感知与实际在线时间在数字健康测量中的互补性

随着在线平台变得无处不在，人们越来越担心其使用可能导致用户生活中的负面结果。研究这一现象的文献中的一个核心问题是，使用量是否与睡眠减少等不良离线结果相关。这通常通过分析自我报告的在线时间（通常不准确）或使用来自服务器日志或跟踪软件的客观指标来解决。然而，这两类时间测量如何与不良结果相关——它们在预测问题性方面是互补还是冗余——仍然未知。此外，文献中透明的研究因其对数据不可访问的封闭式平台的关注，以及可能导致可重复性问题的选择性分析决策而受到阻碍。 在本研究中，我们调查了自我报告和数据推导的时间测量与使用开放、非营利在线国际象棋平台可能产生的负面效果之间的关系。这些效果包括对睡眠、人际关系、学校和工作表现以及自我控制的干扰。为此，我们向玩家分发了一个游戏化调查，并将他们的响应与公开可用的游戏日志关联起来。我们发现，负面效果与自我报告和数据推导的使用测量程度相似。然而，结合自我报告和实际时间的分析模型在解释负面效果方面比单独使用任一类型测量的模型显著更有效。此外，当使用稳健透明的统计框架时，这些结果在数千种可能的分析决策中持续存在。这表明两种时间测量方法包含了关于负面使用结果的不同、互补的信息，应该结合使用。