Развитие шкалы склонности к обучению для корейских смартфонов для молодежи (2012)

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

Ким Д1, Lee Y1, Lee J1, Нам Дж. К.1, Чунг У2.

Информация об авторе

  • 1Департамент образования, Сеульский национальный университет, Сеул, Южная Корея.
  • 2Департамент образования, Корейский национальный университет образования, Чхонджу, Южная Корея.

Абстрактные

В этом исследовании была разработана шкала восприятия зависимости от смартфона (SAPS) на основе существующих шкал зависимости от Интернета и сотового телефона. Для разработки этой шкалы изначально было выбрано 29 пунктов (в 1.5 раза больше окончательного количества пунктов) в качестве предварительных пунктов на основании предыдущих исследований зависимости от Интернета / телефона, а также клинического опыта привлеченных экспертов. Предварительная шкала была применена к национально репрезентативной выборке из 795 учащихся начальных, средних и старших школ по всей Южной Корее. Затем по результатам проверки надежности были отобраны окончательные 15 позиций. Окончательная шкала состояла из четырех подобластей: (1) нарушение адаптивных функций, (2) виртуальная жизненная ориентация, (3) уход и (4) толерантность. Окончательная шкала показала высокую надежность с α Кронбаха 880. Подтверждение валидности критериев шкалы было продемонстрировано ее отношением к шкале интернет-зависимости KS-II (r = 49). Для анализа достоверности конструкции мы протестировали модель структурного уравнения. Результаты показали, что четырехфакторная структура действительна (NFI = 943, TLI = 902, CFI = 902, RMSEA = 034). Зависимость от смартфонов привлекает все большее внимание как, возможно, новая форма зависимости наряду с интернет-зависимостью. SAPS представляется надежной и достоверной диагностической шкалой для скрининга подростков, которые могут быть подвержены риску зависимости от смартфонов. Обсуждаются дальнейшие последствия и ограничения.

цифры

Образец цитирования: Ким Д, Ли Й, Ли Дж, Нам Дж. К., Чунг Й (2014) Разработка корейской шкалы готовности к зависимости от смартфонов для молодежи. PLOS ONE 9 (5): e97920. DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920

Редактор: Аманда Брюс, Университет Миссури-Канзас-Сити, Соединенные Штаты Америки

Получено: Декабрь 19, 2013; Принято: Апрель 16, 2014; Опубликовано: 21 мая 2014

Авторское право: © 2014 Kim et al. Это статья с открытым доступом, распространяемая на условиях Лицензии Creative Commons Attribution, который допускает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что оригинал автора и источник зачисляются.

Финансирование: У авторов нет поддержки или финансирования для сообщения.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что не существует никаких конкурирующих интересов.

Введение

Распространение персональных компьютеров в 1990-х годах привело к цифровой революции. Персональные настольные компьютеры вскоре превратились в PMP, планшетные ПК и смартфоны - устройства, которые становятся все более распространенными в жизни людей. В частности, с 2000 года во всем мире наблюдается тенденция к росту распространения смартфонов. [1]. Такое широкое использование смартфонов было названо «умной революцией» и привело к кардинальным изменениям в повседневной жизни людей. Хотя использование смартфона сделало жизнь более удобной для многих людей, оно также привело к неблагоприятным последствиям в сфере психологического благополучия, межличностных отношений и физического здоровья. Например, из-за легкого доступа к онлайн-среде через смартфоны негативные последствия онлайн эффект растормаживания характеризуется пониженным поведенческим торможением [2] [3] становятся все более распространенными, особенно в формах кибер-насилия.

Сегодняшние подростки очень восприимчивы к новым формам медиа, таким как смартфоны. [4] поскольку они - первое поколение, которое выросло в окружении различных форм высокотехнологичных СМИ [5], Это может означать, что молодежь более восприимчива к неблагоприятным последствиям умных медиа, чем старшие возрастные группы. В Южной Корее молодые люди, зависимые от смартфонов, достигли 11.4% населения, причем верхние 2.2% сталкиваются с трудностями в повседневной жизни из-за своей зависимости [6]. До распространения смартфонов сотовые телефоны занимали огромную часть жизни подростков до такой степени, что некоторые из них сообщали о высоком уровне тревожности, когда их телефон не всегда включен. [4], Зависимость от сотового телефона и его возраст, по-видимому, обратно пропорциональны: молодые люди чаще пользуются своими телефонами. [8]и в два раза больше шансов признать себя «зависимым от сотового телефона», чем взрослые [9], Для подростков общение по телефону является важным способом поддержания их социальных отношений. [7]. Поскольку зависимость от смартфонов становится серьезной проблемой среди молодежи, разработка шкалы, которая может оценить уровни и условия зависимости от смартфонов среди подростков, представляется актуальной для защиты их от неблагоприятных последствий этой зависимости.

Поскольку распространение смартфонов является относительно недавним явлением, исследования, которые определили уникальные симптомы зависимости от смартфонов, редки. Наиболее близким понятием к зависимости от смартфона может быть зависимость от сотового телефона, которая считается типом поведенческой зависимости, для которой характерны проблемы с импульсным контролем. Сообщаемые симптомы зависимости от сотового телефона включают абстиненцию, толерантность, нарушение адаптивных функций, принуждение и патологическое погружение. [12] и воздержание, отсутствие контроля и проблемы, связанные с использованием, а также терпимость и вмешательство в другие виды деятельности [13], Существующие масштабы зависимости от сотовых телефонов [47] [48] [49] были разработаны на основе Янга [10]Тест на интернет-зависимость (IAT) и Гольдберг [11]Диагностические критерии интернет-зависимости.

Однако смартфоны отличаются от сотовых телефонов четырьмя основными способами. Во-первых, пользователи смартфонов более динамично связаны с устройством, чем обычные пользователи сотовых телефонов. Пользователи смартфонов активно взаимодействуют с самим устройством и контентом (приложениями) одновременно и могут играть роль производителя, создавая персонализированные приложения. Поскольку приложения позволяют пользователям смартфонов получать немедленную взаимную обратную связь, пользователи смартфонов, как правило, проявляют активность, участие, отношения, компетентность и продуктивность. [15], Следовательно, использование смартфонов было прямо пропорционально использованию приложений. [14]. Во-вторых, смартфоны придают большее значение сенсорным функциям, которые стимулируют экспрессивную сторону пользователя. [16]. Отличительная система пользовательского интерфейса смартфона, которая включает управление сенсорным экраном, расположение клавиатуры, значки, продуманный дизайн и другие компоненты, позволяет пользователю раскрыть свою индивидуальность. [17], Важность выразительного аспекта приложений для смартфонов можно также увидеть в том факте, что пользователи предпочитают приложения, которые позволяют нескольким пользователям весело проводить время вместе и проявляют социальную выразительность по сравнению с приложениями, которыми можно наслаждаться только в одиночку. [18], В-третьих, смартфоны обеспечивают конвергенцию таких услуг, как камера, MP3, GPS, просмотр веб-страниц, вызовы, электронная почта, игры и социальные сети (SNS). [19] [20] на одном портативном устройстве. Портативность смартфонов, также называемая «портативным Интернетом», позволяет предоставлять персонализированные услуги в реальном времени в любом месте, что невозможно на обычном настольном компьютере. Более того, «Push Service» смартфона уведомляет пользователей о соответствующих обновлениях, таких как новейшие электронные письма или ответы Facebook, даже до того, как пользователь их спросит. [21], Такие персонализированные услуги, предоставляемые смартфонами, могут быть полезными, но могут также побудить людей злоупотреблять своими смартфонами. [22] [23]. Наконец, люди разных возрастных групп демонстрируют разные модели использования смартфонов. Подростки в основном используют свои смартфоны для фотоаппарата, MP3 и других развлекательных функций; люди в возрасте от 20 лет в основном используют социальные сети; а люди 30-40 лет обычно управляют своим расписанием, списком контактов, электронной почтой и другими функциями, связанными с бизнесом. [24] [25].

Несмотря на упомянутые выше отличительные характеристики смартфонов, многие из существующих шкал зависимости от смартфонов идентичны шкале зависимости от сотового телефона, при этом слово «сотовый телефон» просто заменено на «смартфон». Один из последних, Кейси [26] шкала зависимости от смартфона также извлекала элементы из шкал, которые измеряют другие типы зависимости от СМИ, такие как шкала использования проблем с мобильным телефоном. [27]Тест на интернет-зависимость [10]и шкала зависимости от телевидения [28], Кроме того, поскольку зависимость от сотовых телефонов также рассматривалась как тип поведенческой зависимости из-за проблем с импульсным контролем, в нее обычно включались элементы интернет-зависимости.

Поэтому в настоящем исследовании была разработана Корейская шкала склонности к зависимости от смартфонов (SAPS) для молодежи, добавив элементы, отражающие уникальные характеристики смартфонов, к шкале стойкости к зависимости от интернета (IAPS) для молодежи. [29], IAPS - это шкала предметов 20, которая использовалась для проверки уровня интернет-зависимости среди молодежи в Южной Корее со времен 2007. SAPS, разработанный в ходе текущего исследования, станет полезным инструментом для изучения феномена чрезмерного использования смартфонов среди молодежи и в конечном итоге будет способствовать предотвращению зависимости от смартфонов.

Способ доставки

Участниками

Это исследование является вторичным анализом данных национального опроса, проведенного в рамках проекта Национального информационного агентства Кореи по зависимости от смартфонов, проведенного в 2012 году. [34], Исследователи этого исследования участвовали в проекте в качестве основного исследователя и помощника исследователей. Поскольку этот проект проводился на национальном уровне, полученные данные были получены из крупномасштабной выборки, которая является репрезентативной с точки зрения региона, возраста и пола. В распределенном опросе четко указана цель проекта и заявлено участникам, что они согласны участвовать, заполнив опрос. В соответствии с фактическим распределением населения по Корее, 795 учащиеся начальной, средней и старшей школы (461 мужчины и 324 женщины) завершили опрос. Региональные агентства были случайным образом выбраны из каждой из четырех областей: столичная область Сеул, область Чхунчхон / Канвондон, область Хонам (включая Чеджу) и область Йонгнам. Многие (44.7%) были учениками средней школы, за ними следовали ученики старших классов (37.7%) и учащиеся старших классов начальной школы (17.6%).

меры

Демографическая анкета.

В пакет опроса был включен демографический вопросник, который включал вопросы, касающиеся личной информации учащегося, степени и характера использования смартфонов, а также успеваемости.

Смартфон Зависимость Шкала бытности Предметы.

На основании ранее разработанных диагностических шкал и результатов исследований, а также клинического опыта многочисленных специалистов были выбраны элементы, которые теоретически и эмпирически представляют различные характеристики зависимости от смартфона, чтобы составить шкалу. Предварительная шкала состояла из двадцати девяти пунктов, и каждый элемент оценивался по шкале Лайкерта по 4 (1 = категорически не согласен, 2 = не согласен, 3 = согласен, 4 = полностью согласен). Двадцать девять предварительных пунктов были структурированы вокруг четырех поддоменов: нарушение адаптивных функций (элементы 9), изъятие (элементы 7), допуск (элементы 6) и ориентация виртуальной жизни (элементы 7).

Шкала проблем психического здоровья.

Чтобы проверить обоснованность SAPS, была разработана мера, которая оценивает проблемы с психическим здоровьем, связанные с зависимостью от смартфона. Психологические трудности, которые могут сопровождать зависимость от смартфона, включают беспокойство, депрессию, импульсивность и агрессию [50], Таким образом, NEO тест на личность молодежи [30] элементы, связанные с этими проблемами (факторами), были изменены и включены в действующую шкалу. Шкала состоит из 32 пунктов, по 8 пунктов на каждый фактор. Пункты оцениваются по 4-балльной шкале (1 = категорически не согласен, 2 = не согласен, 3 = согласен, 4 = полностью согласен). Согласованность между пунктами шкалы высока: альфа Кронбаха составляет 944 в целом и 865, 870, 820, 878 для каждого фактора.

Шкала готовности к интернет-зависимости для молодежи (KS-II).

Для сравнения зависимости смартфона от интернет-зависимости использовался элемент 15 KS-II. KS-II разработан Национальным агентством информационного общества [31] прошел процесс стандартизации в Корее посредством общенационального полевого исследования. KS-II строится вокруг четырех факторов: (1) нарушение адаптивных функций, (2) отстранение, (3) толерантность и (4) ориентация на виртуальную жизнь. Пункты оцениваются по 4-балльной шкале (1 = категорически не согласен, 2 = не согласен, 3 = согласен, 4 = полностью согласен). Согласованность между пунктами шкалы высока, альфа Кронбаха составляет 87.

Процедура

Во-первых, после изучения соответствующих шкал, которые были ранее разработаны, и изучения их теоретических основ, специалисты отобрали пункты для предварительной анкеты. В этом начальном пуле было примерно вдвое больше предметов, чем в финальной шкале. Предварительная шкала была введена для студентов и данные были собраны. Затем были выбраны конечные элементы в соответствии с результатами испытаний на надежность для каждой подшкалы. Наконец, модель валидности конструкции для каждого субдомена была проверена на AMOS. Более подробное описание каждого этапа процедуры заключается в следующем.

Предварительная шкала оценки зависимости от смартфонов для молодежи.

На основе результатов предыдущей литературы по интернет-зависимости, зависимости от мобильных телефонов и зависимости от цифровых средств массовой информации был разработан пул предварительных пунктов для шкалы оценки зависимости от смартфонов (SAPS) для молодежи. Поскольку смартфон является мобильным устройством, позволяющим использовать Интернет, для справки использовались существующие шкалы интернет-зависимости. Характеристики зависимости от цифровых медиа, предложенные Янгом [38] и Гринфилд [44] были также отражены в разработанных пунктах. Учитывая, что смартфоны можно рассматривать как усовершенствованные версии обычных мобильных телефонов, существующие мобильные телефоны масштабируются [12] [8] были также рассмотрены. Следовательно, субдомены SAPS стали включать нарушение адаптивных функций, абстиненции, терпимости и ориентации на виртуальную жизнь. Наконец, эксперты (специалисты в области образования, психиатры) создали предварительные пункты 29, которые отражают эти четыре субдомена зависимости от смартфона.

Администрация весов.

SAPS был распределен в случайно выбранных начальных, средних и старших школах, так что участники могли быть выбраны пропорционально фактическому распределению населения по Корее.

Выбор товара с помощью анализа надежности.

Анализ надежности 29 предварительных пунктов был проведен по субдоменам. Всего было отобрано 15 пунктов, которые кажутся адекватными. Наконец, была рассчитана альфа Кронбаха для окончательной шкалы из 15 пунктов.

Построить модель действительности для каждого субдомена.

Чтобы подтвердить валидность конструкции SAPS, модель валидности конструкции для каждого субдомена была проверена на AMOS.

Итоги

Выбор финальных позиций с помощью анализа надежности на поддоменах

Из исходных 29 элементов элементы, которые казались неподходящими для каждого поддомена, были удалены или пересмотрены на основе результатов анализа надежности. Чтобы проверить надежность элементов в каждом поддомене, были исследованы альфы Кронбаха. Элементы, которые снизили общую надежность субдомена при удалении, а также элементы с наивысшей надежностью были выбраны для окончательной шкалы. Кроме того, для обнаружения небрежных или непоследовательных респондентов были включены элементы с обратным кодом с высокой надежностью. Таблица 1 ниже показаны результаты надежности каждого субдомена, и Таблица 2 отображает последние выбранные элементы 15.

миниатюрами

Таблица 1. Выбор конечных элементов с помощью анализа надежности на подшкалах.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

миниатюрами

Таблица 2. Конечные предметы.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Надежность

Надежность SAPS была подтверждена альфа Кронбаха 0.88.

срок действия

Критерий достоверности анализа.

Для подтверждения достоверности критерия SAPS сравнивались баллы по SAPS и шкале проблем психического здоровья. Таблица 3 показывает результаты корреляции Пирсона двух шкал. В результате коэффициент корреляции оказался равным 0.43. Кроме того, корреляции между подшкалами SAPS и шкалой проблем психического здоровья были в диапазоне 0.49 ~ 0.67, подтверждая определенную степень корреляции.

миниатюрами

Таблица 3. Анализ корреляции между SAPS и шкалой проблем психического здоровья.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

Корреляция между SAPS и KS-II были проанализированы; Таблица 4 показывает результаты корреляционного анализа Пирсона. Коэффициент корреляции 0.49 показал, что если оценка по SAPS была высокой, то, вероятно, также была высокая оценка по KS-II. Кроме того, корреляция между подшкалами KS-II и SAPS была между 0.12 и 0.51, снова показывая определенную степень корреляции.

миниатюрами

Таблица 4. Корреляционный анализ между SAPS и KS-II.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Построить анализ достоверности.

Подтверждающий факторный анализ проводился с использованием AMOS 7.0 для подтверждения факторной структуры SAPS. Для этого модель факторной структуры была установлена ​​следующим образом (Рисунок 1).

миниатюрами

Рисунок 1. Факторная структура САПС.

Структурная модель четырех поддоменов зависимости от смартфона (нарушение адаптивных функций, ориентация на виртуальную жизнь, уход и терпимость) и их соответствующих элементов представилась обоснованной.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

Во-первых, индексы соответствия модели NFI, TLI, CFI и RMSEA были .943, .902, .962 и .034 соответственно, что показывает, что соответствующая модель хорошо подходит для данных. Таким образом, структурная модель четырех поддоменов зависимости от смартфона (нарушение адаптивных функций, ориентация на виртуальную жизнь, уход и терпимость) и их соответствующие элементы оказались действительными.

Кроме того, чтобы выяснить, насколько подробно каждый элемент объясняет связанные факторы, были изучены коэффициент регрессии каждой наблюдаемой переменной и степень ее статистической значимости. Во всех наблюдаемых переменных, за исключением «ориентации на виртуальную жизнь», стандартизированные коэффициенты были в среднем больше, чем .5, что было статистически значимым (p<001). Таблица 5 отображает эту статистику.

миниатюрами

Таблица 5. Коэффициенты регрессии наблюдаемых переменных относительно каждого фактора.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

Обсуждение

В рамках проекта Национального информационного агентства Кореи по молодежной зависимости от смартфонов, проведенного в 2012 году. [34], это исследование стремилось заложить основы для профилактики / вмешательства для молодежи зависимость от смартфонов. В частности, в ходе исследования была разработана краткая шкала оценки склонности смартфонов к 15, которая может быть использована в общенациональных усилиях по сбору данных. Разработчики уделили особое внимание простоте масштабных элементов и простоте использования в масштабном администрировании, чтобы облегчить фактическое использование.

Альфа Кронбаха окончательного SAPS была 880, демонстрируя надежность шкалы. Существующие шкалы интернет-зависимости или смартфонов также оказались надежными с альфой Кронбаха выше 7. Однако может быть неразумно доверять их значениям надежности, потому что их процесс сбора данных не был стандартизирован или размер их выборки был небольшим. Например, Борода и Волк [37] попытался улучшить Янга [38] «Диагностические критерии интернет-зависимости», но процесс их масштабной разработки не был стандартизирован. Видьянто и МакМуррен [39]с другой стороны, следовал стандартной процедуре разработки масштаба, но не смог собрать достаточно данных (n = 86). Кроме того, они собирали данные онлайн, что может означать, что их сбор данных был предвзятым. Аналогичные ограничения присутствуют и в существующих масштабах зависимости от смартфонов. Квон и соавт. [36] разработал шкалу, основанную на элементах K-шкалы и характеристиках интеллектуальных устройств, и сообщил, что шкала имеет альфа Кронбаха 91. Однако следует отметить, что сбор данных проводился в двух школах, расположенных в одном конкретном регионе Кореи, что вызывает вопросы о значении надежности их шкалы. Таким образом, SAPS этого исследования можно считать более надежным по сравнению с существующими шкалами, поскольку он был разработан на основе данных, собранных у 795 студентов по всей Корее, пропорционально фактическому распределению населения в стране.

Оказалось, что SAPS правильно структурирована вокруг четырех поддоменов (адаптивные функции, абстинентность, толерантность и ориентация в виртуальной жизни) зависимости от смартфонов. Чтобы выбрать поддомены шкалы, были изучены предыдущие исследования с особым вниманием к исследованиям шкал интернет-зависимости и диагностическим критериям других поведенческих зависимостей. Были включены факторы, которые обычно встречаются в этих исследованиях, а также факторы, отражающие характеристики смартфонов. Подтверждающий факторный анализ был проведен с использованием AMOS 7.0 для проверки достоверности построения шкалы. Наконец, были проверены корреляции между SAPS и KS-II (шкала интернет-зависимости), а также между SAPS и шкалой проблем психического здоровья, чтобы подтвердить достоверность критерия SAPS.

Шкалы интернет-зависимости, разработанные и утвержденные в разных странах, различаются по факторной структуре. Canan et al. [40] разработал шкалу интернет-зависимости для турецких подростков и обнаружил, что ее элементы были сгруппированы как один фактор. Точно так же Khazaal et al. [41] разработал шкалу интернет-зависимости для взрослых французов и обнаружил, что ее элементы были сгруппированы как единый фактор. Тем не менее, другие исследования сообщают, что их элементы шкалы интернет-зависимости были сгруппированы в различные факторы, такие как одержимость, пренебрежение и расстройство контроля [42] [43]. Наиболее часто используемая корейская шкала К также состоит из множества факторов, таких как адаптивные функции, отстранение, терпимость и ориентация в виртуальной жизни. Таким образом, ученые, похоже, расходятся во мнениях относительно поддоменов шкал интернет-зависимости, подразумевая, что факторная структура шкал интернет-зависимости может быть не совсем стабильной.

Ограничения этого исследования и предложения для будущих исследований заключаются в следующем.

Во-первых, «терпимость», субдомен SAPS, а также масштабы интернет-зависимости, не являются ключевым фактором зависимости, согласно Чарлтону и Данфорту. [45], Другими словами, использование Интернета в течение многих часов само по себе не может быть критерием зависимости, пока такое поведение не приведет к отрицательным последствиям. [35]. Поскольку смартфоны - это устройства, которые люди носят с собой и используют повсюду, толерантность может быть непригодной в качестве основного фактора зависимости от смартфонов. Это требует дополнительного общенационального опроса и анализа данных по этой теме. Более того, валидацию шкалы можно улучшить, например, применяя шкалу к группам молодежи с зависимостью и без нее, чтобы проверить дискриминантную валидность шкалы.

Затем, SAPS для молодежи может широко использоваться в исследованиях зависимости от смартфонов, которые в наши дни набирают обороты. Сегодняшние цифровые мультимедийные устройства быстро развиваются от ПК до смартфонов и различных планшетных ПК. Другими словами, существующие медиа и недавние медиа проходят через процесс конкуренции и замещения. Поскольку молодежь в наши дни считается цифровыми аборигенами [46] кто активно принимает и использует самые современные средства массовой информации [32], исследование возможных побочных эффектов их использования СМИ на их психическое здоровье представляется актуальным. Чрезмерное использование цифровых медиа может привести к негативным последствиям в физических, психологических и социальных аспектах жизни подростков и даже может вызвать преступное поведение. Например, Kross et al. [33] Установлено, что использование Facebook не полезно для социального взаимодействия и связано с низким уровнем субъективного психологического благополучия. Следовательно, необходимо изучить симптомы зависимости от смартфонов, а также влияние зависимости от смартфонов на психическое здоровье подростков, и SAPS можно эффективно использовать в таких усилиях.

Авторские вклады

Задуманы и оформлены эксперименты: ДК ЙХЛ. Проанализированы данные: JYL YJC. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: DK YHL. Написал бумагу: ДК ЙХЛ ДЖИЛ ДЖЕКН ЙЖК.

Рекомендации

  1. 1. Чен Дж, Йен Д, Чен К (2009) Принятие и распространение инновационного использования смартфона. Информация и управление 46: 241 – 248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
  2. 2. Лапидот-Лефлер Н., Барак А. (2012) Влияние анонимности, невидимости и отсутствия контакта с глазами на токсическое расторможение в сети. Компьютеры в поведении человека 28: 434 – 443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
  3. Просмотр статей
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Просмотр статей
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Просмотр статей
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Просмотр статей
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. 3. Сулер Дж. (2004) Эффект растормаживания онлайн. Киберпсихология и поведение 7: 321–326. DOI: 10.1089 / 1094931041291295
  16. Просмотр статей
  17. PubMed / NCBI
  18. Google Scholar
  19. Просмотр статей
  20. PubMed / NCBI
  21. Google Scholar
  22. 4. Sohn S (2005) Конкурс и замена цифровых медиа: модели использования новостей, спорта и контента для взрослых. Журнал кибернетической связи 16: 273 – 308.
  23. Просмотр статей
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholar
  26. 5. Песня Y, Oh S, Ким E, Na E, Jung H, Park S (2007) Шаблоны медиа-подростков для подростков в мультимедийной среде: оценка гендерных и доходных различий. Журнал коммуникационных исследований 46 (2): 33 – 65.
  27. Просмотр статей
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Просмотр статей
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Просмотр статей
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Просмотр статей
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Просмотр статей
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Просмотр статей
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. 6. Национальное агентство информационного общества (2011) Доклад о разработке корейской шкалы оценки зависимости от смартфонов среди молодежи и взрослых.
  46. Просмотр статей
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. 7. Скерковский Д, Вуд РМ (2012) В текст или в текст? Важность обмена текстовыми сообщениями среди молодежи колледжа. Компьютеры в поведении человека 28: 744 – 756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
  50. Просмотр статей
  51. PubMed / NCBI
  52. Google Scholar
  53. Просмотр статей
  54. PubMed / NCBI
  55. Google Scholar
  56. Просмотр статей
  57. PubMed / NCBI
  58. Google Scholar
  59. 8. Ли Х (2008) Исследование переменных прогнозирования, влияющих на привыкание к использованию мобильного телефона. Корейский журнал социальной и личностной психологии 22 (1): 133 – 157.
  60. Просмотр статей
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. 9. Отчет Национального агентства по информационному обществу (2010): План совершенствования законодательства по предотвращению и решению проблемы интернет-зависимости.
  64. Просмотр статей
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholar
  67. Просмотр статей
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholar
  70. Просмотр статей
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholar
  73. 10. Young KS (1998) Психология использования компьютера: привыкание к использованию Интернета: случай, который разрушает стереотип. Психологические отчеты 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  74. 11. Гольдберг I (1996). Интернет-зависимость. Электронное сообщение размещено в списке обсуждений исследований. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (Доступ к апрелю 20, 2011).
  75. Просмотр статей
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Просмотр статей
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. 12. Кан Х, Сон С (2009) Разработка и проверка шкалы зависимости от мобильных телефонов для подростков. Корейский журнал психологии здоровья 14 (3): 497 – 510.
  82. Просмотр статей
  83. PubMed / NCBI
  84. Google Scholar
  85. Просмотр статей
  86. PubMed / NCBI
  87. Google Scholar
  88. Просмотр статей
  89. PubMed / NCBI
  90. Google Scholar
  91. Просмотр статей
  92. PubMed / NCBI
  93. Google Scholar
  94. Просмотр статей
  95. PubMed / NCBI
  96. Google Scholar
  97. Просмотр статей
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Просмотр статей
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Просмотр статей
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Просмотр статей
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Просмотр статей
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Просмотр статей
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Просмотр статей
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Просмотр статей
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Просмотр статей
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Просмотр статей
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. 13. Choliz M (2010) Зависимость от мобильного телефона: проблема. Зависимость 105 (2): 373 – 375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
  128. 14. Жолт Д., Беатрикс С., Сандор Р. (2008) Трехфакторная модель интернет-зависимости: разработка проблемного вопросника об использовании Интернета. Методы исследования поведения 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  129. 15. Ким Д., Тэ Дж. (2010) Исследование опыта медиации пользователей смартфонов. Журнал Корейского общества гуманитарного контента 19: 373 – 394.
  130. 16. Kim D, Lee C (2010) Технологические тренды пользовательского интерфейса смартфона. Обзор Корейского информационного общества 28 (5): 15 – 26.
  131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Изучение факторов, влияющих на зависимость от смартфонов - характеристики пользователей и функциональные атрибуты. Корейский радиовещательный журнал 25 (2): 277–313.
  132. 18. Ким М. (2011) Исследование взаимоотношений пользователей социальных сетей на смартфонах в Интернете и вне сети: в центре внимания Twitter. Аспирантура Женского университета Ихва. Дипломная работа.
  133. 19. Но М, Ким Дж, Ли Дж (2010) Анализ смартфона и сходимость функций с помощью анализа ассоциации. Журнал Корейского общества информационных систем управления 1: 254 – 259.
  134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). Особенности iPhone. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Доступ Март 19 2011.
  135. 21. Ким Дж. (2010) Эволюция услуг мобильного Интернета. Обзор стандартов и технологий OSIA 38 (1): 4–12.
  136. 22. Park I, Shin D (2010) Использование теории использования и удовлетворения, чтобы понять использование и удовлетворение смартфонов. Журнал коммуникационных наук 10 (4): 192 – 225.
  137. 23. Choi WS (2010) Исследование важности функциональных характеристик смартфонов. Журнал приложений информационных технологий и управления 1: 289–297.
  138. 24. Digieco Reports (2010) Анализ социально-экономического эффекта iPhone. KT Научно-исследовательский институт экономики управления.
  139. 25. Ко Й, Ли Х (2010) Исследование изменений шаблонов поведения у пользователей смартфонов за счет выявления ранних пользователей iPhone. Журнал товароведения 28 (1): 111 – 120.
  140. 26. Кейси Б.М. (2012) Связь психологических атрибутов с зависимостью от смартфона, личным общением, настоящим отсутствием и социальным капиталом. Дипломный проект, Высшая школа Китайского университета Гонконга.
  141. 27. Бьянки А., Филлипс Дж. Г. (2005) Психологические предикторы проблемного использования мобильного телефона. Киберпсихология, поведение и социальные сети 8 (1): 2152 – 2715.
  142. 28. Хорват CW (2004) Измерение телевизионной зависимости. Журнал вещания и электронных СМИ 48 (3): 378 – 398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
  143. 29. Ким Д.И., Чунг Ю., Ли Е., Ким Д.М., Чо Й (2008) Разработка шкалы готовности к интернет-зависимости - краткая форма. Корейский журнал консультирования 9 (4): 1703 – 1722.
  144. 30. Ким Д.И. (2005). Большой личностный тест 5 для детей и подростков. Сеул, Корея: Hakjisa.
  145. 31. Отчет Национального агентства по информационному обществу (2011): третья стандартизация корейской шкалы готовности к интернет-зависимости.
  146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM и др. (2012) Новые паттерны в медиа-зависимости: смартфон или замена интернету? Корейский журнал молодежного консультирования 20 (1): 71 – 88.
  147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J, et al. (2013) Использование Facebook предсказывает снижение субъективного благополучия у молодых людей. PLOS ONE 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
  148. 34. Шин К., Ким Д.И., Чунг Й (2011) Доклад: Разработка корейской шкалы оценки зависимости от смартфонов для молодежи и взрослых. Национальное агентство информационного общества.
  149. 35. Griffiths MD (2010) Использование онлайн-методологий в сборе данных для азартных игр и игровых пристрастий. Международный журнал психического здоровья и наркомании 8: 8 – 20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
  150. 36. Квон М, Ким Диджей, Чо Х, Ян С (2013) Шкала зависимости от смартфона: разработка и проверка короткой версии для подростков. PLOS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
  151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Модификация предлагаемых диагностических критериев интернет-зависимости. CyberPsychology & Behavior. 4 (3): 377–383. DOI: 10.1089 / 109493101300210286
  152. 38. Young KS (1996) Захватывающее использование Интернета: случай, который разрушает стереотип. Психологические отчеты 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  153. 39. Видьянто Л., МакМуррен М. (2004) Психометрические свойства теста на интернет-зависимость. Киберпсихология и поведение 7 (4): 443–450. DOI: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  154. 40. Джанан Ф., Атаоглу А., Николс Л.А., Йилдирим Т., Озтурк О. (2010) Оценка психометрических свойств шкалы интернет-зависимости в выборке учащихся старших классов из Турции. Киберпсихология, поведение и социальные сети 13 (3): 317 – 320. doi: 10.1089 / cyber.2009.0160
  155. 41. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E, et al. (2008) Французская валидация теста на интернет-зависимость. Киберпсихология и поведение 11 (6): 703–706. DOI: 10.1089 / cpb.2007.0249
  156. 42. Деметрович З., Серереди Б., Розса С. (2008) Трехфакторная модель интернет-зависимости: разработка проблемного вопросника об использовании Интернета. Методы исследования поведения 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
  157. 43. Келли К.Дж., Грубер Э.М. (2010) Психометрические свойства проблемного вопросника об использовании Интернета. Компьютеры в поведении человека 26: 1838 – 1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
  158. 44. Гринфилд Д. Н. (1999) Психологические характеристики компульсивного использования Интернета: предварительный анализ. Киберпсихология и поведение 8 (5): 403–412. DOI: 10.1089 / cpb.1999.2.403
  159. 45. Чарлтон Дж.П., Danforth IDW (2007) Отличительная зависимость и высокая вовлеченность в контекст игры онлайн. Компьютеры в поведении человека 23 (3): 1531 – 1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
  160. 46. Пренский М. (2001) Цифровые аборигены, часть цифровых иммигрантов 1. На горизонте 9: 1 – 6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
  161. 47. Park W (2005) Зависимость от мобильного телефона. Мобильная связь. Компьютерная совместная работа Vol. 31: 253 – 272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
  162. 48. Кан Х, Сон С (2009) Разработка и проверка шкалы зависимости от мобильных телефонов для подростков. Корейский журнал психологии здоровья 14 (3): 497 – 510.
  163. 49. Koo H (2013) Разработка шкалы зависимости от сотового телефона для корейских родителей маленьких детей. Исследование по уходу за здоровьем детей 19 (1): 29 – 38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
  164. 50. Кеум С. (2013) Исследование склонности к зависимости от смартфонов и проблем психического здоровья среди учащихся средних и старших классов в Корее. Магистерская работа Сеульского национального университета.