前心理学家。 2018 Aug 13; 9：1444。 doi：10.3389 / fpsyg.2018.01444。
艾德TA1, Aarestad SH2, Andreassen CS3, Bilder RM4, Pallesen S.2.
抽象
过度使用智能手机会对个人和环境造成一系列负面影响。 在智能手机过度使用和几种行为成瘾之间可以观察到一些相似之处，并且持续使用构成了成瘾中包含的几个特征之一。 在智能手机使用分布的极端高端，智能手机的限制可能会对个人产生负面影响。 这些负面影响可被视为传统上与物质相关成瘾相关的戒断症状。 为了解决这个及时的问题，本研究在智能手机限制的72小时期间检查了智能手机退出量表（SWS），失踪恐惧（FoMOS）以及正面和负面影响计划（PANAS）的得分。 127参与者的样本（72.4％女性），年龄为18-48岁（M = 25.0， SD = 4.5），被随机分配到两个条件之一：限制条件（实验组， n = 67）或控制条件（对照组， n = 60）。 在限制期间，参与者每天三次完成上述量表。 结果显示，分配到限制条件的参与者的SWS和FoMOS得分显着高于分配给控制条件的参与者。 总体而言，结果表明智能手机限制可能导致戒断症状。
关键词： FoMO; PANAS; 行为成瘾; 实验研究; 限制; 手机; 退出
结论：30150959
PMCID： PMC6099124
作者： 10.3389 / fpsyg.2018.01444
介绍
在过去十年中，现代移动技术变得越来越流行和更先进。 现有技术（即，智能电话）包括若干多媒体功能，这些功能使用户能够持续连接并且能够访问来自社交网站（SNS; SNS）的不间断的实时数据流。 Valderrama，2014; Chóliz等，2016）。 因此，智能手机已成为人们生活中的一个重要组成部分，73％报告称，如果他们放错了智能手机并且58％报告每小时至少检查一次，他们会感到恐慌（Lookout，2012).
智能手机使用过多且有问题，也被称为（行为）成瘾（Andreassen等人，2013; Billieux等人，2015a），具有潜在的有害影响（见 Elhai等，2017，进行系统评价）。 研究表明，过度使用会导致个人及其周围环境产生不良后果，并可能对公共健康产生重大影响（Tossell等人，2015; van Deursen等人，2015）。 一些研究表明，过度使用智能手机会导致肌肉骨骼损伤（İnal等，2015; 谢等人，2016），学习成绩差（Lepp等人，2014），焦虑和抑郁（Demirci等人，2015; Elhai等，2016）以及睡眠质量差（Chang等，2015）。 术语成瘾是指在化学上与非化学相关或非物质相关的成瘾，在此之前 格里菲斯（1996） 文章，通常被称为非物质使用成瘾。 智能手机成瘾已经成为行为成瘾的一个子类别。 根据成瘾的成分模型 格里菲斯（2005） 表明它的特征是六个成分，包括显着性，情绪改变，耐受性，戒断症状，冲突和复发。 假设这些成分对于与物质使用相关的成瘾以及行为成瘾都是常见的。 该 戒断症状 组分是指由于特定活动的中断而发生的令人不快的心理和生理影响。 在心理和生理结果方面，主导退缩效应可能因人而异。 心理戒断症状是指情绪，烦躁和焦虑等症状，而生理戒断症状包括出汗，恶心，失眠，头痛等。 心理戒断症状是物质使用成瘾中已有详细记录的影响（Orford，2001），现在有越来越多的证据表明行为成瘾存在戒断症状，如病态赌博（格里菲斯，2004).
到目前为止，关注限制智能手机访问影响的研究数量有限。 一项研究显示，限制使参与者随着时间的推移显着更加焦虑（Cheever等人，2014）。 然而，这种效应仅发生在智能手机的重度或中度用户身上（Cheever等人，2014）。 在另一项研究中，无法接听来自智能手机的来电被发现导致心率和血压升高，以及焦虑和不愉快的感觉（Clayton等，2015）。 其他几项研究通过各种设计研究了智能手机限制和潜在成瘾（Sapacz等，2016; Cutino和Nees，2017; van den Eijnden等，2017）。 这些研究结果表明，当人们对手机的访问受到限制时，可能会出现戒断症状。 可以解释智能手机限制退出症状的一种现象是害怕错过（FoMO），这表示一个人被排除参与或分享其他人可能拥有的愉快体验的悬垂担忧（Przybylski等，2013）。 由于可以立即获得有关朋友和活动的信息，在线参与可能特别有吸引力，其中FoMO高的人可能会倾向于这些社交媒体渠道。 此外，限制进入这些渠道可能会引起戒断相关的症状。 一些研究证明FoMO与持续过度使用智能手机之间存在正相关关系（Rosen等人，2013a,b; Lepp等人，2014; Clayton等，2015; Elhai等，2016; Fuster等，2017）。 与此相一致，越来越多的关于过度使用智能手机的研究表明，它与在线社交媒体上瘾的使用密切相关（Andreassen等人，2013, 2016; Salehan和Negahban，2013; Fuster等，2017; Lopez-Fernandez等人，2017）。 智能手机的特征，例如尺寸和便携性，可以促进与刺激相关联的多个强化配对，这可能迅速引发成瘾的行为模式。 关于技术成瘾存在不同的观点，无论是涉及沉迷于媒体本身还是媒介仅仅是其他成瘾的推动者。 关于这个问题有三个主要观点：（1）一个人可以沉迷于媒体本身; （2）可以沉迷于媒体，因为它允许访问只能通过媒体访问的不同类型的内容; 和（3）一个人只沉迷于媒体可以访问的内容而不是媒体本身。 年轻（1998） 认为媒介是导致成瘾的原因，因为如果没有它，内容将无法访问 格里菲斯等人。 （2016） 认为媒体本身不会上瘾，但媒体被用作促进成瘾的平台/来源。 然而，案例研究的一些发现表明，有些人似乎沉迷于互联网本身。 这些人经常使用互联网进行只能通过互联网访问的聊天室和活动（Griffiths等，2016）。 这个论点也被用来描述那些似乎沉迷于社交媒体和SNS的人（Kuss和Griffiths，2011; Griffiths等，2014）。 此外，还有一些争论是，人们是否可以使用过多的或有问题的智能手机使用，成瘾（Billieux等，2015b）。 与此讨论无关，智能手机过度使用和行为成瘾之间存在一些相似之处，这可以通过限制兴趣调查潜在的戒断症状。
在考虑戒断症状时，生理因素对物质使用相关成瘾更具特异性（Shiffman和Jarvik，1976; 格里菲斯，1996, 2005; Etter，2005），而行为成瘾的戒断症状通常主要包括心理症状（格里菲斯，1996, 2005; Alavi等，2012; Parlak和Eckhardt，2014）。 一些研究使用焦虑措施和相关的负面影响作为调查患有不同行为成瘾的人在限制期内的个人经历的手段（Przybylski等，2013; Cheever等人，2014; Clayton等，2015）。 然而，关于戒断行为成瘾的研究很少（Starcevic，2016).
对物质成瘾戒断的研究表明，症状发展存在某些时间趋势。 关于这些影响的知识可能非常有用，因为行为成瘾的戒断症状问题尚未得到充分研究。 Shiffman和Jarvik（1976） 研究了在一定时期内戒烟的吸烟者。 结果表明症状具有U形功能，从而症状在限制期开始和结束时更加突出。 然而，一项关于酒精戒断的研究发现症状遵循倒U型曲线（卖家和Kalant，1976）。 这些发现表明，关于戒断症状的时间形态，各种成瘾可能存在一些差异。 此外， 休斯等人。 （2004） 他们在研究吸烟者时进行了系统的文献回顾，发现大多数复发发生在第一个8天。 因此，可以认为在限制期的第一周应该有更大的临床关注点（休斯等人，2004）。 关于戒断及其在行为成瘾中的时间发展的研究很少。
在此背景下，我们设计了一个实验，将智能手机限制的72 h与无限制的控制条件进行比较。 我们假设，与对照组（H1）相比，实验条件下的参与者在智能手机戒断症状，恐惧错过和消极情绪方面得分显着更高，尽管阳性情绪较低，反映了病情的主要影响。 我们还预计，注册期开始时的阴性症状会比以后（H2）更大，这反映了时间的主要影响。 最后，我们预计实验中戒断症状随时间的下降幅度大于对照条件（H3），这将通过显着的双向相互作用（条件×时间）效应来反映。
材料和方法
参与者成员
样本包括127参与者，72.4％女性（n = 92）和27.6％男性（n = 35）。 所有参与者年龄在18和48之间，年龄平均为25年（SD = 4.5）。 总之，79.5％（n = 101）是在卑尔根上高等教育的全日制学生。
仪器功能
人口
要求参与者完成有关其年龄，性别，关系状态和学生身份的项目。
智能手机频率和使用项目
调查问卷由五个项目组成，参与者根据频率，持续时间和特征（例如，“您每天都使用智能手机吗？”）对智能手机使用的主题进行评分。 调查问卷见附录A.
智能手机提款量表（SWS）
该量表包含在用于测量与智能手机限制相关的戒断症状程度的研究中。 智能手机提款量表（SWS）是卷烟提款量表（CWS; Etter，2005）。 虽然戒烟涉及一种物质，但戒烟症状与行为成瘾相关的戒断症状之间存在实质性重叠（美国精神病学协会，2013）。 CWS最初由21项目组成，分为六个分量表（抑郁 - 焦虑，渴望，烦躁 - 不耐烦，难度集中，食欲 - 体重增加和失眠），但在本研究中，食欲 - 体重增加和失眠分量表不是因为它们似乎与智能手机退出不太相关。 针对卷烟使用特定的Craving子量表中的四个项目被修改为与智能手机退出相关。 此外，通过将问题从一般状态改为特定状态（例如，“我能想到的唯一一件事，就是我的智能手机”），规模从特质改为状态格式;参见补充材料完整的项目清单）。 修改后的比例由15项目组成，评分为五点李克特量表，范围为1（完全不同意）到5（完全同意）。 基于所有15项目的总分计算综合得分。 SWS的Cronbach's alpha在测量的所有九次中表现得非常好，从0.88到0.92。
正面和负面影响表（PANAS）
正面和负面影响表（PANAS）（Watson等，1988）用于衡量自我报告的情绪，包括20项目，与积极影响计划（PA）相关的10项目和与负面影响计划（NA）相关的10项目。 这些项目描述了不同的情感状态，例如 敌对的 和 兴奋。 参与者从（他们的五点李克特量表）中得出每个项目（非常轻微或根本没有）到5（非常），基于他们目前的状态。 在本研究中，对于PA（0.87-0.92）和NA（0.77-0.85）子量表，Cronbach的α可靠性在9次测量中表现出色。
对规模不足的恐惧（FoMOS）
失踪的恐惧（FoMOS）（Przybylski等，2013）被用作FoMO的自我报告量度。 然而，在本研究中，通过将问题从一般状态写入特定状态和现状，将该比例调整为状态测量。 该量表包括10项目（例如，“我担心其他人比我现在有更多的回报经历”），评分为1的五分李克特量表（对我来说根本不是真的）到5（对我来说非常真实）。 FoMOS在9次测量中表现出良好的内部一致性，α可靠性范围从0.80到0.87。
用于表征智能手机使用情况的措施被管理一次，而在限制期间以九个间隔完成了提取相关量表的电池。 这些与退出相关的量表包括因变量。 时间代表每个参与者的重复测量（9次），这使得能够调查个体内变异。 条件代表限制或控制。
程序
参与者通过Facebook上的广告和个人呼吁招募。 每天至少使用智能手机至少1 h的参与者被排除在外。 该研究在2016十月至二月2017期间进行了十个周末。 每位参与者都被分配了一个唯一的ID，并通过在线随机数计算器随机分为限制或控制条件（Urbaniak和Plous，2015).
实验周末前的周一（周五至周一;见 数字 Figure11）参与者收到一封电子邮件，其中包含基于网络的调查（人口统计和智能手机使用情况）的链接。 纳入后，所有参与者都被给予一个唯一的，连续分配的id号码，并随机分为限制或控制条件（见 数字 Figure22）。 周五，分配到限制条件的人（实验组; n = 67）被要求关闭他们的智能手机并将其交给他们。周末将智能手机放在一个安全的锁柜中。 分配给控制条件的那些（对照组; n = 60）可以照常保留和使用智能手机。 在限制期（72 h）期间，指导参与者在第一个实验日收到的小册子中每天三次完成相关问卷（SWS，FoMOS和PANAS）。 在接下来的星期一，参与者递交了完整的问卷。 那些处于限制状态的人得到了他们的智能手机，并回答了有关限制期相关挑战的开放式定性问题。 所有参与者均获得500 NOK参与该研究的报酬。 该数额未提前公开，以确保参与该研究的主要动机。
演示模型说明了实验设计。
伦理
该研究是根据赫尔辛基宣言进行的，并得到挪威数据保护局（项目编号49769）的批准，道德委员会由一名来自挪威研究数据中心的Belinda Gloppen Helle组成。 所有参与者均从一般成年人群（至少18岁）中招募，并且都给予了电子知情同意。
数据分析
应用线性混合模型分析并使用受限最大似然法，因为这产生了方差和协方差参数的无偏估计。 随机拦截包含在模型中（哈维尔，1977; West等人，2014）。 在分析中，受试者之间的因素反映了受限制条件下个体与控制条件之间的潜在差异，在智能手机退出方面（根据SWS评分确定），对错失的恐惧（根据FoMOS评分确定），以及积极/消极影响（根据PANAS分数确定）。 功效分析表明，在固定因子的中等效应大小和0.80的重复测量之间的预期相关系数的情况下，包括的参与者数量对于0.5的功率是足够的（Hedeker等，1999）。 所有分析均使用SPSS Version 23进行。
在限制期内完成的SWS量表项目中，缺失的数据占总数的4.4％。 FoMO项目具有4.2％，PA标度4.5％，并且NA标度具有4.2％缺失数据。 但是，线性混合模型分析方法可以使用缺少时间点的单位的可用数据。
成果
数据集将根据TE的要求提供。
DESCRIPTIVES
在实验周末之前测量智能手机的使用情况。 自报智能手机使用情况的差异在各组之间没有差异（t = 1.36， df = 125， p = 0.177）。 看到 表 Table11 更详细的描述。 性别分布没有差异（χ2= 0.373， df = 1， p 两个条件之间的= 0.541）。
表1
智能手机限制期间报告的智能手机使用率和经历的难度的平均值（M）和标准差（SD）百分比。
| M (SD) | 百分比 | |
|---|---|---|
| 报告的用法 | ||
| 受限制的团体 | 2.79（0.85） | |
| 系统 | 2.62（0.56） | |
| 限制期内的挑战与 | ||
| 处理应用 | 49.3% | |
| 社交沟通 | 49.3% | |
| 交通不便 | 43.3% | |
| 规划 | 40.3% | |
| 闹钟/时钟 | 32.8% | |
| 音乐/播客 | 25.4% | |
| 社交网络应用 | 13.4% | |
| 安保行业 | 10.4% | |
| 打发时间 | 6.0% | |
实验分析
智能手机限制对戒断症状的影响（见 表 Tables2,2, ，33)
表2
线性混合模型智能手机限制对退出（SWS）评分的影响。
| 时间 | 根据团队大小 | 标准错误 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.177 | 0.071 | 2.48 * | |
| 2 | 0.133 | 0.072 | 1.85 | |
| 3 | 0.026 | 0.072 | 0.359 | |
| 4 | 0.053 | 0.071 | 0.745 | |
| 5 | -0.050 | 0.072 | -0.696 | |
| 6 | -0.011 | 0.072 | -0.150 | |
| 7 | 0.032 | 0.072 | 0.449 | |
| 8 | 0.047 | 0.071 | 0.657 | |
| 9 | ||||
| Condition | 4.90 * | |||
| 时间 | 2.83 ** | |||
| Condition*次 | 0.226 | |||
表3
时间1-9上SWS，FoMOS和PANAS上每个条件的平均值和标准偏差。
| 受限
|
非限制
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 时间 | SWS | FoMO | PA | NA | SWS | FoMO | PA | NA |
| 1 | 1.69（0.647） | 2.01（0.720） | 2.77（0.713） | 1.34（0.392） | 1.57（0.655） | 1.86（0.558） | 2.78（0.737） | 1.27（0.367） |
| 2 | 1.68（0.660） | 2.05（0.744） | 2.61（0.576） | 1.32（0.422） | 1.53（0.562） | 1.76（0.642） | 2.67（0.854） | 1.29（0.405） |
| 3 | 1.57（0.561） | 1.88（0.793） | 2.63（0.719） | 1.32（0.394） | 1.40（0.552） | 1.75（0.624） | 2.79（0.829） | 1.26（0.389） |
| 4 | 1.60（0.650） | 1.93（0.754） | 2.61（0.820） | 1.34（0.471） | 1.44（0.556） | 1.77（0.631） | 2.73（0.791） | 1.20（0.287） |
| 5 | 1.57（0.683） | 1.87（0.660） | 2.53（0.699） | 1.27（0.382） | 1.32（0.395） | 1.68（0.597） | 2.63（0.775） | 1.18（0.282） |
| 6 | 1.54（0.536） | 1.81（0.695） | 2.47（0.852） | 1.27（0.421） | 1.37（0.420） | 1.59（0.555） | 2.71（0.856） | 1.24（0.360） |
| 7 | 1.62（0.576） | 1.86（0.623） | 2.30（0.749） | 1.33（0.387） | 1.41（0.528） | 1.64（0.517） | 2.60（0.743） | 1.25（0.335） |
| 8 | 1.65（0.676） | 1.85（0.682） | 2.43（0.695） | 1.31（0.388） | 1.43（0.461） | 1.60（0.586） | 2.57（0.775） | 1.21（0.352） |
| 9 | 1.53（0.536） | 1.74（0.573） | 2.57（0.665） | 1.21（0.370） | 1.36（0.506） | 1.62（0.573） | 2.64（0.787） | 1.19（0.351） |
在SWS上，有一个统计学上显着的主要影响， F（1,124.97）= 4.90， p <0.05，并且时间， F（8,951.19）= 2.83， p 总分<0.005。 条件和时间之间的相互作用影响没有统计学意义， F（8,951.19）= 0.226， p = 0.986（数字 Figure33）。 具体而言，与时间1相比，时间9的SWS评分具有统计学上显着的更高（t = 2.48， p <0.05）代表参考时间。
针对受限制和控制条件的智能手机提款量表（SWS）的平均得分。 误差线表示每个值的标准误差平均值。 *p <0.05主要条件的影响， †p 时间的主要影响<0.05，并且 ∫p 与时间0.05相比，时间1 <9。
智能手机限制对失踪恐惧的影响（见 表 Tables3,3, ，44)
表4
智能手机限制对线性混合模型对丢失（FoMOS）分数的恐惧的影响。
| 时间 | 根据团队大小 | 标准错误 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.239 | 0.064 | 3.72 **** | |
| 2 | 0.149 | 0.065 | 2.28 * | |
| 3 | 0.114 | 0.065 | 1.75 | |
| 4 | 0.140 | 0.064 | 2.18 * | |
| 5 | 0.072 | 0.065 | 1.11 | |
| 6 | -0.021 | 0.065 | -0.328 | |
| 7 | 0.018 | 0.065 | 0.280 | |
| 8 | -0.026 | 0.064 | -0.407 | |
| 9 | ||||
| Condition | 3.99 * | |||
| 时间 | 8.17 **** | |||
| Condition*次 | 0.652 | |||
病情的主要影响有统计学意义， F（1,124.81）= 3.99， p <0.05，并且时间， F（8,952.40）= 8.17， p <0.001，基于FoMOS的总得分。 条件和时间之间的相互作用影响没有统计学意义， F（8,952.40）= 0.652， p = 0.734（数字 Figure44）。 此外，时间1（t = 3.72， p <0.001），时间2（t = 2.28， p <0.05）和时间4（t = 2.18， p <0.05）与参考时间（时间9）相比，FoMOS得分在统计学上具有显着性意义。
受限制的恐惧失落（FOMO）量表的平均得分（n = 67）和控制（n = 60）条件。 误差线表示每个值的标准误差平均值。 *p <0.05主要条件的影响， †p 对于时间影响，textitp <0.05， ∫p 与时间0.05相比，时间2和时间4 <9 ∫p 与时间0.001相比，时间1 <9。
智能手机限制对正面和负面影响的影响（见 表 Tables3,3, ，55)
表5
智能手机限制对线性混合模型的正面影响（PANAS）得分的影响。
| 时间 | 根据团队大小 | 标准错误 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.190 | 0.109 | 1.75 | |
| 2 | 0.101 | 0.111 | 0.914 | |
| 3 | 0.181 | 0.111 | 1.64 | |
| 4 | 0.045 | 0.110 | 0.405 | |
| 5 | 0.131 | 0.110 | 1.19 | |
| 6 | 0.002 | 0.110 | 0.015 | |
| 7 | 0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 8 | -0.017 | 0.109 | -0.155 | |
| 9 | ||||
| Condition | 1.89 | |||
| 时间 | 3.72 **** | |||
| Condition*次 | 0.865 | |||
对病情没有统计学意义上的显着影响， F（1,125.15）= 1.89， p PA上的0.171。 然而，该分析揭示了对时间的统计显着的主要影响， F（8,951.23）= 3.72， p <0.001，基于PA的总分。 在随访测试的每个时间点之间均未发现明显结果。 条件和时间之间的相互作用对PA评分的影响， F（8,951.23）= 0.865， p = 0.546，无统计学意义（数字 Figure55）。 NA评分对病情无明显影响， F（1,124.23）= 1.73， p = 0.191，也不是时间 F（8,952.48）= 1.95， p = 0.050（表 Table66）。 此外，条件和时间之间的相互作用对NA得分 F（8,952.48）= 0.730， p = 0.665，无统计学意义（数字 Figure66).
受限制的正面影响（PA）的平均分数（N = 67）和控制（N = 60）条件。 误差线表示每个值的标准误差平均值。 †p 时间的主要影响<0.001。
表6
智能手机限制对线性混合模型的负面影响（PANAS）得分的影响。
| 时间 | 根据团队大小 | 标准错误 | t | F |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.054 | 0.049 | 1.10 | |
| 2 | 0.069 | 0.049 | 1.40 | |
| 3 | 0.042 | 0.049 | 0.861 | |
| 4 | -0.012 | 0.049 | -0.252 | |
| 5 | -0.030 | 0.049 | -0.614 | |
| 6 | 0.028 | 0.049 | 0.570 | |
| 7 | 0.032 | 0.049 | 0.652 | |
| 8 | 0.000 | 0.049 | 0.003 | |
| 9 | ||||
| Condition | 1.73 | |||
| 时间 | 1.95 * | |||
| Condition*次 | 0.730 | |||
受限制的负面影响（NA）的平均分数（N = 67）和控制（N = 60）条件。 误差线表示每个值的标准误差平均值。
讨论
本研究的主要目的是调查戒断症状，担心错过，以及随着时间的推移与智能手机限制相关的积极和消极影响。 基于研究设计，本研究代表了对该主题进行的首批实验研究之一。 该结果与假设和之前的研究之一一致，结果显示智能手机限制对退出和FoMO的解释变异症状有显着贡献。 但是，限制与积极或消极影响无关。
对于SWS的状况有显着的主要影响，其中受限条件与对照条件相比具有更高的平均分。 更具体地说，这一证据表明，智能手机限制会引发与其他行为成瘾相似的心理戒断症状。 结果还显示，对于FoMOS的条件具有显着的主要影响，表明与对照条件相比，受限条件下的FoMOS评分显着更高，而与时间的影响无关。 FoMOS可以代表退出的社会方面，因此可以为这一假设提供支持。 这些结果可能源于对社交网络的直接访问的限制，这会引起这些负面影响。 对PA的状况没有显着的主要影响，因此在PA分数方面，限制条件和对照条件之间没有显着差异。 这表示受限于智能手机不会导致PA降低。 关于NA，对病情没有显着的主要影响。 该结果表明受限于智能手机不会导致NA增加。 这些发现为H1提供了部分支持，表明当受到限制与智能手机交互时，个人会受到负面影响。
发现了SWS，FoMOS和PA的时间的显着主要影响，表明无论条件如何，得分随时间显着不同。 此外，NA对时间的主要影响不显着。 因此，数据部分支持H2。 结果变量（SWS，FoMOS，PA和NA）没有显着的相互作用，导致缺乏对H3的支持。 因此，本研究无法确定限制期间造成的负面影响的趋势。
由于无法与智能手机互动而导致的负面影响（SWS和FoMOS）可能与更高的压力水平有关（Lazarus和Folkman，1984; Folkman，2008）一些研究表明，使用智能手机可能会导致压力暂时出现（Lavoie和Pychyl，2001; Thomée等人，2007）。 一项研究 Patel等人。 （2006） 研究显示，手术前玩手持电子游戏的孩子的压力和焦虑程度低于只有父母在场的孩子。 手持视频游戏确实具有与智能手机类似的一些特征，这使得该比较与当前发现的解释相关。 虽然有几款游戏可以通过智能手机获得，但视频游戏和智能手机之间也存在一些显着的差异，这限制了比较效果。 然而，当拥有时，可立即使用所有不同的流程和社交应用程序访问智能手机。 可以推测，年轻人在各种日常压力情况下可能会遇到智能手机相同的负面补强效应。 如果是这样，人们可能会进一步争辩说，限制相同类型的设备可能会限制智能手机的负面增强效果。 然而，这些仅仅是推测，需要进一步的研究来检验这种联系的可能性。 从PANAS量表来看，负面影响已被证明与自我报告的压力呈正相关（Watson等，1988).
关于H1的发现的另一个解释可以与连通性和自我的延伸相关联。 自首次推出以来，SNS的受欢迎程度持续增长，并且它们已经发展为包含诸如即时消息之类的功能。 有人建议，对SNS的可能解释是如此流行，因为它能够连接到人类的基本需求。 SNS可以通过提供与家人，朋友和熟人24 / 7持续联系的方式为其用户提供社交支持。 此外，这些即时消息应用程序为同行提供私人论坛，无需其他人的监督即可进行交互。 这可以帮助解释高参与度用户对SNS的展示（Carbonell和Panova，2017; Kuss和Griffiths，2017）。 智能手机使得访问SNS变得更加容易，因此通过限制智能手机互动，使得在智能手机促进的社会方面不断联系和充分参与变得更具挑战性。
关于限制的社会方面的另一个高度相关的术语是扩展的自我，由提出 贝尔克（1988）。 在自我意识的构建中，他声称个人的财产代表了反映一个人身份的重要部分。 当他们的财产被带走时，自我意识就会降低。 这意味着消极情绪的出现。 技术变革的一个后果是将自我扩展为个体的图形表示，例如可以影响我们离线自我意识的化身。 数字平台已经从一定程度上变得私密，成为揭示和投射自我的主要平台。 增加SNS上的私人信息共享可能会使用户处于弱势地位，需要经常发帖以维持或获得控制权（汤普森和Cupples，2008).
无法提出问题，提供指示或在旅途中交换个人信息可以解释SWS和FoMOS的较高分数。 此外，它可能与智能手机上可访问的流程应用程序相关，可通过新闻，公交车票，电子邮件等与一般社会进行交互。 这符合受限制参与者报告的一些挑战，其中几乎一半的受访者表示难以受限于流程应用程序以及社交沟通。 此外，与会者报告了与规划有关的挑战以及与其他人立即无法接触的情况。 扩展的自我提供了关于技术使用的有趣观点。 通过数字技术，线下和在线自我共同构建; 因此，对将他/她从网上自我中移除的个人施加限制，例如智能手机限制，可能会引发戒断相关的症状（Belk，1988, 2013).
这项研究是首次研究限制智能手机延长时间和物理移除智能手机的效果之一。 很少有其他研究检查过智能手机限制，但有各种设计。 一项研究 Cheever等人。 （2014），参与者被随机分配到两个条件中的一个：一个条件转入他们的智能手机，而另一个条件被允许保留他们的智能手机，但不得不在研究期间关闭它。 实验阶段仅持续75分钟。 第二项研究调查了智能手机在节日期间对3 h的限制（van den Eijnden等，2017）。 在这项研究中，参与者必须保留他们的智能手机，但不得不将其置于飞行模式，并且通过密封使屏幕变得不可见。 关于退出趋势，前者是唯一包括趋势的趋势。 然而，由于持续时间的不同，这很难与本研究相比较。
优势和局限
纳入因变量是为了评估智能手机退出的不同和相关方面，并代表了本研究的一个关键优势。 72 h实验阶段比以前的智能手机限制实验长得多，可以对因变量的波动进行详细评估，是本研究的另一项资产（Cheever等人，2014; van den Eijnden等，2017）。 在限制期间，实验条件的参与者交出智能手机的事实确保了实验的完整性。
就限制而言，选择偏倚是本研究的一个可能的弱点，因为可以假设过度使用者的个体参与的可能性较小。 参与者也可以自由选择他们希望参加的周末。 考虑到参与者可以相应地调整他们的周末计划，这可能是一个限制。 样本中优势女性代表另一种限制，因为一些研究表明男性和女性从事不同类型的智能手机使用。 还可以想到，参与者在限制时段期间在其他技术设备（例如，膝上型电脑，平板电脑）上使用SNS。 因此，应在未来的研究中对其进行控制。 可以说，本研究并未暗示真正的限制，因为参与者可以使用其他电子设备来访问互联网。 然而，由于今天大多数人在他们无法访问PC /平板电脑的情况下使用他们的移动电话访问互联网，本研究确实意味着对这些类型的情况的限制。 此外，应该注意的是，某些应用程序仅适用于移动电话。 此外，应该记住，本研究的目的是专门调查手机取款，而不是一般的网络退出。 与对照组相比，实验组在几项戒断措施中得分较高的事实也表明确实发生了真正的限制。 用于衡量智能手机退出（SWS）的量表之一是改进的卷烟戒断量表。 尽管SWS具有较高的内部一致性，但尚未用于任何其他研究，这可能被视为一个弱点。 此外，智能手机和尼古丁上瘾特性之间的根本区别值得一提。 此外，退出相关分数缺乏基线分数是本研究的另一个限制因素。 最后，应该注意的是，实验组和对照组之间在限制时段开始之前的智能手机使用频率之间的差异可能是一种限制。
启示
在行为成瘾方面，调查结果补充了证据，表明智能手机的过度使用体现了成瘾的成分。 本研究的结果将有助于扩大围绕成瘾领域这一部分的知识和理解，例如限制后的负面影响。 这些结果实现了对易受过度使用行为退出相关影响的关注。 此外，这项研究可能有助于未来的研究，以检查限制后的戒断相关症状，因为强调优势和劣势。
结论
目前的研究表明，受限制的智能手机会增加戒断症状并担心错过，但不会影响正面和负面影响，特别是。 结果表明，参与者在限制期内所经历的大部分负面影响与其他类型的行为成瘾相似。 此外，该研究还包括时间成分，以检查退出趋势，但结果并不显着。 鉴于本研究的结果，在未来的研究中，充分探索智能手机成瘾的概念非常重要，重点是戒断症状。 比较成瘾范围内的退出趋势也是有意义的。 这是关于设计复杂性的第一项关于作者知识的研究。 未来的研究应该在进一步研究这一主题时考虑优势和局限性。
补充材料
本文的补充材料可在以下网址找到： https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2018.01444/full#supplementary-material
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