Vännen nära till hands

43  Download (0)

Full text

(1)

En undersökning av fenomenet nomofobi

Daniel Lipiäinen

Psykologi, kandidat 2021

Luleå tekniska universitet Institutionen för hälsa, lärande och teknik

(2)

Studien undersöker nomofobi, en förkortning av ‘no mobile phobia’, där individer upplever negativa känslor eller tankar då de finner sig utan sin mobiltelefon. Med mätinstrumentet Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) som underlag utvecklades den svenska versionen NMP-Q-SE, som består av 19 påståenden. Explorativ faktoranalys visade att 64% av variansen i svaren förklarades av tre bakomliggande faktorer som namngavs; (1) att förlora tillgång till kommunikation, (2) att förlora tillhörighet och (3) att förlora tillgång till information och bekvämlighet med Cronbach’s α=.939, vilket gjorde instrumentet lämpligt för undersökning av nomofobi med hänsyn till validitet och reliabilitet. Statistisk analys av medelvärdet för de 220 deltagarna motsvarade en måttlig grad av nomofobi enligt

klassificeringen, M=64.47, SD=24.267. Signifikanta skillnader mellan kön fanns i faktor 1, där kvinnor (M=30.75, SD=10.38) hade högre poäng än män (M=25.91, SD= 12.40), t(76.67)=2.573, p=0.012. Variansanalys visade att respondenter med högre utbildningsnivå (M=66.50, SD=23.59) uppvisade signifikant högre poäng än dem med lägre utbildningsnivå (M=57.89, SD=23.83) för totalpoäng samt faktor 2 och 3, p=0.02. Deltagarna med en högre daglig skärmtid uppvisade även signifikant högre totalpoäng NMP-Q-SE (M=70.28,

SD=25.88) än de med lägre daglig användningstid av mobiltelefon (M=59.30, SD=21.41), t(218)=-3.439, p=0.01, vilket tyder på ett samband mellan ökad användningstid av

mobiltelefon och försvårad nomofobi som bör undersökas vidare.

Nyckelord: nomofobi, mobilberoende, smartphoneberoende, psykisk ohälsa


(3)

experiences negative thoughts or emotions in situations without limited or no access to their mobile phone. Based on the Nomophobia Questionnaire (NMP-Q), a Swedish version NMP- Q-SE was designed consisting of 19 items. Exploratory factor analysis identified three underlying factors of nomophobia explaining 64% of variance which were named; (1) losing access to communication. (2) losing connectedness and (3) losing access to information and convenience, with Cronbach's α=.939, thus proving the NMP-Q-SE an adequate instrument for exploring nomophobia with validity and reliability. Statistical analysis showed a mean NMP-Q-SE score for the 220 participants reflecting a moderate degree of nomophobia according to the classification, M=64.47, SD=24.267. Significant differences between sexes were found for factor 1, where women (M=30.75, SD=10.38) scored higher than men (M=25.91, SD= 12.40), t(76.67)=2.573, p=0.012. ANOVA results showed that participants with a higher level education (M=66.50, SD=23.59) scored significantly higher than their lower-level education counterparts (M=57.89, SD=23.83) in total scores and factors 2 and 3, p=0.02. There were significant differences in NMP-Q-SE total and factor scores between participants averaging a lower screen time (M=59.30, SD=21.41) and those higher

(M=70.28, SD=25.88), t(218)=-3.439, p=0.01, indicating a relationship between extended phone usage time and more severe nomophobia which should be further examined.

Keywords: nomophobia, mobile phone dependency, smartphone dependency, mental health

(4)

Författaren önskar tacka samtliga deltagare i enkätstudien. Ett stort tack skall även ges till handledare Peter Bengtsson för ett aktivt stöd under arbetets gång. Arbetet skrevs under covid-19 och särskilt tack skall även ges till mina vänner och klasskamrater som offrat sin tid för att ge mig feedback under en period då mänsklig interaktion och samarbete inte varit lika givet.

(5)

Användning av teknologi har blivit en naturlig del av den moderna människans vardag och arbetsliv (Shambare et al., 2012). Ett framträdande exempel är mobiltelefonen, av typen smartphone, som genom internetanslutning ger tillgång till olika ‘smarta’ program och funktioner (Garcia-Montes et al., 2006). Antalet människor med tillgång till en mobiltelefon ökade från strax över 1 miljard år 2012 till 3.6 miljarder år 2020, vilket motsvarade ca 45%

av jordens befolkning (Newzoo, 2020). Vidare ökade antalet användare av internettjänster genom mobiltelefon mellan år 2000 och 2015, från 6,5% till 43% av jordens befolkning (Parasuraman et al., 2017). Kostnadseffektiva produktionslösningar hos de största tillverkare av teknologi samt billigare begagnade produkter väntas leda till att mobiltelefon och

internettjänster blir tillgängligt för flera hundra miljoner i avlägsna samhällen eller under sämre socioekonomiska förutsättningar (Newzoo, 2020).

De positiva fördelar och möjligheter som en modern mobiltelefon medför är många (Lee, 2014). Tillgång till internet möjliggör global kommunikation genom text och samtal så att människor kan hålla kontakt med familj och vänner (Geser, 2004). Utvecklingen av applikationer till mobiltelefoner kan bland annat fungera som vägledande och praktiska hjälpmedel vid inlärning (Taleb & Sohrabi, 2012; Panova & Carbonell, 2018), fysisk aktivitet och kosthållning (Macias, 2015), beteendeinterventioner- och förändringar genom vård (Fjeldsoe et al., 2009) samt hantering av kroniska sjukdomar (Blake, 2008). Studier visar även att många individer ser mobiltelefonen som en utsträckning av det sociala nätverket genom användning av sociala medier (Panova & Carbonell, 2018). En mobiltelefon blir därför även ett verktyg för att underhålla social status och virtuell identitet (Rosenkvist 2002;

Park & Kaye, 2018).

Utöver de uppenbara positiva fördelarna som tillgången till en mobiltelefon medför så tycks det även finnas en tydlig problembild i form av negativa konsekvenser för många användare (Panova & Carbonell, 2018). I olika studier har man kopplat till mobilanvändning funnit beroende- och missbruksbeteenden (Bianchi & Phillips, 2005; Oulasvirta et al., 2012;

Salehan & Negahban, 2013; Lee, 2014; Billieux et al., 2015), upplevda stress- och

oroskänslor hos användare (Lee, 2014) och separationsångest vid begränsad eller fråntagen tillgång till mobiltelefonen (King et al., 2013; Cheever et al., 2014). Samlingen av upplevda negativa känslor kopplade till att inte ha tillgång till sin mobiltelefon har fått begreppet

‘nomophobia’, en förkortning av ‘no mobile phobia’ (Yildirim & Correia, 2015). Begreppet

(6)

myntades i samband med en enkätundersökning av mobilvanor, som visade att 53% av de 2100 respondenterna uttryckte någon form av rädsla eller ångest i samband med avsaknaden av tillgång till sin mobiltelefon (Mail Online, 2008). Undersökningen visade även att män, 58%, upplevde nomofobi i större utsträckning än kvinnor, 48%. En uppföljning år 2012 fann att den totala procentandelen (n=1000) som regelbundet upplever nomofobiska känslor eller tankar stigit från 53% till 66% (SecurEnvoy, 2012). Denna undersökning visade även en markant skillnad i könsfördelningen i jämförelse med den ursprungliga studien, 70% av kvinnor upplevde nomofobiska känslor eller tankar jämfört med 61% av männen. I studien fann man även att yngre tycktes drabbas värst. I åldersgruppen 18-24 kunde 77% av respondenterna identifiera med uttrycket av nomofobi, medan motsvarande siffra i åldersgruppen 25-34 var 68%.

Ett avgörande problem för forskningen om nomofobi är avsaknaden av en

standardiserad definition i diagnostikverktyget för psykiatriska sjukdomar och tillstånd Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM–V) (Yildirim & Correia, 2015). King, Valença och Nardi (2010) argumenterar för att nomofobi bör tilldelas en egen plats i DSM-V under den övergripande kategorin fobier. De beskriver nomofobi som “a disorder of the modern world that has only recently been used to describe the discomfort or anxiety caused by the non-availability of a mobile phone (MP), personal computer (PC) or any other virtual communication device in individuals who use them habitually” (King et al., 2010, s.52) och menar att nomofobi är en specifik fobi som kan separeras från övergripande kategorier som det ofta associeras med, exempelvis agorafobi. Argumentet för nomofobins självständiga kategorisering i DSM-V har även framförts av Bragazzi och Del Puente (2014) som betonar vikten av ett standardiserat mätinstrument.

För att kunna genomföra vetenskapliga undersökningar av nomofobi har Yildirim och Correia (2015) utvecklat mätinstrumentet Nomophobia Questionnaire, fortsättningsvis förkortat NMP-Q. Mätinstrumentet utgörs av en enkät och utvecklades genom en tvåfasig metoddesign. I den första fasen genomfördes kvalitativa fokuserade intervjuer som utgjorde underlaget för designen av den andra kvantitativa fasen, vilket ledde fram till utvecklingen av mätinstrumentet NMP-Q. Yildirim och Correia identifierade fyra nyckeldimensioner av nomofobi; (1) att inte kunna kommunicera med människor som ett resultat av att inte ha sin mobiltelefon tillgänglig samt att inte vid behov vara kontaktbar för andra; (2) att förlora

(7)

tillhörighet till olika sociala nätverk och den identitet som individen byggt upp online; (3) att förlora tillgång till information såsom väder eller Google-sökningar erbjuder genom

användning av mobiltelefonens internettjänster och praktiska funktioner samt (4) att uppoffra den bekvämlighet och/eller förmån som en mobiltelefon medför i form av exempelvis

mobilapplikationer som kalkylator eller kamera. Yildirim och Correia (2015, s. 137) uppmuntrar avslutningsvis forskarvärlden att undersöka fenomenet vidare och bland annat bidra med fler svar på hur nomofobins yttring varierar mellan demografiska grupper.

Mätmetoden NMP-Q har idag översatts och validerats på ett antal språk. Den spanska versionen undersökte nomofobi i ett urval av 306 studenter mellan 13-19 år och fann en liknande faktorstruktur som originalversionen bestående av fyra faktorer med ett Cronbach’s alfa-värde på 0.95 (González-Cabrera et al., 2017). Detta resultat replikerades även i den persiska versionen (Lin et al., 2018), den kinesiska versionen (Ma & Liu, 2018) och den portugisiska versionen (Galhardo et al., 2020). I den italienska versionen fann man vid undersökning av 403 vuxna istället en struktur med tre faktorer och ett Cronbach’s alfa-värde på 0.95. I denna version undersökte man även respondenternas genomsnittliga

användningstid av mobiltelefon och fann en positiv korrelation med nomofobiska poängresultat (Adawi et al., 2018).

De studier som inleddes av Yildirim och Correia (2015) rörande nomofobi och mätinstrumentet NMP-Q har replikerats i ett antal olika demografiska sammanhang. Det är absolut av intresse att göra motsvarande undersökningar i Sverige som är ett land där mobiltelefonen används i stor utsträckning för att utöka kunskapen om interaktion mellan människa och mobiltelefon i relation till psykisk ohälsa.. För att möjliggöra detta kommer denna studie därför att försöka översätta NMP-Q till svenska och därefter studera nomofobi under svenska förhållanden.

Syfte och frågeställningar

Denna rapport syftar till utöka kunskapen om interaktion mellan människa och mobiltelefon och dess koppling till psykisk ohälsa med ett särskilt fokus på fenomenet nomofobi. Genom utvecklingen av ett mätinstrument syftar studien till undersöka nomofobins yttring under svenska förhållandet och skillnader i dess uttryck mellan demografiska grupper. Ett ytterligare syfte med studien är att undersöka om det finns ett samband mellan ökad användningstid av mobiltelefon och nomofobi.

(8)

Utifrån detta syfte presenterar författaren fyra frågeställningar som ska besvaras:

● Kan en svensk version av instrumentet Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) utvecklas som ger resultat med validitet och reliabilitet?

● I vilken utsträckning förekommer fenomenet nomofobi i det undersökta urvalet?

● Hur skiljer sig yttringen av nomofobi för demografiska variabler som kön, ålder och utbildningsnivå?

● Finns det ett samband mellan dagliga användningstid av mobiltelefon och nomofobi?

Metod Deltagare

Totalt besvarades enkäten av 220 stycken individer, varav 166 kvinnor (75.5%), 53 män (24.1%) och 1 icke-binär (0.5%). Respondenterna fick i enkäten återge sin ålder genom att svara med tillhörighet till en av sju åldersgrupper, från ”Under 18 år” till ”Över 65 år” och fördelningen av svar visas i Tabell 1.

Tabell 1.

Åldersfördelning i antal och procent

!

Utbildningsnivån för respondenterna var: högskola/universitet 157 stycken, gymnasieskola 57 stycken och yrkeshögskola 6 stycken.

Mätinstrument

Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) är framtagen och validerad av Yildirim och Correia (2015). NMP-Q är ett självskattningsformulär bestående av 20 påståenden som ska besvaras på en 7-gradig Likertskala (1= “Strongly disagree” till 7= “Strongly agree”). Svaren på de 20 påståendena bildar ett resultatindex med NMP-Q-värden från 20 till 140, där 20 innebär avsaknad av nomofobi, 21-60 motsvarar mild grad av nomofobi, 61-100 indikerar måttlig

(9)

grad av nomofobi och ett NMP-Q-värde över 100 betyder svår nomofobi (Yildirim &

Correia, 2015, s. 133). Tillsammans bildar de 20 påståendena i det ursprungliga instrumentet fyra dimensioner av nomofobi: (1) losing communications, (2) losing connectedness , (3) losing access to information och (4) giving up convenience.

Mätinstrumentet NMP-Q-SE som utvecklades och användes i denna studie är en översättning av NMP-Q som beskrivits ovan. Som inledning i NMP-Q-SE fick respondenter även uppskatta sin genomsnittliga användningstid av deras mobiltelefon per dag. Under översättningsprocessen exkluderades ett av de 20 påståendena från originalversionen.

Översättningen av påstående 10; ‘I would feel anxious because I could not instantly communicate with my family and/or friends” och 13;“ I would be anxious because I could not keep in touch with my family and/or friends” i NMP-Q kombinerades för att skapa svenska motsvarigheten ‘Skulle det kännas jobbigt att inte kunna kontakta familj och vänner’. På grund av detta består NMP-Q-SE av 19 påståenden, som respondenten besvarar på en 7-gradig Likertskala (1= ”Håller inte alls med” till 7= ”Håller starkt med”). De 19 påståendena redovisas i Tabell 2 och enkäten i sin helhet i bilaga 1. Resultatindex för NMP- Q-SE hamnar mellan värdena 19 och 133. För att anpassa intervallen för olika grader av nomofobi dividerades intervallgränserna med 140 och multiplicerades därefter med 133. I det justerade svarsindexet för NMP-Q-SE motsvarar resultatet 19 ingen nomofobi, 20–57 mild nomofobi, 58–94 måttlig nomofobi och 95 eller högre svår nomofobi.

Tabell 2.

NMP-Q-SE och enkätens 19 påståenden

Om jag inte har mobiltelefon på mig,

1. Skulle jag känna mig obekväm utan tillgång till information genom mobiltelefonen.

2. Skulle jag bli irriterad om jag inte kan kolla upp information

3. Skulle jag känna mig nervös utan tillgång till nyheter (t.ex. händelser, väder)

4. Skulle jag vara irriterad då jag inte kan använda mobiltelefonens funktioner (t.ex. kalender, väckarklocka)

5. Skulle jag bli orolig att bli strandsatt någonstans 6. Skulle jag känna ett behov av att kolla mobilen

7. Skulle det kännas jobbigt att inte kunna kontakta familj och vänner 8. Skulle jag vara orolig för att familj och vänner inte kan kontakta mig 9. Skulle jag vara orolig över att inte kunna ta emot meddelanden eller samtal


(10)

10. Skulle jag vara orolig då jag inte vet om någon försökt kontakta mig 11. Skulle jag känna ångest för att relationen till familj och vänner förstörs 12. Skulle jag vara nervös över att min digitala identitet förstörs

13. Skulle jag bli obekväm över att inte vara uppdaterad på sociala medier 14. Skulle jag bli irriterad över att inte kunna kolla e-post på mobiltelefonen 15. Skulle det vara jobbigt att inte kolla aviseringar på mobiltelefonen

16. Skulle det kännas konstigt då jag inte vet vad jag ska göra utan mobiltelefonen Om jag har tillgång till min mobiltelefon,

17. Skulle jag bli orolig då jag börjar få slut på batteri

18. Skulle jag bli orolig då jag fick slut på saldo eller mobildata

19. Och tappar koppling till Wi-Fi eller mobildata skulle jag konstant försöka hitta en koppling

Procedur

För att samla in data användes enkäten NMP-Q-SE som mätinstrument. NMP-Q-SE utformades digitalt i Google Formulär på grund av dess lättillgängliga funktioner. En

pilotundersökning skickades till tre studenter i ett bekvämlighetsurval för att bedöma hur lång tid enkäten skulle ta att genomföra samt undersöka huruvida översättningen av enkäten är lättförstådd. Alla tre studenterna bedömde enkätundersökningen som tydlig och frågorna som självklara, vilket indikerade att NMP-Q-SE hade en god face validity (Holden, 2010).

Därefter publicerades enkäten som en länk på Facebook och Instagram (Bilaga 1), två plattformar med stora sociala nätverk av potentiella deltagare. Författaren har vid tidigare enkätundersökningar använt dessa två plattformar med mycket positiva resultat från en bred demografi. Enkätundersökningens insamling av svar avslutades efter en vecka.

Dataanalys

Statistikprogrammet IBM SPSS Statistics (IBM 2016) användes för statistisk analys.

Inledningsvis kodades grupper inom de fyra oberoende variablerna kön, ålder,

utbildningsnivå och genomsnittlig användningstid om för att representeras av ett numeriskt värde. Svaren på Likertskalan kodades om numeriskt för att möjliggöra beräkning av lägesmått med standardavvikelse samt totalpoäng för varje respondent i enhet med tidigare NMP-Q studier. Exploratory factor analysis (EFA) genomfördes för att undersöka

faktorstrukturen i NMP-Q-SE. En Principalkomponentsanalys (PCA) med varimax rotation utfördes på de 19 frågorna i NMP-Q-SE för att avgöra faktorladdning för respektive fråga, det vill säga vilken faktor som varje fråga korrelerar starkast med. Bartlett’s Test of Sphericity utfördes för att upptäcka svaga korrelationer mellan frågor vilket utesluter hypotesen att NMP-Q-SE är ett identity matrix där frågor i stor utsträckning mäter samma sak (Bartlett, 1954). Testet Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO) utfördes för att 


(11)

beräkna interkorrelation. KMO bör vara minst >.60 för att faktoranalys ska anses lämpligt (Kaiser & Rice, 1974). För att undersöka intern reliabilitet genomfördes en

reliabilitetsprövning med Cronbachs alfa som reliabilitetskoefficient. Cronbach’s alfa återger ett värde mellan 0 och 1, som bör var .70 för att anses acceptabelt (Kline, 2000). Skillnader i variabeln kön undersöktes med oberoende t-test, vars syfte är att mäta skillnader i medelvärde för två grupper vid samma mättillfälle. För variablerna ålder, utbildningsnivå samt

genomsnittlig användningstid fanns det mer än två grupper och därför genomfördes istället en envägs ANOVA som mäter skillnader i medelvärde för två eller fler grupper (Fields, 2009).

Efter ANOVA utfördes Tukeys post-hoc test för att analysera mellan vilka grupper skillnader uppstod. Både t-test och ANOVA beräknades med signifikanskriteriet α=0,05.

Etiska överväganden

De fyra forskningsetiska principerna togs i beaktande vid genomförandet av

enkätundersökningen (Vetenskapsrådet, 2017) vilket kan läsas i bilaga 1. Deltagarna gavs information om studiens syfte, dess genomförande och deras deltagande roll i

undersökningen. Vidare informerades deltagarna även om att deras svar var anonyma, skulle behandlas konfidentiellt samt enbart nyttjas för studiens syfte. Kontaktuppgifter till

författaren i form av e-postadress samt telefonnummer presenterades tydligt. Då undersökningen var webbaserad via Google Formulär så kunde skriftligt samtycke ej inhämtas. Deltagarna informerades därför om att deras frivilliga deltagande, som kunde avbrytas när som helst under enkätens gång, innebar samtycke till att deras svar används i studien. Deltagarna tackades inledningsvis samt vid avslutning av enkäten.

Resultat Faktorstruktur och statistisk prövning av NMP-Q-SE

Exploratory factor analysis (EFA) och principalkomponentanalys (PCA) genomfördes med varimax rotation. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy bekräftade

provtagningens tillräckligt och visade en hög interkorrelation mellan frågor, KMO = .928 (Kaiser & Rice, 1974). Bartlett's test of sphericity var signifikant (# (171) = 2791,957 p=

0,00) och fortsatt faktoranalys ansågs därför lämpligt enligt kriterierna (Bartlett, 1954). En första analys extraherade tre faktorer med ett egenvärde högre än 1 enligt Kaisers kriterier (1970) som förklarade 64% av variansen. Ursprungliga faktorladdningar med korrelationer starkare än .30 samt korrelationer >.45 i kursiv text visas i Tabell 3.

χ2

(12)

Tabell 3.

Ursprungliga faktorladdningar för frågor i NMP-Q-SE

!

Efter rotation utgjorde de tre faktorerna 29%, 22% respektive 13% av variansen och visas i Tabell 4. Trefaktorstrukturen behölls och de tre faktorerna gavs namnen; (1) att förlora tillgång till kommunikation, (2) att förlora tillhörighet och (3) att förlora tillgång till information och bekvämlighet.

Tabell 4.

Egenvärden och total varians för faktorer före och efter rotering

!

(13)

Den interna reliabiliteten ansågs utmärkt i NMP-Q-SE med Cronbach’s α=.939. Den interna reliabiliteten hos de tre enskilda faktorerna visade även hög till utmärkt reliabilitet. Faktor 1 visade α= .901, faktor 2 visade α= .876 och faktor 3 visade α= .846. Resultaten av EFA- och PCA-testet med korrelationer och reliabilitetsvärden presenteras i Tabell 5. Corrected item- total correlations för alla 19 frågor visade över .40 vilket ansågs god enligt kriterier.

Cronbach’s alpha if item deleted visade att uteslutning av enstaka frågor inte skulle förhöja reliabiliteten ytterligare. Uteslutning av enstaka fråga skulle som lägst sjunka till! .933, för frågorna 7, 9 och 10.

Tabell 5.

Roterade faktorladdningar och reliabilitetsvärden för NMP-Q-SE frågor

#

Poängresultat i NMP-Q-SE

Det totala poängresultatet i genomsnitt för alla respondenter (n=220) var M=64.47,

SD=24.27. Resultat motsvarar en måttlig grad nomofobi enligt svarsindexet, poänggränser α =

(14)

58-94.. I Figur 1 visas fördelningen av NMP-Q-SE totalpoäng i antal. Det mest frekventa totala poängresultat var 42 (4.7%) följt av 62 och 64 (2.7% var). Endast en person fick det totalt lägsta möjliga poängresultat och det högsta totala poängresultatet var 131 för en enskild respondent.

Figur 1.

Frekvensfördelning av totala poängresultat med trendkurva

#

Demografiska skillnader

Inga signifikanta skillnader i det totala poängresultatet eller faktorpoäng fanns mellan åldersgrupper, p<0,05. För att undersöka skillnader mellan kön utfördes ett oberoende t-test vars resultat presenteras i Tabell 6. Vid analys av skillnader mellan kön gjordes ett urval där respondenten med kön angivet som ickebinär exkluderades. Sett till enkätens totala

poängvärde mellan 19-133 fanns en icke-signifikant skillnad där kvinnor (M=66.23, SD=22.98) hade högre poäng i genomsnitt än män (M=59.94, SD=27.73), t(76.13)=1.496, p=0.139. Det fanns en signifikant skillnad mellan män och kvinnor gällande faktor (1): att förlora kommunikation, där kvinnor (M=30.75, SD=10.38) hade högre poäng i genomsnitt än män (M=25.91, SD= 12.40), t(76.67)=2.573, p=0.012.

(15)

Tabell 6.

Totalpoäng och faktorpoäng i NMP-Q-SE efter kön

!

Vid undersökning av utbildningsnivåns påverkan på nomofobi visade envägs ANOVA signifikanta skillnader i det totala poängresultat för de tre grupperna ‘gymnasieskola’,

‘yrkeshögskola’ och ‘högskola/universitet’ [F(2, 217)= 3.944 p= 0.021]. Post hoc-testet Tukey HSD visade enbart två signifikant skillnader i faktorer, mellan

‘gymnasieskola’ (M=10.88, SD=6.10) och ‘yrkeshögskola’ (M=17.67, SD=11.33), p= 0.047 för faktor (2) samt för faktor (3) mellan ‘gymnasieskola’ (M=14.30, SD=6.25) och ‘högskola/

universitet’ (M=17.91, SD=6.95), p= 0.002.

Användningstid och nomofobi

Resultaten visar att den största delen av de 220 respondenterna, 82 stycken, använder sin mobiltelefon mellan 2-4 timmar per dag. Detta motsvarar 37% av deltagarna. Den näst största gruppen var de 74 respondenter som uppskattar sin dagliga användningstid till 4-6 timmar i genomsnitt, vilket motsvarade ca 33,6% av respondenterna.

Den totala fördelningen av de olika grupptillhörigheterna för genomsnittlig mobilanvändning per dag visas i Figur 2.

(16)

Figur 2.

Genomsnittlig användningstid av mobiltelefon per dag i antal.

!

Beräkning av Pearsons produktmomentkorrelation visar en signifikant svag korrelation mellan användningstid och totalpoäng r=.227, p=0.01. En envägs ANOVA genomfördes mellan de sex grupperna för att undersöka hur respondenternas genomsnittliga

användningstid av mobiltelefonen påverkade deras resultat på NMP-Q-SE. Signifikanta skillnader fanns mellan gruppernas totala poängresultat [F (5,214) =4.05, p =0.002] samt faktorer (1) att förlora kommunikation [F (5,214) =3.256, p = 0.007] ; (2) att förlora tillhörighet [F (5,214) =2.975, p= 0.013] och (3) att förlora tillgång till information och bekvämlighet [F (5,214) =5.32, p= 0.00].

Post hoc-testet Tukey HSD visade starkast signifikanta skillnader i det totala

poängresultatet mellan gruppen ‘0-1 timma’ (M=31.50, SD=12.56) och de två grupperna ‘4-6 timmar’ (M=69.95, SD=25.63), p= 0.020 samt ‘6-8 timmar’ (M=71.04, SD=26.07), p= 0.024.

För faktor (1) att förlora kommunikation var resultaten signifikant lägre för gruppen ‘0-1 timma’ i jämförelse med övriga grupper. För faktor (2) att förlora tillhörighet fanns det enbart en signifikant skillnad där gruppen ‘2-4 timmar’ (M=10.32, SD=5.49) hade ett lägre genomsnittligt poängresultat än ‘4-6 timmar’ (M=13.31, SD=7.02), p=0.045. För faktor (3) att förlora tillgång till information och bekvämlighet var poängresultat för gruppen ‘2-4 timmar’ (M=14.76, SD=5.76) signifikant lägre än de två grupperna ‘4-6 timmar’ (M=19.00, SD= 7.35), p= 0.001 samt ‘6-8 timmar’ (M=19.89, SD=7.12), p=0.010.

För att tydliggöra om det fanns en skillnad i poängresultat på NMP-Q-SE och

genomsnittlig skärmtid delades de sex grupperna in i två generella grupper; ‘under 4 timmar’ 


(17)

samt ‘Över 4 timmar’ baserat på den globala uppskattningen av genomsnittlig

användningstiden per dygn. Oberoende t-test visade att gruppen med mindre daglig skärmtid (M=59.30, SD=21.41) visade signifikant lägre poängresultat än gruppen med högre daglig skärmtid (M=70.28, SD=25.88), t(218)=-3.439, p=0.01. Signifikanta skillnader i faktorpoäng mellan de två generella grupperna fanns även i de tre faktorerna och visas i Tabell 7.

Tabell 7.

Totalpoäng och faktorpoäng i NMP-Q-SE efter genomsnittlig användningstid.

!

Diskussion

Syftet med denna rapport är att bidra med kunskap om interaktionen mellan människa och mobiltelefon. För att genomföra detta översattes det existerande mätinstrumentet

Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) till svenska. Resultatdiskussionen nedan innehåller två delar. Inledningsvis diskuteras, baserat på en faktoranalys, den svenska översättningens (NMP-Q-SE) validitet och reliabilitet och huruvida mätinstrumentet lämpligt kan användas för att studera nomofobi under svenska förhållanden. Den andra delen diskuterar förekomsten av nomofobi bland respondenterna i studien, hur nomofobin varierar beroende på

demografiska variabler som kön, ålder och utbildningsnivå.

Resultatdiskussion Utveckling av NMP-Q-SE

Efter granskning av andra översatta versioner av NMP-Q stod det tydligt att genomförandet av en faktoranalys var viktig för att säkerställa resultatens vetenskapliga tillförlitlighet.

(18)

Oavsett om faktoranalysen skulle visa att arbetet med att översätta och designa en svensk version av NMP-Q hade resulterat i ett mätinstrument med hög eller låg validitet och reliabilitet, var det nödvändig kunskap för att dra korrekta slutsatser avseende resultaten i denna studien rörande nomofobi. Resultaten visade att utvecklingen av NMP-Q-SE var lyckad, då den framgångsrikt kunde användas för att samla in information och statistiskt analyseras för att ge tydliga resultat. Signifikanta skillnader mellan de 220 respondenterna kunde delvis förklaras av ett antal underliggande variabler.

Faktoranalysen resulterade i att NMP-Q-SE övergav fyrfaktorstrukturen som fanns i originalversionen (Yildirim & Correia, 2015) samt den turkiska, spanska, kinesiska och portugisiska versionen (Yildirim et al., 2016; González-Cabrera et al., 2017; Ma & Liu, 2018:

Adawi et al., 2018; Galhardo et al., 2020). NMP-Q-SE uppvisade istället en trefaktorstruktur baserat på egenvärden och scree plot, likt den italienska versionen (Adawi et al., 2018). Där hade den tredje faktorn, giving up access to information och den fjärde faktorn giving up convenience från originalversionen NMP-Q, kombinerats för att tillsammans utgöra faktor 3.

Detta var i linje med resonemanget jag följde vid utvecklingen av NMP-Q-SE. Däremot skiljer sig faktorladdningar och strukturen av faktorerna avsevärt från exempelvis den italienska versionen (Adawi, 2018). Exempelvis består faktor 1 i originalversionen, den portugisiska och italienska av frågor 10-15, medan den i NMP-Q-SE består av frågor 4-10.

Antalet frågor tillhörande varje faktor är samma antal, men den specifika frågan som tillhör varje faktor vid faktoranalys visar sig annorlunda.

De tre faktorer som PCA extraherade kunde förklara 64% av variansen, vilket får anses godtyckligt jämfört med den italienska versionen vars tre faktorer förklarade 65.90% av variansen. Detta är även över den accepterade gränsen på 60% för vad som anses utgöra ett teoretiskt stabil faktorstruktur (Hair et al., 2014, s. 107). Däremot var faktorladdningar inte lika tydliga som i den italienska, liksom originalversionen (Yildirim & Correia, 2015).

Ursprungligen var alla 19 frågorna starkt laddade till faktor 1 som stod för 48% av variansen med ett dominerande egenvärde på 9.200. Detta i jämförelse med faktor 2 med 1.927 och faktor 3 med 1.025 i egenvärde. Tillsammans förklarade faktor 1 störst del av variansen, och de två andra faktorerna väldigt lite. Det innebar att ett stort antal frågor uppvisade starka faktorladdningar i mer än en faktor, exempelvis fråga 2 med faktorladdning .694 på faktor (1)

(19)

samt .514 på faktor (2). Efter varimax rotation blev denna indelning lite tydligare, men inte till samma grad som i tidigare NMP-Q studier.

Bartlett’s test of sphericity var signifikant på p<0,05, vilket innebär att nollhypotesen att NMP-Q-SE skulle vara en enhetsmatris kunde förkastas. En enhetsmatris innebär att de olika frågorna inte är urskiljbara från varandra och skulle därför behöva exkluderas från matrisen (Bartlett, 1954). Strukturens stabilitet fastställs ytterligare av det höga KMO-värdet som är långt över den minsta accepterade gränsen på .6, och visar på en stark interkorrelation mellan frågor. Det innebär att korrelationen mellan frågor är signifikanta och att de 19

frågorna alla är relaterade till varandra och därmed undersöker samma område (Kaiser &

Rice, 1974).

Poängresultat i NMP-Q-SE

Hela Urvalet. Gällande resultaten för samtliga 220 deltagare från NMP-Q-SE visar den genomsnittliga totalpoängen på 64.47 att de flesta respondenter lider av en måttlig grad nomofobi, 58–94 poäng på graderingsskalan. Frekvensfördelningen av totala poängresultat visar att det mest förekommande totalvärdet var 42 (4.7%), vilket istället motsvarar en mild grad av nomofobi enligt klassificeringsgränsen på 20-57. De två mest frekventa totalvärden efter det var 62 och 64 (2.7% var), som bägge faller inom gränserna för klassificeringen måttlig grad av nomofobi. Då dessa resultat var signifikanta kan en stor mängd svenskar i den generella befolkningen antas lida av en viss grad av nomofobi, som enligt klassificeringen motsvarar en mild till måttlig grad av nomofobi. Detta resultat är i enhet med resultaten från de två första undersökningarna av nomofobi i Storbritannien, som fann att antalet lidande av någon grad av nomofobi var 53% respektive 66% (Mail Online, 2008; SecurEnvoy, 2012).

Demografiska Skillnader. Inga signifikanta skillnader mellan åldersgrupper fanns vilket överensstämmer med resultat från den turkiska, spanska, kinesiska, italienska och portugisiska versionen (Yildirim et al., 2016; González-Cabrera et al., 2017; Ma & Liu, 2018:

Adawi et al., 2018; Galhardo et al., 2020). Den enda studien vars resultat funnit en skillnad mellan åldersgrupper var uppföljningen till den ursprungliga enkätundersökningen i

Storbritannien av SecurEnvoy (2012), som fann att deltagare i åldersspannen 18-24 samt 25-34 upplevde nomofobi i störst utsträckning.

Kvinnor uppvisade högre totala poängresultat i NMP-Q-SE än män, i totalpoäng samt faktor 1 och 3. Dessa resultatet motstrider den ursprungliga enkätundersökningen där män

(20)

uppvisar en högre grad av nomofobi (Mail Online, 2008) men är i överensstämmelse med resultat från senare studier (SecurEnvoy, 2012; Yildirim et al., 2016; González-Cabrera et al., 2017; Ma & Liu, 2018: Galhardo et al., 2020). Däremot uppvisar män något högre NMP-Q- SE resultat än kvinnor i faktor (2); att förlora tillhörighet. Det kan hypotiseras att konceptet av en virtuell identitet, en utsträckning av självet som är naturlig (Rosenkvist, 2002) och att förlusten av denna identitet är ett centralt koncept som påverkar både män och kvinnor i liknande utsträckning

Utbildningsgradens påverkan visades genom de skillnader i resultat för respondenter med gymnasieskola som högsta utbildningsnivå, vars poäng var avsevärt lägre än för övriga två utbildningskategorier i totala poängresultat samt i faktor 2 och 3. Det skulle kunna betyda att individer med högre utbildningsnivå, antingen direkt genom sina studier eller indirekt genom exempelvis arbete, upplever nomofobi i högre utsträckning. Av någon anledning leder deras livsstil till en längre eller mer frekvent användning av mobiltelefonen. Däremot mäts inte utbildningsnivå på samma sätt i min studie som i övriga studier, vilket beskrivs vidare i metoddiskussionen.

Nomofobi och Användningstid

Den genomsnittliga användningstiden av en mobiltelefonen är en intressant statistik som enligt min hypotes hade en koppling till yttringen av nomofobi. Den användes därför som en oberoende variabel likt de tre demografiska variablerna för att kunna undersöka skillnader i testresultat. Detta är något som även den italienska versionen (Adawi et al., 2018) undersökte och fann en korrelation mellan totalpoäng i NMP-Q och mängd timmar av mobilanvändning, r=.385, p<.001. NMP-Q-SE resultaten talar för att det finns ett positivt samband mellan genomsnittlig användningstid och nomofobi, vilket även bekräftas vid jämförelse av de sex olika grupperna av användningstid. Skillnader i resultat visar på en trend där respondenter med en högre genomsnittlig användningstid av mobiltelefon upplever känslor kopplade till nomofobi i en högre grad.

För att undersöka denna koppling djupare delades de sex grupperna in i två generella grupper för att tydligt visa att skillnader främst uppstår runt 4-timmarsgränsen, som även är den globala genomsnittliga användningstiden för mobiltelefon (eMarketer, 2019;

RescueTime, 2019; WhistleOut, 2020; EliteContentMarketer, 2021). Fler respondenter återfanns i de två högre extremgrupper ‘6-8 timmar’ och’ 8+timmar’ än i de två lägre

(21)

extremgrupper ‘0-1 timma’ och ‘0-2 timmar’. Att en individ börjar använda mobiltelefonen en längre tid varje dag behöver dock inte betyda att den kommer utveckla en starkare grad av nomofobi. Med andra ord går det inte att vara säker på vilken variabel som påverkar vilken.

Det skulle exempelvis kunna vara så att psykisk ohälsa med liknande symtom som de känslor som uttrycks i specifika frågor i NMP-Q-SE gör att en individ söker sig till komfort genom användning av sin mobiltelefon, vilket i sin tur gör att deras genomsnittliga användningstiden per dygn ökar. Vidare undersökning av denna relationen uppmuntras därför i framtida studier.

Metoddiskussion

Urvalets Generaliserbarhet till Populationen

Studien syftade till att uttala sig om en generell population, den allmänna befolkningen i Sverige som uppskattades till 10,4 miljoner invånare år 2021 (SCB, 2021). Två medvetna urval som gjordes medvetet var att deltagarna bör ha erfarenhet av att äga och ha tillgång till en mobiltelefon, något som antogs naturligt på grund av enkätens beskrivning. Urvalet var ett bekvämlighetsurval och bestod av mitt personliga kontaktnätverk på sociala medier, vilket medför att respondenternas demografiska natur med stor sannolikhet reflekterade min egna demografiska tillhörighet, det vill säga universitetsstudent (eller åtminstone ett intresse för akademiska studier) i åldersspannet 20-30 år med ett aktivt konto på de sociala

medieplattformarna Facebook och Instagram där enkäten delats. På grund av studiens ämne som har en tydlig lutning mot just mobilanvändning i relation till psykisk ohälsa kan det även vara så att respondenter med ett eget intresse för denna koppling sökte sig till studien, vilket därmed kanske exkluderade de potentiella deltagare som äger en mobiltelefon men kanske inte identifierar med ett uttryck av psykisk ohälsa i relation till deras mobilanvändning. Med konfidensintervallet på 95% som de 220 deltagarnas insamlade svar analyserades utifrå, samt den relativt breda variansen i den demografiska representation, anses dock resultat vara tillräckligt signifikanta för att det ska vara möjligt att uttala sig om en stor del av befolkningen i Sverige som använder en smartphone.

Däremot finns det några tydliga svagheter i den demografiska fördelningen värda att granska närmare som skulle kunna påverka hur representativa resultaten är. Den ojämna könsfördelningen mellan kvinnor (75.5%) och män (24.1%) hos respondenter i min studie påverkar förmågan att göra ett uttalande som representerar den generella befolkningen.

Denna könsfördelning finns däremot även i den portugisiska NMP-Q studien (Galhardo et al.,

(22)

2020), där resultatens representativitet inte diskuteras, men som definitivt kan ha påverkat den studiens resultat med hänsyn till uttalanden om könsskillnader i upplevd nomofobi. Efter insamling av svar exkluderas även svaret från den enskilda deltagaren som uppgivit

könsalternativet icke-binär. Detta beslut var motstridigt då jag ursprungligen inte ansåg att det var lämpligt att exkludera hela deltagarens deltagande på grund av enbart denna faktor.

Däremot kändes det heller inte lämpligt att baka in deltagaren i någon av de två

könsgrupperna, även om det skulle vara den mest bekväma lösningen. Jag hänvisar till den mest aktuella studien jag kunde hitta gällande representativiteten av icke-binära i den generella population av Glen och Hurrell (2012) som uppskattar antalet individer som identifierar sig som icke-binär till 0,4%. En enskild deltagare kan oavsett inte anses vara fullständig representativ för deras könstillhörighet så deltagarens exklusion ansågs inte skada den övergripande representativiteten av den generella populationen.

Deltagarnas ålder lutar tydligt åt en yngre genomsnittlig ålder. Då svarsalternativen i enkäten var grupperade redan i enkäten (exempelvis ‘25-34 år’) och inte ett frisvar kunde bara en ungefärlig uppskattning av deltagarnas ålder göras. Detta är något jag ångrar, då det hade varit intressant att kunna återge en exakt genomsnittsålder på deltagarna som författarna gjort i den turkiska, spanska, persiska, kinesiska och portugisiska versionen (González- Cabrera et al., 2017: Lin et al., 2018: Ma & Liu, 2018: Galhardo et al., 2020). Värt att notera är dock att den spanska, persiska, kinesiska och turkiska versionen specifikt har som syfte att undersöka grupper av studenter i olika åldersgrupper mellan ålder 13-19, och inte en generell population. Den portugisiska versionen avser undersöka en generell population, men

information har samlats in vid ett universitet vilket medför att urvalet naturligt lutar åt stunder i en yngre ålder. Endast den italienska versionen riktar sig mot den generella

population, där författarna dessutom använt åldersgrupper liknande de i denna studie (Adawi et al., 2018). Det går däremot enkelt att utläsa att majoriteten av deltagarna är i

åldersgrupperna 18-24 år samt 25-34 år vilket är i enhet med statistik för användare av Internet och sociala medier där enkäten publicerades på, något som också ger ett naturligt urval av deltagare i lägre ålder. Däremot visar demografisk statistik att mobilanvändningen är minst lika hög för åldersgrupperna 35-44 och 45-54, men avtar vid åldern 55-64 (Statista, 2019). Åldersmässigt går det därför inte heller att säga att mina resultat är fullständigt representativa för den generella populationen. 


(23)

Valet av högsta utbildningsnivå som en demografisk variabel används även i den italienska versionen (Adawi et al., 2018) som är en av två NMP-Q-studier som också avser undersöka en generell population. Den portugisiska versionen (Galhardo et al., 2020) presenterar även detta som mål, men använder sig av ett urval studenter vid insamling av information vilket jag finner gå emot författarnas syfte. Övriga studier hade som avsikt att undersöka specifikt urval av studenter på olika nivåer inbakat i deras forskningsfråga, så en rättvis jämförelse av ålder är svår att göra. Man fann däremot ingen signifikant skillnad i nomofobi mellan åldersgrupper i den turkiska, italienska eller portugisiska versionen vilket man fann i uppföljningen till den ursprungliga enkätundersökningen (SecurEnvoy, 2012) och den spanska versionen (González-Cabrera et al., 2017) som återigen enbart undersökte ett urval av studenter i åldrar 13-19. Det specifika urvalet i de tidigare studierna komplicerar även en jämförelse av utbildningsnivåns påverkan på nomofobi. Då den spanska, persiska, kinesiska och turkiska versionen undersöker studentgrupper blir faktor utbildningsnivå irrelevant. Min jämförelse gjordes därför med den italienska versionen där utbildning delades in i svarskategorierna; ‘elementary school’,‘middle school’, ‘high school’ och ‘higher

education’ där high school stod för 42.9% av fördelning och higher education 46.9%. Denna fördelning är något lik fördelningen i min studie där gymnasieutbildning utgör 25.9% och högskola/universitet 71.4%. I den portugisiska versionen mättes utbildning i antal år

(M=14.58 år, SD=2.07). Den digitala insamlingsmetoden, mitt kontaktnäverk bestående av en stor del studenter och den vetenskapliga studiens natur anses alla vara bidragande faktorer till ett naturligt urval som i större utsträckning intresserar individer utbildade vid högskola eller universitet.

Utformandet av Enkäten

Valet av insamlingsmetod stod tydligt vid utformandet av studien. Då studien är starkt inspirerad av tidigare studier inom ett ganska litet och nichat forskningsområde tillämpades väldigt liknande metoder i det generella genomförandet av studien. Det huvudsakliga och enda instrumentet NMP-Q var redan validerat som mätinstrument och behövde därför

“enbart” översättas och valideras på svenska. Denna process var relativt smärtfritt men visade sig medföra språkproblem i hur frågor var ställda. Den engelska versionen bestod av 20 frågor varav 10 var ställda utifrån påstående “If i had my phone…” samt “If I did not have my phone…”. Vid översättningen blev istället 16 av frågorna ställda utifrån påståendet “Om 


(24)

jag hade min mobiltelefon…” och tre utifrån påståendet “Om jag inte hade min

mobiltelefon…”. Likertskalan på 1-7 och det summerade totala poängresultat behölls i samma format som originalversionen, men exkluderingen av en fråga medförde att revideringen för poänggränser behövdes. Detta beskrivs i avsnittet procedur och utfördes smärtfritt trots att det inte är något som tycks ha förekommit i övriga översatta versioner.

Google Formulär visade sig utmärkt för utformning och delning av enkäten utan tekniska problem för varken mig själv eller respondenter, något som får antas eftersom inga synpunkter eller funderingar mottogs via kontaktuppgifter.

Val av Faktoranalys

Ursprungligen stod det högst oklart huruvida confirmatory factor analysis (CFA) eller exploratory factor analysis (EFA) bör användas då flertalet olika versioner använt sig av bägge metoderna. Vid granskning av instruktioner för genomförande valdes EFA då tillvägagångssättet ansågs tydligare och syftet att synliggöra underliggande strukturer i utvecklingen av ett nytt mätinstrument för att undersöka ett relativt outforskat ämne där begrepp fortfarande är odefinierade eller oklara (Yildirim & Correia, 2015). Det hade varit intressant att replikera studien och undersöka NMP-Q-SE med resultat från CFA för att utforska faktorstrukturen och eventuella skillnader mot det erhållna resultatet från EFA.

Möjligtvis skulle NMP-Q-SE även uppvisa en fyrfaktorstruktur likt den som övriga

nomofobistudier vars metod för faktoranalys var CFA (González-Cabrera et al., 2017: Lin et al., 2018: Ma & Liu, 2018: Galhardo et al., 2020).

Validitet

Gällande validitet ansågs positiv feedback vid genomförande av pilotstudien bidra till ett ökat face validity av enkäten. Ingen aktiv analys av NMP-Q-SE har skett under arbetets gång av utomstående parter och det fanns inga kvalitativ tillägg utöver enkäten som ytterligare bidragit till dess validiteten. Vissa NMP-Q studier har använt sig av separata test, redan validerade test, som exempelvis mäter grad av mobilberoende och beräknar sedan korrelationer mellan resultatet för detta test och deras version av NMP-Q för att styrka validiteten i deras resultat (Galhardo et al., 2020). Detta är något som jag i efterhand önskade att jag hade gjort, både för validitetens skull och för att det skulle vara intressant att veta i vilken grad som mobilberoende är kopplat till nomofobi för mina respondenter.

Reliabilitet 


(25)

Reliabiliteten undersöktes i de 19 frågor, de tre faktorer och det totala poängresultatet. För frågornas reliabilitet visade corrected item-total correlations för varje fråga en korrelation på minst .51, vilket är över den accepterade gränsen på .40 (Tabachnick & Fidell, 2013) och innebar att varje fråga ansågs vara relaterad till det totala poängresultatet. Vidare visar Cronbach’s alpha if item deleted höga och utmärkta värden för frågorna och faktorernas reliabilitet enligt kriterierna (Kline, 2000). Helhetsmässigt antas NMP-Q-SE kunna visa tydliga resultat vid upprepade mätningar vilket gör instrumentet lämpat till framtida

undersökning av nomofobi i Sverige. Vidare validering av faktorstrukturen i NMP-Q-SE med kompletterande metoder för faktoranalys, exempelvis confirmatory factor analysis, skulle förstärka instrumentets lämplighet.

Begränsningar av Enkäten

Avslutningsvis är det viktigt att vara medveten om studiens begränsningar. Då

mätinstrumentet NMP-Q-SE i grund och botten är en enkät och därmed ett självskattningstest existerar alltid dilemmat om huruvida respondenter är helt ärliga i sina svar, möjligtvis på grund av viljan att ge socialt önskvärda svar á social-desirability bias (Edwards, 1957), även om deltagandets anonymitet bör ha motverkat denna effekt. Det går även inte vara säker på att respondenten själv är medvetna om vad de egentligen tycker om varje fråga eller enbart svarar utifrån hur de känner i under deltagandets stund. Det kan ha funnits funderingar över tolkning av frågor eller instruktioner som lett till missuppfattning eller felaktiga svar.

Möjligheten att respondenters svar blivit påverkad av tidigare svar existerar ofta vid enkätundersökning (Jansdotter & Svensson, 2002).

Slutsatser

Syftet med studien var att bidra till den allmänna kunskapen om interaktion mellan människa och mobiltelefon genom att undersöka yttringen av nomofobi i Sverige. Den första

frågeställningen besvarades genom utvecklingen av NMP-Q-SE och dess användning som mätmetod för nomofobi som kunde producera resultat med hög reliabilitet och validitet.

Statistisk analys visar på att den genomsnittliga respondenten upplever en grad av nomofobi som kan klassas som måttligt hög. Inga signifikanta skillnader fanns mellan yngre och äldre.

Kvinnor tycks uppleva en svårare grad av nomofobi än män, förutom gällande faktor (2); att förlora tillhörighet. Individer med en högre utbildningsnivå tycks även uppleva svårare nomofobi än dem med en lägre utbildningsnivå. Avslutningsvis besvaras den sista 


(26)

frågeställningen med att ett tydligt samband existerar i form av att ökad användningstid tycks leda till svårare grad av upplevd nomofobi, och uppstår främst när respondentens dagliga användningstid av mobiltelefon överskrider genomsnittstiden på fyra timmar. Det går dock inte med säkerhet att avgöra riktningen på detta samband, det vill säga om det är

användningstid som påverkar nomofobi eller underliggande nomofobiska känslor som leder till ökad användning av mobiltelefon.

Fortsatt forskning

Vidare studier uppmuntras till att undersöka alla aspekter av nomofobi, men i större

utsträckning interaktionen mellan människa och teknologi i relation till psykisk ohälsa som det relativt nyupptäckta forskningsområde det faktiskt är. Detta gäller både kvantitativa och kvalitativa undersökningar. Ökat internationellt samarbete genom översättningen av NMP-Q av Yildirim och Correia till fler språk skulle kunna upptäcka fler nyanser av nomofobi och hur faktorer skiljer sig som i nuvarande studier. Användningen av den svenska NMP-Q-SE i vidare enkätundersökningar skulle styrka dess validitet och reliabilitet. Det finns möjligtvis även ett användningsområde för NMP-Q-SE i en klinisk miljö för exempelvis diagnostisering eller en utbildningsmiljö. På grund av motstridiga resultat gällande demografiska skillnader mellan min studie och versioner i andra språk anser jag att mer svar även finns att hämta gällande hur nomofobi faktiskt påverkar individer i olika demografiska grupper.

Avslutningsvis uppmuntras vidare studier följa i fotspåren av denna studie och den italienska versionen och undersöka sambandet mellan användningstid av mobiltelefon och nomofobi och riktningen på detta samband.

(27)

Referenser

Adawi, M., Bragazzi, N. L., Argumosa-Villar, L., Boada-Grau, J., Vigil-Colet, A., Yildirim, C. (2018). Translation and validation of the Nomophobia Questionnaire in the Italian language: Exploratory factor analysis. JMIR mHealth and uHealth, 6(1).

https://doi.org/10.2196/mhealth.9186.

Arpaci, I. (2020). Gender differences in the relationship between problematic internet use and nomophobia. Curr Psychol. https://doi-org.proxy.lib.ltu.se/10.1007/

s12144-020-01160-x

Kaiser, H. F. & Rice, J. (1974). Little Jiffy, Mark Iv. Educational and Psychological Measurement, (34), 111-117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115

Bartlett, M. S. (1954). A note on the multiplying factors for various chi square approximations. Journal of the Royal Statistical Society, (16), 296–298.

Bianchi, A., Phillips, J. G. (2005) Psychological Predictors of Problem Mobile Phone Use. CyberPsychology & Behavior, 8 (1). 


https://doi.org/10.1089/cpb.2005.8.39

Billieux, J., Maurage, P., Lopez-Fernandez, O., Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2015).

Can disordered mobile phone use be considered a behavioral addiction? An update on current evidence and a comprehensive model for future research. Current Addiction Reports, 2(2), 156–162. doi:10.1007/s40429-015-0054

Blake, H. (2008) Innovation in practice: mobile phone technology in patient care.

British Journal of Community Nursing, 13 (4).

doi: 10.12968/bjcn.2008.13.4.29024.

(28)

Bragazzi, N. L., Del Puente, G. (2014). A proposal for including nomophobia in the new DSM-V. Psychology research and behavior management, 7, 155–160. https://

doi.org/10.2147/PRBM.S41386

Cheever, N., Rosen, L., Carrier, L. M., & Chavez, A. (2014). Out of sight is not out of mind: The impact of restricting wireless mobile device use on anxiety levels among low, moderate and high users. Computers in Human Behavior, 37, 290–297. doi:

10.1016/j.chb.2014.05.002

Edwards, Allen (1957). The social desirability variable in personality assessment and research. New York: The Dryden Press.

EliteContentMarketer (2021). Screen Time Statistics 2021: Your Smartphone Is Hurting You. Hämtad den 2 april 2021 från: https://elitecontentmarketer.com/screen- time-statistics/

eMarketer (2019). US Time Spent with Mobile 2019. Hämtad den 2 april 2021 från:

https://www.emarketer.com/content/us-time-spent-with-mobile-2019


Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS: (and sex and drugs and rock 'n' roll). (3 uppl.) Los Angeles: SAGE

Fjeldsoe, B. S., Marshall, A. L., Miller, Y. D. (2009). Behavior change interventions delivered by mobile telephone short-message service. Am J Prev Med, 36(2), 165-73.

doi:10.1016/j.amepre.2008.09.040

Galhardo, A., Loureiro, D., Raimundo, E., Massano-Cardoso, I., & Cunha, M. (2020).

Assessing nomophobia: Validation study of the european portuguese version of the nomophobia questionnaire. Community Mental Health Journal, 56. https://doi- org.proxy.lib.ltu.se/10.1007/s10597-020-00600-z

(29)

Geser, H (2004). Toward a sociological theory of the mobile phone. Soziologisches Institut der Univ. Zürich: Online Publications. 2004. 


Hämtad den 2 april 2021, från : http://socio.ch/mobile/index_mobile.htm. 2004.

Glen, F., Hurrell, K. (2012). Technical note: Measuring

Gender Identity. Equality and Human Rights Commission, 5-6.

Hämtad den 1 april 2021 från: https://www.equalityhumanrights.com/sites/default/

files/technical_note_final.pdf

González-Cabrera, J., Leon-Mejía, A., Pérez-Sancho, C., & Calvete, E.

(2017). Adaptation of the Nomophobia Questionnaire (NMP-Q) to Spanish in a sample of adolescents. Actas Españolas de Psiquiatría, 45(4), 137–144. Hämtad den 3 april 2021 från: https://www.actaspsiquiatria.es/repositorio/19/108/ENG/19-108- ENG-137-44-887984.pdf

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis. Pearson education.

Holden, R. (2010). "Face validity". The Corsini Encyclopedia of Psychology (4 uppl.).

Hoboken, New Jersey: Wiley, 637–638.

IBM Corp. (2016). IBM SPSS Statistics for Windows, Version 24.0.

Armonk, NY: IBM Corp.

ITU (2016). ICT Facts and Figures-The World in 2015. Hämtad den 16 februari 2021 från

https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2015.pdf

Jansdotter, C. & Svensson, A. (2002). Enkätundersökningar i teori och praktik – med inriktning på folkbibliotek [Examensarbete för magisterexamen, Lunds Universitet]. 


(30)

https://lup.lub.lu.se/luur/download?

func=downloadFile&recordOId=1333916&fileOId=1333917

King, A. L., Valença, A. M., Nardi, A. (2010). Nomophobia: The mobile phone in panic disorder with agoraphobia: Reducing phobias or worsening of dependence?.

Cognitive and Behavioral Neurology, 23(1), 52-54. doi: 10.1097/WNN.

0b013e3181b7eabc.

King, A. L., Valença, A. M., Silva, A. C., Baczynski, T., Carvalho, M. R., & Nardi, A.

E. (2013). Nomophobia: Dependency on virtual environments or social phobia?

Computers in Human Behavior, 29(1), 140–144. doi:10.1016/j.chb.2012.07.025

Kline, R. B. (2000). Principles and practice of structural equation modelling (2 uppl.). New York: The Guilford Press

Lee, S. Y. (2014). Examining the factors that influence early adopters’ smartphone adoption: The case of college students. Telematics and Informatics, 31(2), 308–318.

https://doi.org/10.1016/j.tele.2013.06.001

Lin, C. Y., Griffiths, M. D., & Pakpour, A. H. (2018). Psychometric evaluation of Persian Nomophobia Questionnaire: Differential item functioning and measurement invariance across gender. Journal of Behavioral Addictions, 7(1), 100–108.

doi:10.1556/2006.7.2018.11

Ma, J., & Liu, C. (2018). Evaluation of the factor structure of the Chinese version of the nomophobia questionnaire. Current Psychology. https://doi.org/10.1007/

s12144-018-0071-9.

Macias, C., Panch, T., Hicks, Y. M. (2015). Using Smartphone Apps to Promote Psychiatric and Physical Well-Being. Psychiatric Quarterly 86. 


https://doi.org/10.1007/s11126-015-9337-7


(31)

Mail Online (2008). Nomophobia is the fear of being out of mobile phone contact - and it's the plague of our 24/7 age. Daily Mail.

https://www.dailymail.co.uk/news/article-550610/Nomophobia-fear-mobile-phone- contact--plague-24-7-age.html

Newzoo (2020). Global Mobile Market Report. Hämtad 1 april 2021 från: https://

newzoo.com/insights/articles/mobile-game-market-2020-smartphone-users-game- revenues-5g-ready-engagement/

Newzoo (2020). Top countries by smartphone penetration. Hämtad 1 april 2021 från:

https://newzoo.com/insights/rankings/top-countries-by-smartphone-penetration-and- users/

Oulasvirta, A., Rattenbury, T., Ma, L., & Raita, E. (2012). Habits make smartphone use more pervasive. Pers Ubiquit Comput. 16, 105–114. https://doi.org/10.1007/

s00779-011-0412-2

Panova, T., & Carbonell, X. (2018). Is smartphone addiction really an addiction?.

Journal of Behavioral Addictions, 7(2), 252–259. https://doi.org/

10.1556/2006.7.2018.49

Parasuraman, S., Sam, A. T., Yee, S., Chuon, B., & Ren, L. Y. (2017). Smartphone usage and increased risk of mobile phone addiction: A concurrent study. International Journal of Pharmaceutical Investigation, 7(3), 125–131.

https://doi.org/10.4103/jphi.JPHI_56_17

Park, C. S., Kaye, B. K. (2018) Smartphone and self-extension: Functionally, anthropomorphically, and ontologically extending self via the smartphone. Mobile Media & Communication, 7(2), 215-231.


https://doi.org/10.1177/2050157918808327


(32)

RescueTime (2019). Screen time stats 2019: Here’s how much you use your phone during the workday. Hämtad 3 april 2021 från: https://blog.rescuetime.com/screen- time-stats-2018/


Rosenkvist, J. (2002). Identitetens spegel : identitet och verklighet i virtuella och fysiska världar. [Examensarbete för magisterexamen, Lunds universitet]. https://

www.lu.se/lup/publication/1355888

SCB (2021). Befolkningsprognos för Sverige. Statistiska Centralbyrån. Hämtad 4 april 2021 från: https://www.scb.se/hitta-statistik/sverige-i-siffror/manniskorna-i- sverige/befolkningsprognos-for-sverige/

SecurEnvoy (2012). 66% of the population suffer from nomophobia: the fear of being without their phone. SecurEnvoy. Hämtad 3 april 2021 från: https://

www.securenvoy.com/en-gb/blog/66-population-suffer-nomophobia-fear-being- without-their-phone


Shambare, R., Rugimbana, R., & Zhowa, T. (2012). Are mobile phones the 21st century addiction?. African Journal of Business Management, 6(2), 573-577. https://

doi.org/10.5897/AJBM11.1940

Statista (2019). Age distribution of internet users worldwide 2019. Statista. Hämtad den 17 april 2021 från: https://www.statista.com/statistics/272365/age-distribution-of- internet-users-worldwide/

Statista (2020). Smartphone usage in the United Kingdom (UK) 2012-2019, by age.

Statista. Hämtad den 17 april 2021 från: https://www.statista.com/statistics/300402/

smartphone-usage-in-the-uk-by-age/

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistic


(33)

(5 uppl.). New York: Allyn and Bacon.

Taleb, Z., Sohrabi, A. (2012). Learning on the Move: The use of Mobile Technology to Support Learning for University Students. Procedia - Social and Behavioral Science, 69, 1102-1109. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.12.038

Vetenskapsrådet. (2017). Forskningsetiska principer inom humanistisk- samhällsvetenskaplig forskning. Stockholm: Vetenskapsrådet

WhistleOut. (2020) Daily Screen time by Generation. Hämtad 29 mars 2021 från:

https://www.whistleout.com/ CellPhones/Guides/5-ways-to-limit-screentime-at- bedtime#screentime


Yildirim, C., Correia, A.-P. (2015). Exploring the dimensions of nomophobia:

Development and validation of a self-reported questionnaire. Computers in Human Behavior, 49. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.059

Yildirim, C., Sumuer, E., Adnan, M., & Yildirim, S. (2015). A growing fear: Prevalence of nomophobia among Turkish college students.

Information Development, 32(5), 1322–1331.

https://doi.org/10.1177/0266666915599025

(34)

Figurer och Tabeller

Tabell 1. Åldersfördelning hos respondenter

!

Tabell 2. NMP-Q-SE i textformat

Om jag inte har mobiltelefon på mig,


1. Skulle jag känna mig obekväm utan tillgång till information genom mobiltelefonen.

2. Skulle jag bli irriterad om jag inte kan kolla upp information

3. Skulle jag känna mig nervös utan tillgång till nyheter (t.ex. händelser, väder) 4. Skulle jag vara irriterad då jag inte kan använda mobiltelefonens funktioner (t.ex.

kalender, väckarklocka)

5. Skulle jag bli orolig att bli strandsatt någonstans 6. Skulle jag känna ett behov av att kolla mobilen

7. Skulle det kännas jobbigt att inte kunna kontakta familj och vänner 8. Skulle jag vara orolig för att familj och vänner inte kan kontakta mig 9. Skulle jag vara orolig över att inte kunna ta emot meddelanden eller samtal 10. Skulle jag vara orolig då jag inte vet om någon försökt kontakta mig 11. Skulle jag känna ångest för att relationen till familj och vänner förstörs 12. Skulle jag vara nervös över att min digitala identitet förstörs

13. Skulle jag bli obekväm över att inte vara uppdaterad på sociala medier 14. Skulle jag bli irriterad över att inte kunna kolla e-post på mobiltelefonen 15. Skulle det vara jobbigt att inte kolla aviseringar på mobiltelefonen

16. Skulle det kännas konstigt då jag inte vet vad jag ska göra utan mobiltelefonen

Om jag har tillgång till min mobiltelefon,

17. Skulle jag bli orolig då jag börjar få slut på batteri


(35)

18. Skulle jag bli orolig då jag fick slut på saldo eller mobildata

19. Och tappar koppling till Wi-Fi eller mobildata skulle jag konstant försöka hitta en koppling

Tabell 3. Ursprungliga faktorladdningar för frågor i NMP-Q-SE

!

(36)

Tabell 4. Egenvärden och total varians för faktorer före och efter rotering

!

Tabell 5. Faktoranalys och reliabilitetsanalys för NMP-Q-SE frågor

#

(37)

Tabell 6. Totalpoäng och faktorpoäng i NMP-Q-SE efter kön

!

Figur 8. Totalpoäng och faktorpoäng i NMP-Q-SE efter genomsnittlig skärmtid.

!

(38)

Figur 1. Fördelning av totala poängresultat

#

Figur 2. Diagram av genomsnittlig användningstid av mobiltelefon per dag i antal

!

(39)

Bilagor

Bilaga 1. NMP-Q-SE och infosida i Google Forms

!

(40)

!

(41)

!

(42)

!

(43)

!

Figure

Updating...

References

Related subjects :