PLoS One. 2017 сарын 21, 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.
Чой J1, Rho MJ2, Ким Y3, Iook IH2, Yu H1, Ким DJ4, Чой IY2.
Товч
Гар утасны хэт их хэрэглээ нь хувийн болон нийгмийн асуудлуудыг үүсгэдэг. Энэ асуудлыг шийдэхийн тулд бид хэрэглээний өгөгдөл дээр суурилсан ухаалаг гар утасны хамааралтай холбоотой хэрэглээний хэв маягийг олж авахыг хичээсэн. Энэ судалгаагаар өгөгдөлд тулгуурласан таамагласан алгоритм ашиглан ухаалаг гар утасны хамаарлыг ангилах оролдлого хийсэн. Бид смартфоны хэрэглээний өгөгдөл цуглуулах хөдөлгөөнт програмыг боловсруулсан. 41,683 смартфоны хэрэглэгчдийн 48 бүртгэлийг гуравдугаар сард 8, 2015, 8, 2016 саруудад цуглуулсан. Оролцогчдыг хяналтын бүлэг (SUC) буюу донтох бүлэг (SUD) -ийг БНСУ-ын Ухаалаг гар утасны Насанд хүрэгчдэд зориулж ухаалаг гар утасны донсолгооны түвшин (S-Scale) болон сэтгэцийн эмч, клиник сэтгэл судлаачаар нүүр тулсан ярилцлага (SUC) = 23 ба SUD = 25). Өдрийн туршид 1), 2) 3) 4), 5) 6), XNUMX), XNUMX), XNUMX), XNUMX) шөнийн тоглоом. Зургаан хэв маягийн гишүүнчлэлийн вектор түүхэн өгөгдлүүдээс илүү сайн урьдчилан таамаглах чадварыг олж авсан. Бүх загваруудын хувьд SUD-ийн ашиглалтын хугацаа нь SUC-ийнхаас хамаагүй урт байсан. Судалгааны үр дүнгээс харахад хэрэглээний хэв маяг, гишүүнчлэлийн вектор нь ухаалаг гар утасны хамаарлыг үнэлэх, урьдчилан таамаглах үр дүнтэй арга хэрэгсэл бөгөөд хэрэглээний өгөгдөл дээр суурилсан ухаалаг гар утасны хараат байдлыг урьдчилан таамаглах, эмчлэхэд чиглэсэн зааварчилгаа өгөх боломжтой юм.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
;