Clasificarea dependenței de smartphone utilizând factorizarea tensorului (2017)

PLoS Unul. 2017 iunie 21; 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.

Choi J1, Rho MJ2, Kim Y3, Iook IH2, Yu H1, Kim DJ4, Choi IY2.

Abstract

Utilizarea excesivă a smartphone-ului provoacă probleme personale și sociale. Pentru a rezolva această problemă, am căutat să obținem modele de utilizare direct corelate cu dependența smartphone-ului bazate pe datele de utilizare. Acest studiu a încercat să clasifice dependența de smartphone folosind un algoritm de predicție bazat pe date. Am dezvoltat o aplicație mobilă pentru colectarea datelor de utilizare a smartphone-urilor. Un total de jurnale 41,683 ale utilizatorilor de smartphone-uri 48 au fost colectate de la martie 8, 2015, până la ianuarie 8, 2016. Participanții au fost clasificați în grupul de control (SUC) sau în grupul de dependență (SUD) folosind scala coreeană de predicție pentru adulți pentru smartphone (Scala S) și un interviu offline față în față de un psihiatru și un psiholog clinic (SUC) = 23 și SUD = 25). Am derivat modele de utilizare folosind factorizarea tensorilor și am găsit următoarele șase scheme de utilizare optime: 1) servicii de rețea socială (SNS) în timpul zilei, 2) navigare web, 3) SNS noaptea, 4) cumpărături mobile, divertisment 5) și 6) jocul noaptea. Vectorii de membru ai celor șase tipare au obținut o performanță de predicție semnificativ mai bună decât datele brute. Pentru toate tiparele, timpii de utilizare ai SUD au fost mult mai lungi decât cei ai SUC. Din concluziile noastre, am ajuns la concluzia că modelele de utilizare și vectorii de apartenență au fost instrumente eficiente pentru evaluarea și prezicerea dependenței smartphone-ului și ar putea furniza o orientare de intervenție pentru a prezice și trata dependența smartphone-ului pe baza datelor de utilizare.

PMID: 28636614

PMCID: PMC5479529

DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629