Classification of the Smartphone Addiction using the Artificial Neural Network
Smartphones, as communication tools, have evolved and have a basic physical factor that makes them portable. Smartphones are fascinating devices that may quickly become addictive to their owners. Using an Artificial Neural Network (ANN) algorithm, this study aims to diagnose smartphone addiction bas…
- Zaeni, I. A. E., Anzani, D. R., Sudjiwanati, Kristianty, E. P., & Sheng, A. Q. (2021). Classification of the Smartphone Addiction using the Artificial Neural Network. 2021 International Research Symposium On Advanced Engineering And Vocational Education (IRSAEVE), 14–18. https://doi.org/10.1109/IRSAEVE52613.2021.9604017
コミュニケーションツールとしてのスマートフォンは進化を遂げ、持ち運べるという基本的な物理的要素を持っている。スマートフォンは魅力的なデバイスであるが、その所有者はすぐに嗜癖になってしまう可能性がある。本研究では、Artificial Neural Network (ANN) アルゴリズムを用いて、自制心に基づくスマートフォン嗜癖の診断を行うことを目的としている。分類結果は、セルフコントロールキャンペーンに参加すべき人を決定するために用いることができる。分類結果は、学校が、どの生徒がスマートフォン嗜癖を避けるために自制心を向上させるよう動機付けるべきかを予測するために使用することができる。本研究は、質問票の作成と検証、データセットの収集、セルフコントロールに基づくスマートフォン嗜癖の分類によって実施さ れる。データ収集の結果、配布された質問票に記入した参加者は168名であった。これらの参加者の回答は、データセットとして照合され、利用された。そして、SASの回答スコアを集計し、低、中、高基準に分類した。この調査では、この基準をターゲットクラスとして選択する。この調査でのターゲットクラスは、54、64、61のデータポイントに分割され、それぞれ低基準、中基準、高基準に分類された。スマートフォン嗜癖を分類するアルゴリズムの精度は、学習とテストでそれぞれ85.29%と81.81%であった。この結果は、良好な結果に分類される。