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Enregistrement W2939105766 · doi:10.2196/12248

Predisposing and Motivational Factors Related to Social Network Sites Use: Systematic Review

2019· review· en· W2939105766 sur OpenAlexvenueno aff
Elisa Mancinelli, Giulia Bassi, Silvia Salcuni

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondazione Bruno Kessler
Mots-clésConscientiousnessPsychologyAgreeablenessBig Five personality traitsExtraversion and introversionPsycINFONeuroticismBelongingnessSocial mediaPersonalityOpenness to experienceSocial psychologySocial network (sociolinguistics)World Wide WebMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social network sites (SNSs) have been defined as Web services that involve creating a private or semiprivate profile. Through these services, adolescents and adults can maintain and create new relationships. Adolescents, in particular, can be considered the main users of these sites as they spend a lot of time on SNSs. In using SNSs, individuals can exert greater control over the conversation and on the information shared, which is associated with a desire for self-presentation. Moreover, the need for self-presentation is related to personality traits such as those of the Big Five, namely extraversion, neuroticism, openness to experience, agreeableness, and conscientiousness, as well as emotional stability, introversion, narcissism, and motivational aspects. The latter are usually linked to an underlying social purpose that might predispose an individual to using SNSs, with the intent of satisfying particular needs, such as belongingness and interpersonal competency. OBJECTIVE: Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) method, this study aimed to present a systematic review of the scientific literature regarding the predisposing factors related to the Big Five personality traits and motivational aspects associated with the use of SNSs, for both adolescents (12-19 years) and adults (>20 years). METHODS: A search ranging from 2007 to 2017 was conducted through the academic database of Google Scholar and PsycINFO, in which the following terms and their derivatives were considered: predisposing factors, personality traits, Big Five model, self-esteem, self-presentation, interpersonal competency, social network site, Facebook, motivation, five-factor model, use, abuse, and addiction. Based on a defined list of inclusion and exclusion criteria, a total of 9 papers were finally included in the review. RESULTS: Our findings identified 3 main personality traits to be of greater value: extraversion, neuroticism, and openness to experience. Extraversion was a good predictor of motivation and SNS use, whereas the latter trait showed relevance for age differences. All 3 features further played a role in gender differences. Apart from extraversion, the self-presentational motive was also related to narcissism, whereas the need to belong presented an association with agreeableness and neuroticism. Further underlining the social value behind SNS use, people perceived interpersonal competency as being related to Facebook use intensity. CONCLUSIONS: Extraversion was recognized as the main forerunner for SNS use and motivation for use. Neuroticism seems to be related to an attempt at compensating for difficulties in real-life social contexts. Openness to experiences has a strong valence for both adults and older adults since SNSs are still perceived as a novelty. Moreover, gender differences in SNS usage were observed to be the product of differences in motivation. Implications and limitations of the study were discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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