The Path to Hedonic Information System Use Addiction: A Process Model in the Context of Social Networking Sites
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Addiction to hedonic information systems yields significant negative consequences for users. Although we know about the causes of addictions, particularly those related to individual differences, recent evidence suggests that addiction evolves gradually over time and is rooted in shared characteristics of users and technology. This paper provides a longitudinal perspective over how and why hedonic information systems (IS) use addiction develops. Based on our analysis, we break down this process into three phases characterized by different types of use, whether nominal, compulsive, or addicted. Each phase highlights salient psychological needs that motivate, technology features that enable, and affordances that are actualized into each type of use. We also provide a detailed account of individuals’ self-control mechanisms, explaining how deficiencies in sensing, comparing, or regulating behavior facilitate one’s transition toward addiction. These insights are applicable to other hedonic IS that are similar in terms of ubiquity and constant access through mobile apps. They point to heterogeneous (preventive or intervening) strategies that can be used to help people regain their control over use, depending on where they are in their trajectory toward addicted use. Our findings carry implications for the design of systems and features that can help reduce the likelihood of addiction development.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle