PLoS ONE. 2017 Jun 21; 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.
Choi J1, Rho MJ2, Kim Y3, Yook IH2, Yu H1, Kim DJ4, Choi IY2.
Abstrakcyjny
Nadmierne korzystanie ze smartfona powoduje problemy osobiste i społeczne. Aby rozwiązać ten problem, staraliśmy się uzyskać wzorce użytkowania, które były bezpośrednio skorelowane z uzależnieniem od smartfona w oparciu o dane dotyczące użytkowania. W badaniu podjęto próbę sklasyfikowania zależności smartfona za pomocą algorytmu przewidywania opartego na danych. Opracowaliśmy aplikację mobilną do zbierania danych dotyczących użytkowania smartfonów. Łącznie logi 41,683 użytkowników smartfonów 48 zostały zebrane od marca 8, 2015, do stycznia 8, 2016. Uczestnicy zostali zaklasyfikowani do grupy kontrolnej (SUC) lub grupy uzależnień (SUD) przy użyciu koreańskiej skali uzależnienia od uzależnienia od smartfonów dla koreańczyków dla dorosłych (skala S) oraz wywiadu bezpośredniego twarzą w twarz przez psychiatrę i psychologa klinicznego (SUC) = 23 i SUD = 25). Wypracowaliśmy wzorce użycia przy użyciu faktoryzacji tensorów i znaleźliśmy sześć optymalnych wzorców użycia: 1) serwisy społecznościowe (SNS) w ciągu dnia, 2) surfowanie po sieci, 3) SNS w nocy, 4) mobilne zakupy, 5) rozrywka i 6) gry w nocy. Wektory członkostwa sześciu wzorców uzyskały znacznie lepszą wydajność predykcyjną niż dane surowe. Dla wszystkich wzorców czasy użytkowania SUD były znacznie dłuższe niż czasy SUC. Na podstawie naszych ustaleń doszliśmy do wniosku, że wzorce użytkowania i wektory członkostwa były skutecznymi narzędziami do oceny i przewidywania zależności od smartfonów oraz mogą stanowić wytyczne do interwencji w celu przewidywania i leczenia zależności od smartfonów w oparciu o dane dotyczące użytkowania.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
;
