provizoriska viedtālruņu atkarības mēroga skala jauniešiem.

Jaunatnes viedtālruņa atkarības prēmijas skalas (SAPS) priekšmetu kopums tika izstrādāts, pamatojoties uz iepriekšējās literatūras datiem par interneta atkarību, mobilo telefonu atkarību un digitālo mediju atkarību. Tā kā viedtālrunis ir mobilā ierīce, kas ļauj izmantot internetu, atsauces nolūkos tika izmantotas esošās interneta atkarības skalas. Digitālā medija atkarības raksturojums, ko ierosinājis Youngs [38] un Greenfield [44] atspoguļojās arī izstrādātajos posteņos. Ņemot vērā, ka viedtālruņus var uzskatīt par modernu mobilo telefonu, esošo mobilo telefonu svaru uzlabotas versijas [12] [8] arī tika pārbaudīti. Līdz ar to SAPS apakšdomēnos ietilpa adaptīvo funkciju traucējumi, atsaukšana, tolerance un orientācija uz virtuālo dzīvi. Visbeidzot, eksperti (izglītības speciālisti, psihiatri) izveidoja 29 priekšmetus, kas atspoguļo četrus viedtālruņa atkarības apakšdomēnus.

Mēroga administrēšana.

SAPS tika izplatīts nejauši izvēlētās pamatskolās, vidusskolās un vidusskolās, lai dalībniekus varētu izvēlēties proporcionāli faktiskajam iedzīvotāju sadalījumam visā Korejā.

Vienuma izvēle, izmantojot uzticamības analīzi.

Uzticamības analīzes par 29 sākotnējiem jautājumiem veica pa apakšdomēnu. Kopumā tika atlasīti 15 priekšmeti, kas šķiet piemēroti. Visbeidzot, tika aprēķināta Kronbaha alfa gala skalai ar 15 vienumiem.

Izveidojiet katra apakšdomēna derīguma modeli.

Lai apstiprinātu SAPS konstrukcijas derīgumu, katrai apakšdomēna konstrukcijas derīguma modelim tika apstiprināta AMOS.

rezultāti

Galīgo vienumu atlase, izmantojot apakšdomēnu uzticamības analīzi

No sākotnējiem 29 vienumiem vienumi, kas šķita nepiemēroti katram apakšdomēnam, tika izdzēsti vai pārskatīti, pamatojoties uz uzticamības analīzes rezultātiem. Lai pārbaudītu katra apakšdomēna vienumu uzticamību, tika pārbaudīti Kronbaha alfa. Galīgajai skalai tika atlasīti vienumi, kas pazemināja apakšdomēna vispārējo uzticamību, ja tie tika izdzēsti, kā arī vienumi ar visaugstāko ticamību. Tāpat, lai atklātu neuzmanīgus vai nekonsekventus atbildētājus, tika iekļauti apgriezti kodēti priekšmeti ar augstu uzticamību. Tabula 1 zemāk ir parādīti katra apakšdomēna uzticamības rezultāti un Tabula 2 parāda atlasītos galīgos 15 vienumus.

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (257KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (813KB)

1 tabula. Galīgo vienumu atlase, izmantojot uzticamības analīzi pakārtotajos svaros.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (79KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (343KB)

2 tabula. Nobeiguma preces.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Uzticamība

SAPS ticamību pārbaudīja ar Kronbaha alfu 0.88.

derīgums

Kritēriju derīguma analīze.

Lai apstiprinātu SAPS kritērija derīgumu, tika salīdzināti SAPS un garīgās veselības problēmu skalas rādītāji. Tabula 3 parāda abu skalu Pīrsona korelācijas rezultātus. Rezultātā korelācijas koeficients kļuva par 0.43. Turklāt korelācijas starp SAPS apakšpasākumiem un garīgās veselības problēmām bija 0.49 ~ 0.67 diapazonā, apstiprinot noteiktu korelācijas pakāpi.

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (28KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (145KB)

3 tabula. SAPS un garīgās veselības problēmu skalas korelācijas analīze.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

Tika analizēta korelācija starp SAPS un KS-II; Tabula 4 parāda Pīrsona korelācijas analīzes rezultātus. Korelācijas koeficients 0.49 parādīja, ka, ja rezultāts SAPS bija augsts, iespējams, arī KS-II rezultāts bija augsts. Turklāt korelācijas starp KS-II un SAPS apakšskalām bija no 0.12 līdz 0.51, atkal parādot zināmu korelācijas pakāpi.

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (99KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (353KB)

4 tabula. SAPS un KS-II korelācijas analīze.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Izveidot derīguma analīzi.

Apstiprinošā faktora analīze tika veikta, izmantojot AMOS 7.0, lai apstiprinātu SAPS faktoru struktūru. Šim nolūkam tika noteikts faktora struktūras modelis:Skaitlis 1).

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (110KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (496KB)

Attēls 1. SAPS faktoru struktūra.

Spēkā bija viedtālruņa atkarības četru apakšdomēnu strukturālais modelis (adaptīvo funkciju traucējumi, virtuālā dzīves orientācija, atsaukšana un iecietība) un to attiecīgie elementi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

Pirmkārt, modeļa atbilstības indeksi NFI, TLI, CFI un RMSEA bija attiecīgi .943, .902, .962 un .034, parādot, ka attiecīgais modelis bija labi piemērots datiem. Līdz ar to, šķiet, ir spēkā četrus viedtālruņa atkarības apakšdomēnu strukturālais modelis (adaptīvo funkciju traucējumi, virtuālā dzīves orientācija, atsaukšana un iecietība) un to attiecīgie elementi.

Turklāt, lai noskaidrotu, cik visaptveroši katrs postenis izskaidro saistītos faktorus, tika pārbaudīts katra novērojamā mainīgā regresijas koeficients un tā statistiskās nozīmības pakāpe. Visos novērojamajos mainīgajos, izņemot “orientāciju uz virtuālo dzīvi”, standartizētie koeficienti bija lielāki par .5 vidēji, kas bija statistiski nozīmīgi (p<.001). Tabula 5 parāda šo statistiku.

Lejupielādēt: 

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (87KB)

• TIFF

  oriģinālais attēls (298KB)

5 tabula. Novērojamo mainīgo regresijas koeficienti attiecībā uz katru faktoru.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

diskusija

Kā daļu no Korejas Nacionālās informācijas aģentūras projekta par jauniešu viedtālruņu atkarību 2012. gadā [34]Šajā pētījumā tika mēģināts izveidot pamatus jaunatnes viedtālruņa atkarības profilakses / iejaukšanās centieniem. Konkrēti, pētījumā tika izstrādāta īsa 15 vienumu viedtālruņu atkarības izteiktības skala, ko varētu izmantot valsts mēroga datu vākšanas centienos. Lai atvieglotu faktisko izmantošanu, izstrādātāji īpašu uzmanību pievērsa mēroga priekšmetu vienkāršībai un ērtai lietošanai mēroga pārvaldībā.

Galīgā SAPS Kronbaha alfa bija 880, parādot, ka skala ir ticama. Tiek ziņots, ka esošās interneta atkarības vai viedtālruņu skalas ir uzticamas arī iepriekšminētajā Kronbaha alfā .7. Tomēr var nebūt gudri uzticēties viņu uzticamības vērtībām, jo ​​viņu datu vākšanas process nebija standartizēts vai to izlases lielums bija mazs. Piemēram, Bārda un Vilks [37] mēģināja uzlabot par Young [38] Interneta atkarības diagnostikas kritēriji, taču to mēroga izstrādes process netika standartizēts. Widyanto un McMurren [39]no otras puses, ievēroja standartizētu mēroga izstrādes procedūru, taču neizdevās savākt pietiekami daudz datu (n = 86). Turklāt viņi datus vāca tiešsaistē, kas varētu nozīmēt, ka viņu datu vākšana bija neobjektīva. Līdzīgi ierobežojumi ir arī esošajās viedtālruņu atkarības skalās. Kwon et al. [36] bija izstrādājis skalu, pamatojoties uz K skalas priekšmetiem un viedierīces īpašībām, un ziņoja, ka skalas Kronbaha alfa ir 91. Tomēr jāatzīmē, ka viņu datu vākšana notika divās skolās, kas atrodas vienā konkrētā Korejas reģionā, tādējādi radot jautājumus par to mēroga uzticamības vērtību. Tādējādi šī pētījuma SAPS var uzskatīt par ticamāku salīdzinājumā ar esošajiem mērogiem, jo ​​tas tika izstrādāts, pamatojoties uz datiem, kas savākti no 795 studentiem visā Korejā proporcionāli tautas faktiskajam iedzīvotāju sadalījumam.

SAPS, šķiet, bija pareizi strukturēts ap četriem viedtālruņu atkarības apakšdomēniem (adaptīvās funkcijas, izņemšana, iecietība un orientācija uz virtuālo dzīvi). Lai izlemtu par skalas apakšdomēniem, tika pārbaudīti iepriekšējie pētījumi, īpašu uzmanību pievēršot interneta atkarības skalu pētījumiem un citu uzvedības atkarību diagnostikas kritērijiem. Tika iekļauti faktori, kas parasti parādās šajos pētījumos, kā arī faktori, kas atspoguļo viedtālruņu īpašības. Lai pārbaudītu skalas konstrukcijas derīgumu, tika veikta apstiprinoša faktora analīze, izmantojot AMOS 7.0. Visbeidzot, lai apstiprinātu SAPS kritērija pamatotību, tika pārbaudītas korelācijas starp SAPS un KS-II (interneta atkarības skala), kā arī starp SAPS un garīgās veselības problēmu skalu.

Dažādās valstīs izstrādātas un apstiprinātas interneta atkarības pakāpes atšķiras pēc to faktoru struktūras. Canan et al. [40] izveidoja interneta atkarības skalu turku pusaudžiem un konstatēja, ka tās vienības tika sagrupētas kā viens faktors. Līdzīgi, Khazaal et al. [41] izstrādāja interneta atkarības skalu franču pieaugušajiem un konstatēja, ka tās priekšmeti tika sagrupēti kā viens faktors. Tomēr citi pētījumi ir ziņojuši, ka viņu interneta atkarības mēroga priekšmeti tika sagrupēti dažādos faktoros, piemēram, apsēstībā, nolaidībā un kontroles traucējumos. [42] [43]. Korejas visbiežāk izmantotā K skala sastāv arī no daudziem faktoriem, piemēram, adaptīvajām funkcijām, atsaukšanās, tolerances un orientācijas uz virtuālo dzīvi. Šķiet, ka zinātnieki nepiekrīt interneta atkarības skalu apakšdomēniem, kas nozīmē, ka interneta atkarības skalu faktoru struktūra var nebūt diezgan stabila.

Šī pētījuma ierobežojumi un ieteikumi turpmākiem pētījumiem ir šādi.

Pirmkārt, “tolerance”, SAPS apakšdomēns, kā arī interneta atkarības skalas, nav galvenais atkarības faktors saskaņā ar Charlton un Danforth. [45]. Citiem vārdiem sakot, interneta izmantošana daudzas stundas pati par sevi nevar būt atkarības kritērijs, kamēr šāda rīcība nerada negatīvas sekas [35]. Tā kā viedtālruņi ir ierīces, kuras cilvēki nēsā līdzi un lieto visur, iecietība var būt nepiemērota kā viedtālruņu atkarības galvenais faktors. Tas prasa papildu valsts mēroga apsekojumu un datu analīzi par šo tēmu. Turklāt skalas apstiprināšanu varētu uzlabot, piemēram, ievadot skalu atkarīgu un nepiederīgu jauniešu populācijām, lai pārbaudītu skalas diskriminējošo derīgumu.

Pēc tam SAPS jauniešiem var plaši izmantot viedtālruņu atkarības pētījumos, kas mūsdienās uzņem apgriezienus. Mūsdienu digitālo mediju ierīces ir strauji attīstītas no veidlapām uz datora līdz viedtālruņiem un dažādiem planšetdatoriem. Citiem vārdiem sakot, esošie mediji un jaunākie mediji piedzīvo konkurenci, kā arī aizstāšanas procesu. Tā kā jaunieši mūsdienās tiek uzskatīti par vietējiem digitālajiem [46] kuri aktīvi pieņem un izmanto visjaunākos plašsaziņas līdzekļus [32], šķiet steidzami izpētīt viņu plašsaziņas līdzekļu lietošanas iespējamās blakusparādības viņu garīgajai veselībai. Pārmērīga digitālo plašsaziņas līdzekļu izmantošana var radīt negatīvas sekas pusaudžu dzīves fiziskajos, psiholoģiskajos un sociālajos aspektos un pat izraisīt likumpārkāpumu. Piemēram, Kross et al. [33] konstatēja, ka Facebook izmantošana nav noderīga sociālajai mijiedarbībai un ir saistīta ar zemu subjektīvās psiholoģiskās labklājības līmeni. Tāpēc ir nepieciešami pētījumi par viedtālruņa atkarības simptomiem, kā arī viedtālruņa atkarības ietekmi uz pusaudžu garīgo veselību, un SAPS var tikt labi izmantots šādos centienos.

Autora iemaksas

Iecerēti un izstrādāti eksperimenti: DK YHL. Analizēti dati: JYL YJC. Iesniegtie reaģenti / materiāli / analīzes rīki: DK YHL. Rakstīja papīru: DK YHL JYL JEKN YJC.

Atsauces

1. 1. Chen J, Yen D, Chen K (2009) Inovatīvā viedtālruņa lietošanas pieņemšana un izplatīšana. Informācija un pārvaldība 46: 241 – 248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
   • Skatīt pantu
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2. Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) Anonimitātes, neredzamības un acu kontakta trūkuma ietekme uz toksisku tiešsaistes traucējumu. Datori cilvēka uzvedībā 28: 434 – 443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
3. Skatīt pantu
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Skatīt pantu
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. Skatīt pantu
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. Skatīt pantu
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. 3. Suler J (2004) Tiešsaistes disinhibīcijas efekts. Kiberpsiholoģija un uzvedība 7: 321–326. doi: 10.1089 / 1094931041291295
16. Skatīt pantu
17. PubMed / NCBI
18. Google Scholar
19. Skatīt pantu
20. PubMed / NCBI
21. Google Scholar
22. 4. Sohn S (2005) konkurence un digitālo multivides aizvietošana: jaunumu, sporta un pieaugušo satura lietošanas paraugi. Cybercommunication žurnāls 16: 273 – 308.
23. Skatīt pantu
24. PubMed / NCBI
25. Google Scholar
26. 5. Dziesma Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) Pusaudžu multimediju lietotāju modeļi multimediju vidē: dzimumu un ienākumu atšķirību novērtējums. Komunikācijas pētījumu žurnāls 46 (2): 33 – 65.
27. Skatīt pantu
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Skatīt pantu
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. Skatīt pantu
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. Skatīt pantu
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. Skatīt pantu
40. PubMed / NCBI
41. Google Scholar
42. Skatīt pantu
43. PubMed / NCBI
44. Google Scholar
45. 6. Nacionālās informācijas sabiedrības aģentūras (2011) ziņojums par Korejas viedtālruņu atkarības izpausmes skalas attīstību jauniešiem un pieaugušajiem.
46. Skatīt pantu
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. 7. Skierkowski D, Wood RM (2012) Teksta tekstu vai ne? Īsziņu sūtīšanas nozīme koledžas vecuma jauniešu vidū. Datori cilvēka uzvedībā 28: 744 – 756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
50. Skatīt pantu
51. PubMed / NCBI
52. Google Scholar
53. Skatīt pantu
54. PubMed / NCBI
55. Google Scholar
56. Skatīt pantu
57. PubMed / NCBI
58. Google Scholar
59. 8. Lee H (2008) Prognozējošo mainīgo izpēte, kas ietekmē atkarību izraisošo mobilo tālruni. Korejas žurnāls par sociālās un personības psiholoģiju 22 (1): 133 – 157.
60. Skatīt pantu
61. PubMed / NCBI
62. Google Scholar
63. 9. Nacionālās informācijas sabiedrības aģentūras (2010) ziņojums: Tiesību aktu uzlabošanas plāns par interneta atkarības novēršanu un risināšanu.
64. Skatīt pantu
65. PubMed / NCBI
66. Google Scholar
67. Skatīt pantu
68. PubMed / NCBI
69. Google Scholar
70. Skatīt pantu
71. PubMed / NCBI
72. Google Scholar
73. 10. Young KS (1998) Datoru lietošanas psiholoģija: Atkarību izraisoša interneta lietošana: Gadījums, kas sagrauj stereotipu. Psiholoģiskie ziņojumi 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
74. 11. Goldbergs I (1996). Interneta atkarības traucējumi. Elektronisko ziņojumu publicēšana pētniecības diskusiju sarakstā. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (pieejams 20, 2011 aprīlī).
75. Skatīt pantu
76. PubMed / NCBI
77. Google Scholar
78. Skatīt pantu
79. PubMed / NCBI
80. Google Scholar
81. 12. Kang H, Son C (2009) Mobilā tālruņa atkarības skalas izstrāde un apstiprināšana pusaudžiem. Korejas žurnāls „Veselības psiholoģija” 14 (3): 497 – 510.
82. Skatīt pantu
83. PubMed / NCBI
84. Google Scholar
85. Skatīt pantu
86. PubMed / NCBI
87. Google Scholar
88. Skatīt pantu
89. PubMed / NCBI
90. Google Scholar
91. Skatīt pantu
92. PubMed / NCBI
93. Google Scholar
94. Skatīt pantu
95. PubMed / NCBI
96. Google Scholar
97. Skatīt pantu
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Skatīt pantu
101. PubMed / NCBI
102. Google Scholar
103. Skatīt pantu
104. PubMed / NCBI
105. Google Scholar
106. Skatīt pantu
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Skatīt pantu
110. PubMed / NCBI
111. Google Scholar
112. Skatīt pantu
113. PubMed / NCBI
114. Google Scholar
115. Skatīt pantu
116. PubMed / NCBI
117. Google Scholar
118. Skatīt pantu
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Skatīt pantu
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Skatīt pantu
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. 13. Choliz M (2010) Mobilo tālruņu atkarība: jautājums par jautājumu. Atkarība 105 (2): 373 – 375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
128. 14. Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) Interneta atkarības trīsfaktoru modelis: problemātiskas interneta lietošanas anketas izstrāde. Uzvedības pētījumu metodes 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
129. 15. Kim D, Tae J (2010) Pētījums par viedo tālruņu lietotāju starpniecības pieredzi. Korejas humanitāro zinātņu satura sabiedrības žurnāls 19: 373 – 394.
130. 16. Kim D, Lee C (2010) viedtālruņa lietotāja interfeisa tehnoloģijas tendences. Korejas informācijas zinātnes biedrības apskats 28 (5): 15 – 26.
131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Viedtālruņa atkarību ietekmējošo faktoru izpēte - lietotāju raksturojums un funkcionālās īpašības. Korean Journal of Broadcasting 25 (2): 277–313.
132. 18. Kim M (2011) Pētījums par viedtālruņu SNS lietotāju tiešsaistes un bezsaistes attiecībām: centrēšana čivināt. Ewha sieviešu universitātes absolventu skola. Maģistra darbs.
133. 19. Noh M, Kim J, Lee J (2010) Viedtālruņa analīze un funkciju konverģence, izmantojot asociācijas analīzi. Korejas Vadības informācijas sistēmu biedrības 1 žurnāls: 254 – 259.
134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). iPhone funkcijas. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Piekļuve Mar 19 2011.
135. 21. Kima Dž (2010) Mobilā interneta pakalpojuma attīstība. OSIA standartu un tehnoloģiju pārskats 38 (1): 4–12.
136. 22. Park I, Shin D (2010) Lietošanas un iepriecinājumu teorijas izmantošana viedtālruņu lietojuma un iepriecinājumu izpratnei. Komunikācijas zinātnes žurnāls 10 (4): 192 – 225.
137. 23. Choi WS (2010) Pētījums par viedtālruņu funkcionālo īpašību nozīmi. Journal of Information Technology Application & Management 1: 289–297.
138. 24. Digieco Reports (2010) iPhone sociālekonomiskā efekta analīze. KT Vadības ekonomikas pētījumu institūts.
139. 25. Koh Y, Lee H (2010) Pētījums par uzvedības modeļa izmaiņām viedtālruņu lietotājiem, ēnojot agrīnos iPhone lietotājus. Žurnāls par preču zinātni 28 (1): 111 – 120.
140. 26. Casey BM (2012) Psiholoģisko atribūtu sasaiste ar atkarību no viedtālruņiem, saziņa klātienē, pašreizējā prombūtne un sociālais kapitāls. Izlaiduma projekts, Honkongas Ķīnas Universitātes Absolventu skola.
141. 27. Bianchi A, Phillips JG (2005) Problēmas mobilā tālruņa lietošanas psiholoģiskie prognozētāji. Kiberpsiholoģija, uzvedība un sociālais tīkls 8 (1): 2152 – 2715.
142. 28. Horvath CW (2004), kas mēra televīzijas atkarību. Žurnāls par apraidi un elektroniskajiem plašsaziņas līdzekļiem 48 (3): 378 – 398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
143. 29. Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) Interneta atkarības precizitātes skalas izstrāde - īsā forma. Korejas žurnāls par konsultāciju 9 (4): 1703 – 1722.
144. 30. Kim DI (2005). Lielais 5 personības tests bērniem un pusaudžiem. Seula, Koreja: Hakjisa.
145. 31. Nacionālās informācijas sabiedrības aģentūras (2011) ziņojums: Korejas interneta atkarības mēroga trešā standartizācija.
146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM, et al. (2012) Jauni modeļi mediju atkarībā: vai viedtālrunis ir aizstājējs vai interneta papildinājums? Korejas jaunatnes konsultāciju žurnāls 20 (1): 71 – 88.
147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J, et al. (2013) Facebook lietošana paredz, ka jauniešu vidū subjektīvā labklājība samazināsies. PLOS ONE 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
148. 34. Šīna K, Kima DI, Čunga Y (2011) ziņojums: Korejas viedtālruņu atkarības precizitātes skalas attīstība jauniešiem un pieaugušajiem. Valsts informācijas sabiedrības aģentūra.
149. 35. Griffiths MD (2010) Tiešsaistes metodoloģiju izmantošana datu vākšanā par azartspēlēm un azartspēlēm. Starptautiskais garīgās veselības un atkarības žurnāls 8: 8 – 20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
150. 36. Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) viedtālruņa atkarības skala: īsas versijas izstrāde un apstiprināšana pusaudžiem. PLOS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Modifikācija ierosinātajos interneta atkarības diagnostiskajos kritērijos. Kiberpsiholoģija un uzvedība. 4 (3): 377–383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
152. 38. Young KS (1996) Interneta atkarības izmantošana: lieta, kas pārkāpj stereotipu. Psiholoģiskie ziņojumi 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) Interneta atkarības testa psihometriskās īpašības. Kiberpsiholoģija un uzvedība 7 (4): 443–450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
154. 40. Canan F, Ataoglu A, Nichols LA, Yildirim T, Ozturk O (2010) Interneta atkarības skalas psihometrisko īpašību novērtējums Turcijas vidusskolēnu skolēniem. Kiberpsiholoģija, uzvedība un sociālais tīkls 13 (3): 317 – 320. doi: 10.1089 / cyber.2009.0160
155. 41. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E un citi. (2008) Francijas interneta atkarības testa validācija. Kiberpsiholoģija un uzvedība 11 (6): 703–706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249
156. 42. Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) Interneta atkarības trīsfaktoru modelis: problemātiskā interneta lietošanas anketas izstrāde. Uzvedības pētījumu metodes 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
157. 43. Kelley KJ, Gruber EM (2010) Problemātiskā interneta lietošanas jautājuma psihometriskās īpašības. Datori cilvēka uzvedībā 26: 1838 – 1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
158. 44. Greenfield DN (1999) Interneta piespiedu lietošanas psiholoģiskās īpašības: Iepriekšēja analīze. Kiberpsiholoģija un uzvedība 8 (5): 403–412. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.403
159. 45. Charlton JP, Danforth IDW (2007) Atšķirības un augsta iesaistīšanās atšķirība tiešsaistes spēļu spēlēšanas kontekstā. Datori cilvēka uzvedībā 23 (3): 1531 – 1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
160. 46. Prensky M (2001) Digitālie vietējie iedzīvotāji, digitālie imigranti ir daļa no 1. Horizontā 9: 1 – 6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
161. 47. Park W (2005) mobilā tālruņa atkarība. Mobilie sakari. Datoru atbalstīts kooperatīvā darba sēj. 31: 253 – 272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
162. 48. Kang H, Son C (2009) Mobilo tālruņu atkarības skalas izstrāde un apstiprināšana pusaudžiem. Korejas veselības psiholoģijas žurnāls 14 (3): 497 – 510.
163. 49. Koo H (2013) Mobilā telefona atkarības skalas izstrāde mazu bērnu korejiešu vecākiem. Bērnu veselības aprūpes pētniecība 19 (1): 29 – 38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
164. 50. Keum C (2013) Korejas vidusskolas un vidusskolas skolēna viedtālruņu atkarības un garīgās veselības problēmu izpēte. Seulas Nacionālās universitātes maģistra darbs.