Dezvoltarea scalei de pronunție a dependenței de telefoane coreene pentru tineri (2012)

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

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

informaţii autor

  • 1Departamentul de Educație, Universitatea Națională Seul, Seoul, Coreea de Sud.
  • 2Departamentul pentru Educație, Universitatea Națională de Educație din Coreea, CheongJu, Coreea de Sud.

Abstract

Acest studiu a dezvoltat o Scală de pronunțare a dependenței de smartphone-uri (SAPS) bazată pe scalele existente de internet și dependență de telefoane celulare. Pentru dezvoltarea acestei scări, 29 de articole (de 1.5 ori numărul final de articole) au fost selectate inițial ca articole preliminare, pe baza studiilor anterioare privind dependența de internet / telefon, precum și a experienței clinice a experților implicați. Scara preliminară a fost administrată unui eșantion reprezentativ la nivel național de 795 de elevi din școlile elementare, medii și liceale din Coreea de Sud. Apoi, ultimele 15 articole au fost selectate în funcție de rezultatele testului de fiabilitate. Scara finală a constat din patru subdomenii: (1) perturbarea funcțiilor adaptative, (2) orientarea vieții virtuale, (3) retragere și (4) toleranță. Scara finală a indicat o fiabilitate ridicată cu α Cronbach de .880. Sprijinul pentru validitatea criteriului scalei a fost demonstrat de relația sa cu scala de dependență de internet, KS-II (r = .49). Pentru analiza validității constructului, am testat modelul de ecuație structurală. Rezultatele au arătat că structura cu patru factori este valabilă (NFI = .943, TLI = .902, CFI = .902, RMSEA = .034). Dependența de smartphone-uri câștigă o atenție sporită, fiind posibil o nouă formă de dependență, împreună cu dependența de internet. SAPS pare a fi o scară de diagnostic fiabilă și validă pentru screening-ul adolescenților care pot fi expuși riscului de dependență de smartphone. Sunt discutate alte implicații și limitări.

cifre

Referirea: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) Dezvoltarea coreeană a dependenței de telefoane inteligente pentru tineri. PLoS ONE 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920

Editor: Amanda Bruce, Universitatea din Missouri-Kansas City, Statele Unite ale Americii

Primit: Decembrie 19, 2013; Admis: Aprilie 16, 2014; Publicat în: 21 Mai, 2014

Drepturi de autor: © 2014 Kim și colab. Acesta este un articol cu ​​acces deschis, distribuit în termenii lui Creative Commons Attribution License, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea nerestricționată în orice mediu, cu condiția ca autorul și sursa originale să fie creditate.

Finanțarea: Autorii nu au sprijin sau finanțare pentru a raporta.

Concurente: Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Introducere

Propagarea computerelor personale în anii 1990 a dat naștere unei revoluții digitale. Desktop-urile personale au evoluat în curând în PMP-uri, tablete PC-uri și smartphone-uri - dispozitive care au devenit din ce în ce mai frecvente în viața oamenilor. În special, rata de distribuție a smartphone-urilor se află într-o tendință ascendentă la nivel mondial din 2000 [1]. O astfel de utilizare pe scară largă a smartphone-urilor a fost numită „Revoluție inteligentă” și a adus schimbări dramatice în viața de zi cu zi a oamenilor. Deși utilizarea smartphone-ului a făcut viața mai convenabilă pentru mulți oameni, a adus și efecte adverse pe tărâmul bunăstării psihologice, al relațiilor interpersonale și al sănătății fizice. De exemplu, datorită accesului ușor la mediul online prin intermediul smartphone-urilor, consecințe negative ale efectul de dezinfecție online caracterizat prin inhibiții comportamentale reduse [2] [3] devin din ce în ce mai agresiv, mai ales sub forma violenței cibernetice.

Adolescenții de astăzi sunt foarte receptivi la noile forme de mass-media, cum ar fi smartphone-urile [4] deoarece acestea sunt prima generație care a crescut înconjurată de diferite forme de suport media high-tech [5]. Acest lucru ar putea însemna că tinerii sunt mai sensibili la efectele adverse ale mass-media inteligente decât grupurile de vârstă mai înaintată. În Coreea de Sud, tinerii dependenți de smartphone-uri au ajuns la procentul de 11.4 din populație, cu dificultatea de a-și trăi viața de zi cu zi datorită dependenței [6]. Înainte de răspândirea smartphone-urilor, telefoanele mobile au preluat o mare parte din viața adolescenților până la punctul în care unii au raportat că se confruntă cu niveluri ridicate de anxietate atunci când telefonul lor nu este întotdeauna pornit [4]. Aparitia telefoanelor mobile si varsta par a fi invers proportional, tinerii folosindu-si telefoanele mai frecvent [8], și de două ori mai multe șanse de a admite să fie un "dependent de telefon celular" decât adulții [9]. Pentru adolescenți, comunicarea prin telefon este o modalitate importantă de a-și menține relațiile sociale [7]. Deoarece dependența de smartphone-uri devine o problemă majoră în rândul tinerilor, dezvoltarea unei scale care poate estima nivelurile și condițiile dependenței de smartphone-uri în rândul adolescenților pare urgentă pentru a-i proteja de efectele adverse ale dependenței.

Deoarece distribuția de smartphone-uri este un fenomen relativ recent, studiile care au definit simptomele unice ale dependenței de smartphone-uri sunt rare. Conceptul cel mai apropiat de dependența de telefoane inteligente poate fi dependența de telefoanele celulare, considerată a fi un tip de dependență comportamentală caracterizată de probleme cu controlul impulsurilor. Simptomele raportate ale dependenței de telefonie mobilă includ retragerea, toleranța, perturbarea funcțiilor adaptive, compulsia și imersarea patologică [12] abstinența, lipsa controlului și problemele rezultate din utilizarea și toleranța și interferența cu alte activități [13]. Scări existente de telefoane mobile de dependență [47] [48] [49] au fost dezvoltate pe baza lui Young [10](IAT) și Goldberg [11]criteriile de diagnostic pentru dependența de internet.

Cu toate acestea, telefoanele inteligente diferă de telefoanele mobile în patru moduri majore. În primul rând, utilizatorii de smartphone-uri sunt implicați mai dinamic cu dispozitivul decât utilizatorii obișnuiți de telefoane mobile. Utilizatorii de smartphone se angajează în mod activ cu dispozitivul însuși și conținutul (aplicațiile) simultan și pot juca un rol de producător prin crearea de aplicații personalizate. Deoarece aplicațiile permit utilizatorilor smartphone-urilor să ofere feedback imediat și reciproc, utilizatorii de smartphone-uri tind să fie activi, participanți, relaționali, competenți și productivi [15]. În consecință, utilizarea smartphone-urilor sa dovedit a fi direct proporțională cu utilizarea aplicațiilor [14]. În al doilea rând, smartphone-urile acordă o importanță mai mare caracteristicilor senzoriale care stimulează latura expresivă a utilizatorilor [16]. Sistemul de interfață utilizator distinctiv al smartphone-ului, care include funcționarea ecranului tactil, aranjamente de la tastatură, pictograme, design sensibil și alte componente, îi permite utilizatorului să își dezvăluie individualitatea. [17]. Importanța aspectului expresiv al aplicațiilor smartphone poate fi văzută și în faptul că utilizatorii preferă aplicații care permit mai multor utilizatori să se distreze împreună și să fie expresivi sociali față de aplicații care se pot bucura numai de ele [18]. În al treilea rând, smartphone-urile oferă o convergență a serviciilor cum ar fi camera foto, MP3, GPS, browsing-ul web, apeluri, e-mail, jocuri și rețele sociale (SNS) [19] [20] pe un dispozitiv portabil. Denumit și „Internet handheld”, portabilitatea smartphone-urilor permite servicii în timp real și personalizate oriunde, care nu ar putea fi îndeplinite pe un computer desktop tipic. Mai mult, „Serviciul Push” al smartphone-ului notifică utilizatorii cu actualizări relevante, cum ar fi cele mai noi e-mailuri sau răspunsuri Facebook, chiar înainte ca utilizatorul să le ceară [21]. Astfel de servicii personalizate furnizate de smartphone-uri pot fi de ajutor, dar pot, de asemenea, să-i induce pe oameni să își exceseze utilizarea smartphone-urilor [22] [23]. În cele din urmă, persoanele din diferite grupe de vârstă prezintă modele diferite de utilizare a smartphone-ului. Adolescenții își folosesc în principal smartphone-urile pentru cameră, MP3 și alte funcții de divertisment; persoanele de 20 de ani folosesc în principal SNS; iar oamenii de la 30 și 40 de ani își gestionează de obicei programările, lista de contacte, e-mail și alte funcții legate de afaceri [24] [25].

În ciuda caracteristicilor distinctive ale smartphone-urilor, așa cum s-a menționat mai sus, multe dintre scalele de dependență existente ale smartphone-urilor erau identice cu scala de dependență a telefonului mobil, cuvântul „telefon celular” fiind înlocuit pur și simplu cu „smartphone”. Una dintre cele mai recente, Casey [26] Scala de dependență a smartphone-urilor a extras, de asemenea, articole din scări care măsoară alte tipuri de dependență de mass-media, cum ar fi Scala de utilizare a problemei telefonului mobil [27], Testul dependenței de Internet [10], și Scala de dependență de televiziune [28]. În plus, din moment ce dependența de telefonie mobilă a fost de asemenea văzută ca un tip de dependență comportamentală datorată problemelor de control al impulsurilor, aceasta a fost de obicei inclusă în elemente de dependență de internet.

Prin urmare, studiul actual a dezvoltat Scala coreeană pentru dependența de telefoane inteligente (SAPS) pentru tineret prin adăugarea de elemente care reflectă caracteristicile unice ale telefoanelor inteligente la Scala de dependență de rentabilitate (IAPS) pentru tineret [29]. IAPS este o scară 20-item care a fost utilizată pentru a verifica nivelul dependenței de internet în rândul tinerilor din Coreea de Sud de la 2007. SPUS dezvoltat prin studiul actual va fi un instrument util pentru examinarea fenomenului de utilizare excesivă a smartphone-urilor în rândul tinerilor și va contribui în final la prevenirea dependenței de smartphone-uri.

Metodă

Participanții

Acest studiu este o analiză secundară a datelor privind datele sondajului național din proiectul Agenției Naționale de Informații din Coreea privind dependența de smartphone-uri, realizat în 2012 [34]. Cercetatorii acestui studiu au participat la proiect ca cercetator principal si cercetatori asistent. Deoarece acest proiect a fost realizat la nivel național, datele rezultate au provenit dintr-un eșantion pe scară largă, care este reprezentativ în ceea ce privește regiunea, vârsta și sexul. Ancheta distribuită a specificat explicit scopul proiectului și a informat participanții că ei sunt de acord să participe prin completarea sondajului. În funcție de distribuția efectivă a populației din Coreea, studenții elementari, medii și liceeni 795 (461 masculin și feminin 324) au încheiat studiul. Agențiile regionale au fost alese aleatoriu din fiecare dintre cele patru zone: zona metropolitană Seul, zona Chungcheong / Gangwon, zona Honam (inclusiv Jeju) și zona Yeongnam. Mulți (44.7%) au fost studenți de la gimnaziu, urmat de studenți de liceu (37.7%) și elevii de nivel superior (17.6%).

măsuri

Chestionar demografic.

În pachetul de sondaj a fost inclus un chestionar demografic care a inclus elemente referitoare la informațiile personale ale elevilor, la amploarea și natura utilizării smartphone-ului și la performanțele academice.

Elemente de scalare de dependență de telefoane inteligente.

Pe baza scalelor de diagnostic dezvoltate anterior și a rezultatelor cercetărilor, precum și a experiențelor clinice ale numeroșilor specialiști, au fost selectate elemente care teoretic și empiric prezintă caracteristicile distincte ale dependenței de telefoane inteligente pentru a cuprinde scara. Scara preliminară a fost compusă din douăzeci și nouă de articole și fiecare articol a fost marcat pe o scară Likert de la punctul 4 (1 = nu sunt de acord, 2 = nu sunt de acord, 3 = de acord, 4 = sunt total de acord). Cele douăzeci și nouă de articole preliminare au fost structurate în jurul a patru subdomenii: perturbarea funcțiilor adaptive (elemente 9), retragerea (articolele 7), toleranța (elementele 6) și orientarea vieții virtuale (elementele 7).

Mărimea problemei sănătății mintale.

Pentru a verifica validitatea SAPS, a fost elaborată o măsură care evaluează problemele de sănătate mintală legate de dependența de telefoane inteligente. Dificultățile psihologice care ar putea însoți dependența de smartphone includ anxietatea, depresia, impulsivitatea și agresivitatea [50]. Astfel, testul de personalitate pentru tineretul NEO [30] elementele legate de aceste probleme (factori) au fost modificate și incluse în scara curentă. Scara este formată din 32 de articole, 8 articole pentru fiecare factor. Elementele sunt evaluate pe o scară de 4 puncte (1 = foarte dezacord, 2 = dezacord, 3 = de acord, 4 = foarte de acord). Coerența dintre elemente pentru scară este ridicată, cu un alfa Cronbach de .944 în general și .865, .870, .820, .878 pentru fiecare factor.

Dependența de Internet pentru gradul de pronunțare pentru tineri (KS-II).

Pentru a compara dependența de smartphone cu dependența de internet, a fost folosit elementul 15 KS-II. KS-II dezvoltat de Agenția Națională pentru Societatea Informațională [31] a trecut prin procesul de standardizare în Coreea printr-un studiu de teren la nivel național. KS-II este structurat în jurul celor patru factori: (1) perturbarea funcțiilor adaptative, (2) retragere, (3) toleranță și (4) orientarea vieții virtuale. Elementele sunt evaluate pe o scară de 4 puncte (1 = foarte dezacord, 2 = dezacord, 3 = de acord, 4 = foarte de acord). Coerența între elemente pentru scară este ridicată cu un alfa al lui Cronbach de .87.

Procedură

În primul rând, după revizuirea scalelor aferente care au fost dezvoltate anterior și examinarea mediilor teoretice, specialiștii au selectat articole pentru un chestionar preliminar. Această piscină inițială a avut aproximativ două ori mai multe elemente decât scala finală. Scala preliminară a fost administrată studenților și datele au fost colectate. Apoi, elementele finale au fost selectate în funcție de rezultatele testelor de fiabilitate pentru fiecare subscale. În cele din urmă, modelul de validitate a construirii pentru fiecare subdomeniu a fost validat pe AMOS. O descriere mai detaliată a fiecărei etape a procedurii este după cum urmează.

Diferența preliminară de dependență de telefoane inteligente pentru tineri.

Un grup de articole preliminare pentru Scala de dedicație pentru dependența de telefoane inteligente (SAPS) pentru tineret a fost elaborat pe baza rezultatelor din literatura anterioară privind dependența de internet, dependența de telefoane mobile și dependența de mediile digitale. Deoarece smartphone-ul este un dispozitiv mobil care permite utilizarea internetului, pentru referință au fost utilizate scale existente de dependență de internet. Caracteristicile dependenței media digitale sugerate de Young [38] și Greenfield [44] au fost, de asemenea, reflectate în elementele dezvoltate. Având în vedere că telefoanele inteligente pot fi văzute ca versiuni avansate ale telefoanelor mobile obișnuite, existente la scară telefon mobil [12] [8] au fost examinate, de asemenea. În consecință, subdomeniile SAPS au ajuns să includă perturbarea funcțiilor adaptive, retragerea, toleranța și orientarea vieții virtuale. În cele din urmă, experții (specialiști în educație, psihiatri) au creat elemente 29 preliminare care reflectă aceste patru subdomenii ale dependenței de smartphone-uri.

Administrarea scărilor.

SAPS a fost distribuit în școli elementare, medii și licee alese la întâmplare, astfel încât participanții să poată fi selectați proporțional cu distribuția reală a populației din Coreea.

Selectarea elementelor prin analiza fiabilității.

Analizele de fiabilitate pentru cele 29 de articole preliminare au fost efectuate pe subdomeniu. Au fost selectate un total de 15 articole care par adecvate. În cele din urmă, a fost calculat alfa Cronbach pentru scara finală cu 15 itemi.

Construiți modelul de valabilitate pentru fiecare subdomeniu.

Pentru a confirma validitatea constructului SAPS, modelul valabilității constructului pentru fiecare subdomeniu a fost validat pe AMOS.

REZULTATE

Selectarea elementelor finale prin analize de fiabilitate pe subdomenii

Din cele 29 de articole originale, articolele care păreau inadecvate pentru fiecare subdomeniu au fost șterse sau revizuite pe baza rezultatelor analizelor de fiabilitate. Pentru a verifica fiabilitatea articolelor din fiecare subdomeniu, au fost examinate alpha-urile lui Cronbach. Elementele care au redus fiabilitatea generală a subdomeniului dacă au fost șterse, precum și articolele cu cea mai mare fiabilitate au fost selectate pentru scala finală. De asemenea, pentru a detecta răspunsurile nepăsătoare sau incoerente, au fost incluse elemente codificate invers cu o fiabilitate ridicată. Tabelul 1 afișează mai jos rezultatele fiabilității fiecărui subdomeniu și Tabelul 2 afișează elementele finale 15 selectate.

miniatura

Tabel 1. Selectarea elementelor finale prin analiza fiabilității pe subgrupe.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

miniatura

Tabel 2. Articole finale.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Încredere

Fiabilitatea SAPS a fost verificată cu un alfa Cronbach de 0.88.

Valabilitate

Analiza valabilității criteriilor.

Pentru a confirma validitatea criteriului SAPS, s-au comparat scorurile din SAPS și Scala de probleme de sănătate mintală. Tabelul 3 arată rezultatele corelației Pearson ale celor două scale. Ca rezultat, coeficientul de corelație a devenit 0.43. În plus, corelațiile între subscalele SAPS și Scala de probleme de sănătate mintală au fost toate în gama 0.49 ~ 0.67, confirmând un anumit grad de corelare.

miniatura

Tabel 3. Analiza de corelație între SAPS și Scala de probleme de sănătate mintală.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

Corelația dintre SAPS și KS-II a fost analizată; Tabelul 4 arată rezultatele analizei de corelație a lui Pearson. Coeficientul de corelație de 0.49 a arătat că, dacă scorul pe SAPS a fost ridicat, scorul KS-II a fost probabil, de asemenea, ridicat. În plus, corelațiile dintre subscalele KS-II și SAPS au fost între 0.12 și 0.51, arătând din nou un anumit grad de corelație.

miniatura

Tabel 4. Analize de corelație între SAPS și KS-II.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Construiți analiza valabilității.

Analiza factorului de confirmare a fost efectuată utilizând AMOS 7.0 pentru a confirma structura factorului SAPS. Pentru aceasta, modelul structurii factorilor a fost stabilit după cum urmează (Figura 1).

miniatura

Figura 1. Structura factorului SAPS.

Modelul structural al celor patru subdomenii ale dependenței de telefoane inteligente (perturbarea funcțiilor adaptive, orientarea vieții virtuale, retragerea și toleranța) și elementele lor pertinente au fost valabile.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

În primul rând, indicatorii de potrivire a modelului NFI, TLI, CFI și RMSEA au fost .943, .902, .962 și, respectiv, 034, indicând faptul că modelul pertinent a fost potrivit pentru date. Prin urmare, modelul structural al celor patru subdomenii ale dependenței de telefoane inteligente (perturbarea funcțiilor adaptive, orientarea vieții virtuale, retragerea și toleranța) și elementele lor pertinente au fost valabile.

De asemenea, pentru a determina cât de detaliat fiecare element explică factorii aferenți, a fost examinat coeficientul de regresie al fiecărei variabile observabile și gradul său de semnificație statistică. În toate variabilele observabile, cu excepția "orientării vieții virtuale", coeficienții standardizați au fost mai mari decât .5 în medie, ceea ce a fost statistic semnificativ (p<.001). Tabelul 5 afișează aceste statistici.

miniatura

Tabel 5. Coeficienții de regresie ai variabilelor observabile pentru fiecare factor.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

Discuție

Ca parte a proiectului Agenției Naționale de Informații din Coreea privind dependența de smartphone-uri pentru tineri, realizat în 2012 [34], acest studiu a încercat să pună bazele eforturilor de prevenire / intervenție pentru dependența de telefoane pentru tineri. În mod specific, studiul a elaborat o scurtă scală de pronunție a dependenței de telefoane inteligente 15-item care ar putea fi utilizată în eforturile naționale de colectare a datelor. Dezvoltatorii au acordat o atenție deosebită simplității elementelor de scară și ușurința utilizării în administrarea scărilor pentru a facilita utilizarea efectivă.

Cronbach alfa al SAPS final a fost .880, demonstrând că scala este fiabilă. De asemenea, s-a raportat că dependența de internet existentă sau scalele smartphone-urilor sunt fiabile cu alpha-urile lui Cronbach de mai sus .7. Cu toate acestea, poate fi neînțelept să avem încredere în valorile lor de fiabilitate, deoarece procesul lor de colectare a datelor nu a fost standardizat sau dimensiunea eșantionului lor a fost mică. De exemplu, Barbă și Lup [37] a încercat să-l îmbunătățească pe Young [38] Criteriile de diagnostic pentru dependența de Internet, dar procesul lor de dezvoltare a scării nu a fost standardizat. Widyanto și McMurren [39], pe de altă parte, a urmat o procedură standardizată pentru dezvoltarea scalei, dar nu a reușit să colecteze suficiente date (n = 86). Mai mult, au colectat date online, ceea ce ar putea însemna că colectarea datelor a fost părtinitoare. Limitări similare sunt prezente și în cazul scalelor de dependență de smartphone existente. Kwon și colab. [36] a dezvoltat o scară bazată pe elementele la scara K și caracteristicile dispozitivului inteligent și a raportat că scara are un alfa Cronbach de .91. Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că colectarea datelor acestora a avut loc la două școli situate într-o anumită regiune din Coreea, ridicând astfel întrebări cu privire la valoarea fiabilității scalei lor. Astfel, SAPS al acestui studiu poate fi considerat mai fiabil în comparație cu scalele existente, deoarece a fost dezvoltat pe baza datelor colectate de la 795 de studenți din Coreea, proporțional cu distribuția efectivă a populației națiunii.

SAPS părea să fie structurat în mod valid în jurul a patru subdomenii (funcții adaptive, retragere, toleranță și orientare virtuală a vieții) ale dependenței de smartphone. Pentru a decide cu privire la subdomeniile scalei, au fost examinate cercetări anterioare cu o atenție deosebită studiilor asupra scalelor de dependență de internet și a criteriilor de diagnostic pentru alte dependențe comportamentale. Au fost incluși factori care apar în mod obișnuit printre aceste studii, precum și factori care reflectă caracteristicile smartphone-urilor. O analiză a factorului de confirmare a fost efectuată folosind AMOS 7.0 pentru a verifica validitatea constructului scalei. În cele din urmă, corelațiile dintre SAPS și KS-II (o scară de dependență de internet), precum și între SAPS și scala de probleme de sănătate mintală au fost verificate pentru a confirma validitatea criteriului SAPS.

Balanțele de dependență pe Internet dezvoltate și validate în diferite țări variază în structura factorilor lor. Canan și colab. [40] a dezvoltat o scară de dependență de internet pentru adolescenții turci și a constatat că articolele sale au fost grupate ca un singur factor. În mod similar, Khazaal și colab. [41] a dezvoltat o scară de dependență de internet pentru adulții francezi și a constatat că articolele sale au fost grupate ca un singur factor. Cu toate acestea, alte studii au arătat că articolele pe scara de dependență de pe Internet au fost grupate în diverși factori, cum ar fi obsesia, neglijarea și tulburarea de control [42] [43]. Scala K cea mai frecvent utilizată din Coreea este, de asemenea, compusă din mai mulți factori, cum ar fi funcțiile adaptative, retragerea, toleranța și orientarea vieții virtuale. Ca atare, oamenii de știință par să nu fie de acord cu subdomeniile scalelor de dependență de internet, ceea ce implică faptul că structura factorilor scărilor de dependență de internet poate să nu fie destul de stabilă.

Limitările acestui studiu și sugestiile pentru studii viitoare sunt după cum urmează.

În primul rând, "toleranța", un subdomeniu al SAPS, precum și scala de dependență de internet, nu este un factor de bază al dependenței în conformitate cu Charlton și Danforth [45]. Cu alte cuvinte, folosirea internetului pentru multe ore în sine nu poate fi un criteriu de dependență până când un asemenea comportament are consecințe negative [35]. Deoarece smartphone-urile sunt dispozitive pe care oamenii le transportă și le folosesc peste tot, toleranța poate fi inadecvată ca factor de bază al dependenței de smartphone-uri. Acest lucru necesită sondaje suplimentare la nivel național și analize de date pe această temă. Mai mult, validarea scalei ar putea fi îmbunătățită, de exemplu, administrând scala populațiilor de tineri dependenți și non-dependenți pentru a examina validitatea discriminantă a scalei.

Apoi, SAPS pentru tineri poate fi utilizat pe scară largă în cercetarea dependenței de smartphone-uri, care prinde avânt în aceste zile. Dispozitivele media digitale de astăzi au fost dezvoltate rapid de la forme bazate pe PC la smartphone-uri și diverse tablete PC. Cu alte cuvinte, mass-media existentă și media recentă trec prin concurență, precum și prin procesul de substituție. Întrucât tinerii din aceste zile sunt considerați nativi digitali [46] care acceptă în mod activ și utilizează cele mai recente medii [32], investigarea posibilelor efecte secundare ale utilizării lor de către mass-media asupra sănătății mintale pare urgentă. Utilizarea excesivă a mass-media digitale poate aduce consecințe negative în aspectele fizice, psihologice și sociale ale vieții adolescenților și poate chiar să declanșeze comportamente delincvente. De exemplu, Kross și colab. [33] a constatat că utilizarea Facebook nu este utilă pentru interacțiunea socială și este asociată cu niveluri scăzute de bunăstare psihologică subiectivă. Prin urmare, este necesară cercetarea simptomelor dependenței de telefoane inteligente, precum și a efectelor dependenței de telefoane inteligente asupra sănătății mintale a adolescenților, iar modulul SAPS poate fi bine folosit în astfel de eforturi.

Contribuțiile autorului

Conceperea și proiectarea experimentelor: DK YHL. Analiza datelor: JYL YJC. Reactivi / materiale utilizate / instrumente de analiză: DK YHL. A scris lucrarea: DK YHL JYL JEKN YJC.

Referinte

  1. 1. Chen J, Yen D, Chen K (2009) Acceptarea și difuzarea utilizării inovatoare a smartphone-urilor. Informații și management 46: 241-248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
  2. 2. Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) Efectele anonimatului, invizibilității și lipsei contactului vizual asupra dezinhibiției on-line toxice. Calculatoarele în comportamentul omului 28: 434-443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
  3. Vezi articolul
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Academic
  6. Vezi articolul
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Academic
  9. Vezi articolul
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Academic
  12. Vezi articolul
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Academic
  15. 3. Suler J (2004) Efectul de dezinhibare online. CyberPsychology & Comportament 7: 321-326. doi: 10.1089 / 1094931041291295
  16. Vezi articolul
  17. PubMed / NCBI
  18. Google Academic
  19. Vezi articolul
  20. PubMed / NCBI
  21. Google Academic
  22. 4. Sohn S (2005) Concurența și înlocuirea mediilor digitale: modele de utilizare a știrilor, a sportului și a conținutului pentru adulți. Jurnalul de Cybercommunication 16: 273-308.
  23. Vezi articolul
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Academic
  26. 5. Song Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) Modele de utilizatori media ale adolescenților într-un mediu multimedia: o evaluare a diferențelor de gen și venituri. Jurnalul de comunicare de cercetare 46 (2): 33-65.
  27. Vezi articolul
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Academic
  30. Vezi articolul
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Academic
  33. Vezi articolul
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Academic
  36. Vezi articolul
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Academic
  39. Vezi articolul
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Academic
  42. Vezi articolul
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Academic
  45. 6. Agenția Națională pentru Societatea Informațională (2011) Raport privind dezvoltarea scalei de pronunțare a dependenței de telefoane coreene pentru tineri și adulți.
  46. Vezi articolul
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Academic
  49. 7. Skierkowski D, Lemn RM (2012) Text sau nu text? Importanța mesageriei text în rândul tinerilor din colegiu. Calculatoarele în comportamentul omului 28: 744-756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
  50. Vezi articolul
  51. PubMed / NCBI
  52. Google Academic
  53. Vezi articolul
  54. PubMed / NCBI
  55. Google Academic
  56. Vezi articolul
  57. PubMed / NCBI
  58. Google Academic
  59. 8. Lee H (2008) Explorarea variabilelor de predicție care afectează utilizarea dependenței de telefon mobil. Jurnalul coreean al psihologiei sociale și de personalitate 22 (1): 133-157.
  60. Vezi articolul
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Academic
  63. 9. Agenția Națională pentru Societatea Informațională (2010) Raport: Planul de îmbunătățire a legislației privind prevenirea și soluționarea dependenței de internet.
  64. Vezi articolul
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Academic
  67. Vezi articolul
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Academic
  70. Vezi articolul
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Academic
  73. 10. Young KS (1998) Psihologia utilizării calculatorului: Utilizarea dependenței de internet: Un caz care rupe stereotipul. Rapoarte psihologice 79: 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  74. 11. Goldberg I (1996). Tulburare de dependență de pe Internet. Mesaj electronic postat în lista de discuții de cercetare. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (accesat aprilie 20, 2011).
  75. Vezi articolul
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Academic
  78. Vezi articolul
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Academic
  81. 12. Kang H, Fiul C (2009) Dezvoltarea și validarea scalei de dependență de telefoane mobile pentru adolescenți. Jurnalul coreean al psihologiei sănătății 14 (3): 497-510.
  82. Vezi articolul
  83. PubMed / NCBI
  84. Google Academic
  85. Vezi articolul
  86. PubMed / NCBI
  87. Google Academic
  88. Vezi articolul
  89. PubMed / NCBI
  90. Google Academic
  91. Vezi articolul
  92. PubMed / NCBI
  93. Google Academic
  94. Vezi articolul
  95. PubMed / NCBI
  96. Google Academic
  97. Vezi articolul
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Academic
  100. Vezi articolul
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Academic
  103. Vezi articolul
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Academic
  106. Vezi articolul
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Academic
  109. Vezi articolul
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Academic
  112. Vezi articolul
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Academic
  115. Vezi articolul
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Academic
  118. Vezi articolul
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Academic
  121. Vezi articolul
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Academic
  124. Vezi articolul
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Academic
  127. 13. Choliz M (2010) Dependența de telefoane mobile: un punct de problemă. Addiction 105 (2): 373-375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
  128. 14. Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) Modelul cu trei factori de dependență de internet: Dezvoltarea chestionarului problematic de utilizare a internetului. Metode de cercetare privind comportamentul 40 (2): 563-574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  129. 15. Kim D, Tae J (2010) Un studiu privind experiențele de mediere a utilizatorilor de telefoane inteligente. Jurnalul Societății de conținut pentru științele umane din Coreea 19: 373-394.
  130. 16. Kim D, Lee C (2010) Tendinte tehnologice ale interfetei utilizator Smartphone. Coreea de Știință Știința Informației Revizuirea 28 (5): 15-26.
  131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Explorarea factorilor care afectează dependența de telefoane inteligente - caracteristicile utilizatorilor și atributele funcționale. Korean Journal of Broadcasting 25 (2): 277-313.
  132. 18. Kim M (2011) Studiu privind relația online și offline a utilizatorilor de telefoane inteligente SNS: centrarea pe Twitter. Școala Absolventă a Universității Femeilor Ewha. Teza de masterat.
  133. 19. Noh M, Kim J, Lee J (2010) Analiza smartphone-ului și convergența funcțiilor prin analiza asociației. Jurnalul din Coreea Societatea de Management Information Systems 1: 254-259.
  134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). Funcțiile iPhone. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Accesat Mar 19 2011.
  135. 21. Kim J (2010) Evoluția serviciului de internet mobil. OSIA Standards & Technology Review 38 (1): 4-12.
  136. 22. Parcul I, Shin D (2010) Folosind teoria utilizărilor și a gratificărilor pentru a înțelege utilizarea și mulțumirea smartphone-urilor. Jurnal al științei comunicării 10 (4): 192-225.
  137. 23. Choi WS (2010) Studiu asupra importanței caracteristicilor funcționale ale smartphone-urilor. Journal of Information Technology Application & Management 1: 289–297.
  138. 24. Digieco Reports (2010) O analiză a efectului socioeconomic al iPhone-ului. KT Management Economics Research Institute.
  139. 25. Koh Y, Lee H (2010) Un studiu privind schimbările modelelor de comportament în utilizatorii de smartphone, prin umbrirea utilizatorilor iPhone devreme. Jurnalul de știință a mărfurilor 28 (1): 111-120.
  140. 26. Casey BM (2012) Conectează atributele psihologice la dependența de telefoane inteligente, comunicarea față în față, absența actuală și capitalul social. Proiectul de absolvire, Școala Universitară a Universității Chineze din Hong Kong.
  141. 27. Bianchi A, Phillips JG (2005) Predictorii psihologici ai problemei utilizării telefonului mobil. CyberPscyhology, comportament și rețele sociale 8 (1): 2152-2715.
  142. 28. Horvath CW (2004) Măsurarea dependenței de televiziune. Jurnalul de radiodifuziune și mass-media electronică 48 (3): 378-398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
  143. 29. Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) Dezvoltarea dependenței de Internet Scala de rentabilitate - formă scurtă. Jurnalul coreean de consiliere 9 (4): 1703-1722.
  144. 30. Kim DI (2005). Big Test de personalitate 5 pentru copii și adolescenți. Seul, Coreea: Hakjisa.
  145. 31. Agenția Națională pentru Societatea Informațională (2011) Raport: A treia standardizare a Scalei Proneness de dependență de Internet coreeană.
  146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM și colab. (2012) Noi modele în dependența de mass-media: Smartphone-ul este un înlocuitor sau un complement la Internet? Jurnalul coreean de consiliere pentru tineri 20 (1): 71-88.
  147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J și colab. (2013) Utilizarea Facebook prezice scăderi ale bunăstării subiective la adulți tineri. PLoS ONE 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
  148. 34. Shin K, Kim DI, Chung Y (2011) Raport: Dezvoltarea scării de corecție a dependenței de smartphone-uri coreene pentru tineri și adulți. Agenția Națională pentru Societatea Informațională
  149. 35. Griffiths MD (2010) Utilizarea metodologiilor online în colectarea de date pentru jocurile de noroc și dependența de jocuri. Revista internațională de sănătate mintală și dependență 8: 8 – 20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
  150. 36. Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) Scala de dependență de smartphone: dezvoltarea și validarea unei versiuni scurte pentru adolescenți. PLoS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
  151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Modificare în criteriile de diagnostic propuse pentru dependența de Internet. Cibernetică Psihologie și comportament. 4 (3): 377–383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
  152. 38. Young KS (1996) Utilizarea adictivă a internetului: un caz care rupe stereotipul. Rapoarte psihologice 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) Proprietățile psihometrice ale testului de dependență de Internet. 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) Evaluarea proprietăților psihometrice ale scării dependenței de internet într-un eșantion de elevi de liceu turc. Cyberpsihologie, comportament și rețele sociale 13 (3): 317 – 320. doi: 10.1089 / cyber.2009.0160
  155. 41. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E și colab. (2008) Validarea franceză a testului de dependență de Internet. CyberPsychology & Behavior 11 (6): 703-706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249
  156. 42. Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) Modelul cu trei factori al dependenței de internet: Dezvoltarea chestionarului de utilizare a internetului problematic. Metode de cercetare a comportamentului 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  157. 43. Kelley KJ, Gruber EM (2010) Proprietățile psihometrice ale chestionarului de utilizare a internetului cu probleme. Calculatoare în comportament uman 26: 1838 – 1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
  158. 44. Greenfield DN (1999) Caracteristici psihologice ale utilizării compulsive a internetului: o analiză preliminară. CyberPsychology & Behavior 8 (5): 403-412. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.403
  159. 45. Charlton JP, Danforth IDW (2007) Distincție de dependență și implicare ridicată în contextul jocului online. Calculatoare în comportament uman 23 (3): 1531 – 1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
  160. 46. Prensky M (2001) Nativii digitali, imigranții digitali parte 1. Pe orizontul 9: 1 – 6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
  161. 47. Dependență de telefon mobil Park W (2005). Comunicații mobile. Lucrări de cooperare cu suport computerizat Vol. 31: 253 – 272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
  162. 48. Dezvoltarea și validarea Kang H, Son C (2009) a scalei de dependență a telefonului mobil pentru adolescenți. Revista coreeană de psihologie a sănătății 14 (3): 497 – 510.
  163. 49. Koo H (2013) Dezvoltarea unei scale de dependență de telefonul mobil pentru părinții coreeni de copii mici. Cercetări în domeniul sănătății copilului 19 (1): 29 – 38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
  164. 50. Keum C (2013) Cercetări în privința dependenței de smartphone-uri și a problemelor de sănătate mintală pentru elevii de liceu și gimnaziu din Coreea. Teza de masterat a Universității Naționale din Seul.