PLoS One. 2017 Jun 21; 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.
Choi J1, Rho MJ2, Ким Й3, Yook IH2, Yu H1, Kim DJ4, Choi IY2.
Абстрактные
Чрезмерное использование смартфона вызывает личные и социальные проблемы. Чтобы решить эту проблему, мы стремились получить шаблоны использования, которые напрямую коррелировали с зависимостью от смартфона на основе данных об использовании. В этом исследовании была предпринята попытка классификации зависимости смартфона с помощью алгоритма прогнозирования на основе данных. Мы разработали мобильное приложение для сбора данных об использовании смартфона. Всего с 41,683 по январь 48, 8, было собрано в общей сложности 2015 журналов пользователей смартфонов. Участники были разделены на контрольную группу (SUC) или группу зависимости (SUD) с использованием Корейской шкалы оценки зависимости от смартфонов для взрослых (S-Scale) и личного интервью психиатра и клинического психолога (SUC). = 8 и SUD = 2016). Мы вывели шаблоны использования с использованием тензорной факторизации и нашли следующие шесть оптимальных моделей использования: 23) услуги социальных сетей (SNS) в дневное время, 25) веб-серфинг, 1) SNS ночью, 2) мобильные покупки, 3) развлечения и 4) Игры ночью. Векторы принадлежности шести шаблонов получили значительно лучшую производительность прогнозирования, чем необработанные данные. Для всех шаблонов время использования SUD было намного больше, чем время использования SUC. Исходя из наших выводов, мы пришли к выводу, что модели использования и векторы членства являются эффективными инструментами для оценки и прогнозирования зависимости от смартфона и могут служить руководством для прогнозирования и лечения зависимости от смартфона на основе данных об использовании.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
;
