DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1746304
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41675089
تاريخ النشر: 2026-01-27
المؤلف: Zhaoxue Li وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر التكنولوجيا على المراهقين
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة العلاقة بين آليات التحفيز الخوارزمية والإدمان الرقمي بين البالغين الصينيين الذين تبلغ أعمارهم 60 عامًا وما فوق. باستخدام مسح مقطعي لـ 367 مستخدمًا أكبر سنًا من المنصات الرقمية الصينية الكبرى، تستخدم البحث مؤشر إدمان الهاتف المحمول (MPAI) لقياس الإدمان الرقمي ومقياسًا تم تطويره ذاتيًا لتقييم أربعة أبعاد من التحفيز الخوارزمي: الحوافز التفضيلية، الحوافز التفاعلية، أهداف المرحلة، والتوصيات المخصصة. تشير النتائج إلى انتشار كبير للإدمان الرقمي، حيث سجل 77.11% من المشاركين مستويات معتدلة أو أعلى. كانت جميع الأبعاد الأربعة للخوارزمية مرتبطة إيجابيًا بالإدمان الرقمي، مع إظهار الحوافز التفاعلية أقوى ارتباط (β = 0.343) وشرح النموذج 79.1% من التباين (R² = 0.791).
تقترح الدراسة إطارًا يسمى “الدافع الخوارزمي- التعويض النفسي- القيود الهيكلية- التعزيز السلوكي”، مما يبرز كيف تلبي الآليات الخوارزمية الاحتياجات النفسية بينما تعزز الاستخدام المعتاد والارتباط العاطفي بين كبار السن. تقترح أن الإدمان الرقمي هو نتيجة معقدة تتأثر بالبيئات الخوارزمية، والدعم الاجتماعي، وآليات الحوكمة، بدلاً من كونه مجرد قضية نفسية أو تكنولوجية. يدعو المؤلفون إلى حوكمة خوارزمية منسقة ومبادرات محو الأمية الرقمية لتعزيز الشيخوخة الصحية في العصر الرقمي. ومع ذلك، تعترف الدراسة بالقيود، بما في ذلك تصميمها المقطعي، والانحياز المحتمل في العينة، والاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا، والخصوصية الثقافية لنتائجها، مما يشير إلى أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تستكشف هذه الديناميات على المدى الطويل وعبر سياقات متنوعة.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على تقاطع شيخوخة السكان والتحول الرقمي في الصين، مما يبرز الأهمية المتزايدة للمشاركة الرقمية بين كبار السن. اعتبارًا من عام 2024، يبلغ عدد مستخدمي الإنترنت في الصين الذين تتراوح أعمارهم بين 60 عامًا وما فوق حوالي 199 مليون، مما يمثل 64% من السكان المسنين. يمثل هذا الزيادة في المشاركة الرقمية، المدفوعة بالسياسات الشاملة واعتماد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT)، فرصًا للتفاعل الاجتماعي وتحديات، مثل ظهور الإدمان الرقمي. تشير الورقة إلى أنه بينما يدمج كبار السن بشكل متزايد الأنشطة عبر الإنترنت في حياتهم اليومية، يمكن أن يؤدي الاستخدام المفرط للمنصات الرقمية إلى نتائج سلبية، بما في ذلك الاعتماد العاطفي، واضطرابات النوم، وتقلص التفاعلات الاجتماعية في العالم الحقيقي.
مفهوم الإدمان الرقمي، الذي غالبًا ما يتم الخلط بينه وبين إدمان الإنترنت والهاتف الذكي، يفتقر إلى تعريف مقبول عالميًا ضمن الخطاب الأكاديمي. تعتمد الدراسة تعريفًا يميز الإدمان الرقمي بين كبار السن كاستخدام مطول للإنترنت يؤثر سلبًا على صحتهم البدنية والعقلية وعلاقاتهم الاجتماعية. تحدد ثلاثة أبعاد تؤثر على الإدمان الرقمي: العوامل السياقية التي تعيد تشكيل الهياكل الاجتماعية، والقيود الفردية في محو الأمية الرقمية، والديناميات الصناعية التي تعزز المنتجات الرقمية الغامرة. من الجدير بالذكر أن الورقة تؤكد على الدور المهمل لأنظمة التوصية الخوارزمية في تفاقم الإدمان الرقمي، مقترحة نموذجًا سلوكيًا يفحص كيف تؤثر هذه الخوارزميات على سلوكيات كبار السن عبر الإنترنت. تهدف الدراسة إلى التحقيق تجريبيًا في العلاقة بين الحوافز الخوارزمية والإدمان الرقمي، مقترحة أن الأبعاد الخوارزمية المختلفة مرتبطة إيجابيًا بمستويات الإدمان الرقمي في مرحلة الشيخوخة.
طرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. تفصل المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، ومعدات، وعينات بيولوجية، لضمان إمكانية تكرار التجارب. تشمل المنهجية التقنيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها، مثل الاختبارات الإحصائية، وبروتوكولات القياس، وأي نماذج حسابية تم استخدامها.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم الظروف التجريبية، بما في ذلك إعدادات التحكم والمتغيرات التي تم التلاعب بها خلال الدراسة. يسمح هذا النهج الشامل بفهم واضح لكيفية إجراء البحث، مما يسهل تقييم صحة وموثوقية النتائج المقدمة في الأقسام اللاحقة.
نتائج
تُعرض نتائج تحليل الانحدار الذي يهدف إلى استكشاف العلاقة بين الإدمان الرقمي وسلوكيات التحفيز الخوارزمية بين كبار السن من خلال نموذجين متعددين للانحدار الخطي. أشار النموذج 1، الذي شمل فقط المتغيرات الضابطة، إلى أن العمر لم يؤثر بشكل كبير على الإدمان الرقمي (β = 0.023، p = 0.600). ومع ذلك، كانت ترتيبات المعيشة مرتبطة سلبًا بالإدمان الرقمي (β = -0.164، p < 0.001)، مما يشير إلى أن بعض ظروف المعيشة قد تخفف من مستويات الإدمان. كانت مدة استخدام الهاتف الذكي اليومية مرتبطة إيجابيًا بالإدمان الرقمي (β = 0.502، p < 0.001)، مما يشير إلى أن زيادة الانخراط عبر الإنترنت ترتبط بمستويات إدمان أعلى. في النموذج 2، تضاءل أهمية العمر وترتيب المعيشة، بينما ظل تأثير مدة استخدام الهاتف الذكي اليومية مهمًا ولكنه انخفض (β = 0.131، p < 0.001). في النموذج 2، وُجد أن جميع الأبعاد الأربعة لسلوكيات التحفيز الخوارزمية كانت لها ارتباطات إيجابية كبيرة مع الإدمان الرقمي. على وجه الخصوص، كانت الحوافز التفضيلية-تحفيز نفسي يسعى للربح (β = 0.227، p < 0.001) والحوافز التفاعلية-تحفيز تعويض عاطفي (β = 0.343، p < 0.001) مؤثرة بشكل خاص، حيث أظهر الأخير أقوى تأثير. بالإضافة إلى ذلك، كانت أهداف المرحلة-تحفيز تأثير التغذية الراجعة (β = 0.160، p = 0.001) والتوصيات المخصصة-تحفيز نفسي استكشافي (β = 0.163، p < 0.001) أيضًا تساهم إيجابيًا في مستويات الإدمان. أشارت المعاملات المعيارية إلى أن الحوافز التفاعلية-تحفيز تعويض عاطفي كانت لها أكبر تأثير، تليها الحوافز التفضيلية، بينما كانت أهداف المرحلة والتوصيات المخصصة لها تأثيرات أصغر ولكنها مهمة.
مناقشة
تستكشف هذه الدراسة الآليات الكامنة وراء الإدمان الرقمي بين البالغين الصينيين الذين تبلغ أعمارهم 60 عامًا وما فوق، مع التركيز على دور سلوكيات التحفيز الخوارزمية. باستخدام عينة من 367 مشاركًا من مختلف المقاطعات، استخدمت البحث مزيجًا من طرق العينة الملائمة والهادفة. تكشف النتائج عن انتشار كبير للإدمان الرقمي، حيث تم تصنيف 77.11% من المستجيبين على أنهم يعانون من مستويات إدمان معتدلة إلى شديدة، كما تم قياسه بواسطة مؤشر إدمان الهاتف المحمول (MPAI). تعترف الدراسة بالانحياز المحتمل في العينة بسبب الاعتماد على المنصات الرقمية، مما قد يمثل كبار السن الأكثر انخراطًا رقميًا بشكل زائد.
تحدد التحليل أربعة أبعاد للتحفيز الخوارزمي – الحوافز التفضيلية، الحوافز التفاعلية، أهداف المرحلة، والتوصيات المخصصة – كل منها مرتبط بشكل كبير بالإدمان الرقمي. من بين هذه، كانت الحوافز التفاعلية لها أقوى تأثير، مما يبرز أهمية التغذية الراجعة الاجتماعية في تعزيز الانغماس في وسائل الإعلام. يشرح نموذج الدراسة 79.1% من التباين في الإدمان الرقمي، مما يشير إلى أن الآليات الخوارزمية لا تعزز فقط انخراط المستخدم من خلال المكافآت الفورية ولكن أيضًا تخلق دورة من الاعتماد مدفوعة بالعوامل العاطفية والاقتصادية. تؤكد النتائج على الحاجة إلى فهم دقيق للإدمان الرقمي كترابط معقد بين العناصر الفردية والتكنولوجية والاجتماعية، مع تداعيات على كل من الأطر النظرية والتدخلات العملية التي تهدف إلى تقليل مخاطر الإدمان بين كبار السن.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1746304
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41675089
Publication Date: 2026-01-27
Author(s): Zhaoxue Li et al.
Primary Topic: Impact of Technology on Adolescents
Overview
This study investigates the relationship between algorithmic inducement mechanisms and digital addiction among Chinese adults aged 60 and above. Utilizing a cross-sectional survey of 367 older users from major Chinese digital platforms, the research employs the Mobile Phone Addiction Index (MPAI) to measure digital addiction and a self-developed scale to assess four dimensions of algorithmic inducement: preferential incentives, interactive incentives, stage goals, and customized recommendations. The findings indicate a significant prevalence of digital addiction, with 77.11% of participants scoring at moderate or higher levels. All four algorithmic dimensions were positively correlated with digital addiction, with interactive incentives showing the strongest association (β = 0.343) and the model explaining 79.1% of the variance (R² = 0.791).
The study proposes a framework termed “algorithmic drive-psychological compensation-structural constraint-behavioral reinforcement,” highlighting how algorithmic mechanisms fulfill psychological needs while reinforcing habitual use and emotional attachment among older adults. It suggests that digital addiction is a complex outcome influenced by algorithmic environments, social support, and governance mechanisms, rather than merely a psychological or technological issue. The authors advocate for coordinated algorithm governance and digital literacy initiatives to foster healthy aging in the digital age. However, the study acknowledges limitations, including its cross-sectional design, potential sampling bias, reliance on self-reported data, and the cultural specificity of its findings, suggesting future research should explore these dynamics longitudinally and across diverse contexts.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the intersection of population aging and digital transformation in China, emphasizing the growing importance of digital engagement among older adults. As of 2024, approximately 199 million Internet users in China are aged 60 and above, representing 64% of the elderly population. This increase in digital participation, driven by inclusive policies and the adoption of information and communication technologies (ICT), presents both opportunities for social engagement and challenges, such as the emergence of digital addiction. The paper notes that while older adults are increasingly integrating online activities into their daily lives, excessive use of digital platforms can lead to negative outcomes, including emotional dependence, disrupted sleep patterns, and diminished real-world social interactions.
The concept of digital addiction, often conflated with Internet and smartphone addiction, lacks a universally accepted definition within academic discourse. The study adopts a definition that characterizes digital addiction among older adults as prolonged Internet use that adversely affects their physical and mental health and social relationships. It identifies three dimensions influencing digital addiction: contextual factors reshaping social structures, individual limitations in digital literacy, and industrial dynamics promoting immersive digital products. Notably, the paper emphasizes the overlooked role of algorithmic recommendation systems in exacerbating digital addiction, proposing a behavioral model that examines how these algorithms influence older adults’ online behaviors. The study aims to empirically investigate the relationship between algorithmic incentives and digital addiction, positing that various algorithmic dimensions are positively correlated with levels of digital addiction in later life.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility of the experiments. The methodology encompasses the techniques applied for data collection and analysis, such as statistical tests, measurement protocols, and any computational models utilized.
Additionally, the section may describe the experimental conditions, including control setups and variables manipulated during the study. This comprehensive approach allows for a clear understanding of how the research was conducted, facilitating the evaluation of the validity and reliability of the findings presented in subsequent sections.
Results
The results of the regression analysis aimed at exploring the relationship between digital addiction and algorithmic inducement behaviors among older adults are presented through two multiple linear regression models. Model 1, which included only control variables, indicated that age did not significantly affect digital addiction (β = 0.023, p = 0.600). However, living arrangement was negatively correlated with digital addiction (β = -0.164, p < 0.001), suggesting that certain living conditions may mitigate addiction levels. Daily smartphone use duration was positively associated with digital addiction (β = 0.502, p < 0.001), indicating that increased online engagement correlates with higher addiction levels. In Model 2, the significance of age and living arrangement diminished, while the effect of daily smartphone use duration remained significant but decreased (β = 0.131, p < 0.001). In Model 2, all four dimensions of algorithmic inducement behavior were found to have significant positive associations with digital addiction. Specifically, preferential incentives-profit-seeking psychological induction (β = 0.227, p < 0.001) and interactive incentives-emotional compensation induction (β = 0.343, p < 0.001) were particularly influential, with the latter demonstrating the strongest effect. Additionally, stage goals-feedback effect induction (β = 0.160, p = 0.001) and customized recommendations-exploratory psychological induction (β = 0.163, p < 0.001) also contributed positively to addiction levels. The standardized coefficients indicated that interactive incentives-emotional compensation induction had the most substantial impact, followed by preferential incentives, while stage goals and customized recommendations had smaller yet significant effects.
Discussion
This study investigates the mechanisms underlying digital addiction among Chinese adults aged 60 and above, focusing on the role of algorithmic inducement behaviors. Utilizing a sample of 367 participants from various provinces, the research employed a combination of convenience and purposive sampling methods. The findings reveal a significant prevalence of digital addiction, with 77.11% of respondents classified as having moderate to severe addiction levels, as measured by the Mobile Phone Addiction Index (MPAI). The study acknowledges potential sampling bias due to the reliance on digital platforms, which may overrepresent more digitally engaged older adults.
The analysis identifies four dimensions of algorithmic inducement—preferential incentives, interactive incentives, stage goals, and customized recommendations—each significantly associated with digital addiction. Among these, interactive incentives had the strongest impact, highlighting the importance of social feedback in fostering media immersion. The study’s model explains 79.1% of the variance in digital addiction, suggesting that algorithmic mechanisms not only enhance user engagement through immediate rewards but also create a cycle of dependence driven by emotional and economic factors. The findings underscore the need for a nuanced understanding of digital addiction as a complex interplay of individual, technological, and social elements, with implications for both theoretical frameworks and practical interventions aimed at mitigating addiction risks among older adults.