PLoS One. 2017 junij 21; 12 (6): e0177629. doi: 10.1371 / journal.pone.0177629.
Choi J1, Rho MJ2, Kim Y3, Iok IH2, Yu H1, Kim DJ4, Choi IY2.
Minimalizem
Prekomerna uporaba pametnih telefonov povzroča osebne in socialne težave. Za reševanje tega vprašanja smo želeli izpeljati vzorce uporabe, ki so bili neposredno povezani z odvisnostjo pametnih telefonov na podlagi podatkov o uporabi. Ta študija je poskušala razvrstiti odvisnost pametnih telefonov z uporabo algoritma napovedovanja, ki temelji na podatkih. Razvili smo mobilno aplikacijo za zbiranje podatkov o uporabi pametnih telefonov. Od marca 41,683, 48, do januarja 8, 2015 je bilo zbranih skupno število dnevnikov 8 uporabnikov pametnih telefonov 2016. Udeleženci so bili razvrščeni v kontrolno skupino (SUC) ali skupino zasvojenosti (SUD) z uporabo korejske lestvice nagnjenosti k odvisnosti za odrasle (S-Scale) in osebnim intervjujem, ki sta ga opravila brez povezave med psihiatrom in kliničnim psihologom (SUC). = 23 in SUD = 25). Izvedli smo vzorce uporabe s pomočjo tenzorske faktorizacije in našli naslednje šest optimalnih vzorcev uporabe: 1) storitve družabnih omrežij (SNS) podnevi, 2) spletno brskanje, 3) SNS ponoči, 4) mobilno nakupovanje, 5) zabava in 6) igranje ponoči. Vektorji članstva v šestih vzorcih so dobili bistveno boljše napovedne učinke kot surovi podatki. Za vse vzorce so bili časi uporabe SUD precej daljši kot pri SUC. Iz naših ugotovitev smo ugotovili, da so bili vzorci uporabe in vektorji članstva učinkovito orodje za oceno in napovedovanje odvisnosti pametnih telefonov in bi lahko zagotovili intervencijsko smernico za napovedovanje in zdravljenje odvisnosti pametnih telefonov na podlagi podatkov o uporabi.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371 / journal.pone.0177629
;
