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アイテム
深層学習を用いたネット依存モデルに基づくネット依存傾向の推定と自認しているネット依存状態との比較
https://nara-u.repo.nii.ac.jp/records/2004116
https://nara-u.repo.nii.ac.jp/records/2004116725b5c8d-f114-49c2-adf7-c919483081fa
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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深層学習を用いたネット依存モデルに基づくネット依存傾向の推定と自認しているネット依存状態との比較 (6.7 MB)
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| アイテムタイプ | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2024-12-26 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | 深層学習を用いたネット依存モデルに基づくネット依存傾向の推定と自認しているネット依存状態との比較 | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 主題 | 深層学習, スマートフォン依存, ゲーム障害, 睡眠障害, 摂取障害 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | Comparison Estimation of Internet Addiction Tendency Based on Internet Addiction Model Using Deep Learning to Self-Acknowledged internet Addiction State | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のキーワード | ||||||||||||||||||
| 値 | deep learning, smartphone addiction, game disorders, sleep disorders, eating disorders(en) | |||||||||||||||||
| 著者 |
正司, 哲朗
× 正司, 哲朗
× 吉村, 治正
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| 抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
| 内容記述 | 2020年から始まったコロナ禍は一般的には収束しつつあり、大学の授業形態もコロナ禍以前に戻ってきた。しかしながら、コロナ禍の約3年間において、ネットを利用した遠隔授業などが行われていたことから、コロナ禍以前に比べて、ネットやスマホを長時間利用する習慣が身につき、ネット依存にも発展する恐れがある。本研究では、未だ明確に定義されていないネット依存に関して、深層学習を用いたネット依存モデルを構築し、ネット依存傾向を推定した。推定されたネット依存傾向と自認しているネット依存状態を比較すると、相対的に精度が低いことがわかった。この要因の1つには、自認しているネット依存状態は、同一人物であっても日々変化する利用状況によって回答がぶれることがわかった。そこで、自認しているネット依存状態とゲーム依存、睡眠障害、摂取障害との関連性を調べた結果、ゲーム依存では2つの質問項目、睡眠障害と摂取障害では、ともに1つの質問項目に有意差が認められた。しかし、ネット依存モデルの推定精度を向上させるには、調査票を再検討し、自認しているネット依存状態を客観的に評価する必要がある。 | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 奈良大学紀要 号 52, p. 87-104, 発行日 2024-03-18 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | 奈良大学 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 03892204 | |||||||||||||||||
