《澳大利亚成年人智能手机使用模式与依赖性研究：基于使用与满足理论的探索》

推荐 为解决智能手机过度使用导致的依赖性问题，研究人员以澳大利亚成年人为对象，开展基于使用与满足理论的研究。结果显示年龄、性别等因素影响使用和依赖程度，这有助于制定针对性干预策略，对促进健康智能手机使用意义重大。

　　

论文解读
在当今数字化时代，智能手机如同一把双刃剑，在给人们带来便捷的同时，也引发了一系列令人担忧的问题。随着信息技术的飞速发展，智能手机已经成为现代人生活中不可或缺的一部分，它集成了诸如获取信息、GPS导航、拍照以及移动银行服务等多种功能，极大地提升了人们的生活效率和质量。然而，过度依赖智能手机所带来的负面影响也日益凸显，引起了健康专业人士的高度关注。

过度使用智能手机可能导致注意力不集中、焦虑、抑郁等心理问题，还会干扰正常的社交和工作，降低生产力。例如，长时间沉浸在手机屏幕前，会减少人们面对面交流的机会，影响人际关系的质量；在工作中频繁查看手机，容易分散注意力，导致工作效率低下。此外，智能手机成瘾还可能对身体健康造成损害，如影响睡眠质量、引发眼部疾病等。鉴于这些问题，深入研究智能手机的使用模式和依赖性显得尤为重要。

澳大利亚的研究人员针对这一现象开展了一项基于使用与满足理论（UGT）的探索性研究。该研究选取了澳大利亚的成年人作为研究对象，通过问卷调查的方式收集数据，旨在揭示智能手机使用与依赖性之间的关联，并探讨不同社会人口学因素对智能手机使用和依赖的影响。经过严谨的数据分析和研究，研究人员得出了一系列有价值的结论。

研究发现，年龄、性别、父母身份和职业状态等社会人口学因素对智能手机的使用和依赖程度有着显著影响。具体而言，18 - 40岁年龄段的人群、男性、非父母以及学生的智能手机使用率和依赖程度相对较高。在使用智能手机的活动中，男性和就业者更多地花费时间在社交媒体以及音频和视频活动上。此外，相当一部分参与者认为自己的智能手机使用量高于同龄人，反映出一种对持续保持联系和参与的强迫感。

这项研究具有重要的意义。从理论层面来看，它丰富了使用与满足理论在智能手机使用领域的研究，为进一步理解智能手机依赖的形成机制提供了新的视角和依据。通过揭示不同社会人口学因素与智能手机使用和依赖之间的关系，有助于深入探究智能手机依赖的成因和影响因素。从实践层面来看，研究结果为制定针对性的干预策略提供了参考。针对不同社会人口学群体的特点和需求，可以制定个性化的干预措施，如针对青少年开展智能手机健康使用的宣传教育活动，为职场人士提供时间管理和压力管理的培训等，以帮助他们建立健康的智能手机使用习惯，减少过度依赖带来的负面影响。

作者为开展研究采用了问卷调查的方法。他们设计了一份结构化的问卷，参考了以往研究中经过验证的量表和方法，以确保问卷的有效性和可靠性。问卷内容涵盖了参与者的社会人口学信息、智能手机使用行为、对智能手机的依赖程度以及与同龄人相比的使用情况等方面。为了确保样本的多样性，研究人员采用了目的抽样和便利抽样相结合的非概率抽样方法，通过多种渠道招募参与者，包括在线平台、大学邮件列表、社区公告栏、电子邮件邀请以及在社区地点进行面对面招募等。最终，共有607份问卷被收回，其中523份为有效问卷，这些数据构成了研究的基础。

研究结果清晰地展示了不同社会人口学因素与智能手机使用和依赖之间的关系。在年龄方面，18 - 40岁年龄段的参与者智能手机使用率显著高于41岁及以上年龄段，分别为35.6%和17.3%，且这种差异具有统计学意义（p < 0.001，Cramer's V = 0.297）。性别方面，男性报告的智能手机使用率高于女性，分别为38.1%和24.8%，差异也具有统计学意义（p = 0.005，Cramer's V = 0.143）。父母身份方面，非父母的智能手机使用率高于父母，分别为34.8%和23.4%，p值小于0.001，Cramer's V为0.215。职业状态方面，学生报告的智能手机使用率最高，为37.5%，其次是就业者（24.8%）和失业/退休者（26.5%），p值为0.002，Cramer's V为0.128。

在智能手机依赖方面，18 - 40岁年龄段的参与者依赖程度较高，为75.5%，而41岁及以上年龄段为58.3%，差异具有统计学意义（p < 0.001，Cramer's V = 0.163）。虽然性别与智能手机依赖之间没有显著关联（p = 0.270），但父母身份和职业状态对智能手机依赖有显著影响。非父母的依赖程度高于父母（74.7% vs. 64.1%，p = 0.012，Cramer's V = 0.110），学生和就业者的依赖程度高于失业/退休者（74.7%和73.8% vs. 51.5%，p < 0.001，Cramer's V = 0.170）。

此外，研究还发现智能手机使用与依赖之间存在显著的正相关关系（χ2(2) = 64.485，p < 0.001，Cramer's V = 0.351），即报告智能手机使用率较高的参与者也更有可能报告较高的依赖程度。在控制社会人口学因素后，这种关联依然显著，进一步证实了智能手机使用和依赖之间的紧密联系。

综上所述，这项研究通过深入分析澳大利亚成年人的智能手机使用模式和依赖性，揭示了社会人口学因素在其中的关键作用。研究结果不仅为理解智能手机依赖的形成机制提供了新的见解，也为制定针对性的干预策略提供了重要的参考依据。未来，还需要进一步开展纵向研究，以更深入地探究智能手机使用和依赖的发展轨迹，以及开发更加有效的干预措施，帮助人们建立健康的智能手机使用习惯，减少过度依赖带来的负面影响。