Razvoj korejskega pametnega telefona za določanje odvisnosti od mladosti (2012)

Navedba: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) Razvoj korejske skale zasvojenosti s pametnimi telefoni za mlade. PLOŠI EN 9 (5): e97920. doi: 10.1371 / journal.pone.0097920

Editor: Amanda Bruce, Univerza Missouri-Kansas City, Združene države Amerike

Prejeto: December 19, 2013; Sprejeto: April 16, 2014; Objavljeno: Maj 21, 2014

Avtorske pravice: © 2014 Kim in sod. To je članek z odprtim dostopom, ki se distribuira pod pogoji Licenca za priznanje Creative Commons, ki dovoljuje neomejeno uporabo, distribucijo in reprodukcijo v katerem koli mediju, če sta avtorju in viru pripisana vrednost.

Financiranje: Avtorji nimajo podpore ali sredstev za poročanje.

Konkurenčne koristi: Avtorji so izjavili, da ne obstajajo konkurenčni interesi.

Predstavitev

Širjenje osebnih računalnikov v devetdesetih letih je rodilo digitalno revolucijo. Osebna namizja so se kmalu razvila v PMP, tablične računalnike in pametne telefone - naprave, ki so vse bolj pogoste v življenju ljudi. Zlasti stopnja distribucije pametnih telefonov v svetu narašča od leta 1990 [1]. Tako razširjena uporaba pametnih telefonov je bila poimenovana "pametna revolucija" in je prinesla dramatične spremembe v vsakdanjem življenju ljudi. Čeprav je uporaba pametnih telefonov marsikomu olajšala življenje, je povzročila tudi škodljive učinke na področju psihološkega počutja, medosebnih odnosov in fizičnega zdravja. Na primer, zaradi enostavnega dostopa do spletnega okolja prek pametnih telefonov, negativne posledice učinek spletnega razkuževanja za katero so značilne znižane vedenjske inhibicije [2] [3] postajajo vse bolj razširjeni, zlasti v oblikah kibernetskega nasilja.

Današnji mladostniki so zelo dovzetni za nove oblike medijev, kot so pametni telefoni [4] saj so prva generacija, ki je odrasla obdana z različnimi oblikami visokotehnoloških medijev [5]. To bi lahko pomenilo, da so mladi bolj dovzetni za škodljive učinke pametnih medijev kot starejše starostne skupine. V Južni Koreji so mladostniki, zasvojeni s pametnimi telefoni, dosegli 11.4% prebivalstva, najboljši 2.2% pa se zaradi zasvojenosti sooča s težavami v vsakdanjem življenju. [6]. Pred širjenjem pametnih telefonov so mobilni telefoni vzeli velik del življenja mladostnikov do te mere, da so nekateri poročali o visoki stopnji tesnobe, ko njihov telefon ni vedno vklopljen [4]. Zdi se, da je odvisnost od mobilnih telefonov in starost obratno sorazmerna, saj mlajši uporabljajo svoje telefone pogosteje [8]in dvakrat pogosteje priznava, da je "odvisnik od mobilnega telefona" kot odrasli [9]. Za mladostnike je komunikacija prek telefona pomemben način za ohranjanje njihovih družbenih odnosov [7]. Ker zasvojenost s pametnimi telefoni postaja glavna težava med mladimi, se zdi nujno razviti lestvico, ki lahko oceni ravni in pogoje zasvojenosti s pametnimi telefoni med mladostniki, da jih zaščitimo pred škodljivimi učinki odvisnosti.

Ker je distribucija pametnih telefonov relativno nedaven pojav, so študije, ki so opredelile edinstvene simptome zasvojenosti s pametnimi telefoni, redke. Najbližji koncept zasvojenosti s pametnimi telefoni je lahko zasvojenost s mobilnim telefonom, ki velja za vrsto vedenjske zasvojenosti, za katero so značilne težave z nadzorom impulzov. Med prijavljenimi simptomi odvisnosti od mobilnega telefona so odtegnitev, toleranca, motnje prilagajanja funkcij, prisila in patološka potopitev [12] in abstinenca, pomanjkanje nadzora in težave, ki izhajajo iz uporabe, ter strpnost in vmešavanje v druge dejavnosti [13]. Obstoječe lestvice odvisnosti od mobilnega telefona [47] [48] [49] so bili razviti na podlagi Young [10]Internet Test of Addiction (IAT) in Goldberg [11]diagnostična merila za zasvojenost z internetom.

Vendar se pametni telefoni razlikujejo od mobilnih telefonov na štiri glavne načine. Prvič, uporabniki pametnih telefonov bolj dinamično sodelujejo z napravo kot običajni uporabniki mobilnih telefonov. Uporabniki pametnih telefonov hkrati sodelujejo z samo napravo in vsebino (aplikacijami) hkrati in imajo lahko vlogo proizvajalca z ustvarjanjem prilagojenih aplikacij. Ker aplikacije omogočajo uporabnikom pametnih telefonov takojšnje vzajemne povratne informacije, so uporabniki pametnih telefonov ponavadi aktivni, participativni, relacijski, kompetentni in produktivni [15]. Posledično se je pokazalo, da je uporaba pametnih telefonov neposredno sorazmerna z uporabo aplikacij [14]. Drugič, pametni telefoni dajejo večji pomen senzoričnim funkcijam, ki spodbujajo izrazito plat uporabnikov [16]. Značilni sistem uporabniškega vmesnika pametnega telefona, ki vključuje delovanje zaslona na dotik, razporeditve tipkovnice, ikone, smiselno zasnovo in druge komponente, omogoča uporabniku, da razkrije svojo individualnost [17]. Pomembnost ekspresivnega vidika aplikacij za pametne telefone je razvidno tudi iz dejstva, da imajo uporabniki raje aplikacije, ki omogočajo več uporabnikom, da se skupaj zabavajo in da so socialno ekspresivni pred aplikacijami, ki jih lahko uživajo samo sami [18]. Tretjič, pametni telefoni zagotavljajo konvergenco storitev, kot so kamera, MP3, GPS, brskanje po spletu, klicanje, e-pošta, igre na srečo in storitve socialnega omrežja (SNS) [19] [20] na eni prenosni napravi. Prenosljivost pametnih telefonov, imenovana tudi »ročni internet«, omogoča sprotne in prilagojene storitve kjer koli, ki jih na običajnem namiznem računalniku ni mogoče izpolniti. Poleg tega pametna storitev »Push Service« uporabnike obvešča o ustreznih posodobitvah, kot so najnovejša e-poštna sporočila ali odgovori na Facebooku, še preden jih uporabnik prosi za njih. [21]. Takšne prilagojene storitve, ki jih nudijo pametni telefoni, so lahko koristne, lahko pa tudi spodbudijo ljudi k pretiranemu uživanju njihovih pametnih telefonov [22] [23]. Na koncu ljudje različnih starostnih skupin kažejo različne vzorce uporabe pametnih telefonov. Najstniki svoje pametne telefone večinoma uporabljajo za kamero, MP3 in druge zabavne funkcije; ljudje v dvajsetih letih pretežno uporabljajo SNS; ljudje v 20-ih in 30-ih navadno upravljajo s svojimi urniki, seznamom stikov, e-pošto in drugimi poslovnimi funkcijami [24] [25].

Kljub zgoraj omenjenim značilnostim pametnih telefonov so bile številne obstoječe lestvice zasvojenosti s pametnimi telefoni enake lestvicam zasvojenosti z mobilnimi telefoni, beseda "mobilni telefon" pa je bila preprosto nadomeščena s "pametni telefon". Ena najnovejših, Casey [26] Lestvica zasvojenosti s pametnim telefonom je iz tehtnice izvlekla tudi predmete, ki merijo druge vrste odvisnosti od medijev, kot je tehtnica za uporabo mobilnega telefona. [27], Internet Test odvisnosti [10]in lestvica odvisnosti od televizije [28]. Poleg tega, ker je zasvojenost z mobilnimi telefoni veljala tudi za vrsto vedenjske odvisnosti zaradi težav z nadzorom impulzov, je bila navadno sestavljena iz elementov iz zasvojenosti z internetom.

Zato je trenutna študija razvila korejsko lestvico nagnjenosti k odvisnosti od pametnih telefonov (SAPS) za mlade, tako da je na internetno lestvico nagnjenosti k odvisnosti (IAPS) za mladino dodala predmete, ki odražajo edinstvene značilnosti pametnih telefonov. [29]. IAPS je lestvica elementov 20, ki se od 2007 uporablja za preverjanje stopnje odvisnosti od interneta med mladimi v Južni Koreji. SAPS, razvit s sedanjo študijo, bo koristno orodje za preučevanje pojava prekomerne uporabe pametnih telefonov med mladimi in bo na koncu prispeval k preprečevanju zasvojenosti s pametnimi telefoni.

Metoda

udeleženci

Ta študija je sekundarna analiza podatkov o podatkih nacionalne raziskave iz projekta Korejske nacionalne informacijske agencije o zasvojenosti s pametnimi telefoni, izvedenega leta 2012 [34]. Raziskovalci te študije so sodelovali pri projektu kot glavni raziskovalec in asistent raziskovalcev. Ker se je ta projekt izvajal na nacionalni ravni, so bili dobljeni podatki iz obsežnega vzorca, ki je reprezentativen glede na regijo, starost in spol. Razdeljena anketa je izrecno navedla namen projekta in ob izpolnitvi ankete udeležence obvestila, da soglašajo s sodelovanjem. V sorazmerju z dejansko porazdelitvijo prebivalstva v Koreji so anketo zaključili osnovnošolci, srednješolci in srednješolci 795 (moški 461 in ženska 324). Regionalne agencije so bile naključno izbrane iz vsakega od štirih področij: metropolitansko območje Seula, območje Chungcheong / Gangwon, območje Honam (vključno z Jeju) in območje Yeongnam. Veliko (44.7%) je bilo srednješolcev, sledili so jim srednješolci (37.7%) in srednješolci (17.6%).

Ukrepi

Demografski vprašalnik.

V paketu ankete je bil vključen demografski vprašalnik, ki je vseboval podatke o študentovih osebnih podatkih, obsegu in naravi uporabe pametnih telefonov ter akademski uspešnosti.

Elementi lestvice nagnjenosti k odvisnosti od pametnih telefonov.

Na podlagi predhodno razvitih diagnostičnih lestvic in izsledkov raziskav ter kliničnih izkušenj številnih specialistov so bili izbrani predmeti, ki teoretično in empirično predstavljajo različne značilnosti zasvojenosti s pametnimi telefoni. Predhodna lestvica je bila sestavljena iz devetindvajsetih postavk, vsak element pa je bil ocenjen na lestvici Likertove lestvice v točki 4 (1 = močno se ne strinjam, 2 = ne strinjam se, 3 = strinjam se, 4 = močno se strinjam). Devetindvajset predhodnih postavk je bilo strukturirano okoli štirih poddomena: motenje prilagodljivih funkcij (predmeti 9), umik (artikli 7), toleranca (predmeti 6) in navidezna življenjska orientacija (predmeti 7).

Težave z duševnim zdravjem.

Za preverjanje veljavnosti SAPS je bil razvit ukrep, ki ocenjuje težave z duševnim zdravjem, povezane s zasvojenostjo s pametnimi telefoni. Psihološke težave, ki bi lahko spremljale zasvojenost s pametnimi telefoni, vključujejo tesnobo, depresijo, impulzivnost in agresijo [50]. Tako je NEO test osebnosti mladih [30] postavke, povezane s temi težavami (dejavniki), so bile spremenjene in vključene v trenutno lestvico. Lestvica je sestavljena iz 32 postavk, za vsak faktor 8 elementov. Elementi so ocenjeni na 4-stopenjski lestvici (1 = močno se ne strinjam, 2 = ne strinjam se, 3 = strinjam se, 4 = se strinjam). Skladnost lestvice med postavkami je visoka, pri Cronbachovi alfi pa je skupno 944 in 865, .870, .820, .878 za vsak dejavnik.

Lestvica nagnjenosti k odvisnosti od interneta za mlade (KS-II).

Za primerjavo zasvojenosti s pametnimi telefoni z odvisnostjo od interneta je bil uporabljen izdelek 15 KS-II. KS-II, ki ga je razvila Nacionalna agencija za informacijsko družbo [31] je v Koreji opravil postopek standardizacije z nacionalno anketo na terenu. KS-II je strukturiran okoli štirih dejavnikov: (1) motnje prilagoditvenih funkcij, (2) umika, (3) tolerance in (4) usmerjenosti v navidezno življenje. Elementi so ocenjeni na 4-stopenjski lestvici (1 = močno se ne strinjam, 2 = ne strinjam se, 3 = strinjam se, 4 = se popolnoma strinjam). Skladnost lestvice med postavkami je visoka, Cronbachova alfa pa znaša 87.

Postopek

Najprej so strokovnjaki ob pregledu povezanih lestvic, ki so bile predhodno razvite, in preučevanju njihovega teoretičnega ozadja izbrali predmete za predhodni vprašalnik. Ta začetna skupina je imela približno dvakrat več postavk kot končna lestvica. Študentom je bila dana predhodna lestvica in podatki so bili zbrani. Nato so bili končni elementi izbrani glede na rezultate preskusa zanesljivosti za vsako podkategorijo. Končno je bil model AMO veljavnosti za vsako poddomenko potrjen na AMOS. Podrobnejši opis vsakega koraka postopka je naslednji.

Predhodna lestvica nagnjenosti k odvisnosti od pametnih telefonov za mlade.

Na podlagi ugotovitev iz prejšnje literature o zasvojenosti z internetom, zasvojenosti z mobilnimi telefoni in zasvojenosti z digitalnimi mediji je bil razvit seznam predhodnih postavk za lestvico nagnjenosti k pametnim zasvojenostim (SAPS) za mlade. Ker je pametni telefon mobilna naprava, ki omogoča uporabo interneta, so bile za referenco uporabljene obstoječe lestvice odvisnosti od interneta. Značilnosti odvisnosti od digitalnih medijev, ki jih je predlagal Young [38] in Greenfield [44] so se odražale tudi v razvitih predmetih. Glede na to, da je pametne telefone mogoče razumeti kot napredne različice običajnih mobilnih telefonov, obstoječe lestvice mobilnih telefonov [12] [8] so bili tudi pregledani. Posledično so poddomene SAPS vključevale motnje prilagoditvenih funkcij, umik, strpnost in navidezno življenjsko naravnanost. Končno so strokovnjaki (strokovnjaki za izobraževanje, psihiatri) ustvarili predhodne postavke 29, ki odražajo te štiri poddomene zasvojenosti s pametnimi telefoni.

Upravljanje lestvice.

SAPS je bil razporejen v naključno izbranih osnovnih, srednjih in srednjih šolah, tako da je mogoče udeležence izbrati sorazmerno z dejansko porazdelitvijo prebivalstva po Koreji.

Izbira izdelkov z analizo zanesljivosti.

Analize zanesljivosti za 29 predhodnih postavk so bile opravljene s poddomeno. Izbranih je bilo 15 predmetov, ki se zdijo ustrezni. Na koncu je bila izračunana Cronbachova alfa za končno lestvico s 15 postavkami.

Sestavite model veljavnosti za vsako poddomena.

Za potrditev konstruktne veljavnosti SAPS je bil na AMOS potrjen model veljavnosti konstrukta za vsako poddomena.

Rezultati

Izbor končnih postavk z analizami zanesljivosti za poddomene

Iz prvotnih 29 elementov so bili predmeti, ki so se zdeli neprimerni za posamezno poddomeno, izbrisani ali popravljeni na podlagi rezultatov analiz zanesljivosti. Da bi preverili zanesljivost elementov v vsaki poddomeni, so preučili Cronbachove alfe. Za končno lestvico so bili izbrani elementi, ki so znižali splošno zanesljivost poddomene, če so bili izbrisani, in elementi z največjo zanesljivostjo. Za odkrivanje neprevidnih ali nedoslednih odzivnikov so bili vključeni predmeti z obratno kodirano visoko zanesljivostjo. Tabela 1 spodaj prikazuje rezultate zanesljivosti vsake poddomene in Tabela 2 prikaže končne izbrane elemente 15.

Prenos: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  večja slika (257KB)

• TIFF

  izvirna slika (813KB)

Tabela 1. Izbor končnih izdelkov z analizo zanesljivosti podkategorij.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

Prenos: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  večja slika (79KB)

• TIFF

  izvirna slika (343KB)

Tabela 2. Končni izdelki.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

Zanesljivost

Zanesljivost SAPS je bila preverjena s Cronbachovo alfo 0.88.

veljavnost

Analiza veljavnosti meril.

Za potrditev veljavnosti merila SAPS so primerjali ocene na lestvici SAPS in težave z duševnim zdravjem. Tabela 3 prikazuje rezultate Pearsonove korelacije obeh lestvic. Kot rezultat se je izkazal korelacijski koeficient 0.43. Poleg tega so bile korelacije med podvišinami SAPS in lestvico težav z duševnim zdravjem v območju 0.49 ~ 0.67, kar potrjuje določeno stopnjo korelacije.

Prenos: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  večja slika (28KB)

• TIFF

  izvirna slika (145KB)

Tabela 3. Korelacijska analiza med SAPS in lestvico težav z duševnim zdravjem.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

Analizirana je bila korelacija med SAPS in KS-II; Tabela 4 prikazuje rezultate Pearsonove korelacijske analize. Korelacijski koeficient 0.49 je pokazal, da če je bila ocena na SAPS visoka, je bila verjetno tudi ocena KS-II. Poleg tega so bile korelacije med subskalami KS-II in SAPS med 0.12 in 0.51, kar spet kaže na določeno stopnjo korelacije.

Prenos: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  večja slika (99KB)

• TIFF

  izvirna slika (353KB)

Tabela 4. Korelacijske analize med SAPS in KS-II.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

Sestavite analizo veljavnosti.

Za potrditev faktorske strukture SAPS je bila s pomočjo AMOS 7.0 opravljena potrditvena faktorska analiza. Za to je bil model faktorske strukture postavljen na naslednji način (Slika 1).

Prenos: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  večja slika (110KB)

• TIFF

  izvirna slika (496KB)

Slika 1. Faktorska struktura SAPS.

Strukturni model štirih poddomena zasvojenosti s pametnimi telefoni (motenje prilagodljivih funkcij, naravnanost navideznega življenja, umik in strpnost) in njihovi ustrezni elementi so bili videti veljavni.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

Najprej so indeksi, ki ustrezajo modelu, NFI, TLI, CFI in RMSEA .943, .902, .962 in .034, kar kaže, da je ustrezen model dobro ustrezal podatkom. Zato se je zdel veljaven strukturni model štirih poddomena zasvojenosti s pametnimi telefoni (motenje prilagodljivih funkcij, naravnanost navideznega življenja, umik in strpnost) ter njihovi ustrezni elementi.

Da bi ugotovili, kako izčrpno vsaka postavka razloži povezane dejavnike, smo preučili regresijski koeficient vsake opazovalne spremenljivke in njeno stopnjo statistične pomembnosti. V vseh opaznih spremenljivkah, razen "virtualne življenjske orientacije", so bili standardizirani koeficienti v povprečju večji od .5, kar je bilo statistično pomembno (p<.001). Tabela 5 prikaže te statistike.

Prenos: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  večja slika (87KB)

• TIFF

  izvirna slika (298KB)

Tabela 5. Regresijski koeficienti opaznih spremenljivk za vsak faktor.

doi: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

Razprava

Kot del korejske nacionalne informacijske agencije o zasvojenosti s pametnimi telefoni mladih, ki je bila izvedena leta 2012 [34], je s to raziskavo želela postaviti temelje za preprečevanje / intervencijsko prizadevanje za zasvojenost s pametnimi telefoni mladih. Konkretno, študija je razvila kratko lestvico nagnjenosti k pametnim zaslonom s 15 postavko, ki jo je mogoče uporabiti pri prizadevanjih za zbiranje podatkov po vsej državi. Razvijalci so posebno pozornost namenili enostavnosti elementov obsega in enostavni uporabi pri upravljanju obsega, da bi olajšali dejansko uporabo.

Cronbachova alfa končnega SAPS je bila .880, kar kaže na zanesljivost lestvice. Poročali so tudi, da so obstoječe lestvice o odvisnosti od interneta ali pametnih telefonov zanesljive s Cronbachovimi alfami zgoraj .7. Vendar je morda nespametno zaupati njihovim vrednostim zanesljivosti, ker njihov postopek zbiranja podatkov ni bil standardiziran ali je bila njihova velikost vzorca majhna. Na primer, Brada in Vuk [37] poskušali izboljšati Young [38] Diagnostična merila za zasvojenost z internetom, vendar njihov postopek razvoja obsega ni bil standardiziran. Widyanto in McMurren [39]po drugi strani je sledil standardiziranemu postopku za razvoj lestvice, vendar ni zbral dovolj podatkov (n = 86). Poleg tega so zbirali podatke prek spleta, kar bi lahko pomenilo, da je bilo njihovo zbiranje pristransko. Podobne omejitve so prisotne tudi med obstoječimi lestvicami zasvojenosti s pametnimi telefoni. Kwon in sod. [36] je razvil lestvico, ki temelji na elementih lestvice K in značilnostih pametne naprave, ter poročal, da ima lestvica Cronbachovo alfa 91. Vendar je treba opozoriti, da je njihovo zbiranje podatkov potekalo na dveh šolah v eni določeni regiji v Koreji, kar je sprožilo vprašanja o vrednosti zanesljivosti njihove lestvice. Tako lahko SAPS te študije velja za zanesljivejšo v primerjavi z obstoječimi lestvicami, saj je bila razvita na podlagi podatkov, zbranih od 795 študentov po Koreji, sorazmerno z dejansko porazdelitvijo prebivalstva v državi.

Zdi se, da je SAPS pravilno strukturiran okoli štirih poddomen (prilagodljive funkcije, umik, strpnost in usmerjenost k virtualnemu življenju) zasvojenosti s pametnimi telefoni. Da bi se odločili o poddomenah lestvice, so preučevali prejšnje raziskave s posebno pozornostjo na študijah o internetnih lestvicah odvisnosti in diagnostična merila za druge vedenjske odvisnosti. Vključeni so bili dejavniki, ki se pogosto pojavljajo med temi študijami, in dejavniki, ki odražajo značilnosti pametnih telefonov. Za potrditev konstruktivne veljavnosti lestvice smo izvedli potrditveno faktorsko analizo z uporabo AMOS 7.0. Nazadnje so preverili korelacijo med SAPS in KS-II (internetna lestvica zasvojenosti) ter med SAPS in lestvico težav z duševnim zdravjem, da bi potrdili veljavnost merila SAPS.

Lestvice odvisnosti od interneta, razvite in potrjene v različnih državah, se razlikujejo glede na svojo faktorsko strukturo. Canan in sod. [40] razvil internetno lestvico odvisnosti za turške mladostnike in ugotovil, da so njeni predmeti razvrščeni kot en dejavnik. Podobno Khazaal et al. [41] razvil spletno lestvico odvisnosti za odrasle Francoze in ugotovil, da so njeni predmeti združeni kot en sam dejavnik. Vendar pa druge raziskave poročajo, da so bile njihove lestvice odvisnosti od interneta razvrščene v različne dejavnike, kot so obsedenost, zanemarjanje in motnje nadzora [42] [43]. Korejska najpogosteje uporabljena lestvica K je sestavljena tudi iz številnih dejavnikov, kot so prilagodljive funkcije, umik, strpnost in usmerjenost k virtualnemu življenju. Zdi se, da se znanstveniki ne strinjajo glede poddomen lestvic zasvojenosti z internetom, kar pomeni, da faktorska struktura lestvic zasvojenosti z internetom morda ni povsem stabilna.

Omejitve te študije in predlogi za prihodnje študije so naslednje.

Prvič, "toleranca", poddomena SAPS, pa tudi lestvice odvisnosti od interneta, po Charltonu in Danforthu ni ključni dejavnik odvisnosti. [45]. Z drugimi besedami, uporaba interneta več ur sama po sebi ne more biti merilo zasvojenosti, dokler takšno ravnanje ne povzroči negativnih posledic [35]. Ker so pametni telefoni naprave, ki jih ljudje nosijo s seboj in jih uporabljajo povsod, je strpnost morda neprimerna kot bistveni dejavnik zasvojenosti s pametnimi telefoni. To zahteva dodatne nacionalne raziskave in analize podatkov o tej temi. Poleg tega bi lahko validacijo lestvice izboljšali z na primer dajanjem lestvice populacijam odvisnikov in mladostnikov, ki niso odvisni, da bi preverili njeno diskriminatorno veljavnost.

Nato se lahko SAPS za mlade pogosto uporablja pri raziskavah odvisnosti od pametnih telefonov, ki dandanes dobivajo zagon. Današnje digitalne medijske naprave so se hitro razvijale od obrazcev, ki temeljijo na osebnih računalnikih, do pametnih telefonov in različnih tabličnih računalnikov. Z drugimi besedami, obstoječi mediji in nedavni mediji prehajajo skozi konkurenco in postopek zamenjave. Od takrat mladi veljajo za digitalne domorodce [46] ki aktivno sprejemajo in uporabljajo najsodobnejše medije [32], preiskovanje možnih stranskih učinkov uporabe njihovih medijev na njihovo duševno zdravje se zdi nujno. Prekomerna uporaba digitalnih medijev lahko prinese negativne posledice v fizičnih, psiholoških in socialnih vidikih življenja mladostnikov in lahko celo sproži prestopniško vedenje. Na primer, Kross et al. [33] ugotovili, da uporaba Facebooka ni koristna za socialno interakcijo in je povezana z nizko stopnjo subjektivnega psihološkega počutja. Zato so potrebne raziskave simptomov zasvojenosti s pametnimi telefoni in vplivov zasvojenosti s pametnimi telefoni na duševno zdravje mladostnikov, zato je SAPS mogoče dobro uporabiti v takšnih prizadevanjih.

Prispevki avtorjev

Zasnovali in zasnovali poskuse: DK YHL. Analizirali podatke: JYL YJC. Prispevani reagenti / materiali / orodja za analizo: DK YHL. Napisal je papir: DK YHL JYL JEKN YJC.

Reference

1. 1. Chen J, Yen D, Chen K (2009) Sprejem in razširjanje inovativne uporabe pametnih telefonov. Informacije in upravljanje 46: 241 – 248. doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
   • Poglej članek
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2. Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) Učinki anonimnosti, nevidnosti in pomanjkanja očesnega stika na strupeno spletno razkuževanje. Računalniki v človeškem vedenju 28: 434 – 443. doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
3. Poglej članek
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Poglej članek
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. Poglej članek
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. Poglej članek
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. 3. Suler J (2004) Učinek spletnega razstavljanja. CyberPsychology & Behavior 7: 321–326. doi: 10.1089 / 1094931041291295
16. Poglej članek
17. PubMed / NCBI
18. Google Scholar
19. Poglej članek
20. PubMed / NCBI
21. Google Scholar
22. 4. Sohn S (2005) Konkurenca in zamenjava digitalnih medijev: vzorci uporabe novic, športa in vsebine za odrasle. Časopis za kiberkomunikacije 16: 273 – 308.
23. Poglej članek
24. PubMed / NCBI
25. Google Scholar
26. 5. Pesem Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) Vzorci uporabnikov medijev za mladostnike v multimedijskem okolju: ocena razlik med spoloma in dohodkom. Časopis za raziskave komunikacij 46 (2): 33 – 65.
27. Poglej članek
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Poglej članek
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. Poglej članek
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. Poglej članek
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. Poglej članek
40. PubMed / NCBI
41. Google Scholar
42. Poglej članek
43. PubMed / NCBI
44. Google Scholar
45. 6. Poročilo Nacionalne agencije za informacijsko družbo (2011) o razvoju korejske nagnjenosti za zasvojenost s pametnimi telefoni za mlade in odrasle.
46. Poglej članek
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. 7. Skierkowski D, Wood RM (2012) V besedilo ali ne v besedilo? Pomen sporočanja besedil med koledarsko starostno mladino. Računalniki v človeškem vedenju 28: 744 – 756. doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
50. Poglej članek
51. PubMed / NCBI
52. Google Scholar
53. Poglej članek
54. PubMed / NCBI
55. Google Scholar
56. Poglej članek
57. PubMed / NCBI
58. Google Scholar
59. 8. Lee H (2008) Raziskovanje napovedovalnih spremenljivk, ki vplivajo na zasvojenost z uporabo mobilnih telefonov. Korejski časopis za psihologijo socialne in osebnosti 22 (1): 133 – 157.
60. Poglej članek
61. PubMed / NCBI
62. Google Scholar
63. 9. Poročilo Nacionalne agencije za informacijsko družbo (2010): Načrt za izboljšanje zakonodaje o preprečevanju in reševanju odvisnosti od interneta.
64. Poglej članek
65. PubMed / NCBI
66. Google Scholar
67. Poglej članek
68. PubMed / NCBI
69. Google Scholar
70. Poglej članek
71. PubMed / NCBI
72. Google Scholar
73. 10. Mladi KS (1998) Psihologija uporabe računalnika: zasvojenost z internetom: primer, ki ruši stereotip. Psihološka poročila 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
74. 11. Goldberg I (1996). Motnja zasvojenosti z internetom. Elektronsko sporočilo, objavljeno na seznamu razprav o raziskavah. http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (dostopano aprila 20, 2011).
75. Poglej članek
76. PubMed / NCBI
77. Google Scholar
78. Poglej članek
79. PubMed / NCBI
80. Google Scholar
81. 12. Kang H, Son C (2009) Razvoj in potrditev lestvice zasvojenosti z mobilnimi telefoni za mladostnike. Korejski vestnik zdravstvene psihologije 14 (3): 497 – 510.
82. Poglej članek
83. PubMed / NCBI
84. Google Scholar
85. Poglej članek
86. PubMed / NCBI
87. Google Scholar
88. Poglej članek
89. PubMed / NCBI
90. Google Scholar
91. Poglej članek
92. PubMed / NCBI
93. Google Scholar
94. Poglej članek
95. PubMed / NCBI
96. Google Scholar
97. Poglej članek
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Poglej članek
101. PubMed / NCBI
102. Google Scholar
103. Poglej članek
104. PubMed / NCBI
105. Google Scholar
106. Poglej članek
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Poglej članek
110. PubMed / NCBI
111. Google Scholar
112. Poglej članek
113. PubMed / NCBI
114. Google Scholar
115. Poglej članek
116. PubMed / NCBI
117. Google Scholar
118. Poglej članek
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Poglej članek
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Poglej članek
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. 13. Choliz M (2010) Zasvojenost z mobilnimi telefoni: točka vprašanja. Zasvojenost 105 (2): 373 – 375. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
128. 14. Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) Trifaktorski model zasvojenosti z internetom: Razvoj problematičnega vprašalnika o uporabi interneta. Metode raziskovanja vedenja 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
129. 15. Kim D, Tae J (2010) Študija o posredovanju izkušenj uporabnikov pametnih telefonov. Časopis Korea Humanities Content Society 19: 373 – 394.
130. 16. Kim D, Lee C (2010) Trendi tehnologij uporabniškega vmesnika pametnih telefonov. Koreja Pregled informacijske družbe 28 (5): 15 – 26.
131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) Raziskovanje dejavnikov, ki vplivajo na zasvojenost s pametnim telefonom - značilnosti uporabnikov in funkcionalni atributi. Korean Journal of Broadcasting 25 (2): 277–313.
132. 18. Kim M (2011) Študija o povezavi med uporabniki in spletnimi uporabniki pametnih telefonov SNS: osredotočanje na Twitter. Podiplomska šola ženske univerze Ewha. Magistrsko delo.
133. 19. Noh M, Kim J, Lee J (2010) Analiza pametnih telefonov in konvergenca funkcij s pomočjo analize združevanja. Časopis Korejskega društva upravljalskih informacijskih sistemov 1: 254 – 259.
134. 20. Apple Pty Ltd. (2011). Funkcije iPhone. http://www.apple.com/au/iphone/features/ Dostopno mar. 19 2011.
135. 21. Kim J (2010) Razvoj storitve mobilnega interneta. Pregled standardov in tehnologije OSIA 38 (1): 4–12.
136. 22. Park I, Shin D (2010) Uporaba teorije uporabe in zahvalnosti za razumevanje uporabe in zahval pametnih telefonov. Časopis za komunikacijsko znanost 10 (4): 192 – 225.
137. 23. Choi WS (2010) Študija o pomenu funkcionalnih značilnosti pametnih telefonov. Časopis za uporabo in upravljanje informacijske tehnologije 1: 289–297.
138. 24. Digieco Reports (2010) Analiza družbenoekonomskega učinka iPhona. KT Raziskovalni inštitut za ekonomiko upravljanja.
139. 25. Koh Y, Lee H (2010) Študija o spremembah vzorcev vedenja uporabnikov pametnih telefonov s senčenjem zgodnjih uporabnikov iPhone-a. Journal of Commodity Science 28 (1): 111 – 120.
140. 26. Casey BM (2012) Povezava psiholoških lastnosti z zasvojenostjo s pametnimi telefoni, komunikacija iz oči v oči, prisotna odsotnost in socialni kapital. Diplomski projekt, Visoka šola kitajske univerze v Hong Kongu.
141. 27. Bianchi A, Phillips JG (2005) Psihološki napovedovalci problematične uporabe mobilnih telefonov. CyberPscyhology, vedenje in socialno omrežje 8 (1): 2152 – 2715.
142. 28. Horvath CW (2004) Merjenje odvisnosti od televizije. Časopis za radiodifuzijo in elektronske medije 48 (3): 378 – 398. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
143. 29. Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) Razvoj lestvice nagnjenosti k internetni odvisnosti - kratka oblika. Korejski časopis za svetovanje 9 (4): 1703 – 1722.
144. 30. Kim DI (2005). Veliki test osebnosti 5 za otroke in mladostnike. Seul, Koreja: Hakjisa.
145. 31. Poročilo Nacionalne agencije za informacijsko družbo (2011): Tretja standardizacija korejske lestvice nagnjenosti k internetu.
146. 32. Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM in sod. (2012) Novi vzorci v odvisnosti od medijev: Ali je pametni telefon nadomestni član ali dopolnilo internetu? Korejski časopis za mladinsko svetovanje 20 (1): 71 – 88.
147. 33. Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J in sod. (2013) Uporaba Facebooka napoveduje upad subjektivne blaginje pri mladih odraslih. PLOŠI EN 8 (8): e69841. doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
148. 34. Shin K, Kim DI, Chung Y (2011) Poročilo: Razvoj korejske lestvice nagnjenosti k odvisnosti od pametnih telefonov za mladino in odrasle. Nacionalna agencija za informacijsko družbo.
149. 35. Griffiths MD (2010) Uporaba spletnih metodologij pri zbiranju podatkov za igre na srečo in odvisnosti od iger. Mednarodni časopis za duševno zdravje in odvisnosti 8: 8 – 20. doi: 10.1007 / s11469-009-9209-1
150. 36. Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) Lestvica zasvojenosti s pametnimi telefoni: razvoj in potrjevanje kratke različice za mladostnike. PLOS ONE 8 (12): e83558 doi: 10.1371 / journal.pone.0083558.
151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) Sprememba predlaganih diagnostičnih meril za zasvojenost z internetom. CyberPsychology & Behaviour. 4 (3): 377–383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
152. 38. Mladi KS (1996) Zasvojenost z uporabo interneta: primer, ki ruši stereotip. Psihološka poročila 79: 899 – 902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) Psihometrične lastnosti testa zasvojenosti z internetom. CyberPsychology & Behaviour 7 (4): 443–450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
154. 40. Canan F, Ataoglu A, Nichols LA, Yildirim T, Ozturk O (2010) Vrednotenje psihometričnih lastnosti lestvice odvisnosti od interneta v vzorcu turških srednješolcev. Kiberpsihologija, vedenje in socialna omrežja 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) Francosko preverjanje preizkusa odvisnosti od interneta. CyberPsychology & Behavior 11 (6): 703–706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249
156. 42. Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) Tristopenjski model zasvojenosti z internetom: Razvoj vprašalnika o problematični uporabi interneta. Metode raziskovanja vedenja 40 (2): 563 – 574. doi: 10.3758 / brm.40.2.563
157. 43. Kelley KJ, Gruber EM (2010) Psihometrične lastnosti vprašalnika o problematični uporabi interneta. Računalniki v človeškem vedenju 26: 1838 – 1845. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
158. 44. Greenfield DN (1999) Psihološke značilnosti kompulzivne uporabe interneta: predhodna analiza. CyberPsychology & Behavior 8 (5): 403–412. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.403
159. 45. Charlton JP, Danforth IDW (2007) Odlikuje zasvojenost in velika angažiranost v kontekstu igranja spletnih iger. Računalniki v človeškem vedenju 23 (3): 1531 – 1548. doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
160. 46. Prensky M (2001) Digitalni domorodci, digitalni priseljenci so del 1. Na Horizon 9: 1 – 6. doi: 10.1108 / 10748120110424816
161. 47. Park W (2005) Zasvojenost z mobilnimi telefoni. Mobilne komunikacije. Računalniško podprto sodelovalno delo Vol. 31: 253 – 272. doi: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
162. 48. Kang H, Son C (2009) Razvoj in potrditev lestvice zasvojenosti z mobilnimi telefoni za mladostnike. Korejska revija zdravstvene psihologije 14 (3): 497 – 510.
163. 49. Koo H (2013) Razvoj lestvice zasvojenosti z mobilnimi telefoni za korejske starše majhnih otrok. Raziskave zdravstvene nege otrok 19 (1): 29 – 38. doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
164. 50. Keum C (2013) Raziskave nagnjenosti k zasvojenosti s pametnimi telefoni in težav z duševnim zdravjem za srednješolce in dijake v Koreji. Magistrsko delo Seulske nacionalne univerze.