Onipresença móvel: Entendendo a relação entre absorção cognitiva, dependência de smartphones e serviços de redes sociais (2019)

1.1. Definições e revisão de literatura

Os objetivos deste estudo são três: examinar as diferenças entre o vício em smartphones e SNS; compreender a influência das percepções do usuário sobre o vício (medido por meio da absorção cognitiva para examinar o estado de envolvimento e engajamento dos usuários com software e tecnologia); e examinar as diferenças de fatores demográficos para dependência de smartphones e SNS e percepções do usuário. Esta seção explora a literatura de base sobre esses tópicos, focalizando o vício em tecnologia, o uso problemático de smartphones e a absorção cognitiva.

1.2. Vício em tecnologia

Dicionário Médico Merriam-Webster's (1995: 273) define o vício como “... um modo de comportamento adquirido que se tornou quase ou completamente involuntário”, enquanto Gale Encyclopedia of Medicine (1999) considera o vício como “... uma dependência, em um comportamento ou substância que uma pessoa é incapaz de parar.” Tradicionalmente, o vício era considerado como relacionado apenas a substâncias (como álcool e drogas), mas ultimamente foi ampliado para incluir comportamentos problemáticos (incluindo relações sexuais excessivas e jogo patológico). Além disso, alguns argumentaram que qualquer comportamento ou atividade descontrolada ou sobrecarregada deveria ser considerado um vício (Peele, 1985).

Diagnóstico da American Psychiatric Association e Manual estatístico of Transtornos Mentais, Desordem Mental (DSM), atualmente em sua quinta edição (DSM-V, 2013), capturas comumente acordadas condições mentais. Os médicos têm deliberado com alguma extensão sobre a possível existência do vício em tecnologia, embora o DSM não o reconheça atualmente como uma condição, mantendo, ao contrário, que ele se manifesta como conseqüência de outras condições mentais precedentes, como controle de impulso (Yellowlees & Marks, 2007). Dito isto, no entanto, os vícios de várias facetas da tecnologia têm atraído alguma atenção de pesquisa em uma ampla gama de disciplinas acadêmicas por algum tempo, e tem havido pedidos para o seu reconhecimento formal (Block, 2008).

No contexto da sistemas de informação disciplina, Carillo, Scornavacca e Za, 2017 aponta que a dependência psicológica (dependência) tecnologias de informação e comunicação não deve ser confundido com objetivo orientado dependência. Enquanto os dois conceitos podem estar relacionados e podem influenciar as decisões de uso de TI fundamentadas dos indivíduos, a dependência orientada a objetivos captura até que ponto a capacidade de um indivíduo de atingir seus objetivos depende do uso de tecnologia específica. Também tende a focar mais conseqüências positivas do uso da tecnologia. Por outro lado, o vício tende a se concentrar no mais negativo efeitos da tecnologia usar no que se refere a um Estado psicológico dependência mal-adaptativa do uso de uma tecnologia a tal ponto que surgem sintomas típicos de comportamento obsessivo-compulsivo. Este artigo enfoca essa faceta do fenômeno.

Um crescente corpo de pesquisa apontou para a presença do vício em várias formas de tecnologia da informação (Barnes & Pressey, 2014; Carillo et al. 2017; Griffiths, 2001; Lin, 2004; Turel, Serenko e Giles, 2011; Turel e Serenko, 2010). Turel et al. (2011) relatam que o apoio neurocomportamental foi oferecido para a existência de vícios comportamentais, incluindo vícios de tecnologia, e aponta para as semelhanças entre vícios de substância e comportamento (Helmuth, 2001). Um estudo usando ressonância magnética funcional em jogos online descobriu que o desejo / ânsia em vício em substância e desejo / ânsia no vício em jogos online têm análogo mecanismos neurobiológicos (Ko et al. 2009). Conseqüentemente Turel et al. (2011p. 1045) concluem que “é, portanto, razoável aplicar conceitos, modelos e teorias da área de dependência química ao campo razoavelmente novo dos vícios comportamentais”.

Estudos examinando o uso problemático da tecnologia têm uma linhagem considerável; por exemplo, Hadley Cantril e Gordon W. Allport questionaram a natureza potencialmente viciante programas de rádio em seu texto A psicologia do rádio publicado em 1935. Mais tarde, as bolsas de estudo abordaram as dependências de certas tecnologias, tais como visualização de televisão (Horvath, 2004; Mcllwraith, 1998) jogo excessivo de videojogos (Keepers, 1990), 'Vício em computador' (Shotton, 1991) eo potencial aditivo da Internet (Brenner, 1997; Griffiths, 1996, 1997; Jovem, 1998), com o último tópico tendo atraído atenção empírica significativa (Bozoglan, Demirer e Sahin, 2014; Bridges & Florsheim, 2008; Charlton & Danforth, 2007; Demirer & Bozoglan, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths e van de Mheen, 2013; Lehenbauer-Baum et al. 2015; Morahan-Martin & Schumacher, 2000; Pontes & Griffiths, 2016; Turel et al. 2011). Um subconjunto de vício em internet A investigação também analisou atividades on-line, incluindo a dependência de leilões online (Turel et al. 2011) e mundos virtuais (Barnes & Pressey, 2014). Uma extensão natural dessa linha de pesquisa acadêmica que recebeu atenção acadêmica é o uso problemático de smartphones.

1.3. Uso problemático de smartphones

Coletivamente, esses estudos representam diversos campos acadêmicos, incluindo sistemas de informação, estudos de computador, saúde, educação e psicologia, entre outros. Apenas um punhado de estudos, entretanto, examinou empiricamente os motivos, motivações ou percepções do usuário em relação ao uso e dependência de smartphones (Bian e Leung, 2014; Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Jeong & Lee, 2015; Pearson & Hussain, 2015; Takao et al. 2009; van Deursen et al. 2015; Zhang et al. 2014). Desse subconjunto de artigos, as percepções dos usuários em relação ao uso e à dependência do smartphone foram encaradas do ponto de vista dos condutores da personalidade (por exemplo, baixa auto-estima, neuroticismoextroversão) (Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg et al. 2008; Pearson & Hussain, 2015; Takao et al. 2009; Zhang et al. 2014), fatores de influência (por exemplo, número de amigos, desempenho acadêmicoe quantidade de leitura) (Jeong & Lee, 2015), processo e orientação social (por exemplo, tipos de uso do smartphone, inteligencia emocionalestresse social e auto-regulação) (van Deursen et al. 2015) e estudos híbridos (por exemplo, características de personalidade padrões de uso do smartphone) (Bian e Leung, 2014).

O efeito das percepções do usuário e o vínculo com o vício em smartphones é uma área pertinente de investigação, pois se relaciona com a forma como os usuários se envolvem com a tecnologia e podem ficar profundamente imersos nela - às vezes em uma extensão problemática. Compreender as percepções ou crenças dos usuários é importante, pois eles influenciam o comportamento do usuário e ajudam a explicar como os usuários são absorvidos pela tecnologia. Além disso, entender o que motiva os usuários a porto certas crenças nos ajudam a entender por que elas mantêm essas crenças; enquanto pesquisas anteriores sobre o vício em telefones celulares se concentraram fortemente no uso e nas atitudes, menos atenção foi dada à formação de crenças. Este é o assunto para o qual nos voltamos agora, particularmente através da introdução do conceito de absorção cognitiva.

1.4. Absorção Cognitiva

Embora várias teorias ajudem a iluminar a adoção e aceitação de tecnologias da informação pelos usuários - incluindo difusão de inovações teoria, o teoria do comportamento planejadoteoria de ação racional, e as modelo de aceitação de tecnologia (TAM) (Ajzen, 1985, 1991; Brancheau & Wetherbe, 1990; Davis, 1989; Fishbein & Ajzen, 1975; Rogers, 1995) - eles têm poder limitado em explicar como as crenças em torno das tecnologias da informação são moldadas (Agarwal e Karahanna, 2000). Agarwal e Karahanna (2000) introduziu o conceito de absorção cognitiva (CA), a fim de ajudar a superar esse déficit conceitual. A CA compartilha uma raiz conceitual com alguns dos primeiros grandes Aceitação do usuário teorias que incluem TAM enfatizando a instrumentalidade como um impulsionador central das crenças do usuário, e onde o comportamento de uso é motivado por “... crenças de complexidade cognitiva” (Agarwal e Karahanna, 2000, P. 666).

A CA também tem a vantagem de ser fundamentada em um grande corpus de estudos acadêmicos Psicologia Social literatura, onde CA desenha sua base teórica a partir de três vertentes da literatura: a dimensão do traço de personalidade da absorção (Tellegen & Atkinson, 1974; Tellegen, 1981, 1982), o estado do fluxo (Csikszentmihalyi, 1990; Trevino & Webster, 1992), e a noção de engajamento cognitivo (Webster & Hackley, 1997; Webster & Ho, 1997).

Definido como “… um estado de envolvimento profundo com software” (Agarwal e Karahanna, 2000, p. 673), a absorção cognitiva pode atuar como um poderoso fator de motivação para as crenças relacionadas à TI, onde experiências altamente envolventes e cativantes resultam em 'atenção profunda' dos usuários e completa imersão e envolvimento com uma atividade (Csikszentmihalyi, 1990; Deci & Ryan, 1985; Tellegen & Atkinson, 1974; Vallerand, 1997).

Agarwal e Karahanna (2000) propuseram a AC como um poderoso fator motivador para as crenças relacionadas à TI, onde experiências altamente envolventes e envolventes resultam em “atenção profunda”. CA é impulsionada por um intrínseco motivação (ou seja, o prazer, satisfação e prazer como resultado de uma experiência) em extrínseco motivação (ou seja, a expectativa de uma recompensa associada a um determinado comportamento). Como "... um fim em si mesmos" (Csikszentmihalyi, 1990), os motivadores intrínsecos têm maior poder explicativo em intenções de uso do que motivadores extrínsecos (Davis, Bagozzi e Warshaw, 1992). A absorção cognitiva é um construção multidimensional em cinco dimensões:

i.

Dissociação temporal (“a incapacidade de registrar a passagem do tempo durante a interação”);

ii.

Imersão focalizada (“a experiência do engajamento total onde outras demandas de atenção são, em essência, ignoradas”);

iii.

Prazer elevado (“os aspectos prazerosos da interação”);

iv.

Controle (“a percepção do usuário de ser o responsável pela interação”); e

v.

Curiosity (“Na medida em que a experiência desperta a curiosidade sensorial e cognitiva de um indivíduo”).

Seria de se esperar que indivíduos com altos níveis de uso problemático de serviços de smartphone e SNS, ou dependência, experimentassem níveis mais altos de CA, pois isso fornece algumas explicações sobre o estado profundo de envolvimento, envolvimento e atenção que pode ser experimentado por alguns indivíduos ao interagir com ambientes mediados por computador, que podem promover comportamentos problemáticos entre alguns usuários. Assim, os usuários dependentes provavelmente terão alguma forma de distorção perceptiva.

Há algumas evidências para apoiar essa afirmação. A relação entre vício e distorção perceptual pode resultar em níveis mais altos de CA, particularmente porque o vício pode produzir um efeito de enquadramento Isso faz com que os usuários percebam os sites de forma mais positiva do que os usuários não dependentes (Barnes & Pressey, 2017; Turel et al. 2011). A dependência resulta na modificação de processos cognitivos e a intensificação de uma experiência particular. Assim, os usuários que exibem níveis mais altos de dependência possuem percepções positivas de um sistema (mesmo que tais percepções sejam ilógicas), resultando em níveis mais altos de absorção em um sistema. Por exemplo, Turel et al. (2011) encontraram evidências de que os usuários com vício em leilões on-line relataram níveis mais altos de utilidade percebida, diversão e facilidade de uso de um site de leilão, enquanto Barnes e Pressey (2017) relatam que o vício em mundos virtuais tem um impacto positivo na absorção cognitiva.

Em suma, examinar a relação entre CA e dependência nos dá a capacidade de entender as rotas através das quais comportamentos relativos à tecnologia são manifestados e o que leva indivíduos a abrigar crenças particulares sobre TI, e serve como um antecedente chave para crenças salientes sobre uma tecnologia da informação. ”(Agarwal e Karahanna, 2000p. 666). Isso parece valioso e oportuno, dada a onipresença da tecnologia dos smartphones e os relatos de uso problemático, e nos ajudaria a entender por que alguns experiência dos usuários um estado mais profundo de envolvimento com uma tecnologia particular do que outras. Na seção a seguir, descrevemos nossas hipóteses relacionadas à dependência da tecnologia de smartphones.

2.1. Vício em smartphone versus vício em SNS

A maioria dos estudos que examinam problemas uso de tecnologia concentre-se no aparelho ou dispositivo em si (rádio, TV, computador, telefone celular), em vez do conteúdo que a tecnologia fornece (um programa, software, site ou aplicativo em particular). Como Roberts e Pirog (2012: 308) nota: “a pesquisa deve ir além da tecnologia que está sendo usada para as atividades que atraem o usuário para a tecnologia em particular”. Há um debate atual na literatura sobre se o vício é para o telefone ou para os serviços prestados nele; Como Pearson e Hussain (2015p. 19): “Com tantos aplicativos viciantes disponíveis no smartphone, é difícil decifrar o causa e efeito relação de uso problemático. Os smartphones multifacetados funcionalidade pode ser viciante ou pode ser que os usuários sejam viciados em certa mídia. ”Além disso, pode ser um caso de co-ocorrência, onde um usuário é viciado em ambos os sites de smartphone e SNS.

As De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 2) nota: “Há evidências de que o smartphone, com sua amplitude de aplicativos e usos, tende a induzir um abuso maior do que os celulares comuns” (ver também Taneja, 2014). No entanto, é um caso de dependência do dispositivo (por exemplo, smartphone) ou dependência de conteúdos e aplicativos? Esta linha de investigação coincide com as discussões anteriores sobre o vício na Internet, onde se reconhece que há “uma diferença fundamental entre os vícios. para a internet e vícios on a Internet" (Griffiths, 2012p. 519). Como Griffiths (2000) argumenta, atividades on-line diferirão em sua capacidade de ser viciante (ver também Jovem, 1999).

Até agora, no entanto, nenhum estudo distinguiu entre o vício do smartphone ou o vício das atividades que oferecem aos usuários ou integrou essas duas perspectivas, apesar de ter sido mencionado em pesquisas anteriores. De-Sola Gutiérrez et al. (2016: 1) Mencionamos: “A pesquisa neste campo geralmente evoluiu de uma visão global do telefone celular como um dispositivo para sua análise via aplicativos e conteúdos.” É central para este debate - e pertinente ao presente estudo - se o problema é o smartphone ou suas aplicações e conteúdos (De-Sola Gutiérrez et al. 2016).

Roberts et al. (2014) Afirmar que, devido à crescente variedade de atividades que podem ser realizadas em telefones celulares, é crucial que compreendamos quais atividades são mais propensas a serem viciante do que outras. Antes de empreender tal pesquisa, pareceria um ponto de partida pertinente para estabelecer se há uma diferença na dependência do smartphone em relação ao vício de um conjunto de aplicações principais (como SNS). O uso do SNS tem se mostrado um forte preditor de dependência de smartphones, e mais forte do que outros usos preferidos de smartphones, como jogos (Jeong et al. 2016), e é a base para sua inclusão no presente estudo. É um caso de dependência de um aspecto importante do uso do smartphone, SNS, ou é um caso de dependência mais ampla ou globalmente? Nós sustentamos que o vício ao dispositivo em geral será mais agudo que o vício em SNS mais especificamente; portanto, nenhuma aplicação única pode ser mais viciante em geral do que o dispositivo em totalidade. Consequentemente, propomos o seguinte:

2.2. O impacto da absorção cognitiva no vício em smartphones e SNS

Consideramos agora o impacto da absorção cognitiva na dependência de SNS e smartphones separadamente. A escolha mais popular do aplicativo usado em smartphones é amplamente relatada como SNS, impulsionada pelas relações sociais que eles oferecem (Barkhuus & Polichar, 2011; Pearson & Hussain, 2015; Salehan e Negahban, 2013), e o uso de SNS é relatado como um antecedente da dependência de smartphones (Salehan e Negahban, 2013) Neste último ponto, uma explicação para a relação entre disponibilidade e uso de SNS e adoção e dependência de smartphones seria o nível de absorção cognitiva experimentado pelos usuários e as experiências altamente envolventes e cativantes que resultam em 'atenção profunda' dos usuários e imersão completa (Csikszentmihalyi, 1990; Deci & Ryan, 1985; Tellegen & Atkinson, 1974; Vallerand, 1997), particularmente como SNS expandir e crescer em sofisticação. Assim, postulamos que a absorção cognitiva será maior para o SNS do que os smartphones, já que um dos resultados de altos níveis de absorção cognitiva é a incapacidade de auto-regular comportamentos potencialmente prejudiciais ou prejudiciais, particularmente aqueles impulsionados pela popularidade do SNS.

2.3. Fatores demográficos e dependência de smartphones

Pessoas mais jovens e mulheres podem estar mais em risco de dependência de smartphones, enquanto as evidências sobre o impacto da educação são mais misturadas. Inicialmente, as mulheres tendem a gastar mais tempo em seus telefones do que os homens (Roberts e outros, 2014), e há evidências convincentes para sugerir que as mulheres experimentam um maior grau de dependência de telefone celular e uso problemático do que os homens (Beranuy et al. 2009; Geser, 2006; Hakoama e Hakoyama, 2011; Jackson et al. 2008; Jenaro, Flores, Gomez-Vela, Gonzalez-Gil e Caballo, 2007; Leung, 2008; Lopez-Fernandez, Honrubia-Serrano e Freixa-Blanxart, 2012; Sanchez Martinez e Otero, 2009). As mulheres (particularmente aquelas com baixa auto-estima) são consideradas grupo vulnerável em relação ao vício em smartphones (Pedrero et al. 2012), e pode confiar mais em smartphones do que homens, a fim de reduzir a ansiedade social (Lee et al. 2014). Evidências também sugerem que as mulheres enviam mais mensagens de texto do que suas contrapartes masculinas e também tendem a compor textos mais longos que os machos (Pawłowska & Potembska, 2012). No entanto, alguns estudos encontraram pouca ou nenhuma diferença na dependência de telefones celulares por gênero (Bianchi & Phillips, 2005; Junco, Merson e Salter, 2010; Pearson & Hussain, 2015).

Há evidências que sugerem que homens e mulheres usam seus telefones de maneiras distintas e diferentes. Geser (2006p. 3) afirma que “as motivações e objetivos do uso do telefone celular espelham papéis de gênero. ”Enquanto as mulheres tendem a favorecer a troca emocional e pessoal que os telefones permitem, e, portanto, valorizam a funcionalidade social de um dispositivo mais do que os machos - particularmente sites de redes sociais (como o Facebook) (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart, Purcell, Smith e Zickuhr, 2010) - os homens tendem a valorizar os sites de relacionamento profissionais (como o LinkedIn) (Lenhart et al. 2010). Além disso, em seu estudo de estudantes universitários nos E.U.A, Roberts et al. (2014) descobriu que as mulheres gastavam muito mais tempo Facebook do que seus colegas do sexo masculino, e que certos sites de redes sociais eram impulsionadores significativos do vício do telefone celular. Portanto, podemos argumentar que os motivos sociais são os principais impulsionadores do uso de smartphones por mulheres.

Pessoas mais jovens, particularmente adolescentes, são propensas a uso compulsivo de telefone, enquanto o tempo total gasto em telefones celulares diminui com a idade (De-Sola Gutiérrez et al. 2016), atribuída a uma capacidade reduzida de autodomínio (Bianchi & Phillips, 2005). A pesquisa também apontou para a idade um primeiro obtém um telefone celular e aumenta a probabilidade de uso problemático no futuro (Sahin, Ozdemir, Unsal e Temiz, 2013).

Evidências sobre a relação entre realização educacional e o uso problemático de telefones celulares é equivocado. Enquanto alguns estudos apontam para uma ligação entre o uso problemático de telefones celulares eo nível de educação (particularmente entre aqueles que realizam longos períodos de estudo) (Tavakolizadeh, Atarodi, Ahmadpour e Pourgheisar, 2014), outros refutam isso (Billieux, 2012) e até relatam uma ligação entre níveis educacionais e uso problemático de telefones celulares (Leung, 2007). Por isso, as explicações feitas sobre o vínculo entre o uso problemático de telefones celulares e a realização educacional não foram particularmente convincentes.

Nós supomos o seguinte:

2.4. O impacto da absorção cognitiva no vício em smartphones

Como o SNS pode ser considerado um subconjunto da funcionalidade e dos serviços fornecidos em smartphones, e um aspecto dominante do tempo gasto no dispositivo, o impacto da absorção cognitiva na dependência do telefone em si deve (logicamente) ser mediado pela dependência do SNS. Em outras palavras, o vício em SNS (como o Facebook, Instagram, Pinterest, etc.) funcionará como um empate ou incentivo para o vício geral do dispositivo e um canal para processamento cognitivo absorção.

Há suporte para essa relação na literatura relacionada. Como observado anteriormente, de longe a escolha mais popular do aplicativo de smartphone é o SNS (Barkhuus & Polichar, 2011; Pearson & Hussain, 2015; Salehan e Negahban, 2013) e as evidências apontam para uma relação positiva entre o vício em telefones celulares e o SNS. Portanto, o rápido aumento na adoção e uso de smartphones corresponde ao significativo proliferação do SNS, onde o uso do SNS impulsiona o vício em smartphones (Salehan e Negahban, 2013). Portanto, quanto maior a atração do SNS, maior o nível geral de dependência do dispositivo. Dado que antecipamos que o impacto direto da absorção cognitiva sobre a dependência será maior para o SNS do que para os smartphones, como argumentado anteriormente, esperaríamos que o vício em SNS mediasse a relação entre a absorção cognitiva e a dependência de smartphones. Assim, postulamos:

2.5. O impacto da absorção cognitiva por gênero, idade e educação

Algumas evidências sugerem que gêneros diferentes percebem e se identificam com a tecnologia de maneiras diferentes. As mulheres são pensadas para enfatizar os motivos de uso orientados para as pessoas e socialmente, enquanto os homens são considerados mais orientados para tarefas (Claisse & Rowe, 1987). Pertinente ao presente estudo, foram relatadas diferenças entre usuários do sexo masculino e feminino traços psicológicos e uso compulsivo de smartphones. Lee et al. (2014) descobriu que três características psicológicas (necessidade de toque, locus de controle e interação social ansiedade) diferiu entre usuários de smartphones masculinos e femininos.

Como observado anteriormente, em comparação com os homens, as mulheres tendem a favorecer a troca emocional e pessoal que os telefones permitem e, portanto, valorizam a funcionalidade social de um dispositivo, particularmente os sites de redes sociais (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrez et al. 2016; Geser, 2006; Lenhart et al. 2010). Além disso, as fêmeas tendem a usar smartphones por razões comunais, enquanto os machos favorecem propósitos de agentes (Lenhart et al. 2010). Assim, as mulheres poderiam experimentar um estado mais profundo de absorção (ou absorção cognitiva) com o SNS do que os homens?

Enquanto Agarwal e Karahanna (2000) O estudo da absorção cognitiva experimentada pela Internet não encontrou diferenças de acordo com o gênero, seu estudo foi conduzido em um mundo pré-SNS. Se, como se supunha anteriormente, as usuárias experimentassem níveis mais elevados de dependência do SNS do que os homens devido à sua predileção pelas trocas pessoais e emocionais que os smartphones permitem e sua funcionalidade social, então podemos afirmar que as usuárias experimentarão níveis mais altos de absorção cognitiva do que usuários do sexo masculino.

Em termos de idade e escolaridade, não há evidências que sugiram que qualquer um dos fatores desempenhe um papel nos níveis de absorção cognitiva experimentados pelos usuários. Portanto, não esperamos diferenças na absorção cognitiva por idade ou realização educacional.

Diante do exposto, hipotetizamos:

2.6. Absorção cognitiva e dependência do usuário

Nossa série final de hipóteses se relaciona com o vício do smartphone e do SNS do usuário e os níveis de absorção cognitiva experimentados. Conforme observado, gostaríamos de antecipar que os usuários que experimentam altos níveis de uso problemático de serviços de smartphone e SNS, ou dependência, exibirão níveis mais altos de CA. Isso explicaria porque alguns experiência dos usuários um profundo estado de envolvimento, engajamento e atenção ao interagir com ambientes mediados por computador, enquanto outros usuários não. Assim, um grau elevado de CA está impulsionando o vício e promovendo comportamentos problemáticos entre alguns usuários e agindo como uma forma de distorção perceptiva. Assim, postulamos:

3.1. Projeto de pesquisa

A design de pesquisa adotado envolveu uma única amostra de conveniência transversal usando um auto-relato pesquisa. O estudo utilizou escalas de pesquisas anteriores para mensurar os construtos do estudo, embora estes tenham sido adaptados e ampliados para o contexto do estudo - aplicações em redes sociais e Smartphones. A medida de absorção cognitiva foi adaptado de Agarwal e Karahanna (2000) e compreende cinco fatores: dissociação temporal (“A incapacidade de registrar a passagem do tempo enquanto envolvido em interação”), imersão focada (“A experiência do engajamento total onde outras demandas de atenção são, em essência, ignoradas”), prazer elevado (“Os aspectos prazerosos da interação”), ao controle (“A percepção do usuário de ser o responsável pela interação”), e curiosidade (“Na medida em que a experiência desperta a curiosidade sensorial e cognitiva de um indivíduo”). A formulação das questões de absorção cognitiva focada na atividade focal de “usar redes sociais aplicativos no meu smartphone ”. As medidas para vício ao smartphone e vício em serviços de redes sociais foram adaptados de Charlton e Danforth (2007). A medida para cada um era idêntica em conteúdo, mas diferia em termos de foco em “meu smartphone” ou “aplicativos de redes sociais”. Cinco itens foram incluídos de Charlton e Danforth (2007), complementado com mais dois itens para melhor se adequar ao contexto do estudo: "Eu me sinto perdido sem [aplicativos de redes sociais / meu smartphone]" e "tenho a tendência de me distrair facilmente com [aplicativos de redes sociais / meu smartphone]". itens foram medidos em sete pontos Escalas Likert de 1 = Strong Discordo de 7 = Concordo Totalmente, onde 4 = Nem Concordo nem Discordo. Os itens da balança usados ​​na pesquisa são fornecidos no Apêndice. Informações demográficas e de antecedentes foram coletadas para gênero, idade, maior nível de Conquista educacional, uso diário de SNS e uso diário do smartphone.

3.2. Coleta e análise de dados

A pesquisa foi implementada on-line via Qualtrics e distribuída para alunos que estudam negócio em uma universidade na região Mid-Atlantic dos Estados Unidos em fevereiro 2015. Um total de respostas válidas 140 foram coletadas. A amostra foi 68.6% female e 31.4% male. Um total de 75% da amostra tinha 34 anos ou menos, enquanto 42.9% tinha um diploma de bacharel e 13.6% a Mestrado.

Examinamos a confiabilidade das medidas usando o Alpha de Cronbach; as escalas para dependência de smartphone e dependência de aplicativos de redes sociais tinham Alfas de Cronbach de 0.835 e 0.890 respectivamente, bem acima do limite de 0.7 recomendado por Nunnally (2010). O Alpha de Cronbach para a medida de absorção cognitiva foi de 0.909, enquanto os de seus subcomponentes variaram de 0.722 a 0.949, todos considerados aceitáveis. Validade Discriminante também foi examinado através de fatores de inflação de variância. Examinando o Variance Inflation Factor (VIF) para as variáveis ​​medidas em nosso estudo, descobrimos que todos os valores de VIF estão bem abaixo de 10, variando de 1.032 a 1.404, indicando que a multicolinearidade não é um problema (Cabelo, Preto, Babin e Anderson, 2014) O viés do método comum foi examinado usando o teste de fator único de Harman. O primeiro fator explicou apenas 35% da variância para a amostra e, portanto, o viés do método comum não pareceu estar presente.

A fim de avaliar os níveis de dependência para a ANOVA utilizada para teste H7 e H8, criamos três grupos de dependência usando um método semelhante ao Morahan-Martin e Schumacher (2000). Nossos grupos de dependência foram avaliados em termos do número de sintomas “ativos” da escala de dependência de sete itens. Para que um sintoma seja “ativo”, a resposta da escala Likert deve ultrapassar o ponto médio, 4 (Charlton & Danforth, 2007; Morahan-Martin & Schumacher, 2000). Os três grupos de dependência foram: sem dependência (sem sintomas), baixa dependência (um ou dois sintomas) e alta dependência (três ou mais sintomas).

A maioria dos análise estatística foi conduzido no SPSS 22. A hipótese processo de teste utilizou vários procedimentos estatísticos: testes-t, análise de variância (ANOVA), regressão e um teste de Sobel calculado usando o método Barão e Kenny (1986).

4.1. Vício em smartphone versus vício em SNS

4.2. O impacto da absorção cognitiva no vício

Para testar se a diferença nos valores beta é estatisticamente significativa, usamos o teste de Paternoster, Brame, Mazerolle e Piquero (1998) e a seguinte fórmula:

O resultado é Z = 1.766, que é significativo no nível 5%, confirmando que a CA tem mais impacto significante na dependência do SNS do que no vício em smartphones. Assim sendo, H2 - o impacto direto da absorção cognitiva na dependência será maior para o SNS do que os smartphones - é suportado.

4.3. Fatores demográficos e dependência

Passamos agora às facetas demográficas da dependência de smartphones. Para testar as diferenças de acordo com gênero, educação e idade, usamos ANOVA para examinar as diferenças entre os grupos para as variáveis ​​de adição de resumo para smartphones e SNS. A fim de examinar o vício por faixa etária, foi necessário recodificar os grupos de idade mais velhos em um único grupo por mais de 35 anos devido a dados inadequados. Portanto, tínhamos três grupos de idade: 18-24 anos, 25-34 anos e 35 + anos. Similarmente, realização educacional foi recodificado em três grupos devido a dados inadequados: Escola Secundária Pós-graduação ou abaixo, diploma de bacharel ou Equivalente, e Mestrado ou equivalente.

Os testes ANOVA para vício em serviço do SNS não revelaram diferenças significativas de acordo com a idade (F = 1.368; p = .258), sexo (F = 0.327, p = .568) ou nível educacional (F = 1.488, p = .229). Conseqüentemente, H3 - O vício em serviços do SNS varia de acordo com: (a) gênero; (b) idade; e (c) educação - é rejeitada.

Em termos de dependência de smartphones e fatores demográficos, os testes ANOVA encontram diferenças significativas entre os grupos para realização educacional (F = 3.098, p = 048). Um teste post-hoc usando o procedimento de Bonferroni descobriu que o grupo educacional mais baixo, Graduado do Ensino Médio ou Abaixo, tinha dependência significativamente maior do que Bacharelado ou Equivalente (diferença = 4.093, M_Colegial = 27.462, M_Bacharelado = 23.333, p = 042). Não foram reveladas diferenças significativas de acordo com o gênero (F = 0.102, p = 750) ou idade (F = 1.008, p = 368). Conseqüentemente, H4 - o vício em smartphones varia de acordo com: (a) gênero; (b) idade; e (c) educação - é parcialmente aceita, com evidências de diferenças de adicção de smartphones para educação.

4.4. O impacto da absorção cognitiva no vício em smartphones

4.5. O impacto da absorção cognitiva por gênero, idade e educação

A fim de examinar a absorção cognitiva por grupo de idade, foi necessário recodificar os grupos de idade mais velhos em um único grupo por mais de 35 anos devido a dados inadequados (como mencionado acima). Portanto, tínhamos três grupos de idade: 18-24 anos, 25-34 anos e 35 + anos. Variâncias iguais foram assumidas para os testes ANOVA. Os testes ANOVA revelaram um pequeno número de diferenças significativas entre as faixas etárias, nomeadamente para Curiosity e Controle (F = 4.444, p = 013; e F = 5.008, p = 008 respectivamente). Testes post-hoc usando o procedimento de Bonferroni descobriram que, para Curiosity, o grupo de 18 a 24 anos é significativamente maior do que o grupo de 25 a 34 anos (diferença média = 0.800, p = 016). Para o Controle, o grupo de 35 anos ou mais apresentou níveis significativamente maiores do que o grupo de 25 a 34 anos (diferença média = 0.731, p = 006). Não houve outras diferenças significativas nos dados. Assim, descobrimos que H6b - o efeito de absorção cognitiva usando SNS não se diferenciará pela idade - é parcialmente apoiado.

Os testes ANOVA para averiguar diferenças na absorção cognitiva de acordo com a escolaridade não encontraram resultados significativos. Assim sendo, H6c - o efeito de absorção cognitiva quando usando SNS não diferirá por realização educacional - é apoiado.

4.6. Absorção cognitiva e dependência do usuário

Nossa série final de testes examina a relação entre o nível de dependência e a extensão da CA experimentada pelos usuários de smartphones e SNS. Para realizar esses testes, criamos grupos de usuários com alto, baixo e nenhum vício, conforme descrito na seção de metodologia.

6.1. Implicações

Este estudo faz uma série de contribuições para a teoria, política e prática. Embora muitos estudos tenham examinado aspectos do vício em smartphones (ver, por exemplo, Bian e Leung, 2015; Rosen et al. 2013; van Deursen et al. 2015) poucos diferenciaram dispositivos e aplicativos para entender melhor o uso problemático do smartphone. Além disso, enquanto pesquisas anteriores examinaram características de personalidade e uso compulsivo de smartphones (Lee et al. 2014; Wang et al. 2015), as percepções do usuário foram negligenciadas. Medidos através da absorção cognitiva, descobrimos que os usuários viciados em smartphones experimentam um estado mais profundo de engajamento e envolvimento - o que pode ser descrito como um "corredor cognitivo". Portanto, de acordo com o nosso conhecimento, este estudo é o primeiro projeto de pesquisa fazer uma distinção entre dispositivos e aplicativos no contexto de uso problemático de smartphones, bem como percepções do usuário.

Um certo número de implicações políticas também pode ser desenhado. Inicialmente, devemos mostrar cautela ao descrever uma atividade como 'viciante', particularmente o uso de smartphones, que pode ser devido a questões mais amplas (por exemplo, controle de impulso desordens). Isto dito, no entanto, o uso excessivo de smartphones pode resultar em retirada social e danos relações pessoais. Semelhante aos debates relacionados ao redor vício em internet e sua regulamentação (Barnes & Pressey, 2014), a regulação do uso de smartphones é problemática e assunto de debate recente na mídia, embora além do âmbito do presente estudo. Seja qual for o rótulo que possa ser atribuído ao uso excessivo da tecnologia do smartphone - dependência, uso compulsivo e habitual ou vício -, é um assunto de preocupação na maioria dos casos. países desenvolvidos, particularmente, o uso de smartphones é quase totalmente auto-regulado. À medida que dispositivos e plataformas se tornam cada vez mais sofisticados, eles têm uma maior capacidade de incentivar engajamento e envolvimento do usuário, que, por sua vez, pode resultar em uso excessivo. Além disso, pesquisas demonstraram que o uso compulsivo de smartphones pode causar 'technostress' (Lee et al. 2014) - a incapacidade de lidar com novos tecnologias de computação (Brod, 1984) e usuários que experimentam sentimentos de ansiedade devido à comunicação e sobrecarga de informação (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan, & Tu, 2008).

Os resultados do presente estudo também Implicações práticas. Os smartphones tornaram-se um aspecto indispensável da vida cotidiana para muitas pessoas e, embora essa tecnologia ofereça a capacidade de participar de redes sociais, entretenimento e atividades educacionais, mas também podem resultar em dependência excessiva e uso compulsivo e, Estresse psicológico para alguns usuários (James e Drennan, 2005; Lee et al. 2014). As implicações do setor para dispositivos que podem facilitar níveis cada vez mais altos de absorção cognitiva são rígidas, com relatos da mídia questionando se os smartphones devem realmente levar avisos de saúde e preocupações com o uso problemático de smartphones entre os jovens (Pells, 2017; Siddique, 2015). Uma outra aplicação prática para apoiar indivíduos com uso problemático de smartphones seria um mobile app que registra o uso do aplicativo para seu usuário, o que deve ajudar com auto-regulação.

6.2. Limitações e pesquisas futuras

Este estudo tem várias limitações. A respeito de validade interna, a pesquisa é baseada em participantes ' auto-relatos, que pode ser vulnerável à variação do método comum. Dito isso, os autorrelatos podem ser o mecanismo mais válido para avaliar as características psicológicas dos indivíduos, já que os sujeitos estão em melhor posição para fornecer percepções sobre suas próprias crenças do que os observadores externos. Os problemas associados à variância do método comum, no entanto, podem ser exagerados (Spector, 2006). Em segundo lugar, sobre validade externa, o estudo baseia-se em um estudo transversal pesquisa, administrada para uma amostra de estudantes dos EUA, o que pode interferir na detecção de relações demográficas no estudo. Pesquisas futuras podem empregar projetos de pesquisa e perfis amostrais mais amplos na tentativa de replicar os achados do presente estudo. A fim de fazê-lo, mais pesquisas devem se concentrar em serviços específicos e buscar uma amostra estratificada que seja mais representante da população do SNS. Em terceiro lugar, dado que duas dimensões produziram resultados não significativos sobre a relação entre absorção cognitiva e as duas dependências, podemos começar a questionar se o atual constructo de absorção cognitiva é adequado em sua forma atual para estudos de dependência de serviços de redes sociais e como a imersão em redes sociais podem diferir da imersão em outras comportamentos viciantes. Desenvolvimento de escala e refinamento neste contexto fornece outro caminho potencial para futuras pesquisas para melhorar a validade interna.

Há um espaço considerável para pesquisas futuras sobre o vício em smartphones e seus aplicativos e o lado negro da tecnologia em geral, especialmente entre os membros da sociedade que são vulneráveis, incluindo adolescentes e pessoas de grupos de idades mais jovens. Uma questão que exige mais atenção é se o uso prolongado de smartphones está realmente aumentando o vício em Internet. Além disso, certas facetas do uso problemático de smartphones (por exemplo, os chamados zumbis de smartphones) ainda precisam receber um exame detalhado. Devemos passar dos estudos de vício 'global' em um dispositivo para estudos mais diferenciados que distinguem entre o dispositivo e seus aplicativos e vícios do usuário, bem como uma compreensão das percepções cognitivas dos usuários sobre tecnologia. Finalmente, dada a onipresença dos dispositivos smartphones, é importante compreender o paradoxo da tecnologia tanto em sua capacidade de liberar quanto de subjugar.