การพัฒนามาตราส่วนติดยาเสพติดของสมาร์ทโฟนเกาหลีสำหรับเยาวชน (2012)

อ้างอิง: Kim D, Lee Y, Lee J, Nam JK, Chung Y (2014) การพัฒนามาตรวัดระดับความติดยาเสพติดของสมาร์ทโฟนเกาหลีสำหรับเยาวชน โปรดหนึ่ง 9 (5): e97920 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920

Editor: อแมนดาบรูซมหาวิทยาลัยมิสซูรี - แคนซัสซิตี้สหรัฐอเมริกา

ที่ได้รับ: ธันวาคม 19, 2013; ได้รับการยืนยัน: เมษายน 16, 2014; ที่เผยแพร่: May 21, 2014

ลิขสิทธิ์: © 2014 คิมและคณะ นี่เป็นบทความแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้เงื่อนไขของ ใบอนุญาตแสดงที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำแบบไม่ จำกัด ในสื่อใดก็ตามหากมีการให้เครดิตผู้เขียนต้นฉบับและแหล่งที่มา

เงินทุน: ผู้เขียนไม่มีการสนับสนุนหรือเงินทุนที่จะรายงาน

การแข่งขันความสนใจ: ผู้เขียนได้ประกาศว่าไม่มีความสนใจในการแข่งขันอยู่

บทนำ

การขยายตัวของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในปี 1990 ก่อให้เกิดการปฏิวัติดิจิทัล ในไม่ช้าเดสก์ท็อปส่วนบุคคลก็พัฒนาไปสู่ ​​PMP, แท็บเล็ตพีซีและสมาร์ทโฟนซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่พบเห็นได้ทั่วไปในชีวิตของผู้คน โดยเฉพาะอย่างยิ่งอัตราการจัดจำหน่ายสมาร์ทโฟนอยู่ในแนวโน้มที่สูงขึ้นทั่วโลกตั้งแต่ปี 2000 [1]. การใช้สมาร์ทโฟนอย่างแพร่หลายดังกล่าวได้รับการขนานนามว่า "Smart Revolution" และทำให้ชีวิตประจำวันของผู้คนเปลี่ยนแปลงไป แม้ว่าการใช้สมาร์ทโฟนจะทำให้ชีวิตสะดวกสบายขึ้นสำหรับคนจำนวนมาก แต่ก็ยังก่อให้เกิดผลเสียต่อความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตใจความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและสุขภาพร่างกาย ตัวอย่างเช่นเนื่องจากการเข้าถึงสภาพแวดล้อมออนไลน์ผ่านสมาร์ทโฟนได้ง่ายผลเสียของ ผลการยับยั้งออนไลน์ โดดเด่นด้วยการยับยั้งพฤติกรรมลดลง [2] [3] กำลังอาละวาดมากขึ้นโดยเฉพาะในรูปแบบของความรุนแรงทางไซเบอร์

วัยรุ่นในปัจจุบันเปิดรับสื่อรูปแบบใหม่ ๆ เช่นสมาร์ทโฟนเป็นอย่างมาก [4] เนื่องจากเป็นรุ่นแรกที่เติบโตขึ้นท่ามกลางสื่อไฮเทคหลากหลายรูปแบบ [5]. นี่อาจหมายถึงว่าเยาวชนมีความอ่อนไหวต่อผลกระทบของสื่อฉลาดมากกว่ากลุ่มอายุมากกว่า ในเกาหลีใต้เยาวชนที่ติดสมาร์ทโฟนถึงจำนวน 11.4% ของประชากรโดยที่ 2.2% อันดับต้นเผชิญกับความยากลำบากในการใช้ชีวิตประจำวันเนื่องจากติดยาเสพติด [6]. ก่อนการแพร่กระจายของสมาร์ทโฟนโทรศัพท์มือถือเข้ามามีส่วนสำคัญในชีวิตของวัยรุ่นจนถึงจุดที่บางคนรายงานว่ามีความวิตกกังวลในระดับสูงเมื่อไม่ได้เปิดโทรศัพท์ไว้ตลอดเวลา [4]. การติดโทรศัพท์มือถือและอายุดูเหมือนจะแปรผกผันกับคนอายุน้อยที่ใช้โทรศัพท์บ่อยขึ้น [8]และมีแนวโน้มที่จะยอมรับว่าเป็น“ คนติดโทรศัพท์มือถือ” มากกว่าผู้ใหญ่สองเท่า [9]. สำหรับวัยรุ่นการสื่อสารผ่านโทรศัพท์เป็นวิธีสำคัญในการรักษาความสัมพันธ์ทางสังคม [7]. เนื่องจากการติดสมาร์ทโฟนกำลังกลายเป็นประเด็นสำคัญในหมู่เยาวชนการพัฒนามาตราส่วนที่สามารถประเมินระดับและเงื่อนไขของการติดสมาร์ทโฟนในหมู่วัยรุ่นจึงดูเหมือนเป็นเรื่องเร่งด่วนเพื่อปกป้องพวกเขาจากผลเสียของการติด

เนื่องจากการแพร่กระจายของสมาร์ทโฟนเป็นปรากฏการณ์ล่าสุดการศึกษาที่กำหนดลักษณะเฉพาะของการติดสมาร์ทโฟนจึงหายาก แนวคิดที่ใกล้เคียงที่สุดในการติดสมาร์ทโฟนอาจเป็นการติดโทรศัพท์มือถือซึ่งถือว่าเป็นการติดพฤติกรรมแบบที่มีปัญหากับการควบคุมแรงกระตุ้น รายงานอาการของการติดโทรศัพท์มือถือรวมถึงการถอน, ความอดทน, การรบกวนของฟังก์ชั่นการปรับตัว, การบังคับและการแช่ทางพยาธิวิทยา [12] และการเลิกการขาดการควบคุมและปัญหาที่เกิดจากการใช้งานและความอดทนและการแทรกแซงกับกิจกรรมอื่น ๆ [13]. ติดยาเสพติดโทรศัพท์มือถือที่มีอยู่ในระดับ [47] [48] [49] ได้รับการพัฒนาบนพื้นฐานของหนุ่มสาว [10]การทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต (IAT) และโกลด์เบิร์ก [11]เกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต

อย่างไรก็ตามสมาร์ทโฟนนั้นแตกต่างจากโทรศัพท์มือถือในสี่วิธีหลัก ประการแรกผู้ใช้สมาร์ทโฟนมีส่วนเกี่ยวข้องกับอุปกรณ์มากกว่าผู้ใช้โทรศัพท์มือถือทั่วไป ผู้ใช้สมาร์ทโฟนมีส่วนร่วมกับอุปกรณ์และเนื้อหา (แอปพลิเคชั่น) พร้อมกันอย่างแข็งขันและอาจมีบทบาทเป็นผู้ผลิตโดยการสร้างแอปพลิเคชันส่วนตัว เนื่องจากแอพพลิเคชั่นอนุญาตให้ผู้ใช้สมาร์ทโฟนแสดงความเห็นร่วมกันในทันทีผู้ใช้สมาร์ทโฟนจึงมีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมมีส่วนร่วมมีความสัมพันธ์มีความสามารถและมีประสิทธิผล [15]. ดังนั้นการใช้สมาร์ทโฟนจึงแสดงให้เห็นถึงสัดส่วนโดยตรงกับการใช้แอปพลิเคชัน [14]. ประการที่สองสมาร์ทโฟนให้ความสำคัญกับคุณสมบัติทางประสาทสัมผัสที่กระตุ้นด้านการแสดงออกของผู้ใช้ [16]. ระบบอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่โดดเด่นของสมาร์ทโฟนซึ่งรวมถึงการใช้งานหน้าจอสัมผัสการจัดเรียงแป้นพิมพ์ไอคอนการออกแบบที่เหมาะสมและส่วนประกอบอื่น ๆ ช่วยให้ผู้ใช้เปิดเผยความเป็นตัวของตัวเองได้ [17]. ความสำคัญของแง่มุมที่แสดงออกของแอพพลิเคชั่นสมาร์ทโฟนนั้นสามารถเห็นได้ในความจริงที่ว่าผู้ใช้ต้องการแอพพลิเคชั่นที่อนุญาตให้ผู้ใช้หลายคนมีความสนุกสนานร่วมกันและแสดงออกทางสังคมผ่านแอพพลิเคชั่น [18]. ประการที่สามสมาร์ทโฟนให้บริการคอนเวอร์เจนซ์เช่นกล้อง, MP3, GPS, การท่องเว็บ, การโทร, อีเมล, การเล่นเกมและบริการเครือข่ายสังคม (SNS) [19] [20] บนอุปกรณ์พกพาเครื่องเดียว เรียกอีกอย่างว่า "อินเทอร์เน็ตบนมือถือ" ความสามารถในการพกพาของสมาร์ทโฟนทำให้สามารถใช้บริการแบบเรียลไทม์และเป็นส่วนตัวได้ทุกที่ซึ่งไม่สามารถทำได้บนคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปทั่วไป ยิ่งไปกว่านั้น“ Push Service” ของสมาร์ทโฟนจะแจ้งให้ผู้ใช้ทราบด้วยการอัปเดตที่เกี่ยวข้องเช่นอีเมลใหม่ล่าสุดหรือการตอบกลับ Facebook ก่อนที่ผู้ใช้จะถาม [21]. บริการส่วนบุคคลที่จัดทำโดยสมาร์ทโฟนนั้นมีประโยชน์ แต่อาจชักจูงผู้คนให้ใช้สมาร์ทโฟนมากเกินไป [22] [23]. ในที่สุดผู้คนในกลุ่มอายุต่างๆก็แสดงรูปแบบการใช้สมาร์ทโฟนที่แตกต่างกัน วัยรุ่นส่วนใหญ่ใช้สมาร์ทโฟนสำหรับกล้องถ่ายรูป MP3 และฟังก์ชั่นความบันเทิงอื่น ๆ คนในวัย 20 ปีใช้ SNS เป็นหลัก และผู้คนในวัย 30 และ 40 มักจะจัดการตารางเวลารายชื่อผู้ติดต่ออีเมลและฟังก์ชันอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ [24] [25].

แม้จะมีลักษณะที่โดดเด่นของสมาร์ทโฟนตามที่กล่าวไว้ข้างต้น แต่เครื่องชั่งการติดสมาร์ทโฟนที่มีอยู่จำนวนมากก็เหมือนกับระดับการติดโทรศัพท์มือถือโดยคำว่า "โทรศัพท์เคลื่อนที่" จะถูกแทนที่ด้วย "สมาร์ทโฟน" เคซี่ย์คนล่าสุด [26] มาตราส่วนการติดสมาร์ทโฟนของสมาร์ทโฟนได้แยกรายการออกจากเครื่องชั่งที่วัดการเสพติดสื่อประเภทอื่น ๆ เช่นมาตราส่วนปัญหาการใช้โทรศัพท์มือถือ [27], การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต [10]และมาตราส่วนการติดยาเสพติดโทรทัศน์ [28]. นอกจากนี้เนื่องจากการติดโทรศัพท์มือถือถูกมองว่าเป็นประเภทของการติดพฤติกรรมเนื่องจากปัญหาการควบคุมแรงกระตุ้นมันมักจะประกอบด้วยองค์ประกอบจากการติดอินเทอร์เน็ต

ดังนั้นการศึกษาในปัจจุบันได้พัฒนามาตรวัดความติดยาเสพติดสมาร์ทโฟนเกาหลี (SAPS) สำหรับเยาวชนโดยการเพิ่มรายการที่สะท้อนให้เห็นถึงลักษณะเฉพาะของสมาร์ทโฟนในการวัดความติดยาทางอินเทอร์เน็ต (IAPS) สำหรับเยาวชน [29]. IAPS เป็นมาตราส่วนรายการ 20 ที่ถูกใช้เพื่อตรวจสอบระดับการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่เยาวชนในเกาหลีใต้ตั้งแต่ 2007 SAPS ที่พัฒนาผ่านการศึกษาปัจจุบันจะเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการตรวจสอบปรากฏการณ์การใช้สมาร์ทโฟนมากเกินไปในหมู่เยาวชนและในที่สุดจะมีส่วนช่วยในการป้องกันการติดสมาร์ทโฟน

วิธี

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิเกี่ยวกับข้อมูลการสำรวจระดับชาติจากโครงการของสำนักงานข้อมูลแห่งชาติเกาหลีเกี่ยวกับการติดสมาร์ทโฟนที่จัดทำในปี 2012 [34]. นักวิจัยของการศึกษานี้ได้มีส่วนร่วมในโครงการในฐานะนักวิจัยหลักและผู้ช่วยนักวิจัย เนื่องจากโครงการนี้ดำเนินการในระดับชาติข้อมูลที่ได้นั้นมาจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ที่เป็นตัวแทนในแง่ของภูมิภาคอายุและเพศ การสำรวจแบบกระจายระบุวัตถุประสงค์ของโครงการอย่างชัดเจนและแจ้งผู้เข้าร่วมว่าพวกเขายินยอมให้มีส่วนร่วมโดยกรอกแบบสำรวจ ตามสัดส่วนของการกระจายตัวของประชากรทั่วประเทศเกาหลีนักเรียนระดับประถมศึกษามัธยมต้นและมัธยมปลาย (ชาย 795 ชายและหญิง 461) ได้ทำการสำรวจเสร็จสิ้นแล้ว หน่วยงานระดับภูมิภาคได้รับการสุ่มเลือกจากแต่ละพื้นที่ทั้งสี่: เขตโซล, เขตชุงชอง / กังวอน, โฮนัม (รวมถึงเชจู) และยองนัม หลายคน (324%) เป็นนักเรียนมัธยมรองลงมาคือนักเรียนมัธยม (44.7%) และนักเรียนชั้นประถมศึกษาตอนปลาย (37.7%)

มาตรการ

แบบสอบถามข้อมูลประชากร

แบบสอบถามข้อมูลประชากรที่รวมถึงรายการเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลของนักเรียนขอบเขตและลักษณะการใช้สมาร์ทโฟนและผลการเรียนรวมอยู่ในชุดสำรวจ

รายการขนาดมาตราส่วนติดยาเสพติดมาร์ทโฟน

ขึ้นอยู่กับเครื่องชั่งวินิจฉัยที่พัฒนาขึ้นก่อนหน้านี้และผลการวิจัยเช่นเดียวกับประสบการณ์ทางคลินิกของผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากรายการที่ทางทฤษฎีและเชิงประจักษ์แสดงลักษณะที่แตกต่างของการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนได้รับการคัดเลือกให้ประกอบด้วยขนาด มาตราส่วนเบื้องต้นประกอบด้วยรายการยี่สิบเก้ารายการและแต่ละรายการมีคะแนนในระดับคะแนน Likert 4 (1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง 2 = ไม่เห็นด้วย 3 = เห็นด้วย 4 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง) รายการเบื้องต้นที่ยี่สิบเก้ามีโครงสร้างรอบสี่โดเมนย่อย: การรบกวนของฟังก์ชั่นการปรับตัว (รายการ 9), การถอน (รายการ 7), ความอดทน (รายการ 6) และการวางแนวชีวิตเสมือน (รายการ 7)

มาตรวัดปัญหาสุขภาพจิต

เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของ SAPS มาตรการที่ประเมินปัญหาสุขภาพจิตที่เกี่ยวข้องกับการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนได้รับการพัฒนา ปัญหาทางจิตวิทยาที่อาจเกิดขึ้นจากการเสพติดสมาร์ทโฟน ได้แก่ ความวิตกกังวลซึมเศร้าความหุนหันพลันแล่นและความก้าวร้าว [50]. ดังนั้นการทดสอบบุคลิกภาพของเยาวชน NEO [30] รายการที่เกี่ยวข้องกับปัญหาเหล่านี้ (ปัจจัย) ได้รับการแก้ไขและรวมไว้ในมาตราส่วนปัจจุบัน เครื่องชั่งประกอบด้วย 32 รายการ 8 รายการสำหรับแต่ละปัจจัย รายการได้รับการจัดอันดับในระดับ 4 คะแนน (1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง, 2 = ไม่เห็นด้วย, 3 = เห็นด้วย, 4 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง) ความสอดคล้องระหว่างรายการสำหรับเครื่องชั่งสูงโดยมีค่าอัลฟาของ Cronbach ที่. 944 โดยรวมและ. 865, .870, .820, .878 สำหรับแต่ละปัจจัย

ระดับความติดอินเทอร์เน็ตสำหรับเด็กและเยาวชน (KS-II)

ในการเปรียบเทียบการติดสมาร์ทโฟนกับการติดอินเทอร์เน็ตเราใช้ 15-item KS-II KS-II พัฒนาโดย National Information Society Agency [31] ได้ผ่านกระบวนการสร้างมาตรฐานในเกาหลีผ่านการสำรวจภาคสนามทั่วประเทศ KS-II มีโครงสร้างตามปัจจัยสี่ประการ ได้แก่ (1) การรบกวนของฟังก์ชันที่ปรับเปลี่ยนได้ (2) การถอน (3) ความอดทนและ (4) การวางแนวชีวิตเสมือน รายการได้รับการจัดอันดับในระดับ 4 คะแนน (1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง, 2 = ไม่เห็นด้วย, 3 = เห็นด้วย, 4 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง) ความสอดคล้องระหว่างรายการสำหรับสเกลนั้นสูงโดยมีอัลฟาของครอนบาคเท่ากับ. 87

การรักษาอื่นๆ

ก่อนอื่นเมื่อทำการตรวจสอบเครื่องชั่งที่เกี่ยวข้องซึ่งได้รับการพัฒนาและตรวจสอบภูมิหลังทางทฤษฎีผู้เชี่ยวชาญได้เลือกรายการสำหรับแบบสอบถามเบื้องต้น พูลเริ่มต้นนี้มีรายการมากถึงสองเท่าของสเกลสุดท้าย ระดับเบื้องต้นถูกจัดการให้กับนักเรียนและรวบรวมข้อมูล จากนั้นจึงเลือกรายการสุดท้ายตามผลการทดสอบความน่าเชื่อถือสำหรับแต่ละระดับย่อย ในที่สุดรูปแบบความถูกต้องสร้างสำหรับแต่ละโดเมนย่อยจะถูกตรวจสอบบน AMOS คำอธิบายโดยละเอียดเพิ่มเติมของแต่ละขั้นตอนของกระบวนการมีดังนี้

เครื่องชั่งความพิถีพิถันในการติดยาเสพติดขั้นต้นสำหรับเยาวชน

กลุ่มของรายการเบื้องต้นสำหรับสมาร์ทโฟนติดยาเสพติดระดับความคมชัด (SAPS) สำหรับเยาวชนได้รับการพัฒนาบนพื้นฐานของการค้นพบจากวรรณกรรมก่อนหน้าเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตการติดโทรศัพท์มือถือและการติดสื่อดิจิตอล เนื่องจากสมาร์ทโฟนเป็นอุปกรณ์พกพาที่เปิดใช้งานอินเทอร์เน็ตจึงใช้เครื่องชั่งอินเทอร์เน็ตที่มีอยู่เพื่อการอ้างอิง ลักษณะของการเสพติดสื่อดิจิทัลที่แนะนำโดย Young [38] และกรีนฟิลด์ [44] ยังสะท้อนให้เห็นในรายการที่พัฒนา พิจารณาว่าสมาร์ทโฟนสามารถมองได้ว่าเป็นโทรศัพท์มือถือธรรมดารุ่นสูงหรือโทรศัพท์มือถือที่มีอยู่แล้ว [12] [8] ถูกตรวจสอบเช่นกัน ดังนั้นโดเมนย่อยของ SAPS จึงรวมไปถึงการรบกวนของฟังก์ชั่นการปรับตัวการถอนความอดทนและการวางแนวทางชีวิตเสมือนจริง ในที่สุดผู้เชี่ยวชาญ (ผู้เชี่ยวชาญด้านการศึกษาและจิตแพทย์) ได้สร้างรายการเบื้องต้น 29 ที่สะท้อนถึงการติดยาเสพติดสมาร์ทโฟนสี่โดเมนย่อยเหล่านี้

การบริหารสเกล

SAPS มีการแจกจ่ายในโรงเรียนประถมมัธยมต้นและมัธยมที่สุ่มแบบสุ่มเพื่อให้ผู้เข้าร่วมสามารถเลือกตามสัดส่วนของการกระจายตัวของประชากรทั่วเกาหลี

การเลือกรายการผ่านการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ

การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของ 29 รายการเบื้องต้นดำเนินการโดยโดเมนย่อย มีการเลือกรายการทั้งหมด 15 รายการที่ดูเหมือนว่าเพียงพอ ในที่สุดอัลฟ่าของครอนบาคสำหรับมาตราส่วนสุดท้ายที่มี 15 รายการก็ถูกคำนวณ

สร้างแบบจำลองความถูกต้องสำหรับแต่ละโดเมนย่อย

เพื่อยืนยันความถูกต้องของการสร้างของ SAPS รูปแบบความถูกต้องของการสร้างสำหรับแต่ละโดเมนย่อยจะถูกตรวจสอบความถูกต้องบน AMOS

ผลสอบ

การเลือกรายการสุดท้ายผ่านการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือในโดเมนย่อย

จากเดิม 29 รายการรายการที่ดูเหมือนไม่เหมาะสมสำหรับแต่ละโดเมนย่อยจะถูกลบหรือแก้ไขตามผลการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ เพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือของรายการในแต่ละโดเมนย่อยจะมีการตรวจสอบอัลฟาของ Cronbach รายการที่ลดความน่าเชื่อถือโดยรวมของโดเมนย่อยหากถูกลบรวมทั้งรายการที่มีความน่าเชื่อถือสูงสุดจะถูกเลือกสำหรับมาตราส่วนสุดท้าย นอกจากนี้เพื่อตรวจจับผู้ตอบสนองที่ประมาทหรือไม่สอดคล้องกันจะมีการรวมรายการที่เข้ารหัสย้อนกลับที่มีความน่าเชื่อถือสูง 1 ตาราง ด้านล่างแสดงผลลัพธ์ความน่าเชื่อถือของแต่ละโดเมนย่อยและ 2 ตาราง แสดงรายการ 15 สุดท้ายที่เลือก

ดาวน์โหลด: 

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพขนาดใหญ่ (257KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (813KB)

ตาราง 1 การเลือกรายการสุดท้ายผ่านการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือในระดับย่อย

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920.t001

ดาวน์โหลด: 

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพขนาดใหญ่ (79KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (343KB)

ตาราง 2 รายการสุดท้าย

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920.t002

ความเชื่อถือได้

ความน่าเชื่อถือของ SAPS ได้รับการตรวจสอบด้วยอัลฟาของ Cronbach ที่ 0.88

ความถูกต้อง

การวิเคราะห์ความถูกต้องตามเกณฑ์.

เพื่อยืนยันความถูกต้องตามเกณฑ์ของ SAPS เปรียบเทียบคะแนนจาก SAPS และปัญหาสุขภาพจิต 3 ตาราง แสดงผลสหสัมพันธ์แบบเพียร์สันของเครื่องชั่งสองเครื่อง เป็นผลให้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ออกมาเป็น 0.43 นอกจากนี้ความสัมพันธ์ระหว่างระดับย่อยของ SAPS และมาตรวัดปัญหาสุขภาพจิตทั้งหมดอยู่ในช่วง 0.49 ~ 0.67 เพื่อยืนยันความสัมพันธ์ระดับหนึ่ง

ดาวน์โหลด: 

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพขนาดใหญ่ (28KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (145KB)

ตาราง 3 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง SAPS กับมาตรวัดปัญหาสุขภาพจิต

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920.t003

วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง SAPS และ KS-II 4 ตาราง แสดงผลการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 0.49 แสดงให้เห็นว่าถ้าคะแนนใน SAPS สูงคะแนน KS-II ก็น่าจะสูงเช่นกัน นอกจากนี้ความสัมพันธ์ระหว่างสเกลย่อยของ KS-II และ SAPS อยู่ระหว่าง 0.12 ถึง 0.51 อีกครั้งแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ในระดับหนึ่ง

ดาวน์โหลด: 

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพขนาดใหญ่ (99KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (353KB)

ตาราง 4 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง SAPS และ KS-II

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920.t004

สร้างการวิเคราะห์ความถูกต้อง

การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันดำเนินการโดยใช้ AMOS 7.0 เพื่อยืนยันโครงสร้างปัจจัยของ SAPS สำหรับสิ่งนี้รูปแบบโครงสร้างปัจจัยถูกกำหนดดังนี้ (รูป 1).

ดาวน์โหลด: 

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพขนาดใหญ่ (110KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (496KB)

รูปที่ 1 โครงสร้างปัจจัยของ SAPS

โมเดลโครงสร้างของสี่โดเมนย่อยของการเสพติดสมาร์ทโฟน (การรบกวนของฟังก์ชันปรับตัวการวางแนวชีวิตเสมือนการถอนและความทนทาน) และรายการที่เกี่ยวข้องของพวกเขานั้นปรากฏว่าถูกต้อง

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920.g001

อันดับแรกแบบจำลองดัชนีพอดี NFI, TLI, CFI และ RMSEA คือ. 943, .902, .962 และ. 034 ตามลำดับแสดงให้เห็นว่ารูปแบบที่เกี่ยวข้องเหมาะสมกับข้อมูล ดังนั้นรูปแบบโครงสร้างของสี่โดเมนย่อยของการเสพติดสมาร์ทโฟน (การรบกวนของฟังก์ชั่นการปรับการวางแนวทางชีวิตเสมือนการถอนและความอดทน) และรายการที่เกี่ยวข้องของพวกเขาปรากฏว่าถูกต้อง

นอกจากนี้หากต้องการทราบว่าแต่ละรายการอธิบายปัจจัยที่เกี่ยวข้องอย่างครอบคลุมได้อย่างไรค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยของแต่ละตัวแปรที่สังเกตได้และระดับนัยสำคัญทางสถิติได้ถูกตรวจสอบ ในตัวแปรที่สังเกตได้ทั้งหมดยกเว้น“ การวางแนวชีวิตเสมือนจริง” สัมประสิทธิ์มาตรฐานมากกว่า. 5 โดยเฉลี่ยซึ่งมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<.001) 5 ตาราง แสดงสถิติเหล่านี้

ดาวน์โหลด: 

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพขนาดใหญ่ (87KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (298KB)

ตาราง 5 สัมประสิทธิ์การถดถอยของตัวแปรที่สังเกตได้เกี่ยวกับแต่ละปัจจัย

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0097920.t005

การสนทนา

ในฐานะส่วนหนึ่งของโครงการสำนักงานข้อมูลแห่งชาติของเกาหลีเกี่ยวกับการติดสมาร์ทโฟนของเยาวชนที่ดำเนินการในปี 2012 [34]การศึกษาครั้งนี้พยายามที่จะวางรากฐานสำหรับความพยายามในการป้องกัน / แทรกแซงสำหรับการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนเยาวชน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการศึกษาพัฒนาขนาดสั้นสรรพคุณติดยาเสพติด 15 รายการมาร์ทโฟนที่สามารถนำมาใช้ในความพยายามรวบรวมข้อมูลทั่วประเทศ ผู้พัฒนาให้ความสนใจเป็นพิเศษกับความเรียบง่ายของรายการเครื่องชั่งและความสะดวกในการใช้งานการบริหารเครื่องชั่งเพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้งานจริง

อัลฟาของ Cronbach ใน SAPS ขั้นสุดท้ายคือ. 880 แสดงให้เห็นถึงขนาดที่เชื่อถือได้ นอกจากนี้ยังมีรายงานการติดอินเทอร์เน็ตหรือเครื่องชั่งสมาร์ทโฟนที่มีอยู่ว่าเชื่อถือได้กับอัลฟ่าของครอนบาคข้างต้น 7 อย่างไรก็ตามอาจเป็นเรื่องไม่ฉลาดที่จะเชื่อถือค่าความน่าเชื่อถือเนื่องจากกระบวนการรวบรวมข้อมูลไม่ได้มาตรฐานหรือขนาดของกลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็ก ตัวอย่างเช่นเคราและหมาป่า [37] พยายามที่จะปรับปรุงในหนุ่ม [38] เกณฑ์การวินิจฉัยของการติดอินเทอร์เน็ต แต่กระบวนการพัฒนาขนาดไม่ได้มาตรฐาน Widyanto และ McMurren [39]ในทางกลับกันทำตามขั้นตอนมาตรฐานสำหรับการพัฒนาสเกล แต่ไม่สามารถรวบรวมข้อมูลได้เพียงพอ (n = 86) ยิ่งไปกว่านั้นพวกเขารวบรวมข้อมูลออนไลน์ซึ่งอาจหมายความว่าการรวบรวมข้อมูลของพวกเขานั้นมีอคติ ข้อ จำกัด ที่คล้ายกันมีอยู่ในสเกลของการเสพติดสมาร์ทโฟนที่มีอยู่เช่นกัน ควอนและคณะ [36] ได้พัฒนามาตราส่วนตามรายการ K-scale และคุณลักษณะของอุปกรณ์อัจฉริยะและรายงานว่าเครื่องชั่งมีค่าอัลฟาของครอนบาคเท่ากับ. 91 อย่างไรก็ตามต้องสังเกตว่าการรวบรวมข้อมูลของพวกเขาเกิดขึ้นที่โรงเรียนสองแห่งซึ่งตั้งอยู่ในภูมิภาคหนึ่งในเกาหลีจึงทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับค่าความน่าเชื่อถือของเครื่องชั่ง ดังนั้น SAPS ของการศึกษานี้ถือได้ว่ามีความน่าเชื่อถือมากกว่าเมื่อเทียบกับเครื่องชั่งที่มีอยู่เนื่องจากได้รับการพัฒนาจากข้อมูลที่รวบรวมจากนักเรียน 795 คนทั่วเกาหลีตามสัดส่วนการกระจายตัวของประชากรที่แท้จริงของประเทศ

ดูเหมือนว่า SAPS จะมีโครงสร้างที่ถูกต้องประมาณสี่โดเมนย่อย (ฟังก์ชันที่ปรับเปลี่ยนได้การถอนความอดทนและการวางแนวชีวิตเสมือนจริง) ของการติดสมาร์ทโฟน เพื่อที่จะตัดสินใจเกี่ยวกับโดเมนย่อยของเครื่องชั่งได้มีการตรวจสอบการวิจัยก่อนหน้านี้ที่ให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการศึกษาเกี่ยวกับเครื่องชั่งการติดอินเทอร์เน็ตและเกณฑ์การวินิจฉัยการเสพติดพฤติกรรมอื่น ๆ รวมถึงปัจจัยที่มักปรากฏในการศึกษาเหล่านี้รวมถึงปัจจัยที่สะท้อนลักษณะของสมาร์ทโฟน การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันดำเนินการโดยใช้ AMOS 7.0 เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของโครงสร้างของเครื่องชั่ง ในที่สุดความสัมพันธ์ระหว่าง SAPS และ KS-II (ระดับการติดอินเทอร์เน็ต) รวมทั้งระหว่าง SAPS และระดับปัญหาสุขภาพจิตได้รับการตรวจสอบเพื่อยืนยันความถูกต้องของเกณฑ์ของ SAPS

เครื่องชั่งติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตได้รับการพัฒนาและตรวจสอบในหลาย ๆ ประเทศแตกต่างกันไปในโครงสร้างปัจจัย Canan และคณะ [40] พัฒนาระดับการติดอินเทอร์เน็ตสำหรับวัยรุ่นตุรกีและพบว่ารายการของมันถูกจัดกลุ่มเป็นปัจจัยหนึ่ง ในทำนองเดียวกัน Khazaal และคณะ [41] พัฒนาระดับการติดอินเทอร์เน็ตสำหรับผู้ใหญ่ชาวฝรั่งเศสและพบว่ารายการของมันถูกจัดกลุ่มเป็นปัจจัยเดียว อย่างไรก็ตามการศึกษาอื่น ๆ ได้รายงานว่ารายการระดับการเสพติดอินเทอร์เน็ตของพวกเขาถูกจัดกลุ่มเป็นปัจจัยต่าง ๆ เช่นความหลงไหลหลงลืมและความผิดปกติของการควบคุม [42] [43]. K-scale ที่ใช้กันมากที่สุดในเกาหลีประกอบด้วยหลายปัจจัยเช่นฟังก์ชันการปรับตัวการถอนความอดทนและการวางแนวชีวิตเสมือนจริง ด้วยเหตุนี้นักวิชาการจึงไม่เห็นด้วยกับโดเมนย่อยของระดับการติดอินเทอร์เน็ตซึ่งหมายความว่าโครงสร้างปัจจัยของเครื่องชั่งการติดอินเทอร์เน็ตอาจไม่เสถียรนัก

ข้อ จำกัด ของการศึกษานี้และข้อเสนอแนะสำหรับการศึกษาในอนาคตมีดังนี้

อันดับแรก 'การยอมรับ' โดเมนย่อยของ SAPS เช่นเดียวกับระดับการติดอินเทอร์เน็ตไม่ได้เป็นปัจจัยหลักของการติดตาม Charlton และ Danforth [45]. กล่าวอีกนัยหนึ่งการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลาหลายชั่วโมงนั้นไม่สามารถใช้เป็นเกณฑ์ในการติดยาเสพติดได้จนกว่าพฤติกรรมดังกล่าวจะส่งผลในทางลบ [35]. เนื่องจากสมาร์ทโฟนเป็นอุปกรณ์ที่ผู้คนพกพาและใช้งานได้ทุกที่ความอดทนอาจไม่เหมาะสมซึ่งเป็นปัจจัยหลักของการติดสมาร์ทโฟน สิ่งนี้เรียกร้องให้มีการสำรวจเพิ่มเติมทั่วประเทศและการวิเคราะห์ข้อมูลในหัวข้อนี้ ยิ่งไปกว่านั้นการตรวจสอบความถูกต้องของเครื่องชั่งสามารถปรับปรุงได้โดยยกตัวอย่างเช่นการจัดการมาตราส่วนให้กับประชากรของเยาวชนที่ติดและไม่ติดยาเสพติดเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการเลือกปฏิบัติของเครื่องชั่ง

ต่อไป SAPS สำหรับเยาวชนสามารถใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยการติดสมาร์ทโฟนที่กำลังได้รับแรงผลักดันในทุกวันนี้ อุปกรณ์สื่อดิจิทัลในปัจจุบันได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วจากรูปแบบที่ใช้พีซีไปจนถึงสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตพีซีต่างๆ กล่าวอีกนัยหนึ่งสื่อที่มีอยู่และสื่อล่าสุดกำลังผ่านการแข่งขันและกระบวนการเปลี่ยนตัว เนื่องจากเยาวชนในปัจจุบันถือเป็นชาวพื้นเมืองดิจิทัล [46] ผู้ที่ยอมรับและใช้สื่อที่เป็นปัจจุบันที่สุดอย่างแข็งขัน [32]การตรวจสอบผลข้างเคียงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้สื่อที่มีต่อสุขภาพจิตของพวกเขาดูเหมือนเป็นเรื่องเร่งด่วน การใช้สื่อดิจิทัลมากเกินไปอาจก่อให้เกิดผลเสียในด้านร่างกายจิตใจและสังคมในชีวิตของวัยรุ่นและอาจก่อให้เกิดพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น Kross et al. [33] พบว่าการใช้ Facebook ไม่เป็นประโยชน์สำหรับการโต้ตอบทางสังคมและมีความสัมพันธ์กับระดับต่ำของจิตใจที่เป็นอยู่ที่ดี ดังนั้นการวิจัยเกี่ยวกับอาการของการติดสมาร์ทโฟนรวมถึงผลกระทบของการติดสมาร์ทโฟนที่มีต่อสุขภาพจิตวัยรุ่นจึงเป็นสิ่งจำเป็นและ SAPS สามารถนำมาใช้ในความพยายามดังกล่าวได้เป็นอย่างดี

ผลงานของผู้เขียน

รู้สึกและออกแบบการทดลอง: DK YHL วิเคราะห์ข้อมูล: JYL YJC รีเอเจนต์ที่สนับสนุน / วัสดุ / เครื่องมือวิเคราะห์: DK YHL เขียนบทความ: DK YHL JYL JEKN YJC

อ้างอิง

1. 1 Chen J, Yen D, Chen K (2009) การยอมรับและการแพร่กระจายของการใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นนวัตกรรม สารสนเทศและการจัดการ 46: 241 – 248 doi: 10.1016 / j.im.2009.03.001
   • ดูบทความ
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2 Lapidot-Lefler N, Barak A (2012) ผลกระทบของการไม่เปิดเผยตัวตนการล่องหนและการขาดการสบตาต่อการกำจัดพิษทางออนไลน์ คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 28: 434 – 443 doi: 10.1016 / j.chb.2011.10.014
3. ดูบทความ
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. ดูบทความ
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. ดูบทความ
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. ดูบทความ
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. 3. Suler J (2004) ผลการฆ่าเชื้อออนไลน์ CyberPsychology & Behavior 7: 321–326 ดอย: 10.1089 / 1094931041291295
16. ดูบทความ
17. PubMed / NCBI
18. Google Scholar
19. ดูบทความ
20. PubMed / NCBI
21. Google Scholar
22. 4 การแข่งขันของ Sohn S (2005) และการทดแทนสื่อดิจิทัล: รูปแบบการใช้ข่าว, กีฬาและเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ วารสารการสื่อสารทางไซเบอร์ 16: 273 – 308
23. ดูบทความ
24. PubMed / NCBI
25. Google Scholar
26. 5 Song Y, Oh S, Kim E, Na E, Jung H, Park S (2007) รูปแบบผู้ใช้สื่อของวัยรุ่นในสภาพแวดล้อมมัลติมีเดีย: การประเมินเพศและความแตกต่างของรายได้ วารสารวิจัยการสื่อสาร 46 (2): 33 – 65
27. ดูบทความ
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. ดูบทความ
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. ดูบทความ
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. ดูบทความ
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. ดูบทความ
40. PubMed / NCBI
41. Google Scholar
42. ดูบทความ
43. PubMed / NCBI
44. Google Scholar
45. 6 สำนักงานสมาคมข้อมูลแห่งชาติ (2011) รายงานการพัฒนามาตรวัดระดับความติดยาเสพติดสมาร์ทโฟนของเกาหลีสำหรับเยาวชนและผู้ใหญ่
46. ดูบทความ
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. 7 Skierkowski D, Wood RM (2012) ต้องการส่งข้อความหรือไม่? ความสำคัญของการส่งข้อความในกลุ่มเยาวชนวัยเรียน คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 28: 744 – 756 doi: 10.1016 / j.chb.2011.11.023
50. ดูบทความ
51. PubMed / NCBI
52. Google Scholar
53. ดูบทความ
54. PubMed / NCBI
55. Google Scholar
56. ดูบทความ
57. PubMed / NCBI
58. Google Scholar
59. 8 Lee H (2008) การสำรวจตัวแปรการทำนายที่มีผลต่อการใช้โทรศัพท์มือถือที่เสพติด วารสารจิตวิทยาสังคมและบุคลิกภาพเกาหลี 22 (1): 133 – 157
60. ดูบทความ
61. PubMed / NCBI
62. Google Scholar
63. 9 รายงาน National Information Society Agency (2010): แผนการปรับปรุงสำหรับการออกกฎหมายป้องกันและแก้ไขปัญหาการติดอินเทอร์เน็ต
64. ดูบทความ
65. PubMed / NCBI
66. Google Scholar
67. ดูบทความ
68. PubMed / NCBI
69. Google Scholar
70. ดูบทความ
71. PubMed / NCBI
72. Google Scholar
73. 10 Young KS (1998) จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เสพติด: กรณีที่ละเมิดกฎตายตัว รายงานทางจิตวิทยา 79: 899 – 902 doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
74. 11 Goldberg I (1996) ความผิดปกติของการติดอินเทอร์เน็ต ข้อความอิเล็กทรอนิกส์ที่โพสต์ลงในรายการอภิปรายการวิจัย http://users.rider.edu/~suler/psycyber/s​upportgp.html (เข้าถึงเมษายน 20, 2011)
75. ดูบทความ
76. PubMed / NCBI
77. Google Scholar
78. ดูบทความ
79. PubMed / NCBI
80. Google Scholar
81. 12 Kang H, Son C (2009) การพัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องของมาตรวัดการติดโทรศัพท์มือถือสำหรับวัยรุ่น วารสารสุขภาพจิตวิทยาเกาหลี 14 (3): 497 – 510
82. ดูบทความ
83. PubMed / NCBI
84. Google Scholar
85. ดูบทความ
86. PubMed / NCBI
87. Google Scholar
88. ดูบทความ
89. PubMed / NCBI
90. Google Scholar
91. ดูบทความ
92. PubMed / NCBI
93. Google Scholar
94. ดูบทความ
95. PubMed / NCBI
96. Google Scholar
97. ดูบทความ
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. ดูบทความ
101. PubMed / NCBI
102. Google Scholar
103. ดูบทความ
104. PubMed / NCBI
105. Google Scholar
106. ดูบทความ
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. ดูบทความ
110. PubMed / NCBI
111. Google Scholar
112. ดูบทความ
113. PubMed / NCBI
114. Google Scholar
115. ดูบทความ
116. PubMed / NCBI
117. Google Scholar
118. ดูบทความ
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. ดูบทความ
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. ดูบทความ
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. 13 Choliz M (2010) การเสพติดโทรศัพท์มือถือ: ปัญหา การเสพติด 105 (2): 373 – 375 doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
128. 14 Zsolt D, Beatrix S, Sandor R (2008) รูปแบบสามปัจจัยของการติดอินเทอร์เน็ต: การพัฒนาแบบสอบถามการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา วิธีการวิจัยพฤติกรรม 40 (2): 563 – 574 doi: 10.3758 / brm.40.2.563
129. 15 Kim D, Tae J (2010) การศึกษาประสบการณ์การไกล่เกลี่ยของผู้ใช้สมาร์ทโฟน วารสารสมาคมเนื้อหามนุษยศาสตร์แห่งเกาหลี 19: 373 – 394
130. 16 Kim D, Lee C (2010) แนวโน้มเทคโนโลยีของส่วนต่อประสานผู้ใช้สมาร์ทโฟน สมาคมวิทยาศาสตร์สารสนเทศแห่งเกาหลีรีวิว 28 (5): 15 – 26
131. 17. Hwang H, Sohn S, Choi Y (2011) การสำรวจปัจจัยที่มีผลต่อการติดสมาร์ทโฟน - ลักษณะของผู้ใช้และคุณลักษณะการทำงาน วารสารการแพร่ภาพของเกาหลี 25 (2): 277–313.
132. 18. Kim M (2011) ศึกษาความสัมพันธ์ออนไลน์และออฟไลน์ของผู้ใช้ SNS สมาร์ทโฟน: การใช้ Twitter เป็นศูนย์กลาง บัณฑิตวิทยาลัยมหาวิทยาลัยสตรีอีฮวา วิทยานิพนธ์ปริญญาโท.
133. 19 Noh M, Kim J, Lee J (2010) การวิเคราะห์สมาร์ทโฟนและการบรรจบกันของฟังก์ชั่นผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ วารสารสมาคมการจัดการระบบข้อมูลแห่งเกาหลี 1: 254 – 259
134. 20 Apple Pty Ltd. (2011) คุณสมบัติของ iPhone http://www.apple.com/au/iphone/features/ เข้าถึง Mar 19 2011
135. 21. Kim J (2010) วิวัฒนาการของบริการอินเทอร์เน็ตบนมือถือ. การทบทวนมาตรฐานและเทคโนโลยี OSIA 38 (1): 4–12.
136. 22 Park I, Shin D (2010) การใช้ทฤษฎีและประโยชน์ของความพึงพอใจเพื่อทำความเข้าใจการใช้งานและความพึงพอใจของสมาร์ทโฟน วารสารวิทยาศาสตร์การสื่อสาร 10 (4): 192 – 225
137. 23. Choi WS (2010) ศึกษาความสำคัญของลักษณะการทำงานของสมาร์ทโฟน วารสารการประยุกต์ใช้และการจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศ 1: 289–297
138. 24. Digieco Reports (2010) การวิเคราะห์ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคมของ iPhone KT สถาบันวิจัยเศรษฐศาสตร์การจัดการ.
139. 25 Koh Y, Lee H (2010) การศึกษาการเปลี่ยนแปลงรูปแบบพฤติกรรมในผู้ใช้สมาร์ทโฟนโดยผู้ใช้ iPhone แชโดว์รุ่นแรก วารสารวิทยาศาสตร์สินค้าโภคภัณฑ์ 28 (1): 111 – 120
140. 26 Casey BM (2012) เชื่อมโยงคุณสมบัติทางจิตวิทยาเพื่อการติดโทรศัพท์สมาร์ทโฟนการสื่อสารแบบตัวต่อตัวการขาดงานปัจจุบันและทุนทางสังคม โครงการสำเร็จการศึกษาบัณฑิตวิทยาลัยมหาวิทยาลัยแห่งประเทศจีน
141. 27 Bianchi A, Phillips JG (2005) นักจิตวิทยาทำนายปัญหาการใช้โทรศัพท์มือถือ ไซเบอร์ปรัชญาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม 8 (1): 2152 – 2715
142. 28 Horvath CW (2004) การวัดการเสพติดโทรทัศน์ วารสารการออกอากาศและสื่ออิเล็กทรอนิกส์ 48 (3): 378 – 398 ดอย: 10.1207 / s15506878jobem4803_3
143. 29 Kim DI, Chung Y, Lee E, Kim DM, Cho Y (2008) การพัฒนาแบบมาตราส่วนความพิถีพิถันทางอินเทอร์เน็ต - แบบสั้น วารสารการให้คำปรึกษาเกาหลี 9 (4): 1703 – 1722
144. 30 Kim DI (2005) แบบทดสอบบุคลิกภาพ 5 ที่ยิ่งใหญ่สำหรับเด็กและวัยรุ่น โซล, เกาหลี: Hakjisa
145. 31 รายงาน National Information Society Agency (2011): มาตรฐานที่สามของมาตรวัดระดับความติดอินเทอร์เน็ตของเกาหลี
146. 32 Kim DI, Lee YH, Lee JY, Kim MC, Keum CM และคณะ (2012) รูปแบบใหม่ในการติดสื่อ: สมาร์ทโฟนเป็นการทดแทนหรือเป็นส่วนประกอบของอินเทอร์เน็ตหรือไม่? วารสารการให้คำปรึกษาเยาวชนเกาหลี 20 (1): 71 – 88
147. 33 Kross E, Verduyn P, Demiralp E, Park J, et al. (2013) การใช้ Facebook คาดการณ์การลดลงของความเป็นอยู่ที่ดีทางอัตวิสัยในคนหนุ่มสาว โปรดหนึ่ง 8 (8): e69841 doi: 10.1371 / journal.pone.0069841
148. 34 Shin K, Kim DI, Chung Y (2011) รายงาน: การพัฒนามาตรวัดระดับความติดยาเสพติดของสมาร์ทโฟนเกาหลีสำหรับเยาวชนและผู้ใหญ่ สำนักงานสมาคมข้อมูลแห่งชาติ
149. 35 Griffiths MD (2010) การใช้วิธีการออนไลน์ในการรวบรวมข้อมูลสำหรับการพนันและการเล่นเกม วารสารสุขภาพจิตและการติดยาระหว่างประเทศ 8: 8 – 20 ดอย: 10.1007 / s11469-009-9209-1
150. 36 Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S (2013) ระดับการเสพติดสมาร์ทโฟน: การพัฒนาและการตรวจสอบเวอร์ชั่นสั้นสำหรับวัยรุ่น กรุณาหนึ่ง 8 (12): e83558 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0083558
151. 37. Beard KW, Wolf EM (2001) การปรับเปลี่ยนในเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต CyberPsychology & Behavior. 4 (3): 377–383 ดอย: 10.1089 / 109493101300210286
152. 38 Young KS (1996) การใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติด: กรณีที่ละเมิดกฎตายตัว รายงานทางจิตวิทยา 79: 899 – 902 doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
153. 39. Widyanto L, McMurren M (2004) คุณสมบัติทางไซโครเมตริกของการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต CyberPsychology & Behavior 7 (4): 443–450. ดอย: 10.1089 / cpb.2004.7.443
154. 40 Canan F, Ataoglu A, Nichols LA, Yildirim T, Ozturk O (2010) การประเมินคุณสมบัติทางไซโครเมทริกซ์ของขนาดการติดอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างของนักเรียนมัธยมตุรกี ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม 13 (3): 317 – 320 doi: 10.1089 / cyber.2009.0160
155. 41. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E และอื่น ๆ (2008) French Validation of the Internet Addiction Test. CyberPsychology & Behavior 11 (6): 703–706. ดอย: 10.1089 / cpb.2007.0249
156. 42 Demetrovics Z, Szereredi B, Rozsa S (2008) โมเดลสามปัจจัยของการติดอินเทอร์เน็ต: การพัฒนาแบบสอบถามการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา วิธีการวิจัยพฤติกรรม 40 (2): 563 – 574 doi: 10.3758 / brm.40.2.563
157. 43 Kelley KJ, Gruber EM (2010) คุณสมบัติทางจิตวิทยาของแบบสอบถามการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 26: 1838 – 1845 doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.018
158. 44. Greenfield DN (1999) ลักษณะทางจิตวิทยาของการใช้อินเทอร์เน็ตเชิงบังคับ: การวิเคราะห์เบื้องต้น CyberPsychology & Behavior 8 (5): 403–412. ดอย: 10.1089 / cpb.1999.2.403
159. 45 Charlton JP, Danforth IDW (2007) การเสพติดที่แตกต่างและการมีส่วนร่วมสูงในบริบทของการเล่นเกมออนไลน์ คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 23 (3): 1531 – 1548 doi: 10.1016 / j.chb.2005.07.002
160. 46 Prensky M (2001) ชาวพื้นเมืองดิจิตอลผู้อพยพดิจิทัลส่วนที่ 1 บนขอบฟ้า 9: 1 – 6 doi: 10.1108 / 10748120110424816
161. 47 การติดโทรศัพท์มือถือ Park W (2005) การสื่อสารเคลื่อนที่ งานที่ได้รับการสนับสนุนโดยคอมพิวเตอร์ 31: 253 – 272 ดอย: 10.1007 / 1-84628-248-9_17
162. 48 Kang H, Son C (2009) การพัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องของมาตรวัดการติดโทรศัพท์มือถือสำหรับวัยรุ่น วารสารสุขภาพจิตวิทยาเกาหลี 14 (3): 497 – 510
163. 49 Koo H (2013) การพัฒนาเครื่องชั่งติดโทรศัพท์มือถือสำหรับผู้ปกครองเด็กเกาหลี การวิจัยการพยาบาลสุขภาพเด็ก 19 (1): 29 – 38 doi: 10.4094 / chnr.2013.19.1.29
164. 50. Keum C (2013) การวิจัยเกี่ยวกับความเด่นชัดของการติดสมาร์ทโฟนและปัญหาสุขภาพจิตสำหรับนักเรียนมัธยมต้นและมัธยมปลายที่เกาหลี วิทยานิพนธ์ปริญญาโทมหาวิทยาลัยแห่งชาติโซล.