90 ปริมาณ, มกราคม 2019, หน้า 246-258
ไฮไลท์
การเสพติดไปยังอุปกรณ์สมาร์ทโฟนเกินกว่าการเสพติดไปยังบริการเครือข่ายสังคม (SNS)
การเสพติดสมาร์ทโฟนนั้นแตกต่างกันไปตามการศึกษา SNS ไม่ได้
ผู้ใช้ที่ติดสมาร์ทโฟนและ SNS จะได้รับการดูดซึมความรู้ที่สูงขึ้น
ผลกระทบของการดูดซับความรู้ความเข้าใจนั้นดีกว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟน
ผลกระทบของความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนที่เป็นสื่อกลางโดยการเสพติด SNS
นามธรรม
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการติดผู้ใช้ มาร์ทโฟน อุปกรณ์เทียบกับการเสพติดบริการเครือข่ายสังคม (SNS) และบทบาทของการรับรู้ของผู้ใช้ ในขณะที่งานที่เพิ่มมากขึ้นได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่อาจเป็นอันตรายของการใช้งานสมาร์ทโฟนการศึกษาจำนวนไม่น้อยได้แยกความแตกต่างระหว่างการเสพติดอุปกรณ์กับการเสพติดบริการเครือข่ายสังคมออนไลน์หรือวัดอิทธิพลของการรับรู้ของผู้ใช้ที่มีต่อการติดสมาร์ทโฟน เพื่อนำไปสู่ความรู้ในเรื่องนี้การศึกษาในปัจจุบันมีจุดมุ่งหมายหลักสามประการ ประการแรกคือการตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการติดสมาร์ทโฟนและการติดบริการโซเชียลเน็ตเวิร์ก จุดมุ่งหมายประการที่สองคือการทำความเข้าใจอิทธิพลของการรับรู้ของผู้ใช้ต่อการเสพติด (วัดจากการดูดซึมทางปัญญาเพื่อตรวจสอบสถานะการมีส่วนร่วมและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้กับซอฟต์แวร์และเทคโนโลยี) จุดมุ่งหมายสุดท้ายของเราคือการตรวจสอบความแตกต่างของ ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ สำหรับการติดบริการสมาร์ทโฟนและโซเชียลเน็ตเวิร์ก จากการสำรวจของ ธุรกิจ นักศึกษาที่มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในภูมิภาค Mid-Atlantic ของสหรัฐอเมริกาผลการศึกษาพบว่าการเสพติดอุปกรณ์สมาร์ทโฟนนั้นใหญ่กว่าการติดกับบริการเครือข่ายสังคมและแตกต่างกันไปตาม สำเร็จการศึกษาในขณะที่การใช้บริการเครือข่ายสังคมไม่ได้แตกต่างกันไปตามเพศอายุหรือการศึกษา นอกจากนี้ผู้ใช้ที่ติดสมาร์ทโฟนและบริการเครือข่ายสังคมจะได้รับการดูดซึมทางปัญญาในระดับที่สูงขึ้นโดยเฉพาะผู้หญิงเมื่อใช้บริการเครือข่ายสังคมและดีกว่าสำหรับบริการเครือข่ายสังคมมากกว่าสมาร์ทโฟน ในที่สุดเราพบว่าผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจในการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนเป็นสื่อกลางโดยติดยาเสพติดไปยังบริการ SNS
คำสำคัญ
1. บทนำ
มาร์ทโฟน แพร่หลายในสังคมสมัยใหม่ หลักฐานแสดงให้เห็นว่ามีสมาร์ทโฟน 3.9 พันล้านทั่วโลกใน 2016 ซึ่งคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 6.8 พันล้านโดย 2022 (Ericsson, 2017) อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีสมาร์ทโฟนเป็นตัวอย่างสำคัญของสิ่งใด มิคและเยร์ (1998) เรียกว่า 'ความขัดแย้งของเทคโนโลยี' ซึ่งสามารถเป็นอิสระและเป็นทาสพร้อมกัน สมาร์ทโฟนทำให้เรามีอิสระในการสื่อสารสื่อสารและค้นหาข้อมูลในรูปแบบที่แทบจะนึกไม่ถึงเมื่อสองทศวรรษที่แล้ว เทคโนโลยีสมาร์ทโฟนยังสามารถส่งผลให้ผู้ใช้พึ่งพาและผลลัพธ์และพฤติกรรมของผู้ใช้ที่เป็นอันตราย
ตามเนื้อผ้าอินเทอร์เน็ตเป็นหัวข้อหลักของการมุ่งเน้นในการศึกษาการติดเทคโนโลยีและผลลัพธ์พฤติกรรมที่เป็นปัญหา (De-Sola Gutiérrez, Rodríguez de Fonseca และ Rubio, 2016) อย่างไรก็ตามในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและโดยเฉพาะอย่างยิ่งการถือกำเนิดของสมาร์ทโฟนได้เริ่มเข้ามาแทนที่อินเทอร์เน็ตในฐานะที่เป็นแหล่ง พฤติกรรมเสพติด (Lane & Manner, 2011; หลินและคณะ, 2015) นอกจากนี้การเสพติดสมาร์ทโฟนอาจเป็นสิ่งสำคัญในการศึกษามากกว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ (พร้อมเว็บเบราว์เซอร์และบริการนำทาง GPS) ที่มีความสะดวกในการพกพามากกว่าเว็บอื่น อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ เช่นแล็ปท็อปและแท็บเล็ตและติดยาดังนั้นอาจจะรุนแรงมากขึ้น (Demirci, Orhan, Demirdas, Akpinar, & Sert, 2014; Jeong, Kim, Yum, & Hwang, 2016; Kwon, Kim, Cho, & Yang, 2013).
การถกเถียงที่กำลังเกิดขึ้นในวรรณคดีคือความแตกต่างระหว่างการเสพติดอุปกรณ์กับการติดแอปพลิเคชันและเนื้อหาและความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสอง (De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016) เตือนความทรงจำของก่อนหน้านี้ การปรึกษาหารือ เกี่ยวกับอินเทอร์เน็ต (Griffiths, 1999) ในขณะที่การศึกษาจำนวนหนึ่งได้ตรวจสอบการติดยาเสพติดของสมาร์ทโฟน แต่มีน้อยคนที่คิดว่าการติดยาเสพติดกับอุปกรณ์เมื่อเทียบกับบริการบางอย่างโดยเฉพาะบริการเครือข่ายสังคมออนไลน์ (SNS) ซึ่งให้บริการ แพลตฟอร์มออนไลน์ for การสร้างความสัมพันธ์ ขึ้นอยู่กับขนาดส่วนบุคคลที่ใช้ร่วมกัน ในขณะที่คลังข้อมูลขนาดเล็กได้ตรวจสอบการเสพติดเนื้อหาประเภทต่างๆ (เช่น ข่าวความบันเทิงเครือข่ายทางสังคม) (Bian & Leung, 2015; Rosen, Whaling, Carrier, Cheever และ Rokkum, 2013; van Deursen, Bolle, Hegner และ Kommers, 2015) ยกเว้น จองและอัล (2016)ไม่มีการศึกษาก่อนหน้านี้ที่เปรียบเทียบเนื้อหาประเภทต่างๆในรายละเอียดใด ๆ หรือแยกแยะความแตกต่างระหว่างการเสพติดอุปกรณ์กับการติดกับแอปพลิเคชันเฉพาะ ความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนนี้มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้เราเข้าใจการเสพติดสมาร์ทโฟนได้ดีขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งกิจกรรมโทรศัพท์มือถือบางอย่างอาจเกี่ยวข้องกับการเสพติดมากกว่าคนอื่น ๆ (Roberts, Yaya และ Manolis, 2014).
ในการออกจากการศึกษาเชิงประจักษ์ก่อนหน้านี้การศึกษาในปัจจุบันได้ตรวจสอบข้อโต้แย้งที่แตกต่างกันสองข้อที่เริ่มปรากฏในวรรณกรรมกล่าวคือการเสพติดอุปกรณ์เทียบกับการเสพติด SNS ในการศึกษาเดียว นอกจากนี้เรายังตรวจสอบระดับการดูดซึมทางปัญญาของผู้ใช้ - สถานะของการมีส่วนร่วมและการมีส่วนร่วมกับซอฟต์แวร์และเทคโนโลยี - ด้วยการติดสมาร์ทโฟนและ SNS เพื่อช่วยให้เข้าใจบทบาทของการรับรู้ของผู้ใช้ในสภาพแวดล้อมที่ใช้คอมพิวเตอร์เป็นสื่อกลาง สุดท้ายเราจะพิจารณาถึงอิทธิพลที่อาจเกิดขึ้นของ ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ บนสมาร์ทโฟนและการติด SNS
พื้นที่ การออกแบบการวิจัย อ้างอิงจากตัวอย่างหน้าตัดเดี่ยวและ a รายงานตนเอง สำรวจ. ตาชั่งถูกนำมาใช้จากการศึกษาก่อนหน้า แต่ถูกดัดแปลงและขยายสำหรับบริบทของการศึกษานี้ การสำรวจได้ดำเนินการออนไลน์และแจกจ่ายให้กับ ธุรกิจ นักศึกษาที่มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในภูมิภาค Mid-Atlantic ของสหรัฐอเมริกา การทดสอบสมมติฐานได้ดำเนินการผ่านการทดสอบทีการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) การถดถอยและการทดสอบ Sobel
การศึกษามีโครงสร้างในลักษณะต่อไปนี้ ตามคำแนะนำนี้เราจะพิจารณาเรื่องของการเสพติดเทคโนโลยีและการวิจัยเพื่อตรวจสอบการใช้งานสมาร์ทโฟนที่มีปัญหา ต่อไปเราจะตรวจสอบเรื่องของการรับรู้ของผู้ใช้ผ่านแนวคิดของการดูดซึมทางปัญญา จากนั้นเราจะหันไปพัฒนาชุดของสมมติฐาน ส่วนที่เหลือของการศึกษาจะตรวจสอบสมมติฐานเชิงประจักษ์โดยอาศัยข้อมูลที่ได้รับจากการสำรวจซึ่งรวมถึงการอภิปรายข้อสรุปและผลกระทบของสิ่งที่ค้นพบ
1.1 ความหมายและการทบทวนวรรณกรรม
จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้มีสามเท่า: เพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการติดสมาร์ทโฟนและการติด SNS เพื่อทำความเข้าใจอิทธิพลของการรับรู้ของผู้ใช้ต่อการเสพติด (วัดจากการดูดซึมทางปัญญาเพื่อตรวจสอบสถานะการมีส่วนร่วมและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้กับซอฟต์แวร์และเทคโนโลยี) และเพื่อตรวจสอบความแตกต่างของปัจจัยทางประชากรสำหรับการติดสมาร์ทโฟนและ SNS และการรับรู้ของผู้ใช้ ส่วนนี้จะสำรวจวรรณกรรมพื้นหลังในหัวข้อเหล่านี้โดยเน้นที่การเสพติดเทคโนโลยีการใช้สมาร์ทโฟนที่มีปัญหาและการดูดซึมทางปัญญา
1.2 การติดเทคโนโลยี
พจนานุกรมทางการแพทย์ของ Merriam-Webster (1995: 273) กำหนดติดยาเสพติดเป็น "... โหมดพฤติกรรมที่ได้มาซึ่งได้กลายเป็นเกือบหรือไม่สมัครใจโดยสมบูรณ์" ในขณะที่ Gale Encyclopedia แพทยศาสตร์ (1999) ถือว่าการติดยาเสพติดเป็น“ …การพึ่งพาอาศัยกันในพฤติกรรมหรือสารที่บุคคลไม่มีอำนาจที่จะหยุด” ตามเนื้อผ้าการติดยาเสพติดได้รับการยกย่องว่าเกี่ยวข้องกับสารเท่านั้น (เช่นแอลกอฮอล์และยาเสพติด) พฤติกรรมที่เป็นปัญหา (รวมถึงการมีเพศสัมพันธ์มากเกินไปและการพนันทางพยาธิวิทยา) ยิ่งกว่านั้นบางคนแย้งว่าพฤติกรรมหรือกิจกรรมใด ๆ ที่ไม่สามารถควบคุมได้หรือใช้มากเกินไปควรถูกมองว่าเป็นการเสพติด (Peele, 1985).
การวินิจฉัยและการวินิจฉัยของสมาคมจิตแพทย์อเมริกัน คู่มือสถิติ of ผิดปกติทางจิต (DSM) ซึ่งขณะนี้อยู่ในรุ่นที่ห้า (DSM-V) 2013) จับภาพที่ตกลงกันโดยทั่วไปเมื่อ สภาพจิตใจ. แพทย์ได้พิจารณาอย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการติดเทคโนโลยีแม้ว่า DSM ไม่ได้ตระหนักว่ามันเป็นเงื่อนไข แต่แทนที่จะรักษาว่ามันปรากฎว่าเป็นผลมาจากสภาพจิตใจก่อนอื่นเช่นลดลง การควบคุมแรงกระตุ้น (Yellowlees & Marks, 2007) อย่างไรก็ตามสิ่งนี้กล่าวว่าการเสพติดกับแง่มุมต่าง ๆ ของเทคโนโลยีได้ดึงดูดความสนใจการวิจัยในหลากหลายสาขาวิชาทางวิชาการเป็นระยะเวลาหนึ่งและมีการเรียกร้องให้มีการรับรู้อย่างเป็นทางการ (บล็อก 2008).
ในบริบทของการ ระบบสารสนเทศ มีระเบียบวินัย Carillo, Scornavacca, & Za, 2017 ชี้ให้เห็นว่าการพึ่งพาทางจิตวิทยา (ติดยาเสพติด) เพื่อ เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร ไม่ควรสับสนกับ เป้าหมายที่มุ่งเน้น การพึ่งพา. แม้ว่าทั้งสองแนวคิดอาจเกี่ยวข้องกันและอาจมีผลต่อการตัดสินใจใช้ไอทีที่มีเหตุผลของแต่ละบุคคล แต่การพึ่งพาที่มุ่งเน้นเป้าหมายจะจับขอบเขตที่ความสามารถของแต่ละบุคคลในการบรรลุวัตถุประสงค์ของตนขึ้นอยู่กับการใช้เทคโนโลยีเฉพาะ นอกจากนี้ยังมีแนวโน้มที่จะให้ความสำคัญมากขึ้น ผลกระทบเชิงบวก ของการใช้เทคโนโลยี ติดยาเสพติดมีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่เชิงลบมากขึ้น ผลกระทบของเทคโนโลยี ใช้ตามที่เกี่ยวข้องกับ สภาพจิตใจ ของการพึ่งพาอาศัย maladaptive ในการใช้เทคโนโลยีในระดับที่มีอาการพฤติกรรมครอบงำ - บีบบังคับทั่วไปที่เกิดขึ้น บทความนี้มุ่งเน้นไปที่ปรากฏการณ์นี้
หน่วยงานวิจัยที่กำลังเติบโตได้ชี้ให้เห็นว่ามีการติดเทคโนโลยีสารสนเทศหลายรูปแบบ (Barnes & Pressey, 2014; Carillo และคณะ 2017; Griffiths, 2001; หลิน 2004; Turel, Serenko และ Giles, 2011; Turel & Serenko, 2010). Turel และคณะ (2011) รายงานว่าการสนับสนุน neurobehavioral ได้รับการเสนอเพื่อการดำรงอยู่ของพฤติกรรมเสพติดรวมถึงเทคโนโลยีการเสพติดและชี้ไปที่ความคล้ายคลึงกันระหว่างสารและพฤติกรรมเสพติด (Helmuth, 2001) การศึกษาหนึ่งการจ้างงาน ฟังก์ชั่นถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก ในเกมออนไลน์พบว่าการกระตุ้น / ความอยากในการติดสารเสพติดและการกระตุ้น / ความอยากในการติดเกมออนไลน์นั้นคล้ายคลึงกัน กลไกทางระบบประสาท (เกาะเอตอัล 2009) ด้วยเหตุนี้ Turel และคณะ (2011, p. 1045) สรุปว่า“ ดังนั้นจึงมีเหตุผลที่จะนำแนวคิดแบบจำลองและทฤษฎีจากพื้นที่ติดสารเสพติดไปใช้กับการเสพติดพฤติกรรมที่ค่อนข้างใหม่”
การศึกษาการตรวจสอบปัญหาการใช้เทคโนโลยีมีเชื้อสายมาก ตัวอย่างเช่น Hadley Cantril และ Gordon W. Allport ได้ตั้งคำถามถึงลักษณะที่อาจทำให้ติดได้ รายการวิทยุ ในข้อความของพวกเขา จิตวิทยาของวิทยุ ตีพิมพ์ใน 1935. ทุนการศึกษาต่อมากล่าวถึงการพึ่งพาเทคโนโลยีบางอย่างเช่นมากเกินไป ดูโทรทัศน์ (Horvath, 2004; Mcllwraith, 1998) การเล่นวิดีโอเกมที่มากเกินไป (Keepers, 1990) 'การเสพติดคอมพิวเตอร์' (Shotton, 1991) และศักยภาพในการเสพติดของอินเทอร์เน็ต (เบรนเนอร์ 1997; Griffiths, 1996, 1997; หนุ่ม 1998) โดยมีหัวข้อหลังที่ดึงดูดความสนใจเชิงประจักษ์ (Bozoglan, Demirer และ Sahin, 2014; บริดเจสแอนด์เฟลอร์ไชม์ 2008; ชาร์ลตันและแดนฟอร์ ธ , 2007; Demirer & Bozoglan, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths และ van de Mheen, 2013; Lehenbauer-Baum และคณะ 2015; Morahan-Martin & Schumacher, 2000; Pontes & Griffiths, 2016; Turel และคณะ 2011) เซตย่อยของ ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต การวิจัยได้ตรวจสอบเฉพาะ กิจกรรมออนไลน์รวมถึงการติด การประมูลออนไลน์ (Turel และคณะ 2011) และโลกเสมือนจริง (Barnes & Pressey, 2014) ส่วนขยายตามธรรมชาติของการสอบถามทางวิชาการกลุ่มนี้ที่ได้รับความสนใจทางวิชาการคือการใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นปัญหา
1.3 การใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นปัญหา
การศึกษาครั้งแรกเพื่อตรวจสอบการติดโทรศัพท์มือถือเชิงประจักษ์เป็นผลมาจากวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาโท (จาง 2002) ดำเนินการในเกาหลีใต้ หลายแง่มุมของการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนได้รับการตรวจสอบและเผยแพร่ในปีที่ผ่านมา (ดู 1 ตาราง ด้านล่าง) โดยเน้นที่ไดรเวอร์ของการใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นปัญหา การเสพติดสมาร์ทโฟนอาจมีความสำคัญมากกว่าการเรียนรู้ผ่านอินเทอร์เน็ตหรือการเสพติดคอมพิวเตอร์เนื่องจากสมาร์ทโฟนมีแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบพกพาจึงมีความสะดวกในการพกพามากกว่าอุปกรณ์คอมพิวเตอร์อื่น ๆ เช่นแล็ปท็อปและแท็บเล็ตDemirci et al. 2014; จองและอัล 2016; ควอนและคณะ, 2013) ส่งผลให้เกิดการตรวจสอบอุปกรณ์ (ลี 2015; Oulasvirta, Rattenbury, Ma และ Raita, 2012) นักวิจารณ์บางคนคาดการณ์ว่าสมาร์ทโฟนอาจเป็นตัวแทนของอุปกรณ์ทางเทคโนโลยีที่โดดเด่นซึ่งสนับสนุนการติดยาเสพติดในยุคของเรา (Shambare, Rugimbana, & Zhowa, 2012).
1 ตาราง. คลังข้อมูลที่กำลังเติบโตของ การวิจัยเชิงประจักษ์ การตรวจสอบ โทรศัพท์มือถือ ติดยาเสพติด
| ผู้เขียน (s) | โฟกัส | สาขาวิชาการศึกษา |
|---|---|---|
| หลินและคณะ (2017) | การวินิจฉัยการเสพติดสมาร์ทโฟนผ่านแอปพลิเคชัน (แอป) ข้อมูลที่บันทึกไว้ | คลินิกจิตเวช |
| จองและอัล (2016) | ลักษณะทางจิตวิทยาของผู้ใช้และประเภทเนื้อหาที่ใช้ | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| Sapacz, Rockman และ Clark (2016) | บุคลิกภาพและปัญหาการใช้โทรศัพท์มือถือ | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| Samaha และ Hawi (2016) | ความสัมพันธ์ระหว่างการเสพติดสมาร์ทโฟนความเครียดผลการเรียนและความพึงพอใจกับชีวิต | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| โชและลี (2015) | ประสบการณ์ของนักศึกษาพยาบาลในแง่ของการรบกวนโดยสมาร์ทโฟนในสถานพยาบาลและความคิดเห็นเกี่ยวกับนโยบายการใช้สมาร์ทโฟน | สารสนเทศทางการแพทย์ (การพยาบาล) |
| จองและลี (2015) | ติดยาเสพติดมาร์ทโฟนและความเห็นอกเห็นใจในหมู่นักศึกษาพยาบาล | การศึกษาด้านวิทยาศาสตร์เทคนิคและการแพทย์ |
| Al-Barashdi, Bouazza และ Jabur (2015) | ติดยาเสพติดมาร์ทโฟนในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยระดับปริญญาตรี | วิทยาศาสตร์ทั่วไป |
| Kibona และ Mgaya (2015) | ติดยาเสพติดมาร์ทโฟนและประสิทธิภาพการศึกษา | วิศวกรรมและเทคโนโลยี |
| เพียร์สันและฮุสเซน (2015) | การใช้สมาร์ทโฟนการติดการหลงตัวเองและบุคลิกภาพ | ไซเบอร์จิตวิทยาและการเรียนรู้ |
| Wang, Wang, Gaskin และ Wang (2015) | บทบาทของความเครียดและแรงจูงใจในการใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นปัญหาในหมู่นักศึกษา | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| Demirci, Akgongul และ Akpinar (2015) | สมาร์ทโฟนใช้ความรุนแรงคุณภาพการนอนหลับภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวล | พฤติกรรมเสพติด |
| Van Deursen และคณะ (2015) | ประเภทการใช้งานสมาร์ทโฟนความฉลาดทางอารมณ์ความเครียดทางสังคมและการควบคุมตนเอง | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| Bernroider, Krumay และ Margiol (2014) | ผลกระทบของการติดสมาร์ทโฟนต่อการใช้สมาร์ทโฟน | ระบบสารสนเทศ |
| เบียนและเหลียง (2014) | ความสัมพันธ์ระหว่างความเหงาความขี้อายอาการติดสุราและทุนทางสังคม | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| ดาวี่และดาวี่ (2014) | การเสพติดสมาร์ทโฟนในหมู่วัยรุ่นอินเดีย | ยาป้องกัน |
| Demirci et al. (2014) | ติดยาเสพติดมาร์ทโฟนในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยตุรกี | เภสัชวิทยาคลินิก |
| Kim, Lee, Lee, Nam, และ Chung (2014) | ติดยาเสพติดมาร์ทโฟนในหมู่วัยรุ่นเกาหลี | วิทยาศาสตร์และการแพทย์ |
| ลี, ช้าง, หลินและเฉิง (2014) | ระบบการจัดการติดยาเสพติดมาร์ทโฟน | คอมพิวเตอร์ศึกษา |
| Mok et al (2014) | การติดอินเทอร์เน็ตและสมาร์ทโฟนในหมู่นักศึกษาเกาหลี | สรีรวิทยา |
| สวนสาธารณะและสวนสาธารณะ (2014) | การเสพติดสมาร์ทโฟนในวัยเด็ก | สังคมศาสตร์และมนุษยศาสตร์ศึกษา |
| จางเฉินและลี (2014) | แรงจูงใจสำหรับการติดสมาร์ทโฟน | ระบบสารสนเทศ |
| Shin and Dey (2013) | ประเมินการใช้งานสมาร์ทโฟนที่มีปัญหา | วิศวกรรมซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (การคำนวณที่แพร่หลาย) |
| ควอนและคณะ (2013) | ติดยาเสพติดมาร์ทโฟนในหมู่วัยรุ่นเกาหลี | วิทยาศาสตร์และการแพทย์ |
| ควอนและคณะ (2013b) | ระดับการวินิจฉัยตนเองเพื่อตรวจสอบการติดสมาร์ทโฟน | วิทยาศาสตร์และการแพทย์ |
| Takao, Takahashi และ Kitamura (2009) | บุคลิกภาพและปัญหาการใช้โทรศัพท์มือถือ | กล้อง Cyber-จิตวิทยา |
| Ehrenberg, Juckes, White และ Walsh (2008) | บุคลิกภาพความนับถือตนเองและการเสพติดโทรศัพท์มือถือ | กล้อง Cyber-จิตวิทยา |
| Bianchi และ Phillips (2005) | นักทำนายปัญหาการใช้โทรศัพท์มือถือ | กล้อง Cyber-จิตวิทยา |
การศึกษาเหล่านี้เป็นตัวแทนของสาขาวิชาการที่หลากหลายรวมถึงระบบสารสนเทศการศึกษาคอมพิวเตอร์การดูแลสุขภาพการศึกษาและจิตวิทยาและอื่น ๆ อย่างไรก็ตามมีเพียงการศึกษาเพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่ได้ทำการตรวจสอบแรงจูงใจไดรเวอร์หรือการรับรู้ของผู้ใช้ที่มีต่อการใช้สมาร์ทโฟนและการเสพติด (Bian & Leung, 2014; Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg และคณะ 2008; Jeong & Lee, 2015; Pearson & Hussain, 2015; Takao และคณะ 2009; Van Deursen และคณะ 2015; จางและคณะ 2014) จากเอกสารย่อยนี้การรับรู้ของผู้ใช้ที่มีต่อการใช้สมาร์ทโฟนและการเสพติดถูกมองจากมุมมองของผู้ขับขี่บุคลิกภาพ (เช่นความนับถือตนเองต่ำ ความมั่นคงในอารมณ์, การแสดงตัวผิดปกติ ()Bianchi & Phillips, 2005; Ehrenberg และคณะ 2008; Pearson & Hussain, 2015; Takao และคณะ 2009; จางและคณะ 2014), ปัจจัยที่มีอิทธิพล (เช่นจำนวนเพื่อน ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและปริมาณการอ่าน) (Jeong & Lee, 2015) กระบวนการและการวางแนวสังคม (เช่นประเภทการใช้สมาร์ทโฟน ความฉลาดทางอารมณ์ความเครียดทางสังคมและการควบคุมตนเอง) (Van Deursen และคณะ 2015) และการศึกษาแบบผสมผสาน (เช่นการตรวจสอบงานวิจัย ลักษณะบุคลิกภาพ และรูปแบบการใช้งานสมาร์ทโฟน) (Bian & Leung, 2014).
ผลของการรับรู้ของผู้ใช้และการเชื่อมโยงไปยังการติดยาเสพติดของสมาร์ทโฟนเป็นประเด็นที่เกี่ยวข้องเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องกับวิธีที่ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับเทคโนโลยีและสามารถฝังลึกลงไปในบางครั้ง การทำความเข้าใจการรับรู้หรือความเชื่อของผู้ใช้มีความสำคัญเนื่องจากมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้และช่วยอธิบายว่าผู้ใช้รู้สึกอย่างไรกับเทคโนโลยี เพิ่มเติมทำความเข้าใจกับสิ่งที่กระตุ้นให้ผู้ใช้ ท่าเรือ ความเชื่อบางอย่างช่วยให้เราเข้าใจว่าทำไมพวกเขาถึงเชื่อเช่นนั้น ในขณะที่การวิจัยก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการติดโทรศัพท์มือถือได้มุ่งเน้นไปที่การใช้งานและทัศนคติเป็นอย่างมาก นี่คือเรื่องที่เราหันมาโดยเฉพาะการแนะนำแนวคิดของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจ
1.4 การดูดซับทางปัญญา
ในขณะที่ทฤษฎีจำนวนหนึ่งช่วยส่องสว่างให้ผู้ใช้ยอมรับและยอมรับเทคโนโลยีสารสนเทศรวมถึง การแพร่กระจายของนวัตกรรม ทฤษฎี ทฤษฎีพฤติกรรมที่วางแผนไว้ทฤษฎีของ การกระทำที่สมเหตุสมผลและ รูปแบบการยอมรับเทคโนโลยี (TAM) (Ajzen, 1985, 1991; Brancheau & Wetherbe, 1990; เดวิส 1989; Fishbein & Ajzen, 1975; Rogers, 1995) - พวกเขามีพลัง จำกัด ในการอธิบาย อย่างไร ความเชื่อเกี่ยวกับเทคโนโลยีสารสนเทศมีรูปทรง (Agarwal & Karahanna, 2000). Agarwal และ Karahanna (2000) แนะนำแนวคิดของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจ (CA) เพื่อช่วยในการเอาชนะการขาดแนวคิดนี้ CA แบ่งปันรูทแนวคิดกับบางแผนกไอทีรายแรก ใช้งานได้รับการยอมรับ ทฤษฎีรวมถึง TAM โดยเน้นการใช้เครื่องมือเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของความเชื่อของผู้ใช้และที่ซึ่งพฤติกรรมการใช้งานถูกกระตุ้นโดย“ …ความเชื่อความซับซ้อนของความรู้ความเข้าใจ” (Agarwal & Karahanna, 2000, P. 666)
แคลิฟอร์เนียยังมีข้อได้เปรียบของการถูกกักบริเวณในทุนการศึกษาขนาดใหญ่ในด้านความรู้ความเข้าใจและ จิตวิทยาสังคม วรรณกรรมที่ CA ดึงพื้นฐานทางทฤษฎีมาจากวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องสามรายการ: มิติลักษณะบุคลิกภาพของการดูดซับ (Tellegen & Atkinson, 1974; Tellegen, 1981, 1982) สถานะการไหล (Csikszentmihalyi, 1990; Trevino & Webster, 1992) และความคิดของ การมีส่วนร่วมทางปัญญา (Webster & Hackley, 1997; เว็บสเตอร์แอนด์โฮ, 1997).
กำหนดเป็น "... สถานะของการมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งกับซอฟต์แวร์" (Agarwal & Karahanna, 2000, หน้า 673) การดูดซึมทางปัญญาสามารถทำหน้าที่เป็นปัจจัยกระตุ้นที่มีประสิทธิภาพต่อความเชื่อที่เกี่ยวข้องกับไอทีซึ่งประสบการณ์ที่มีส่วนร่วมและมีส่วนร่วมอย่างมากส่งผลให้ผู้ใช้ '' ความสนใจอย่างลึกซึ้ง 'และการดื่มด่ำและการมีส่วนร่วมกับกิจกรรมอย่างสมบูรณ์ (Csikszentmihalyi, 1990; เดซี่แอนด์ไรอัน 1985; Tellegen & Atkinson, 1974; Vallerand, 1997).
Agarwal และ Karahanna (2000) CA ที่นำเสนอเป็นปัจจัยกระตุ้นที่มีประสิทธิภาพต่อความเชื่อที่เกี่ยวข้องกับไอทีซึ่งการมีส่วนร่วมและประสบการณ์อันยาวนานทำให้เกิด 'ความสนใจอย่างลึกซึ้ง' CA ขับเคลื่อนโดย แท้จริง แรงจูงใจ (เช่นความเพลิดเพลินความพึงพอใจและความสุขอันเป็นผลมาจากประสบการณ์) ตรงข้ามกับ ภายนอก แรงจูงใจ (เช่นความคาดหวังของรางวัลที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมบางอย่าง) ในฐานะ“ …จุดจบในตัวเอง” (Csikszentmihalyi, 1990) แรงจูงใจภายในมีมากขึ้น พลังแห่งการอธิบาย ในความตั้งใจในการใช้งานมากกว่า แรงจูงใจภายนอก (Davis, Bagozzi และ Warshaw, 1992) การดูดซับทางปัญญาเป็น สร้างหลายมิติ ในห้ามิติ:
- i.
การแยกจากกันชั่วขณะ (“ การไร้ความสามารถในการลงทะเบียนเส้นทางเวลาในขณะที่มีส่วนร่วมในการมีปฏิสัมพันธ์”);
- ii
มุ่งเน้นไปที่การแช่ ("ประสบการณ์ของการมีส่วนร่วมโดยรวมที่ความต้องการความสนใจอื่น ๆ ในสาระสำคัญละเว้น");
- iii
เพิ่มความเพลิดเพลิน (“ แง่มุมที่น่าพึงพอใจของการมีปฏิสัมพันธ์”);
- iv
การควบคุม (“ การรับรู้ของผู้ใช้ว่าเป็นผู้รับผิดชอบการโต้ตอบ”); และ
- v.
Curiosity (“ ขอบเขตที่ประสบการณ์กระตุ้นความอยากรู้อยากเห็นทางประสาทสัมผัสและความรู้ความเข้าใจของแต่ละบุคคล”)
เราคาดหวังว่าบุคคลที่มีปัญหาระดับสูงของสมาร์ทโฟนที่มีปัญหาและการใช้บริการ SNS หรือติดยาเสพติดจะได้รับประสบการณ์ระดับ CA ที่สูงขึ้นเนื่องจากนี่จะให้คำอธิบายเกี่ยวกับสถานะของการมีส่วนร่วมการมีส่วนร่วม กับสภาพแวดล้อมที่ใช้คอมพิวเตอร์เป็นสื่อกลางซึ่งอาจส่งเสริมพฤติกรรมที่มีปัญหาในหมู่ผู้ใช้บางคน ดังนั้นผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดมักจะมีรูปแบบบางอย่าง การรับรู้การบิดเบือน.
มีหลักฐานสนับสนุนการยืนยันนี้ ความสัมพันธ์ระหว่างการเสพติดและการรับรู้ผิดเพี้ยนอาจส่งผลให้ระดับ CA สูงขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อติดยาอาจสร้าง ผลกระทบกรอบ ที่ส่งผลให้ผู้ใช้รับรู้เว็บไซต์ในเชิงบวกมากกว่าผู้ใช้ที่ไม่ติด (Barnes & Pressey, 2017; Turel และคณะ 2011) ผลการติดยาเสพติดใน การดัดแปลง ของกระบวนการทางปัญญาและการทำให้แรงขึ้นของประสบการณ์โดยเฉพาะ ดังนั้นผู้ใช้ที่มีระดับการเสพติดที่สูงกว่าจะถือการรับรู้ในเชิงบวกของระบบ (แม้ว่าการรับรู้เช่นนั้นจะไม่มีเหตุผล) จึงส่งผลให้การดูดซึมในระดับที่สูงขึ้นในระบบ ตัวอย่างเช่น, Turel และคณะ (2011) พบหลักฐานว่าผู้ใช้ที่มีการติดการประมูลออนไลน์รายงานระดับการรับรู้ถึงประโยชน์ความสนุกสนานและความสะดวกในการใช้เว็บไซต์การประมูลในระดับที่สูงขึ้นในขณะที่ Barnes and Pressey (2017) รายงานว่าการเสพติดโลกเสมือนจริงมีผลกระทบเชิงบวกต่อการดูดซึมความรู้ความเข้าใจ
โดยรวมแล้วการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่าง CA และการติดยาเสพติดทำให้เรามีความสามารถในการทำความเข้าใจกับเส้นทางที่พฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีและสิ่งที่ผลักดันให้แต่ละคนเชื่อความเชื่อเกี่ยวกับไอทีโดยเฉพาะและ "ทำหน้าที่เป็นกุญแจสำคัญ ” (Agarwal & Karahanna, 2000, p. 666) สิ่งนี้จะดูเหมือนว่ามีคุณค่าและทันเวลาเนื่องจากความแพร่หลายของเทคโนโลยีสมาร์ทโฟนและรายงานการใช้งานที่มีปัญหาและจะช่วยให้เราเข้าใจว่าทำไมบาง ประสบการณ์ของผู้ใช้ สถานะของการมีส่วนร่วมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นด้วยเทคโนโลยีเฉพาะเจาะจงกว่าเทคโนโลยีอื่น ๆ ในส่วนต่อไปนี้เราสรุปโครงร่างของเราเกี่ยวกับการเสพติดเทคโนโลยีสมาร์ทโฟน
2 การพัฒนาสมมติฐาน
หัวข้อนี้แบ่งออกเป็นหกส่วน ในขั้นต้นเราตรวจสอบ มาร์ทโฟน การติดกับการติด SNS และสิ่งนี้ตามมาด้วยผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดและ ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ เกี่ยวข้องกับการเสพติดสมาร์ทโฟน ต่อไปเราจะพิจารณาผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนและในที่สุดก็ถึงผลกระทบของการดูดซึมความรู้ตามเพศอายุและการศึกษา
2.1 การติดสมาร์ทโฟนกับการติดกับ SNS
การศึกษาส่วนใหญ่ตรวจสอบปัญหา การใช้เทคโนโลยี มุ่งเน้นไปที่อุปกรณ์หรืออุปกรณ์นั้น ๆ (วิทยุโทรทัศน์คอมพิวเตอร์โทรศัพท์มือถือ) แทนที่จะเป็นเนื้อหาที่เทคโนโลยีนำเสนอ (โปรแกรมเฉพาะซอฟต์แวร์เว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน) เช่น Roberts and Pirog (2012: 308) หมายเหตุ:“ การวิจัยจะต้องขุดภายใต้เทคโนโลยีที่ใช้กับกิจกรรมที่ดึงดูดผู้ใช้ไปยังเทคโนโลยีนั้น ๆ ” มีการถกเถียงกันในเรื่องวรรณกรรมในปัจจุบันว่าการเสพติดโทรศัพท์หรือบริการที่ให้ไว้หรือไม่ เช่น เพียร์สันและฮุสเซน (2015), p. 19) สังเกตว่า:“ ด้วยแอปพลิเคชั่นเสพติดจำนวนมากที่มีอยู่ในสมาร์ทโฟนจึงเป็นการยากที่จะถอดรหัส สาเหตุและผลกระทบ ความสัมพันธ์ของการใช้งานที่มีปัญหา สมาร์ทโฟนมีหลายแง่มุม ฟังก์ชั่น อาจทำให้ติดหรืออาจเป็นเพราะผู้ใช้ติดสื่อบางอย่าง” นอกจากนี้อาจเป็นกรณีของการเกิดขึ้นที่ผู้ใช้ติดทั้งสมาร์ทโฟนและไซต์ SNS
As De-Sola Gutiérrezและคณะ (2016: 2) หมายเหตุ:“ มีหลักฐานว่าสมาร์ทโฟนที่มีแอพพลิเคชั่นและการใช้งานที่กว้างมีแนวโน้มที่จะก่อให้เกิดการละเมิดมากกว่าโทรศัพท์มือถือทั่วไป” (ดูเพิ่มเติมที่ Taneja, 2014) อย่างไรก็ตามมันเป็นกรณีของการติดยาเสพติดไปยังอุปกรณ์ (เช่นมาร์ทโฟน) หรือติดกับเนื้อหาและแอปพลิเคชัน? สายการสอบสวนนี้มีการพูดคุยกันก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตซึ่งเป็นที่ยอมรับว่ามี“ ความแตกต่างพื้นฐานระหว่างการเสพติด ไปยัง อินเทอร์เน็ตและการเสพติด on อินเตอร์เนต" (Griffiths, 2012, p. 519) เช่น Griffiths (2000) ระบุ กิจกรรมออนไลน์ จะแตกต่างกันในความสามารถในการสร้างนิสัย (ดูเพิ่มเติมที่ หนุ่ม 1999).
อย่างไรก็ตามในปัจจุบันยังไม่มีการศึกษาใดที่แยกแยะความแตกต่างระหว่างการเสพติดสมาร์ทโฟนหรือการเสพติดกับกิจกรรมที่พวกเขาจ่ายให้กับผู้ใช้หรือรวมมุมมองทั้งสองนี้เข้าด้วยกัน De-Sola Gutiérrezและคณะ (2016: 1) พูดถึง: "การวิจัยในสาขานี้โดยทั่วไปมีวิวัฒนาการมาจากมุมมองระดับโลกของโทรศัพท์มือถือเป็นอุปกรณ์ในการวิเคราะห์ผ่านแอพพลิเคชั่นและเนื้อหา" ศูนย์กลางของการอภิปรายนี้ - และการศึกษาที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้น แอปพลิเคชันและเนื้อหา (De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016).
Roberts et al. (2014) ยืนยันว่าเนื่องจากกิจกรรมที่หลากหลายที่สามารถดำเนินการได้บนโทรศัพท์มือถือเป็นสิ่งสำคัญที่เราต้องเข้าใจว่ากิจกรรมใดที่มีแนวโน้มที่จะสร้างนิสัยมากกว่าคนอื่น ๆ ก่อนที่จะทำการวิจัยดังกล่าวดูเหมือนว่าเป็นจุดเริ่มต้นที่เกี่ยวข้องที่จะสร้างหากมีความแตกต่างในการติดสมาร์ทโฟนกับการติดกับชุดของ แอปพลิเคชันหลัก (เช่น SNS) การใช้ SNS นั้นแสดงให้เห็นว่าเป็นตัวทำนายที่แข็งแกร่งของการติดสมาร์ทโฟนและแข็งแกร่งกว่าการใช้สมาร์ทโฟนที่ชื่นชอบอื่น ๆ เช่นการเล่นเกม (จองและอัล 2016) และเป็นพื้นฐานสำหรับการรวมไว้ในการศึกษาปัจจุบัน มันเป็นกรณีของการติดยาเสพติดกับแง่มุมที่สำคัญอย่างหนึ่งของการใช้สมาร์ทโฟน, SNS หรือเป็นกรณีของการติดยาเสพติดในวงกว้างหรือทั่วโลกมากขึ้น? เรายืนยันว่าการติดยาเสพติดกับอุปกรณ์โดยทั่วไปจะรุนแรงกว่าการติดยาเสพติดไปยัง SNS โดยเฉพาะ ดังนั้นจึงไม่มีแอปพลิเคชั่นเดียวที่อาจทำให้ติดได้โดยทั่วไปกว่าอุปกรณ์ จำนวนทั้งสิ้น. ดังนั้นเราจึงเสนอดังต่อไปนี้:
H1
การเสพติดสมาร์ทโฟนจะยิ่งใหญ่กว่าการเสพติด SNS
2.2 ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจในการเสพติดสมาร์ทโฟนและ SNS
ตอนนี้เราพิจารณาผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติด SNS และสมาร์ทโฟนแยกกัน ตัวเลือกแอพที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ใช้บนสมาร์ทโฟนนั้นถูกรายงานอย่างกว้างขวางว่าเป็น SNS ซึ่งขับเคลื่อนโดยความสัมพันธ์ทางสังคมที่พวกเขาจ่ายBarkhuus & Polichar, 2011; Pearson & Hussain, 2015; Salehan & Negahban, 2013) และรายงานการใช้ SNS เป็นสิ่งที่มาก่อนการติดสมาร์ทโฟน (Salehan & Negahban, 2013). ในประเด็นหลังนี้คำอธิบายอย่างหนึ่งสำหรับความสัมพันธ์ระหว่างความพร้อมใช้งานของ SNS และการใช้งานและการยอมรับและการเสพติดสมาร์ทโฟนคือระดับของการดูดซึมทางความคิดที่ผู้ใช้งานได้รับและประสบการณ์ที่มีส่วนร่วมและมีส่วนร่วมอย่างมากซึ่งส่งผลให้ '' ความสนใจอย่างลึกซึ้ง 'ของผู้ใช้และการดื่มด่ำอย่างสมบูรณ์ (Csikszentmihalyi, 1990; เดซี่แอนด์ไรอัน 1985; Tellegen & Atkinson, 1974; Vallerand, 1997) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ SNS ขยายและเติบโตในความซับซ้อน ดังนั้นเราวางตัวว่าการดูดซึมความรู้ความเข้าใจจะยิ่งใหญ่กว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟนเนื่องจากผลลัพธ์อย่างหนึ่งของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจระดับสูงคือการไม่สามารถควบคุมตนเองที่อาจเป็นอันตรายหรือพฤติกรรมที่สร้างความเสียหายโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
H2
ผลกระทบโดยตรงของการดูดซับความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดจะยิ่งใหญ่กว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟน
2.3 ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์และการเสพติดสมาร์ทโฟน
คนอายุน้อยและหญิงอาจมีความเสี่ยงต่อการติดสมาร์ทโฟนมากกว่าในขณะที่หลักฐานเกี่ยวกับผลกระทบของการศึกษามีความหลากหลายมากกว่า เริ่มแรกผู้หญิงมักจะใช้เวลาในชีวิตประจำวันทางโทรศัพท์มากกว่าผู้ชาย (Roberts et al., 2014) และมีหลักฐานที่น่าสนใจที่ชี้ให้เห็นว่าผู้หญิงมีประสบการณ์การพึ่งพาโทรศัพท์มือถือและการใช้งานที่มีปัญหามากกว่าผู้ชาย (Beranuy และคณะ 2009; Geser, 2006; Hakoama & Hakoyama, 2011; แจ็กสันและคณะ 2008; Jenaro, Flores, Gomez-Vela, Gonzalez-Gil และ Caballo, 2007; เหลียง 2008; Lopez-Fernandez, Honrubia-Serrano และ Freixa-Blanxart, 2012; Sanchez Martinez & Otero, 2009) ผู้หญิง (โดยเฉพาะผู้ที่มีความนับถือตนเองต่ำ) ถือเป็นที่สุด กลุ่มเสี่ยง เกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟน (Pedrero และคณะ 2012) และอาจพึ่งพาสมาร์ทโฟนมากกว่าผู้ชายเพื่อลดความวิตกกังวลทางสังคม (ลีและคณะ 2014) หลักฐานแสดงให้เห็นว่าเพศหญิงส่งข้อความมากกว่าเพื่อนชายและมีแนวโน้มที่จะเขียนข้อความที่ยาวกว่าตัวผู้ (Pawłowska & Potembska, 2012) อย่างไรก็ตามการศึกษาบางอย่างพบว่ามีความแตกต่างกันเล็กน้อยในการพึ่งพาโทรศัพท์มือถือตามเพศ (Bianchi & Phillips, 2005; Junco, Merson, & Salter, 2010; Pearson & Hussain, 2015).
มีหลักฐานที่บ่งว่าชายและหญิงใช้โทรศัพท์ในรูปแบบที่แตกต่างและแตกต่างกัน Geser (2006, p. 3) อ้างว่า“ แรงจูงใจและเป้าหมายของการใช้โทรศัพท์มือถือนั้นค่อนข้างธรรมดา บทบาททางเพศในขณะที่เพศหญิงมีแนวโน้มที่จะชื่นชอบการแลกเปลี่ยนทางอารมณ์และส่วนบุคคลที่โทรศัพท์อนุญาต เว็บไซต์เครือข่ายสังคม (เช่น Facebook) (Bianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016; Geser, 2006; Lenhart, Purcell, Smith และ Zickuhr, 2010) - ผู้ชายมีแนวโน้มที่จะให้ความสำคัญกับไซต์เครือข่ายมืออาชีพ (เช่น LinkedIn) (Lenhart และคณะ 2010) นอกจากนี้ในการศึกษาของพวกเขา นักศึกษา ในสหรัฐอเมริกา, Roberts et al. (2014) พบว่าผู้หญิงใช้เวลามากขึ้นในการ Facebook มากกว่าเพื่อนร่วมงานชายของพวกเขาและไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์บางแห่งเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญของการติดโทรศัพท์มือถือ ดังนั้นเราอาจโต้แย้งว่าแรงจูงใจทางสังคมเป็นปัจจัยสำคัญในการใช้สมาร์ทโฟนของผู้หญิง
ผู้ที่มีอายุน้อยโดยเฉพาะวัยรุ่นมักจะใช้งานโทรศัพท์ในขณะที่เวลาบนโทรศัพท์มือถือจะลดลงตามอายุ (De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016) ประกอบกับกำลังการผลิตลดลงสำหรับ การบังคับตนเอง (Bianchi & Phillips, 2005) การวิจัยได้ชี้ไปที่อายุหนึ่งก่อนที่จะได้รับโทรศัพท์มือถือและเพิ่มโอกาสในการใช้งานที่มีปัญหาในอนาคต (Sahin, Ozdemir, Unsal, & Temiz, 2013).
หลักฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง สำเร็จการศึกษา และการใช้โทรศัพท์มือถือที่มีปัญหานั้นชัดเจน ในขณะที่การศึกษาบางอย่างชี้ไปที่การเชื่อมโยงระหว่างการใช้โทรศัพท์มือถือที่มีปัญหากับระดับการศึกษาTavakolizadeh, Atarodi, Ahmadpour และ Pourgheisar, 2014) คนอื่น ๆ ปฏิเสธเรื่องนี้ (Billieux, 2012) และแม้กระทั่งรายงานลิงก์ระหว่างระดับต่ำ ระดับการศึกษา และการใช้โทรศัพท์มือถือที่มีปัญหา (เหลียง 2007) ดังนั้นคำอธิบายที่ทำขึ้นเกี่ยวกับการเชื่อมโยงระหว่างการใช้โทรศัพท์มือถือที่มีปัญหาและความสำเร็จทางการศึกษาไม่ได้น่าสนใจเป็นพิเศษ
เราตั้งสมมติฐานดังต่อไปนี้:
H3
การติดบริการ SNS จะแตกต่างกันไปตาม: (a) เพศ (b) อายุ และ (c) การศึกษา
H4
การติดสมาร์ทโฟนจะแตกต่างกันไปตาม: (ก) เพศ (b) อายุ และ (c) การศึกษา
2.4 ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจในการเสพติดสมาร์ทโฟน
เนื่องจาก SNS ถือได้ว่าเป็นส่วนหนึ่งของฟังก์ชั่นและบริการที่มีให้บนสมาร์ทโฟนและแง่มุมที่โดดเด่นของเวลาที่ใช้บนอุปกรณ์ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการติดยาเสพติดโทรศัพท์ กล่าวอีกนัยหนึ่งการเสพติด SNS (เช่น Facebook, Instagram, Pinterestเป็นต้น) จะทำหน้าที่เป็นเครื่องมือดึงดูดหรือดึงดูดให้ผู้ใช้ติดอุปกรณ์และท่อร้อยสาย การประมวลผลความรู้ความเข้าใจ การดูดซึม
มีการสนับสนุนความสัมพันธ์นี้ในวรรณคดีที่เกี่ยวข้อง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้โดยทางเลือกที่นิยมมากที่สุดของแอพสมาร์ทโฟนคือ SNS (Barkhuus & Polichar, 2011; Pearson & Hussain, 2015; Salehan & Negahban, 2013) และหลักฐานชี้ไปที่ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการติดโทรศัพท์มือถือกับ SNS ดังนั้นการยอมรับและการใช้สมาร์ทโฟนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสอดคล้องกับความสำคัญ การขยาย ของ SNS ที่ SNS ใช้ไดรฟ์ติดยาเสพติดมาร์ทโฟน (Salehan & Negahban, 2013) ดังนั้นยิ่งการดึง SNS มากเท่าไหร่ระดับการเสพติดโดยรวมของอุปกรณ์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น เนื่องจากเราคาดว่าผลกระทบโดยตรงของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดจะยิ่งใหญ่กว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟนดังที่ได้กล่าวไปแล้วก่อนหน้านี้เราคาดว่าการติด SNS จะไกล่เกลี่ยความสัมพันธ์ระหว่าง ดังนั้นเราจึงโพสต์:
H5
ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนจะเป็นสื่อกลางโดยการเสพติด SNS
2.5 ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจตามเพศอายุและการศึกษา
หลักฐานบางอย่างชี้ให้เห็นว่าเพศที่แตกต่างกันรับรู้และระบุด้วยเทคโนโลยีในรูปแบบที่แตกต่างกัน ผู้หญิงมีความคิดที่จะเน้นการใช้งานที่มุ่งเน้นผู้คนและการขับเคลื่อนทางสังคมในขณะที่ผู้ชายถูกมองว่าเป็นภาระงานมากกว่าClaisse & Rowe, 1987) ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาปัจจุบันมีรายงานความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ชายและหญิงสำหรับบางอย่าง ลักษณะทางจิตวิทยา และการใช้งานสมาร์ทโฟนแบบบังคับ ลีและคณะ (2014) พบว่าสามลักษณะทางจิตวิทยา (จำเป็นต้องสัมผัส สถานที่ของการควบคุมและ ปฏิสัมพันธ์ทางสังคม ความวิตกกังวล) แตกต่างกันระหว่างผู้ใช้สมาร์ทโฟนชายและหญิง
ดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้เมื่อเทียบกับเพศชายเพศหญิงมีแนวโน้มที่จะชื่นชอบการแลกเปลี่ยนทางอารมณ์และส่วนตัวที่โทรศัพท์อนุญาตBianchi & Phillips, 2005; De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016; Geser, 2006; Lenhart และคณะ 2010) นอกจากนี้เพศหญิงมีแนวโน้มที่จะใช้สมาร์ทโฟนเพื่อเหตุผลส่วนรวมในขณะที่ผู้ชายต้องการวัตถุประสงค์ทางการค้าLenhart และคณะ 2010) ด้วยเหตุนี้ผู้หญิงสามารถสัมผัสกับภาวะซึมเศร้า (หรือการดูดซึมทางปัญญา) กับ SNS ได้มากกว่าผู้ชายหรือไม่?
ในขณะที่ Agarwal และ Karahanna's (2000) การศึกษาการดูดซึมความรู้ความเข้าใจที่มีประสบการณ์ผ่านทางอินเทอร์เน็ตพบว่าไม่แตกต่างกันตามเพศการศึกษาของพวกเขาได้ดำเนินการในโลกก่อน SNS หากตามที่คาดไว้ก่อนหน้านี้ผู้ใช้เพศหญิงจะได้รับประสบการณ์การเสพติด SNS ในระดับสูงกว่าเพศชายเนื่องจากพวกเขาชอบการแลกเปลี่ยนความรู้สึกส่วนบุคคลและอารมณ์ที่สมาร์ทโฟนอนุญาตและการทำงานทางสังคมของพวกเขา ผู้ใช้ชาย
ในแง่ของอายุและการศึกษาไม่มีหลักฐานที่แสดงว่าปัจจัยใดมีบทบาทในระดับของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจที่ผู้ใช้พบ ดังนั้นเราจึงคาดหวังว่าจะไม่มีความแตกต่างในการดูดซึมความรู้ตามอายุหรือความสำเร็จทางการศึกษา
จากที่กล่าวมาเราตั้งสมมติฐาน:
H6a
ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจจะแข็งแกร่งสำหรับผู้หญิงมากกว่าเพศชายเมื่อใช้ SNS
H6b
ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเมื่อใช้ SNS จะไม่แตกต่างกันตามอายุ
H6c
ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเมื่อใช้ SNS จะไม่แตกต่างกันตามการศึกษา
2.6 การดูดซับทางปัญญาและการติดผู้ใช้
สมมติฐานชุดสุดท้ายของเราเกี่ยวข้องกับการใช้สมาร์ทโฟนของผู้ใช้และการเสพติด SNS และระดับของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจ ตามที่ระบุไว้เราคาดว่าผู้ใช้ที่ประสบปัญหาสมาร์ทโฟนที่มีปัญหาและการใช้บริการ SNS หรือติดยาเสพติดจะมีระดับ CA สูงขึ้น นี่จะอธิบายว่าทำไมบางคน ประสบการณ์ของผู้ใช้ สถานะของการมีส่วนร่วมการมีส่วนร่วมและความสนใจที่ลึกซึ้งเมื่อโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมที่ใช้คอมพิวเตอร์เป็นสื่อกลางในขณะที่ผู้ใช้รายอื่นไม่ทำ ดังนั้นระดับที่สูงขึ้นของ CA คือการผลักดันการติดยาเสพติดและการอุปถัมภ์ พฤติกรรมที่เป็นปัญหา ในหมู่ผู้ใช้บางคนและทำหน้าที่เป็นรูปแบบของ การรับรู้การบิดเบือน. ดังนั้นเราจึงโพสต์:
H7
ผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดสมาร์ทโฟนจะมีระดับ CA สูงขึ้น
H8
ผู้ใช้ที่ติด SNS จะมีระดับ CA สูงขึ้น
3 ระเบียบวิธีวิจัย
3.1 การออกแบบการวิจัย
พื้นที่ การออกแบบการวิจัย นำมาใช้เกี่ยวข้องกับตัวอย่างความสะดวกสบายแบบตัดขวางเดียวโดยใช้ รายงานตนเอง สำรวจ. การศึกษาใช้เครื่องชั่งจากการวิจัยก่อนหน้านี้ในการวัดโครงสร้างในการศึกษาแม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะถูกปรับและขยายสำหรับบริบทของการศึกษา - การใช้งานเครือข่ายสังคมและ มาร์ทโฟน. การวัดของ การดูดซึมความรู้ความเข้าใจ ดัดแปลงมาจาก Agarwal และ Karahanna (2000) และประกอบด้วยห้าปัจจัย: ความร้าวฉานทางโลก (“ การไร้ความสามารถในการลงทะเบียนเวลาในขณะที่มีส่วนร่วมในการมีปฏิสัมพันธ์”) เน้นการแช่ (“ ประสบการณ์ของการมีส่วนร่วมโดยรวมที่ความต้องการอื่น ๆ โดยเจตนาเป็นสำคัญถูกเพิกเฉย”) เพิ่มความเพลิดเพลิน (“ แง่มุมที่น่าพึงพอใจของการปฏิสัมพันธ์”) ควบคุม (“ การรับรู้ของผู้ใช้ว่าเป็นผู้รับผิดชอบการโต้ตอบ”) และ ความอยากรู้ (“ ขอบเขตที่ประสบการณ์กระตุ้นความอยากรู้อยากเห็นทางประสาทสัมผัสและความรู้ความเข้าใจของแต่ละบุคคล”) ถ้อยคำของคำถามเกี่ยวกับการดูดกลืนความรู้ความเข้าใจมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมโฟกัสของ "การใช้ เครือข่ายทางสังคม แอพในสมาร์ทโฟนของฉัน” มาตรการสำหรับ ติดยาเสพติดมาร์ทโฟน และ ติดยาเสพติดไปยังบริการเครือข่ายสังคม ดัดแปลงมาจาก ชาร์ลตันและแดนฟอร์ต (2007). การวัดสำหรับแต่ละคนนั้นเหมือนกันในเนื้อหา แต่แตกต่างกันในแง่ของการมุ่งเน้นที่ "สมาร์ทโฟนของฉัน" หรือ "แอปเครือข่ายสังคม" รวมห้ารายการจาก ชาร์ลตันและแดนฟอร์ต (2007)เสริมด้วยอีกสองรายการเพื่อให้สอดคล้องกับบริบทของการศึกษาที่ดีขึ้น“ ฉันรู้สึกว่าหายไปโดยไม่มี [แอปโซเชียลเน็ตเวิร์ก / สมาร์ทโฟนของฉัน]” และ“ ฉันมักจะหันเหความสนใจได้ง่าย รายการถูกวัดในเจ็ดจุด เกล็ด Likert จาก 1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่งถึง 7 = เห็นด้วยอย่างยิ่งโดยที่ 4 = ไม่เห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วย รายการเครื่องชั่งที่ใช้ในแบบสำรวจมีให้ใน ภาคผนวก. ข้อมูลทางประชากรศาสตร์และภูมิหลังถูกเก็บรวบรวมสำหรับเพศอายุระดับสูงสุด ผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาการใช้งาน SNS รายวันและการใช้งานสมาร์ทโฟนรายวัน
3.2 การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
การสำรวจถูกนำไปใช้ออนไลน์ผ่าน Qualtrics และแจกจ่ายให้กับนักเรียนที่กำลังศึกษา ธุรกิจ ที่มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในภูมิภาค Mid-Atlantic ของสหรัฐอเมริกาในเดือนกุมภาพันธ์ 2015 รวบรวมคำตอบที่ใช้ได้ 140 ที่ถูกต้องทั้งหมดแล้ว กลุ่มตัวอย่างคือ 68.6% ตัวเมียและตัวผู้ 31.4% กลุ่มตัวอย่างทั้งหมด 75% มีอายุ 34 ปีหรือต่ำกว่าในขณะที่ 42.9% มี ปริญญาตรี และ 13.6% a ปริญญาโท.
เราตรวจสอบความน่าเชื่อถือของมาตรการโดยใช้ Cronbach's Alpha; เครื่องชั่งสำหรับการติดสมาร์ทโฟนและการติดแอปโซเชียลเน็ตเวิร์กมี Alphas ของ Cronbach ที่ 0.835 และ 0.890 ตามลำดับซึ่งสูงกว่าเกณฑ์ 0.7 ที่แนะนำโดย Nunnally (2010). อัลฟ่าของครอนบาคสำหรับการวัดการดูดซึมทางปัญญาคือ 0.909 ในขณะที่องค์ประกอบย่อยอยู่ในช่วง 0.722 ถึง 0.949 ซึ่งทั้งหมดนี้ถือว่าเป็นที่ยอมรับได้ การเลือกปฏิบัติที่ถูกต้อง ถูกตรวจสอบด้วยปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวน การตรวจสอบ Variance Inflation Factor (VIF) สำหรับตัวแปรที่วัดได้ในการศึกษาของเราเราพบว่าค่า VIF ทั้งหมดต่ำกว่า 10 ตั้งแต่ 1.032 ถึง 1.404 ซึ่งบ่งบอกว่า multicollinearity ไม่ใช่ปัญหา (ผมดำบาบินและแอนเดอร์สัน 2014). ความลำเอียงของวิธีการทั่วไปได้รับการตรวจสอบโดยใช้การทดสอบปัจจัยเดียวของ Harman ปัจจัยแรกอธิบายเพียง 35% ของความแปรปรวนของตัวอย่างดังนั้นจึงไม่ปรากฏอคติของวิธีการทั่วไป
เพื่อประเมินระดับของการติดยา ANOVA ที่ใช้สำหรับการทดสอบ H7 และ H8เราสร้างกลุ่มติดสามกลุ่มโดยใช้วิธีที่คล้ายกับ Morahan-Martin และ Schumacher (2000). กลุ่มติดยาของเราได้รับการประเมินในแง่ของจำนวนอาการ "แอ็คทีฟ" จากระดับการติดเจ็ดรายการ สำหรับอาการที่จะ“ ใช้งาน” การตอบสนองสเกล Likert ควรเกินจุดกลาง 4 (ชาร์ลตันและแดนฟอร์ ธ , 2007; Morahan-Martin & Schumacher, 2000) กลุ่มติดยาเสพติดทั้งสามกลุ่มคือ: ไม่มีอาการเสพติด (ไม่มีอาการ) อาการติดน้อย (หนึ่งหรือสองอาการ) และการเสพติดสูง (สามอาการขึ้นไป)
ส่วนใหญ่แล้ว การวิเคราะห์ทางสถิติ ดำเนินการใน SPSS 22 สมมติฐาน กระบวนการทดสอบ ใช้จำนวนของวิธีการทางสถิติ: การทดสอบทีการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) การถดถอยและการทดสอบ Sobel คำนวณโดยใช้วิธีการ บารอนและเคนนี (1986).
4 ผล
4.1 การติดสมาร์ทโฟนกับการติดกับ SNS
ชุดทดสอบแรกของเราพยายามระบุความแตกต่างระหว่างการติดผู้ใช้กับ มาร์ทโฟน และการเสพติด SNS โดยวิธีการจับคู่ตัวอย่าง t- ทดสอบระหว่างตัวแปรสรุปสำหรับการติดสมาร์ทโฟนและการติด SNS (ดู 2 ตาราง) ผลการวิจัยพบว่ามี ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ระหว่างการเสพติดทั้งสองรูปแบบนี้โดยมีความแตกต่างเฉลี่ย 3.44 และค่า t เท่ากับ 7.303 (p <.001, Msmartphone_addiction = 25.43, มSNS_addiction = 21.99) ดังนั้น H1 - การติดยาเสพติดในสมาร์ทโฟนจะมากกว่าการติดกับ SNS - ได้รับการสนับสนุน
2 ตาราง. ทดสอบความแตกต่างในการติดยาเสพติด
| ตัวแปร | หมายความ | SD | SE | หมายถึงความแตกต่าง | SD (ความแตกต่าง) | ทางทิศตะวันออก (ความแตกต่าง) | t | df | p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| การติดการใช้สมาร์ทโฟน | 25.43 | 9.19 | 0.78 | 3.44 | 5.57 | 0.47 | 7.303 | 139 | <.001 |
| SNS ใช้ติดยาเสพติด | 21.99 | 9.75 | 0.82 |
4.2 ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติด
เพื่อตรวจสอบผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจ (CA) ต่อการติดสองรูปแบบเราจึงเรียกใช้สองตัวแปร ตัวแบบการถดถอย: หนึ่งการตรวจสอบผลกระทบของ CA ในการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนและอื่น ๆ ทดสอบผลกระทบของ CA ในการติด SNS ผลลัพธ์จะแสดงใน 3 ตาราง. ดังที่เราสามารถเห็นได้ว่าการใช้งาน SNS นั้นได้รับอิทธิพลจาก CA มากกว่าการใช้งานสมาร์ทโฟนด้วยค่าสัมประสิทธิ์เบต้าที่สูงขึ้นและค่า F ที่สูงขึ้น (SNS ใช้การเสพติด: R2 = 0.254; ฉ = 47.061; หน้า <.001; β = 0.746, พี <.001; การเสพติดการใช้สมาร์ทโฟน: R2 = 0.240; F = 43.444, พี <.001; β = 0.683, p <.001)
3 ตาราง. ตัวแบบการถดถอย สำหรับ SNS และ มาร์ทโฟน ติดยาเสพติด
| ตัวแปรอิสระ | β | SE | β (Std.) | เสื้อคุ้มค่า | p | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| รุ่น 1 DV: SNS ใช้ติดยาเสพติด R2 = 0.254 (F = 47.061, พี <.001, dfถดถอย = 1, dfเหลือ = 138, dfทั้งหมด = 139) | การดูดซับทางปัญญา | . 746 | . 109 | . 504 | 6.860 | <.001 |
| รุ่น 2 DV: การเสพติดการใช้สมาร์ทโฟน R2 = 0.240 (F = 43.444, พี <.001, dfถดถอย = 1, dfเหลือ = 138, dfทั้งหมด = 139) | การดูดซับทางปัญญา | . 683 | . 103 | . 490 | 6.599 | <.001 |
เพื่อทดสอบว่าความแตกต่างในค่าเบต้านั้นมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่เราใช้การทดสอบ Paternoster, Brame, Mazerolle และ Piquero (1998) และสูตรต่อไปนี้:
ผลลัพธ์คือ Z = 1.766 ซึ่งมีความสำคัญในระดับ 5% ยืนยันว่า CA มี ผลกระทบสำคัญ บนการติด SNS มากกว่าบนการติดบนสมาร์ทโฟน ดังนั้น, H2 - รองรับผลกระทบโดยตรงจากการดูดซับความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดจะยิ่งใหญ่กว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟน - ได้รับการสนับสนุน
4.3 ปัจจัยทางประชากรศาสตร์และการเสพติด
ตอนนี้เราหันมาใช้แง่มุมทางประชากรของการติดสมาร์ทโฟน เพื่อทดสอบความแตกต่างตามเพศการศึกษาและอายุเราใช้ ANOVA เพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มสำหรับตัวแปรการเสพติดสรุปสำหรับสมาร์ทโฟนและ SNS ในการตรวจสอบการเสพติดตามกลุ่มอายุจำเป็นต้องเขียนกลุ่มอายุที่มีอายุมากขึ้นเป็นกลุ่มเดียวเป็นเวลา 35 ปีขึ้นไปเนื่องจากข้อมูลไม่เพียงพอ ดังนั้นเราจึงมีสามกลุ่มอายุ: 18–24 ปี, 25–34 ปีและ 35 ปีขึ้นไป ในทำนองเดียวกัน สำเร็จการศึกษา ถูกบันทึกเป็นสามกลุ่มเนื่องจากข้อมูลไม่เพียงพอ: มัธยม จบการศึกษาหรือต่ำกว่า ปริญญาตรี หรือเทียบเท่าและ ปริญญาโท หรือเทียบเท่า.
การทดสอบ ANOVA สำหรับการติดบริการ SNS ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญตามอายุ (F = 1.368; p = .258) เพศ (F = 0.327, p = .568) หรือความสำเร็จทางการศึกษา (F = 1.488, p = .229) ดังนั้น H3 - การติดบริการ SNS จะแตกต่างกันไปตาม: (a) เพศ (b) อายุ และ (c) การศึกษา - ถูกปฏิเสธ
ในแง่ของการติดสมาร์ทโฟนและ ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์การทดสอบ ANOVA พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มเพื่อความสำเร็จทางการศึกษา (F = 3.098, p = .048) การทดสอบหลังการเรียนโดยใช้ขั้นตอนของ Bonferroni พบว่ากลุ่มที่มีการศึกษาต่ำสุดระดับมัธยมศึกษาตอนปลายหรือต่ำกว่ามีการติดยาเสพติดสูงกว่าระดับปริญญาตรีหรือเทียบเท่าอย่างมีนัยสำคัญ (ความแตกต่าง = 4.093, Mมัธยม = 27.462, มปริญญาตรี = 23.333, p = .042) ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญตามเพศ (F = 0.102, p = .750) หรืออายุ (F = 1.008, p = .368) ดังนั้น H4 - การติดสมาร์ทโฟนจะแตกต่างกันไปตาม: (a) เพศ (b) อายุ และ (c) การศึกษา - ได้รับการยอมรับบางส่วนโดยมีหลักฐานความแตกต่างของการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนเพื่อการศึกษา
4.4 ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจในการเสพติดสมาร์ทโฟน
การตรวจสอบผลกระทบของการเสพติด SNS ต่อความสัมพันธ์ระหว่างการดูดซับความรู้ความเข้าใจและการติดสมาร์ทโฟนถูกทดสอบโดยใช้การทดสอบ Sobel (บารอนแอนด์เคนนี่, 1986; Sobel, 1986) ผลของการทดสอบนี้จะแสดงใน 4 ตารางแสดงให้เห็นว่าการดูดซึมทางปัญญาเป็นสื่อกลางอย่างมีนัยสำคัญโดยการเสพติด SNS (Z = 6.865, SE = 0.063, p <.001) สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการดูดซึมทางปัญญาได้รับการขยายโดยการเสพติด SNS และนำไปสู่การเสพติดสมาร์ทโฟน ด้วยประการฉะนี้ H5 - ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนจะได้รับการสนับสนุนจากการเสพติด SNS - ได้รับการสนับสนุน
4 ตาราง. ทดสอบผลของสื่อกลางของการใช้การติด SNS
| ทดสอบความสัมพันธ์แล้ว | a | SEa | b | SEb | โชเบล | SE | p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| การดูดซับทางปัญญา→ SNS ใช้ติดยาเสพติด→ ติดยาเสพติดใช้โทรศัพท์ | 0.573 | 0.072 | 0.760 | 0.056 | 6.865 | 0.063 | <.001 |
หมายเหตุ เส้นทาง a: การดูดซับทางปัญญา→การใช้ SNS ติดยาเสพติด; เส้นทาง b: ติดยาเสพติดใช้ SNS →ติดยาเสพติดใช้โทรศัพท์
4.5 ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจตามเพศอายุและการศึกษา
ชุดทดสอบถัดไปของเราดูที่ CA และความแตกต่าง ผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ ตามเพศอายุและการศึกษา ในแง่ของเพศเราพบว่าผู้หญิงมีประสบการณ์ระดับ CA มากกว่าผู้ชายเมื่อใช้ SNS (MCA_Male = 4.517; มCA_Female = 4.925; ดู 5 ตารางก) สมมติว่าความเท่าเทียมกันของความแปรปรวนตัวอย่างอิสระ t- ทดสอบความแตกต่างของ CA ระหว่างเพศชายและเพศหญิงพบว่ามีนัยสำคัญ (ค่าเฉลี่ยความแตกต่าง = 0.408; t = 2.421; p = .017) อย่างไรก็ตามการทดสอบเพิ่มเติมโดยส่วนประกอบย่อย CA พบว่าความแตกต่างนี้ได้รับแรงผลักดันจากการแยกจากกันของเวลาซึ่งเป็นองค์ประกอบเดียวของ CA ที่แสดงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญสำหรับเพศสภาพด้วยความแตกต่างเฉลี่ยของ 0.735 (t = 2687; p = .008 5 ตารางข) ดังนั้น, H6a - ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจจะแข็งแกร่งสำหรับผู้หญิงมากกว่าเพศชายเมื่อใช้ SNS - ได้รับการสนับสนุน
ตาราง 5a. เพศและ CA - สถิติเชิงพรรณนา.
| ตัวแปร | เพศ | N | หมายความ | SD | SE |
|---|---|---|---|---|---|
| CA | ชาย | 44 | 4.517 | 0.861 | 0.130 |
| หญิง | 96 | 4.925 | 0.953 | 0.097 | |
| FI | ชาย | 44 | 4.046 | 0.825 | 0.124 |
| หญิง | 96 | 4.413 | 1.123 | 0.115 | |
| TD | ชาย | 44 | 4.859 | 1.567 | 0.236 |
| หญิง | 96 | 5.594 | 1.472 | 0.150 | |
| CU | ชาย | 44 | 4.466 | 1.464 | 0.221 |
| หญิง | 96 | 4.625 | 1.496 | 0.153 | |
| CO | ชาย | 44 | 4.432 | 1.039 | 0.157 |
| หญิง | 96 | 4.646 | 1.130 | 0.115 | |
| HE | ชาย | 44 | 4.790 | 1.054 | 0.159 |
| หญิง | 96 | 5.159 | 1.222 | 0.125 |
ตาราง 5b. ตัวอย่างอิสระ T-Test สำหรับเพศและ CA
| การทดสอบความเท่าเทียมกันของผลต่างของ Levene | tทดสอบเพื่อความเท่าเทียมกันของหมายถึง | |||||||
| F | Sig | T | df | Sig (2-tailed) | หมายถึงความแตกต่าง | Std ข้อผิดพลาดแตกต่าง | ||
| CA | สันนิษฐานว่าแปรปรวนเท่ากัน | . 027 | . 870 | -2.421 | 138 | . 017 | - ฮิต. | . 16849 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ไม่ถือว่าผลต่างที่เท่ากัน | -2.515 | 91.786 | . 014 | - ฮิต. | . 16220 | |||
| FI | สันนิษฐานว่าแปรปรวนเท่ากัน | 3.048 | . 083 | -1.940 | 138 | . 054 | - ฮิต. | . 18918 |
| ไม่ถือว่าผลต่างที่เท่ากัน | -2.170 | 110.830 | . 032 | - ฮิต. | . 16911 | |||
| TD | สันนิษฐานว่าแปรปรวนเท่ากัน | 1.919 | . 168 | -2.687 | 138 | . 008 | - ฮิต. | . 27346 |
| ไม่ถือว่าผลต่างที่เท่ากัน | -2.624 | 78.928 | . 010 | - ฮิต. | . 27999 | |||
| CU | สันนิษฐานว่าแปรปรวนเท่ากัน | . 000 | . 991 | - ฮิต. | 138 | . 557 | - ฮิต. | . 27052 |
| ไม่ถือว่าผลต่างที่เท่ากัน | - ฮิต. | 85.141 | . 555 | - ฮิต. | . 26839 | |||
| CO | สันนิษฐานว่าแปรปรวนเท่ากัน | . 913 | . 341 | -1.066 | 138 | . 288 | - ฮิต. | . 20072 |
| ไม่ถือว่าผลต่างที่เท่ากัน | -1.100 | 90.264 | . 274 | - ฮิต. | . 19452 | |||
| HE | สันนิษฐานว่าแปรปรวนเท่ากัน | 1.238 | . 268 | -1.730 | 138 | . 086 | - ฮิต. | . 21334 |
| ไม่ถือว่าผลต่างที่เท่ากัน | -1.828 | 95.834 | . 071 | - ฮิต. | . 20194 | |||
ในการตรวจสอบการดูดซึมทางปัญญาตามกลุ่มอายุจำเป็นต้องเขียนกลุ่มอายุที่มีอายุมากขึ้นเป็นกลุ่มเดียวเป็นเวลา 35 ปีขึ้นไปเนื่องจากข้อมูลไม่เพียงพอ (ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น) ดังนั้นเราจึงมีสามกลุ่มอายุ: 18–24 ปี, 25–34 ปีและ 35 ปีขึ้นไป ความแปรปรวนที่เท่ากันได้รับการสันนิษฐานสำหรับการทดสอบ ANOVA การทดสอบ ANOVA พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญเล็กน้อยระหว่างกลุ่มอายุกล่าวคือสำหรับ Curiosity และการควบคุม (F = 4.444, p = .013; และ F = 5.008, p = .008 ตามลำดับ) การทดสอบหลังการทำงานโดยใช้กระบวนการ Bonferroni พบว่าสำหรับ Curiosity กลุ่มอายุ 18–24 ปีมีจำนวนมากกว่ากลุ่มอายุ 25–34 ปีอย่างมีนัยสำคัญ (ค่าเฉลี่ยความแตกต่าง = 0.800, p = .016) สำหรับกลุ่ม Control พบว่ากลุ่มอายุ 35 ปีขึ้นไปมีระดับที่สูงกว่ากลุ่มอายุ 25–34 ปีอย่างมีนัยสำคัญ (ค่าเฉลี่ยความแตกต่าง = 0.731, p = .006) ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญอื่น ๆ ในข้อมูล ดังนั้นเราจึงพบว่า H6b - ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเมื่อใช้ SNS จะไม่แตกต่างกันตามอายุ - ได้รับการสนับสนุนบางส่วน
การทดสอบ ANOVA เพื่อยืนยันความแตกต่างในการดูดซึมความรู้ความเข้าใจตามการศึกษาไม่พบผลลัพธ์ที่สำคัญ ดังนั้น, H6c - ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเมื่อใช้ SNS จะไม่แตกต่างกันตามการศึกษา - ได้รับการสนับสนุน
4.6 การดูดซับทางปัญญาและการติดผู้ใช้
ชุดทดสอบขั้นสุดท้ายของเราจะตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างระดับของการเสพติดและขอบเขตของ CA ที่ผู้ใช้สมาร์ทโฟนและ SNS สัมผัส เพื่อดำเนินการทดสอบเหล่านี้เราได้สร้างกลุ่มผู้ใช้ที่มีสูงต่ำและไม่มีการติดดังที่อธิบายไว้ในส่วนวิธีการ
การทดสอบ ANOVA เริ่มต้นของเราตรวจสอบความแตกต่างของ CA และการติดสมาร์ทโฟน 6 ตาราง) พบว่า CA มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญตามกลุ่มสำหรับระดับการติดสมาร์ทโฟน (F = 19.572, p <.001) แม้ว่าส่วนประกอบย่อยควบคุมของ CA ไม่มีนัยสำคัญ (F = 2.359, p = .98) ส่วนประกอบย่อยอื่น ๆ ทั้งหมดของ CA มีนัยสำคัญผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดคือการบิดเบือนเวลา (F = 35.229, p <.001) ตามด้วยโฟกัส การแช่ (F = 7.514, p = .001), ความอยากรู้อยากเห็น (F = 5.255, p = .006) และความเพลิดเพลินที่เพิ่มขึ้น (F = 4.484, p = .009) โดยรวมแล้วผู้ใช้ การรายงาน การเสพติดสมาร์ทโฟนระดับสูงรายงาน CA ระดับสูงกว่าผู้ใช้รายงานการติดยาเสพติดระดับต่ำในขณะที่ผู้ใช้ที่ติดระดับสมาร์ทโฟนรายงานระดับ CA สูงกว่าผู้ใช้ที่ไม่มีการเสพติดสมาร์ทโฟน ด้วยเหตุนี้ H7 - ผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดสมาร์ทโฟนจะมีระดับการดูดซึมทางปัญญาสูงขึ้น - ได้รับการสนับสนุน
6 ตาราง. การวิเคราะห์ความแปรปรวนของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจและการใช้โทรศัพท์
| ลักษณะเฉพาะ | 1 การเสพติดสูง (n = 67) | 2 ติดยาเสพติดต่ำ (n = 47) | 3 ไม่มีการติด (n = 26) | P (ค่า F) | การวิเคราะห์ความแปรปรวน |
|---|---|---|---|---|---|
| การดูดซับทางปัญญา | 5.15 | 4.76 | 3.94 | <.001 (19.572) | 1> 2**, 1> 3***, 2> 3* * * *b |
| มุ่งเน้นการแช่ | 4.58 | 4.24 | 3.69 | .001 (7.514) | 1> 3**a |
| Control | 4.77 | 4.48 | 4.26 | .098 (2.359) | Non-sigb |
| บิดเบือนเวลา | 6.06 | 5.33 | 3.62 | <.001 (35.229) | 1> 2**, 1> 3***, 2> 3**b |
| Curiosity | 4.87 | 4.60 | 3.79 | .006 (5.255) | 1> 3**a |
| เพิ่มความเพลิดเพลิน | 5.23 | 5.08 | 4.43 | .009 (4.854) | 1> 3* * * *b |
หมายเหตุ a Bonferroni; b T2 ของ Tamhane ใช้เนื่องจากความยืดหยุ่นที่แตกต่างกัน ***หน้า <.001; **หน้า <.01; * * * *หน้า <.05; dfbetweengroups = 2, dfwithingroups = 137, dfทั้งหมด = 139.
จากนั้นเราจะตรวจสอบความแตกต่างของ CA และระดับการติด SNS ของผู้ใช้ (ดู 7 ตาราง). เราพบว่า CA มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญตามกลุ่มการเสพติด (p <.001) ผู้ใช้ที่รายงานการติด SNS ในระดับสูงรายงานว่ามี CA ในระดับที่สูงกว่าผู้ใช้ที่มีการติด SNS ในระดับต่ำและผู้ใช้ที่ไม่มีการติด SNS ในระดับใด อีกครั้งส่วนประกอบย่อยของการควบคุมของ CA ไม่มีนัยสำคัญและไม่มีความอยากรู้อยากเห็นองค์ประกอบย่อย ด้วยผลลัพธ์เหล่านี้ H8 - ผู้ใช้ที่ติดยาเสพติด SNS จะมีระดับการดูดซึมทางปัญญาสูงขึ้น - ได้รับการสนับสนุน
7 ตาราง. การวิเคราะห์ความแปรปรวนของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจและการใช้ติดยาเสพติด SNS
| ลักษณะเฉพาะ | 1 การเสพติดสูง (n = 53) | 2 ติดยาเสพติดต่ำ (n = 37) | 3 ไม่มีการติด (n = 50) | P (ค่า F) | การวิเคราะห์ความแปรปรวน |
|---|---|---|---|---|---|
| การดูดซับทางปัญญา | 5.25 | 4.82 | 4.35 | <.001 (13.902) | 1> 2* * * *, 1> 3***b |
| มุ่งเน้นการแช่ | 4.72 | 4.25 | 3.94 | .001 (7.871) | 1> 3***a |
| Control | 4.85 | 4.40 | 4.45 | .092 (2.425) | Non-sig.a |
| บิดเบือนเวลา | 6.14 | 5.55 | 4.50 | <.001 (18.777) | 1> 2**, 1> 3***b |
| Curiosity | 4.91 | 4.58 | 4.26 | .080 (2.571) | Non-siga |
| เพิ่มความเพลิดเพลิน | 5.38 | 5.18 | 4.63 | .004 (5.827) | 1> 3***a |
หมายเหตุ a Bonferroni; b T2 ของ Tamhane ใช้เนื่องจากความยืดหยุ่นที่แตกต่างกัน ***หน้า <.001; **หน้า <.01; * * * *หน้า <.05 dfbetweengroups = 2, dfwithingroups = 137, dfทั้งหมด = 139.
8 ตาราง ให้ข้อมูลสรุปผลการทดสอบสมมติฐาน อย่างที่เราเห็นจากการทดสอบสมมติฐานสิบข้อผลลัพธ์ของการศึกษาของเราให้การสนับสนุนสำหรับเจ็ดข้อ (H1, H2, H5, H6a, H6c, H7 และ H8) เรายังพบการสนับสนุนบางส่วนสำหรับสมมติฐานอีกสองข้อ (H4 และ H6b); โดยเฉพาะอย่างยิ่งการติดสมาร์ทโฟนพบว่ามีความแตกต่างกันไปตามการศึกษา (รองรับ H4b) โดยผู้ตอบในระดับมัธยมปลายมีการเสพติดมากกว่าผู้ที่จบปริญญาตรีในขณะที่การดูดซึมทางปัญญาใน SNS พบว่ามีความแตกต่างกันระหว่างกลุ่มอายุสำหรับความอยากรู้อยากเห็นและการควบคุม ข้อมูลของเราไม่รองรับสมมติฐานข้อเดียว (H3).
8 ตาราง. สรุปการทดสอบสมมติฐาน
| สมมติฐาน | ผล |
|---|---|
| H1: การติดสมาร์ทโฟนจะยิ่งใหญ่กว่าการเสพติด SNS | ที่สนับสนุน |
| H2: ผลกระทบโดยตรงจากการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดจะยิ่งใหญ่กว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟน | ที่สนับสนุน |
| H3: การติดบริการ SNS จะแตกต่างกันไปตาม: (a) เพศ (b) อายุ และ (c) การศึกษา | ไม่ได้รับการสนับสนุน |
| H4: การติดสมาร์ทโฟนจะแตกต่างกันไปตาม: (a) เพศ; (b) อายุ และ (c) การศึกษา | รองรับบางส่วน |
| H5: ผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนจะถูกสื่อโดยการติด SNS | ที่สนับสนุน |
| H6a: ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจจะแข็งแกร่งกว่าเพศหญิงเมื่อใช้ SNS | ที่สนับสนุน |
| H6b: ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเมื่อใช้ SNS จะไม่แตกต่างกันตามอายุ | รองรับบางส่วน |
| H6c: ผลของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเมื่อใช้ SNS จะไม่แตกต่างกันตามการศึกษา | ที่สนับสนุน |
| H7: ผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดสมาร์ทโฟนจะมีระดับการดูดซึมทางปัญญาสูงขึ้น | ที่สนับสนุน |
| H8: ผู้ใช้ที่ติดกับ SNS จะมีระดับการดูดซึมทางปัญญาสูงขึ้น | ที่สนับสนุน |
5 ผลการวิจัยและการอภิปราย
รายงานฉบับนี้มีหลักฐานเชิงประจักษ์เกี่ยวกับการเสพติด มาร์ทโฟน เมื่อเทียบกับการติดยาเสพติดไป เครือข่ายทางสังคม ปพลิเคชัน ในขณะที่มีกระแสข้อมูลการวิจัยที่เกี่ยวข้องอย่างชัดเจนเกี่ยวกับการเสพติดอุปกรณ์สมาร์ทโฟนและการเสพติด เว็บไซต์เครือข่ายสังคม สิ่งเหล่านี้ไม่ได้บูรณาการอย่างสมบูรณ์แม้ว่าปัญหาจะได้รับการกล่าวถึงในการศึกษาล่าสุด (De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016; จองและอัล 2016; Pearson & Hussain, 2015) อย่างไรก็ตามไม่มีการศึกษาในปัจจุบันมีความแตกต่างระหว่างการติดยาเสพติดไปยังสมาร์ทโฟนเมื่อเทียบกับการเสพติดกับกิจกรรมที่พวกเขาจ่ายให้กับผู้ใช้หรือพยายามที่จะรวมสองมุมมองเหล่านี้ เราพบว่าการติดผู้ใช้ไปยังสมาร์ทโฟนนั้นยิ่งใหญ่กว่าการติด SNS ดังนั้นในปัจจุบันจึงมีการติดยาเสพติดในระดับที่สูงกว่าโดยทั่วไปมากกว่าบริการแต่ละอย่างที่มีให้
ในขณะที่เราพบว่าการติดบริการ SNS ไม่ได้แตกต่างกันไปตามเพศอายุหรือการศึกษา แต่เราพบว่าการเสพติดสมาร์ทโฟนนั้นแตกต่างกันไปตามการศึกษา โดยเฉพาะเราพบว่าผู้ใช้ที่มีระดับต่ำสุด สำเร็จการศึกษา แสดงการเสพติดสมาร์ทโฟนในระดับสูงสุด ทำไมผู้ใช้สมาร์ทโฟนที่มีระดับการศึกษาค่อนข้างต่ำควรได้รับประสบการณ์การเสพติดที่สูงขึ้นจึงไม่ชัดเจน บางทีกลุ่มนี้อาจลดความสามารถในการควบคุมการใช้สมาร์ทโฟนด้วยตนเอง
การค้นพบเหล่านี้เน้นถึงความสำคัญของความเข้าใจในการติดยาเสพติดในการศึกษาในอนาคตและการสร้างทฤษฎีเกี่ยวกับการใช้สมาร์ทโฟนที่มีปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากมีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการติดยา ไปยัง เมื่อเทียบกับการเสพติด on มาร์ทโฟน เช่น Emanuel (2015) หมายเหตุ: เรา“ ติดข้อมูลความบันเทิงและการเชื่อมต่อส่วนตัว [ที่สมาร์ทโฟน] มอบให้” แต่การใช้งานที่มีปัญหาอย่างชัดเจนจะเกี่ยวข้องกับงานที่กำลังดำเนินการ เมื่อสมาร์ทโฟนมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ รวมถึงความแพร่หลายของงานที่พวกเขาสามารถทำได้ทั้งในปัจจุบันและในอนาคต - เราต้องเข้าใจความแตกต่างในลักษณะของการเสพติดระหว่างสมาร์ทโฟนกับ SNS (รวมถึงงานอื่น ๆ อีกมากมาย)
คำถามที่เกี่ยวข้องที่ถามคือการเสพติดสมาร์ทโฟนและรูปแบบ SNS เป็นอย่างไร พฤติกรรมการเสพติด (เช่นการเสพติดสมาร์ทโฟน) ที่เกี่ยวข้องกับ การใช้มากเกินไป หรือการพึ่งพาอาศัยกันคือการใช้ความผิดปกติที่เกิดจากการใช้สารเสพติด (เช่นยาเสพติดแอลกอฮอล์ยาสูบ) หรือในกรณีของสมาร์ทโฟน 'สาร' คือ การเชื่อมต่อทางสังคม และบริการความบันเทิงที่พวกเขามีให้ ในฐานะที่เป็นสังคมหลายคนมีแรงดึงดูดต่อความบันเทิงที่ไม่หยุดยั้งและรักษาความสัมพันธ์ทางสังคมและสมาร์ทโฟนเป็นอุปกรณ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ถึงแม้จะมีโทรศัพท์มือถือมากแค่ไหนที่“ ... ได้เปลี่ยนแนวทางปฏิบัติทางสังคมและเปลี่ยนวิธีที่เราทำ ธุรกิจ …น่าแปลกใจที่เรามีการรับรู้เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับผลกระทบที่เกิดขึ้นใน [ชีวิต]” (Katz & Akhus, 2002) นี่เป็นเรื่องที่น่าแปลกใจเนื่องจากรายงานที่เพิ่มขึ้นของผู้ตอบแบบสอบถามที่อ้างว่าใช้สมาร์ทโฟนเพื่อหลีกเลี่ยง ปฏิสัมพันธ์ทางสังคมหรือใช้อุปกรณ์เป็นประจำใน สภาพแวดล้อมทางสังคม (Belardi, 2012; Merlo, Stone, & Bibbey, 2013) การเชื่อมต่อได้กลายเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของ พฤติกรรมทางสังคม เปลี่ยน; ในระดับมากอย่างไรก็ตามการถูกน้ำท่วมด้วยข้อความข้อความอีเมลและการอัปเดตอาจทำให้เราเป็นบุคคลที่อยู่รอบตัวเราทำให้เป็นบุคคลดิจิทัลTurkle, 2017).
การใช้อุปกรณ์เช่นสมาร์ทโฟนเป็นประจำนั้นขับเคลื่อนด้วย 'ความกลัวว่าจะพลาด' (Baral, 2017) นิสัยที่เกิดขึ้นผ่านกระบวนการของ การเรียนรู้การเสริมแรง รอบพฤติกรรมบางอย่างที่เราเคยให้รางวัลก่อนหน้านี้; สมาร์ทโฟนช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะไม่พลาดเหตุการณ์หรืออัพเดทซึ่งจะช่วยลด แรงกดดันทางสังคม. ในฐานะที่เป็น Elliot Berkman ศาสตราจารย์ด้านจิตวิทยาของ University of Oregon กล่าวว่า "สมาร์ทโฟนอาจเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงได้ ความเบื่อ เพราะพวกเขาเป็นหน้าต่างสู่โลกอื่นนอกเหนือจากที่อยู่ตรงหน้าคุณ” (Baral, 2017) การระงับการใช้สมาร์ทโฟนเป็นประจำสำหรับผู้ใช้บางรายอาจส่งผลให้เกิดความวิตกกังวลและหงุดหงิด การรับรู้ของผู้ใช้จะมีบทบาทในการผลักดันการติดยาเสพติดซึ่งเราจะพิจารณาในรายละเอียดเพิ่มเติมต่อไป
การศึกษาครั้งนี้เป็นการศึกษาครั้งแรกที่มีอยู่เพื่อเน้นบทบาทของการรับรู้ของผู้ใช้ (วัดจากระดับการรับรู้ทางปัญญา)Agarwal & Karahanna, 2000)) ในการติดยาเสพติดมาร์ทโฟน เราพบว่าผลกระทบโดยตรงของ CA ต่อการเสพติดนั้นยิ่งใหญ่กว่าสำหรับ SNS มากกว่าสมาร์ทโฟนซึ่งอาจเป็นผลมาจากหนึ่งในผลของการดูดซึมทางปัญญาในระดับสูง - การไม่สามารถควบคุมพฤติกรรมที่เป็นอันตรายหรือทำลายตนเองได้ SNS นอกจากนี้เราพบว่าผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนนั้นเป็นสื่อกลางโดยการเสพติด SNS กล่าวอีกนัยหนึ่งการเสพติด SNS (เช่น Facebook, Instagram, Pinterestเป็นต้น) จะทำหน้าที่เป็นสิ่งจูงใจหรือการล่อลวงสำหรับการเสพติดโดยรวมของอุปกรณ์และท่อร้อยสาย การประมวลผลความรู้ความเข้าใจ การดูดซึม ดังนั้นการยอมรับและการใช้สมาร์ทโฟนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสอดคล้องกับความสำคัญ การขยาย ของ SNS ที่ SNS ใช้ไดรฟ์ติดยาเสพติดมาร์ทโฟน
เราพบว่าผู้ใช้ที่มีการเสพติดสมาร์ทโฟนมีระดับ CA สูงกว่าผู้ใช้ที่ติดระดับสมาร์ทโฟนต่ำหรือไม่มีเลย นอกจากนี้เรายังพบว่าผู้ใช้ที่ติด SNS นั้นมีระดับ CA ที่สูงกว่า การค้นพบเหล่านี้ให้หลักฐานที่ชัดเจนว่าทำไมผู้ใช้บางคนติดในขณะที่คนอื่นไม่แสดงการใช้งานที่มีปัญหาแม้ว่าจะต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อสำรวจไดรเวอร์ของการติดผู้ใช้ไปยังอุปกรณ์สมาร์ทโฟนและ SNS
หันไป ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ ของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจในขั้นต้นเราพบว่าผลกระทบของการดูดซึมความรู้ความเข้าใจมีความแข็งแรงสำหรับผู้หญิงมากกว่าเพศชายเมื่อใช้ SNS; ส่วนประกอบย่อยของการแยกความแตกต่างเวลาของ CA ได้เห็นการขับรถนี้แสดงให้เห็นว่าผู้หญิงมีประสบการณ์ไม่สามารถที่จะลงทะเบียนเส้นทางของเวลาในขณะที่มีส่วนร่วมในการใช้งาน SNS เมื่อเทียบกับเพศชาย สิ่งนี้ปรากฏขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเร็วขึ้นสูญเสียเวลาและใช้เวลากับแอพเครือข่ายโซเชียลมากกว่าที่ตั้งใจ ในแง่ของ CA และอายุพบความแตกต่างบางอย่าง แต่สิ่งเหล่านี้ค่อนข้างน้อยดังนั้นจึงไม่แนะนำให้มีการค้นพบที่ชัดเจน ท้ายที่สุดผลของ CA เมื่อใช้ SNS ไม่แตกต่างกันตามการศึกษา
โดยสรุปบทความนี้มีส่วนร่วมทางทฤษฎีสามประการ เริ่มแรกเราพูดถึงการอภิปราย 'อุปกรณ์กับเนื้อหา' ของการเสพติดสมาร์ทโฟนดังนั้นตอบสนองต่อการโทรล่าสุดเพื่อตรวจสอบปรากฏการณ์นี้ (De-Sola Gutiérrezและคณะ 2016; จองและอัล 2016; Pearson & Hussain, 2015) ไม่มีการศึกษาก่อนหน้านี้ที่มีการเปรียบเทียบเนื้อหาประเภทต่าง ๆ ในรายละเอียดใด ๆ หรือแยกแยะความแตกต่างระหว่างการติดกับอุปกรณ์กับการติดกับแอปพลิเคชันเฉพาะ ความแตกต่างเล็กน้อยนี้มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้เราเข้าใจการเสพติดสมาร์ทโฟนได้ดีขึ้น (จองและอัล 2016) ประการที่สองเราวิเคราะห์ความแตกต่างทางเพศและการเสพติดสมาร์ทโฟนรวมถึงการรับรู้ของผู้ใช้ ประการที่สามการศึกษาปัจจุบันช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับการดูดซึมความรู้ความเข้าใจและการรับรู้ของผู้ใช้เกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟน การศึกษานี้มีส่วนช่วยในด้านมืดของเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและการติดผู้ใช้และบทบาทของการรับรู้ของผู้ใช้ในสภาพแวดล้อมที่ใช้คอมพิวเตอร์เป็นสื่อกลาง
เมื่อนำมารวมกันการค้นพบนี้เน้นความสำคัญของการคำนึงถึง ความแตกต่างที่อาจเกิดขึ้น ระหว่างอุปกรณ์ใด ๆ กับคอมพิวเตอร์ พลังการประมวลผล แอพพลิเคชั่นหรือเนื้อหา การวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนและการใช้สมาร์ทโฟนที่มีปัญหาดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีความเหมาะสมยิ่งขึ้นและคำนึงถึงความแตกต่างที่สำคัญเหล่านี้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อุปกรณ์คอมพิวเตอร์. ที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนี้คือบทบาทของการรับรู้ของผู้ใช้; การรับรู้ของผู้ใช้เมื่อมีส่วนร่วมกับสมาร์ทโฟนอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับงานที่ดำเนินการซึ่งระบุว่าการวิจัยในอนาคตควรคำนึงถึงเรื่องนี้เมื่อตรวจสอบแง่มุมต่าง ๆ ของการใช้สมาร์ทโฟนที่มีปัญหา
6 สรุปผลการวิจัย
ในฐานะฤดี โวลตี (1995) ได้สังเกตว่า [[ของเรา] ไม่สามารถที่จะเข้าใจเทคโนโลยีและรับรู้ถึงผลกระทบที่มีต่อสังคมของเราและต่อตัวเราเองเป็นหนึ่งในปัญหาที่ยิ่งใหญ่ที่สุดหากละเอียดอ่อนที่สุดในยุคที่ได้รับอิทธิพลอย่างมากจาก การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี.” ความขัดแย้งของ มาร์ทโฟน เทคโนโลยีคือมันมีความสามารถในการปลดปล่อยผู้ใช้ไปพร้อม ๆ กันและเอาชนะพวกเขาซึ่งอาจส่งผลให้พฤติกรรมของผู้ใช้ที่มีปัญหาและแม้กระทั่งการติดยาเสพติด ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจถึงผลกระทบที่เทคโนโลยีสมาร์ทโฟนมีต่อผู้ใช้และสังคมโดยเฉพาะด้านมืดของเทคโนโลยี การศึกษาครั้งนี้ขยายขอบเขตของงานด้านเทคโนโลยีและการเสพติดสมาร์ทโฟนในหลายทิศทาง ผลการศึกษาในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่ามี ความแตกต่างที่สำคัญ ระหว่างการเสพติดอุปกรณ์สมาร์ทโฟนและ SNS ในแง่ของการเสพติดของผู้ใช้ การติดอุปกรณ์สมาร์ทโฟนมากกว่าการติด SNS (t = 7.303, p <.001) การติดสมาร์ทโฟนจะแตกต่างกันไปตาม สำเร็จการศึกษา (F = 3.098, p = .048) ในขณะที่การใช้งาน SNS ไม่แตกต่างกันไปตามเพศอายุหรือการศึกษา ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการไม่ จำกัด การวิจัยเพื่อศึกษาพฤติกรรมของผู้ใช้ด้วยอุปกรณ์ที่แยกออกจากกัน แต่ยังให้ความไว้วางใจในการใช้งานและกิจกรรมเฉพาะที่ดำเนินการด้วย นอกจากนี้เรายังพบความแตกต่างที่สำคัญในการรับรู้ของผู้ใช้ ผู้ใช้ที่ติดสมาร์ทโฟนและ SNS จะสัมผัสกับการดูดซึมทางปัญญาในระดับที่สูงขึ้น (F = 19.592, p <.001; และ F = 13.902, p <.001 ตามลำดับ) การดูดซึมทางปัญญาจะรู้สึกได้มากกว่าเพศหญิงเมื่อใช้ SNS (t = 2.421, p = .017) ผลกระทบของการดูดซึมทางปัญญามีมากกว่า SNS มากกว่าสมาร์ทโฟน (Z = 1.766, p = .039) และผลกระทบของการดูดซึมทางปัญญาต่อการเสพติดสมาร์ทโฟนนั้นเกิดจากการติด SNS (Z = 6.865, หน้า <.001)
6.1 ผลกระทบ
การศึกษาครั้งนี้ทำให้มีส่วนร่วมจำนวนมากกับทฤษฎีนโยบายและการปฏิบัติ ในขณะที่การศึกษาจำนวนมากได้ตรวจสอบด้านการติดยาเสพติดมาร์ทโฟน (ดูตัวอย่างเช่น Bian & Leung, 2015; Rosen และคณะ 2013; Van Deursen และคณะ 2015) มีน้อยคนที่มีความแตกต่างระหว่างอุปกรณ์และแอปพลิเคชันเพื่อให้เข้าใจการใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นปัญหาได้ดีขึ้น เพิ่มเติมในขณะที่การวิจัยก่อนหน้าได้ตรวจสอบ ลักษณะบุคลิกภาพ และการใช้งานสมาร์ทโฟนแบบบังคับ (ลีและคณะ 2014; วังและคณะ 2015) การรับรู้ของผู้ใช้ถูกมองข้ามไป วัดจากการดูดซึมความรู้ความเข้าใจเราพบว่าผู้ใช้ที่ติดสมาร์ทโฟนได้สัมผัสกับสถานะของการมีส่วนร่วมและการมีส่วนร่วมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นสิ่งที่อาจอธิบายได้ว่าเป็น ดังนั้นเพื่อความรู้ที่ดีที่สุดของเราการศึกษาครั้งนี้เป็นครั้งแรกที่ยังหลงเหลืออยู่ โครงการวิจัย เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างอุปกรณ์และแอปพลิเคชันในบริบทของการใช้สมาร์ทโฟนที่มีปัญหารวมถึงการรับรู้ของผู้ใช้
จากจำนวน ผลกระทบของนโยบาย ยังสามารถวาด เริ่มแรกเราต้องแสดงความระมัดระวังในการอธิบายกิจกรรมว่า 'เสพติด' โดยเฉพาะการใช้สมาร์ทโฟนซึ่งอาจเกิดจากปัญหาที่กว้างขึ้น (เช่น การควบคุมแรงกระตุ้น ความผิดปกติ) อย่างไรก็ตามสิ่งนี้กล่าวว่าการใช้สมาร์ทโฟนมากเกินไปอาจส่งผลให้เกิดการถอนตัวทางสังคมและเกิดความเสียหาย ความสัมพันธ์ส่วนตัว. คล้ายกับการโต้วาทีที่เกี่ยวข้องรอบ ๆ ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต และกฎระเบียบ (Barnes & Pressey, 2014) การควบคุมการใช้สมาร์ทโฟนเป็นปัญหาและอาจมีการถกเถียงกันในสื่อเมื่อไม่นานมานี้แม้ว่าจะอยู่นอกเหนือการศึกษาในปัจจุบัน ไม่ว่าจะใช้ฉลากใดก็ตามกำหนดให้มีการใช้เทคโนโลยีสมาร์ทโฟนมากเกินไปไม่ว่าจะเป็นการพึ่งพาการบังคับและการติดนิสัยหรือการติดมันเป็นเรื่องที่น่าเป็นห่วงมากที่สุด ประเทศที่พัฒนาแล้วโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งานสมาร์ทโฟนที่ได้รับการควบคุมนั้นเกือบทั้งหมด เมื่ออุปกรณ์และแพลตฟอร์มมีความซับซ้อนมากขึ้นพวกเขามีความสามารถในการสนับสนุนที่ดีกว่า การมีส่วนร่วมและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ซึ่งในทางกลับกันอาจส่งผลให้มีการใช้งานมากเกินไป นอกจากนี้การวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าการใช้สมาร์ทโฟนซึ่งอาจทำให้เกิด 'technostress' (ลีและคณะ 2014) - การไร้ความสามารถที่จะรับมือกับใหม่ เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ (Brod, 1984) และผู้ใช้ประสบความรู้สึกกังวลเนื่องจากการสื่อสารและ ข้อมูลเกิน (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan และ Tu, 2008).
ผลการศึกษาปัจจุบันก็มีเช่นกัน ผลกระทบในทางปฏิบัติ. สมาร์ทโฟนกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในชีวิตประจำวันสำหรับคนจำนวนมากและในขณะที่เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถมีส่วนร่วมได้ เครือข่ายทางสังคมความบันเทิงและการแสวงหาความรู้ก็อาจส่งผลให้เกิดการใช้งานเกินกำหนดและการบังคับใช้และท้ายที่สุด ความทุกข์ทางจิตใจ สำหรับผู้ใช้บางคน (เจมส์แอนด์เดรนแนน, 2005; ลีและคณะ 2014) ผลกระทบของอุตสาหกรรมสำหรับอุปกรณ์ที่สามารถรองรับการดูดซับความรู้ความเข้าใจในระดับที่สูงขึ้นนั้นมีทั้งหมดโดยรายงานของสื่อถามว่าสมาร์ทโฟนควรจะมีคำเตือนเรื่องสุขภาพหรือไม่และปัญหาการใช้สมาร์ทโฟนที่เป็นปัญหาPells, 2017; Siddique, 2015) แอปพลิเคชั่นที่ใช้งานได้จริงเพิ่มเติมเพื่อสนับสนุนบุคคลที่มีปัญหาการใช้สมาร์ทโฟนจะเป็นข้อมูล app มือถือ ซึ่งบันทึกการใช้งานแอปพลิเคชันให้กับผู้ใช้ซึ่งควรช่วยด้วย การควบคุมตนเอง.
6.2 ข้อ จำกัด และการวิจัยในอนาคต
การศึกษานี้มีข้อ จำกัด หลายประการ เกี่ยวกับ ความถูกต้องภายในการวิจัยขึ้นอยู่กับผู้เข้าร่วม รายงานตนเองซึ่งอาจเสี่ยงต่อความแปรปรวนของวิธีการทั่วไป สิ่งนี้กล่าวว่าการรายงานตนเองอาจเป็นกลไกที่ถูกต้องที่สุดในการประเมินลักษณะทางจิตวิทยาของแต่ละบุคคลเนื่องจากผู้เข้าร่วมควรได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเชื่อของตนเองมากกว่าผู้สังเกตการณ์ภายนอก อย่างไรก็ตามปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความแปรปรวนของวิธีการทั่วไปอาจเกินจริง (สเปคเตอร์, 2006) ประการที่สองเกี่ยวกับ ความถูกต้องภายนอกการศึกษาจะขึ้นอยู่กับภาคตัดขวาง สำรวจ, บริหาร สำหรับตัวอย่างนักเรียนสหรัฐฯซึ่งอาจรบกวนการตรวจสอบความสัมพันธ์ทางประชากรในการศึกษา การวิจัยในอนาคตอาจใช้ระยะยาว การออกแบบการวิจัย และโปรไฟล์ตัวอย่างที่กว้างขึ้นในความพยายามที่จะทำซ้ำผลการวิจัยของการศึกษาปัจจุบัน เพื่อที่จะทำเช่นนั้นการวิจัยเพิ่มเติมควรมุ่งเน้นไปที่การบริการที่เฉพาะเจาะจงและหากลุ่มตัวอย่างที่มีมาก ตัวแทน ของประชากร SNS ประการที่สามเนื่องจากสองมิติให้ผลลัพธ์ที่ไม่มีนัยสำคัญเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการดูดซึมความรู้ความเข้าใจและการเสพติดสองประการเราอาจเริ่มตั้งคำถามว่าโครงสร้างการดูดซึมความรู้ความเข้าใจในปัจจุบันเหมาะสมในรูปแบบปัจจุบันเพื่อศึกษาการติดยาเสพติด เครือข่ายทางสังคมอาจแตกต่างจากการแช่ตัวในสิ่งอื่นที่อาจเกิดขึ้น พฤติกรรมเสพติด. การพัฒนาสเกล และการปรับแต่งในเรื่องนี้ บริบทให้ อีกหนทางที่เป็นไปได้สำหรับการวิจัยในอนาคตเพื่อปรับปรุงความถูกต้องภายใน
มีขอบเขตที่สำคัญสำหรับการวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับการเสพติดสมาร์ทโฟนและแอปพลิเคชันของพวกเขาและด้านมืดของเทคโนโลยีโดยทั่วไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมู่สมาชิกของสังคมที่มีความเสี่ยงรวมถึงวัยรุ่นและผู้ที่อยู่ในกลุ่มอายุน้อย คำถามหนึ่งที่ต้องให้ความสนใจเพิ่มเติมคือการใช้งานสมาร์ทโฟนเป็นเวลานานเพิ่มการเสพติดอินเทอร์เน็ตหรือไม่ นอกจากนี้แง่มุมบางประการของการใช้งานสมาร์ทโฟนที่มีปัญหา (เช่นซอมบี้ที่เรียกว่าสมาร์ทโฟน) ยังไม่ได้รับการตรวจสอบข้อเท็จจริงโดยละเอียด เราต้องดำเนินการต่อจากการศึกษาการเสพติด 'ทั่วโลก' ไปยังอุปกรณ์ไปสู่การศึกษาที่ละเอียดยิ่งขึ้นซึ่งแยกความแตกต่างระหว่างอุปกรณ์กับแอปพลิเคชันและการเสพติดของผู้ใช้รวมถึงความเข้าใจในการรับรู้เทคโนโลยีของผู้ใช้ ในที่สุดเนื่องจากความแพร่หลายของอุปกรณ์สมาร์ทโฟนสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความขัดแย้งของเทคโนโลยีทั้งในด้านความสามารถในการปลดปล่อยและการปราบปราม
ภาคผนวก รายการสำรวจ
การดูดซับทางปัญญา
การแตกแยกชั่วคราว
|
มุ่งเน้นการแช่
|
เพิ่มความเพลิดเพลิน
|
Control
|
Curiosity
|
ติดยาเสพติดไปยังอุปกรณ์
- •
บางครั้งฉันละเลยสิ่งสำคัญเพราะฉันสนใจ มาร์ทโฟน.
- •
My ชีวิตทางสังคม บางครั้งต้องทนทุกข์เพราะฉันมีปฏิสัมพันธ์กับสมาร์ทโฟนของฉัน
- •
บางครั้งการใช้สมาร์ทโฟนของฉันรบกวนกิจกรรมอื่น ๆ
- •
เมื่อฉันไม่ได้ใช้สมาร์ทโฟนฉันมักจะรู้สึกไม่สบายใจ
- •
ฉันพยายามลดเวลาที่ใช้สมาร์ทโฟนของฉันไม่สำเร็จ
- •
ฉันรู้สึกหลงทาง เครือข่ายทางสังคม ปพลิเคชัน
- •
ฉันมักจะมีสมาธิกับแอพโซเชียลเน็ตเวิร์ก
การติดแอพ
- •
บางครั้งฉันละเลยสิ่งสำคัญเพราะความสนใจในแอปเครือข่ายสังคม
- •
บางครั้งชีวิตสังคมของฉันก็ประสบเพราะฉันมีปฏิสัมพันธ์กับแอพเครือข่ายสังคม
- •
บางครั้งการใช้แอพเครือข่ายโซเชียลอาจรบกวนกิจกรรมอื่น ๆ
- •
เมื่อฉันไม่ได้ใช้แอปเครือข่ายสังคมฉันมักจะรู้สึกไม่สบายใจ
- •
ฉันพยายามอย่างไม่ประสบความสำเร็จเพื่อลดเวลาที่ฉันโต้ตอบกับแอปเครือข่ายสังคม
- •
ฉันรู้สึกหายไปโดยไม่มีสมาร์ทโฟน
- •
ฉันมักจะฟุ้งซ่านอย่างง่ายดายด้วยสมาร์ทโฟน
อ้างอิง
- Agarwal และ Karahanna, 2000
- R. Agarwal, E. Karahannaเวลาผ่านไปเมื่อคุณกำลังสนุก: การดูดซึมทางปัญญาและความเชื่อเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศMIS รายไตรมาส 24 (4) (2000), pp. 665-694
- Ajzen, 1985
- I. Ajzenจากความตั้งใจสู่การกระทำ: ทฤษฎีพฤติกรรมที่วางแผนไว้J. Kuhl, J. Beckmann (บรรณาธิการ), Action control: จากการรับรู้ถึงพฤติกรรม, Springer-Verlag, นิวยอร์ก (1985), pp. 11-39
- Ajzen, 1991
- I. Ajzenทฤษฎีพฤติกรรมตามแผนพฤติกรรมองค์กรและกระบวนการตัดสินใจของมนุษย์, 50 (2) (1991), pp. 179-211
Lehenbauer-Baum และ Fohringer, 2015
พจนานุกรมการแพทย์ของ Merriam-Webster, 1995
Morahan-Martin และ Schumacher, 2000
Sanchez Martinez และ Otero, 2009
;
