Predictors of Playing Augmented Reality Mobile Games While Walking Based on the Theory of Planned Behavior: Web-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been a sharp increase in the number of pedestrians injured while using a mobile phone, but little research has been conducted to explain how and why people use mobile devices while walking. Therefore, we conducted a survey study to explicate the motivations of mobile phone use while walking. OBJECTIVE: The purpose of this study was to identify the critical predictors of behavioral intention to play a popular mobile game, Pokemon Go, while walking, based on the theory of planned behavior (TPB). In addition to the three components of TPB, automaticity, immersion, and enjoyment were added to the model. This study is a theory-based investigation that explores the underlying mechanisms of mobile phone use while walking focusing on a mobile game behavior. METHODS: Participants were recruited from a university (study 1; N=262) and Amazon Mechanical Turk (MTurk) (study 2; N=197) in the United States. Participants completed a Web-based questionnaire, which included measures of attitude, subjective norms, perceived behavioral control (PBC), automaticity, immersion, and enjoyment. Participants also answered questions regarding demographic items. RESULTS: Hierarchical regression analyses were conducted to examine hypotheses. The model we tested explained about 41% (study 1) and 63% (study 2) of people's intention to play Pokemon Go while walking. The following 3 TPB variables were significant predictors of intention to play Pokemon Go while walking in study 1 and study 2: attitude (P<.001), subjective norms (P<.001), and PBC (P=.007 in study 1; P<.001 in study 2). Automaticity tendency (P<.001), immersion (P=.02), and enjoyment (P=.04) were significant predictors in study 1, whereas enjoyment was the only significant predictor in study 2 (P=.01). CONCLUSIONS: Findings from this study demonstrated the utility of TPB in predicting a new behavioral domain-mobile use while walking. To sum up, younger users who are habitual, impulsive, and less immersed players are more likely to intend to play a mobile game while walking.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».