O czasopiśmie
O czasopiśmie
Kolegium Redakcyjne
Rada Naukowa
Kodeks etyczny
Wydania Specjalne
Terminy czasopisma
RODO - informacje o przetwarzaniu danych osobowych
Indeksacja
Licencje i dostęp
Archiwum
Dla autorów
Zasady publikacji
Techniczna instrukcja dla autorów
Kodeks etyczny dla autorów
Umowa o udzielenie nieodpłatnej licencji CC BY-SA
Oświadczenie autora o prawach autorskich
Procedura recenzowania
Procedura recenzowania
Kodeks etyczny dla recenzentów
Formularz recenzji
Lista recenzentów
Kontakt
O czasopiśmie
O czasopiśmie
Kolegium Redakcyjne
Rada Naukowa
Kodeks etyczny
Wydania Specjalne
Terminy czasopisma
RODO - informacje o przetwarzaniu danych osobowych
Indeksacja
Licencje i dostęp
PRACA ORYGINALNA
Polska adaptacja i walidacja Smartphone Orientation Scale (SOS)
1
Instytut Pedagogiki, Wydział Pedagogiki i Psychologii UMCS
2
Wydział Prawa i Administracji, Uniwersytet Radomski
3
Wydział Filologiczno-Pedagogiczny, Uniwersytet Radomski
Data nadesłania: 16-01-2024
Data ostatniej rewizji: 11-08-2024
Data akceptacji: 13-08-2024
Data publikacji: 22-09-2024
Autor do korespondencji
JoMS 2024;58(4):264-285
SŁOWA KLUCZOWE
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
Cel pracy:
Intensywne używanie urządzeń mobilnych jest od kilkunastu lat obiektem badań w wielu krajach i kulturach. Główny akcent kładzie się zazwyczaj na negatywne zjawiska m.in. począwszy od ich problemowego lub nadmiernego używania aż po uzależnienie od telefonu komórkowego lub smartfonu. Jednocześnie powstają też skale mierzące ogólną orientację użytkowników na smartfon. Jednym z takich narzędzi jest Skala Orientacji na Smartfon (SOS) Jamesa A. Robertsa i Meredith E. David.
Materiał i metody:
Skala Orientacji na Smartfon została przetłumaczona na język polski zgodnie z zasadą równoważności językowej. Badania przeprowadzono na próbie 725 studentów (71% kobiet) w wieku 18–50 lat z kilku wyższych uczelni w Polsce. Ocena struktury skali przeprowadzona została przy użyciu CFA z zastosowaniem estymatora metody uogólnionych najmniejszych kwadratów (GLS). Rzetelność SOS zmierzono z użyciem współczynnika α Cronbacha oraz ω McDonaldsa oraz stałości czasowej. Ocenę trafności kryterialnej dokonano za pomocą korelacji ze skalą Problemowego używania telefonu komórkowego (MPPUS-9), skalą Depresji, Lęku, Stresu (DASS-21) oraz Skalą Oceny Nadmiernego Korzystania z Sieci Społecznościowych (SONKSS-16).
Wyniki:
CFA wykazała korzystne wartości dobroci dopasowania, podobnie jak w przypadku oryginalnej wersji skali SOS. Analiza statystyczna wykazała wysokie istotne statystycznie współczynniki mocy dyskryminacyjnej SOS. Zgodnie z oczekiwaniami wysoka istotna statystycznie korelacja zachodzi między SOS a problemowym używaniem telefonu komórkowego oraz nadmierną aktywnością w social media.
Wnioski:
Badanie adaptacyjne wykazało, że polska wersja SOS ma dobre właściwości psychometryczne, może być wykorzystana w badaniach naukowych i diagnostycznych z uwagi na ogromny potencjał dzięki opracowanym normom.
Intensywne używanie urządzeń mobilnych jest od kilkunastu lat obiektem badań w wielu krajach i kulturach. Główny akcent kładzie się zazwyczaj na negatywne zjawiska m.in. począwszy od ich problemowego lub nadmiernego używania aż po uzależnienie od telefonu komórkowego lub smartfonu. Jednocześnie powstają też skale mierzące ogólną orientację użytkowników na smartfon. Jednym z takich narzędzi jest Skala Orientacji na Smartfon (SOS) Jamesa A. Robertsa i Meredith E. David.
Materiał i metody:
Skala Orientacji na Smartfon została przetłumaczona na język polski zgodnie z zasadą równoważności językowej. Badania przeprowadzono na próbie 725 studentów (71% kobiet) w wieku 18–50 lat z kilku wyższych uczelni w Polsce. Ocena struktury skali przeprowadzona została przy użyciu CFA z zastosowaniem estymatora metody uogólnionych najmniejszych kwadratów (GLS). Rzetelność SOS zmierzono z użyciem współczynnika α Cronbacha oraz ω McDonaldsa oraz stałości czasowej. Ocenę trafności kryterialnej dokonano za pomocą korelacji ze skalą Problemowego używania telefonu komórkowego (MPPUS-9), skalą Depresji, Lęku, Stresu (DASS-21) oraz Skalą Oceny Nadmiernego Korzystania z Sieci Społecznościowych (SONKSS-16).
Wyniki:
CFA wykazała korzystne wartości dobroci dopasowania, podobnie jak w przypadku oryginalnej wersji skali SOS. Analiza statystyczna wykazała wysokie istotne statystycznie współczynniki mocy dyskryminacyjnej SOS. Zgodnie z oczekiwaniami wysoka istotna statystycznie korelacja zachodzi między SOS a problemowym używaniem telefonu komórkowego oraz nadmierną aktywnością w social media.
Wnioski:
Badanie adaptacyjne wykazało, że polska wersja SOS ma dobre właściwości psychometryczne, może być wykorzystana w badaniach naukowych i diagnostycznych z uwagi na ogromny potencjał dzięki opracowanym normom.
REFERENCJE (32)
1.
Bartwal, J., & Nath, B. (2020). Evaluation of nomophobia among medical students using smartphone in north India. Medical Journal Armed Forces India, 76(4), 451–455. https://doi.org/10.1016/j.mjaf....
2.
Bedyńska, S., Książek, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 3. Praktyczny przewodnik wykorzystania modeli regresji oraz równań strukturalnych. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno .
3.
Brislin, R.W. (1970). Back-Translation for Cross-Cultural Research. Journal of Cross-Cultural Psychology, 1(3), 185–216. https://doi.org/10.1177/135910....
4.
Brislin, R.W. (1980). Cross-Cultural Research Methods. W: I. Altman, A. Rapoport, & J.F. Wohlwill (red.). Environment and Culture (T. 4, s. 47–82). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-....
5.
Brzeziński, J. (2006). Metodologia badań psychologicznych (5. wyd.). Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
6.
Bulut, A., & Sengul, H. (2023). The Moderating Role of Gender in the Relationship between Nomophobia and Social Interaction Anxiety in University Students. International Journal of Human–Computer Interaction, 1–14. https://doi.org/10.1080/104473....
7.
Civelek, M.E. (2018). Essentials of Structural Equation Modeling. Zea Books. https://digitalcommons.unl.edu... (data dostępu: 25.08.2022r.).
8.
Ellis, D.A., Davidson, B.I., Shaw, H., & Geyer, K. (2019). Do smartphone usage scales predict behavior? International Journal of Human-Computer Studies, 130, 86–92. https://doi.org/10.1016/j.ijhc....
9.
Ellison, N.B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The Benefits of Facebook ,,Friends:” Social Capital and College Students’ Use of Online Social Network Sites. Journal of Computer-Mediated Communication, 12(4), 1143–1168. https://doi.org/10.1111/j.1083....
10.
Foerster, M., Roser, K., Schoeni, A., & Röösli, M. (2015). Problematic mobile phone use in adolescents: Derivation of a short scale MPPUS-10. International Journal of Public Health, 60(2), 277–286. https://doi.org/10.1007/s00038....
11.
Griffiths, M. (2005). A ,,components” model of addiction within a biopsychosocial framework. Journal of Substance Use, 10(4), 191–197. https://doi.org/10.1080/146598....
12.
Gupta, N., Garg, S., & Arora, K. (2016). Pattern of mobile phone usage and its effects on psychological health, sleep, and academic performance in students of a medical university. National Journal of Physiology, Pharmacy and Pharmacology, 6(2), 132–139. https://doi.org/10.5455/njppp.....
13.
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (red.). (2014). Multivariate data analysis (7., Pearson new internat. ed wyd.). Harlow: Pearson.
14.
Harris, B., Regan, T., Schueler, J., & Fields, S.A. (2020). Problematic Mobile Phone and Smartphone Use Scales: A Systematic Review. Frontiers in Psychology, 11, 672. https://doi.org/10.3389/fpsyg.....
15.
International Test Commission. (2017). The ITC Guidelines for Translating and Adapting Tests (Second edition). www.intestcom.org.
16.
Izdebski, P., Michalak, M., Andryszak, P., Kotyśko, M. (2014). Osobowościowe uwarunkowania nadmiernego korzystania z sieci społecznościowych wśród adolescentów (s. 41). Instytut Psychologii Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego. https://www.kbpn.gov.pl/portal... (data dostępu: 18.07.2022 r.).
17.
Januszewski, A. (2012). Modele równań strukturalnych w metodologii badań psychologicznych. Problematyka przyczynowości w modelach strukturalnych i dopuszczalność modeli. W O. Gorbaniuk B. Kostrubiec-Wojtachnio (Red.), Studia z psychologii w KUL (T. 17, s. 213–245). Lublin: Wydawnictwo KUL.
18.
Keles, B., McCrae, N., & Grealish, A. (2020). A systematic review: The influence of social media on depression, anxiety and psychological distress in adolescents. International Journal of Adolescence and Youth, 25(1), 79–93. https://doi.org/10.1080/026738....
19.
Konarski, R. (2014). Modele równań strukturalnych. Teoria i praktyka. Warszawa: PWN.
20.
LaRose, R., Lin, C.A., & Eastin, M.S. (2003). Unregulated Internet Usage: Addiction, Habit, or Deficient Self-Regulation? Media Psychology, 5(3), 225–253. https://doi.org/10.1207/S15327....
21.
Lee, R.M., & Robbins, S.B. (1995). Measuring belongingness: The Social Connectedness and the Social Assurance scales. Journal of Counseling Psychology, 42(2), 232–241. https://doi.org/10.1037/0022-0....
22.
Lin, T.T.C., Chiang, Y.-H., & Jiang, Q. (2015). Sociable People Beware? Investigating Smartphone Versus Nonsmartphone Dependency Symptoms Among Young Singaporeans. Social Behavior and Personality: An International Journal, 43(7), 1209–1216. https://doi.org/10.2224/sbp.20....
23.
Lin, Y.-H., Lin, Y.-C., Lee, Y.-H., Lin, P.-H., Lin, S.-H., Chang, L.-R., Tseng, H.-W., Yen, L.-Y., Yang, C.C.H., Kuo, & T.B.J. (2015). Time distortion associated with smartphone addiction: Identifying smartphone addiction via a mobile application (App). Journal of Psychiatric Research, 65, 139–145. https://doi.org/10.1016/j.jpsy....
24.
Lovibond, P.F., & Lovibond, S.H. (1995). The structure of negative emotional states: Comparison of the Depression Anxiety Stress Scales (DASS) with the Beck Depression and Anxiety Inventories. Behaviour Research and Therapy, 33(3), 335–343. https://doi.org/10.1016/0005-7....
25.
Makara-Studzińska, M., Tyburski, E., Załuski, M., Adamczyk, K., Mesterhazy, J., & Mesterhazy, A. (2022). Confirmatory Factor Analysis of Three Versions of the Depression Anxiety Stress Scale (DASS-42, DASS-21, and DASS-12) in Polish Adults. Frontiers in Psychiatry, 12, 770532. https://doi.org/10.3389/fpsyt.....
26.
Pourrazavi, S., Allahverdipour, H., Jafarabadi, M. A., & Matlabi, H. (2014). A socio-cognitive inquiry of excessive mobile phone use. Asian Journal of Psychiatry, 10, 84–89. https://doi.org/10.1016/j.ajp.....
27.
Przybylski, A.K., Murayama, K., DeHaan, C.R., & Gladwell, V. (2013). Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out. Computers in Human Behavior, 29(4), 1841–1848. https://doi.org/10.1016/j.chb.....
28.
Roberts, J.A., & David, M.E. (2020). The Social Media Party: Fear of Missing Out (FoMO), Social Media Intensity, Connection, and Well-Being. International Journal of Human–Computer Interaction, 36(4), 386–392. https://doi.org/10.1080/104473....
29.
Roberts, J.A., & David, M.E. (2022). Me, My Smartphone, and I: Development of the Smartphone Orientation Scale (SOS). International Journal of Human–Computer Interaction, 38(13), 1267–1275. https://doi.org/10.1080/104473....
30.
Sahin, S., Ozdemir, K., Unsal, A., & Temiz, N. (2013). Evaluation of mobile phone addiction level and sleep quality in university students. Pakistan Journal of Medical Sciences, 29(4), 913–918. https://doi.org/10.12669/pjms.....
31.
van Deursen, A.J.A.M., Bolle, C.L., Hegner, S.M., & Kommers, P.A.M. (2015). Modeling habitual and addictive smartphone behavior. Computers in Human Behavior, 45, 411–420. https://doi.org/10.1016/j.chb.....
32.
Wojnar, M., Klimkiewicz, A., Jakubczyk, A., Serafin, P., Mach, A., Abramowska, M., Kuciak, A. (2018). Nowe rodzaje uzależnień behawioralnych związanych z używaniem nowoczesnych technologii. Adaptacja i ocena przydatności skali problemowego używania telefonu komórkowego MPPUS-10 (Mobile Phone Problem Use Scale-10) w warunkach polskich (s. 67). Warszawski Uniwersytet Medyczny – Polskie Towarzystwo Zapobiegania Narkomanii. https://www.kbpn.gov.pl/portal... (data dostępu: 18.09.2022 r.).
Udostępnij
ARTYKUŁ POWIĄZANY
| eISSN: | 2391-789X |
| ISSN: | 1734-2031 |
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
