요약:
이 연구에서 저자는 시선 추적 방법론을 사용하여 성격, 정신 건강, Facebook 사용 및 Facebook 사용자의 시각적 관심 사이의 관계를 조사합니다. 참가자는 성격 특성, 정신 건강 조치를 평가하기 위해 설문지를 완료하고 눈의 움직임이 기록되는 동안 Facebook 세션에 참여했습니다. 결과는 성격 요인과 시각적 관심 사이의 상관 관계뿐만 아니라 우울증 점수의 변화와 Facebook의 관심있는 특정 영역에 대한주의 사이의 연관성을 나타냅니다.
1. 연구의 목적은 무엇입니까??
이 연구의 목적은 성격 특성, 정신 건강, Facebook 사용 및 시선 추적 방법론을 사용하여 Facebook 사용자의 시각적 관심의 초점 사이의 관계를 탐구하는 것입니다.
2. 연구원들은 어떻게 데이터를 수집 했습니까??
연구원들은 설문지를 통해 데이터를 수집하여 성격 특성과 정신 건강 조치를 평가하고 페이스 북 세션에서 참가자의 눈 움직임을 기록함으로써 데이터를 수집했습니다.
삼. 과도한 소셜 네트워킹 사이트 사용의 잠재적 부정적인 건강 영향은 무엇입니까??
과도한 소셜 네트워킹 사이트 사용은 정서적, 관계 및 건강 관련 문제를 포함하여 부정적인 건강 영향과 중독으로 이어질 수 있습니다.
4. 소셜 네트워킹 사이트 중독은 어떻게 정의됩니까??
소셜 네트워킹 사이트 중독은 사용을 규제 할 수없는 것으로 정의되어 부정적인 개인 결과로 이어집니다.
5. 소셜 네트워킹 사이트 중독의 개발에 기여하는 몇 가지 요소는 무엇입니까??
낭만적 인 관계에 있지 않고, 젊고, 남성이되는 것과 같은 요인은 더 높은 수준의 소셜 네트워킹 사이트 중독과 관련이 있습니다.
6. Facebook 중독과 복지 사이의 일부 연관성은 무엇입니까??
Facebook 중독은 관계 불만, 주관적인 행복, 주관적인 활력 및 열악한 수면 질과 관련이 있습니다.
7. 페이스 북의 성격 요소와 시각적 관심에 관한 결과는 무엇입니까??
이 결과는 Facebook의 업데이트에 대한 경험에 대한 개방성과 검사 시간 간의 부정적인 상관 관계를 나타냅니다.
8. 우울증 점수의 변화는 Facebook의 시각적 관심과 관련이 있었습니까??
우울증 점수의 변화와 Facebook의 업데이트 검사 사이에는 상관 관계가 있었으며 업데이트에 대한 관심 증가와 관련된 우울증 점수가 감소했습니다.
9. Facebook 세션의 자체보고 기간과 시선 추적 조치의 관계는 무엇입니까??
Facebook 세션의 자체보고 기간은 시선 추적 조치와 관련이 없었지만 Facebook 중독 점수 증가 및 우울증 점수 증가와 관련이있었습니다.
10. 초기 발견은 Facebook과의 상호 작용 결과에 대해 무엇을 제안합니까??
초기 발견은 Facebook과의 상호 작용 결과가 Facebook 중독, 성격 변수 및 개인이 참여하는 Facebook의 특정 기능에 따라 다를 수 있음을 시사합니다.
Facebook 사용 및 Facebook 중독, 정신 건강 및 성격과의 연관성을 탐색하기 위해 눈 추적 사용
라이센스 사용자 MDPI, 스위스 바젤. 이 기사는 Creative Commons Attribution (CC) 라이센스 (http : // creativecommons)의 이용 약관에 따라 배포 된 공개 액세스 기사입니다.org/licenses/by/4.0/).
Facebook은 눈 추적을 사용합니까??
Reddit과 그 파트너는 쿠키와 유사한 기술을 사용하여 더 나은 경험을 제공합니다.
모든 쿠키를 수락함으로써 귀하는 서비스 및 사이트를 제공하고 유지 관리하기 위해 쿠키 사용에 동의하며, Reddit의 품질을 향상시키고, Reddit 컨텐츠 및 광고를 개인화하며, 광고의 효과를 측정합니다.
비 필수 쿠키를 거부함으로써 Reddit은 여전히 특정 쿠키를 사용하여 플랫폼의 적절한 기능을 보장 할 수 있습니다.
자세한 내용은 쿠키 통지 및 개인 정보 보호 정책을 참조하십시오 .
Facebook 사용 및 Facebook 중독, 정신 건강 및 성격과의 연관성을 탐색하기 위해 눈 추적 사용
Derby De22 1GB, Derby University, Human Sciences, Life and Natural Sciences College of Human Sciences; 쿠[email protected] (b.에스.); 쿠[email protected].제이.e (e.제이.N.에스.); 쿠.OC.liamtoh@nitsua-m (m.ㅏ.))
* 서신 : KU.CA.ybred@niassuh.지; 텔.: +44- (0) 1332-591082
2019 년 1 월 21 일에 접수; 2019 년 2 월 14 일 수락.
저자의 Copyright © 2019.
라이센스 사용자 MDPI, 스위스 바젤. 이 기사는 Creative Commons Attribution (CC) 라이센스 (http : // creativecommons)의 이용 약관에 따라 배포 된 공개 액세스 기사입니다.org/licenses/by/4.0/).
추상적인
소셜 네트워킹 사이트 (SNS)는 우리의 일상 생활에서 어디서 유비쿼터스가되었으며, 모든 의사 소통 이점에 대해 과도한 SNS 사용은 다양한 부정적인 건강 영향과 관련이 있습니다. 본 연구에서 저자는 시선 추적 방법론을 사용하여 성격의 개인 차이, 정신 건강, SNS 사용 및 Facebook 사용자의 초점 사이의 관계를 탐구합니다’ 시각적 관심. 참가자들 (N = 69, 평균 연령 = 23.09, SD = 7.54) 성격을위한 완료된 설문지 측정 및 우울증, 불안, 스트레스 및 자존감의 변화를 조사하기 위해. 그런 다음 눈 움직임과 고정이 기록되는 동안 페이스 북 세션에 참여했습니다. 이러한 고정은 Facebook 인터페이스의 소셜 및 업데이트 영역 (AOI)으로 향하는 것으로 코딩되었습니다. 성격 요인에 대한 탐색 적 분석은 AOI의 업데이트에 대한 경험에 대한 개방성과 검사 시간 사이의 부정적인 상관 관계와 소셜 AOI에 대한 외향성과 검사 시간 사이의 예기치 않은 부정적인 관계를 보여주었습니다. 우울증 점수의 변화와 업데이트 검사 사이에는 상관 관계가 있었으며, 업데이트 검사 증가와 관련된 우울증 점수 감소와 함께 AOI 검사 사이에 상관 관계가있었습니다. 마지막으로, 자체보고 된 참가자의 지속 시간’ 일반적인 Facebook 세션은 시선 추적 조치와 관련이 없지만 Facebook 중독 점수 증가 및 우울증 점수 증가와 관련이있었습니다. 이러한 초기 발견은 Facebook 중독, 성격 변수 및 개인이 상호 작용하는 Facebook 기능에 따라 Facebook과 상호 작용하는 결과에 차이가 있음을 나타냅니다.
키워드 : 페이스 북 중독, 성격, 정신 건강, 우울증, 불안, 스트레스
1. 소개
Facebook, Instagram 및 Twitter와 같은 SNS (Social Networking Site) (SNS)는 매일 10 억 명이 넘는 사용자와 일상 생활 활동과 동의어가되었습니다 [1,2]. 소셜 네트워킹 사이트를 통해 사용자는 사진 게시, 의사 소통, 프로필/상태 업데이트, 뉴스 확인 및 게임 재생 등 다양한 활동에 참여할 수 있습니다 [3]. 이러한 활동은 즉각적인 만족을 제공 할 수 있습니다. 그러나 장기적인 과도한 SNS 사용은 부정적인 건강 영향과 SNS에 중독으로 이어질 수 있습니다 [4,5,6]. 여러 연구는 온라인 게임, 소셜 네트워킹 사이트 사용 및 온라인 도박과 같은 온라인 활동을 약물 사용 장애와 연결 시켰으며 [7,8], SNS의 과도한 사용에 참여하면 잠재적으로 중독으로 이어질 수 있습니다 [9]. 소셜 네트워킹 사이트 중독은 SNS 사용을 규제 할 수없는 것으로 정의되어 부정적인 개인 결과를 초래합니다 [10]. 소셜 네트워킹 사이트 중독자는 정서적, 관계형 및 건강 관련 문제를 경험하는 것으로 밝혀졌습니다 [11]. 소셜 네트워킹 사이트 중독 유병률 률은 국가마다 다릅니다. 1.나이지리아 샘플 중 6%가보고되었습니다 [12], 8.6%는 페루 표본 중 6%가보고되었고 [13], 중국 샘플 중 12%가보고되었다 [14].
중독성 SNS 사용을 연구하는 연구원들은 중독성 사용의 다른 측면을 보여주는 발견을 보여주었습니다. Kuss, Griffiths, Karila 및 Billieux [15]의 연구는 낭만적 인 관계에 있지 않은 SNS 사용자가 파트너가있는 사용자보다 SNS 중독을 개발하기 쉽다는 것을 보여주었습니다. Research [16]은 젊은 SNS 사용자가 노인 사용자보다 SNS 중독 척도에서 더 높은 점수를받는 경향이 있다고보고했습니다. 다른 연구 [17]는 남성과 여성 [19,20]에서 노인 사용자의 SNS 중독을보고했다. 성별을 고려할 때, 연구는 남성들 사이에서 중독성 SNS 사용이 더 높은 것으로보고되었습니다 [18]. 일부 연구는 중독성 SNS 사용이 여성들 사이에서 더 널리 퍼져 있다고보고했다 [21,22]. 반대로, SNS 중독은 나이와 성별 [14,24]와 관련이 없다는 증거가있다.
연구는 중독성 SNS가 건강과 복지에 미칠 수있는 영향에 대한 흥미로운 통찰력을 제공했습니다. 페이스 북 중독은 관계 불만족과 관련이있다 [25], 주관적 행복, 주관적 활력 [26]. 연구 연구는 SNS 의존성과 열악한 수면 품질 사이의 연관성을보고했다 [27]. Blachnio, Przepiorka 및 Pantic [28]은 Facebook 중독이 낮은 자존감과 관련이 있고 삶의 만족도와 부정적인 관련이 있음을 발견했습니다. 연구 연구 [29,30]도 Facebook 중독과 Facebook에서 소요 된 시간의 중요한 연관성을보고했습니다. 이러한 연구 결과는 중독성 SNS 사용과 관련된 몇 가지 요소를 강조합니다.
우울증이 종종 사회적 철수와 관련이 있다는 사실 [31], 높은 수준의 우울증 증상은 문제가있는 SNS 사용 [23,29,32,33], 병리학 적 인터넷 사용 [34] 및 인터넷 중독 [35,36]과 관련이 있습니다. Morrison과 Gore의 연구 [37]는 인터넷 중독 경향과 우울증 사이에 밀접한 관계가 있음을 발견하여 인터넷 중독 된 응답자가 더 우울해졌습니다. 유사하게, Huang et al. [38]은 연구 참가자의 9%가 문제가있는 인터넷 사용자로 분류되었고 25 명으로 분류되었다고보고했습니다.우울증이있는 참가자의 5%가 문제가있는 인터넷 사용 (PIU)을 개발했습니다. Lin, KO 및 Wu [39]는 우울 증상이 인터넷 중독과 긍정적 인 상관 관계가 있다고보고했습니다. 반대로, Andreassen et al. [19]는 우울증이 SNS 중독에 부정적인 기여를했다고보고했다. 마찬가지로, Shensa 등. [40] 문제가있는 SNS 사용은 미국 청소년의 우울 증상 증가와 밀접한 관련이 있음을 발견했습니다. 종합하면,이 연구는 우울증 증상과 SNS 중독 사이에 연관성이있을 수 있음을 시사합니다.
연구 연구는 SNS 중독과 불안 사이의 연관성을보고했다 [29,41]. Koc와 Gulyagci [23]는 Facebook 중독의 예측 자 중 하나가 불안이라고보고했습니다. Andreassen et al. [19]는 대규모 연구에서 불안과 중독성 SNS 사용 사이의 긍정적 인 상관 관계를 발견했습니다. 연구는 또한 병리학 적 인터넷 사용/인터넷 중독과 불안 사이의 연관성을 보여 주었다 [34,35]. Weinstein 등의 연구. [42]는 인터넷 중독과 사회적 불안 사이의 상관 관계를 밝혀냈다. 흥미롭게도 연구원들은 사회적으로 불안한 참가자들 사이에서 SNS에 대한 선호도를 찾지 못했습니다. 대부분의 연구는 불안이 SNS 사용 및 인터넷 중독과 관련이있는 것으로 나타났습니다. 불안한 사람들은 대면을 전달하기가 어려울 수 있으므로 대면 커뮤니케이션보다 온라인 커뮤니케이션이 선호됩니다 [19].
SNS 사용을 이해하는 데있어 성격 특성의 역할은 여러 연구에서 조사되었습니다. 예를 들어, 연구 연구 [16,20]는 신경증이 SNS 중독과 긍정적으로 관련되어 있음을 보여주었습니다. Extraversion은 SNS 중독과 양의 상관 관계가있는 것으로 나타났습니다 [16,43]. Wang, Ho, Chan 및 Tse [44]. 낮은 수준의 양심성은 SNS 중독과 관련이 있습니다 [20,43]. Research [15]는 신경증과 충동 성의 성격 특성이 개인이 인터넷 중독 발병 위험에 처할 수 있다고보고했다. 자기애주의의 특성은 소셜 네트워킹 활동과 긍정적으로 관련이있는 것으로 밝혀졌으며 [45,46], 페이스 북 중독이 자기애주의와 긍정적 인 상관 관계가 있다는 증거와 함께 [47]. 이 연구는 성격 특성과 SNS 중독 사이의 흥미로운 연관성을 보여줍니다. 일부 연구는 SNS의 자존감과 중독성 사용 사이의 부정적인 관계를보고했습니다 [29,43,47,48]. Bányai 등의 연구. [32]는 위험에 처한 SNS 사용자가 낮은 수준의 자부심을보고했다는 것을 발견했습니다. 소셜 네트워킹 사이트 중독은 여러 연구에서 낮은 자존감과 실증적으로 관련되어있다 [29,43,49]. 문제가있는 SNS 사용과 스트레스 사이의 유의하고 긍정적 인 연관성을보고 한 몇 가지 연구 [50,51,52,53]도 있습니다. 종합하면, 문제가있는 SNS 사용을 조사한 이전 연구는 성격 및 정신 건강과의 연관성을보고했습니다. 설문 조사 방법은 이러한 연구에서 주로 사용되었으며, 연구원 [6]은 최근 SNS 사용을 조사하기 위해 새롭고 혁신적인 방법을 사용하도록 요구했습니다.
시선 추적은 새롭고 독창적 인 연구 방법입니다. 이 방법은 관심 영역 (AOI), 시선 및 일반 안구 운동을 조사하는 데 사용되었습니다. SNS 사용의 맥락 에서이 방법을 사용한 연구는 거의 없습니다. 예를 들어, Seidman과 Miller [54]는 참가자를 조사했습니다’ 성별과 신체적 매력이 다양한 낯선 사람의 페이스 북 프로필을 관찰하는 동안 시선. 결과 참가자는 남성 프로필 소유자보다 여성의 여성의 물리적 외관 (메인 프로필 사진)과 여성 프로필 소유자보다 남성의 개인 정보 (좋아요 및 관심사)에 더 많은 관심을 기울였습니다. Vraga, Bode 및 Troller-Renfree [55]는 눈 추적을 사용하여 Facebook의 내용에주의를 기울였습니다. 결과는 뉴스와 소셜 콘텐츠가 가장 많은 관심을 끌었다는 것을 보여 주었다. 결과는 또한 더 풍부한 함량을 보여 주었다 (e.g., 그림, 링크) 향상된 관심. 다른 시선 추적 연구는 가상 탐색 [56], 몰입 형 환경 [57], 쇼핑객을 관찰하는 쇼핑객 관찰 제품 [58,59], 웹 페이지 유용성 [60], 흡연 관련 및 혐오 큐에 대한 흡연자의주의 편향 [61], [62], 온라인 쇼핑 상황에서의 안구 움직임 [63]의 안구 움직임 [63]을 조사했습니다. 이 연구는 시선 추적 능력과 방법을 사용하여 흥미로운 통찰력을 산출하는 방법을 보여줍니다.
전 세계 인터넷 사용자들 사이에서 Facebook의 전례없는 인기를 감안할 때이 SNS와의 중독의 발전과 관련된 독특한 측면이있을 수 있습니다 [11]. 이전의 연구는 문제가있는 SNS 사용이 부정적인 결과를 초래할 수 있음을 보여 주었다 [6]. 연구 연구는 불안이나 우울증이있는 개인이 SNS를 사용하여 구호 또는 사회적 지원을 찾도록 동기를 부여한 것으로 보인다 [11]. 보다 최근에 연구 [65]는 SNS 사용 증가가 수면, 불안, 우울증 및 자존감이 낮은 것으로 나타났습니다. SNS 사용의 잠재적 부정적인 결과와 건강 및 복지에 미치는 영향을 조사하는 것이 중요합니다. 본 연구의 목표는 성격의 개인 차이, 정신 건강, SNS 사용 및 Facebook 사용자의 초점 사이의 관계를 탐구하는 것이 었습니다’ 시각적 관심. 이 방법은 실험실 환경에서 Facebook을 사용할 때 참가자 간의 관심 지점에 중점을 두었습니다. 짧은 페이스 북 세션이 조사 된 후 심리적 상태의 변화가 조사되었으므로 이전 연구 가이 작업을 수행하지 않았기 때문에이 연구를 독특하게 만들었습니다. 본 연구는 또한 우울증, 불안, 스트레스, 자존감 및 Facebook 중독 사이의 관계를 탐구했습니다.
2. 행동 양식
2.1. 설계
상관 디자인은 Facebook 사용, 성격 및 정신 건강 간의 관계를 탐구하는 데 사용되었습니다. Facebook 사용 조치와 정신 건강의 변화 사이의 추가 관계도 탐구되었습니다. 변수에는 Facebook 중독이 포함되었습니다. 페이스 북 계정 길이; 성격 측정 : 외향, 개방성, 합의, 양심성, 정서적 안정성; 시선 추적 조치 : 소셜 페이스 북 총 검사 시간 (초), 페이스 북 업데이트 총 검사 시간 (초); Facebook 세션 길이 (일반적인 Facebook 세션 기간에 대한 자체보고 표시); 정신 복지 점수 : 우울증, 불안, 스트레스, 자부.
2.2. 참가자들
샘플은 18 세 이상 69 명의 참가자로 구성되었으며 평균 연령은 23 세입니다.09 (SD = 7.54). 47 개가있었습니다 (68.1%) 여성 및 22 (31.9%) 남성 참가자. 대부분의 참가자 (98.6%, N = 68) 영국의 큰 대학에서 학생이었고 한 참가자가 고용 중이 었습니다. 참가자들은 그들의 민족이 백인이라고 말했습니다 (78.삼%, N = 54), 아시아 (8.7%, N = 6), 검은 색 (4.삼%, N = 3), 아프리카 (4.삼%, N = 3) 및 기타 혼합/다중 민족 그룹 (4.삼%, (N = 3). 참가자들은 독신이라고 말했습니다 (59.4%, N = 41), 친밀한 관계에서 (34.8%, N = 24) 또는 결혼 (5.8%, N = 4).
2.삼. 재료
사용과 함께 데이터를 수집했습니다 Qualtrics 온라인 설문 조사 소프트웨어, 두 개의 설문 조사가 개발되었습니다 (Facebook 사용 전 완료를위한 설문 조사 1, Facebook 사용 후 완료를위한 설문 조사). 설문 조사는 Facebook 중독, 자존감, 정신 건강 및 성격 사이의 연관성을 함께 평가하는 4 가지 심리적 측정 도구 (영어로 제시됨)로 구성되었습니다. 4 개의 측정 기기는 다음과 같습니다.
2.삼.1. 베르겐 페이스 북 중독 스케일
Bergen Facebook 중독 스케일 (BFA; [16])는 Facebook 중독을 측정하는 데 사용되었습니다. 척도는 일반적인 중독 이론에 고정되어 있으며 6 가지 기본 중독 증상 (I.이자형., 염증, 갈등, 기분 수정, 철수, 관용 및 재발) [66]. 모든 질문은 지난 1 년 동안 발생하는 경험에 관한 것이며 매우 드물게 (1)에서 매우 자주 (5) (E)까지 5 점 리 커트 규모로 평가됩니다.g., “작년에 Facebook 사용이 금지되어 있으면 불안하거나 어려움을 겪게 되었습니까??”)). 항목은 진단 중독 기준에 해당합니다 [67]. 전체 점수는 응답 (6 ~ 30 점 범위)을 합산하여 더 높은 점수의 중독성 Facebook 사용을 나타냅니다. BFA의 내부 일관성과 신뢰성은 양호한 것으로보고되었습니다 (α = 0.83; [16]).
2.삼.2. Rosenberg 자부심 척도
Rosenberg 자부심 척도 (RSES; [68])는 참가자를 평가하는 데 사용되었습니다’ 자존심의 수준. RSES는 10 항목 척도이며, 모든 진술은 강력하게 동의 (0)에서 강력하게 동의하지 않는 것 (3)에 이르는 4 점 리 커트 척도로 평가됩니다. 척도는 자기 자신에 대한 긍정적 인 감정과 부정적인 감정을 모두 측정합니다 (예제 질문은 다음과 같습니다, “대체로, 나는 내가 실패하다고 느끼는 경향이있다” 그리고 “나는 대부분의 다른 사람들뿐만 아니라 일을 할 수 있습니다”)). 점수는 더 높은 수준의 자부심을 나타내는 점수로 합산됩니다. RSE의 내부 일관성은 양호한 것으로보고되었습니다 (α = 0.91; [69]).
2.삼.삼. 21 개 항목 짧은 형태의 우울증, 불안 및 스트레스 척도
21 개 항목의 짧은 형태 우울증, 불안 및 스트레스 척도 (DASS-21; [70])는 우울증, 불안 및 스트레스 증상을 평가하기 위해 사용되었습니다. 이 척도는 Never (0)에서 거의 항상 (3)까지 4 점 리 커트 척도로 평가되는 3 가지 증상을 다루는 3 개의 7 항목 하위 스케일로 구성됩니다. 예제 질문은 다음과 같습니다 “나는 바람을 피우기가 어렵다는 것을 알았습니다”, “나는 마음과 파란색을 느꼈다”, 그리고 “나는 나 자신이 동요하는 것을 발견했다”. 점수를 합산 한 다음 2 점 (DASS-42와 비교하여 점수를 높이기 위해), 전체 점수는 0-42 범위에서 우울증, 불안 및 스트레스가 높아지는 높은 점수를 얻었습니다. DASS-21의 내부 일관성은 매우 신뢰할 수있는 것으로보고되었습니다 (우울증 α = 0.94, 불안 α = 0.87, 응력 α = 0.91; [71]).
2.삼.4. 10 개의 항목 성격 인벤토리
성격 특성은 10 개의 항목 성격 인벤토리 (TIPI; [72])를 사용하여 평가되었으며, TIPI는 Big Five (5 단계 모델) 성격 차원의 유효한 척도입니다. TIPI는 7 점 등급 척도 (1 = 7 = 강하게 동의하지 않음)와 5 개의 하위 스케일을 사용하는 10 개의 항목으로 구성됩니다. 외교, 동의, 양심성, 정서적 안정성, 개방성. Gosling et al. [72] TIPI는 (a) 자체, 관찰자 및 피어 보고서에서 널리 사용되는 대형 측정 값의 수렴, (b) 테스트-재시험 신뢰성, (c) 예측 된 외부 상관 관계 및 (d) 자기 및 관찰자 등급 간의 수렴.
2.삼.5. 눈 추적 측정
시선의 움직임은 시선 쌍안경 시스템 Tobii-x2-30으로 기록되었으며, 원격 쌍안경 샘플링 속도는 30 Hz 및 약 0의 정확도입니다.45 °. X2 아이 트래커는 독립형 아이 트래커이며 노트북에 부착되었습니다 (Dell, Precision M6700, 2.70GHz). 참가자는 노트북 모니터에서 약 70cm에 앉았습니다. Tobii는 184 mm (7.2’’) 길이와 가까운 거리에서 활성화 추적 (최대 36 ° 시선 각도). 고정은 20 픽셀의 고정 반경과 100ms 이상의 최소 고정 기간을 사용하여 식별되었습니다. Facebook 활동에 참여하기 전에 9 점 캘리브레이션 루틴이 실행되었습니다. 각 데이터 포인트는 타임 스탬프로 식별되었습니다 “x, y” 좌표, 이러한 좌표는 더 고정으로 처리되었고 Facebook 페이지에서 오버레이되었습니다. 검사 시간 및 좌표와 같은 기본 시선 추적 매개 변수가 기록되었습니다. 방법 론적 인공물을 피하기 위해 고정 필터를 통해 눈 추적 메트릭이 묘사되었습니다. 따라서, 6 개의 AOI가 236 × 212 픽셀 크기 (채팅)로 얻어졌다; 873 × 442 픽셀 (뉴스 피드); 37 × 328 픽셀 (알림); 482 × 294 픽셀 (트렌드 – 광고); 288 × 214 픽셀 (트렌드 2 —News 스포츠); 및 754 × 201 픽셀 (WHO’S 온라인). 각 참가자에 대해 각 AOI 내의 검사 시간이 계산되었습니다.
2.4. 절차
동의 후 참가자는 기본 인구 통계 질문으로 구성된 설문 조사 1을 완료했습니다.이자형., 연령, 성별, 사회적 상태) Facebook 사용 질문 (i.이자형., Facebook 계정이 얼마나 오래 있었습니까?? 페이스 북 세션이 지속되는 시간?), DASS-21, BFAS, TIPI 및 RSES. 설문 조사 1이 완료되면 참가자는 3 분 동안 Facebook 활동에 참여 했으며이 기간 동안 시선 추적 측정을 수행했습니다. 그 후 참가자는 DASS-21과 RSE를 포함한 설문 조사 2를 완료했습니다. 마지막으로 참가자들은 브리핑을 받았고 참여해 주셔서 감사했습니다. 학생들은 참여 크레딧을 받았으며 책 바우처를 얻기 위해 상금을 받았습니다.
2.5. 윤리학
이 연구는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다 (I.이자형., 인간 참가자와 관련된 연구를위한 윤리적 원칙을 준수하고) 영국 심리 사회 사회 윤리 지침을 준수. 대학교’S 윤리위원회는 연구를 승인했으며 모든 참가자는 연구에 대한 정보를 얻었으며 모든 사전 동의에 대한 정보를 제공했습니다.
삼. 분석 전략
평균 및 표준 편차 (SDS) 측면에서 설명 통계를 계산했습니다. 비모수 적 Spearman 데이터의 파라 메트릭 가정 위반으로 인해’S rho 상관 계수는 연구 변수 간의 상호 관계를 평가하기 위해 계산되었습니다.
4. 결과
4.1. 설명 통계 분석
연구 변수에 대해 설명 통계 분석을 수행했습니다 (표 1 참조). Facebook 중독의 관찰 된 수준 (평균 = 12.56, SD = 4.14) 낮았다. 다른 주요 연구 변수와 관련하여; 자존감 점수 (평균 = 20.10, SD = 4.43)는 적당한 우울증 점수 (평균 = 10.31, SD = 7.41)는 낮았고 불안 점수 (평균 = 9.30, SD = 7.27) 낮은 스트레스 점수 (평균 = 15.40, SD = 6.49)는 낮았다. 참가자는 Facebook 페이지의 업데이트 영역을 보는 데 거의 2 분을 보냈습니다 (Facebook은 총 검사 시간, 평균 = 118.07, SD = 44.12).
1 번 테이블
연구 변수에 대한 평균 (표준 편차).
| 연구 변수 | 평균 (SD) |
|---|---|
| 페이스 북 중독 | 12.56 (4.14) |
| Facebook 계정 길이 (개월) | 70.0 (31.12) |
| 외계인 | 4.59 (1.52) |
| 개방 상태 | 5.56 (1.06) |
| 동의 | 4.18 (1.04) |
| 양심성 | 5.33 (1.20) |
| 정서적 안정성 | 4.54 (1.40) |
| 소셜 페이스 북 총 검사 시간 (초) | 30.32 (45.18) |
| Facebook은 총 검사 시간을 업데이트합니다 (초) | 118.07 (44.12) |
| 페이스 북 세션 길이 (분) | 105.22 (96.47) |
| 우울증 | 10.31 (7.41) |
| 불안 | 9.30 (7.27) |
| 스트레스 | 15.40 (6.49) |
| 자아 존중감 | 20.10 (4.43) |
| 우울증 변경 점수 | -2.70 (4.55) |
| 불안 변화 점수 | -1.37 (5.52) |
| 스트레스 변화 점수 | -2.89 (4.19) |
| 자부심 변화 점수 | 0.61 (2.06) |
4.2. 눈 추적 분석
Facebook 사용 및 성격은 Big Five 성격 점수, DASS 점수, Facebook 중독 점수와 Facebook 계정의 길이, 세션 길이, 소셜의 검사 시간 및 AOI를 업데이트하여 개성 및 정신 건강 변수의 개인 차이와 Facebook 상호 작용의 관계가 있는지 여부를 조사하여 탐구했습니다. 이러한 상관 관계는 표 2에 제시되어있다 . 유형 1 오류를 줄이려면 임계 값 알파 레벨이 설정되었습니다 피 < 0.01 for all analyses. There were significant positive relationships between Facebook addiction and session length. There was also a negative correlation between Openness to experience and inspection times for the Newsfeed/Update AOI.
표 2
성격 및 개인 차이 측정 및 검사 시간 상관 관계.
| 계정 기간 | 페이스 북 세션 길이 | 사회적 특징 검사 | 업데이트/ 뉴스 피드 검사 | 페이스 북 중독 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 페이스 북 중독 | 아르 자형에스 = 0.163 피 = 0.216 |
아르 자형에스 = 0.366 * 피 = 0.004 |
아르 자형에스 = 0.035 피 = 0.800 |
아르 자형에스 = -0.091 피 = 0.507 |
|
| 외계인 | 아르 자형에스 = -0.024 피 = 0.856 |
아르 자형에스 = 0.271 피 = 0.038 |
아르 자형에스 = -0.322 피 = 0.016 |
아르 자형에스 = -0.119 피 = 0.387 |
아르 자형에스 = 0.146 피 = 0.253 |
| 개방 상태 | 아르 자형에스 = 0.125 피 = 0.345 |
아르 자형에스 = 0.264 피 = 0.044 |
아르 자형에스 = 0.052 피 = 0.708 |
아르 자형에스 = -0.353 * 피 = 0.008 |
아르 자형에스 = 0.133 피 = 0.300 |
| 동의 | 아르 자형에스 = -0.211 피 = 0.109 |
아르 자형에스 = 0.044 피 = 0.740 |
아르 자형에스 = -0.204 피 = 0.135 |
아르 자형에스 = -0.042 피 = 0.759 |
아르 자형에스 = 0.080 피 = 0.534 |
| 양심성 | 아르 자형에스 = 0.085 피 = 0.524 |
아르 자형에스 = -0.113 피 = 0.395 |
아르 자형에스 = -0.151 피 = 0.272 |
아르 자형에스 = 0.167 피 = 0.222 |
아르 자형에스 = -0.063 피 = 0.625 |
| 정서적 안정성 | 아르 자형에스 = -0.039 피 = 0.768 |
아르 자형에스 = -0.038 피 = 0.778 |
아르 자형에스 = 0.027 피 = 0.844 |
아르 자형에스 = 0.032 피 = 0.814 |
아르 자형에스 = -0.184 피 = 0.814 |
| 우울증 | 아르 자형에스 = 0.353 * 피 = 0.005 |
아르 자형에스 = -0.008 피 = 0.950 |
아르 자형에스 = 0.330 피 = 0.012 |
아르 자형에스 = 0.080 피 = 0.553 |
아르 자형에스 = 0.241 피 = 0.057 |
| 불안 | 아르 자형에스 = -0.123 피 = 0.345 |
아르 자형에스 = -0.076 피 = 0.561 |
아르 자형에스 = -0.121 피 = 0.371 |
아르 자형에스 = 0.055 피 = 0.686< /td> | 아르 자형에스 = 0.161 피 = 0.208 |
| 스트레스 | 아르 자형에스 = 0.132 피 = 0.312 |
아르 자형에스 = -0.086 피 = 0.511 |
아르 자형에스 = 0.011 피 = 0.937 |
아르 자형에스 = 0.095 피 = 0.483 |
아르 자형에스 = 0.039 피 = 0.761 |
| 자아 존중감 | 아르 자형에스 = -0.096 피 = 0.468 |
아르 자형에스 = 0.108 피 = 0.415 |
아르 자형에스 = -0.121 피 = 0.379 |
아르 자형에스 = -0.069 피 = 0.617 |
아르 자형에스 = -0.120 피 = 0.350 |
Facebook 사용 패턴과 정신 상태의 변화 사이의 관계를 탐구하려면 Spearman’S rho 상관 관계는 관심 영역과 DASS의 하위 스케일의 변화와 자존감 사이에서 수행되었습니다 (자세한 내용은 표 3 참조). 관심 영역은 사회적 특징 (채팅 및 온라인)과 업데이트 (뉴스 피드, 알림, 추세)의 두 가지 범주로 분류되었습니다.이 영역에 대한 총 고정 기간은 우울증, 불안, 스트레스 및 자부심 변화 점수와 상관 관계가있었습니다. DASS 및 자부심 변수의 변경 점수는 각 하위 스케일에 대한 프리 페이스 북보기 점수에서 포스트 페이스 북 시청 점수를 빼서 계산되었습니다. 우울증 변경 점수와 업데이트 AOI의 검사 시간간에 유의 한 음의 상관 관계가 발견되어 업데이트의 시청이 증가한 우울증 점수와 관련이있었습니다.
표 3
관심 영역, 세션 길이 및 우울증, 불안 및 스트레스 점수 사이의 상관 관계.
| 소셜 페이스 북 총 검사 시간 | Facebook은 총 검사 시간을 업데이트합니다 | 페이스 북 세션 길이 | |
|---|---|---|---|
| 소셜 페이스 북 총 검사 시간 | 1.000 | ||
| Facebook은 총 검사 시간을 업데이트합니다 | 아르 자형에스 = -0.096, 피 = 0.456 | 1.000 | |
| 페이스 북 세션 길이 | 아르 자형에스 = -0.021, 피 = 0.875 | 아르 자형에스 = 0.026, 피 = 0.847 | 1.000 |
| 우울증 변경 점수 | 아르 자형에스 = – 0.173, 피 = 0.197 | 아르 자형에스 = -0.365, 피 = 0.005 * | 아르 자형에스 = 0.293, 피 = 0.022 |
| 불안 변화 점수 | 아르 자형에스 = 0.021, 피 = 0.877 | 아르 자형에스 = -0.200, 피 = 0.136 | 아르 자형에스 = 0.248, 피 = 0.054 |
| 스트레스 변화 점수 | 아르 자형에스 = -0.226, 피 = 0.092 | 아르 자형에스 = -0.098, 피 = 0.469 | 아르 자형에스 = 0.187, 피 = 0.148 |
| 자부심 변화 점수 | 아르 자형에스 = 0.020, 피 = 0.884 | 아르 자형에스 = 0.042, 피 = 0.762 | 아르 자형에스 = -0.111, 피 = 0.403 |
5. 논의
본 연구의 목표는주의 초점을 직접 측정하여 시선 추적을 사용하여 Facebook 사용과 관련된 개성과 개인 차이를 조사하는 것이 었습니다. 결과는 Facebook 중독이 세션 길이와 긍정적으로 연관되어 Facebook 사용에 소요되는 시간 증가가 Facebook 사용 문제가 발생할 위험 증가와 관련이 있음을 시사합니다. 이 발견은 이전 연구와 유사하다 (e.g., [29,30]). 뉴스 피드/업데이트 AOI의 경험에 대한 개방성과 검사 시간 사이에 부정적인 연관성이 발견되었습니다. 이 결과는 이전 연구와 유사하며 [73] 사람들이 경험에 덜 개방적이되면 Facebook의 뉴스 피드 영역을 보는 데 소요되는 시간이 증가 함을 시사합니다. 그들은 사회 활동에 참여하기보다는 Facebook에서 정보와 다른 사람의 정보를 관찰하는 데 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 이것은 외로움, 자존감이 낮고 삶의 만족도로 이어질 수 있습니다. 이러한 부정적인 심리적 특성은 Facebook 중독과 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다 [28]. 경험에 대한 개방성과 뉴스 피드 참여 사이의 부정적인 상관 관계에 대한 대안적인 해석이 있습니다. 이는 뉴스 피드가 더 폐쇄적 인 사용자에게 가장 매력적이라는 것입니다. 이 견해는 Bessi et al. [74] 소셜 미디어 사용자가 일반적으로 자신의 신념에 부합하는 정보에 관여한다는 것을 보여준 사람. Facebook NewsFeed 알고리즘의 내용 분석에 따르면 뉴스 피드 내용이 “명시 적으로 표현 된 사용자 관심사”, “사전 사용자 참여”, “암시 적으로 표현 된 사용자 선호도”, 그리고 “부정적인 선호도” [75]. 이 연구는 우리가 편견을 확인하는 SNS 내용을 선호하는 경향이 있다고 예측할 것입니다. 그러나, 우리의 시선 추적 데이터는 경험에 대한 개방성의 가장 낮은 득점자가 특히 그러한 자기 확인 메시지에주의를 기울일 수 있음을 시사합니다.
참가자들은 페이스 북 세션 길이가 105 분 동안 (세션 당 거의 2 시간) 경향이 있다고 말하면서 SNS는 매우 매력적이고 시간이 많이 걸릴 수 있음을 시사합니다. 흥미롭게도 Facebook 업데이트보기/검사는 우울증 변경 점수 감소와 관련이 있습니다. 이 발견은 Lee, Cheung 및 Thadani의 이전 연구를 부분적으로지지한다 [76]; 참가자는 Facebook을 사용하여 분위기를 조절하여 문제가있는 Facebook 사용으로 이어질 수 있습니다. 이 발견과 달리, Facebook 세션 길이의 증가는 우울증 변화 점수의 증가와 관련이 있음이 밝혀졌습니다. 이것은 이전의 연구 결과를 뒷받침합니다 (e.g., [29,40,65]) 문제가있는 SNS 사용 또는 우울 증상의 증가와 관련된 사용 증가를 보여줍니다. 그러나이 연구는 짧은 기간의 Facebook 사용을 수반했으며 더 긴 세션을 선호하는 참가자는 과제의 간결성을 부정적인 경험을 경험했을 수 있습니다. 마지막으로, 연구 결과가 페이스 북 세션 길이의 증가가 불안 점수의 증가와 관련이 있음을 보여주는 거의 중요한 결과를 보여 주었다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 이것은 이전의 발견과 일치했다 [65]; 그러나 샘플 크기가 증가한 추가 연구는이 효과가 신뢰할 수 있는지 여부와 SNS 사용과 관련된 불안이 증가 할 수있는 원인을 이해해야합니다.
현재의 연구 결과는 여러 정신 장애 증상과 문제가있는 SNS 사용 사이의 연관성과의 페이스 북 사용에 대한 흥미로운 통찰력을 보여줍니다. 변화 점수를 관찰 할 때; 3 분짜리 페이스 북 세션 후 우울증, 불안 및 스트레스 점수는 감소한 반면 자존심이 증가했습니다. Facebook 사용자는 SNS를 사용하여 구호를 찾도록 동기를 부여받을 수 있습니다 [11]. 또한 Facebook 사용자가 SNS를 사용하여 기분을 조절할 수 있다고 추측 할 수 있습니다. 이것은 Facebook 중독자들 사이에서 이전 연구에서 발견되었습니다 [77]. Hormes et al. [77]은 Facebook 중독자들이 감정을 조절하기가 어렵다는 것을 알았으며 물질과 비 투자 중독에 취약하다고보고했습니다. 본 연구 결과는 우울증, 불안 및 스트레스의 증상을 치료하기위한 중재 프로그램 개발에 도움이 될 수 있습니다. 한 가지 가능한 개입은 기술 사용을 줄이고 웰빙을 향상시키는 데 도움이되는 마음 챙김 스마트 폰 애플리케이션을 사용하는 것입니다. 첫 번째 저자는 현재이를 조사하고 있습니다.
연구의 몇 가지 한계에 대해 논의해야합니다. 연구 설계의 단면적 특성으로 인해 인과 관계의 방향을 분별하는 것은 불가능합니다. 기록 된 눈 추적 행동이 관찰 된 느낌으로 영향을 받았을 가능성이 있습니다. 그러나 새롭고 혁신적인 방법의 사용과 검증 된 측정 기기의 사용은 본 연구의 주요 강점 중 하나를 나타냅니다. 눈 추적 방법은 심리학에서 혁신적인 방법의 장점을 설명하기위한 중요한 출발점을 나타냅니다. 향후 연구는 눈 추적을 사용하여 새로운 SNS 및 임상 샘플에서 활동을 모니터링 할 수 있습니다. 자체보고 된 데이터는 개인의 부적응 행동을 다룰 때 항상 중요한 출처가 될 것이며 [78], 또한 잘 알려진 한계가 있음을 주목하는 것이 중요합니다. 그러나 자체보고 된 데이터를 행동 추적 데이터와 결합하면 향후 연구 결과의 유효성이 증가 할 수 있습니다 [78]. 또한, 미래의 연구는 사용자들 사이의 특정 중독 증상의 존재를 다루고 SNS 사용의 부정적인 결과를 넘어서야하며, 추가 심리 생리 학적 연구를 수행 할 필요가있는 것으로 보인다 [22]. 세로 연구 설계와 심리 정보학 [78,79]으로도 알려진 실시간 스마트 폰 데이터를 사용하면 앞서 언급 한 일부 제한 사항을 해결할 수 있습니다. 경험에 대한 개방성과 뉴스 피드 참여 사이의 관계는 SNS 참여의 개인차와 신념 분극에 대한 잠재적 감수성과 관련하여 더 많은 탐구를 보증합니다. 혁신적인 방법을 사용하여 심리적 현상을 조사하면 과학적 통찰력을위한 새로운 기회가 생길 것입니다. 이 연구 결과는이 연구에서 주요 변수를 대상으로하는 중재의 발달에 도움이 될 수 있으며 부정적인 결과를 막기위한 목적으로. 눈 추적 방법은 부적응 행동을 평가하는 새로운 방법을 제공하며 치료에 정보를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
저자 기여
연구 개념과 디자인 : z.시간.; 모든 저자는 데이터의 분석 및 해석에 기여했습니다. 모든 저자는 논문의 글쓰기에 기여했습니다. 모든 저자는 연구의 모든 데이터에 완전히 액세스했으며 데이터의 무결성과 데이터 분석의 누적에 대한 책임을 져야합니다.
이해 상충
저자는 이해 상충을 선언하지 않습니다.
윤리학
연구 절차는 헬싱키의 선언과 영국 심리 학회 윤리 지침에 따라 수행되었습니다. 더비 윤리위원회는이 연구를 승인했습니다. 모든 참가자는 연구에 대한 정보를 얻었으며 모든 사전 동의서.
참조
1. Andreassen c.에스., Torsheim t., Pallesen s. 직장에서 소셜 네트워크 사이트 사용 예측 자 – 특정 유형의 사이버 로프 핑. 제이. 컴퓨터. 중재. 의사 소통. 2014; 19 : 906–921. doi : 10.1111/JCC4.12085. [CrossRef] [Google Scholar]
2. 삼파 사 카니가 h., 루이스 r.에프. 소셜 네트워킹 사이트의 빈번한 사용은 어린이와 청소년의 심리적 기능 저하와 관련이 있습니다. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2015; 18 : 380–385. doi : 10.1089/사이버.2015.0055. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
삼. 앨런 k.-ㅏ., 라이언 t., 회색 d.엘., McInerney d.중., 물 l. 청소년의 소셜 미디어 사용 및 소셜 연결성 : 긍정적 인 것과 잠재적 인 함정. 오스트. 교육. 데브. 심리. 2014; 31 : 18–31. doi : 10.1017/edp.2014.2. [CrossRef] [Google Scholar]
4. Andreassen c., Pallesen s. 소셜 네트워크 사이트 중독 – 개요. CPD. 2014; 20 : 4053–4061. doi : 10.2174/1381612811319990616. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
5. 그리피스 m.디., Kuss d.제이., Demetrovics z. 소셜 네트워킹 중독 : 예비 결과에 대한 개요. 에서 : Rosenberg k.피., 페더 l.씨., 편집자. 행동 중독 : 기준, 증거 및 치료. 학생; 영국 런던 : 2014. [Google Scholar]
6. 후세인 z., 그리피스 m.디. 문제가있는 소셜 네트워킹 사이트 사용 및 동반 정신 장애 : 최근 대규모 연구의 체계적인 검토. 앞쪽. 정신과. 2018; 9 : 686. doi : 10.3389/fpsyt.2018.00686. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
7. 코 c.-시간., 리우 g.-씨., 엔 J.-와이., 첸 c.-와이., 엔 c.-에프., 첸 c.-에스. 인터넷 게임 중독과 송금 된 주제에 대한 대상에서 큐 노출에 따라 온라인 게임에 대한 갈망의 뇌 상관 관계. 중독자. 바이올. 2013; 18 : 559–569. doi : 10.1111/j.1369-1600.2011.00405.엑스. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
8. Kuss d.제이., 그리피스 m.디. 온라인 소셜 네트워킹 및 중독 – 심리학 문학 검토. 에서 : Sussman s., 편집자. 물질과 행동 중독 : 동시 발생 및 특이성. MPDI; 바젤, 스위스 : 2012. pp. 117–141. [Google Scholar]
9. rumpf h.-제이., 배울스트 a.ㅏ., bischof a., Kastirke n., Guertler d., bischof g., Meerkerk g.-제이., 존 u., 메이어 c. 일반 인구 샘플에서 인터넷 중독 발생 : 잠재 수업 분석. EUR. 중독자. 해안. 2013; 20 : 159–166. doi : 10.1159/000354321. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
10. Larose r., 킴 J., Peng w. 소셜 네트워킹 : 중독성, 강박 적, 문제가 있거나 다른 미디어 습관? 에서 : Papacharissi Z., 편집자. 네트워크 자아 : 소셜 네트워크 사이트의 정체성, 커뮤니티 및 문화. 테일러 & 프랜시스; 뉴욕, 뉴욕, 미국 : 2010. [Google Scholar]
11. 라이언 t., 체스터 a., Reece J., Xenos s. Facebook의 용도 및 남용 : Facebook 중독 검토. 제이. 행동. 중독자. 2014; 4 : 133–148. doi : 10.1556/JBA.삼.2014.016. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
12. Alabi o.에프. 선택된 나이지리아 대학 학부생들 사이의 Facebook 중독 수준 조사. 새로운 미디어 질량 통신. 2013; 10 : 70–80. [Google Scholar]
13. Wolniczak i., Cáceres-Delaguila J.ㅏ., 팔마-데일 g., Arroyo k.제이., Solís-Visscher r., Paredes-yauri s., Mego-Aquije k., Bernabe-Ortiz a. Facebook 의존성과 수면 품질 열악한 관계 : 페루의 학부생 샘플에서의 연구. plos one. 2013; 8 : E59087. doi : 10.1371/저널.폰.0059087. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
14. 우 a.중.에스., Cheung v.나., ku l., 매달린 e.피.w. 중국 스마트 폰 사용자 중 소셜 네트워킹 사이트에 중독의 심리적 위험 요인. 제이. 행동. 중독자. 2013; 2 : 160–166. doi : 10.1556/JBA.2.2013.006. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
15. Kuss d., 그리피스 m., Karila l., Billieux j. 인터넷 중독 : 지난 10 년간의 역학 연구에 대한 체계적인 검토. 커. 제약. 데스. 2014; 20 : 4026–4052. doi : 10.2174/1381612811319990617. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
16. Andreassen c.에스., Torsheim t., Brunborg g.에스., Pallesen s. Facebook 중독 척도 개발. 심리. 대표. 2012; 110 : 501–517. doi : 10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
17. Floros g., 시오모스 k. 최적의 육아, 인터넷 중독 및 청소년의 소셜 네트워킹 동기의 관계. 정신과 해상도. 2013; 209 : 529–534. doi : 10.1016/j.심리.2013.01.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
18. 왔다., Isbulan o. 교사 후보자를위한 새로운 중독 : 소셜 네트워크. 잔인한 사람. 온라인 j. 교육. 테크놀로. 2012; 11 : 14–19. [Google Scholar]
19. Andreassen c.에스., Billieux j., 그리피스 m.디., Kuss d.제이., Demetrovics z., Mazzoni e., Pallesen s. 소셜 미디어의 중독성 사용 및 비디오 게임 및 정신 장애의 증상 사이의 관계 : 대규모 단면 연구. 심리. 중독자. 행동. 2016; 30 : 252–262. doi : 10.1037/ADB0000160. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
20. Andreassen c.에스., 그리피스 m.디., Gjertsen s.아르 자형., Krossbakken e., Kvam s., Pallesen s. 행동 중독과 성격의 5 단계 모델 사이의 관계. 제이. 행동. 중독자. 2013; 2 : 90–99. doi : 10.1556/JBA.2.2013.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
21. Andreassen c.에스. 온라인 소셜 네트워크 사이트 중독 : 포괄적 인 검토. 커. 중독자 담당자. 2015; 2 : 175–184. doi : 10.1007/S40429-015-0056-9. [CrossRef] [Google Scholar]
22. 그리피스 m.디., Kuss d.제이., Demetrovics z. 행동 중독. 학업 언론; 미국 매사추세츠 주 케임브리지 : 2014. 소셜 네트워킹 중독 : 예비 결과의 개요; pp. 119–141. [Google Scholar]
23. Koc m., Gulyagci s. 터키 대학생들의 페이스 북 중독 : 심리 건강, 인구 통계 및 사용 특성의 역할. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2013; 16 : 279–284. doi : 10.1089/사이버.2012.0249. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
24. TUREL O., 세렌코 a. 소셜 네트워킹 웹 사이트에 대한 즐거움의 이점과 위험. EUR. 제이. 알리다. 시스템. 2012; 21 : 512–528. doi : 10.1057/ejis.2012.1. [CrossRef] [Google Scholar]
25. Elphinston r.ㅏ., Noller p. 직면 할 시간! Facebook 침입 및 낭만적 인 질투와 관계 만족에 대한 영향. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2011; 14 : 631–635. doi : 10.1089/사이버.2010 년.0318. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
26. uysal r., Satici s.ㅏ., Akin a. 주관적인 활력과 주관적 행복 사이의 관계에 대한 Facebook® 중독의 중재 효과. 심리. 대표. 2013; 113 : 948–953. doi : 10.2466/02.09.18.PR0.113x32Z3. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
27. Wolniczak i., Caceres-Delaguila j., 팔마-데일 g., Arroyo k.제이., Solís-Visscher r., Paredes-yauri s., Mego-Aquije k., Bernabe-Ortiz a. Facebook 의존성과 수면 품질 열악한 관계 : 페루의 학부생 샘플에서의 연구. plos one. 2013; 12 : E59087. doi : 10.1371/저널.폰.0059087. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
28. Błachnio a., przepiorka a., 팬티 i. Facebook 중독, 자부심 및 삶의 만족도 사이의 연관성 : 단면 연구. 컴퓨터. 험. 행동. 2016; 55 : 701–705. doi : 10.1016/j.CHB.2015.10.026. [CrossRef] [Google Scholar]
29. 홍 f.-와이., Huang d.-시간., 린 h.-와이., Chiu s.-엘. 대만 대학생의 심리적 특성, Facebook 사용 및 Facebook 중독 모델 분석. 텔레 매트. 알리다. 2014; 31 : 597–606. doi : 10.1016/j.텔레.2014.01.001. [CrossRef] [Google Scholar]
30. Jafarkarimi h., SIM A.티.시간., Saadatdoost r., Hee j.중. 말레이시아 학생들의 페이스 북 중독. Ijiet. 2016; 6 : 465–469. doi : 10.7763/Ijiet.2016.v6.733. [CrossRef] [Google Scholar]
31. 미국 정신과 협회 . 정신 장애의 진단 및 통계 매뉴얼 (DSM-5®) 미국 정신과 pub; 워싱턴, DC, 미국, : 2013. [Google Scholar]
32. 바니이 f., ZSILA Á., 바니이 f., Király o., 마라즈 a., Elekes Z., 그리피스 m.디., Andreassen c.에스., Demetrovics z. 문제가있는 소셜 미디어 사용 : 대규모 전국 대표 청소년 샘플의 결과. plos one. 2017; 12 : E0169839. doi : 10.1371/저널.폰.0169839. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
33. xu h., 탄 b.씨. Facebook을 계속 확인하는 이유 : 소셜 네트워크 서비스 중독의 형성에 대한 메시지 특성의 영향; ICIS (International Conference on Information Systems)의 절차; 미국 플로리다 주 올랜도. 2012 년 12 월 16 일. [Google Scholar]
34. 칼리 v., 더키 t., Wasserman d., Hadlaczky g., 데스 팔린 r., 크라 마르츠 e., Wasserman c., Sarchiapone m., hoven c., 브루너 r., et al. 병리학 적 인터넷 사용과 동반 정신 병리학의 연관성 : 체계적인 검토. 정신 병리학. 2013; 46 : 1–13. doi : 10.1159/000337971. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
35. 조.-중., 성 m.-제이., 신 K.-중., 임 K.와이., 신 Y.-중. 어린 시절의 정신 병리학은 남성 청소년의 인터넷 중독을 예측합니까?? 아동 정신과 윙윙. 데브. 2013; 44 : 549–555. doi : 10.1007/S10578-012-0348-4. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
36. Ho r.씨., 장 m.w., Tsang t.와이., Toh a.시간., 팬 f., 루 y., Cheng c., yip p.에스., 램 l.티., lai c.-중., et al. 인터넷 중독과 정신과 공동 이론 사이의 연관성 : 메타 분석. BMC 정신과. 2014; 14 : 183. doi : 10.1186/1471-244X-14-183. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
37. 모리슨 c.중., 고어 h. 과도한 인터넷 사용과 우울증의 관계 : 1319 명의 젊은이와 성인에 대한 설문지 기반 연구. 정신 병리학. 2010; 43 : 121–126. doi : 10.1159/000277001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
38. Huang r.엘., 루 z., liu j.제이., 너 y.중., 팬 z.큐., wei z., 그는 q., 왕 Z.지. 중국 대학생의 문제가있는 인터넷 사용의 특징 및 예측 자. 행동. 알리다. 테크놀로. 2009; 28 : 485–490. doi : 10.1080/01449290701485801. [CrossRef] [Google Scholar]
39. 린 m.-피., 코 h.-씨., 우 J.와이.-w. 대만의 대학생들의 전국 대표 샘플에서 인터넷 중독과 관련된 유병률 및 심리 사회적 위험 요소. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2011; 14 : 741–746. doi : 10.1089/사이버.2010 년.0574. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
40. Shensa a., 에스코 바르 비에라 c.G., 시니 J.이자형., Bowman n.디., 마샬 m.피., 프리맥어 b.ㅏ. u 사이의 문제가있는 소셜 미디어 사용 및 우울 증상.에스. 청년 : 국가 대표 연구. 사회. 공상 과학. 메드. 2017; 182 : 150–157. doi : 10.1016/j.Socscimed.2017.03.061. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
41. Karaiskos d., tzavellas e., 발타 g., paparrigopoulos t. P02-232-사회적 네트워크 중독 : 새로운 임상 장애? EUR. 정신과. 2010; 25 : 855. doi : 10.1016/S0924-9338 (10) 70846-4. [CrossRef] [Google Scholar]
42. 와인 스타 인 a., 도라니 d., Elhadif r., Bukovza y., Yarmulnik a., Dannon p. 인터넷 중독은 청년의 사회적 불안과 관련이 있습니다. 앤. 클린. 정신과. 2015; 27 : 4–9. [PubMed] [Google Scholar]
43. 윌슨 k., Fornasier s., 흰색 k.중. 청년의 심리적 예측 자’ 소셜 네트워킹 사이트 사용. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2010; 13 : 173–177. doi : 10.1089/사이버.2009 년.0094. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
44. 왕 c.-w., Ho r.티., chan c.엘., tse s. 인터넷 관련 중독성 행동을 가진 중국 청소년의 성격 특성 탐색 : 게임 중독 및 소셜 네트워킹 중독에 대한 특성 차이. 중독자. 행동. 2015; 42 : 32–35. doi : 10.1016/j.Addbeh.2014.10.039. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
45. 피어슨 c., 후세인 z. 스마트 폰 사용, 중독, 자기애 및 성격. int. 제이. 사이버 행동. 심리. 배우다. 2015; 5 : 17–32. doi : 10.4018/ijcbpl.2015010102. [CrossRef] [Google Scholar]
46. 라이언 t., Xenos s. Facebook을 사용하는 사람? Big Five, 수줍음, 자기애, 외로움 및 Facebook 사용의 관계에 대한 조사. 컴퓨터. 험. 행동. 2011; 27 : 1658–1664. doi : 10.1016/j.CHB.2011.02.004. [CrossRef] [Google Scholar]
47. Malik s., 칸 m. 자기애 적 행동과 학생들의 자부심에 대한 Facebook 중독의 영향. 제이. 팍. 메드. 협회. 2015; 65 : 260–263. [PubMed] [Google Scholar]
48. 왕 J.-엘., 잭슨 l.ㅏ., 장 d.-제이., Su z.-큐. Big Five 성격 요인, 자존감, 자기애, 및 중국 대학생에 대한 감각을 찾는 관계’ SNS (Social Networking Site) 컴퓨팅의 사용. 험. 행동. 2012; 28 : 2313–2319. doi : 10.1016/j.CHB.2012.07.001. [CrossRef] [Google Scholar]
49. Valkenburg p.중., 피터 J., Schouten a.피. 친구 네트워킹 사이트와 청소년과의 관계’ 복지와 사회적 자부심. 사이버 정신병. 행동. 2006; 9 : 584–590. doi : 10.1089/cpb.2006.9.584. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
50. Atroszko p.ㅏ., Balcerowska j.중., Bereznowski p., Biernatowska a., Pallesen s., Andreassen c.에스., Balcerowsk j.중., Biernatowsk a. 폴란드 학부생들 사이의 페이스 북 중독 : 측정의 타당성과 성격 및 복지와의 관계. 컴퓨터. 험. 행동. 2018; 85 : 329–338. doi : 10.1016/j.CHB.2018.04.001. [CrossRef] [Google Scholar]
51. hou x.-엘., 왕 h.-지., guo c., 가스킨 j., 로스트 d.시간., 왕 J.-엘. 심리적 탄력성은 문제가있는 소셜 네트워킹 사이트 사용에 대한 스트레스의 영향에 대항하는 데 도움이 될 수 있습니다. 페르스. 개별. 다르다. 2017; 109 : 61–66. doi : 10.1016/j.유급의.2016.12.048. [CrossRef] [Google Scholar]
52. Meena p.에스., 소니 r., 자인 m., Paliwal s. 청년들 사이의 소셜 네트워킹 사이트 중독 및 관련 심리적 문제 : 북인도의 연구. 스리랑카 j. 정신과. 2015; 6 : 14–16. doi : 10.4038/sljpsyc.v6i1.8055. [CrossRef] [Google Scholar]
53. 폰테스 h.중. 심리 건강에 대한 소셜 네트워킹 사이트 중독 및 인터넷 게임 장애의 차등 효과 조사. 제이. 행동. 중독자. 2017; 6 : 601–610. doi : 10.1556/2006.6.2017.075. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
54. Seidman g., 밀러 O.에스. Facebook 프로필에 대한 시각적 관심에 대한 성별 및 신체적 매력의 영향. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2013; 16 : 20–24. doi : 10.1089/사이버.2012.0305. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
55. vraga e., Bode l., 트롤러-레 프리 s. 자체 보고서를 넘어서 : 주제 및 스타일 차이를 소셜 미디어 콘텐츠에주의하는 주제와 스타일 차이를 측정하기 위해 눈 추적을 사용합니다. 통신. 메트. 측정. 2016; 10 : 149–164. doi : 10.1080/19312458.2016.1150443. [CrossRef] [Google Scholar]
56. 안데르센 n.이자형., Dahmani l., 코니시 k., Bohbot v.디. 가상 항법의 시선 추적, 전략 및 성별 차이. 신경. 배우다. 밈. 2012; 97 : 81–89. doi : 10.1016/j.NLM.2011.09.007. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
57. Renaud p., 데카리 j., 조롱박.-피., Paquin l.-씨., Bouchard s. 몰입 형 환경에서의 시선 추적 : Oculomotor Dynamics의 감당 기반 상호 작용을 분석하는 일반적인 방법론. 사이버 정신병. 행동. 2003; 6 : 519–526. doi : 10.1089/109493103769710541. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
58. 황 Y.중., 이 k.씨. 눈 추적을 사용하여 소비자를 탐색합니다’ 모바일 환경에서의 쇼핑 동기에 따른 시각적 행동. 사이버 정신병. 행동. 사회. netw. 2017; 20 : 442–447. doi : 10.1089/사이버.2016.0235. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
59. Otterbring t., Wästlund e., 구스타프슨 a., 가짜 p. 비전 (IM) 가능? 매장 내 간판이 고객에게 미치는 영향’ 시각적 관심. 제이. 소매. 소비. 서빙. 2014; 21 : 676–684. doi : 10.1016/j.jretconser.2014.05.002. [CrossRef] [Google Scholar]
60. Poole a., 볼 l.제이. 인간-컴퓨터 상호 작용 및 유용성 연구에서의 시선 추적 : 현재 상태 및 미래 전망. 에서 : Ghaoui c., 편집자. 인간 컴퓨터 상호 작용의 백과 사전. 아이디어 그룹; Hershey, PA, 미국 : 2006. [Google Scholar]
61. kwak s.-중., na d.엘., 킴 g., 킴 g.에스., 이 J.-시간. 흡연자를 측정하기 위해 눈 움직임을 사용합니다’ 흡연 관련 신호에 대한주의 편견. 사이버 정신병. 행동. 2007; 10 : 299–304. doi : 10.1089/cpb.2006.9953. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
62. Kammerer y., Gerjets p. 의료 정보에 대한 웹 검색 중 소스 평가에 대한 검색 인터페이스 및 인터넷 별 전염병 신념의 효과 : 시선 추적 연구. 행동. 알리다. 테크놀로. 2012; 31 : 83–97. doi : 10.1080/0144929X.2011.599040. [CrossRef] [Google Scholar]
63. 양 S.-에프. 온라인 쇼핑에서 정교화 가능성 모델에 대한 시선 추적 연구. 전자. 상거래 해상도. 응용. 2015; 14 : 233–240. doi : 10.1016/j.엘레 랩.2014.11.007. [CrossRef] [Google Scholar]
64. Hernández-Méndez J., Muñoz-Leiva f. Etoulism에 가장 효과적인 온라인 광고가 가장 효과적입니다.0? 관광객의 특성에 따른 시선 추적 연구. 컴퓨터. 험. 행동. 2015; 50 : 618–625. doi : 10.1016/j.CHB.2015.03.017. [CrossRef] [Google Scholar]
65. 숲 h.씨., 스콧 h. #Sleepyteyteens : 청소년기의 소셜 미디어 사용은 수면의 질, 불안, 우울증 및 낮은 자존감과 관련이 있습니다. 제이. Adolesc. 2016; 51 : 41–49. [PubMed] [Google Scholar]
66. 그리피스 m. 디. ㅏ ‘구성 요소’ 생물 심리 사회적 프레임 워크 내 중독 모델. 제이. 보결. 사용. 2005; 10 : 191–197. doi : 10.1080/14659890500114359. [CrossRef] [Google Scholar]
67. 미국 정신과 협회 . 정신 장애의 진단 및 통계 매뉴얼 (DSM-IV) 미국 정신과 의사; 워싱턴, DC, 미국, : 1994. [Google Scholar]
68. 로젠버그 m. Rosenberg 자부심 척도. 수용 및 헌신 요법. 측정. 팩. 1965; 61 : 52. [Google Scholar]
69. 싱클레어 s.제이., blais m.ㅏ., 간 슬러 d.ㅏ., 샌드버그 e., bistis k., locicero a. Rosenberg 자부심 척도의 심리학 적 특성 : 미국 내에 사는 전체 및 인구 통계 그룹. 평가. 건강 교수. 2010; 33 : 56–80. doi : 10.1177/0163278709356187. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
70. Lovibond p., Lovibond p. 부정적인 감정 상태의 구조 : 우울증 불안 스트레스 척도 (DASS) 비교와 Beck 우울증 및 불안 인벤토리. 행동. 해안. 요법. 1995; 33 : 335–343. doi : 10.1016/0005-7967 (94) 00075-U. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
71. 안토니 m.중., Bieling p.제이., 콕스 b.제이., Enns m.w., Swinson r.피. 임상 그룹 및 커뮤니티 샘플에서 우울증 불안 스트레스 척도의 42 개 항목 및 21 개 항목의 심리적 특성. 심리. 평가하다. 1998; 10 : 176–181. doi : 10.1037/1040-3590.10.2.176. [CrossRef] [Google Scholar]
72. 고슬링 s.디., Rentfrow p.제이., 스완 w.비., JR. 큰 5 개 성격 영역에 대한 매우 간단한 척도. 제이. 해안. 페르스. 2003; 37 : 504–528. doi : 10.1016/S0092-6566 (03) 00046-1. [CrossRef] [Google Scholar]
73. 양 c.씨., 브라운 b.비. Facebook 사용 동기, Facebook 활동 패턴 및 청소년 후기’ 대학에 대한 사회적 조정. 제이. 청소년 adoles. 2013; 42 : 403–416. doi : 10.1007/S10964-012-9836-X. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
74. 베시 a., 졸로 f., 델 비 카리오 m., 풀리가 m., 스칼라 a., Caldarelli g., uzzi b., quattrociocchi w. Facebook 및 YouTube에서 사용자 편광. plos one. 2016; 11 : 0159641. doi : 10.1371/저널.폰.0159641. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
75. Devito m.ㅏ. 편집자에서 알고리즘까지 : Facebook 뉴스 피드에서 스토리 선택 이해에 대한 가치 기반 접근 방식. 파기. 신문. 2017; 5 : 753–773. doi : 10.1080/21670811.2016.1178592. [CrossRef] [Google Scholar]
76. 이 z.w.와이., Cheung c.중.케이., Thadani d.아르 자형. Facebook의 문제가있는 사용에 대한 조사; 시스템 과학에 관한 2012 년 45 차 하와이 국제 회의의 절차; Maui, HI, 미국. 2012 년 1 월 4 ~ 7 일; pp. 1768–1776. [Google Scholar]
77. 호르메스 j.중., Kearns b., 팀코 a. 갈망 페이스 북? 온라인 소셜 네트워킹에 대한 행동 중독 및 감정 조절 결손과의 연관성. 탐닉. 2014; 109 : 2079–2088. doi : 10.1111/추가.12713. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
78. 몽 타그 c., Błaszkiewicz k., Lachmann b., 사리카 r., andone i., Trendafilov b., Markowetz a. 휴대 전화 중독 진단을위한 귀중한 자원으로 기록 된 행동 : 심리 정보학의 증거. 행동. 공상 과학. 2015; 5 : 434–442. doi : 10.3390/BS5040434. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
79. 몽 타그 c., 듀크 É., Markowetz a. 심리 정보학을 향해 : 컴퓨터 과학은 심리학을 만납니다. 컴퓨터. 수학. 메소드 메드. 2016; 2016 doi : 10.1155/2016/2983685. [PMC 무료 기사] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
행동 과학의 기사는 여기에 제공됩니다 다 분야 디지털 출판 연구소 (MDPI)
Facebook은 눈 추적을 사용합니까??
작가
- Patrick Lecomte 교수, 부동산, Université du Québec à Montréal (UQAM)
공개 진술
Patrick Lecomte는이 기사의 혜택을받을 회사 나 조직으로부터 일하거나, 상담하고, 자신의 주식을 제공하지 않으며, 학업 약속 이외의 관련 제휴를 공개하지 않았습니다.
파트너
Université du Québec à Montréal (UQAM)은 대화 CA-FR의 창립 파트너로 자금을 제공합니다.
Université du Québec à Montréal (UQAM)은 대화 CA의 회원으로 자금을 제공합니다.
Auf (Agence Universitaire de la Francophonie)는 대화 FR의 회원으로 자금을 제공합니다.
페이스 북이 2021 년 10 월 메타로 재창조했을 때 메타는 메타버스의 최.
그러나 메타는 회사가 반영한대로 아직 벽돌과 박격포의 세계를 포기하지 않았습니다’증강 현실 (AR) 안경에 대한 대규모 투자.
최근 몇 년 동안 운전자 모니터링 시스템, 교육의주의 관리, 노인의 건강 관리, 전자 상거래 웹 사이트 디자인, 심지어 비디오 게임을 구축하는 도구로부터 눈 추적 응용 프로그램의 범위가 상당히 넓어졌습니다 “정서적 여행” 플레이어를 위해.
그러나 이러한 응용 프로그램은 일반적으로 소비자 시장을 목표로하는 장치의 내장 기능이 아닌 제품 개발 또는 연구 프로젝트의 일부로 수행됩니다.
프라이버시로는 충분하지 않습니다
실제로, 소비자 중심 AR 장치에 눈 추적기를 포함시키는 것은 원래 과학적 방법론을 현실 세계로 가져 가고 있습니다. 대량 시장의 눈 추적 가능성으로 AR 착용 자도 개발 인간의 끊임없는 예산을 적용합니다’ 기술 별 가장 친밀한 생활 공간.
사용자가 AR의 모든 이점을 얻으려면 눈 추적이 필요하다고 주장함으로써 문제를 버리기 쉽습니다. 예를 들어, Project Aria’S 개발자는 AR 안경이 작동하는 것으로 설명합니다, “그들은 당신이 어디에 있는지, 당신이’다시보고, 어떤 행동을 취하고 싶은지.”
사용자를 선사시키기 위해’ 우려, 메타’S 윤리 학자들은 프라이버시를 주장합니다. 그러나 눈 추적 데이터를 익명화하기위한 데이터 투명성 및 고급 연구에 중점을두면 눈 추적기가 우리가 알지 못하는 의식 수준에서 외부 세계와의 사용자의 개선을 모니터링하는 것을 방해하지 않습니다.
증강 현실은 우리의 건축 환경에서 우리의 수익을 창출 할 수있는 비교할 수없는 능력을 가진 대기업입니다. 메타는 그것이 부르는 것에 수십억 달러를 투자 한 것으로 알려졌다 “성배” 모두를위한 완전 장애가있는 AR 안경.
의심 할 여지없이 AR Wearables의 경우 구현을 주도하는 것은 대상 광고를 통한 수익 창출 가능성입니다.
회피 책임
시선 추적 제품을 개발하는 회사는 초기 AR 산업의 자체 규제를 요청함으로써 책임을 피하는 경향이 있습니다.
건축 환경에서 광범위한 기술의 구현에 대한 저의 연구에 따르면 스마트 환경의 사용자에 대한 임베디드 기술에 의해 부과 된 공리주의 트레이드 오프의 맥락에서 자체 규제는 작동하지 않습니다.
사용자가 자유를 희생하여 AR에서 만족을받는 것을 선호하는지 또는 만족을 희생하여 자유롭게하는지 여부는 중요한 문제입니다.
시선 추적 기술의 사용은 외부 규제 기관에 의해 엄격하게 제어되어야합니다. 사용자는 항상 법적으로 정의 된 올바른 권리와 가상 현실 모두에서 웨어러블을 사용할 때마다 시선 추적에 대한 정보에 입각 한 선택을 할 수 있어야합니다.
몰입 형 기술이 가장 디스토피아 미래로 이어지지 않도록하는 것은 절대적으로 중요합니다.
Quest 3 & 4에서 작업하는 Facebook, Zuckerberg는 얼굴 및 눈 추적을 원합니다
Facebook CEO Mark Zuckerberg는 향후 Oculus Quest의 반복에서 눈 추적 및 얼굴 표정 추적을 원합니다.
광범위한 인터뷰에서 정보, Zuckerberg는 회사에 대해 이야기했습니다’AR/VR 공간의 S 전략 및 방향.
그는 Facebook이 이미 다음 VR 헤드셋에서 작업하고 있다고 말했다
“하드웨어가 개발되는 방법 때문에 다음 세 제품이 동시에 어떻게 보일지 알아야합니다. 그것’우리는 우리의 소프트웨어를 좋아하지 않습니다’몇 주마다 변경합니다. 우리는 제품 팀이 다음 세대의 가상 현실과 퀘스트 3과 4가 어떻게 보일지에 대해 회전하고 있습니다.“
Zuckerberg는 다가오는 Oculus 헤드셋에서 그의 개인적으로 가장 많이받는 기능 중 하나를 공개했습니다. 사회적 경험에서 아바타를 운전하기위한 눈과 얼굴 추적 :
“나 중 하나’미래 버전에 대해 정말 흥분되는 것은 눈 추적 및 얼굴 추적을 받고 있습니다, 당신이라면’사회적 존재에 대해 정말 흥분됩니다.“
인터뷰에서 나중에 그는 이것을 현실로 만드는 데 어려움을 겪었습니다
“VR 측면에서 나는 우리가 가장 큰 것들을 생각합니다’지금은 매우 중점을두고 있습니다 더 많은 센서 포장, 더 나은 사회적 경험을 만들기 위해 장치에 어떻게 포장합니까?? 각 센서를 실행하려면 더 많은 CPU 전력이 필요하며 더 많은 열이 발생하고 이러한 모든 다른 문제를 생성합니다.
당신이 어디에 있는지 생각할 때’오늘 VR과 함께’꽤 훌륭한 게임과 다른 경험이지만 나’D 자신의 현실적인 아바타가있는 지점에 도달하고, 누군가와 진정한 진정한 눈을 마주 칠 수 있고 아바타에 반영되는 진정한 표현을 가질 수 있습니다.
그래서 당신은 그것을 위해 무엇이 필요합니까?? 눈 접촉을하기 위해 눈 추적을 할 수 있어야합니다. 당신은 얼굴 추적 감 또는 무엇에 대한 감각이 필요합니다’S는 그 사람과 함께 진행됩니다’이러한 감정이 자연스럽게 이루어지기 위해 표현.“
시선 추적 또는 얼굴 추적이있는 VR 헤드셋은 기업 구매자를 대상으로합니다. 피코’S Neo 2 Eye는 Enterprise 사용 사례에 중점을 둔 900 달러의 가격으로 눈을 추적하는 최초의 독립형 헤드셋입니다. HP’S PC Tethered Reverb G2 Omnicept Edition은 시선 추적 및 얼굴 추적이 있지만 아직 공개되지 않은 가격으로 엔터프라이즈 사용 사례에 중점을두고 있습니다.
페이스 북’S 아바타 연구
Facebook은 먼저 Photoreal에 대한 장기 연구를 선보였습니다 ‘코덱 아바타’ 2019 년 3 월.
기계 학습으로 구동되는 아바타는 132 대의 카메라가있는 특수 캡처 리그를 사용하여 생성됩니다. 일단 생성되면 눈 추적 및 얼굴 추적 카메라가있는 프로토 타입 VR 헤드셋으로 실시간으로 애니메이션 할 수 있습니다.
Codec Avatars를 처음 발표 할 때 Facebook 은이 기술이 여전히 “몇 년 거리” 소비자 제품의 경우 – 이런 종류의 Photoreal Avatar는 여러 가지 혁신이 필요합니다.
페이스 북’오늘 아바타
Oculus Quest는 오늘날 기본 아바타 시스템 인 Oculus Avatars가 있습니다. 그것’S와 같은 몇 가지 앱에 사용됩니다 포커 별 VR 그리고 부족 XR DJ, 그러나 그다지 많지는 않습니다. Bigscreen, Vrchat 및 Rec Room과 같은 플랫폼은 자체 별도 아바타 시스템을 사용합니다.
현재 헤드셋 돈’눈이나 얼굴 추적이 있지만 Oculus Avatars는 신경망을 사용하여 입술 움직임을 시뮬레이션하며 개발자는 우선 순위 순위의 시선 목표를 설정하여 눈 움직임을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
9 월에 Facebook은 새로운 Facebook 아바타 시스템이 Oculus Avatars를 대체 할 것이라고 발표했습니다. 그것’S Facebook Horizon에 사용 된 현재 Facebook VR 아바타의 진화와 새로운 장소의 베타의 진화. 이 프로젝트 작업을 수행하는 직원에는 이전 Pixar 애니메이터가 포함됩니다.
페이스 북 아바타.
오늘’Zuckerberg 인터뷰는 Facebook Avatars가 올해 배송 될 것이라고 발표했습니다 “시간이 지남에 따라 점점 더 현실적으로 얻으십시오”, 회사가 반복적 인 접근을 할 계획이라고 제안합니다. Zuckerberg는 또한 Facebook에 댓글을 달았습니다’저렴한 하드웨어 전략.
