《Psychology & Marketing》：In Favor of Digital Detox: Developing the Attitude Toward Digital Detox Scale
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数字设备的广泛使用可能导致技术超载，进而潜在损害人际关系、个人表现与个体幸福感。数字戒断（Digital Detox）描述了消费者通过在特定时间段内有意减少数字设备使用所做出的反向反应。本研究引入单因子7条目数字戒断态度（Attitude toward Dig
数字设备的广泛使用可能导致技术超载，进而潜在损害人际关系、个人表现与个体幸福感。数字戒断（Digital Detox）描述了消费者通过在特定时间段内有意减少数字设备使用所做出的反向反应。本研究引入单因子7条目数字戒断态度（Attitude toward Digital Detox，ADD）量表的理论概念化与实证开发，该量表测量消费者对暂时减少数字消费的有利态度。通过七项研究，研究人员证实了该量表具有强劲的心理计量学特性（Psychometric Properties），揭示其与相关构念（如正念（Mindfulness）、自我控制（Self-Control）、内隐智力理论（Implicit Theories of Intelligence））的关联，提供其对消费者观看在线视频时长预测效度的证据，并基于Reddit群组的活动偏好（线下对比线上）与学生的授课形式偏好（面授对比在线）展示已知群组效度（Known-Groups Validity）。该量表使未来关于暂时减少数字消费态度的前因与后果研究得以开展。
研究背景方面，推送通知、即时通讯、社交媒体与智能算法推荐持续吸引个体注意力并加剧在线消费，全球约74%人口使用互联网、约70%使用社交媒体，工作与私人生活边界模糊，过度使用引发压力、抑郁与孤独感等负面后果，社会层面出现“断开连接权”与未成年人限用等应对举措，数字戒断作为暂时减少数字消费的逆向反应兴起，但既有学术工作多聚焦定性行为观察或干预效果，缺乏测量其潜在态度的综合工具。为此，研究人员将数字戒断概念化为有意暂时减少数字消费行为，并开发单因子7条目数字戒断态度（ADD）量表，以填补态度层测量的空白。
主要关键技术方法上，研究人员依循Churchill与Homburg等标准量表开发流程，先后开展七项研究：研究1通过文献与博客内容分析结合97名美国成年MTurk被试与60名中欧大学生自由生成628条初始条目；研究2由14名消费者行为研究者按代表性与可理解性评分将条目缩至27条；研究3对400名CloudResearch被试施测并借探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）锁定单因子7条目结构，同时用Crowne-Marlowe社会期许量表控制偏差；研究4以382名美国成人检验聚合与区分效度，嵌入自我控制、正念、内隐理论、感知压力、病理性互联网使用（PIU）、智能手机成瘾（SA）等名义网络（Nomological Network）构念；研究5用1583名Prolific被试以视频观看时长行为数据检验预测效度；研究6a、6b分别借Reddit线下/线上社群（107人）与中欧大学面授/在线偏好学生（292人）进行已知群组效度验证。
研究结果部分，引言指出数字设备过度使用损害幸福感且既有研究缺态度测量工具，由此提出ADD量表构想。理论基础上，将数字戒断定义为有意暂时减少智能手机、社交网络等数字消费，借Lazarus压力与应对交易模型（Transactional Model of Stress and Coping）阐释反复评价数字超载会将情境评价固化为稳定有利态度倾向，并区分其与技术回避（Technology Avoidance）差异；在名义网络中假设ADD与自我控制（H1）、正念（H2）、智力内隐成长观（H3a）、人格内隐成长观（H3b）、感知压力（H4）正相关，与PIU（H5a/b）、SA（H6a/b）方向不定。量表开发概述七项研究链条。研究1生成628条目经编码归并得72条；研究2专家评审保留27条；研究3经EFA平行分析析出自评主导因子（7条目）与次要行为因子（2条目），CFA确认单因子模型拟合优（CFI=0.99，RMSEA=0.04，Cronbach's α=0.90），最终7条目含“限制设备防成瘾”“离线增自由感”等；研究4显示ADD与自我控制（r=0.15）、正念（r=0.25）、智力成长观（r=0.11）显著正相关，与感知压力、人格成长观、PIU、SA无显著关联，与使用时长负相关（r=-0.18），区分效度由Fornell-Larcker判据支持；研究5回归显示ADD得分越高视频观看时长越短（b=-0.973，p=0.041），但不影响活动类型选择；研究6a离线Reddit组ADD（M=5.33）显著高于在线组（M=3.47，d=1.48）；研究6b偏好面授学生ADD（M=5.30）高于偏好在线者（M=4.26，d=0.85），且实体出勤率与ADD正相关（r=0.32）。
讨论与结论翻译部分，研究人员总结七项研究（N=2781）平均ADD为5.12（7点制），81%被试高于中点4，证实ADD为可靠有效单因子量表。理论贡献在于将数字戒断操作化为暂时减少消费的态度构念，厘清其与成瘾式使用的边界，并锚定其与自我控制、正念、成长观的正向名义关联；实践上可为组织细分消费者、设计通知管控或专注模式等健康技术提供支持。局限在于仅测态度未直接追踪行为转化，未来可结合生态瞬时评估（Ecological Momentary Assessments）探查数字超载拐点，或检验ADD在AI个性化与说服型设计中的调节角色。该研究发表于《Psychology》。
