A Dual-Identity Perspective of Obsessive Online Social Gaming
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive online social gaming has become a worldwide societal challenge that deserves more scholarly investigation. However, this issue has not received much attention in the information systems (IS) research community. Guided by dual-system theory, we theoretically derive a typology of obsessive technology use and contextually adapt it to conceptualize obsessive online social gaming. We also build upon identity theory to develop a dual-identity perspective (i.e., IT identity and social identity) of obsessive online social gaming. We test our research model using a longitudinal survey of 627 online social game users. Our results demonstrate that the typology of obsessive technology use comprises four interrelated types: impulsive use, compulsive use, excessive use, and addictive use. IT identity positively affects the four obsessive online social gaming archetypes and fully mediates the effect of social identity on obsessive online social gaming. The results also show that IT identity is predicted by embeddedness, self-efficacy, and instant gratification, whereas social identity is determined by group similarity, group familiarity, and intragroup communication. Our study contributes to the IS literature by proposing a typology of obsessive technology use, incorporating identity theory to provide a contextualized explanation of obsessive online social gaming and offering implications for addressing the societal challenge.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».