臺灣博碩士論文加值系統

近年來智慧型手機已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分，但也造成人際互動的問題。例如：許多年輕人在平日空閒時會不時拿起智慧型手機上網，深怕錯過任何朋友的最新動態或來電訊息，因而降低人與人間面對面互動的機會，也降低與家人互動的親密關係。在上課時也有許多大學生，使用智慧型手機玩遊戲、瀏覽社群網站……等，影響上課專注力，也有許多大學生會藉著使用智慧型手機減輕其焦慮。因此智慧型手機已對大學生的日常生活造成嚴重的負面影響。本研究探討大學生智慧型手機成癮行為相關因素與焦慮程度的關聯性，藉以了解造成大學生智慧型手機成癮行為的相關因素，以及智慧型手機使用行為與焦慮程度的關聯性。並以問卷調查蒐集資料，採取便利抽樣的方式在學校發放，對象為大學生，回收750份問卷。分析方法使用資料探勘中C5.0決策樹、群集(K-means)、關聯(Aprior)演算法，探討智慧型手機成癮行為的六個構面與焦慮程度關聯性，以及了解人口學、生活狀況、智慧型手機使用經驗等構面與智慧型手機成癮行為(顯著性、心境改變、耐受性、戒斷症候群、衝突性、再發性)的關係。本研究結果顯示焦慮程度與心境改變、耐受性、戒斷症候群、衝突性有相關。性別、瀏覽社群網站時間、擁有手機時間為顯著性的重要影響因素，最常使用功能、焦慮程度、擁有手機時間為心境改變的重要影響因素。個人特質、擔任幹部時間、娛樂費用、焦慮程度為耐受性的重要影響因素。性別、瀏覽社群網站時間、焦慮程度、娛樂費用為戒斷症候群的重要影響因素。總生活費用、居住場所、擁有手機時間為衝突性的重要影響因素。人際關係、擁有手機時間為再發性的重要影響因素。針對這些因素，大學生應多加注意，避免其智慧型手機成癮行為的發生。

In recent years, the smartphone has become an essential part of our life, but caused problems of relationshop. For example, many young people are so afraid to miss any messages of friends that they often pick up smartphones to surf the internet during free time. This reduces the time of face to face communication between people and the intimate relationship with family. There are many college students using smartphones to play game or to use social network which influences attention in class learning. Some students use smartphones to mitigate anxiety. The smartphone has already made negative impact to college students. This study is to explore the associations between smartphone addictive behaviors and anxiety of college students. We collected 750 questionnaires using convenience sampling method from college students. Our study analysed the relevance between six smartphone addictive behaviors and anxious level, and studied the relatioships between demographics, living conditions, and experience and smartphone addictive behaviors (salience, mood modification, tolerance, withdrawal symptoms, conflict, and relapse). C5.0 decision trees, clustering (K-means), and association rules (Aprior) algorithms are used. The results show that anxious level is associated with mood modification, tolerance, withdrawal symptoms, and conflict. The important factors causing salience are gender, surfing the social network, and length of owning smartphone. Factors causing mood modification are the telephone function, anxious level, and length of owning smartphone. Factors for tolerance are personality, length of being organizers, entertainment expense, and anxious level. Factors to withdrawal symptoms are gender, surfing the social network, anxious level, entertainment expense. Factors to conflict are living expense, live place, length of owning smartphone.Factors causing relapse are interpersonal relationship, length of owning smartphone. We suggest that college students should pay attention to these factors to avoid smartphone addictive behaviors.

目錄
第一章 緒論 1
一、 研究背景與動機 1
二、 研究重要性 3
三、 研究目的 4
第二章 文獻探討 5
一、 智慧型手機成癮症 5
二、 焦慮程度 6
三、 手機成癮行為相關因素 7
四、 手機成癮行為不良影響 9
五、 焦慮相關因素 9
六、 手機成癮症與焦慮的關係 9
七、 資料探勘 10
1. 資料探勘定義 10
2. 決策樹 10
3. 關聯法則 12
4. 群集分析 13
八、 資料探勘相關研究 14
九、 文獻小結 14
第三章 研究設計與方法 16
一、 研究流程 16
二、 研究變項 16
三、 研究對象 17
四、 資料來源： 17
五、 研究工具 17
六、 特徵選取 18
七、 資料分析 20
第四章 研究結果 21
一、 描述性統計 21
二、 資料探勘結果 31
第五章 討論 58
一、 焦慮程度與使用智慧性手機成癮行為的關聯性 58
二、 智慧型手機成癮行為相關因素 59
第六章 結論與建議 64
一、 結論 64
二、 建議與未來研究 65
三、 研究限制 65
第七章 參考文獻 66

表目錄
表2-1　Griffiths成癮行為構成及定義 6
表3-1 研究面向 17
表3-2　評估問卷之內容效度指標(CVI) 18
表3-3　評估問卷之信度檢驗結果 18
表3-4　本研究特徵選取變項表 19
表4-1　研究對象人口學、智慧型手機使用經驗、焦慮程度面向之描述性分析(N=750) 29
表4-2　研究對象生活狀況面向之描述性分析(N=750) 30
表4-3　智慧型手機成癮情形各構面之描述性分析(N=750) 31
表4-4　顯著性影響因素的重要程度表 32
表4-5　顯著性C5.0分類規則 34
表4-6　心境改變影響因素的重要程度表 34
表4-7　心境改變C5.0分類規則 36
表4-8　耐受性影響因素的重要程度表 37
表4-9　耐受性C5.0分類規則 40
表4-10 戒斷症候群影響因素的重要程度表 41
表4-11 戒斷症候群C5.0分類規則 44
表4-12 衝突性影響因素的重要程度表 45
表4-13 衝突性C5.0分類規則 48
表4-14 再發性影響因素的重要程度表 48
表4-15 再發性C5.0分類規則 50
表4-16 顯著性各群體資料 51
表4-17 心境改變各群體資料 52
表4-18 耐受性各群體資料 53
表4-19 戒斷症候群各群資料 54
表4-20 衝突性各群資料 55
表4-21 再發性各群資料 56
表4-22 耐受性與焦慮程度之關聯結果 57
表4-23 戒斷症候群與焦慮程度之關聯結果 57

圖目錄
圖1-1　臺灣行動族群人數推(薛怡青、李雅萍，2012) 1
圖1-2　台灣民眾持有智慧型手機普及率(薛怡青、李雅萍，2012) 2
圖1-3　2012-2014台灣民眾持有智慧型手機普及率(黃郁欣，2014) 2
圖1-4　3G/3.5G行動上網連線設備(吳佩玲，2009) 2
圖1-5　智慧型手機年齡分布(尼爾森，2009) 3
圖3-1　研究流程圖 16
圖4-1　性別統計圖 21
圖4-1　年齡統計圖 21
圖4-3　居住場所統計圖 22
圖4-4　經濟來源統計圖 22
圖4-5　總生活費統計圖 23
圖4-6　娛樂費用統計圖 23
圖4-7　擔任幹部時間統計圖 24
圖4-8　個人特質統計圖 24
圖4-9　室友相處情形統計圖 25
圖4-10 人際關係情形統計圖 25
圖4-11 課業成績情形統計圖 25
圖4-12 擁有手機時間統計圖 26
圖4-13 最常使用功能統計圖 26
圖4-14 瀏覽社群網站時間統計圖 27
圖4-15 焦慮程度統計圖 27
圖4-16 顯著性統計圖 28
圖4-17 心境改變統計圖 28
圖4-18 耐受性統計圖 28
圖4-19 戒斷症候群統計圖 28
圖4-20 衝突性統計圖 29
圖4-21 再發性統計圖 29
圖4-22 顯著性影響因素的重要程度圖 32
圖4-23 顯著性C5.0決策樹結果 33
圖4-24 心境改變影響因素的重要程度圖 35
圖4-25 心境改變C5.0決策樹結果 36
圖4-26 耐受性影響因素的重要程度圖 38
圖4-27 耐受性C5.0決策樹結果 39
圖4-28 戒斷症候群影響因素的重要程度圖 41
圖4-29 戒斷症候群C5.0決策樹結果 43
圖4-30 衝突性影響因素的重要程度圖 45
圖4-31 衝突性C5.0決策樹結果 47
圖4-32 再發性影響因素的重要程度圖 49
圖4-33 再發性C5.0決策樹結果 50

英文文獻
Agrawal, R., Imieli, T., ski, & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. SIGMOD Rec., 22(2), 207-216. doi: http://10.1145/170036.170072
Aoki, K., & Downes, E. J. (2003). An analysis of young people’s use of and attitudes toward cell phones. Telematics and Informatics, 20(4), 349-364.
Bangaly, K. (2008). Understanding the Factors Influencing the Attitude Toward and the Use of Mobile? Technology in Developing Countries: A Model of Cellular Phone Use in Guinea.
Beranuy, M., Oberst, U., Carbonell, X., & Chamarro, A. (2009). Problematic Internet and mobile phone use and clinical symptoms in college students: The role of emotional intelligence. Computers in Human Behavior, 25(5), 1182-1187. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2009.03.001
Billieux, J., Van der Linden, M., d''Acremont, M., Ceschi, G., & Zermatten, A. (2007). Does impulsivity relate to perceived dependence on and actual use of the mobile phone? Applied Cognitive Psychology, 21(4), 527-537. doi: 10.1002/acp.1289
Butt, S., & Phillips, J. G. (2008). Personality and self reported mobile phone use. Computers in Human Behavior, 24(2), 346-360. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2007.01.019
Coenen, F., Goulbourne, G., & Leng, P. (2004). Tree structures for mining association rules. Data Mining and Knowledge Discovery, 8(1), 25-51.
ChOLiz, M. (2010). MOBILE PHONE ADDICTION: A POINT OF ISSUE. [10.1111/j.1360-0443.2009.02854.x]. Addiction, 105(2), 373-374.
Chou, C.-H., Chiu, C.-H., Ho, C.-Y., & Lee, J.-C. (2013). Understanding Mobile Apps Continuance Usage Behavior and Habit: An Expectance-Confirmation Theory.
Chiu, S. I. (2014). The relationship between life stress and smartphone addiction on taiwanese university student: A mediation model of learning self-Efficacy and social self-Efficacy. Computers in Human Behavior, 34, 49-57. doi: 10.1016/j.chb.2014.01.024
Dixit, S., Shukla, H., Bhagwat, A., Bindal, A., Goyal, A., Zaidi, A. K., & Shrivastava, A. (2010). A study to evaluate mobile phone dependence among students of a medical college and associated hospital of central India. Indian J Community Med, 35(2), 339-341. doi: 10.4103/0970-0218.66878
Ezoe, S., Toda, M., Yoshimura, K., Naritomi, A., Den, R., & Morimoto, K. (2009). Relationships of personality and lifestyle with mobile phone dependence among female nursing students. Social Behavior and Personality, 37(2), 231 - 238.
Ezoe, S., Toda, M., Yoshimura, K., Naritomi, A., Rei, D., & Morimoto, K. (2009). RELATIONSHIPS OF PERSONALITY AND LIFESTYLE WITH MOBILE PHONE DEPENDENCE AMONG FEMALE NURSING STUDENTS. [Article]. Social Behavior & Personality: An International Journal, 37(2), 231-238.
Hair, J. F., Anderson, R. F., Tatham, R. L. & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis 5th ed. New Jersey: Prentice Hall Inc
Haskey, S. R., Blackwell, B. D., & Pretty, D. G. (2014). Clustering of periodic multichannel timeseries data with application to plasma fluctuations. [Article]. Computer Physics Communications, 185(6), 1669-1680. doi: 10.1016/j.cpc.2014.03.008
Hong, J. C., Hwang, M. Y., Tai, K. H., & Chen, Y. L. (2014). Using calibration to enhance students'' self-confidence in English vocabulary learning relevant to their judgment of over-confidence and predicted by smartphone self-efficacy and English learning anxiety. Computers & Education, 72, 313-322. doi: 10.1016/j.compedu.2013.11.011
Hong, F.-Y., Chiu, S.-I., & Huang, D.-H. (2012). A model of the relationship between psychological characteristics, mobile phone addiction and use of mobile phones by Taiwanese university female students. Computers in Human Behavior, 28(6), 2152-2159.
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. doi: 10.1016/j.tele.2013.06.001
Igarashi, T., Motoyoshi, T., Takai, J., & Yoshida, T. (2008). No mobile, no life: Self-perception and text-message dependency among Japanese high school students. Comput. Hum. Behav., 24(5), 2311-2324. doi: 10.1016/j.chb.2007.12.001
Jenaro, C., Flores, N., Gomez-Vela, M., Gonzalez-Gil, F., & Caballo, C. (2007). Problematic internet and cell-phone use: Psychological, behavioral, and health correlates. Addiction Research & Theory, 15(3), 309-320. doi: doi:10.1080/16066350701350247
JOSIAS, M. A., KHUSU, M., GIERDIEN, M., LEUKES, N. A., FALTEIN, S., GIHWALA, T., . . . SAMSODIEN, Y. (2012). Smartphone Application Usage Amongst Students at a South African University.
Khan, M. (2008). Adverse Effects of Excessive Mobile Phone Use. International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health, 21(4), 289-293. doi: 10.2478/v10001-008-0028-6
Klein, D. N., Lewinsohn, P. M., Rohde, P., Seeley, J. R., & Shankman, S. A. (2003). Family study of co-morbidity between major depressive disorder and anxiety disorders. [Article]. Psychological Medicine, 33(4), 703-714. doi: 10.1017/s0033291703007487
McCafferty, D. (2013). IT management slideshow: smartphone addiction: nine
telltale Signs. CIOInsight. Retrieved October 07, 2013 form the World Wide Web:
http://www.cioinsight.com/c/a/IT Management/Smartphone-Addiction-Nine-Telltale-Signs-660974/
Meng, X.-H., Huang, Y.-X., Rao, D.-P., Zhang, Q., & Liu, Q. (2013). Comparison of three data mining models for predicting diabetes or prediabetes by risk factors. The Kaohsiung Journal of Medical Sciences, 29(2), 93-99. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.kjms.2012.08.016
Paoin, W. (2011). Lessons learned from data mining of WHO mortality database. Methods of Information in Medicine, 50(4), 380.
Park, W. (2005). Mobile Phone Addiction Mobile Communications (Vol. 31, pp. 253-272): Springer London.
Sarwar, M., & Soomro, T. R. (2013). Impact of Smartphone’s on Society.
Wang, Y. F., Chang, M. Y., Chiang, R. D., Hwang, L. J., Lee, C. M., & Wang, Y. H. (2013). Mining Medical Data: A Case Study of Endometriosis. [Article]. Journal of Medical Systems, 37(2). doi: 10.1007/s10916-012-9899-y
Wu, A., Cheung, V., Ku, L., & Hung, E. (2013). Psychological risk factors of addiction to social networking sites among Chinese smartphone users. Journal of Behavioral Addictions. doi: 10.1556/jba.2.2013.006
Yang, H.-J., & Lay, Y.-L. (2011). Factors Affecting College Student’s Mobile Phone Dependence and Anxiety. Paper presented at the Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science.
Yen, C.-F., Tang, T.-C., Yen, J.-Y., Lin, H.-C., Huang, C.-F., Liu, S.-C., & Ko, C.-H. (2009). Symptoms of problematic cellular phone use, functional impairment and its association with depression among adolescents in Southern Taiwan. Journal of Adolescence, 32(4), 863-873. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.adolescence.2008.10.006
Zung, W. W. (1971). A rating instrument for anxiety disorders. Psychosomatics, 12(6), 371-379.

中文文獻
丁一賢、陳牧言（2006）。資料探勘：滄海。
方紫薇（2010）。網路沉迷、因應、孤寂感與網路社會支持之關係：男女大學生之比較。
王占魁（2009）。智慧型手機網路使用意願及相關因素探討。樹德科技大學資訊管理研究所，高雄市。
王啟璋（2003）。行動電話使用對人際關係影響之關聯性研究─行動電話之社會性使用、即時可得性、情境不明性。國立臺灣大學新聞研究所，台北市。
王淑鏗（2008）。從依賴行為的觀點探討國中生手機使用—以宜蘭縣為例。未來學系。
王智弘 （2008）。網路成癮的成因分析與輔導策略。輔導季刊，44（1），頁 1-12。
尼爾森（2009）。行動裝置用戶，社群媒體發展新勢力。尼爾森媒體研究月刊。取自http://www.magazine.org.tw/ImagesUploaded/news/13575424878490.pdf
何振珮、朱正一（2012）。 國中生網路成癮傾向與身心健康、學業成績之相關性研究。志為護理-慈濟護理雜誌， 11（5），頁 58-68。
孔繁鐘、孔繁錦（譯）（2012）DSM-IV精神疾病診斷準則手冊。合記圖書出版社。
吳充平（2005）。資料探勘技術於台灣地區國人健康狀況之研究。南台科技大學資訊管理系，台南市。
吳孟真（2009）。研究生人格特質、幽默風格、焦慮之相關研究。臺北教育大學國立臺北教育大學心理與諮商學系學位論文。
吳佩玲（2009）台灣民眾無線寬頻服務上網現況與需求調查-3G/3.5G/WiFi上網概況。資策會FIND 「無線上網調查」。取自http://www.find.org.tw/find/home.aspx?page=many&id=234
李以文、徐亞瑛、曾春典、藍忠孚（2003）。心導管檢查之冠心病患者衛生教育的成效[Effectiveness of Health Education on Patients with Coronary Artery Disease Undergoing Cardiac Cathterization]。臺灣醫學，7（2），頁 185-193。
李虹映（2013）。以就醫流向為基礎劃定急重症醫療區域。長榮大學醫務管理學研究所。
李珮瑩（2011）。以資料探勘方法探討服務業之顧客區隔及滿意度指標-以大台北地區餐廳為例。臺北科技大學資訊與運籌管理研究所學位論文，頁 1-62。
沈福財（2011）。國小高年級學童網路成癮初探－以高雄市小港和前鎮地區為例。國立高雄第一科技大學資訊管理研究所，高雄市。
車先蕙、盧孟良、陳錫中、張尚文、李宇宙（2006）。中文版貝克焦慮量表之信效度。臺灣醫學，10（4），頁 447-454。
林秀慧、陳惠敏（2005）。血液透析室病患焦慮程度改善之成效， 4（2）。
林宜靜（2009）。比較多媒體光碟與單張衛教對緩解加護病房病患家屬情境焦慮之成效研究。慈濟大學護理研究所學位論文，頁 1-95。
林旻沛、丁建谷、賴雅純、柯慧貞 （2005）。不同成人依附型態大學生在網路成癮傾向上之差異。中華心理衛生學刊，18（4），頁 93-119。
林國在、李三仁 （201106）。 不同運動參與階段的大學生網路成癮與健康生活品質之相關研究。永達學報，11:1，頁 1-12。
林慧婷（2012）。網路成癮與手機依賴之大學生人格特質的比較研究。臺北市立教育大學心理與諮商學系碩士班，台北市。
邱秋婷（2007）。屬性導向方法應用於證券交易相對關係規則之挖掘; Attribute-based relational mining for stock trading。
洪宜昀（2001）。大學聽覺及肢體障礙學生自我概念與心理健康之研究。國立彰化師範大學特殊教育研究所碩士論文 (未出版)。
張勻銘、王智弘、陳彥如、楊淳斐（2012）。 一次單元網路諮商運用於大學生網路成癮之症狀變化與成效。教育實踐與研究，25（1），頁 131-161。
陳宗義、陳垂呈(2008)。利用資料探勘技術偵測疾病之異常診斷。高雄師大學報。
郭佳慧、蕭思美、施富金 （2012）。以靈性需求角度探索網路成癮的行為。嘉基護理， 12（1），頁 1-14。
郭信宏（2008）。應用資料探勘技術於面板檢測實證研究 The application of data mining technology in LCD flat panel diagnosis。中央大學工業管理研究所碩士在職專班學位論文，頁 1-53。
彭佩儀（2005）。音樂療法對血液惡性腫瘤病人的焦慮程度及生理反應之成效。長庚大學護理學研究所，桃園縣。
買亞豪（2012）。探討年齡與文化差異對手機使用行為之影響。義守大學工業管理學系，高雄市。
黃仁鵬、黃南傑、郭煌政、許耀文（2004）。 快速模組拆解之關聯規則探勘-QMD[QMD Algorithm for Mining Association Rules]。Electronic Commerce Studies，2（3），頁 333-352。
黃天佑、戴奇華、許雅惠（201110）。 虛擬社群青少年的人格特質與網路成癮行為之相關研究。慈惠學術專刊，7，頁 134-147。
黃郁欣（2014）。市調解析-智慧型手機篇。創市際市場研究顧問「網路使用者行為研究」。取自https://marketing.tw.campaign.yahoo.net/emarketing/main/A06/B02?id=1180
廖原豐（2006）。因果關聯規則挖掘。中央大學資訊管理學系學位論文。
廖婉沂（2008）。青少年手機使用與成癮因素之探討。國立嘉義大學國民教育研究所，嘉義市。
蔡宜芳（2012）。資料探勘應用於天然資源類型基金連動性之研究。淡江大學淡江大學管理科學學系企業經營碩士在職專班學位論文。
蔡明春、鄭青展、林淑萍 （2008）。大學生線上遊戲成癮對身心健康與學習態度之影響－以台灣北區六所大學為例。臺灣公共衛生雜誌， 27（2），頁143-157。
蔡瑞木 (2013)。資料探勘之應用-以某百貨公司為例。臺北大學. Available from Airiti AiritiLibrary database。
黎士鳴、謝素眞（2009）。 大學生生活滿意度量表之信效度。長庚護理，20（2），頁 192-198。
賴亞岐（2011）。青少年網路遊戲成癮傾向與心理需求、自我概念、同儕關係之相關研究。臺北教育大學國立臺北教育大學心理與諮商學系學位論文。
韓豐年、陳奕陵、洪培馨、盧貞伶、梁鳯琄、梁宗鎏（2011）。Facebook社群網站的涉入程度與人際關係研究。圖文傳播藝術學報，2011，頁 001-007。
顏博文（2003）。應用資料探勘技術分析學生選課特性與學業表現。中原大學資訊管理研究所，桃園縣。
魏希聖、李致中、王宛雯（2006）。高中職學生網路成癮之危險因子與偏差行為研究：以台中縣霧峰大里地區為例。臺中教育大學學報：教育類，20（1），頁 89-105。
欒斌、李靜怡（2004）。手機使用者對手機行動上網之創新抵制來源因素探討。行銷評論，1（1），頁 21-35。
薛怡青、李雅萍（2012）用科技創造S.I.M.P.L.E.經濟 體驗快樂生活。資策會FIND/經濟部技術處「科技化服務價值鏈研究與推動計畫」。取自http://www.iii.org.tw/m/News-more.aspx?id=1031