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.
Sumário
O uso excessivo de smartphones causa problemas pessoais e sociais. Para resolver esse problema, buscamos derivar padrões de uso diretamente correlacionados à dependência do smartphone com base nos dados de uso. Este estudo tentou classificar a dependência de smartphones usando um algoritmo de predição orientado por dados. Desenvolvemos um aplicativo para dispositivos móveis para coletar dados de uso do smartphone. Um total de registros 41,683 de usuários de smartphones 48 foi coletado de março 8, 2015 até janeiro 8, 2016. Os participantes foram classificados no grupo controle (SUC) ou no grupo do vício (SUD) usando a Escala de Pronação de Vício em Smartphone Coreano para Adultos (Escala S) e uma entrevista off-line cara a cara por um psiquiatra e um psicólogo clínico (SUC = 23 e SUD = 25). Nós derivamos padrões de uso usando fatoração de tensor e encontramos os seguintes seis padrões de uso: 1) serviços de rede social (SNS) durante o dia, 2) navegação na Web, 3) SNS à noite, 4) compras móveis, 5) entretenimento e 6) jogos à noite. Os vetores de associação dos seis padrões obtiveram um desempenho de previsão significativamente melhor do que os dados brutos. Para todos os padrões, os tempos de uso do SUD foram muito maiores que os do SUC. A partir de nossas descobertas, concluímos que os padrões de uso e os vetores de associação eram ferramentas eficazes para avaliar e prever a dependência de smartphones e poderiam fornecer uma diretriz de intervenção para prever e tratar a dependência de smartphones com base nos dados de uso.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
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