Vývoj kórejskej miery výskytu návykov pre mládež (2012)

citácie: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) Vývoj stupnice kórejskej závislosti na závislosti od smartfónov pre mládež. PLYS ONE 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920

Editor: Amanda Bruce, University of Missouri-Kansas City, Spojené štáty americké

obdržal: December 19, 2013; Prijatý: Apríl 16, 2014; Publikované: Môže 21, 2014

Copyright: © 2014 Kim a kol. Toto je článok s otvoreným prístupom distribuovaný podľa podmienok dohody Creative Commons Attribution License, ktoré umožňujú neobmedzené používanie, distribúciu a reprodukciu v akomkoľvek médiu za predpokladu, že pôvodný autor a zdroj sú pripísané.

financovania: Autori nemajú žiadnu podporu ani finančné prostriedky na podávanie správ.

Konkurenčné záujmy: Autori vyhlásili, že neexistujú konkurenčné záujmy.

úvod

Propagácia osobných počítačov v 1990. rokoch spôsobila digitálnu revolúciu. Z osobných desktopov sa čoskoro vyvinuli PMP, tablety a smartphony - zariadenia, ktoré sú v živote ľudí čoraz bežnejšie. Najmä miera distribúcie smartfónov má od roku 2000 na celom svete stúpajúci trend [1]. Takéto rozšírené používanie smartphonov dostalo názov „Smart Revolution“ a prinieslo dramatické zmeny v každodennom živote ľudí. Aj keď používanie inteligentných telefónov uľahčilo život mnohým ľuďom, prinieslo to aj nepriaznivé účinky v oblasti psychickej pohody, medziľudských vzťahov a fyzického zdravia. Napríklad z dôvodu ľahkého prístupu do online prostredia prostredníctvom inteligentných telefónov, negatívne dôsledky online disinhibičný účinok charakterizované zníženými zábranami správania [2] [3] sú čoraz častejšie, najmä vo forme počítačového násilia.

Dnešní dospievajúci veľmi vnímajú nové formy médií, ako sú napríklad smartfóny [4] pretože sú prvou generáciou, ktorá vyrástla obklopená rôznymi formami high-tech médií [5], To by mohlo znamenať, že mladí ľudia sú viac náchylní na nepriaznivé účinky inteligentných médií ako staršie vekové skupiny. V Južnej Kórei mladí závislí na smartfónoch dosiahli 11.4% populácie, pričom top 2.2% čelí problémom so životom v každodennom živote kvôli svojej závislosti. [6]. Pred rozšírením inteligentných telefónov zabrali mobilné telefóny veľkú časť života dospievajúcich až do stavu, keď niektorí uvádzali, že majú vysoké obavy, keď nie sú vždy zapnuté. [4], Zdá sa, že závislosť od mobilných telefónov a vek sú nepriamo úmerné, pričom mladší ľudia používajú svoje telefóny častejšie [8]a dvakrát častejšie pripustia, že sú závislí na mobilných telefónoch ako dospelí [9], Pre adolescentov je telefonická komunikácia dôležitým spôsobom na udržanie ich sociálnych vzťahov [7]. Pretože závislosť na smartfónoch sa stáva hlavným problémom medzi mládežou, javí sa ako nevyhnutný vývoj stupnice, ktorá dokáže odhadnúť úroveň a podmienky závislosti na smartfónoch medzi dospievajúcimi, aby boli chránení pred nepriaznivými účinkami závislosti.

Pretože distribúcia smartfónov je relatívne posledným javom, štúdie, ktoré definovali jedinečné príznaky závislosti na smartfónoch, sú zriedkavé. Najbližšou koncepciou závislosti na smartfónoch môže byť závislosť na mobilných telefónoch, ktorá sa považuje za druh závislosti na správaní, ktorý sa vyznačuje problémami s ovládaním impulzov. Medzi hlásené príznaky závislosti na mobilnom telefóne patrí stiahnutie, tolerancia, narušenie adaptívnych funkcií, nutkanie a patologické ponorenie. [12] abstinencie, nedostatku kontroly a problémov vyplývajúcich z používania a tolerancie a zasahovania do iných činností [13], Existujúce stupnice závislosti na mobilných telefónoch [47] [48] [49] boli vyvinuté na základe Young [10]Test závislosti na internete (IAT) a Goldberg [11]Diagnostické kritériá závislosti na internete.

Smartfóny sa však líšia od mobilných telefónov štyrmi hlavnými spôsobmi. Po prvé, používatelia smartfónov sú do zariadenia dynamickejšie zapojení ako bežní používatelia mobilných telefónov. Používatelia smartfónov aktívne spolupracujú so samotným zariadením as obsahom (aplikáciami) súčasne a môžu hrať rolu výrobcu vytváraním prispôsobených aplikácií. Keďže aplikácie umožňujú používateľom smartfónov poskytovať okamžitú vzájomnú spätnú väzbu, používatelia smartfónov majú tendenciu byť aktívnymi, participatívnymi, relačnými, kompetentnými a produktívnymi. [15], V dôsledku toho sa ukázalo, že používanie smartfónov je priamo úmerné používaniu aplikácií [14]. Po druhé, inteligentné telefóny kladú väčší dôraz na senzorické vlastnosti, ktoré stimulujú výrazovú stránku používateľov [16]. Výrazný systém používateľského rozhrania smartphonu, ktorý zahŕňa ovládanie dotykovej obrazovky, usporiadanie klávesnice, ikony, rozumný dizajn a ďalšie komponenty, umožňuje používateľovi odhaliť jeho individualitu [17], Dôležitosť expresívneho aspektu aplikácií pre smartfóny sa dá vidieť aj v tom, že používatelia dávajú prednosť aplikáciám, ktoré umožňujú viacerým používateľom baviť sa a byť spoločensky expresívne pred aplikáciami, ktoré si môžu užívať len sami. [18], Po tretie, smartfóny poskytujú konvergenciu služieb, ako sú kamery, MP3, GPS, prehliadanie webu, volanie, e-mail, hry a služby sociálnych sietí (SNS). [19] [20] na jednom prenosnom zariadení. Prenosnosť inteligentných telefónov, ktorá sa tiež nazýva „ručný internet“, umožňuje prispôsobené služby v reálnom čase kdekoľvek, čo by na bežnom stolnom počítači nebolo možné splniť. „Push služba“ smartfónu navyše informuje používateľov o relevantných aktualizáciách, ako sú napríklad najnovšie e-maily alebo odpovede z Facebooku, ešte predtým, ako si ich používateľ vyžiada. [21], Takéto personalizované služby poskytované smartfónmi môžu byť užitočné, ale môžu ľudí tiež prinútiť k nadmernému využívaniu smartfónov [22] [23]. Nakoniec ľudia rôznych vekových skupín vykazujú rôzne vzorce používania smartfónov. Tínedžeri používajú svoje smartphony hlavne na fotoaparát, MP3 a ďalšie zábavné funkcie; ľudia vo veku 20 rokov používajú hlavne SNS; a ľudia vo veku 30 až 40 rokov zvyčajne spravujú svoje plány, zoznam kontaktov, e-mail a ďalšie funkcie súvisiace s podnikaním [24] [25].

Napriek charakteristickým vlastnostiam inteligentných telefónov, ako sú uvedené vyššie, bola mnoho súčasných stupníc závislosti na smartfónoch identických so škálou závislostí na mobilných telefónoch. Slovo „mobilný telefón“ sa jednoducho nahradilo výrazom „smartphone“. Jeden z posledných, Casey [26] Stupnica závislosti od smartfónu tiež extrahovala položky z váh, ktoré merajú iné typy závislosti od médií, ako je napríklad škála problémov s mobilným telefónom. [27], Test závislosti na internete [10]a stupnica závislosti od televízie [28], Okrem toho, keďže závislosť na mobilných telefónoch bola tiež vnímaná ako druh závislosti na správaní v dôsledku problémov s ovládaním impulzov, zvyčajne sa skladala z prvkov závislosti na internete.

V tejto štúdii sa preto vyvinula kórejská stupnica závislosti na závislosti od smartfónov (SAPS) pre mládež pridaním položiek, ktoré odrážajú jedinečné vlastnosti smartfónov, do stupnice internetovej závislosti pre závislosť na internete (IAPS) pre mládež. [29], IAPS je škála položiek 20, ktorá sa od roku 2007 používa na kontrolu úrovne závislosti na internete medzi mladými ľuďmi v Južnej Kórei. SAPS vyvinutý na základe súčasnej štúdie bude užitočným nástrojom na skúmanie javu nadmerného užívania smartfónov u mládeže a nakoniec prispeje k prevencii závislosti na smartphonoch.

Metóda

účastníci

Táto štúdia je sekundárnou analýzou údajov z národných prieskumov z projektu Kórejskej informačnej agentúry pre závislosť na smartfónoch uskutočneného v roku 2012 [34], Vedci tejto štúdie sa zúčastnili projektu ako hlavný riešiteľ a pomocní výskumníci. Keďže sa tento projekt realizoval na vnútroštátnej úrovni, výsledné údaje pochádzali z rozsiahlej vzorky, ktorá je reprezentatívna z hľadiska regiónu, veku a pohlavia. Distribuovaný prieskum výslovne uviedol účel projektu a vyplnením prieskumu informoval účastníkov, že súhlasia s účasťou. V pomere k skutočnému rozloženiu populácie v Kórei prieskum ukončili študenti základných, stredných a stredných škôl 795 (muži 461 a ženy 324). Regionálne agentúry boli náhodne vybrané z každej zo štyroch oblastí: metropolitná oblasť Soul, oblasť Chungcheong / Gangwon, oblasť Honam (vrátane Jeju) a oblasť Yeongnam. Mnoho (44.7%) bolo študentov stredných škôl, nasledovali študenti stredných škôl (37.7%) a študenti stredných škôl (17.6%).

Opatrenia

Demografický dotazník.

Do balíka prieskumu bol zahrnutý demografický dotazník, ktorý obsahoval položky týkajúce sa osobných informácií študenta, rozsahu a povahy používania smartfónu a akademického výkonu.

Položky mierky závislosti na smartphonoch.

Na základe predtým vyvinutých diagnostických stupníc a výsledkov výskumu, ako aj klinických skúseností mnohých odborníkov boli vybrané položky, ktoré teoreticky a empiricky predstavujú odlišné charakteristiky závislosti na smartfónoch. Predbežná stupnica sa skladala z dvadsiatich deviatich položiek a každá položka sa hodnotila na stupnici Xertea Likert (4 = silne nesúhlasím, 1 = nesúhlasím, 2 = súhlasím, 3 = dôrazne súhlasím). Dvadsaťdeväť predbežných položiek bolo štruktúrovaných okolo štyroch subdomén: narušenie adaptívnych funkcií (položky 4), stiahnutie (položky 9), tolerancia (položky 7) a orientácia na virtuálny život (položky 6).

Stupnica problémov duševného zdravia.

Na overenie platnosti SAPS bolo vyvinuté opatrenie, ktoré hodnotí problémy duševného zdravia súvisiace so závislosťou od smartfónov. Medzi psychologické ťažkosti, ktoré by mohli sprevádzať závislosť od smartfónov, patrí úzkosť, depresia, impulzívnosť a agresivita [50], Preto NEO Test osobnosti mládeže [30] položky súvisiace s týmito problémami (faktormi) boli upravené a zahrnuté do aktuálnej mierky. Stupnica sa skladá z 32 položiek, 8 položiek pre každý faktor. Položky sú hodnotené na 4-bodovej stupnici (1 = úplne nesúhlasím, 2 = nesúhlasím, 3 = súhlasím, 4 = úplne súhlasím). Konzistencia medzi položkami pre stupnicu je vysoká s Cronbachovou alfou celkovo 944 a 865, 870, 820, 878 pre každý faktor.

Stupnica závislosti na internete pre mládež (KS-II).

Na porovnanie závislosti smartfónov s závislosťou od internetu sa použila položka 15 KS-II. KS-II vyvinutý Národnou agentúrou pre informačnú spoločnosť [31] prešla normalizačným procesom v Kórei prostredníctvom celoštátneho terénneho prieskumu. KS-II je štruktúrovaný okolo štyroch faktorov: (1) narušenie adaptívnych funkcií, (2) stiahnutie, (3) tolerancia, a (4) orientácia na virtuálny život. Položky sú hodnotené na 4-bodovej stupnici (1 = úplne nesúhlasím, 2 = nesúhlasím, 3 = súhlasím, 4 = úplne súhlasím). Konzistencia medzi položkami stupnice je vysoká pri Cronbachovej alfa 87.

Postup

Po prvé, po preskúmaní súvisiacich mierok, ktoré boli predtým vyvinuté, a po preskúmaní ich teoretického pozadia, odborníci vybrali položky pre predbežný dotazník. Táto počiatočná skupina mala asi dvakrát toľko položiek ako konečná stupnica. Študenti dostali predbežnú stupnicu a údaje sa zbierali. Konečné položky sa potom vybrali podľa výsledkov testu spoľahlivosti pre každú subškálu. Nakoniec bol model platnosti konštrukcie pre každú subdoménu overený na AMOS. Podrobnejší opis každého kroku postupu je nasledujúci.

Predbežná stupnica závislosti na závislosti od smartfónov pre mládež.

Na základe zistení z predchádzajúcej literatúry o závislosti na internete, závislosti na mobilných telefónoch a závislostiach na digitálnych médiách bola vyvinutá skupina predbežných položiek pre mierku závislosti na smartfónoch pre smartfóny (SAPS) pre mládež. Pretože smartphone je mobilné zariadenie, ktoré umožňuje používanie internetu, na porovnanie sa použili existujúce stupnice závislosti na internete. Charakteristiky závislosti na digitálnych médiách, ktoré navrhuje Young [38] a Greenfield [44] sa prejavili aj vo vyspelých položkách. Vzhľadom na to, že smartfóny je možné považovať za pokročilé verzie bežných mobilných telefónov, existujúce váhy mobilných telefónov [12] [8] boli tiež preskúmané. Následne subdomény SAPS zahrnuli narušenie adaptívnych funkcií, stiahnutie, toleranciu a orientáciu na virtuálny život. Nakoniec odborníci (odborníci na vzdelávanie, psychiatri) vytvorili predbežné položky 29, ktoré odrážajú tieto štyri subdomény závislosti na telefónoch.

Správa stupnice.

SAPS bol distribuovaný na náhodne vybraných základných, stredných a stredných školách, aby bolo možné účastníkov vybrať v pomere k skutočnému rozloženiu populácie v Kórei.

Výber položky pomocou analýzy spoľahlivosti.

Analýzy spoľahlivosti 29 predbežných položiek boli vykonané subdoménou. Bolo vybraných celkovo 15 položiek, ktoré sa zdajú byť adekvátne. Nakoniec bola vypočítaná Cronbachova alfa pre konečnú škálu s 15 položkami.

Zostavte model platnosti pre každú subdoménu.

Na potvrdenie platnosti konštruktu SAPS sa validoval model platnosti konštruktu pre každú subdoménu na AMOS.

výsledky

Výber konečných položiek prostredníctvom analýz spoľahlivosti subdomén

Z pôvodných 29 položiek boli položky, ktoré sa zdali nevhodné pre každú subdoménu, odstránené alebo revidované na základe výsledkov analýz spoľahlivosti. Na overenie spoľahlivosti položiek v každej subdoméne boli preskúmané Cronbachove alfy. Do konečnej mierky boli vybrané položky, ktoré znížili celkovú spoľahlivosť subdomény, ak boli odstránené, ako aj položky s najvyššou spoľahlivosťou. Na detekciu neopatrných alebo nekonzistentných respondentov boli tiež zahrnuté reverzne kódované položky s vysokou spoľahlivosťou. Tabuľka 1 Nižšie sú uvedené výsledky spoľahlivosti každej subdomény a Tabuľka 2 zobrazí posledné vybrané položky 15.

Na stiahnutie: 

• PPT

  Slideshow PowerPoint

• PNG

  zväčšiť obrázok (257KB)

• TIFF

  pôvodný obrázok (813KB)

Tabuľka 1. Výber konečných položiek pomocou analýzy spoľahlivosti na subškáloch.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

Na stiahnutie: 

• PPT

  Slideshow PowerPoint

• PNG

  zväčšiť obrázok (79KB)

• TIFF

  pôvodný obrázok (343KB)

Tabuľka 2. Konečné položky.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Spoľahlivosť

Spoľahlivosť systému SAPS sa overila pomocou Cronbachovej alfa 0.88.

platnosť

Analýza kritéria kritéria.

Na potvrdenie platnosti kritéria SAPS sa porovnali skóre zo stupnice SAPS a škály problémov duševného zdravia. Tabuľka 3 ukazuje Pearsonove korelačné výsledky týchto dvoch mierok. Výsledkom bolo, že korelačný koeficient bol 0.43. Okrem toho všetky korelácie medzi subškálami SAPS a škálou problémov s duševným zdravím boli všetky v rozsahu 0.49 ~ 0.67, čo potvrdzuje určitý stupeň korelácie.

Na stiahnutie: 

• PPT

  Slideshow PowerPoint

• PNG

  zväčšiť obrázok (28KB)

• TIFF

  pôvodný obrázok (145KB)

Tabuľka 3. Korelačná analýza medzi SAPS a škálou problémov duševného zdravia.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

Analyzovala sa korelácia medzi SAPS a KS-II; Tabuľka 4 ukazuje výsledky Pearsonovej korelačnej analýzy. Korelačný koeficient 0.49 ukázal, že ak bolo skóre na SAPS vysoké, skóre KS-II bolo pravdepodobne tiež vysoké. Okrem toho sa korelácie medzi subškálami KS-II a SAPS pohybovali medzi 0.12 a 0.51, čo opäť ukazuje určitý stupeň korelácie.

Na stiahnutie: 

• PPT

  Slideshow PowerPoint

• PNG

  zväčšiť obrázok (99KB)

• TIFF

  pôvodný obrázok (353KB)

Tabuľka 4. Korelačné analýzy medzi SAPS a KS-II.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Analýza konštrukcie konštrukcie.

Potvrdzujúca faktorová analýza sa uskutočňovala s použitím AMOS 7.0 na potvrdenie faktorovej štruktúry SAPS. Na tento účel bol model faktorovej štruktúry stanovený takto (Obrázok 1).

Na stiahnutie: 

• PPT

  Slideshow PowerPoint

• PNG

  zväčšiť obrázok (110KB)

• TIFF

  pôvodný obrázok (496KB)

Obrázok 1. Faktorová štruktúra SAPS.

Štrukturálny model štyroch subdomén závislosti na smartfónoch (narušenie adaptívnych funkcií, orientácia na virtuálny život, stiahnutie a tolerancia) a ich príslušné položky sa javili ako platné.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

Po prvé, indexy vhodnosti modelu NFI, TLI, CFI a RMSEA boli .943, .902, .962 a .034, čo ukazuje, že relevantný model bol pre dáta dobre vyhovujúci. Štrukturálny model štyroch subdomén závislosti na smartfónoch (narušenie adaptívnych funkcií, orientácia na virtuálny život, stiahnutie a tolerancia) a ich príslušné položky sa preto javili ako platné.

Aby sa tiež zistilo, ako komplexne každá položka vysvetľuje súvisiace faktory, skúmal sa regresný koeficient každej pozorovateľnej premennej a jej stupeň štatistickej významnosti. Vo všetkých pozorovateľných premenných okrem „orientácie na virtuálny život“ boli štandardizované koeficienty v priemere vyššie ako .5, čo bolo štatisticky významné (p<001). Tabuľka 5 zobrazuje tieto štatistiky.

Na stiahnutie: 

• PPT

  Slideshow PowerPoint

• PNG

  zväčšiť obrázok (87KB)

• TIFF

  pôvodný obrázok (298KB)

Tabuľka 5. Regresné koeficienty pozorovateľných premenných týkajúcich sa každého faktora.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

Diskusia

V rámci projektu Kórejskej národnej informačnej agentúry pre závislosť na smartfónoch pre mládež, ktorý sa uskutočnil v roku 2012 [34], táto štúdia sa snažila položiť základy preventívneho / intervenčného úsilia o závislosť mladých smartfónov. Štúdia konkrétne vyvinula krátku stupnicu náchylnosti k závislosti na smartphonoch typu 15, ktorá by sa mohla použiť v celonárodnom úsilí o zber údajov. Vývojári venovali osobitnú pozornosť jednoduchosti položiek mierky a ľahkému použitiu pri ich správe, aby sa uľahčilo ich skutočné využitie.

Cronbachova alfa hodnota konečného SAPS bola 880, čo ukazuje, že stupnica je spoľahlivá. Existujúce závislosti na internete alebo stupnice inteligentných telefónov boli tiež hlásené ako spoľahlivé pri Cronbachovom zdôraznení vyššie .7. Môže však byť nerozumné dôverovať ich hodnotám spoľahlivosti, pretože ich proces zhromažďovania údajov nebol štandardizovaný alebo ich veľkosť vzorky bola malá. Napríklad Beard and Wolf [37] sa pokúsil vylepšiť Younga [38] Diagnostické kritériá pre závislosť na internete, ale ich vývojový proces v rozsahu nebol štandardizovaný. Widyanto a McMurren [39], na druhej strane postupovali podľa štandardizovaného postupu na vývoj mierky, ale nezhromaždili dostatok údajov (n = 86). Okrem toho zhromažďovali údaje online, čo by mohlo znamenať, že ich zber údajov bol neobjektívny. Podobné obmedzenia existujú aj medzi existujúcimi škálami závislosti od smartfónov. Kwon a kol. [36] vyvinul stupnicu na základe položiek v mierke K a charakteristík inteligentného zariadenia a nahlásil, že stupnica má Cronbachovu alfa hodnotu 91. Je však potrebné poznamenať, že ich zber údajov sa uskutočňoval na dvoch školách v jednom konkrétnom kórejskom regióne, čo vyvolalo otázky o hodnote ich spoľahlivosti. SAPS z tejto štúdie teda možno považovať za spoľahlivejšiu v porovnaní s existujúcimi škálami, pretože bola vyvinutá na základe údajov zhromaždených od 795 študentov z celej Kórey v pomere k skutočnému rozloženiu populácie v krajine.

Zdá sa, že program SAPS bol platne štruktúrovaný okolo štyroch subdomén (závislosť od adaptácie, odňatia, tolerancie a orientácia na virtuálny život) závislosti od smartfónu. S cieľom rozhodnúť o subdoménach škály boli preskúmané predchádzajúce výskumy so zvláštnou pozornosťou venované štúdiám na stupniciach závislosti od internetu a diagnostickým kritériám pre ďalšie závislosti od správania. Zahrnuté boli faktory, ktoré sa medzi týmito štúdiami bežne vyskytujú, ako aj faktory, ktoré odrážajú vlastnosti inteligentných telefónov. Na potvrdenie platnosti konštrukcie škály sa uskutočnila potvrdzujúca faktorová analýza pomocou systému AMOS 7.0. Nakoniec sa skontrolovali korelácie medzi SAPS a KS-II (stupnica závislosti na internete), ako aj medzi SAPS a škálou problémov s duševným zdravím, aby sa potvrdila platnosť kritéria SAPS.

Stupnice závislosti na internete vyvinuté a overené v rôznych krajinách sa líšia v ich štruktúre faktorov. Canan a kol. [40] vyvinula stupnicu závislosti na internete pre tureckých adolescentov a zistila, že jej položky boli zoskupené ako jeden faktor. Podobne Khazaal a kol. [41] vyvinula stupnicu závislosti na internete pre dospelých Francúzska a zistila, že jej položky boli zoskupené ako jeden jediný faktor. Iné štúdie však uviedli, že ich položky na stupnici závislosti na internete boli zoskupené do rôznych faktorov, ako je napríklad posadnutosť, zanedbávanie a porucha kontroly. [42] [43]. Kórejská najbežnejšie používaná škála K. sa tiež skladá z mnohých faktorov, ako sú adaptívne funkcie, stiahnutie z trhu, tolerancia a orientácia na virtuálny život. Zdá sa, že vedci nesúhlasia so subdoménami stupníc závislosti na internete, čo naznačuje, že faktorová štruktúra stupníc závislosti na internete nemusí byť celkom stabilná.

Obmedzenia tejto štúdie a návrhy na budúce štúdie sú nasledujúce.

Po prvé, „tolerancia“, subdoména SAPS a stupnice závislosti na internete, nie je podľa Charltona a Danfortha hlavným faktorom závislosti. [45], Inými slovami, samotné používanie internetu na mnoho hodín nemôže byť kritériom závislosti, kým takéto správanie nebude mať negatívne následky [35]. Pretože smartphony sú zariadenia, ktoré ľudia nosia so sebou a všade používajú, môže byť tolerancia ako hlavný faktor závislosti na smartfónoch nevhodná. Vyžaduje si to ďalší celonárodný prieskum a analýzu údajov o tejto téme. Okrem toho by sa validácia stupnice mohla zlepšiť napríklad správou stupnice medzi populáciami závislej a závislej mládeže s cieľom preskúmať diskriminačnú platnosť stupnice.

Ďalej môže byť program SAPS pre mládež široko používaný pri výskume závislostí na smartfónoch, ktorý v dnešnej dobe naberá na obrátkach. Dnešné digitálne mediálne zariadenia sa rýchlo vyvinuli z foriem založených na PC až po smartphony a rôzne tablety Tablet PC. Inými slovami, existujúce médiá a súčasné médiá prechádzajú konkurenciou aj procesom substitúcie. Keďže mladí ľudia sú v dnešnej dobe považovaní za digitálnych domorodcov [46] ktorí aktívne prijímajú a používajú najaktuálnejšie médiá [32], vyšetrovanie možných vedľajších účinkov ich médií na ich duševné zdravie sa javí ako urgentné. Nadmerné používanie digitálnych médií môže mať negatívne následky na fyzické, psychologické a sociálne aspekty života dospievajúcich a môže dokonca spôsobiť delikventné správanie. Napríklad Kross a kol. [33] zistili, že používanie Facebooku nie je užitočné pre sociálnu interakciu a je spojené s nízkou úrovňou subjektívnej psychologickej pohody. Preto je potrebný výskum symptómov závislosti na smartfónoch, ako aj vplyvov závislosti na smartfónoch na duševné zdravie dospievajúcich, a SAPS sa v takomto úsilí môže dobre využiť.

Príspevky od autorov

Koncipované a navrhnuté experimenty: DK YHL. Analyzované údaje: JYL YJC. Prispievané činidlá / materiály / analytické nástroje: DK YHL. Napísal článok: DK YHL JYL JEKN YJC.

Referencie

1. 1. Chen J, Yen D, Chen K (2009) Prijatie a rozšírenie inovatívneho používania smartfónov. Informácie a správa 46: 241 – 248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
   • Zobraziť článok
   • PubMed / NCBI
   • Študovňa Google
2. 2. Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) Účinky anonymity, neviditeľnosti a nedostatku očného kontaktu na toxickú online zábranu. Počítače s ľudským správaním 28: 434 – 443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
3. Zobraziť článok
4. PubMed / NCBI
5. Študovňa Google
6. Zobraziť článok
7. PubMed / NCBI
8. Študovňa Google
9. Zobraziť článok
10. PubMed / NCBI
11. Študovňa Google
12. Zobraziť článok
13. PubMed / NCBI
14. Študovňa Google
15. 3. Suler J (2004) Účinok online dezinhibície. CyberPsychology & Behavior 7: 321–326. doi: 10.1089 / 1094931041291295
16. Zobraziť článok
17. PubMed / NCBI
18. Študovňa Google
19. Zobraziť článok
20. PubMed / NCBI
21. Študovňa Google
22. 4. Súťaž Sohn S (2005) a náhrada digitálnych médií: spôsoby používania správ, športu a obsahu pre dospelých. Journal of Cybercommunication 16: 273 – 308.
23. Zobraziť článok
24. PubMed / NCBI
25. Študovňa Google
26. 5. Song Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) Media User Patterns of Adolescents v multimediálnom prostredí: Posúdenie rozdielov medzi pohlaviami a príjmami. Journal of Communication Research 46 (2): 33 – 65.
27. Zobraziť článok
28. PubMed / NCBI
29. Študovňa Google
30. Zobraziť článok
31. PubMed / NCBI
32. Študovňa Google
33. Zobraziť článok
34. PubMed / NCBI
35. Študovňa Google
36. Zobraziť článok
37. PubMed / NCBI
38. Študovňa Google
39. Zobraziť článok
40. PubMed / NCBI
41. Študovňa Google
42. Zobraziť článok
43. PubMed / NCBI
44. Študovňa Google
45. 6. Správa Národnej agentúry pre informačnú spoločnosť (2011) o vývoji stupnice kórejskej závislosti na závislosti od smartfónov pre mládež a dospelých.
46. Zobraziť článok
47. PubMed / NCBI
48. Študovňa Google
49. 7. Skierkowski D, Wood RM (2012) Do textu alebo do textu? Dôležitosť textových správ medzi mladými ľuďmi z vysokých škôl. Počítače s ľudským správaním 28: 744 – 756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
50. Zobraziť článok
51. PubMed / NCBI
52. Študovňa Google
53. Zobraziť článok
54. PubMed / NCBI
55. Študovňa Google
56. Zobraziť článok
57. PubMed / NCBI
58. Študovňa Google
59. 8. Lee H (2008) Preskúmanie predpovedateľných premenných ovplyvňujúcich návykové používanie mobilných telefónov. Kórejský žurnál sociálnej psychológie a osobnosti 22 (1): 133 – 157.
60. Zobraziť článok
61. PubMed / NCBI
62. Študovňa Google
63. 9. Správa Národnej agentúry pre informačnú spoločnosť (2010): Plán zlepšenia právnych predpisov v oblasti prevencie a riešenia závislosti na internete.
64. Zobraziť článok
65. PubMed / NCBI
66. Študovňa Google
67. Zobraziť článok
68. PubMed / NCBI
69. Študovňa Google
70. Zobraziť článok
71. PubMed / NCBI
72. Študovňa Google
73. 10. Young KS (1998) Psychológia používania počítača: Návykové používanie internetu: Prípad narušujúci stereotyp. Psychologické správy 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
74. 11. Goldberg I (1996). Porucha závislosti na internete. Elektronická správa zaslaná do výskumného diskusného zoznamu. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (prístup k aprílovým 20, 2011).
75. Zobraziť článok
76. PubMed / NCBI
77. Študovňa Google
78. Zobraziť článok
79. PubMed / NCBI
80. Študovňa Google
81. 12. Kang H, Son C (2009) Vývoj a overovanie stupnice závislosti na mobilných telefónoch pre dospievajúcich. Kórejský časopis psychológie zdravia 14 (3): 497 – 510.
82. Zobraziť článok
83. PubMed / NCBI
84. Študovňa Google
85. Zobraziť článok
86. PubMed / NCBI
87. Študovňa Google
88. Zobraziť článok
89. PubMed / NCBI
90. Študovňa Google
91. Zobraziť článok
92. PubMed / NCBI
93. Študovňa Google
94. Zobraziť článok
95. PubMed / NCBI
96. Študovňa Google
97. Zobraziť článok
98. PubMed / NCBI
99. Študovňa Google
100. Zobraziť článok
101. PubMed / NCBI
102. Študovňa Google
103. Zobraziť článok
104. PubMed / NCBI
105. Študovňa Google
106. Zobraziť článok
107. PubMed / NCBI
108. Študovňa Google
109. Zobraziť článok
110. PubMed / NCBI
111. Študovňa Google
112. Zobraziť článok
113. PubMed / NCBI
114. Študovňa Google
115. Zobraziť článok
116. PubMed / NCBI
117. Študovňa Google
118. Zobraziť článok
119. PubMed / NCBI
120. Študovňa Google
121. Zobraziť článok
122. PubMed / NCBI
123. Študovňa Google
124. Zobraziť článok
125. PubMed / NCBI
126. Študovňa Google
127. 13. Choliz M (2010) Závislosť na mobilnom telefóne: Problém. Závislosť 105 (2): 373 – 375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
128. 14. Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) Trojfaktorový model závislosti na internete: vývoj problematického dotazníka o používaní internetu. Metódy výskumu správania 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
129. 15. Kim D, Tae J (2010) Štúdia o skúsenostiach so sprostredkovaním používateľov smartfónov. Časopis Kórejskej spoločnosti pre humanitné obsahy 19: 373 – 394.
130. 16. Kim D, Lee C (2010) Technology Trends of Smartphone User Interface. Recenzia spoločnosti Korea Information Science Society 28 (5): 15 – 26.
131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Skúmanie faktorov ovplyvňujúcich závislosť na smartfónoch - charakteristika používateľov a funkčné atribúty. Korean Journal of Broadcasting 25 (2): 277–313.
132. 18. Kim M (2011) Study on Online and Offline Relationship of Smart Phone SNS Users: Centering on Twitter. Postgraduálna škola ženskej univerzity v Ewhe. Diplomová práca.
133. 19. Noh M, Kim J, Lee J (2010) Analýza smartfónu a konvergencia funkcií prostredníctvom analýzy asociácie. Denník Kórejskej spoločnosti pre manažérske informačné systémy 1: 254 – 259.
134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). Funkcie iPhone. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Prístup do Mar 19 2011.
135. 21. Kim J (2010) Evolution of Mobile Internet Service. OSIA Standards & Technology Review 38 (1): 4–12.
136. 22. Park I, Shin D (2010) pomocou teórie použití a gratifikácií, aby ste porozumeli použitiu a gratifikáciám smartfónov. Journal of Communication Science 10 (4): 192 – 225.
137. 23. Choi WS (2010) Štúdia o dôležitosti funkčných charakteristík inteligentných telefónov. Journal of Information Technology Application & Management 1: 289–297.
138. 24. Digieco Reports (2010) Analýza socioekonomických účinkov iPhonu. Výskumný ústav ekonomiky riadenia KT.
139. 25. Koh Y, Lee H (2010) Štúdia o zmenách vzorcov správania používateľov smartfónov zatienením starších používateľov iPhone. Journal of Commodity Science 28 (1): 111 – 120.
140. 26. Casey BM (2012) spája psychologické atribúty so závislosťou od inteligentných telefónov, komunikáciou tvárou v tvár, súčasnou neprítomnosťou a sociálnym kapitálom. Diplomový projekt, absolventka Čínskej univerzity v Hongkongu.
141. 27. Bianchi A, Phillips JG (2005) Psychologické prediktory problémového používania mobilných telefónov. CyberPscyhology, behavior and social networking 8 (1): 2152 – 2715.
142. 28. Horvath CW (2004) Meranie televíznej závislosti. Žurnál vysielania a elektronických médií 48 (3): 378 – 398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
143. 29. Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) Vývoj stupnice závislosti na internete - krátka forma. Kórejský denník poradenstva 9 (4): 1703 – 1722.
144. 30. Kim DI (2005). Veľký 5 test osobnosti pre deti a dospievajúcich. Soul, Kórea: Hakjisa.
145. 31. Správa Národnej agentúry pre informačnú spoločnosť (2011): Tretia štandardizácia kórejskej stupnice závislosti od internetu.
146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM, a kol. (2012) Nové vzory v závislosti od médií: Je Smartphone náhradou alebo doplnkom k internetu? Kórejský denník poradenstva pre mládež 20 (1): 71 – 88.
147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J, a kol. (2013) Používanie Facebooku predpovedá pokles subjektívnej pohody mladých dospelých. PLYS ONE 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
148. 34. Shin K, Kim DI, správa Chung Y (2011): Vývoj stupnice kórejskej závislosti na závislosti od smartfónov pre mládež a dospelých. Národná agentúra pre informačnú spoločnosť.
149. 35. Griffiths MD (2010) Využitie online metodík pri zbere údajov pre závislosti na hazardných hrách a hazardných hrách. Medzinárodný denník duševného zdravia a závislosti 8: 8 – 20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
150. 36. Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) Stupnica závislosti na smartfónoch: vývoj a overenie krátkej verzie pre adolescentov. PLYS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Modifikácia v navrhovaných diagnostických kritériách pre závislosť na internete. CyberPsychology & Behavior. 4 (3): 377–383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
152. 38. Young KS (1996) Návykové používanie internetu: prípad, ktorý porušuje stereotyp. Psychologické správy 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) Psychometrické vlastnosti testu závislosti na internete. 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) Vyhodnotenie psychometrických vlastností stupnice závislosti na internete vo vzorke tureckých študentov stredných škôl. Cyberpsychológia, správanie a sociálne siete 13 (3): 317 – 320. doi: 10.1089 / cyber.2009.0160
155. 41. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E a kol. (2008) Francúzske overenie testu závislosti na internete. CyberPsychology & Behavior 11 (6): 703–706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249
156. 42. Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) Trojfaktorový model závislosti na internete: vývoj problematického dotazníka o používaní internetu. Metódy výskumu správania 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
157. 43. Kelley KJ, Gruber EM (2010) Psychometrické vlastnosti dotazníka o problematickom používaní internetu. Počítače s ľudským správaním 26: 1838 – 1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
158. 44. Greenfield DN (1999) Psychologické charakteristiky nutkavého používania internetu: Predbežná analýza. CyberPsychology & Behavior 8 (5): 403–412. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.403
159. 45. Charlton JP, Danforth IDW (2007) Rozlišovacia závislosť a vysoká angažovanosť v kontexte hrania online hier. Počítače s ľudským správaním 23 (3): 1531 – 1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
160. 46. Prensky M (2001) Digitálni domorodci, digitálni prisťahovalci, časť 1. Na obzore 9: 1 – 6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
161. 47. Park W (2005) Závislosť na mobilnom telefóne. Mobilné komunikácie. Počítačom podporované družstvo Work Vol. 31: 253 – 272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
162. 48. Kang H, Son C (2009) Vývoj a overovanie stupnice závislosti na mobilných telefónoch pre dospievajúcich. Kórejský časopis psychológie zdravia 14 (3): 497 – 510.
163. 49. Koo H (2013) Vývoj stupnice závislosti na mobilných telefónoch pre kórejských rodičov malých detí. Výskum ošetrovateľstva v oblasti zdravia detí 19 (1): 29 – 38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
164. 50. Keum C (2013) Výskum náchylnosti na závislosť na smartfónoch a problémov duševného zdravia pre študentov stredných a vysokých škôl v Kórei. Diplomová práca Národnej univerzity v Soule.