Ontwikkeling van Koreaanse smartphone-verslaving voor de jeugd (2012)

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

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

Auteurs informatie

  • 1Department of Education, Seoul National University, Seoul, Zuid-Korea.
  • 2Department of Education, Korea National University of Education, CheongJu, Zuid-Korea.

Abstract

Deze studie ontwikkelde een Smartphone Addiction Proneness Scale (SAPS) op basis van de bestaande verslavingsschalen voor internet en mobiele telefoons. Voor de ontwikkeling van deze schaal werden aanvankelijk 29 items (1.5 keer het uiteindelijke aantal items) geselecteerd als voorlopige items, op basis van de eerdere studies over internet- / telefoonverslaving en de klinische ervaring van de betrokken experts. De voorlopige schaal werd afgenomen bij een landelijk representatieve steekproef van 795 leerlingen op basis-, midden- en middelbare scholen in Zuid-Korea. Vervolgens werden de laatste 15 items geselecteerd op basis van de resultaten van de betrouwbaarheidstest. De uiteindelijke schaal bestond uit vier subdomeinen: (1) verstoring van adaptieve functies, (2) virtuele levensoriëntatie, (3) terugtrekking en (4) tolerantie. De laatste schaal gaf een hoge betrouwbaarheid aan met Cronbach's α van .880. Ondersteuning voor de criteriumvaliditeit van de schaal is aangetoond door de relatie met de internetverslavingsschaal, KS-II (r = .49). Voor de analyse van constructvaliditeit hebben we het Structural Equation Model getest. De resultaten lieten zien dat de vier-factorenstructuur geldig was (NFI = .943, TLI = .902, CFI = .902, RMSEA = .034). Smartphone-verslaving komt steeds meer in de schijnwerpers te staan ​​als mogelijk een nieuwe vorm van verslaving, samen met internetverslaving. De SAPS lijkt een betrouwbare en valide diagnostische schaal te zijn voor het screenen van adolescenten die mogelijk risico lopen op smartphoneverslaving. Verdere implicaties en beperkingen worden besproken.

Figuren

Citation: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) Ontwikkeling van Koreaanse Smartphone Addiction Proneness Scale voor de jeugd. PLoS ONE 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920

Editor: Amanda Bruce, University of Missouri-Kansas City, Verenigde Staten

ontvangen: December 19, 2013; Aanvaard: April 16, 2014; Gepubliceerd: 21 mei 2014

Copyright: © 2014 Kim et al. Dit is een open access-artikel dat wordt verspreid onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution License, die onbeperkt gebruik, distributie en reproductie in elk medium mogelijk maakt, op voorwaarde dat de originele auteur en bron worden gecrediteerd.

financiering: De auteurs hebben geen ondersteuning of financiering om te rapporteren.

Concurrerende belangen: De auteurs hebben verklaard dat er geen concurrerende belangen bestaan.

Introductie

De verspreiding van personal computers in de jaren negentig leidde tot een digitale revolutie. Persoonlijke desktops evolueerden al snel naar PMP's, tablet-pc's en smartphones - apparaten die steeds vaker voorkomen in het leven van mensen. Met name de distributiesnelheid van smartphones zit sinds 1990 wereldwijd in een stijgende lijn [1]. Een dergelijk wijdverbreid gebruik van smartphones wordt "Smart Revolution" genoemd en heeft dramatische veranderingen teweeggebracht in het dagelijks leven van mensen. Hoewel smartphonegebruik het leven voor veel mensen gemakkelijker heeft gemaakt, heeft het ook nadelige effecten teweeggebracht op het gebied van psychisch welzijn, interpersoonlijke relaties en fysieke gezondheid. Bijvoorbeeld door gemakkelijke toegang tot online omgeving via smartphones, negatieve gevolgen van online ontremmingseffect gekenmerkt door verlaagde gedragsremmingen [2] [3] worden steeds meer ongebreideld, met name in vormen van cybergeweld.

De adolescenten van vandaag zijn zeer ontvankelijk voor nieuwe vormen van media, zoals smartphones [4] omdat ze de eerste generatie zijn die is opgegroeid omringd door verschillende vormen van hightech media [5]. Dit zou kunnen betekenen dat jongeren gevoeliger zijn voor de negatieve effecten van slimme media dan oudere leeftijdsgroepen. In Zuid-Korea hebben jongeren die verslaafd zijn aan smartphones 11.4% van de bevolking bereikt, waarbij de top 2.2% moeite heeft om hun dagelijks leven te leiden als gevolg van hun verslaving [6]. Vóór de verspreiding van smartphones namen mobiele telefoons een groot deel van het leven van adolescenten in beslag tot het punt waarop sommigen aangaven hoge niveaus van angst te ervaren wanneer hun telefoon niet altijd aan staat. [4]. Mobiele telefoonverslaving en leeftijd lijken omgekeerd evenredig te zijn, waarbij jongere mensen hun telefoons vaker gebruiken [8], en twee keer meer kans om toe te geven een "verslaafde mobiele telefoon" te zijn dan volwassenen [9]. Voor adolescenten is telefonische communicatie een belangrijke manier om hun sociale relaties te onderhouden [7]. Aangezien smartphoneverslaving een groot probleem onder jongeren wordt, lijkt het urgent om een ​​schaal te ontwikkelen die de niveaus en omstandigheden van smartphoneverslaving onder adolescenten kan schatten om hen te beschermen tegen de nadelige gevolgen van de verslaving.

Omdat de distributie van smartphones een relatief recent fenomeen is, zijn onderzoeken die de unieke symptomen van smartphone-verslaving hebben gedefinieerd zeldzaam. Het dichtstbijzijnde concept van smartphoneverslaving kan cellulaire telefoonverslaving zijn, wat wordt beschouwd als een vorm van gedragsverslaving die wordt gekenmerkt door problemen met impulscontrole. Gerapporteerde symptomen van cellulaire telefoonverslaving omvatten terugtrekking, tolerantie, verstoring van adaptieve functies, dwang en pathologische onderdompeling [12] en onthouding, gebrek aan controle en problemen die voortvloeien uit het gebruik en tolerantie en interferentie met andere activiteiten [13]. Bestaande cellulaire verslavingsschalen [47] [48] [49] zijn ontwikkeld op basis van Young [10]'s Internet Addiction Test (IAT) en Goldberg [11]de diagnostische criteria voor internetverslaving.

Op vier belangrijke manieren verschillen smartphones van mobiele telefoons. Ten eerste zijn smartphonegebruikers dynamischer betrokken bij het apparaat dan gewone gsm-gebruikers. Smartphonegebruikers houden zich actief bezig met het apparaat zelf en de inhoud (toepassingen) tegelijkertijd en kunnen een rol spelen als producent door gepersonaliseerde applicaties te maken. Omdat applicaties smartphone-gebruikers in staat stellen om onmiddellijke, wederzijdse feedback te geven, zijn smartphonegebruikers vaak actief, participatief, relationeel, bekwaam en productief [15]. Bijgevolg is aangetoond dat het gebruik van de smartphone recht evenredig is met het gebruik van de applicatie [14]. Ten tweede hechten smartphones een groter belang aan de sensorische kenmerken die de expressieve kant van gebruikers stimuleren [16]. Het onderscheidende gebruikersinterfacesysteem van Smartphone, dat bediening via het touchscreen, toetsenbordindelingen, pictogrammen, verstandig ontwerp en andere componenten omvat, stelt de gebruiker in staat om zijn of haar individualiteit te onthullen [17]. Het belang van het expressieve aspect van smartphoneapplicaties is ook te zien aan het feit dat gebruikers de voorkeur geven aan applicaties die meerdere gebruikers in staat stellen samen plezier te hebben en om sociaal expressief te zijn over applicaties die alleen kunnen worden genoten [18]. Ten derde bieden smartphones een convergentie van diensten zoals de camera, MP3, GPS, surfen op het web, bellen, e-mailen, gamen en sociale netwerkdiensten (SNS) [19] [20] op één draagbaar apparaat. Ook wel het 'handheld-internet' genoemd, maakt de draagbaarheid van smartphones overal realtime en gepersonaliseerde services mogelijk die niet mogelijk waren op een typische desktopcomputer. Bovendien stelt de 'push-service' van de smartphone de gebruikers op de hoogte van relevante updates, zoals de nieuwste e-mails of Facebook-antwoorden, zelfs voordat de gebruiker erom vraagt. [21]. Dergelijke gepersonaliseerde services die worden aangeboden door smartphones kunnen nuttig zijn, maar kunnen mensen er ook toe brengen hun smartphones te veel te gebruiken [22] [23]. Ten slotte vertonen mensen van verschillende leeftijdsgroepen verschillende gebruikspatronen van smartphones. Tieners gebruiken hun smartphones voornamelijk voor de camera, mp3 en andere entertainmentfuncties; mensen van in de twintig gebruiken voornamelijk sociale netwerken; en de mensen van in de dertig en veertig beheren doorgaans hun schema's, contactenlijst, e-mail en andere zakelijke functies [24] [25].

Ondanks de onderscheidende kenmerken van smartphones, zoals hierboven vermeld, waren veel van de bestaande weegschalen voor smartphoneverslaving identiek aan de verslavingsschaal voor mobiele telefoons, waarbij het woord "mobiele telefoon" eenvoudigweg werd vervangen door "smartphone". Een van de meest recente, Casey [26] 's smartphone-verslavingsschaal had ook items geëxtraheerd van schalen die andere soorten mediaverslaving meten, zoals de schaal voor gebruik van mobiele telefoons [27], Internetverslavingstest [10]en Television Addiction Scale [28]. Bovendien werd cellulaire telefoonverslaving ook gezien als een vorm van gedragsverslaving als gevolg van problemen met impulsbestrijding, maar deze bestond meestal uit elementen van internetverslaving.

Daarom heeft de huidige studie de Koreaanse Smartphone Addiction Proneness Scale (SAPS) voor de jeugd ontwikkeld door items toe te voegen die de unieke kenmerken van smartphones weergeven aan de Internet Addiction Proneness Scale (IAPS) voor de jeugd. [29]. De IAPS is een 20-itemschaal die is gebruikt om het niveau van internetverslaving onder jongeren in Zuid-Korea na 2007 te controleren. De SAPS die door de huidige studie is ontwikkeld, zal een nuttig hulpmiddel zijn om het fenomeen van overmatig gebruik van smartphones door jongeren te onderzoeken en uiteindelijk bijdragen aan het voorkomen van smartphone-verslaving.

Methode

Deelnemers

Deze studie is een secundaire data-analyse van de nationale enquêtegegevens van het in 2012 uitgevoerde project van het National Information Agency of Korea over smartphoneverslaving [34]. De onderzoekers van deze studie hadden deelgenomen aan het project als de belangrijkste onderzoeker en assistent-onderzoekers. Omdat dit project op nationaal niveau werd uitgevoerd, waren de resulterende gegevens afkomstig van een grootschalige steekproef die representatief is in termen van regio, leeftijd en geslacht. Het gedistribueerde onderzoek vermeldde expliciet het doel van het project en deelde de deelnemers mee dat zij ermee instemden om deel te nemen door het invullen van de vragenlijst. In verhouding tot de werkelijke bevolkingsverdeling in Korea hadden 795-basis-, middelbare en middelbare scholieren (461 mannelijk en 324 vrouwelijk) de vragenlijst ingevuld. Regionale agentschappen werden willekeurig gekozen uit elk van de vier gebieden: Seoul Metropolitan, Chungcheong / Gangwon, Honam (inclusief Jeju) en Yeongnam. Veel (44.7%) waren middelbare scholieren, gevolgd door middelbare scholieren (37.7%) en basisschoolleerlingen (17.6%).

Maatregelen

Demografische vragenlijst.

Een demografische vragenlijst met items met betrekking tot de persoonlijke informatie van studenten, de omvang en aard van het smartphonegebruik en de academische prestaties was opgenomen in het enquêtepakket.

Smartphone-verslaving Schonheidsschaalitems.

Op basis van de eerder ontwikkelde diagnostische schalen en onderzoeksresultaten, evenals klinische ervaringen van tal van specialisten, werden items geselecteerd die theoretisch en empirisch de verschillende kenmerken van smartphone-verslaving vertegenwoordigen om de schaal te omvatten. De voorlopige schaal bestond uit negenentwintig items en elk item werd gescoord op een 4-punt Likert-schaal (1 = helemaal mee oneens, 2 = niet mee eens, 3 = mee eens, 4 = helemaal mee eens). De negenentwintig voorbereidende items waren gestructureerd rond vier subdomeinen: verstoring van adaptieve functies (9-items), intrekking (7-items), tolerantie (6-items) en virtuele levensduur (7-items).

Geestelijke gezondheidsproblemen Schaal.

Om de validiteit van de SAPS te controleren, is een maatregel ontwikkeld die psychische problemen gerelateerd aan smartphone-verslaving evalueert. Psychologische problemen die gepaard kunnen gaan met smartphoneverslaving zijn angst, depressie, impulsiviteit en agressie [50]. Dus, NEO jeugd persoonlijkheidstest [30] items met betrekking tot deze problemen (factoren) zijn aangepast en opgenomen in de huidige schaal. De weegschaal bestaat uit 32 items, 8 items voor elke factor. Items worden beoordeeld op een 4-puntsschaal (1 = helemaal mee oneens, 2 = mee oneens, 3 = mee eens, 4 = helemaal mee eens). De consistentie tussen items voor de schaal is hoog met een Cronbach's alpha van .944 in het algemeen en .865, .870, .820, .878 voor elke factor.

Internet Addiction Proneness Scale for Youth (KS-II).

Om smartphone-verslaving te vergelijken met internetverslaving, werd het 15-artikel KS-II gebruikt. KS-II ontwikkeld door het National Information Society Agency [31] heeft het standaardisatieproces in Korea doorlopen via een landelijk veldonderzoek. KS-II is opgebouwd rond de vier factoren: (1) verstoring van adaptieve functies, (2) terugtrekking, (3) tolerantie en (4) virtuele levensoriëntatie. Items worden beoordeeld op een 4-puntsschaal (1 = helemaal mee oneens, 2 = oneens, 3 = mee eens, 4 = helemaal mee eens). De consistentie tussen items voor de schaal is hoog met een Cronbach's alpha van .87.

Procedure

Ten eerste, bij het beoordelen van de gerelateerde schalen die eerder waren ontwikkeld en het onderzoeken van hun theoretische achtergronden, selecteerden specialisten items voor een voorlopige vragenlijst. Deze eerste pool had ongeveer twee keer zoveel items als de uiteindelijke schaal. De voorlopige schaal werd aan studenten gegeven en gegevens werden verzameld. Vervolgens werden de laatste items geselecteerd op basis van de betrouwbaarheidstestresultaten voor elke subschaal. Ten slotte is het constructvaliditeitsmodel voor elk subdomein gevalideerd op AMOS. Een meer gedetailleerde beschrijving van elke stap van de procedure is als volgt.

Voorlopige Smartphone-verslaving Pronsess-schaal voor de jeugd.

Een reeks voorlopige items voor Smartphone Addiction Pronsess Scale (SAPS) voor jongeren werd ontwikkeld op basis van de bevindingen uit eerdere literatuur over internetverslaving, verslaving aan mobiele telefoons en verslaving aan digitale media. Omdat smartphone een mobiel apparaat is dat internetgebruik mogelijk maakt, werden bestaande internetversieschalen ter referentie gebruikt. De kenmerken van digitale mediaverslaving gesuggereerd door Young [38] en Greenfield [44] werden ook weerspiegeld in de ontwikkelde items. Gezien het feit dat smartphones kunnen worden gezien als geavanceerde versies van gewone mobiele telefoons, zijn bestaande mobiele telefoonweegschalen [12] [8] werden eveneens onderzocht. Bijgevolg kwamen de subdomeinen van SAPS met inbegrip van verstoring van adaptieve functies, terugtrekking, tolerantie en virtuele oriëntatie van het leven. Ten slotte hebben experts (onderwijsspecialisten, psychiaters) 29-voorbereidende items gecreëerd die deze vier subdomeinen van smartphone-verslaving weerspiegelen.

Schaalbeheer.

De SAPS werd verdeeld in willekeurig geselecteerde basis-, midden- en middelbare scholen, zodat deelnemers kunnen worden geselecteerd in verhouding tot de werkelijke bevolkingsverdeling in Korea.

Artikel selectie via betrouwbaarheid analyse.

Betrouwbaarheidsanalyses op de 29 voorlopige items werden uitgevoerd per subdomein. Er zijn in totaal 15 items geselecteerd die voldoende leken. Ten slotte werd de Cronbach's alpha voor de uiteindelijke schaal met 15 items berekend.

Construct Validity Model voor elk subdomein.

Om de constructvaliditeit van SAPS te bevestigen, is het constructvaliditeitsmodel voor elk subdomein gevalideerd op AMOS.

Resultaten

Selectie van definitieve items via betrouwbaarheidsanalyses op subdomeinen

Van de oorspronkelijke 29 items zijn items die ongeschikt leken voor elk subdomein verwijderd of herzien op basis van de resultaten van betrouwbaarheidsanalyses. Om de betrouwbaarheid van de items in elk subdomein te verifiëren, werden de alfa's van Cronbach onderzocht. De items die de algehele betrouwbaarheid van het subdomein verlaagden als ze werden verwijderd, en de items met de hoogste betrouwbaarheid werden geselecteerd voor de uiteindelijke schaal. Om onzorgvuldige of inconsistente responders op te sporen, werden ook reverse-gecodeerde items met hoge betrouwbaarheid opgenomen. Tabel 1 hieronder geeft de betrouwbaarheidsresultaten van elk subdomein weer, en Tabel 2 geeft de uiteindelijke 15-items weer die zijn geselecteerd.

thumbnail

Tabel 1. Selectie van definitieve items via betrouwbaarheidsanalyse op subschalen.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

thumbnail

Tabel 2. Laatste items.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Betrouwbaarheid

De betrouwbaarheid van SAPS werd geverifieerd met een Cronbach's alpha van 0.88.

Geldigheid

Criterium Validity Analysis.

Om de criteriumvaliditeit van SAPS te bevestigen, werden de scores van SAPS en de Mental Health Problems Scale vergeleken. Tabel 3 toont de Pearson-correlatieresultaten van de twee schalen. Als gevolg hiervan kwam de correlatiecoëfficiënt uit als 0.43. Bovendien bevonden de correlaties tussen de subschalen van SAPS en de Mental Health Problems Scale zich allemaal in het 0.49 ~ 0.67-bereik, wat een zekere mate van correlatie bevestigt.

thumbnail

Tabel 3. Correlatieanalyse tussen SAPS en de Mental Health Problems Scale.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

De correlatie tussen SAPS en de KS-II werd geanalyseerd; Tabel 4 toont de resultaten van Pearson's correlatieanalyse. De correlatiecoëfficiënt van 0.49 toonde aan dat als de score op SAPS hoog was, de KS-II-score waarschijnlijk ook hoog was. Bovendien waren de correlaties tussen de subschalen van de KS-II en SAPS tussen 0.12 en 0.51, wat opnieuw een zekere mate van correlatie vertoonde.

thumbnail

Tabel 4. Correlatieanalyses tussen SAPS en KS-II.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Construct Validity Analysis.

Bevestigende factoranalyse werd uitgevoerd met AMOS 7.0 om de factorstructuur van SAPS te bevestigen. Hiervoor werd het factorstructuurmodel als volgt ingesteld (Figuur 1).

thumbnail

Figuur 1. De factorstructuur van SAPS.

Het structurele model van de vier subdomeinen van smartphone-verslaving (verstoring van adaptieve functies, virtuele levensoriëntatie, terugtrekking en tolerantie) en hun relevante items bleken geldig.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

Ten eerste waren de model-fitindexen NFI, TLI, CFI en RMSEA respectievelijk .943, .902, .962 en .034, wat aantoont dat het betreffende model goed geschikt was voor de gegevens. Daarom leek het structurele model van de vier subdomeinen van smartphone-verslaving (verstoring van adaptieve functies, virtuele levensoriëntatie, terugtrekking en tolerantie) en hun relevante items geldig.

Om ook uit te zoeken hoe uitgebreid elk item de gerelateerde factoren verklaart, werd de regressiecoëfficiënt van elke waarneembare variabele en de mate van statistische significantie onderzocht. In alle waarneembare variabelen behalve 'virtuele levensduuroriëntatie' waren de gestandaardiseerde coëfficiënten gemiddeld groter dan .5, wat statistisch significant was (p<.001). Tabel 5 geeft deze statistieken weer.

thumbnail

Tabel 5. Regressiecoëfficiënten van waarneembare variabelen met betrekking tot elke factor.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

Discussie

Als onderdeel van het project van het National Information Agency of Korea over smartphoneverslaving voor jongeren, uitgevoerd in 2012 [34], deze studie probeerde de basis te leggen voor preventie- / interventie-inspanningen voor verslaving aan smartphones voor jongeren. In het bijzonder ontwikkelde de studie een korte 15-item smartphone-verslavingsgevoeligheidsschaal die kan worden gebruikt bij landelijke gegevensverzameling. De ontwikkelaars hebben bijzondere aandacht besteed aan de eenvoud van schaalitems en het gebruiksgemak bij schaalbeheer om het daadwerkelijke gebruik te vergemakkelijken.

Cronbach's alpha van de laatste SAPS was .880, wat aantoont dat de schaal betrouwbaar is. Van bestaande internetverslaving of smartphoneschalen is ook gemeld dat ze betrouwbaar zijn met Cronbach's alfa's van hierboven .7. Het kan echter onverstandig zijn om op hun betrouwbaarheidswaarden te vertrouwen omdat hun gegevensverzamelingsproces niet gestandaardiseerd was of omdat hun steekproefomvang klein was. Bijvoorbeeld Baard en Wolf [37] geprobeerd om Young te verbeteren [38] 's diagnostische criteria voor internetverslaving, maar hun schaalontwikkelingsproces was niet gestandaardiseerd. Widyanto en McMurren [39], aan de andere kant, volgde een gestandaardiseerde procedure voor schaalontwikkeling, maar slaagde er niet in voldoende gegevens te verzamelen (n = 86). Bovendien verzamelden ze online gegevens, wat betekende dat hun gegevensverzameling vooringenomen was. Vergelijkbare beperkingen zijn ook aanwezig bij bestaande smartphone verslavingschalen. Kwon et al. [36] had een schaal ontwikkeld op basis van de items op de K-schaal en de kenmerken van het slimme apparaat, en rapporteerde dat de schaal een Cronbach's alpha van 91 had. Er moet echter worden opgemerkt dat hun gegevensverzameling plaatsvond op twee scholen in een bepaalde regio in Korea, waardoor vragen rijzen over de betrouwbaarheidswaarde van hun schaal. SAPS van deze studie kan dus als betrouwbaarder worden beschouwd in vergelijking met bestaande schalen, aangezien het is ontwikkeld op basis van de gegevens die zijn verzameld van 795 studenten in heel Korea in verhouding tot de werkelijke bevolkingsverdeling van het land.

SAPS leek geldig te zijn gestructureerd rond vier subdomeinen (adaptieve functies, intrekking, tolerantie en virtuele levensoriëntatie) van smartphoneverslaving. Om de subdomeinen van de schaal te bepalen, werd eerder onderzoek onderzocht met bijzondere aandacht voor studies over internetverslavingsschalen en de diagnostische criteria voor andere gedragsverslavingen. Factoren die vaak voorkomen in deze onderzoeken, evenals factoren die de kenmerken van smartphones weerspiegelen, werden opgenomen. Een bevestigende factoranalyse werd uitgevoerd met AMOS 7.0 om de constructvaliditeit van de schaal te verifiëren. Ten slotte werden de correlaties tussen SAPS en KS-II (een internetverslavingsschaal) en tussen SAPS en de schaal voor geestelijke gezondheidsproblemen gecontroleerd om de criteriumvaliditeit van SAPS te bevestigen.

Internetverslavingschalen die in verschillende landen zijn ontwikkeld en gevalideerd, verschillen in hun factorformen. Canan et al. [40] ontwikkelde een schaal voor internetverslaving voor Turkse adolescenten en ontdekte dat de items als één factor waren gegroepeerd. Evenzo Khazaal et al. [41] ontwikkelde een schaal voor internetverslaving voor Franse volwassenen en ontdekte dat de items als één factor waren gegroepeerd. In andere onderzoeken is echter gemeld dat hun items op het gebied van internetverslaving zijn gegroepeerd in verschillende factoren, zoals obsessie, verwaarlozing en controlestoornis [42] [43]. Korea's meest gebruikte K-schaal is ook samengesteld uit vele factoren, zoals adaptieve functies, terugtrekking, tolerantie en virtuele levensoriëntatie. Als zodanig lijken wetenschappers het oneens te zijn over de subdomeinen van internetverslavingsschalen, wat impliceert dat de factorstructuur van internetverslavingsschalen misschien niet helemaal stabiel is.

De beperkingen van deze studie en suggesties voor toekomstige studies zijn als volgt.

Allereerst is 'tolerantie', een subdomein van SAPS en de internetverslavingschalen, geen kernfactor voor verslaving volgens Charlton en Danforth [45]. Met andere woorden, het gebruik van het internet voor vele uren zelf kan geen criterium zijn voor verslaving, totdat dergelijk gedrag negatieve gevolgen heeft [35]. Aangezien smartphones apparaten zijn die mensen overal mee naartoe nemen en overal gebruiken, is tolerantie mogelijk ongeschikt als de kernfactor van smartphoneverslaving. Dit vraagt ​​om aanvullende landelijke enquêtes en data-analyses over dit onderwerp. Bovendien zou de validatie van de schaal verbeterd kunnen worden door bijvoorbeeld de schaal toe te dienen aan populaties van verslaafde en niet-verslaafde jongeren om de discriminerende validiteit van de schaal te onderzoeken.

Vervolgens kan SAPS voor jongeren veel worden gebruikt in onderzoek naar smartphoneverslaving dat tegenwoordig in een stroomversnelling komt. De digitale media-apparaten van vandaag zijn snel ontwikkeld van pc-gebaseerde formulieren tot smartphones en verschillende tablet-pc's. Met andere woorden, bestaande media en recente media ondergaan zowel concurrentie als substitutieprocessen. Omdat jongeren tegenwoordig worden beschouwd als digital natives [46] die actief de meest up-to-date media accepteren en gebruiken [32]lijkt onderzoek naar de mogelijke bijwerkingen van hun mediagebruik op hun geestelijke gezondheid urgent. Overmatig gebruik van digitale media kan negatieve gevolgen hebben voor de fysieke, psychologische en sociale aspecten van het leven van adolescenten, en kan zelfs leiden tot delinquent gedrag. Kross et al. [33] ontdekte dat Facebookgebruik niet nuttig is voor sociale interactie en wordt geassocieerd met een laag niveau van subjectief psychologisch welbevinden. Daarom is onderzoek naar symptomen van smartphone-verslaving en effecten van smartphone-verslaving op de geestelijke gezondheid van adolescenten noodzakelijk, en SAPS kan goed worden gebruikt bij dergelijke inspanningen.

Bijdragen van auteurs

Bedacht en ontwierp de experimenten: DK YHL. Analyse van de gegevens: JYL YJC. Bijgedragen reagentia / materialen / analyse-instrumenten: DK YHL. Heeft het blad geschreven: DK YHL JYL JEKN YJC.

Referenties

  1. 1. Chen J, Yen D, Chen K (2009) De acceptatie en verspreiding van het innovatieve gebruik van smartphones. Informatie en beheer 46: 241-248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
  2. 2. Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) Effecten van anonimiteit, onzichtbaarheid en gebrek aan oogcontact op toxische online ontremming. Computers in menselijk gedrag 28: 434-443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
  3. Bekijk artikel
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Bekijk artikel
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Bekijk artikel
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Bekijk artikel
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. 3. Suler J (2004) Het online ontremmingseffect. CyberPsychology & Behavior 7: 321-326. doi: 10.1089 / 1094931041291295
  16. Bekijk artikel
  17. PubMed / NCBI
  18. Google Scholar
  19. Bekijk artikel
  20. PubMed / NCBI
  21. Google Scholar
  22. 4. Sohn S (2005) Competitie en vervanging van digitale media: gebruikspatronen van nieuws, sport en inhoud voor volwassenen. Journal of Cybercommunication 16: 273-308.
  23. Bekijk artikel
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholar
  26. 5. Song Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) Mediagebruikerspatronen van adolescenten in een multimediaomgeving: een beoordeling van verschillen in geslacht en inkomen. Journal of Communication Research 46 (2): 33-65.
  27. Bekijk artikel
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Bekijk artikel
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Bekijk artikel
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Bekijk artikel
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Bekijk artikel
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Bekijk artikel
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. 6. Nationaal Agentschap voor de informatiemaatschappij (2011) Verslag over de ontwikkeling van Koreaanse smartphoneverslaving Pronsess-schaal voor jeugd en volwassenen.
  46. Bekijk artikel
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. 7. Skierkowski D, Wood RM (2012) Op tekst of niet op tekst? Het belang van sms-berichten onder universiteitsjongeren. Computers in menselijk gedrag 28: 744-756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
  50. Bekijk artikel
  51. PubMed / NCBI
  52. Google Scholar
  53. Bekijk artikel
  54. PubMed / NCBI
  55. Google Scholar
  56. Bekijk artikel
  57. PubMed / NCBI
  58. Google Scholar
  59. 8. Lee H (2008) Verkenning van de voorspellende variabelen die het verslavende gebruik van mobiele telefoons beïnvloeden. Het Koreaanse tijdschrift voor sociale en persoonlijkheidspsychologie 22 (1): 133-157.
  60. Bekijk artikel
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. 9. Rapport Nationale Informatiemaatschappij (2010): Verbeteringsplan voor wetgeving over preventie en oplossing van internetverslaving.
  64. Bekijk artikel
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholar
  67. Bekijk artikel
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholar
  70. Bekijk artikel
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholar
  73. 10. Young KS (1998) Psychologie van computergebruik: verslavend gebruik van internet: een zaak die het stereotype doorbreekt. Psychologische rapporten 79: 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  74. 11. Goldberg I (1996). Internetverslavingsstoornis. Elektronisch bericht geplaatst op onderzoeksdiscussielijst. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (geopend in april 20, 2011).
  75. Bekijk artikel
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Bekijk artikel
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. 12. Kang H, Son C (2009) Ontwikkeling en validatie van de mobiele telefoonverslaving Schaal voor adolescenten. Korean Journal of Health Psychology 14 (3): 497-510.
  82. Bekijk artikel
  83. PubMed / NCBI
  84. Google Scholar
  85. Bekijk artikel
  86. PubMed / NCBI
  87. Google Scholar
  88. Bekijk artikel
  89. PubMed / NCBI
  90. Google Scholar
  91. Bekijk artikel
  92. PubMed / NCBI
  93. Google Scholar
  94. Bekijk artikel
  95. PubMed / NCBI
  96. Google Scholar
  97. Bekijk artikel
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Bekijk artikel
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Bekijk artikel
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Bekijk artikel
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Bekijk artikel
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Bekijk artikel
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Bekijk artikel
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Bekijk artikel
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Bekijk artikel
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Bekijk artikel
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. 13. Choliz M (2010) Mobiele telefoonverslaving: een punt van probleem. Verslaving 105 (2): 373-375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
  128. 14. Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) Het drie-factorenmodel van internetverslaving: de ontwikkeling van de problematische vragenlijst voor het gebruik van internet. Gedrag Onderzoeksmethoden 40 (2): 563-574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  129. 15. Kim D, Tae J (2010) Een onderzoek naar de bemiddelingservaringen van slimme telefoongebruikers. Journal of Korea Humanities Content Society 19: 373-394.
  130. 16. Kim D, Lee C (2010) Technologietrends van de gebruikersinterface van de smartphone. Korea Information Science Society Review 28 (5): 15-26.
  131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Onderzoek naar factoren die van invloed zijn op smartphoneverslaving - Kenmerken van gebruikers en functionele attributen. Korean Journal of Broadcasting 25 (2): 277-313.
  132. 18. Kim M (2011) Onderzoek naar online en offline relaties van SNS-gebruikers van smartphones: centreren op Twitter. De Graduate School van Ewha Women's University. Masterproef.
  133. 19. Noh M, Kim J, Lee J (2010) Analyse van Smartphone en convergentie van functies door associatieanalyse. Journal of the Korea Society of Management Informatie Systemen 1: 254-259.
  134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). iPhone-functies. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Toegang gekregen tot Mar 19 2011.
  135. 21. Kim J (2010) De evolutie van mobiele internetdiensten. OSIA Standards & Technology Review 38 (1): 4–12.
  136. 22. Park I, Shin D (2010) De gebruiks- en gratificatie-theorie gebruiken om het gebruik en de roosters van smartphones te begrijpen. Journal of Communication Science 10 (4): 192-225.
  137. 23. Choi WS (2010) Onderzoek naar het belang van functionele kenmerken van smartphones. Journal of Information Technology Application & Management 1: 289–297.
  138. 24. Digieco Reports (2010) Een analyse van het sociaaleconomische effect van de iPhone. KT Management Economics Research Institute.
  139. 25. Koh Y, Lee H (2010) Een onderzoek naar de veranderingen in gedragspatronen bij smartphonegebruikers door vroege iPhone-gebruikers te beschadigen. Journal of Commodity Science 28 (1): 111-120.
  140. 26. Casey BM (2012) Koppel psychologische attributen aan smart phone-verslaving, persoonlijke communicatie, presentwezigheid en sociaal kapitaal. Afstudeerproject, Graduate School van de Chinese Universiteit van Hong Kong.
  141. 27. Bianchi A, Phillips JG (2005) Psychologische voorspellers van probleem mobiel telefoongebruik. CyberPscyhology, Behavior en Social Networking 8 (1): 2152-2715.
  142. 28. Horvath CW (2004) Televisieverslaving meten. Journal of Broadcasting and Electronic Media 48 (3): 378-398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
  143. 29. Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) Ontwikkeling van Internet Addiction Proneness Scale - Short Form. Het Korean Journal of Counselling 9 (4): 1703-1722.
  144. 30. Kim DI (2005). Grote 5-persoonlijkheidstest voor kinderen en adolescenten. Seoul, Korea: Hakjisa.
  145. 31. National Information Society Agency (2011) Report: Third Standardization of Korean Internet Addiction Proneness Scale.
  146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM, et al. (2012) Nieuwe patronen in medi verslaving: is smartphone een substituut of een aanvulling op internet? Het Koreaanse Journal of Youth Counselling 20 (1): 71-88.
  147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J, et al. (2013) Facebookgebruik voorspelt dalingen in subjectief welbevinden bij jonge volwassenen. PLoS ONE 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
  148. 34. Shin K, Kim DI, Chung Y (2011) Verslag: Ontwikkeling van Koreaanse smartphoneverslaafheidsschaal voor jeugd en volwassenen. Nationaal Agentschap voor de informatiemaatschappij.
  149. 35. Griffiths MD (2010) Het gebruik van online methodieken bij het verzamelen van gegevens voor gok- en gokverslavingen. International Journal of Mental Health and Addiction 8: 8-20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
  150. 36. Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) De smartphone-verslavingsschaal: ontwikkeling en validatie van een korte versie voor adolescenten. PLoS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
  151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Wijziging in de voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. CyberPsychologie en gedrag. 4 (3): 377-383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
  152. 38. Young KS (1996) Verslavend gebruik van internet: een zaak die het stereotype doorbreekt. Psychologische rapporten 79: 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) De psychometrische eigenschappen van de internetverslavingstest. 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) Evaluatie van psychometrische eigenschappen van de schaal van internetverslaving in een staal van Turkse middelbare scholieren. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken 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) Franse validatie van de internetverslavingstest. CyberPsychology & Behavior 11 (6): 703-706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249
  156. 42. Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) Het drie-factorenmodel van internetverslaving: de ontwikkeling van de Problematische vragenlijst voor internetgebruik. Gedrag Onderzoeksmethoden 40 (2): 563-574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  157. 43. Kelley KJ, Gruber EM (2010) Psychometrische eigenschappen van de Problematic Internet Use Questionaire. Computers in menselijk gedrag 26: 1838-1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
  158. 44. Greenfield DN (1999) Psychologische kenmerken van compulsief internetgebruik: een voorlopige analyse. CyberPsychology & Behavior 8 (5): 403-412. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.403
  159. 45. Charlton JP, Danforth IDW (2007) Onderscheidende verslaving en hoge betrokkenheid bij online gamen. Computers in menselijk gedrag 23 (3): 1531-1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
  160. 46. Prensky M (2001) Digitale inboorlingen, digitale immigranten deel 1. Aan de horizon 9: 1-6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
  161. 47. Park W (2005) Mobiele telefoonverslaving. Mobiele communicatie. Computerondersteunde Cooperative Work Vol. 31: 253-272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
  162. 48. Kang H, Son C (2009) Ontwikkeling en validatie van de mobiele telefoonverslaving Schaal voor adolescenten. Koreaans tijdschrift voor gezondheidspsychologie 14 (3): 497-510.
  163. 49. Koo H (2013) Ontwikkeling van een mobiele telefoonverslavingsschaal voor Koreaanse ouders van jonge kinderen. Kindergezondheid Verplegingsonderzoek 19 (1): 29-38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
  164. 50. Keum C (2013) Onderzoek naar verslaving aan smartphones en mentale gezondheidsproblemen voor middelbare en middelbare scholieren in Korea. Masterproef van Seoul National University.