Front Psychol. 2018 Aug 13; 9: 1444. doi: 10.3389 / fpsyg.2018.01444.
Eide TA1, Aarestad SH2, Andreassen CS3, Bilder RM4, Pallesen S2.
Abstrakt
Överdriven användning av smartphone har varit förknippad med ett antal negativa konsekvenser för individen och miljön. Vissa likheter kan observeras mellan överdriven smartphoneanvändning och flera beteendeavvikelser, och kontinuerlig användning utgör en av flera egenskaper som ingår i missbruk. I den extrema höga delen av distributionen av smartphoneanvändning kan smartphone-begränsningar förväntas leda till negativa effekter för individer. Dessa negativa effekter kan betraktas som abstinenssymptom som traditionellt är förenade med substansrelaterad missbruk. För att ta itu med detta aktuella problem undersökte den här undersökningen resultat på Smartphone Retract Scale (SWS), Fear of Missing Out Scale (FoMOS) och Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) under 72 h för smartphone-begränsning. Ett urval av 127-deltagare (72.4% kvinnor), åldrade 18-48 år (M = 25.0, SD = 4.5), slumpmässigt tilldelades i ett av två tillstånd: ett begränsat tillstånd (experimentell grupp, n = 67) eller ett kontrollförhållande (kontrollgrupp, n = 60). Under begränsningsperioden fullbordade deltagarna ovannämnda vågar tre gånger om dagen. Resultaten avslöjade betydligt högre poäng på SWS och FoMOS för deltagare som tilldelades det begränsade tillståndet än de som tilldelades kontrollvillkoren. Sammantaget tyder resultaten på att smartphone-begränsningar kan orsaka abstinenssymptom.
NYCKELORD: FOMO; PANAS; beteendemissbruk; experimentell studie; restriktion; smartphone; uttag
PMID: 30150959
PMCID: PMC6099124
DOI: 10.3389 / fpsyg.2018.01444
Beskrivning
Moderna mobilteknologier har blivit alltmer populära och mer avancerade under det senaste decenniet. Det senaste (dvs. smartphones) inkluderar flera multimediefunktioner, som gör det möjligt för användare att ständigt vara anslutna och ha tillgång till ett oavbrutet flöde av realtidsdata från sociala nätverkssajter (SNS); Valderrama, 2014; Chóliz et al., 2016). Följaktligen har smarttelefonen blivit en avgörande komponent i människors liv, med 73% som rapporterar att de skulle känna panik om de hade missat sin smartphone och 58% rapporterade att kontrollera den minst en gång varje timme (Utkik, 2012).
Överdriven och problematisk användning av smarttelefoner, även kallad ett (beteende) beroende (Andreassen et al., 2013; Billieux et al., 2015a), har potentiellt skadliga effekter (se Elhai et al., 2017, för en systematisk granskning). Forskning indikerar att överanvändning kan leda till oönskade resultat för både individen och omgivningen och kan vara av betydande oro för folkhälsan (Tossell et al., 2015; van Deursen et al., 2015). Vissa studier indikerar att överdriven användning av smartphone kan leda till nedsatt muskuloskeletal (İnal et al., 2015; Xie et al., 2016), dåliga akademiska prestationer (Lepp et al., 2014), ångest och depression (Demirci et al., 2015; Elhai et al., 2016) samt dålig sömnkvalitet (Chang et al., 2015). Termen beteendemissbruk hänför sig till ett beroende som är icke-kemiskt eller icke-substansrelaterat till sin natur och det före Griffiths (1996) artikel, benämndes ofta missbruk av icke-substansbruk. Smartphone-beroende har uppstått som en underkategori av beteendemissbruk. Enligt komponentmodellen för missbruk Griffiths (2005) föreslog att det kännetecknades av sex komponenter, däribland salience, humörmodifiering, tolerans, abstinenssymptom, konflikt och återfall. Dessa komponenter antogs vara vanliga för både missbruk relaterade till substansanvändning och för beteendemissbruk. De abstinenssymptom komponent hänvisar till de obehagliga psykologiska och fysiologiska effekterna som uppstår som en följd av att den specifika aktiviteten upphör. Den dominerande abstinenseffekten kan variera för varje individ när det gäller psykologiska och fysiologiska resultat. Psykologiska abstinenssymtom refererar till effekter som humör, irritabilitet och ångest, medan fysiologiska abstinenssymtom inkluderar svett, illamående, sömnlöshet, huvudvärk, och så vidare. Psykologiska abstinenssymptom är effekter som har dokumenterats väl i missbruk av drogbruk (Orford, 2001), och det finns nu en växande mängd bevis som också tyder på att abstinenssymptom finns för beteendemissbruk, såsom patologisk spel (Griffiths, 2004).
Hittills är antalet studier som har fokuserat på effekterna av att begränsa åtkomst till smartphones är begränsade. En studie avslöjade att begränsningar gjorde deltagarna betydligt mer oroliga över tid (Cheever et al., 2014). Men denna effekt hittades endast hos individer som var tunga eller måttliga användare av smartphones (Cheever et al., 2014). I en annan studie kunde man inte svara på inkommande samtal på en smarttelefon orsakad ökad hjärtfrekvens och blodtryck samt känslor av ångest och obehag (Clayton et al., 2015). Flera andra studier har undersökt smarttelefonbegränsning och potentiellt beroende genom olika mönster (Sapacz et al., 2016; Cutino och Nees, 2017; van den Eijnden et al., 2017). Dessa resultat tyder på att uttagssymtom kan spelas när människors tillgång till sin mobiltelefon är begränsad. Ett fenomen som kan förklara symtom på tillbakadragande av smartphone-begränsning är rädsla för att missa (FoMO), vilket indikerar en överhängande oro för att man utesluts från att delta i eller dela roliga upplevelser som andra kan ha (Przybylski et al., 2013). Online-deltagande kan vara särskilt attraktivt på grund av den omedelbara tillgången till information om vänner och evenemang, där individer med hög FoMO kan tvingas mot dessa sociala mediekanaler. Dessutom kan begränsning från åtkomst till dessa kanaler framkalla abstinensrelaterade symtom. Flera studier vittnar om ett positivt samband mellan FoMO och kontinuerligt överdriven smarttelefonanvändning (Rosen et al., 2013a,b; Lepp et al., 2014; Clayton et al., 2015; Elhai et al., 2016; Fuster et al., 2017). I linje med detta har en växande mängd forskning om överdriven smarttelefonanvändning visat att den är starkt associerad med beroendeframkallande användning av sociala onlinemedier online (Andreassen et al., 2013, 2016; Salehan och Negahban, 2013; Fuster et al., 2017; Lopez-Fernandez et al., 2017). Egenskaper av smarttelefonen, såsom storlek och portabilitet, kan underlätta flera förstärkningsförbindelser associerade med stimuli, vilket snabbt kan få ett beroendeframkallande beteendemönster. Det finns olika synpunkter på beroende av teknik, oavsett om det handlar om att vara beroende av mediet eller om mediet bara är en promotor av andra beroende. Det finns tre huvudsynpunkter angående denna fråga: (1) en kan vara beroende av själva mediet; (2) man skulle kunna vara beroende av mediet eftersom det ger tillgång till olika typer av innehåll som endast är tillgängligt via mediet; och (3) en är bara beroende av innehållet som mediet gör tillgängligt och inte till mediet själv. Young (1998) hävdar att mediet är det som orsakar beroende på grund av att innehållet inte skulle vara tillgängligt utan det Griffiths et al. (2016) argumentera för att mediet i sig inte är beroendeframkallande, men mediet används som en plattform / källa som främjar missbruk. Ändå har vissa resultat från fallstudier visat att ett fåtal individer verkar vara beroende av själva Internet. Dessa personer använder ofta Internet för chattrum och aktiviteter som endast är tillgängliga via Internet (Griffiths et al., 2016). Detta argument har också använts för att beskriva personer som verkar vara beroende av sociala medier och SNS (Kuss och Griffiths, 2011; Griffiths et al., 2014). Dessutom är det en viss debatt om man kan gå så långt som att kalla överdrivet eller problematisk användning av smarttelefoner, missbruk (Billieux et al., 2015b). Oberoende av denna diskussion finns det en viss likhet mellan överdriven smarttelefonanvändning och beteendemissbruk, vilket gör en undersökning av de potentiella abstinenssymptomen vid intressebegränsning.
När man överväger abstinenssymtom är de fysiologiska mer specifika för de missbruk som är relaterade till ämnet (Shiffman och Jarvik, 1976; Griffiths, 1996, 2005; Etter, 2005), medan abstinenssymptom i beteendemissbruk vanligtvis består av psykologiska symtom (Griffiths, 1996, 2005; Alavi et al., 2012; Parlak och Eckhardt, 2014). Flera studier har använt ångestmått och relaterade negativa effekter som medel för att undersöka individuell erfarenhet under restriktionsperioder hos personer som lider av olika beteendemissbruk (Przybylski et al., 2013; Cheever et al., 2014; Clayton et al., 2015). Det finns dock lite forskning om tillbakadragande i beteendemissbruk (Starcevic, 2016).
Studier av tillbakadragande av substansberoende har visat att det finns vissa temporära trender när det gäller symptomutveckling. Kunskap om dessa effekter kan vara mycket användbar eftersom frågan om abstinenssymptom i beteendemissbruk ännu inte har studerats tillräckligt. Shiffman och Jarvik (1976) studerade rökare som avstod från cigaretter under en viss period. Resultaten indikerade att symtomen hade en U-formad funktion, varvid symtomen var mer framträdande i början och mot slutet av en begränsningsperiod. En studie om alkoholuttag fann dock att symtomen följer en inverterad U-kurva (Säljare och Kalant, 1976). Dessa fynd indikerar att det kan finnas vissa skillnader mellan olika beroende avseende den temporära formen av abstinenssymtomen. För övrigt, Hughes et al. (2004) genomförde en systematisk litteraturöversikt där de studerade rökare och fann att de flesta av återfallen inträffade under de första 8 dagarna. Således kan man hävda att det borde vara större kliniskt fokus på den första veckan av restriktionsperioder (Hughes et al., 2004). Det finns lite forskning om tillbakadragande och dess tidsmässiga utveckling i beteendemissbruk.
Mot denna bakgrund designade vi ett experiment som jämför 72 h smarttelefonbegränsning med ett kontrollvillkor utan begränsning. Vi ansåg att deltagare i det experimentella tillståndet skulle få betydligt högre resultat på symtom för abstinenser för smartphone, rädsla för att missa och negativt humör, om än lägre på positivt humör, jämfört med kontroller (H1), vilket återspeglar huvudeffekterna av tillståndet. Vi förväntade oss också att negativa symtom skulle bli större i början av registreringsperioden jämfört med senare (H2), vilket återspeglar tidseffekter. Slutligen förväntade vi oss en större minskning av abstinenssymptom över tid i det experimentella än i kontrolltillståndet (H3), vilket skulle återspeglas av betydande tvåvägsinteraktioner (tillstånd × tid).
Material och metoder
Deltagare
Urvalet omfattade 127 deltagare, 72.4% kvinnor (n = 92) och 27.6% män (n = 35). Alla deltagare var mellan 18 och 48 år gamla, med en medelålder på 25 år (SD = 4.5). Totalt 79.5% (n = 101) var heltidsstudenter som deltog i högre utbildning i Bergen.
Instrument
Demografi
Deltagarna uppmanades att fylla i saker som rör deras ålder, kön, relationstatus och studentstatus.
Smartphonefrekvens och användningsobjekt
Frågeformuläret bestod av fem artiklar där deltagarna bedömde sig om ämnen som frekvens, varaktighet och egenskaper (t.ex. "Använder du din smartphone varje dag?") Smarttelefonanvändning. Frågeformuläret återges i bilaga A.
Smartphone Uttagskala (SWS)
Denna skala inkluderades i studien för att mäta graden av abstinenssymtom relaterade till smartphone-begränsning. Smartphone Uttagskala (SWS) är en modifierad version av Cigarette Withdrawal Scale (CWS; Etter, 2005). Även om tillbakadragning av cigaretter avser ett ämne, finns det en betydande överlappning mellan symtom på tobaksåtgärder och abstinenssymptom förknippade med beteendemissbrukAmerican Psychiatric Association, 2013). CWS består ursprungligen av 21-artiklar uppdelade i sex underskalor (depression-ångest, begär, irritabilitet-otålighet, svårighetskoncentrering, aptit-viktökning och sömnsvårigheter), men i den aktuella studien var inte aptit-viktökningen och insomnia-underskalan inte ingår eftersom de verkade mindre relevanta för att dra tillbaka smarttelefonen. Fyra artiklar på underskalan Craving, specifika för cigarettanvändning, modifierades för att bli relevanta för att dra tillbaka smarttelefonen. Dessutom ändrades skalan från en egenskap till tillståndsformat genom att formulera frågorna från ett generellt till ett specifikt tillstånd (t.ex. "Det enda jag kan tänka på i det här ögonblicket är min smartphone"; se kompletterande material för en fullständig lista över artiklar). Den modifierade skalan består av 15-artiklar klassade på en fempunkts Likert-skala från 1 (helt håller inte med) till 5 (håller fullständigt med). En sammansatt poäng beräknades baserat på summan poäng för alla 15 objekt. Cronbachs alfa för SWS visade sig vara mycket bra över alla nio gånger den mättes, från 0.88 till 0.92.
Positivt och negativt affekt schema (PANAS)
Positivt och negativt affekt schema (PANAS) (Watson et al., 1988) användes för att mäta självrapporterad stämning och består av 20-artiklar, 10-objekt relaterade till schemat för positiv affekt (PA) och 10-artiklar relaterade till det negativa affektplanet (NA). Dessa artiklar beskriver olika affektiva tillstånd, t.ex. fientlig och exciterade. Deltagarna gjorde varje objekt på en fem-punkts Likert-skala från (väldigt lite eller inte alls) till 5 (extremt), baserat på deras nuvarande tillstånd. I den aktuella studien visade sig Cronbachs alfa-tillförlitlighet för både PA (0.87 – 0.92) och NA (0.77 – 0.85) underskalan vara bra till utmärkt över de nio mätningstiderna.
Rädsla för att missa ut skalan (FoMOS)
Rädsla för att missa ut skalan (FoMOS) (Przybylski et al., 2013) användes som ett självrapporterat mått på FoMO. I den aktuella studien anpassades dock skalan till ett tillståndsmått genom att formulera frågorna från ett allmänt till ett specifikt och nuvarande tillstånd. Skalan består av 10-artiklar (t.ex. "Jag är rädd att andra har mer givande upplevelser än mig just nu") rankade på en fempunkts Likert-skala från 1 (inte sant för mig) till 5 (extremt sant för mig). FoMOS visade god intern konsistens över de nio gångerna av mätningen med en alfasäkerhet som sträcker sig från 0.80 till 0.87.
Åtgärderna som användes för att karakterisera smarttelefonanvändningen administrerades en gång, medan batteriet med utdragsrelaterade skalor avslutades med nio intervaller under begränsningsperioden. Dessa uttagsrelaterade skalor omfattade de beroende variablerna. Tiden representerade de upprepade måtten för varje deltagare (nio gånger), vilket möjliggjorde en undersökning av intraindividuella variationer. Skick representerade antingen begränsad eller kontroll.
Tillvägagångssätt
Deltagarna rekryterades genom reklam på Facebook och genom personlig överklagande. Deltagare som inte använde sin smartphone under minst 1 timmar dagligen utesluts. Studien ägde rum under tio helger under perioden från oktober 2016 till februari 2017. Varje deltagare tilldelades ett unikt ID och randomiserades till antingen ett begränsat eller kontrollvillkor av en online-randomiseringsberäknare (Urbaniak och Plous, 2015).
Måndagen före den experimentella helgen (fredag – måndag; se Figur Figure11) deltagarna fick ett e-postmeddelande med en länk till en webbaserad undersökning (demografi och smartphoneanvändning). Vid inkludering gavs alla deltagare ett unikt, i följd tilldelat id-nummer och delades slumpmässigt in i antingen begränsat eller kontrollvillkor (se Figur Figure22). På fredag tilldelades de till det begränsade tillståndet (experimentell grupp; n = 67) instruerades att stänga av sina smartphones och lämna in dem. Smarttelefonen placerades i ett säkert låst skåp under helgen. De tilldelade kontrollvillkoret (kontrollgrupp; n = 60) fick behålla och använda sin smartphone som vanligt. Under begränsningsperioden (72 h) instruerades deltagarna att fylla i relevanta frågeformulär (SWS, FoMOS och PANAS) tre gånger om dagen i en broschyr som de fick den första försöksdagen. Påföljande måndag lämnade deltagarna in de ifyllda enkäterna. De i begränsat tillstånd fick sina smartphones tillbaka och svarade på en öppen kvalitativ fråga angående utmaningar relaterade till begränsningsperioden. Alla deltagare fick en ersättning på 500 NOK för att ha deltagit i studien. Beloppet avslöjades i förväg för att säkerställa den primära motivationen för deltagande i studien.
Progressionmodell som illustrerar den experimentella designen.
Etik
Studien genomfördes i enlighet med Helsingforsdeklarationen och godkändes av norska dataskyddsmyndigheten (projekt nr. 49769) och etikkommittén bestod av en person, Belinda Gloppen Helle från norska forskningscentret. Alla deltagare rekryterades från den allmänna vuxna befolkningen (minst 18 år gamla) och alla gav elektroniskt informerat samtycke.
Dataanalys
En linjär blandad modellanalys användes och en begränsad maximal sannolikhetsmetod användes eftersom detta producerar opartiska uppskattningar av parametrar för varians och kovarians. Slumpmässig avlyssning inkluderades i modellerna (Harville, 1977; West et al., 2014). I analysen återspeglade faktorer mellan ämnen den potentiella skillnaden mellan individerna i det begränsade tillståndet och kontrolltillståndet, när det gäller tillbakadragande av smarttelefon (bestämd utifrån SWS-poängen), rädsla för att missa (bestämd utifrån FoMOS-poäng) och positiv / negativ påverkan (bestäms av PANAS-poängen). En kraftanalys visade att antalet deltagare inkluderade skulle vara tillräckligt för en effekt av 0.80 i fallet med medeleffektstorlekar för de fasta faktorerna och en förväntad korrelationskoefficient mellan upprepade mått på 0.5 (Hedeker et al., 1999). Alla analyser utfördes med SPSS version 23.
På objekten från SWS-skalan, färdigställd under begränsningsperioden, utgjorde de saknade data 4.4% av det totala. FoMO-artiklar hade 4.2%, PA-skalan 4.5% och NA-skalan hade 4.2% saknade data. Men den linjära analysmetoden för blandad modell gör det möjligt att använda tillgängliga data för enheter där tidspunkter saknas.
Resultat
Datasättet kommer att göras tillgängligt på begäran av TE.
descriptives
Smartphone-användning mättes före den experimentella helgen. Skillnaden i självrapporterad smartphoneanvändning skilde sig inte mellan grupper (t = 1.36, df = 125, p = 0.177). Se Bord Table11 för mer detaljerade beskrivningar. Det var ingen skillnad i könsfördelning (χ2= 0.373, df = 1, p = 0.541) mellan de två villkoren.
Tabell 1
Genomsnitt (M) och standardavvikelser (SD) för rapporterad smarttelefonanvändning och upplevt svårigheter under smartphone-begränsningsperioden i procent.
| M (SD) | Procent | |
|---|---|---|
| Rapporterad användning för | ||
| Begränsad grupp | 2.79 (0.85) | |
| kontroll | 2.62 (0.56) | |
| Utmaningar i begränsningsperioden relaterad till | ||
| Behandla appar | 49.3% | |
| Social kommunikation | 49.3% | |
| Otillgänglighet | 43.3% | |
| Planering | 40.3% | |
| Väckarklocka | 32.8% | |
| Musik / podcast | 25.4% | |
| Sociala nätverk apps | 13.4% | |
| Säkerhet | 10.4% | |
| Passera tid | 6.0% | |
Analys av experiment
Effekten av begränsning av smarttelefoner på uttagssymtom (se Bord Tables2,2, , 33)
Tabell 2
Effekten av smarttelefonbegränsning på uttag (SWS) poäng av linjära blandade modeller.
| Tid | Uppskatta | Standard fel | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.177 | 0.071 | 2.48 * | |
| 2 | 0.133 | 0.072 | 1.85 | |
| 3 | 0.026 | 0.072 | 0.359 | |
| 4 | 0.053 | 0.071 | 0.745 | |
| 5 | -0.050 | 0.072 | -0.696 | |
| 6 | -0.011 | 0.072 | -0.150 | |
| 7 | 0.032 | 0.072 | 0.449 | |
| 8 | 0.047 | 0.071 | 0.657 | |
| 9 | ||||
| Skick | 4.90 * | |||
| Tid | 2.83 ** | |||
| Skick*tid | 0.226 | |||
Tabell 3
Medel- och standardavvikelsen för varje tillstånd på SWS, FoMOS och PANAS vid Time 1 – 9.
| begränsad | Fritt | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tid | SWS | FOMO | PA | NA | SWS | FOMO | PA | NA |
| 1 | 1.69 (0.647) | 2.01 (0.720) | 2.77 (0.713) | 1.34 (0.392) | 1.57 (0.655) | 1.86 (0.558) | 2.78 (0.737) | 1.27 (0.367) |
| 2 | 1.68 (0.660) | 2.05 (0.744) | 2.61 (0.576) | 1.32 (0.422) | 1.53 (0.562) | 1.76 (0.642) | 2.67 (0.854) | 1.29 (0.405) |
| 3 | 1.57 (0.561) | 1.88 (0.793) | 2.63 (0.719) | 1.32 (0.394) | 1.40 (0.552) | 1.75 (0.624) | 2.79 (0.829) | 1.26 (0.389) |
| 4 | 1.60 (0.650) | 1.93 (0.754) | 2.61 (0.820) | 1.34 (0.471) | 1.44 (0.556) | 1.77 (0.631) | 2.73 (0.791) | 1.20 (0.287) |
| 5 | 1.57 (0.683) | 1.87 (0.660) | 2.53 (0.699) | 1.27 (0.382) | 1.32 (0.395) | 1.68 (0.597) | 2.63 (0.775) | 1.18 (0.282) |
| 6 | 1.54 (0.536) | 1.81 (0.695) | 2.47 (0.852) | 1.27 (0.421) | 1.37 (0.420) | 1.59 (0.555) | 2.71 (0.856) | 1.24 (0.360) |
| 7 | 1.62 (0.576) | 1.86 (0.623) | 2.30 (0.749) | 1.33 (0.387) | 1.41 (0.528) | 1.64 (0.517) | 2.60 (0.743) | 1.25 (0.335) |
| 8 | 1.65 (0.676) | 1.85 (0.682) | 2.43 (0.695) | 1.31 (0.388) | 1.43 (0.461) | 1.60 (0.586) | 2.57 (0.775) | 1.21 (0.352) |
| 9 | 1.53 (0.536) | 1.74 (0.573) | 2.57 (0.665) | 1.21 (0.370) | 1.36 (0.506) | 1.62 (0.573) | 2.64 (0.787) | 1.19 (0.351) |
På SWS fanns en statistiskt signifikant huvudeffekt av tillstånd, F(1,124.97) = 4.90, p <0.05 och tid, F(8,951.19) = 2.83, p <0.005 på totalpoängen. Interaktionseffekten mellan tillstånd och tid var inte statistiskt signifikant, F(8,951.19) = 0.226, p = 0.986 (Figur Figure33). Specifikt hade Time 1 en statistiskt signifikant högre SWS-poäng jämfört med Time 9 (t = 2.48, p <0.05) som representerade referenstiden.
Medelpoäng på Smartphone Uttagskala (SWS) för begränsat och kontrolltillstånd. Felstegen representerar standardfelmedlet för varje värde. *p <0.05 för huvudeffekt av tillstånd, †p <0.05 för huvudeffekt av tid, och ∫p <0.05 för tid 1 jämför med tid 9.
Effekten av smarttelefonbegränsning på rädsla för att missa (se Bord Tables3,3, , 44)
Tabell 4
Effekten av smarttelefonbegränsning på rädsla för att missa poäng (FoMOS) av linjära blandade modeller.
| Tid | Uppskatta | Standard fel | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.239 | 0.064 | 3.72 **** | |
| 2 | 0.149 | 0.065 | 2.28 * | |
| 3 | 0.114 | 0.065 | 1.75 | |
| 4 | 0.140 | 0.064 | 2.18 * | |
| 5 | 0.072 | 0.065 | 1.11 | |
| 6 | -0.021 | 0.065 | -0.328 | |
| 7 | 0.018 | 0.065 | 0.280 | |
| 8 | -0.026 | 0.064 | -0.407 | |
| 9 | ||||
| Skick | 3.99 * | |||
| Tid | 8.17 **** | |||
| Skick*tid | 0.652 | |||
Det var statistiskt signifikant huvudeffekt av tillstånd, F(1,124.81) = 3.99, p <0.05 och tid, F(8,952.40) = 8.17, p <0.001, på den totala poängen för FoMOS. Interaktionseffekten mellan tillstånd och tid var inte statistiskt signifikant, F(8,952.40) = 0.652, p = 0.734 (Figur Figure44). Vidare, Time 1 (t = 3.72, p <0.001), tid 2 (t = 2.28, p <0.05) och tid 4 (t = 2.18, p <0.05) hade en statistiskt signifikant högre FoMOS-poäng jämfört med referenstiden (Tid 9).
Medelpoäng på Fear of Missing Out (FOMO) Skala för den begränsade (n = 67) och kontroll (n = 60) tillstånd. Felstegen representerar standardfelmedlet för varje värde. *p <0.05 för huvudeffekt av tillstånd, †p textitp <0.05 för tidens effekt, ∫p <0.05 för tid 2 och tid 4 jämfört med tid 9 och ∫p <0.001 för tid 1 jämfört med tid 9.
Effekten av smarttelefonbegränsning på positiv och negativ påverkan (se Bord Tables3,3, , 55)
Tabell 5
Effekten av smarttelefonbegränsning på PANAS-poäng (linjer med blandade modeller).
| Tid | Uppskatta | Standard fel | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.190 | 0.109 | 1.75 | |
| 2 | 0.101 | 0.111 | 0.914 | |
| 3 | 0.181 | 0.111 | 1.64 | |
| 4 | 0.045 | 0.110 | 0.405 | |
| 5 | 0.131 | 0.110 | 1.19 | |
| 6 | 0.002 | 0.110 | 0.015 | |
| 7 | 0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 8 | -0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 9 | ||||
| Skick | 1.89 | |||
| Tid | 3.72 **** | |||
| Skick*tid | 0.865 | |||
Det fanns ingen statistiskt signifikant huvudeffekt för tillstånd, F(1,125.15) = 1.89, p = 0.171 på PA. Emellertid avslöjade analysen en statistiskt signifikant huvudeffekt för tiden, F(8,951.23) = 3.72, p <0.001, på totalpoängen för PA. Inga signifikanta resultat hittades mellan varje tidpunkt i uppföljningstestet. Interaktionseffekten mellan tillstånd och tid på PA-poängen, F(8,951.23) = 0.865, p = 0.546, var inte statistiskt signifikant (Figur Figure55). NA-poängen hade ingen signifikant huvudeffekt för tillstånd, F(1,124.23) = 1.73, p = 0.191, inte heller för tid F(8,952.48) = 1.95, p = 0.050 (Bord Table66). Dessutom påverkar interaktionen mellan tillstånd och tid på NA-poängen F(8,952.48) = 0.730, p = 0.665, var inte statistiskt signifikant (Figur Figure66).
Medelpoäng på Positive Affect (PA) för de begränsade (n = 67) och kontroll (n = 60) tillstånd. Felstegen representerar standardfelmedlet för varje värde. †p <0.001 för huvudeffekten av tiden.
Tabell 6
Effekten av smarttelefonbegränsning på PANAS-resultat (linjer med blandade modeller).
| Tid | Uppskatta | Standard fel | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.054 | 0.049 | 1.10 | |
| 2 | 0.069 | 0.049 | 1.40 | |
| 3 | 0.042 | 0.049 | 0.861 | |
| 4 | -0.012 | 0.049 | -0.252 | |
| 5 | -0.030 | 0.049 | -0.614 | |
| 6 | 0.028 | 0.049 | 0.570 | |
| 7 | 0.032 | 0.049 | 0.652 | |
| 8 | 0.000 | 0.049 | 0.003 | |
| 9 | ||||
| Skick | 1.73 | |||
| Tid | 1.95 * | |||
| Skick*tid | 0.730 | |||
Medelpoäng för negativ påverkan (NA) för de begränsade (n = 67) och kontroll (n = 60) tillstånd. Felstegen representerar standardfelmedlet för varje värde.
Diskussion
Huvudsyftet med den här studien var att undersöka abstinenssymtom, rädsla för att missa och positiva och negativa effekter förknippade med smartphone-begränsning över tid. Baserat på forskningsdesignen representerar den aktuella studien en av de första experimentella studier som genomförts i detta ämne. Resultaten överensstämde med en av hypoteserna och tidigare forskning, med resultat som visade att smarttelefonbegränsning bidragit väsentligt till de förklarade varianssymtomen om abstinens och FoMO. Begränsningen var dock inte relaterad till positiv eller negativ påverkan.
Det var en signifikant huvudeffekt för tillstånd på SWS där det begränsade tillståndet hade en högre genomsnittlig poäng jämfört med kontrolltillståndet. Mer specifikt indikerar detta bevis att begränsning av smarttelefon provocerar psykologiska abstinenssymtom som liknar dem som finns i andra beteendemissbruk. Resultaten avslöjade också en signifikant huvudeffekt för tillstånd på FoMOS, vilket indikerade att FoMOS-poängen var signifikant högre för det begränsade tillståndet, jämfört med kontrolltillståndet, oavsett tidseffekt. FoMOS kan vara en representation av den sociala aspekten av tillbakadragande och kan därför ge stöd för denna hypotes. Dessa resultat kan komma från en begränsning av omedelbar tillgång till sociala nätverk, vilket provocerar dessa negativa effekter. Det fanns ingen signifikant huvudeffekt för tillstånd på PA och representerade därmed ingen signifikant skillnad mellan det begränsade tillståndet och kontrolltillståndet i termer av PA-poäng. Detta indikerar att begränsning från smarttelefonen inte orsakar en minskning av PA. När det gäller NA fanns det ingen signifikant huvudeffekt för tillstånd. Detta resultat antyder att begränsning från smarttelefonen inte orsakar en ökning av NA. Dessa fynd ger H1 delvis stöd genom att indikera att individer påverkas negativt när de begränsas från att interagera med sina smartphones.
En signifikant huvudeffekt av tiden för SWS, FoMOS och PA hittades, vilket indikerade att poängen skilde sig avsevärt över tid, oavsett tillstånd. Dessutom var huvudeffekten av tid för NA inte signifikant. Följaktligen stöds H2 delvis av data. Det fanns ingen signifikant interaktionseffekt för resultatvariablerna (SWS, FoMOS, PA och NA), vilket resulterar i brist på stöd för H3. Följaktligen kunde den här studien inte identifiera trender angående de negativa effekterna som orsakats av begränsningsperioden.
De rapporterade negativa effekterna (SWS och FoMOS) orsakade av oförmåga att interagera med sin smartphone kan vara kopplade till högre nivåer av stress (Lazarus och Folkman, 1984; Folkman, 2008) som vissa studier har föreslagit att användning av sin smartphone kan orsaka ett tillfälligt utlopp för stress (Lavoie och Pychyl, 2001; Thomée et al., 2007). En studie av Patel et al. (2006) avslöjade att barn som spelade ett handhållet videospel innan operationen hade lägre nivåer av stress och ångest än barn som bara hade sina föräldrar närvarande. Ett handhållet videospel har vissa egenskaper som liknar smartphones, vilket gör denna jämförelse relevant när det gäller tolkningen av de nuvarande resultaten. Även om flera spel finns tillgängliga via smartphones, finns det också några särskilt skillnader mellan videospel och smartphones som sätter begränsningar för jämförande effekter. Men när du är i besittning är en smartphone omedelbart tillgänglig med alla olika process- och sociala appar. Man kan spekulera i att unga vuxna kan uppleva samma negativa förstärkande effekt av en smartphone i olika stressiga situationer varje dag. I så fall kan man vidare hävda att begränsning av samma typer av enheter kan begränsa den negativa förstärkande effekten av smarttelefonen. Detta är dock bara spekulationer och ytterligare studier behövs för att undersöka möjligheterna till en sådan koppling. Från PANAS-skalan har Negative Affect visat sig vara positivt korrelerat med självrapporterad stress (Watson et al., 1988).
En annan förklaring till resultaten om H1 kan kopplas till anknytning och en förlängning av jaget. SNS: s popularitet har fortsatt att växa sedan de först introducerades och de har utvecklats för att integrera funktioner, till exempel snabbmeddelanden. Det har föreslagits att en möjlig förklaring till att SNS är så populära som de har blivit beror på att kunna ansluta till grundläggande mänskliga behov. SNS kan erbjuda sina användare socialt stöd genom att erbjuda ett sätt att ständigt kopplas till familj, vänner och bekanta 24 / 7. Dessutom erbjuder dessa direktmeddelandeapplikationer ett privat forum för kamrater att interagera utan övervakning från andra. Detta kan hjälpa till att förklara det höga engagemang som användare visar för SNS: er (Carbonell och Panova, 2017; Kuss och Griffiths, 2017). Smarttelefoner har gjort det lättare att få tillgång till SNS: er och genom att begränsa smarttelefoninteraktion gör man det mer utmanande att ständigt vara ansluten och fullt engagerad i de aspekter av samhället som underlättas av smartphones.
En annan mycket besläktad term med avseende på den sociala aspekten av restriktion är det utökade jaget, föreslagit av Belk (1988). I konstruktionen av självkänslan hävdar han att en individs ägodel utgör en viktig del för att återspegla sin identitet. När deras ägodelar tas bort skulle en försämrad självkänsla uppstå. Detta innebär en uppkomst av negativa känslor. En konsekvens av teknologiska förändringar är att jag utvidgar mig till grafiska representationer av individen, till exempel avatarer som kan påverka vår offline känsla av själv. Den digitala plattformen har gått från att vara något privat till att bli den huvudsakliga plattformen för att avslöja och projicera oss själva. En ökning av delningen av privat information om SNS kan lämna användaren i en utsatt position, där ofta inlägg krävs för att behålla eller få kontroll (Thompson and Cupples, 2008).
Att inte kunna ställa frågor, ge instruktioner eller utbyta personlig information när du är på språng kan förklara den högre poängen på SWS och FoMOS. Dessutom kan det vara relaterat till processapparna som är tillgängliga på smarttelefonen, vilket möjliggör interaktion med det allmänna samhället genom nyheter, bussbiljetter, e-postmeddelanden och så vidare. Detta är i överensstämmelse med några av de utmaningar som rapporteras av de begränsade deltagarna, där nästan hälften rapporterade svårigheter att begränsas från processapparna, liksom social kommunikation. Deltagarna rapporterade dessutom utmaningar i samband med planering och omedelbar otillgänglighet för andra personer. Det utökade jaget ger en intressant bild av användningen av teknik. Genom digital teknik blir offline och onlinejaget gemensamt konstruerat; så att införa en begränsning för en individ som tar bort honom / henne från onlinejaget, till exempel smarttelefonbegränsning, kan framkalla utträffande symtom (Belk, 1988, 2013).
Denna studie är en av de första som undersöker effekten av begränsning av smartphone för att förlänga tiden och genom att fysiskt ta bort smarttelefonen. Få andra studier har undersökt begränsningen av smarttelefonen, men med olika design. En studie av Cheever et al. (2014)deltagarna tilldelades slumpmässigt till ett av två villkor: ett tillstånd vände på sin smartphone, medan det andra tillståndet fick behålla sin smartphone men var tvungen att stänga av den under studiens längd. Experimentfasen varade bara i 75 min. En andra studie undersökte smartphone-begränsning för 3 h på en festival (van den Eijnden et al., 2017). I denna studie fick deltagarna behålla sin smartphone, men var tvungna att sätta den i flygläge och skärmen gjordes osynlig av en segling. När det gäller tillbakadragande trender, är den förra den enda som inkluderar trender. Detta är emellertid svårt att jämföra med den aktuella studien på grund av skillnaden i varaktighet.
Styrkor och begränsningar
De beroende variablerna inkluderades för att bedöma olika och relevanta aspekter av tillbakadragande av smarttelefoner och representera en nyckelstyrka i den aktuella studien. 72 h experimentell fas, betydligt längre än ett tidigare smartphone-begränsningsförsök tillät detaljerad bedömning av fluktuationer i den beroende variabeln och är en annan tillgång i den aktuella studien (Cheever et al., 2014; van den Eijnden et al., 2017). Det faktum att deltagarna i det experimentella tillståndet som lämnades in sina smartphones under begränsningsperioden garanterade experimentets integritet.
Beträffande begränsningar är selektionsförskjutning en möjlig svaghet i den aktuella studien eftersom man kan anta att individer som var alltför stora användare var mindre benägna att delta. Deltagarna kunde också välja fritt den helgen de ville delta. Detta kan vara en begränsning med tanke på att deltagarna kan anpassa sina helgplaner i enlighet därmed. En övervägande av kvinnor i provet representerar en annan begränsning, eftersom vissa studier har föreslagit att män och kvinnor deltar i olika typer av smartphoneanvändning. Det kan vidare tänkas att deltagarna använde SNS på andra tekniska enheter (t.ex. bärbar dator, surfplatta) under begränsningsperioden. Detta bör således kontrolleras för i framtida studier. Det kan hävdas att den aktuella studien inte innebar någon verklig begränsning eftersom deltagarna kunde använda andra elektroniska apparater genom vilka de kunde få tillgång till internet. Men eftersom de flesta idag använder sina mobiltelefoner för att få tillgång till internet i situationer då de inte har tillgång till en PC / surfplatta innebär emellertid den här studien begränsningar vad gäller dessa typer av situationer. Det bör också noteras att vissa applikationer endast är tillgängliga på mobiltelefoner. Dessutom bör man komma ihåg att syftet med den aktuella studien var att undersöka uttag av mobiltelefoner specifikt och inte tillbakadragande av internet i allmänhet. Det faktum att den experimentella gruppen hade högre poäng på flera uttagsåtgärder jämfört med kontrollgruppen tyder också på att verklig begränsning inträffade. En av skalorna som användes för att mäta tillbakadragande av smartphone (SWS) var en modifierad skalar för cigarettuttag. Även om SWS hade en hög intern konsistens har den inte använts i några andra studier, som kan betraktas som en svaghet. Den grundläggande skillnaden mellan beroendeframkallande smartphone- och nikotinegenskaper är dessutom värt att nämna. Dessutom fungerar en brist på baslinjescore för de uttagningsrelaterade poäng som en annan begränsning för den aktuella studien. Slutligen bör det noteras att skillnaden mellan experimentgruppen och kontrollgruppen i frekvensen av smarttelefonanvändning före början av begränsningsperioden potentiellt kan vara en begränsning.
Inblandning
När det gäller beteendemissbruk kompletterar resultaten resultaten bevismaterialet som indikerar att överdriven smartphone-användning förkroppsligar beroende av beroende. Fynd från den här studien kommer att hjälpa till att utöka kunskap och förståelse kring denna del av beroendefältet, till exempel de negativa effekterna efter begränsning. Dessa resultat aktiverar fokus på effekter relaterade till tillbakadragande i beteenden som är sårbara för överdriven användning. Vidare kan denna studie hjälpa framtida studier som undersöker abstinensrelaterade symtom efter begränsning, eftersom både styrkor och svagheter har lyfts fram.
Slutsats
Den nuvarande studien avslöjade att om man begränsas från sin smartphone ökar abstinenssymtomen och rädsla för att missa, men inte särskilt påverka positiv och negativ påverkan. Resultaten indikerar att en stor del av de negativa effekterna som deltagarna upplevt under begränsningsperioden, liknar de hos andra typer av beteendemissbruk. Dessutom inkluderade studien tidskomponenten för att undersöka tillbakadragande trender, men resultaten var inte signifikanta. Med tanke på resultatet av den aktuella studien är det viktigt i framtida studier att utforska begreppet smarttelefonberoende med fokus på abstinenssymptom. Det skulle också vara av intresse att jämföra tillbakadragande trender över hela spektrumet av beroende. Detta är den första studien i sitt slag till författarnas kunskap om designens komplexitet. Framtida studier bör ta hänsyn till styrkor och begränsningar när man undersöker detta ämne vidare.
Författarbidrag
TE, SA och SP utformade och designade experimentet och analyserade data. TE och SA utförde experimenten. TE, SA, SP, CA och RB skrev uppsatsen.
Intresseanmälan
Författarna förklarar att forskningen genomfördes i avsaknad av kommersiella eller finansiella relationer som kan tolkas som en potentiell intressekonflikt.
Extramaterial
Det kompletterande materialet för denna artikel finns online på: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2018.01444/full#supplementary-material
Referensprojekt
- Alavi SS, Ferdosi M., Jannatifard F., Eslami M., Alaghemandan H., Setare M. (2012). Beteendemissbruk kontra substansberoende: korrespondens mellan psykiatriska och psykologiska åsikter. Int. J. Prevent. Med. 3 290-294. [PMC gratis artikel] [PubMed]
- American Psychiatric Association (2013). Diagnostisk och statistisk handbok för mentala störningar, 5th Edn. Washington, DC: American Psychiatric Association.
- Andreassen CS, Billieux J., Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z., Mazzoni E., et al. (2016). Förhållandet mellan beroendeframkallande användning av sociala medier och videospel och symtom på psykiatriska störningar: en storskalig tvärsnittsstudie. Psychol. Missbrukare. Behav. 30 252 – 262. 10.1037 / adb0000160 [PubMed] [Cross Ref]
- Andreassen CS, Griffiths VD, Gjertsen SR, Krossbakken E., Kvam S., Pallesen S. (2013). Förhållandena mellan beteendemissbruk och femfaktormodellen för personlighet. J. Behav. Missbrukare. 2 90 – 99. 10.1556 / JBA.2.2013.003 [PubMed] [Cross Ref]
- Belk RW (1988). Besättningar och det utökade jaget J. Consum. Res. 15 139-168. 10.1086 / 209154 [Cross Ref]
- Belk RW (2013). Utökat jag i en digital värld. J. Consum. Res. 40 477-500. 10.1086 / 671052 [Cross Ref]
- Billieux J., Maurage P., Lopez-Fernandez O., Kuss DJ, Griffiths MD (2015a). Kan användningen av störd mobiltelefon betraktas som ett beteendemissbruk? En uppdatering av aktuella bevis och en omfattande modell för framtida forskning. Curr. Missbrukare. Rep. 2 156–162. 10.1007/s40429-015-0054-y [Cross Ref]
- Billieux J., Schimmenti A., Khazaal Y., Maurage P., Heeren A. (2015b). Överfarar vi vardagslivet? En hållbar plan för beteendemissbrukforskning. J. Behav. Missbrukare. 4 119-123. 10.1556 / 2006.4.2015.009 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Carbonell X., Panova T. (2017). En kritisk övervägande av sociala nätverks webbplatser beroende potential. Missbrukare. Res. Teori 25 48-57. 10.1080 / 16066359.2016.1197915 [Cross Ref]
- Chang AM, Aeschbach D., Duffy JF, Czeisler CA (2015). Kvällsanvändning av ljusemitterande e-läsare påverkar negativt sömn, tidpunkt för tidpunkten och vågenhet nästa morgon. Proc. Natl. Acad. Sci. usa 112 1232 – 1237. 10.1073 / pnas.1418490112 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Cheever NA, Rosen LD, Carrier LM, Chavez A. (2014). Inte i sikte är inte i åtanke: effekterna av att begränsa användningen av trådlösa mobila enheter på ångestnivåer bland låga, måttliga och höga användare. Comput. Brum. Behav. 37 290 – 297. 10.1016 / j.chb.2014.05.002 [Cross Ref]
- Chóliz M., Pinto L., Phansalkar SS, Corr E., Mujjahid A., Flores C., et al. (2016). Utveckling av en kort multikulturell version av testet av frågeformulär för mobiltelefonberoende (TMDbrief). Främre. Psychol. 7: 650. 10.3389 / fpsyg.2016.00650 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Clayton RB, Leshner G., Almond A. (2015). Det utökade iSelf: påverkan av iPhone-separering på kognition, känslor och fysiologi. J. Comput. Med. Commun. 20 119 – 135. 10.1111 / jcc4.12109 [Cross Ref]
- Cutino CM, Nees MA (2017). Att begränsa mobiltelefonåtkomst under läxor ökar uppnåendet av studiemålen. Folkhop. Media Commun. 5 63-79. 10.1177 / 2050157916664558 [Cross Ref]
- Demirci K., Akgönül M., Akpinar A. (2015). Förhållandet mellan smartphoneanvändningens allvar och sömnkvalitet, depression och ångest hos universitetsstudenter. J. Behav. Missbrukare. 4 85-92. 10.1556 / 2006.4.2015.010 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Elhai JD, Levine JC, Dvorak RD, Hall BJ (2016). Rädsla för att missa, behov av beröring, ångest och depression är relaterade till problematisk användning av smarttelefoner. Comput. Brum. Behav. 63 509 – 516. 10.1016 / j.chb.2016.05.079 [Cross Ref]
- Elhai JD, Tiamiyu MF, Weeks JW, Levine JC, Picard KJ, Hall BJ (2017). Depression och känsloreglering förutsäger objektiv användning av smarttelefoner uppmätt under en vecka. Pers. Individ. Diff. 133 21 – 28. 10.1016 / j.paid.2017.04.051 [Cross Ref]
- Etter J.-F. (2005). Ett självadministrerat frågeformulär för att mäta cigarettabstinenssymtom: Cigarettuttagskalan. Nicot. Tobac. Res. 7 47-57. 10.1080 / 14622200412331328501 [PubMed] [Cross Ref]
- Folkman S. (2008). Fallet för positiva känslor i stressprocessen. Anixety Stress Coping 21 3-14. 10.1080 / 10615800701740457 [PubMed] [Cross Ref]
- Fuster H., Chamarro A., Oberst U. (2017). Rädsla för att missa, socialt nätverk på nätet och mobiltelefonberoende: en latent profilstil. Aloma 35 23-30.
- Griffiths MD (1996). Beteendeberoende: ett problem för alla? Anst. Councel. I dag 8 19-25. 10.1108 / 13665629610116872 [Cross Ref]
- Griffiths MD (2004). Satsar ditt liv på det. Br. Med. J. 329 1055 – 1056. 10.1136 / bmj.329.7474.1055 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Griffiths MD (2005). En "komponent" -modell för missbruk inom en biopsykosocial ram. J. Subst. Använda sig av 10 191-197. 10.1080 / 1465980500114359 [Cross Ref]
- Griffiths MD, Kuss DJ, Billieux J., Pontes HM (2016). Utvecklingen av internetberoende: ett globalt perspektiv. Missbrukare. Behav. 53 193 – 195. 10.1016 / j.addbeh.2015.11.001 [PubMed] [Cross Ref]
- Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z. (2014). "Sociala nätverksberoende: en översikt över preliminära resultat" i Beteendemissbruk: Kriterier, bevis och behandling, eds Rosenberg KP, Feder LC, redaktörer. (New York, NY: Elsevier Science;), 119 – 141. 10.1016 / B978-0-12-407724-9.00006-9 [Cross Ref]
- Harville DA (1977). Maximal sannolikhetsmetod för beräkning av varianskomponent och till relaterade problem. J. Am. Statist. Assoc. 72 320-338. 10.1080 / 01621459.1977.10480998 [Cross Ref]
- Hedeker D., Gibbons RD, Waternaux C. (1999). Provstorleksuppskattning för längsgående konstruktioner med slit: jämföra tidsrelaterade kontraster mellan grupper. J. Educ. Behav. Statist. 24 70-93. 10.3102 / 10769986024001070 [Cross Ref]
- Hughes JR, Keely J., Naud S. (2004). Form av återfallskurvan och långvarig avhållsamhet bland obehandlade rökare. Addiction 99 29 – 38. 10.1111 / j.1360-0443.2004.00540.x [PubMed] [Cross Ref]
- İnal EE, ÇetÝntürk A., Akgönül M., Savaş S. (2015). Effekter av överanvändning av smarttelefoner på handfunktion, nypstyrka och medianerven. Muscle Nerve 52 183 – 188. 10.1002 / mus.24695 [PubMed] [Cross Ref]
- Kuss DJ, Griffiths MD (2011). Online socialt nätverk och beroende - en genomgång av den psykologiska litteraturen. Int. J. Environ. Res. Pub. Hälsa 8 3528 – 3552. 10.3390 / ijerph8093528 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Kuss DJ, Griffiths MD (2017). Sociala nätverkssajter och missbruk: tio lärdomar. Int. J. Environ. Res. Pub. Hälsa 14 311. 10.3390 / ijerph14030311 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Lavoie J., Pychyl T. (2001). Cyberslacking och supervägen för procrastination: en webbaserad undersökning av online-procrastination, attityder och känslor. Soc. Sci. Comput. Varv. 19 431-444. 10.1177 / 089443930101900403 [Cross Ref]
- Lazarus RS, Folkman S. (1984). Stress, utvärdering och coping. New York, NY: Springer.
- Lepp A., Barkley JE, Karpinski AC (2014). Förhållandet mellan mobiltelefonanvändning, akademiska prestationer, ångest och tillfredsställelse med livet hos studenter. Comput. Brum. Behav. 31 343 – 350. 10.1016 / j.chb.2013.10.049 [Cross Ref]
- Utkik (2012). Mobil Mindset-studie avslöjar amerikanernas smarttelefontillbehör förändrar våra beteenden och känslor. Tillgänglig på: https://www.businesswire.com/news/home/20120621005339/en/Mobile-Mindset-Study-Reveals-Americans%E2%80%99-Smartphone-Attachment
- Lopez-Fernandez O., Kuss DJ, Romo L., Morvan Y., Kern L., Graziani P., et al. (2017). Självrapporterat beroende av mobiltelefoner hos unga vuxna: en europeisk tvärkulturell empirisk undersökning. J. Behav. Missbrukare. 6 168-177. 10.1556 / 2006.6.2017.020 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Orford J. (2001). Överdriven aptit: En psykologisk bild av beroende, 2nd Edn. Chichester: Wiley.
- Parlak S., Eckhardt A. (2014). Utveckla en Facebook-uttagskala: resultat från ett kontrollerat fältexperiment. Uppsats presenterat vid Europeiska konferensen för informationssystem (ECIS), Tel Aviv.
- Patel A., Schieble T., Davidson M., Tran MC, Schoenberg C., Delphin E., et al. (2006). Distraktion med ett handhållet videospel minskar pediatrisk preoperativ ångest. Pediatr. Anesth. 16 1019 – 1027. 10.1111 / j.1460-9592.2006.01914.x [PubMed] [Cross Ref]
- Przybylski AK, Murayama K., DeHaan CR, Gladwell V. (2013). Motiverande, emotionella och beteendekorrelaterade rädsla för att missa. Comput. Brum. Behav. 29 1841 – 1848. 10.1016 / j.chb.2013.02.014 [Cross Ref]
- Rosen LD, Whaling K., Carrier LM, Cheever NA, Rokkum J. (2013a). Media- och teknikanvändningen och attityderna: en empirisk undersökning. Comput. Brum. Behav. 29 2501 – 2511. 10.1016 / j.chb.2013.06.006 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
- Rosen LD, Whaling K., Rab LM, Cheever NA (2013b). Skapar Facebook "IDisorders"? Kopplingen mellan kliniska symtom på psykiatriska störningar och teknikanvändning, attityder och ångest. Comput. Brum. Behav. 29 1243 – 1254. 10.1016 / j.chb.2012.11.012 [Cross Ref]
- Salehan M., Negahban A. (2013). Sociala nätverk på smartphones: när mobiltelefoner blir beroendeframkallande. Comput. Brum. Behav. 29 2632 – 2639. 10.1016 / j.chb.2013.07.003 [Cross Ref]
- Sapacz M., Rockman G., Clark J. (2016). Är vi beroende av våra mobiltelefoner? Comput. Brum. Behav. 57 153 – 159. 10.1016 / j.chb.2015.12.004 [Cross Ref]
- Säljare EM, Kalant H. (1976). Alkoholmissbruk och tillbakadragande. N. Engl. J. Med. 294 757 – 762. 10.1056 / NEJM197604012941405 [PubMed] [Cross Ref]
- Shiffman SM, Jarvik ME (1976). Rökningssymtom under två veckors avhållsamhet. Psychopharmacology 50 35 – 39. 10.1007 / BF00634151 [PubMed] [Cross Ref]
- Starcevic V. (2016). Tolerans- och abstinenssymtom kanske inte är till hjälp för att öka förståelsen för beteendemissbruk. Addiction 111 1307 – 1308. 10.1111 / add.13381 [PubMed] [Cross Ref]
- Thomée S., Eklöf M., Gustafsson E., Nilsson R., Hagberg M. (2007). Prevalens av upplevd stress, symtom på depression och sömnstörningar i relation till användning av informations- och kommunikationsteknik (IKT) bland unga vuxna - en prospektiv prospektiv studie. Comput. Brum. Behav. 23 1300 – 1321. 10.1016 / j.chb.2004.12.007 [Cross Ref]
- Thompson L., Cupples J. (2008). Sett och inte hört? Textmeddelanden och digital socialitet. Soc. Kult. Geogr. 9 95-108. 10.1080 / 14649360701789634 [Cross Ref]
- Tossell C., Kortum PT, Shepard C., Rahmati A., Zhong L. (2015). Utforska smarttelefonberoende: insikter från långsiktiga telemetriska beteendemått. IJIM 9 37 – 43. 10.3991 / ijim.v9i2.4300 [Cross Ref]
- Urbaniak GC, Plous S. (2015). Research Randomizer (version 4.0) [Datorprogramvara]. Hämtad 18 oktober, 2016.
- Valderrama JA (2014). Utveckling och validering av skalan för problematisk smartphoneanvändning. Doktorsavhandling, Alliant International University, Alhambra, CA.
- van den Eijnden R., Doornwaard S., Ter Bogt T. (2017). Är smarttelefonberoende symtom relaterade till FoMO, sug och abstinenssymtom under avstämning av smartphone? Resultat från ett naturligt experiment. J. Behav. Missbrukare. 6 (Suppl. 1): 56.
- van Deursen AJ, Bolle CL, Hegner SM, Kommers PA (2015). Modellering av vanligt och beroendeframkallande smarttelefonbeteende: rollen för smarttelefonanvändningstyper, emotionell intelligens, social stress, självreglering, ålder och kön. Comput. Brum. Behav. 45 411 – 420. 10.1016 / j.chb.2014.12.039 [Cross Ref]
- Watson D., Clark LA, Tellegen A. (1988). Utveckling och validering av korta mått av positiv och negativ påverkan: PANAS-skalorna. J. Pers. Soc. Psychol. 54 1063 – 1070. 10.1037 / 0022-3514.54.6.1063 [PubMed] [Cross Ref]
- West BT, Welch KB, Galecki AT (2014). Linjära blandade modeller, 2nd Edn. Ann Arbor, MI: CRC Press; 10.1201 / b17198 [Cross Ref]
- Xie Y., Szeto GP, Dai J., Madeleine P. (2016). En jämförelse av muskelaktivitet vid användning av pekskärmsmartphone bland ungdomar med och utan kronisk smärta i nacke-axlar. Ergonomi 59 61-72. 10.1080 / 00140139.2015.1056237 [PubMed] [Cross Ref]
- Unga KS (1998). Internetberoende: uppkomsten av en ny klinisk störning. CyberPsychol. Behav. 1 237 – 244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
;
