Pembangunan kecerdasan ketagihan telefon pintar korea untuk belia (2012)

PLoS One. 2014 Boleh 21; 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.

Kim D1, Lee Y1, Lee J1, Nam JK1, Chung Y2.

maklumat pengarang

  • 1Jabatan Pendidikan, Universiti Kebangsaan Seoul, Seoul, Korea Selatan.
  • 2Jabatan Pendidikan, Universiti Kebangsaan Korea Pendidikan, CheongJu, Korea Selatan.

Abstrak

Kajian ini mengembangkan Skala Kecanduan Kecanduan Telefon Pintar (SAPS) berdasarkan skala ketagihan internet dan telefon bimbit yang ada. Untuk pengembangan skala ini, 29 item (1.5 kali jumlah item terakhir) pada mulanya dipilih sebagai item awal, berdasarkan kajian sebelumnya mengenai ketagihan internet / telefon serta pengalaman klinikal pakar yang terlibat. Skala awal diberikan kepada sampel perwakilan nasional 795 pelajar di sekolah rendah, menengah, dan sekolah menengah di seluruh Korea Selatan. Kemudian, 15 item akhir dipilih mengikut keputusan ujian kebolehpercayaan. Skala akhir terdiri daripada empat subdomain: (1) gangguan fungsi adaptif, (2) orientasi kehidupan maya, (3) penarikan, dan (4) toleransi. Skala akhir menunjukkan kebolehpercayaan yang tinggi dengan Cronbach's α .880. Sokongan untuk kesahan kriteria skala telah ditunjukkan oleh hubungannya dengan skala ketagihan internet, KS-II (r = .49). Untuk analisis kesahan konstruk, kami menguji Model Persamaan Struktural. Hasil kajian menunjukkan struktur empat faktor menjadi sah (NFI = .943, TLI = .902, CFI = .902, RMSEA = .034). Ketagihan telefon pintar mendapat sorotan yang lebih besar sebagai bentuk ketagihan baru bersama dengan ketagihan internet. SAPS nampaknya skala diagnostik yang boleh dipercayai dan sah untuk menyaring remaja yang mungkin berisiko ketagihan telefon pintar. Implikasi dan batasan lebih lanjut dibincangkan.

angka

Petikan: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) Perkembangan Skor Ketaksamaan Telefon Pintar Korea untuk Pemuda. PLOS ONE 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920

Editor: Amanda Bruce, Universiti Missouri-Kansas City, Amerika Syarikat

Menerima: Disember 19, 2013; Diterima: April 16, 2014; Published: Semoga 21, 2014

Copyright: © 2014 Kim et al. Ini adalah artikel akses terbuka yang diedarkan di bawah terma Lesen Pengiktirafan Creative Commons, yang membenarkan penggunaan, pengedaran, dan pembiakan tidak terhad dalam mana-mana medium, dengan syarat pengarang dan sumber asal dikreditkan.

Pembiayaan: Penulis tidak mempunyai sokongan atau pendanaan untuk melaporkan.

Minat bersaing: Para pengarang telah menyatakan bahawa tidak ada kepentingan bersaing.

Pengenalan

Penyebaran komputer peribadi pada tahun 1990 melahirkan revolusi digital. Desktop peribadi tidak lama lagi berkembang menjadi PMP, tablet PC, dan telefon pintar - peranti yang menjadi semakin biasa dalam kehidupan orang ramai. Secara khusus, kadar pengedaran telefon pintar berada dalam aliran meningkat di seluruh dunia sejak tahun 2000 [1]. Penggunaan telefon pintar yang begitu meluas telah dinamakan "Smart Revolution," dan telah membawa perubahan dramatik dalam kehidupan seharian orang. Walaupun penggunaan telefon pintar menjadikan kehidupan lebih senang bagi banyak orang, ia juga membawa kesan buruk dalam kesejahteraan psikologi, hubungan interpersonal, dan kesihatan fizikal. Sebagai contoh, kerana akses mudah ke persekitaran dalam talian melalui telefon pintar, akibat negatif dari kesan pembasmian dalam talian dicirikan dengan menghalang perilaku tingkah laku [2] [3] menjadi semakin berleluasa, terutamanya dalam bentuk keganasan siber.

Remaja masa kini sangat menerima bentuk media baru seperti telefon pintar [4] kerana mereka adalah generasi pertama yang telah berkembang dikelilingi oleh pelbagai bentuk media berteknologi tinggi [5]. Ini bermakna bahawa golongan belia lebih mudah terdedah kepada kesan negatif media pintar daripada kumpulan usia yang lebih tua. Di Korea Selatan, golongan muda yang ketagih dengan telefon pintar telah mencapai 11.4% penduduk, dengan 2.2% atas menghadapi kesukaran menjalani kehidupan seharian mereka disebabkan kecanduan mereka [6]. Sebelum penyebaran telefon pintar, telefon bimbit mengambil sebahagian besar kehidupan remaja sehingga ada yang melaporkan mengalami kegelisahan yang tinggi ketika telefon mereka tidak selalu aktif [4]. Ketagihan dan umur telefon selular seolah-olah berkadar songsang, dengan orang muda menggunakan telefon mereka lebih kerap [8], dan dua kali lebih cenderung untuk mengakui menjadi "penagih telefon selular" daripada orang dewasa [9]. Bagi remaja, komunikasi berasaskan telefon adalah cara penting untuk mengekalkan hubungan sosial mereka [7]. Oleh kerana ketagihan telefon pintar menjadi masalah utama di kalangan remaja, mengembangkan skala yang dapat menganggarkan tahap dan keadaan ketagihan telefon pintar di kalangan remaja kelihatan mendesak untuk melindungi mereka dari kesan buruk ketagihan.

Kerana pengedaran telefon pintar adalah fenomena yang agak baru-baru ini, kajian yang telah mendefinisikan gejala unik ketagihan telefon pintar jarang terjadi. Konsep yang paling dekat untuk kecanduan telefon pintar adalah kecanduan telefon bimbit, yang dianggap sebagai jenis ketagihan tingkah laku yang dicirikan oleh masalah dengan kawalan impuls. Gejala-gejala kecanduan telefon bimbit termasuk penarikan, toleransi, gangguan fungsi penyesuaian, paksaan, dan rendaman patologi [12] dan pantang, kekurangan kawalan dan masalah yang diperoleh daripada penggunaan, dan toleransi dan gangguan terhadap aktiviti lain [13]. Terdapat skala penagihan telefon bimbit [47] [48] [49] telah dibangunkan berdasarkan Young [10]Ujian Ketagihan Internet (IAT) dan Goldberg [11]kriteria diagnostik untuk ketagihan internet.

Bagaimanapun, telefon pintar berbeza dengan telefon bimbit dalam empat cara utama. Pertama, pengguna telefon pintar lebih terlibat secara dinamik dengan peranti daripada pengguna telefon biasa. Pengguna telefon pintar secara aktif terlibat dengan peranti itu sendiri dan kandungan (aplikasi) secara serentak, dan boleh memainkan peranan pengeluar dengan membuat aplikasi yang diperibadikan. Oleh kerana aplikasi membenarkan pengguna telefon pintar memberikan maklum balas yang saling berkait, pengguna telefon pintar cenderung aktif, berpartisipasi, relational, kompeten, dan produktif [15]. Oleh itu, penggunaan telefon pintar telah terbukti secara langsung berbanding penggunaan aplikasi [14]. Kedua, telefon pintar lebih mementingkan ciri-ciri deria yang merangsang sisi ekspresif pengguna [16]. Sistem antara muka pengguna khas telefon pintar, yang merangkumi operasi skrin sentuh, susunan papan kekunci, ikon, reka bentuk yang masuk akal, dan komponen lain, memungkinkan penggunanya untuk mendedahkan keperibadiannya [17]. Kepentingan aspek ekspresif aplikasi telefon pintar juga dapat dilihat pada hakikatnya pengguna lebih suka aplikasi yang membolehkan beberapa pengguna bersenang-senang bersama dan menjadi ekspresif sosial atas aplikasi yang hanya boleh dinikmati sendiri [18]. Ketiga, telefon pintar menyediakan konvergensi perkhidmatan seperti kamera, MP3, GPS, pelayaran web, panggilan, e-mel, permainan, dan perkhidmatan rangkaian sosial (SNS) [19] [20] pada satu peranti mudah alih. Juga dipanggil "Internet genggam," kemudahan telefon pintar membolehkan perkhidmatan masa nyata dan diperibadikan di mana sahaja yang tidak dapat dipenuhi pada komputer desktop biasa. Lebih-lebih lagi, "Perkhidmatan Push" telefon pintar memberitahu pengguna dengan kemas kini yang relevan, seperti e-mel terbaru atau balasan Facebook, bahkan sebelum pengguna meminta mereka [21]. Perkhidmatan peribadi seperti yang disediakan oleh telefon pintar dapat membantu, tetapi mungkin juga mendorong orang untuk memanfaatkan telefon pintar mereka [22] [23]. Akhirnya, orang dari pelbagai peringkat umur menunjukkan pelbagai corak penggunaan telefon pintar. Remaja terutamanya menggunakan telefon pintar mereka untuk kamera, MP3, dan fungsi hiburan lain; orang berusia 20-an terutamanya menggunakan SNS; dan orang berusia 30-an dan 40-an biasanya menguruskan jadual, senarai kenalan, e-mel, dan fungsi berkaitan perniagaan mereka yang lain [24] [25].

Walaupun terdapat ciri khas telefon pintar seperti yang disebutkan di atas, banyak skala ketagihan telefon pintar yang ada sama dengan skala ketagihan telefon bimbit, dengan kata "telefon bimbit" hanya diganti dengan "telefon pintar". Salah satu yang paling baru, Casey [26] Skala ketagihan telefon pintar juga telah mengekstrak item dari skala yang mengukur jenis ketagihan media lain seperti Skala Penggunaan Masalah Telefon Bimbit [27], Ujian Ketagihan Internet [10], dan Skala Ketagihan Televisyen [28]. Selain itu, kerana ketagihan telefon bimbit juga dilihat sebagai jenis ketagihan tingkah laku akibat masalah kawalan impuls, ia biasanya terdiri daripada unsur-unsur dari ketagihan internet.

Oleh itu, kajian semasa membangunkan Skor Keterangkasan Keterampilan Telefon pintar Korea (SAPS) untuk Belia dengan menambah item yang mencerminkan ciri unik telefon pintar ke Internet Keter Ketebalan Keterlaluan (IAPS) untuk Belia [29]. IAPS adalah skala item 20 yang telah digunakan untuk memeriksa tahap penagihan internet di kalangan belia di Korea Selatan sejak 2007. SAPS yang dibangunkan melalui kajian semasa akan menjadi alat yang berguna untuk memeriksa fenomena telefon pintar yang terlalu banyak digunakan di kalangan belia, dan akhirnya akan menyumbang untuk mencegah ketagihan telefon pintar.

kaedah

Peserta

Kajian ini adalah analisis data sekunder mengenai data tinjauan nasional dari projek National Information Agency Korea mengenai ketagihan telefon pintar yang dilakukan pada tahun 2012 [34]. Penyelidik kajian ini telah mengambil bahagian dalam projek tersebut sebagai penyiasat utama dan penolong penyelidik. Kerana projek ini dijalankan di peringkat kebangsaan, data hasilnya adalah dari sampel berskala besar yang mewakili dari segi wilayah, umur, dan jantina. Tinjauan diedarkan dengan jelas menyatakan tujuan projek dan memberitahu peserta bahawa mereka bersetuju untuk menyertai dengan mengisi tinjauan. Sebanding dengan pengedaran penduduk sebenar di seluruh Korea, pelajar 795, sekolah menengah, dan sekolah menengah (461 lelaki dan wanita 324) telah menyelesaikan tinjauan. Agensi serantau dipilih secara rawak dari setiap empat kawasan: kawasan Seoul Metropolitan, kawasan Chungcheong / Gangwon, kawasan Honam (termasuk Jeju), dan daerah Yeongnam. Ramai (44.7%) adalah pelajar sekolah menengah, diikuti oleh pelajar sekolah menengah (37.7%) dan pelajar sekolah menengah atas (17.6%).

Langkah-langkah

Soal Selidik demografik.

Soal selidik demografi yang merangkumi item yang berkaitan dengan maklumat peribadi pelajar, sejauh mana dan sifat penggunaan telefon pintar, dan prestasi akademik dimasukkan ke dalam paket tinjauan.

Barang-barang Skala Kecenderungan Ketagihan telefon pintar.

Berdasarkan skala diagnostik dan penemuan penyelidikan yang telah dikembangkan sebelum ini, serta pengalaman klinikal dari banyak pakar, barang-barang yang secara teorinya dan secara empirik mewakili ciri-ciri yang berbeza ketagihan telefon pintar dipilih untuk terdiri daripada skala. Skala pendahuluan terdiri daripada dua puluh sembilan item, dan setiap item dijaringkan pada skala Likert 4-point (1 = sangat tidak setuju, 2 = tidak setuju, 3 = setuju, 4 = sangat setuju). Dua puluh sembilan item permulaan tersusun di sekitar empat subdomain: gangguan fungsi penyesuaian (item 9), pengeluaran (item 7), toleransi (item 6), dan orientasi hayat maya (item 7).

Skala Masalah Kesihatan Mental.

Untuk memeriksa kesahihan SAPS, langkah yang menilai masalah kesihatan mental yang berkaitan dengan ketagihan telefon pintar telah dibangunkan. Kesukaran psikologi yang boleh menemani ketagihan telefon pintar termasuk kebimbangan, kemurungan, impulsif, dan pencerobohan [50]. Oleh itu, Ujian Keperibadian Remaja NEO [30] item yang berkaitan dengan masalah ini (faktor) diubah dan dimasukkan dalam skala semasa. Skala terdiri daripada 32 item, 8 item untuk setiap faktor. Item dinilai pada skala 4 mata (1 = sangat tidak setuju, 2 = tidak setuju, 3 = setuju, 4 = sangat setuju). Konsistensi antara item untuk skala tinggi dengan alpha Cronbach dari keseluruhan .944 dan .865, .870, .820, .878 untuk setiap faktor.

Ketidakseimbangan Ketagihan Internet untuk Belia (KS-II).

Untuk membandingkan kecanduan telefon pintar dengan ketagihan internet, 15-item KS-II telah digunakan. KS-II yang dibangunkan oleh Agensi Maklumat Masyarakat Kebangsaan [31] telah melalui proses standardisasi di Korea melalui tinjauan lapangan di seluruh negara. KS-II disusun berdasarkan empat faktor: (1) gangguan fungsi adaptif, (2) penarikan, (3) toleransi, dan (4) orientasi kehidupan maya. Item dinilai pada skala 4 mata (1 = sangat tidak setuju, 2 = tidak setuju, 3 = setuju, 4 = sangat setuju). Konsistensi antara item untuk skala tinggi dengan Cronbach's alpha .87.

Prosedur

Pertama, mengkaji skala yang berkaitan yang sebelum ini dibangunkan dan memeriksa latar belakang teori mereka, pakar memilih item untuk soal selidik awal. Kolam awal ini mempunyai kira-kira dua kali lebih banyak item sebagai skala terakhir. Skala pendahuluan diberikan kepada pelajar dan data dikumpulkan. Kemudian, item akhir telah dipilih mengikut keputusan ujian kebolehpercayaan untuk setiap subscale. Akhirnya, model kesahan membina untuk setiap subdomain telah disahkan pada AMOS. Penerangan lebih terperinci mengenai setiap langkah prosedur adalah seperti berikut.

Penggambaran Telefon Pintar Awal Ketangkasan untuk Pemuda.

Satu kumpulan item awal untuk Skema Kecenderungan Ketagihan Telefon pintar (SAPS) untuk belia telah dibangunkan berdasarkan penemuan dari kesusasteraan sebelumnya mengenai ketagihan internet, ketagihan telefon bimbit, dan ketagihan media digital. Oleh kerana telefon pintar adalah peranti mudah alih yang membolehkan penggunaan internet, skala ketagihan internet sedia ada digunakan untuk rujukan. Ciri-ciri ketagihan media digital yang dicadangkan oleh Young [38] dan Greenfield [44] juga dicerminkan dalam barangan yang dibangunkan. Memandangkan bahawa telefon pintar dapat dilihat sebagai versi lanjutan dari telefon bimbit tetap, skala telefon bimbit yang ada [12] [8] diperiksa juga. Akibatnya, subdomain SAPS datang untuk merangkumi gangguan fungsi adaptif, pengeluaran, toleransi, dan orientasi kehidupan maya. Akhirnya, pakar (pakar pendidikan, pakar psikiatri) mencipta item awal 29 yang mencerminkan empat subdomain kecanduan telefon pintar ini.

Pentadbiran Skala.

SAPS diedarkan secara rawak ke sekolah rendah, menengah, dan sekolah tinggi yang dipilih secara rawak supaya para peserta dapat dipilih secara seimbang dengan pengedaran populasi sebenar di seluruh Korea.

Pemilihan Item melalui Analisis Keandalan.

Analisis kebolehpercayaan pada 29 item awal dilakukan oleh subdomain. Sebanyak 15 item yang kelihatan mencukupi telah dipilih. Akhirnya, alpha Cronbach untuk skala akhir dengan 15 item dikira.

Bina Model Kesahan untuk Setiap Subdomain.

Untuk mengesahkan kesahihan membina SAPS, model kesahan membina bagi setiap subdomain telah disahkan pada AMOS.

Hasil

Pemilihan Produk Akhir melalui Analisis Kebolehpercayaan di Subdomain

Dari 29 item asal, item yang kelihatan tidak sesuai untuk setiap subdomain telah dihapus atau disemak berdasarkan hasil analisis kebolehpercayaan. Untuk mengesahkan kebolehpercayaan item di setiap subdomain, alpha Cronbach diperiksa. Item yang menurunkan kebolehpercayaan keseluruhan subdomain jika dihapus serta item dengan kebolehpercayaan tertinggi dipilih untuk skala akhir. Juga, untuk mengesan responden yang cuai atau tidak konsisten, item berkod terbalik dengan kebolehpercayaan yang tinggi disertakan. Jadual 1 di bawah memaparkan keputusan kebolehpercayaan setiap subdomain, dan Jadual 2 memaparkan item 15 akhir yang dipilih.

thumbnail

Jadual 1. Pemilihan Produk Akhir melalui Analisis Kebolehpercayaan pada Subscales.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

thumbnail

Jadual 2. Item Akhir.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Kebolehpercayaan

Kebolehpercayaan SAPS disahkan dengan alpha Cronbach 0.88.

Kesahan

Analisis Kesahan Kriteria.

Untuk mengesahkan kesahihan kriteria SAPS, skor dari SAPS dan Skala Masalah Kesihatan Mental telah dibandingkan. Jadual 3 menunjukkan keputusan korelasi Pearson dari kedua-dua skala. Akibatnya, pekali korelasi menjadi 0.43. Selain itu, korelasi di kalangan subskala SAPS dan Skala Masalah Kesihatan Mental semuanya berada dalam lingkungan 0.49 ~ 0.67, mengesahkan tahap korelasi tertentu.

thumbnail

Jadual 3. Analisis korelasi antara SAPS dan Skala Masalah Kesihatan Mental.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

Hubungan antara SAPS dan KS-II dianalisis; Jadual 4 menunjukkan hasil analisis korelasi Pearson. Pekali korelasi 0.49 menunjukkan bahawa jika skor pada SAPS tinggi, skor KS-II juga mungkin tinggi. Selain itu, korelasi antara subskala KS-II dan SAPS adalah antara 0.12 dan 0.51, sekali lagi menunjukkan tahap korelasi tertentu.

thumbnail

Jadual 4. Analisis korelasi antara SAPS dan KS-II.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Membangunkan Kesahan Analisis.

Analisis factor konfirmatory telah dijalankan menggunakan AMOS 7.0 untuk mengesahkan struktur faktor SAPS. Untuk ini, model struktur faktor telah ditetapkan seperti berikut (Rajah 1).

thumbnail

Rajah 1. Struktur faktor SAPS.

Model struktur empat subdomain ketagihan telefon pintar (gangguan fungsi penyesuaian, orientasi hayat maya, pengeluaran, dan toleransi) dan barang-barang penting mereka muncul sah.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

Pertama, model indeks yang sesuai NFI, TLI, CFI, dan RMSEA masing-masing adalah .943, .902, .962, dan .034, menunjukkan bahawa model berkenaan sesuai dengan data. Oleh itu, model struktur empat subdomain ketagihan telefon pintar (gangguan fungsi penyesuaian, orientasi hayat maya, pengeluaran, dan toleransi) dan barang-barang yang berkaitan muncul sah.

Juga, untuk mengetahui secara menyeluruh setiap item menerangkan faktor-faktor yang berkaitan, pekali regresi bagi setiap pembolehubah yang dapat dilihat dan tahap kepentingan statistiknya diperiksa. Dalam semua pembolehubah yang boleh dilihat kecuali untuk "orientasi hayat maya," pekali piawai standard lebih tinggi daripada .5 secara purata, yang secara statistiknya signifikan (p<.001). Jadual 5 memaparkan statistik ini.

thumbnail

Jadual 5. Koefisien regresi pembolehubah yang dapat dilihat pada setiap faktor.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

Perbincangan

Sebagai sebahagian daripada projek Agensi Maklumat Nasional Korea mengenai kecanduan telefon pintar remaja yang dijalankan pada tahun 2012 [34], kajian ini bertujuan untuk meletakkan asas untuk usaha pencegahan / campur tangan bagi kecanduan telefon pintar belia. Khususnya, kajian itu membangunkan skala ketepatan kecanduan telefon pintar 15 yang boleh digunakan dalam usaha pengumpulan data seluruh negara. Para pemaju memberi perhatian khusus kepada kesederhanaan item skala dan kemudahan penggunaan dalam pentadbiran skala untuk memudahkan penggunaan sebenar.

Cronbach's alpha dari SAPS akhir adalah 880, menunjukkan skala boleh dipercayai. Ketagihan internet atau skala telefon pintar yang ada juga dilaporkan dapat dipercayai dengan huruf Cronbach di atas .7. Namun, mungkin tidak bijaksana untuk mempercayai nilai kebolehpercayaan mereka kerana proses pengumpulan data mereka tidak standard atau ukuran sampelnya kecil. Contohnya, Beard dan Wolf [37] cuba memperbaiki Young [38] Kriteria Diagnostik untuk Ketagihan Internet, tetapi proses pengembangan skala mereka tidak diseragamkan. Widyanto dan McMurren [39], sebaliknya, mengikuti prosedur piawai untuk pembangunan skala, tetapi gagal mengumpulkan data yang mencukupi (n = 86). Selain itu, mereka mengumpul data dalam talian, yang mungkin bermakna pengumpulan data mereka adalah berat sebelah. Batasan yang sama ada di kalangan skala ketagihan telefon pintar sedia ada juga. Kwon et al. [36] telah mengembangkan skala berdasarkan item skala K dan ciri-ciri peranti pintar, dan melaporkan skala tersebut memiliki Cronbach's alpha 91. Namun, harus diingat bahawa pengumpulan data mereka dilakukan di dua sekolah yang terletak di satu wilayah tertentu di Korea, sehingga menimbulkan pertanyaan tentang nilai kebolehpercayaan skala mereka. Oleh itu, SAPS kajian ini dapat dianggap lebih dipercayai berbanding skala yang ada kerana ia dikembangkan berdasarkan data yang dikumpulkan dari 795 pelajar di seluruh Korea setanding dengan taburan penduduk negara ini.

SAPS tampaknya disusun secara sah di sekitar empat subdomain (fungsi adaptif, penarikan, toleransi, dan orientasi kehidupan maya) ketagihan telefon pintar. Untuk memutuskan subdomain skala, penyelidikan sebelumnya dengan perhatian khusus terhadap kajian mengenai skala ketagihan internet dan kriteria diagnostik untuk ketagihan tingkah laku yang lain telah diperiksa. Faktor-faktor yang sering muncul di antara kajian-kajian ini serta faktor-faktor yang mencerminkan ciri-ciri telefon pintar telah dimasukkan. Analisis faktor pengesahan dilakukan menggunakan AMOS 7.0 untuk mengesahkan kesahan konstruk skala. Akhirnya, hubungan antara SAPS dan KS-II (skala ketagihan internet) serta antara SAPS dan Skala Masalah Kesihatan Mental diperiksa untuk mengesahkan kesahan kriteria SAPS.

Skala ketagihan Internet yang dibangunkan dan disahkan di pelbagai negara berbeza-beza dalam struktur faktor mereka. Canan et al. [40] mengembangkan skala kecanduan internet untuk remaja Turki dan mendapati itemnya dikumpulkan sebagai satu faktor. Begitu juga, Khazaal et al. [41] mengembangkan skala kecanduan internet untuk orang dewasa Perancis dan mendapati itemnya dikumpulkan sebagai satu faktor tunggal. Walau bagaimanapun, kajian lain telah melaporkan bahawa item skala ketagihan internet mereka dikumpulkan ke dalam pelbagai faktor, seperti obsesi, pengabaian, dan gangguan kawalan [42] [43]. Skala K yang paling sering digunakan Korea juga terdiri dari banyak faktor, seperti fungsi adaptif, penarikan, toleransi, dan orientasi kehidupan maya. Oleh itu, para sarjana nampaknya tidak setuju pada subdomain skala ketagihan internet, yang menunjukkan bahawa struktur faktor skala ketagihan internet mungkin tidak cukup stabil.

Batasan kajian ini dan cadangan untuk kajian masa depan adalah seperti berikut.

Pertama, 'toleransi,' subdomain SAPS serta penambahan ketagihan internet, bukan faktor utama ketagihan mengikut Charlton dan Danforth [45]. Dalam erti kata lain, menggunakan internet selama berjam-jam itu sendiri tidak dapat menjadi kriteria untuk ketagihan sehingga tingkah laku tersebut menghasilkan akibat negatif [35]. Oleh kerana telefon pintar adalah peranti yang dibawa orang dan digunakan di mana sahaja, toleransi mungkin tidak sesuai sebagai faktor utama ketagihan telefon pintar. Ini memerlukan tinjauan dan analisis data di seluruh negara mengenai topik ini. Selain itu, pengesahan skala dapat ditingkatkan dengan, misalnya, memberikan skala kepada populasi remaja yang ketagihan dan tidak ketagihan untuk memeriksa kesahan diskriminasi skala.

Seterusnya, SAPS untuk belia boleh digunakan secara meluas dalam penyelidikan ketagihan telefon pintar yang semakin mendapat perhatian hari ini. Peranti media digital masa kini telah berkembang dengan pesat dari bentuk berasaskan PC ke telefon pintar dan pelbagai tablet PC. Dengan kata lain, media yang ada dan media terkini sedang melalui persaingan dan juga proses penggantian. Sejak remaja belakangan ini dianggap sebagai peribumi digital [46] yang secara aktif menerima dan menggunakan media paling terkini [32], menyiasat kemungkinan kesan sampingan penggunaan media mereka terhadap kesihatan mental mereka kelihatan mendesak. Penggunaan media digital yang berlebihan boleh membawa akibat negatif dalam aspek fizikal, psikologi, dan sosial dalam kehidupan remaja, dan bahkan boleh mencetuskan tingkah laku tertunggak. Contohnya, Kross et al. [33] mendapati bahawa penggunaan Facebook tidak berguna untuk interaksi sosial dan dikaitkan dengan tahap rendah kesejahteraan psikologi subjektif. Oleh itu, penyelidikan ke atas gejala ketagihan telefon pintar serta kesan ketagihan telefon pintar pada kesihatan mental remaja adalah perlu, dan SAPS dapat digunakan dengan baik dalam usaha sedemikian.

Sumbangan Pengarang

Menyedari dan merancang eksperimen: DK YHL. Menganalisis data: JYL YJC. Alat reagen / bahan / analisis yang disumbangkan: DK YHL. Tulis kertas: DK YHL JYL JEKN YJC.

Rujukan

  1. 1. Chen J, Yen D, Chen K (2009) Penerimaan dan penyebaran penggunaan telefon pintar yang inovatif. Maklumat dan Pengurusan 46: 241-248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
  2. 2. Kesan Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) yang tidak dikenali, tidak dapat dilihat, dan kekurangan kenalan mata terhadap pencabutan talian toksik. Komputer dalam Perilaku Manusia 28: 434-443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
  3. Lihat Perkara
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Lihat Perkara
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Lihat Perkara
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Lihat Perkara
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. 3. Suler J (2004) Kesan disinhibisi dalam talian. CyberPsychology & Behavior 7: 321–326. doi: 10.1089 / 1094931041291295
  16. Lihat Perkara
  17. PubMed / NCBI
  18. Google Scholar
  19. Lihat Perkara
  20. PubMed / NCBI
  21. Google Scholar
  22. 4. Pertandingan Sisi S (2005) dan Penggantian Media Digital: Pola Penggunaan Berita, Sukan, dan Kandungan Dewasa. Jurnal Cybercommunication 16: 273-308.
  23. Lihat Perkara
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholar
  26. 5. Corak Pengguna Media Anak Song Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) dalam Persekitaran Multimedia: Penilaian Jantina dan Perbezaan Pendapatan. Jurnal Penyelidikan Komunikasi 46 (2): 33-65.
  27. Lihat Perkara
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Lihat Perkara
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Lihat Perkara
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Lihat Perkara
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Lihat Perkara
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Lihat Perkara
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. 6. Laporan Agensi Maklumat Kebangsaan (2011) mengenai Pengembangan Skor Ketaksamaan Kecerdasan Korea untuk Pemuda dan Orang Dewasa.
  46. Lihat Perkara
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. 7. Skierkowski D, Kayu RM (2012) Untuk teks atau tidak teks? Kepentingan pemesejan teks di kalangan pemuda yang berusia di kolej. Komputer dalam Perilaku Manusia 28: 744-756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
  50. Lihat Perkara
  51. PubMed / NCBI
  52. Google Scholar
  53. Lihat Perkara
  54. PubMed / NCBI
  55. Google Scholar
  56. Lihat Perkara
  57. PubMed / NCBI
  58. Google Scholar
  59. 8. Lee H (2008) Exploration of Variables Predicting yang memberi kesan kepada Penggunaan Telefon Mudah Alih. Jurnal Psikologi Sosial dan Kepribadian Korea 22 (1): 133-157.
  60. Lihat Perkara
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. 9. Laporan Agensi Maklumat Kebangsaan (2010): Rancangan Penambahbaikan untuk Perundangan Pencegahan dan Penyelesaian Ketagihan Internet.
  64. Lihat Perkara
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholar
  67. Lihat Perkara
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholar
  70. Lihat Perkara
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholar
  73. 10. Young KS (1998) Psikologi penggunaan komputer: Penggunaan internet ketagihan: Kes yang memecah stereotaip. Laporan Psikologi 79: 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  74. 11. Goldberg I (1996). Gangguan kecanduan internet. Mesej elektronik dihantar ke senarai perbincangan penyelidikan. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (diakses April 20, 2011).
  75. Lihat Perkara
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Lihat Perkara
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. 12. Kang H, Anak C (2009) Pengembangan dan Pengesahan Skala Ketagihan Telefon Bergerak untuk Remaja. Jurnal Korea Kesihatan Psikologi 14 (3): 497-510.
  82. Lihat Perkara
  83. PubMed / NCBI
  84. Google Scholar
  85. Lihat Perkara
  86. PubMed / NCBI
  87. Google Scholar
  88. Lihat Perkara
  89. PubMed / NCBI
  90. Google Scholar
  91. Lihat Perkara
  92. PubMed / NCBI
  93. Google Scholar
  94. Lihat Perkara
  95. PubMed / NCBI
  96. Google Scholar
  97. Lihat Perkara
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Lihat Perkara
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Lihat Perkara
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Lihat Perkara
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Lihat Perkara
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Lihat Perkara
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Lihat Perkara
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Lihat Perkara
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Lihat Perkara
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Lihat Perkara
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. 13. Choliz M (2010) Ketagihan telefon bimbit: Satu isu. Ketagihan 105 (2): 373-375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
  128. 14. Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) Model tiga faktor penagihan internet: Pengembangan Questionnaire Penggunaan Internet bermasalah. Kaedah Penyelidikan Kelakuan 40 (2): 563-574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  129. 15. Kim D, Tae J (2010) Kajian mengenai Pengalaman Mediasi Pengguna Telefon Pintar. Jurnal Persatuan Kandungan Kemanusiaan Korea 19: 373-394.
  130. 16. Kim D, Lee C (2010) Trend Teknologi Antara Muka Pengguna Telefon Pintar. Kajian Maklumat Masyarakat Korea Maklumat 28 (5): 15-26.
  131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Meneroka Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Ketagihan Telefon Pintar - Ciri-ciri Pengguna dan Atribut Fungsional. Jurnal Penyiaran Korea 25 (2): 277–313.
  132. 18. Kim M (2011) Kajian Hubungan Dalam Talian dan Luar Talian Pengguna SNS Telefon Pintar: Berpusat di Twitter. Sekolah Siswazah Universiti Wanita Ewha. Tesis Sarjana.
  133. 19. Noh M, Kim J, Lee J (2010) Analisis Smartphone dan Konvergensi Fungsi melalui Analisis Persatuan. Jurnal Persatuan Sistem Maklumat Pengurusan Korea 1: 254-259.
  134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). ciri iPhone. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Diakses Mar 19 2011.
  135. 21. Kim J (2010) Evolusi Perkhidmatan Internet Mudah Alih. Kajian Standard & Teknologi OSIA 38 (1): 4–12.
  136. 22. Park I, Shin D (2010) Menggunakan Teori Kegunaan dan Gratifikasi untuk Memahami Penggunaan dan Gratifikasi Telefon Pintar. Jurnal Sains Komunikasi 10 (4): 192-225.
  137. 23. Choi WS (2010) Kajian mengenai kepentingan ciri fungsi telefon pintar. Jurnal Aplikasi & Pengurusan Teknologi Maklumat 1: 289–297.
  138. 24. Laporan Digieco (2010) Analisis kesan sosioekonomi iPhone. Institut Penyelidikan Ekonomi Pengurusan KT.
  139. 25. Koh Y, Lee H (2010) Kajian tentang Perubahan Corak Tingkah Laku dalam Pengguna Telefon Pintar dengan Membayangi Pengguna iPhone Awal. Jurnal Sains Komoditi 28 (1): 111-120.
  140. 26. Casey BM (2012) Menghubungkan Sifat Psikologi ke Ketagihan Telefon Pintar, Komunikasi Muka Ke Hadapan, Ketiadaan Semasa dan Modal Sosial. Projek Pengijazahan, Sekolah Siswazah Universiti Cina Hong Kong.
  141. 27. Bianchi A, Phillips JG (2005) Peramal Psikologi Masalah Penggunaan Telefon Mudah Alih. CyberPscyhology, Perilaku dan Rangkaian Sosial 8 (1): 2152-2715.
  142. 28. Horvath CW (2004) Mengukur Ketagihan Televisyen. Jurnal Penyiaran dan Media Elektronik 48 (3): 378-398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
  143. 29. Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) Perkembangan Ketidakseimbangan Keterangkatan Internet - Borang Pendek. Jurnal Korea Kaunseling 9 (4): 1703-1722.
  144. 30. Kim DI (2005). Ujian Kepribadian 5 Besar untuk Kanak-kanak dan Remaja. Seoul, Korea: Hakjisa.
  145. 31. Maklumat Agensi Persatuan Kebangsaan Maklumat (2011): Standardisasi Ketiga Skrip Keterangkalan Internet Korea Ketiga.
  146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM, et al. (2012) Corak Baru dalam Ketagihan Media: Adakah Smartphone Pengganti atau Komplementer ke Internet? Jurnal Korea Kaunseling Remaja 20 (1): 71-88.
  147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J, et al. (2013) Penggunaan Facebook meramalkan penurunan kesejahteraan subjektif dalam golongan dewasa muda. PLOS ONE 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
  148. 34. Shin K, Kim DI, Chung Y (2011) Laporan: Perkembangan Skor Ketaksamaan Telefon Pintar Korea Untuk Pemuda dan Orang Dewasa. Agensi Persatuan Kebangsaan Maklumat.
  149. 35. Griffiths MD (2010) Penggunaan metodologi dalam talian dalam pengumpulan data untuk ketagihan perjudian dan permainan. Jurnal Antarabangsa Kesihatan Mental dan Ketagihan 8: 8-20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
  150. 36. Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) Skor ketagihan telefon pintar: pembangunan dan pengesahan versi pendek untuk remaja. PLOS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
  151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Pengubahsuaian dalam Kriteria Diagnostik yang Dicadangkan untuk Ketagihan Internet.CyberPsychology & Behavior. 4 (3): 377–383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
  152. 38. Young KS (1996) Penggunaan internet ketagihan: kes yang memecah stereotaip. Laporan Psikologi 79: 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) The Psychometric Properties of Internet Addiction Test. CyberPsychology & Behavior 7 (4): 443–450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  154. 40. Canan F, Ataoglu A, Nichols LA, Yildirim T, Ozturk O (2010) Penilaian Sifat Psikometrik Skala Ketagihan Internet dalam Contoh Pelajar Sekolah Menengah Turki. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking 13 (3): 317-320. doi: 10.1089 / cyber.2009.0160
  155. 41. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E, et al. (2008) Pengesahan Perancis Ujian Ketagihan Internet. CyberPsychology & Behavior 11 (6): 703–706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249
  156. 42. Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) Model tiga faktor Ketagihan Internet: Perkembangan Kuesioner Penggunaan Internet Bermasalah. Kaedah Penyelidikan Kelakuan 40 (2): 563-574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  157. 43. Kelley KJ, Gruber EM (2010) Ciri-ciri psikometrik Penggunaan Questionaire Internet Masalah. Komputer dalam Perilaku Manusia 26: 1838-1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
  158. 44. Greenfield DN (1999) Ciri-ciri psikologi penggunaan Internet kompulsif: Analisis awal. CyberPsychology & Behavior 8 (5): 403–412. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.403
  159. 45. Charlton JP, Danforth IDW (2007) Ketagihan yang ketara dan keterlibatan tinggi dalam konteks permainan dalam talian. Komputer dalam Perilaku Manusia 23 (3): 1531-1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
  160. 46. Prensky M (2001) Orang asli digital, pendatang digital bahagian 1. Pada Horizon 9: 1-6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
  161. 47. Park W (2005) Ketagihan Telefon Mudah Alih. Komunikasi Bergerak. Kerja Kerjasama Komputer yang Didukung Vol. 31: 253-272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
  162. 48. Kang H, Anak C (2009) Pengembangan dan Pengesahan Skala Ketagihan Telefon Bergerak untuk Remaja. Jurnal Korea psikologi kesihatan 14 (3): 497-510.
  163. 49. Koo H (2013) Perkembangan Skala Ketagihan Cell Phone untuk Ibu Bapa Korea Anak-anak Muda. Penyelidikan Kejururawatan Kesihatan Kanak-kanak 19 (1): 29-38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
  164. 50. Keum C (2013) Penyelidikan mengenai kecanduan ketagihan telefon pintar dan masalah kesihatan mental bagi pelajar sekolah menengah dan menengah di Korea. Tesis Sarjana Universiti Nasional Seoul.