Почему опасения по поводу зависимости от смартфона основаны на ошибочных доказательствах

Опросы часто используются для понимания того, как люди используют свой смартфон, но они плохо связаны с фактическим использованием смартфона при измерении с помощью приложения.
Это означает, что существующие свидетельства того, что экранное время вызывает привыкание, не могут быть использованы для оправдания каких-либо изменений в политике.

Комитет по науке и технологиям парламента Великобритании недавно провел расследование использования социальных сетей, включая влияние экранного времени на здоровье молодых людей.
Но доктор Дэвид Эллис из Ланкастерского университета и Бриттани Дэвидсон из Батского университета говорят, что официальная политика не должна полагаться исключительно на существующие исследования с использованием собственных отчетов.
Доктор Эллис сказал, что "знание того, что кто-то думает или беспокоится об использовании смартфона, оставляет много вопросов без ответа."

Команда изучила 10 опросов о зависимости для измерения использования людьми технологий, таких как шкала зависимости от смартфона и шкала проблемного использования мобильного телефона, которые генерируют баллы, определяющие использование.
Затем они сравнили эти самоотчеты с данными Apple Screen Time, которые позволяют объективно измерить:

Сколько минут люди использовали свои телефоны
Как часто они его забирали
Сколько уведомлений они получили
Исследователи обнаружили слабую связь между тем, насколько люди думают, что они используют свои смартфоны, и тем, сколько они на самом деле делают.

Мисс Дэвидсон добавила: «Наши результаты показывают, что большинство этих самоотчетных оценок смартфонов плохо работают при попытке предсказать поведение в реальном мире. Нам необходимо пересмотреть и улучшить эти измерения в будущем."

Ранее активное использование смартфонов связывали с тревогой и депрессией, но доктор Эллис сказал, что данных, подтверждающих эти выводы, недостаточно.
«Шкалы, основанные на понятии технологической« зависимости », показали очень плохие результаты и не смогли классифицировать людей по разным группам (e.g, высокий или низкий уровень использования) в зависимости от их поведения."