PLoS One. 21 tháng 6 năm 2017;12(6):e0177629. doi: 10.1371/journal.pone.0177629.
Choi J 1 , Rho MJ 2 , Kim Y 3 , Yook IH 2 , Yu H 1 , Kim DJ 4 , Choi IY 2.
Tóm tắt
Sử dụng điện thoại thông minh quá mức gây ra các vấn đề cá nhân và xã hội. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã tìm cách rút ra các mô hình sử dụng có tương quan trực tiếp với sự phụ thuộc của điện thoại thông minh dựa trên dữ liệu sử dụng. Nghiên cứu này đã cố gắng phân loại sự phụ thuộc vào điện thoại thông minh bằng thuật toán dự đoán dựa trên dữ liệu. Chúng tôi đã phát triển một ứng dụng di động để thu thập dữ liệu sử dụng điện thoại thông minh. Tổng số nhật ký 41,683 của người dùng điện thoại thông minh 48 đã được thu thập từ tháng 3 8, 2015, đến tháng 1 8, 2016. Những người tham gia được phân loại vào nhóm kiểm soát (SUC) hoặc nhóm nghiện (SUD) bằng thang đo độ nghiện nghiện điện thoại thông minh Hàn Quốc cho người lớn (S-Scale) và một cuộc phỏng vấn ngoại tuyến trực tiếp bởi bác sĩ tâm thần và nhà tâm lý học lâm sàng (SUC = 23 và SUD = 25). Chúng tôi đã bắt nguồn các mô hình sử dụng bằng cách sử dụng hệ số căng và tìm thấy sáu mô hình sử dụng tối ưu sau: 1) dịch vụ mạng xã hội (SNS) vào ban ngày, lướt web 2), 3) SNS vào ban đêm, mua sắm di động 4), 5) và 6) chơi game vào ban đêm Các vectơ thành viên của sáu mẫu thu được hiệu suất dự đoán tốt hơn đáng kể so với dữ liệu thô. Đối với tất cả các mẫu, thời gian sử dụng của SUD dài hơn nhiều so với SUC. Từ những phát hiện của chúng tôi, chúng tôi đã kết luận rằng mô hình sử dụng và vectơ thành viên là những công cụ hiệu quả để đánh giá và dự đoán sự phụ thuộc của điện thoại thông minh và có thể đưa ra hướng dẫn can thiệp để dự đoán và xử lý sự phụ thuộc của điện thoại thông minh dựa trên dữ liệu sử dụng.
PMID: 28636614
PMCID: PMC5479529
DOI: 10.1371/journal.pone.0177629