Development of a Monitoring System for Smartphone Overuse
Notice bibliographique
Résumé
Background: Smartphone overuse has become an epidemic public health concern around the world. Nowadays, the measurement of smartphone overuse, which comes to be known as smartphone addiction, is still relying on self-reported questionnaire. However, this leads to inaccuracy and it cannot perform continual measurement. Objective: The aim of this study is to develop an IT based system monitoring daily usage behavior of smartphone automatically, which was named Smartphone Overuse Monitoring System (SOMS). Methods: The monitoring system consists of an Android Smartphone application (SOMS App) and a web application server. The App was designed to fulfill the following core functions: 1. To collect users’ general demographic data and identify the IMEI of smartphones; 2. To monitor using behavior and assess smartphone overuse; 3. To give instant feedback to users. The web server stores the data collected by the App and execute statistical analysis. Results: We invited 11 participants to test the SOMS. The users were asked to fill out a short questionnaire at the first logon, which includes demographic information, such as name, sex, age etc. The SOMS App recorded the smartphone behavior as follows: power on/off, call in/out, screening on/off/unlock, programs usage. The data of program usage include which app and how long it was used. Once a day, the participants received a notification of the smartphone usage statistics for the last 24 hours. The users can also find key messages from the interface of the SOMS App, such as the top 10 most frequently and longest used Apps. Moreover, the SOMS App draws a fragment map, which illustrates the interrupted daily life by smartphone. Conclusions: The monitoring system can tally the length and frequency of smartphone use and analyze the most influential Apps on people’s daily life. It is not only significant for the screening of smartphone overuse but also for the development of intervention strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».