DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1742639
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41561845
تاريخ النشر: 2026-01-05
المؤلف: Ünsal ALTINIŞIK وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر التكنولوجيا على المراهقين
نظرة عامة
هدفت هذه الدراسة إلى التحقيق في العلاقة بين مستويات إدمان الهواتف الذكية والمواقف تجاه النشاط البدني بين طلاب الجامعات، مع التركيز على الفروق بين الجنسين. باستخدام نموذج فحص علاقاتي، شملت الدراسة 1,021 مشاركًا طوعياً أكملوا استبيانًا عبر الإنترنت يتضمن معلومات ديموغرافية، ومقياس إدمان الهواتف الذكية – الشكل القصير، ومقياس النشاط البدني السلوكي المعرفي. تم إجراء تحليل البيانات باستخدام SPSS، مع استخدام كل من تحليل التجمعات الهرمية وغير الهرمية لتقييم مستويات إدمان الهواتف الذكية، بينما تم استخدام تحليل التباين الأحادي لتقييم الفروق في المواقف تجاه النشاط البدني بناءً على الجنس ومستويات الإدمان.
كشفت النتائج عن علاقة عكسية كبيرة بين إدمان الهواتف الذكية والمواقف تجاه النشاط البدني (p = 0.001)، مما يشير إلى أن الطلاب الذين لديهم مستويات إدمان أقل أظهروا مواقف أكثر إيجابية تجاه النشاط البدني. بالإضافة إلى ذلك، سجل المشاركون الذكور درجات أعلى في المواقف تجاه النشاط البدني مقارنة بالمشاركات الإناث (p = 0.001). ومع ذلك، لم تؤثر التفاعلات بين الجنس وإدمان الهواتف الذكية بشكل كبير على المواقف تجاه النشاط البدني (p = 0.053). تستنتج الدراسة أن زيادة إدمان الهواتف الذكية ترتبط بتقليل المواقف تجاه النشاط البدني، مما يشير إلى تأثير ضار على أنماط حياة الشباب النشطة وميولهم للسلوك المستقر. يوصي المؤلفون بإجراء مزيد من الأبحاث حول آثار الإدمان الرقمي عبر مختلف الفئات الديموغرافية وتطوير برامج تهدف إلى تعزيز الاستخدام المتوازن للهواتف الذكية وتشجيع النشاط البدني بين الطلاب.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الاستخدام الواسع للإنترنت في تركيا، خاصة بين الشباب، بمعدل يبلغ 90.9%. بينما تعزز الهواتف الذكية الوصول إلى المعلومات والتواصل الاجتماعي، فإن استخدامها المفرط مرتبط بنتائج سلبية مثل التشتت، واضطرابات النوم، ونمط الحياة المستقر، خاصة بين طلاب الجامعات. تثير هذه الاتجاهات مخاوف بشأن آثار الإدمان الرقمي على النشاط البدني، وهو أمر حاسم للصحة البدنية والرفاهية النفسية. تؤكد الورقة على الحاجة إلى التحقيق في العلاقة بين إدمان الهواتف الذكية والمواقف تجاه النشاط البدني، خاصة بالنظر إلى الفروق بين الجنسين في أنماط الاستخدام والدوافع.
تستخدم الأطر النظرية مثل نموذج مكونات الإدمان ونظرية تحديد الذات لوضع الدراسة في سياقها. يحدد نموذج المكونات خصائص السلوكيات الإدمانية، مشيرًا إلى أن إدمان الهواتف الذكية يمكن أن يؤثر سلبًا على إدارة الوقت، وضبط النفس، والوعي البدني، مما يؤدي في النهاية إلى تراجع في عادات نمط الحياة النشطة. في الوقت نفسه، تفترض نظرية تحديد الذات أن الدافع الداخلي وتلبية الاحتياجات النفسية الأساسية أمران أساسيان للاستمرار في الانخراط في الأنشطة البدنية. تهدف الدراسة إلى استكشاف كيف تؤثر مستويات إدمان الهواتف الذكية والجنس على مواقف طلاب الجامعات تجاه النشاط البدني، مقترحة ثلاث فرضيات بشأن الفروق الكبيرة في المواقف بناءً على هذه العوامل.
طرق
توضح قسم “الطرق” في ورقة البحث الأساليب التجريبية والتحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. تتناول اختيار المشاركين، وتصميم الدراسة، والبروتوكولات المحددة المتبعة أثناء جمع البيانات. كما يصف القسم التقنيات الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات، مما يضمن أن تكون الطرق قوية ومناسبة للفرضيات التي يتم اختبارها.
بالإضافة إلى ذلك، تشمل الطرق أي أدوات أو أجهزة تم استخدامها في البحث، مثل الاستبيانات، والبرامج، أو المعدات المختبرية، جنبًا إلى جنب مع عمليات المعايرة والتحقق من صحتها. يؤكد القسم على إمكانية تكرار الدراسة من خلال تقديم تفاصيل كافية حول المنهجيات، مما يسمح بإعادة تطبيق أو توسيع نتائج البحث في المستقبل. بشكل عام، تم تصميم الطرق لضمان موثوقية وصلاحية النتائج التي تم الحصول عليها.
نتائج
كشفت نتائج الدراسة حول إدمان الهواتف الذكية عن ثلاث مجموعات متميزة من المشاركين بناءً على مستويات إدمانهم: منخفضة (43.7%)، متوسطة (19.8%)، وعالية (36.5%). تراوحت المسافات بين مراكز المجموعات من 1.451 إلى 2.959، مع أكبر فصل تم ملاحظته بين المجموعتين المنخفضة والعالية. أشار تحليل التباين الأحادي إلى وجود فروق كبيرة بين هذه المجموعات عند مستوى 0.01، مما يؤكد الطبيعة المتميزة للمجموعات. ومع ذلك، أشارت قيم إيتا التربيعية الجزئية إلى أن الفروق العملية في المواقف تجاه النشاط البدني بين المجموعات كانت متواضعة على الرغم من الأهمية الإحصائية.
أشارت التحليلات الإضافية إلى أن المواقف تجاه النشاط البدني تختلف حسب الجنس (p = 0.001) ومستويات إدمان الهواتف الذكية (p = 0.001). كشفت المقارنات بعد الاختبار أن مجموعة إدمان الهواتف الذكية العالية أظهرت درجات مواقف تجاه النشاط البدني أعلى بشكل ملحوظ مقارنة بالمجموعتين المنخفضة والمتوسطة، بينما لم يتم العثور على فرق كبير بين المجموعتين المنخفضة والمتوسطة. من الجدير بالذكر أن التفاعل بين إدمان الهواتف الذكية والجنس لم يسفر عن فروق كبيرة في المواقف تجاه النشاط البدني (p = 0.053). أشارت البيانات المرئية إلى أن المشاركين الذكور كان لديهم مواقف تجاه النشاط البدني أعلى عند مستويات إدمان منخفضة، والتي انخفضت عند المستويات المتوسطة وزادت قليلاً عند المستويات العالية. على النقيض، أظهرت المشاركات الإناث باستمرار مواقف تجاه النشاط البدني أقل، مع تراجع تدريجي مع زيادة مستويات إدمان الهواتف الذكية.
مناقشة
استخدمت الدراسة تصميمًا عرضيًا وكمياً للتحقيق في العلاقة بين إدمان الهواتف الذكية ومواقف طلاب الجامعات تجاه النشاط البدني. تم تحليل عينة تمثيلية من 1,021 طالبًا جامعيًا من الجامعات الحكومية في منطقة مرمرة في تركيا، مما كشف أن مستويات أعلى من إدمان الهواتف الذكية ترتبط بتقليل المواقف الإيجابية تجاه النشاط البدني. تدعم هذه النتيجة الفرضية القائلة بأن إدمان الهواتف الذكية يؤثر سلبًا على أنماط الحياة النشطة، مما يتماشى مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى اتجاه مشابه بين مختلف السكان.
حدد التحليل ثلاث مجموعات متميزة من إدمان الهواتف الذكية: منخفضة، متوسطة، وعالية، كل منها تعكس أنماط استخدام مختلفة وتأثيرها على المواقف تجاه النشاط البدني. من الجدير بالذكر أن المشاركين الذكور أظهروا مواقف أكثر إيجابية تجاه النشاط البدني مقارنة بالمشاركات الإناث، وهو فرق يُعزى إلى الأدوار الجندرية والتوقعات الاجتماعية التي قد تحد من مشاركة النساء في الأنشطة البدنية. وُجد أن التفاعل بين الجنس وإدمان الهواتف الذكية غير ذي دلالة، مما يشير إلى أن الآثار الضارة لإدمان الهواتف الذكية على المواقف تجاه النشاط البدني تتسق عبر الجنسين. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى مزيد من الأبحاث لاستكشاف مجموعات سكانية متنوعة وتطوير تدخلات تعزز نهجًا متوازنًا لاستخدام الهواتف الذكية والنشاط البدني، خاصة بالنظر إلى الفروق الملحوظة بين الجنسين.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، يقتصر استخدام العينة المريحة من الجامعات الحكومية في منطقة مرمرة في تركيا على تعميم النتائج على فئات ديموغرافية أو جغرافية أخرى، مما قد يؤدي إلى إدخال تحيزات في العينة وعدم الاستجابة. ثانيًا، قد يؤدي الاعتماد على استبيانات التقرير الذاتي لقياس المتغيرات إلى عدم دقة في الاسترجاع وتحقيق رغبة اجتماعية، خاصة فيما يتعلق بالنشاط البدني واستخدام الهواتف الذكية. بالإضافة إلى ذلك، يمنع الطابع العرضي للدراسة الاستنتاجات السببية بشأن العلاقات بين إدمان الهواتف الذكية والمواقف تجاه النشاط البدني. كانت تصنيفات إدمان الهواتف الذكية مبنية على حل ثلاثي المجموعات تجريبي بدلاً من نقاط قطع سريرية معتمدة، وكانت أحجام التأثير الملحوظة في مقارنات المجموعات صغيرة، مما يشير إلى أنه على الرغم من كونها ذات دلالة إحصائية، فإن الفروق متواضعة.
على الرغم من هذه القيود، تتمتع الدراسة بعدة نقاط قوة، بما في ذلك حجم العينة الكبير المكون من 1,021 مشاركًا، مما يعزز القوة الإحصائية للتحليلات. يدعم استخدام أدوات موثوقة، مثل مقياس إدمان الهواتف الذكية – الشكل القصير (SAS-SF) وقياسات المواقف تجاه النشاط البدني، موثوقية وصلاحية النتائج. ساعد تطبيق تحليل التجمعات ذو الخطوتين جنبًا إلى جنب مع ANOVA الأحادي في استكشاف العلاقة بين ملفات تعريف إدمان الهواتف الذكية والمواقف تجاه النشاط البدني، مع الأخذ في الاعتبار التفاعلات بين الجنسين. علاوة على ذلك، تستند الأبحاث إلى أطر نظرية راسخة، وتحديدًا نموذج مكونات الإدمان ونظرية تحديد الذات، وتساهم في الأدبيات من خلال دراسة التفاعل بين أنماط السلوك الرقمي والمواقف تجاه النشاط البدني بين طلاب الجامعات، وهي منطقة لم يتم استكشافها بشكل كافٍ.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1742639
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41561845
Publication Date: 2026-01-05
Author(s): Ünsal ALTINIŞIK et al.
Primary Topic: Impact of Technology on Adolescents
Overview
This study aimed to investigate the relationship between smartphone addiction levels and physical activity attitudes among university students, with a focus on gender differences. Utilizing a relational screening model, the research involved 1,021 voluntary participants who completed an online survey that included demographic information, the Smartphone Addiction Scale-Short Form, and the Cognitive Behavioral Physical Activity Scale. Data analysis was conducted using SPSS, employing both hierarchical and non-hierarchical cluster analyses to assess smartphone addiction levels, while Univariate Analysis of Variance was used to evaluate differences in physical activity attitudes based on gender and addiction levels.
The findings revealed a significant inverse relationship between smartphone addiction and physical activity attitudes (p = 0.001), indicating that students with lower addiction levels exhibited more positive attitudes toward physical activity. Additionally, male participants scored higher in physical activity attitudes compared to female participants (p = 0.001). However, the interaction between gender and smartphone addiction did not significantly affect physical activity attitudes (p = 0.053). The study concludes that increased smartphone addiction correlates with diminished physical activity attitudes, suggesting a detrimental impact on young people’s active lifestyles and a propensity for sedentary behavior. The authors recommend further research on digital addiction’s effects across various demographics and the development of programs aimed at promoting balanced smartphone use and encouraging physical activity among students.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the pervasive internet usage in Türkiye, particularly among young people, with a reported rate of 90.9%. While smartphones enhance access to information and social connectivity, their excessive use is linked to negative outcomes such as distraction, sleep disturbances, and a sedentary lifestyle, particularly among university students. This trend raises concerns about the implications of digital addiction on physical activity, which is crucial for both physical health and psychological well-being. The paper underscores the need to investigate the relationship between smartphone addiction and attitudes toward physical activity, especially considering gender differences in usage patterns and motivations.
Theoretical frameworks such as the Components Model of Addiction and Self-Determination Theory are employed to contextualize the study. The Components Model outlines the characteristics of addictive behaviors, suggesting that smartphone addiction can detrimentally affect time management, self-control, and physical awareness, ultimately leading to a decline in active lifestyle habits. Meanwhile, Self-Determination Theory posits that intrinsic motivation and the fulfillment of basic psychological needs are essential for sustained engagement in physical activities. The study aims to explore how smartphone addiction levels and gender influence university students’ attitudes toward physical activity, positing three hypotheses regarding significant differences in attitudes based on these factors.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental and analytical approaches employed to investigate the research question. It details the selection of participants, the design of the study, and the specific protocols followed during data collection. The section also describes the statistical techniques used for data analysis, ensuring that the methods are robust and appropriate for the hypotheses being tested.
Additionally, the methods include any tools or instruments utilized in the research, such as surveys, software, or laboratory equipment, along with their calibration and validation processes. The section emphasizes the reproducibility of the study by providing sufficient detail on the methodologies, allowing for future replication or extension of the research findings. Overall, the methods are designed to ensure the reliability and validity of the results obtained.
Results
The results of the study on smartphone addiction revealed three distinct clusters of participants based on their addiction levels: low (43.7%), medium (19.8%), and high (36.5%). The distances between cluster centers ranged from 1.451 to 2.959, with the greatest separation observed between the low and high clusters. A one-way analysis of variance indicated significant differences between these groups at the 0.01 level, confirming the distinct nature of the clusters. However, the partial eta squared values suggested that the practical differences in physical activity attitudes among the groups were modest despite statistical significance.
Further analysis indicated that physical activity attitudes varied by gender (p = 0.001) and smartphone addiction levels (p = 0.001). Post-hoc comparisons revealed that the high smartphone addiction group exhibited significantly higher physical activity attitude scores compared to the low and medium groups, while no significant difference was found between the low and medium groups. Notably, the interaction between smartphone addiction and gender did not yield significant differences in physical activity attitudes (p = 0.053). Visual data indicated that male participants had higher physical activity attitudes at low addiction levels, which decreased at moderate levels and slightly increased at high levels. In contrast, female participants consistently demonstrated lower physical activity attitudes, with a gradual decline as smartphone addiction levels increased.
Discussion
The study employed a cross-sectional, quantitative design to investigate the relationship between smartphone addiction and university students’ attitudes toward physical activity. A representative sample of 1,021 undergraduate students from state universities in the Marmara Region of Türkiye was analyzed, revealing that higher levels of smartphone addiction correlated with decreased positive attitudes toward physical activity. This finding supports the hypothesis that smartphone addiction negatively influences active lifestyles, aligning with previous research indicating a similar trend among various populations.
The analysis identified three distinct clusters of smartphone addiction: low, medium, and high, each reflecting different usage patterns and their impact on physical activity attitudes. Notably, male participants exhibited significantly more favorable attitudes toward physical activity compared to female participants, a difference attributed to gender roles and social expectations that may limit women’s engagement in physical activities. The interaction between gender and smartphone addiction was found to be non-significant, suggesting that the detrimental effects of smartphone addiction on physical activity attitudes are consistent across genders. The study underscores the need for future research to explore diverse populations and develop interventions that promote a balanced approach to smartphone use and physical activity, particularly considering the observed gender disparities.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, the use of convenience sampling from state universities in the Marmara Region of Türkiye restricts the generalizability of the results to other demographics or geographical areas, potentially introducing sampling and non-response biases. Secondly, reliance on self-report questionnaires for measuring variables may lead to recall inaccuracies and social desirability bias, particularly concerning physical activity and smartphone usage. Additionally, the cross-sectional nature of the study precludes causal inferences regarding the relationships between smartphone addiction and attitudes toward physical activity. The classification of smartphone addiction was based on an empirical three-cluster solution rather than established clinical cut-off scores, and the observed effect sizes in group comparisons were small, suggesting that while statistically significant, the differences are modest.
Despite these limitations, the study boasts several strengths, including a substantial sample size of 1,021 participants, which enhances the statistical power of the analyses. The use of validated instruments, such as the Smartphone Addiction Scale-Short Form (SAS-SF) and measures of attitudes toward physical activity, supports the reliability and construct validity of the findings. The application of a two-step cluster analysis alongside Univariate ANOVA facilitated a detailed exploration of the relationship between smartphone addiction profiles and physical activity attitudes, accounting for gender interactions. Furthermore, the research is anchored in established theoretical frameworks, specifically the Components Model of Addiction and Self-Determination Theory, and contributes to the literature by examining the interplay between digital behavior patterns and physical activity attitudes among university students, a relatively underexplored area.