Cyberloafing activities and social media addiction among netizens: A predictive approach
Notice bibliographique
Résumé
Social media usage has increased tremendously in recent years. However, when users cannot control their social media usage, it might have some negative impacts on personal and social life, which lead to the cyberloafing phenomenon. This study aims to examine the influence of cyberloafing activities (sharing, shopping, gaming, accessing online content, real-time updating) and social media addiction among netizens. This study utilized Uses and Gratification Theory (U&G) as a theoretical basis to explain the framework. The quantitative method was implemented in this study. An online survey questionnaire was used to collect data and 318 valid respondents were generated. Partial Least Square Structural Equation Modelling via Smart-PLS was used to analyze the data. The study showed that two cyberloafing activities, namely real-time updating and sharing significantly impact social media addiction. However, the other cyberloafing activities (accessing online content, gaming, shopping) do not contribute to social media addiction. This study may help students and employees to be cognizant of the symptoms of cyberloafing and social media addiction. In addition, it also helps government agencies such as Malaysian Communication and Multimedia Commission (MCMC) to produce strategies that can address addiction among netizens and youths. Conclusion, implications, and future research directions were discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».