Factors Influencing Increased Use of Technology to Communicate With Others During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Web-Based Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communication via technology is regarded as an effective way of maintaining social connection and helping individuals to cope with the psychological impact of social distancing measures during a pandemic. However, there is little information about which factors have influenced increased use of technology to communicate with others during lockdowns and whether this has changed over time. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore which psychosocial factors (eg, mental health and employment) and pandemic-related factors (eg, shielding and time) influenced an increase in communication via technology during the first lockdown in the United Kingdom. METHODS: A cross-sectional, web-based survey was conducted between April and July 2020, examining thoughts, feelings, and behaviors associated with the pandemic, including communicating more using technology (eg, via messaging, phone, or video). We collected sociodemographic information, employment status, mental health service user status, and depression symptoms. We used hierarchical logistic regression to test which factors were associated with communicating more using technology during the lockdown. RESULTS: Participants (N=1464) were on average 41.07 (SD 14.61) years old, and mostly women (n=1141; 77.9%), White (n=1265; 86.4%), and employed (n=1030; 70.4%). Participants reported a mild level of depression (mean 9.43, SD 7.02), and were communicating more using technology (n=1164; 79.5%). The hierarchical regression indicated that people who were employed and experiencing lower levels of depression were more likely to report increased communication using technology during a lockdown period of the COVID-19 pandemic, and over time, men communicated more using technology. Increased use of technology to communicate was related to greater communication and the inability to see others due to the social distancing measures enacted during the lockdown. It was not related to a general increase in technology use during the lockdown. CONCLUSIONS: Although most participants reported increased use of technology to communicate during a lockdown period of the COVID-19 pandemic, this was more apparent in the employed and those experiencing low levels of depression. Moving forward, we should continue to monitor groups who may have been excluded from the benefits of support and communication using technology.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».