본 연구는 스마트폰 이용 유형별 스마트폰 과의존과 생활만족도에 미치는 영향요인을 규명하고자 시도되었다. 분석에 사용된 데이터는 총 25,465명이었고, R(3.6.1)프로그램을 이용하여 분석하였다. 자료 분석 결과, 스마트폰 과의존은 여가 추구형과 정보 추구형에서 발생하였다. 반면, 커뮤니케이션형은 스마트폰 과의존을 감소시켰다. 생활만족도에 가장 큰 영향을 미친 스마트폰 이용 유형은 커뮤니케이션형이었다. 스마폰 이용시간이 길고 스마트폰 과의존이 높을수록 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Purpose - The purpose of this study is to explore the possibility of predicting the degree of smartphone overdependence based on mobile phone usage patterns. Design/methodology/approach - In this study, a survey conducted by Korea Internet and Security Agency(KISA) called "problematic smartphone use survey" was analyzed. The survey consists of 180 questions, and data were collected from 29,712 participants. Based on the data on the smartphone usage pattern obtained through the questionnaire, the smartphone addiction level was predicted using machine learning techniques. k-NN, gradient boosting, XGBoost, CatBoost, AdaBoost and random forest algorithms were employed. Findings - First, while various factors together influence the smartphone overdependence level, the results show that all machine learning techniques perform well to predict the smartphone overdependence level. Especially, we focus on the features which can be obtained from the smartphone log data (without psychological factors). It means that our results can be a basis for diagnostic programs to detect problematic smartphone use. Second, the results show that information on users' age, marriage and smartphone usage patterns can be used as predictors to determine whether users are addicted to smartphones. Other demographic characteristics such as sex or region did not appear to significantly affect smartphone overdependence levels. Research implications or Originality - While there are some studies that predict smartphone overdependence level using machine learning techniques, but the studies only present algorithm performance based on survey data. In this study, based on the information gain measure, questions that have more influence on the smartphone overdependence level are presented, and the performance of algorithms according to the questions is compared. Through the results of this study, it is shown that smartphone overdependence level can be predicted with less information if questions about smartphone use are given appropriately.
본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 '2018년 스마트폰 과의존 실태조사'에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형 중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.
본 연구는 성별에 따른 청소년의 스마트폰 사용의 문제적 경험과 관련된 요인을 파악하고자 시행되었다. 본 연구 대상자는 제13차(2017년) 청소년건강행태온라인조사에서 스마트폰 사용 문제적 경험 문항에 답한 남녀 청소년 54,603명이었다. 본 연구 자료는 SPSS 25.0 program를 이용하여 분석하였다. 본 연구 결과 남학생의 스마트폰 사용의 문제적 경험의 관련 요인은 학업성적, 경제수준, 고민을 상담해 주는 사람, 패스트푸드 섭취빈도, 우울, 자살사고, 자살계획, 행복, 주관적 신체상, 스트레스, 스마트폰 사용 시간이었다. 음주와 흡연은 여학생에게만 유의한 관련 요인으로 나타났고, 자살계획은 남학생에게서만 유의하게 나타났다. 그러므로 스마트폰 사용의 문제적 경험을 감소시키기 위해서는 성별에 따른 영향요인을 고려한 중재가 요구된다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제34권3호
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pp.175-180
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2023
Objectives: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has led to a decrease in face-to-face classes worldwide, affecting the mental health of children and their parents. The global pandemic has increased children's overall use of electronic media. This study analyzed the effect of children's screen time on problematic behaviors during the COVID-19 pandemic. Methods: A total of 186 parents from Suwon, South Korea, were recruited to participate in an online survey. The mean age of the children was 10.14 years old, and 44.1% were females. The questionnaire included questions on children's screen time, problematic behaviors, and parental stress. Children's behavioral problems were evaluated using the Behavior Problem Index, whereas the Parental Stress Scale was used to estimate parental stress. Results: The mean smartphone usage frequency of the children was 5.35 days per week, and the mean smartphone screen time was 3.52 hours per day. Smartphone screen time (Z=4.49, p<0.001) and usage frequency (Z=2.75, p=0.006) were significantly correlated with children's behavioral problem scores. The indirect effect of parental stress on this relationship was also statistically significant (p=0.049, p=0.045, respectively). Conclusion: This study suggests that children's smartphone screen time has affected problematic behaviors during the COVID-19 pandemic. Furthermore, parental stress is related to the relationship between children's screen time and problematic behaviors.
Objectives: This study aims to examine the association of depression, suicidal behaviors with smartphone use behaviors among Korean adolescents. Methods: We analyzed data from 'Youth Health and Life Skills Survey' in 2013. The survey was based on self-reported questionnaires distributed to 915 grade 7th and 8th students at four middle schools in Gangdong-gu, Seoul, Korea in 2013 to evaluate the effects of 'Youth Health and Life Skills' program. Depression and suicidal behaviors were measured in terms of the experience rate, and smartphone use behaviors were measured with average hours of smartphone use a day and overindulged behaviors in smartphone use by using 5-point Likert scales. We examined the association of depression and suicidal behaviors with smartphone use behaviors by using t-test and regression analyses. Results: 21.5% of respondents have ever felt depressed or hopeless to lose interest in school life almost everyday for 2 weeks or longer in the past year. The experience rate of suicidal ideation, suicide plan, and suicidal attempt were 21.1%, 6.1%, and 5.7%, respectively. The mean of average hours of smartphone use a day was 3.9 hours, and the mean score of overindulged behaviors in smartphone use was 2.99. The students who have experienced depression and suicidal behaviors were more likely to have more smartphone using time and higher scores of overindulged behaviors in smartphne use than those who have not. Conclusion: We concluded that for preventing addictive or problematic smartphone use behaviors among adolescents we should consider and develop more positive strategies for the moderate use of smartphone than regulatory measures, which include the implementation of skill-based health education program including life skills at schools and the development of smartphone applications useful for resolving mental stress and promoting mental health.
Purpose: This study aimed to identify the main keywords and research topics used in research on problematic smartphone use (PSU) among children (6-12 years old), including parental factors. Methods: The publication period for the literature was set from January 2007 to January 2022, as smartphones were first released in 2007. In total, 395 articles were identified, 230 of which were included in the final analysis. Text network analysis was performed using NetMiner 4.5. Results: Research on this topic has steadily increased since 2007, with 40 papers published in 2021. Eight main research topics were derived: group 1, parental attitudes; group 2, children's PSU behavior and parental support; group 3, family environment and behavioral addiction; group 4, social relationships; group 5, seeking solutions; group 6, parent-child relationships; group 7, children's mental health and school adaptation; and group 8, PSU in adolescents. Conclusion: Parental factors related to PSU have been studied in various aspects. However, more active research on school-age children's PSU needs to be conducted due to the paucity of research in this population compared to studies conducted among adolescents. The results of this study provide useful data for selecting research topics in the field of PSU.
본 연구는 한국지능정보사회진흥원에서 제공한 2018년 스마트폰 과의존 실태조사에서 사용된 11개 변수와 스마트폰 과의존과의 관계를 탐색하고, 이를 통해 딥러닝 기반 스마트폰 과의존 분류 분석 모델을 개발하고자 시행되었다. 학습데이터셋은 전국 10,000개 가구내 만 3-69세 스마트폰 이용자 25,465명의 스마트폰 이용 형태 및 개인적 특성에 관한 데이터이다. 딥러닝은 심층신경망(DNN)을 설계하였으며, 은닉층(hidden layer)은 4개층으로 구성하였다. 입력한 데이터는 각각 200개, 150개, 100개, 50개, 2개 노드를 거치면서 최종 출력 정보인 스마트폰 과의존 분류율로 나타나는 모델이다. 이때 스마트폰 과의존 분류률을 높이기 위해 학습률(learning rate)과 같은 하이퍼 파라미터를 활용하여 세부조정하면서 가장 잘 학습하는 값을 찾아내었다. 연구결과, 학습횟수가 300번으로 학습율(learning.rate)이 0.01일때 훈련데이터에서 97.43%, 검증데이터에서 98.06%로 가장 높게 나타났다.
Cho, In Hee;Yoo, Jae Hyun;Chun, Ji-Won;Cho, Hyun;Kim, Jin-Young;Choi, Jihye;Kim, Dai-Jin
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제32권4호
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pp.137-143
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2021
Objectives: Despite the growing concern regarding the adverse effects related to problematic smartphone use (PSU), little is known about underlying morphologic changes in the brain. The brainstem is a deep brain structure that consists of several important nuclei associated with emotions, sensations, and motor functions. In this study, we sought to examine the difference in the volume of brainstem substructures among adolescents with and without PSU. Methods: A total of 87 Korean adolescents participated in this study. The PSU group (n=20, age=16.2±1.1, female:male=12:8) was designated if participants reported a total Smartphone Addiction Proneness Scale (SAPS) score of ≥42, whereas the remaining participants were assigned to the control group (n=67, age=15.3±1.7, female:male=19:48). High-resolution T1 magnetic resonance imaging was performed, and the volume of each of the four brainstem substructures [midbrain, pons, medulla, and superior cerebellar peduncle (SCP)] was measured. Analysis of covariance was conducted to reveal group differences after adjusting for effects of age, gender, whole brainstem volume, depressive symptoms, and impulsivity. Results: The PSU group showed a significantly smaller volume of the SCP than the control group (F=8.273, p=0.005). The volume of the SCP and the SAPS score were negatively correlated (Pearson's r=-0.218, p=0.047). Conclusion: The present study is the first to reveal an altered volume of the brainstem substructure among adolescents with PSU. This finding suggests that the altered white matter structure in the brainstem could be one of the neurobiological mechanisms underlying behavioral changes in PSU.
본 연구의 목적은 대학생의 스마트폰 중독의 문제를 예방하고, 또 이를 개입하기 위한 기초자료를 제공하고자, 현상학적 연구 방법을 사용하여, 대학생들이 스마트폰을 사용하면서 겪은 다양한 경험의 "의미"와 "본질"을 파악하고자 하였다. 본 연구의 참여자들은 C시에 있는 대학에 재학 중인 총 9명의 대학생들이며, 심층 인터뷰 기간은 2012년 6월 초부터 2012년 7월말이었으며, 자료는 Colaizzi의 현상학적 연구방법에 따라 분석되었다. 자료분석 결과, 40개의 주제, 5개의 주제군이 도출되었으며, 1. 관계와 소통을 위한 몸부림(무방비 상태로 인터넷에 자기 개방하기, 인터넷상에서 위로받고 싶음, 마음의 상처와 불신), 2. 과다사용 및 통제력 상실(컴퓨터보다 스마트폰을 주로 사용, 과몰입 과다사용 습관화, 통제력 저하), 3. 심리적 부적응(과도한 애착과 의존, 분리불안, 집착, 인내력 저하), 4. 일상생활 위협(우선순위 변동, 독립적 일상생활기능 퇴행, 불규칙적 생활 및 건강문제 발생, 무료 메신저 피해, 학업에 지장 초래), 5. 회복의 가능성 엿보기(갈등과 회의, 사람간 소통의 중요성, 절제 의지, 회복의 여지) 등이다. 이상의 결과를 바탕으로, 대학생의 스마트폰 중독을 예방하기 위한 제언을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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