Esiste un chiaro nesso tra le emozioni negative (ansia, tristezza, noia) e abuso, uso problematico dello smartphone ed è stato messo in evidenza da numerose ricerche scientifiche. Si parla spesso di dipendenza da smartphone, definendo questa condizione come uso eccessivo, incapacità di regolazione, conseguenze negative e sintomi assimilabili a quelli caratteristici della dipendenza da sostanze, come la sindrome d’astinenza e la tolleranza[i]. Questa concezione non è universalmente accettata dalla comunità scientifica e per questa ragione userei l’espressione uso problematico dello smartphone. Sul sito Psicoattivo ho più volte parlato di questo tema, ad esempio: a) dell’impatto tra uso dello smartphone e regolazione del desiderio; b) della relazione tra abuso dello smarthone e altri disturbi psichiatrici; c) della difficoltà a riconoscere e descrivere le emozioni e uso problematico dello smartphone; d) delle possibili associazioni tra modificazioni delle funzioni del cervello e uso dello smartphone; e) della possibilità di ridurre l’uso problematico dello smartphone con dei semplici training per l’attenzione; proponendo infine anche un semplice test per misurare da soli e facilmente il livello di uso problematico, e altro ancora.
Le persone che passano più tempo sui loro smartphone presentano più frequentemente sintomi depressivi[ii] e riportano livelli più bassi di benessere e soddisfazione per la vita[iii]. L’eccessivo tempo trascorso sullo smartphone inoltre è collegato a una minore autostima e al rischio di un prematuro declino cognitivo[iv]. L’evidenza suggerisce anche che maggiore è l’uso dello smartphone peggiori sono le relazioni tra pari e con i familiari[v].
L’analisi delle classi latenti
La maggior parte di questi studi ha applicato approcci centrati sulle variabili, vale a dire si è focalizzata sulla misura dei diversi fattori in gioco e l’analisi dei loro rapporti, ad esempio (per restare nel tema) l’intensità di sintomi depressivi e il livello e le modalità di utilizzo dei social, oppure magari di una sostanza psicoattiva: alcol, Cannabis, tabacco. Generalmente si analizza il modo in cui il variare di un certo fattore correla col variare di un altro in un dato gruppo di soggetti. In questo modo tuttavia, soprattutto quando si tratta di ricerche su gruppi molto grandi, non si riesce a vedere l’eterogeneità di questi rapporti tra le diverse persone. È infatti possibile che esistano rapporti molto caratteristici tra certi livelli di una variabile, ad esempio l’intensità dei sintomi depressivi e certe dimensioni di un’altra, ad esempio una gamma circoscrivibile dei comportamenti d’uso dei social.
I livelli delle diverse variabili nelle persone permettono, in linea di principio, di individuare classi latenti di soggetti, cioè insiemi di persone che presentano tratti comuni e caratteristici e che quindi manifestano associazioni specifiche con comportamenti specifici o peculiari vulnerabilità verso certe malattie. L’analisi delle classi latenti (LCA) è un approccio incentrato sulla persona. Raggruppa gli individui basandosi sulle loro caratteristiche condivise e li divide in classi reciprocamente esclusive[vi]. In questo modo, tale approccio di studio permette di distinguere in modo preciso ed efficace l’eterogeneità all’interno di un dato gruppo sperimentale e prestare così maggiore attenzione alle differenze, alla individualità, dei soggetti di una ricerca, che poi sono l’elemento più significativo per la comprensione e la cura delle malattie nelle singole persone.
Inoltre, attualmente, i disturbi mentali sono spesso divisi in diverse forme solo in base al numero di criteri diagnostici che gli individui soddisfano. Tuttavia, ci sono molte limitazioni a questo tipo di classificazioni categoriali; e questa pratica è stata messa in discussione da molte ricerche empiriche[vii]. Infatti, il problema fondamentale è che ogni categoria di disturbo mentale non è un’entità completamente discreta con confini assoluti che la dividono da altri disturbi mentali o da nessun disturbo mentale[viii]. Tutto ciò dimostra ancora una volta la necessità di approcci di ricerca basati su modelli per stimare e distinguere le diverse classi latenti presenti nei gruppi di persone oggetto dello studio[ix].
Uno studio uscito pochi giorni fa sulla rivista scientifica Plosone ha indagato la relazione esistente tra classi latenti di uso problematico dello smartphone e emozioni negative[x].
L’associazione tra emozioni negative e l’uso problematico dello smartphone: modelli di spiegazione
Due teorie possono contribuire a spiegare e comprendere le relazioni tra le variabili emotive negative e le classi latenti della dipendenza da smartphone. Secondo la teoria dell’uso compensativo di internet (CIUT), le tecnologie o i mezzi come internet e lo smartphone sono applicati come un mezzo per alleviare le emozioni negative delle persone e soddisfare i loro bisogni sociali[xi]. Dal punto di vista di questa teoria, l’emozione negativa può essere considerata come l’antecedente dell’uso dello smartphone e della dipendenza, e l’uso eccessivo dello smartphone è considerato come il comportamento compensatorio mirato a regolare le emozioni negative[xii]. La teoria dell’informazione dell’emozione postula che l’emozione sia determinata dalla differenza tra le informazioni disponibili e quelle necessarie, e le emozioni negative sono generate dalla carenza di informazioni disponibili[xiii]. Più l’informazione disponibile è scarsa, più l’emozione negativa dell’individuo diventa grave. Un individuo proverà emozioni negative quando i suoi bisogni non saranno soddisfatti (mancanza di informazioni disponibili). Le risorse virtuali come gli smartphone possono costituire un’alternativa per sopperire a questa mancanza[xiv]. Inoltre, studi precedenti hanno dimostrato che i bisogni dell’individuo possono essere generalizzati. Per esempio: 1) l’ansia da attaccamento ha un effetto sul comportamento di accaparramento e può determinare forme di accaparramento compulsivo come il cosiddetto disturbo da accumulo (hoarding disorder)[xv]; 2) lo stress induce una maggiore assunzione di cibo e aumenta il rischio di abuso di droghe e di ricaduta; 3) l’ansia sociale ha un impatto sull’uso di tabacco e alcol. Pertanto, quando una persona sperimenta emozioni negative è probabile che generalizzi il bisogno e la ricerca di informazione. Lo smartphone in questo caso diventa lo strumento di conforto più adatto e la prima scelta d’uso. Contiene infatti una gamma straordinariamente vasta e diversificata di informazioni, può essere disponibile in qualsiasi momento e ovunque.
Quali sono le relazioni tra emozioni negative e classi latenti di dipendenza da smartphone?
La ricerca in questione ha studiato 539 soggetti. Questi sono stati sottoposti a misure su sintomi di dipendenza da smartphone, depressione, ansia sociale, e anche inclinazione alla noia.
Sulla base dei dati ottenuti con la misura dei sintomi da dipendenza allo smartphone sono state individuate tre principali classi latenti di severità di uso problematico dello smartphone: classe a basso rischio; classe moderata e classe ad alto rischio.
Successivamente sono state analizzate le correlazioni tra queste diverse classi latenti di severità del problema con i livelli delle differenti emozioni negative misurate. L’analisi delle correlazioni ha indicato che le emozioni negative sono significativamente correlate con la propensione alla dipendenza da smartphone. Le donne hanno maggiori probabilità di essere classificate nella classe ad alto rischio.
Questo studio, come moltissimi altri dimostra che la regolazione delle emozioni è uno dei principali processi transnosografici nei disturbi del comportamento, vale a dire che larga parte delle malattie psicologiche dipendono o sono associate a cattiva o insufficiente regolazione delle emozioni. Ho esaminato il tema della regolazione delle emozioni e delle strategie di regolazione emotiva più efficaci, dei metodi per svilupparle e potenziarle nel mio ultimo libro uscito per l’editore Carocci: Regolare le emozioni, teorie e metodi per lo sviluppo e il potenziamento dell’autocontrollo.
Stefano Canali
Riferimenti bibliografici
[i] Elhai JD, Rozgonjuk D, Yildirim C, Alghraibeh AM, Alafnan AA. Worry and anger are associated with latent classes of problematic smartphone use severity among college students. Journal of affective disorders. 2019;246:209–16; Billieux J, Maurage P, Lopez-Fernandez O, Kuss DJ, Griffiths MD. 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. 2015;2(2):156–62.
[ii] Ng KC, Wu LH, Lam HY, Lam LK, Nip PY, Ng CM, et al. The relationships between mobile phone use and depressive symptoms, bodily pain, and daytime sleepiness in Hong Kong secondary school students. Addictive behaviors. 2020;101:105975
[iii] Volkmer SA, Lermer E. Unhappy and addicted to your phone?–Higher mobile phone use is associated with lower well-being. Computers in human behavior. 2019;93:210–8.
[iv] Neophytou E, Manwell LA, Eikelboom R. Effects of Excessive Screen Time on Neurodevelopment, Learning, Memory, Mental Health, and Neurodegeneration: a Scoping Review. International Journal of Mental Health and Addiction. 2019:1–21
[v] Chui RCF. Smartphone usage, social relations and life satisfaction of Hong Kong college students. New media, knowledge practices and multiliteracies: Springer; 2015. p. 171–8.
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[x] Yue H, Zhang X, Sun J, Liu M, Li C, Bao H (2021) The relationships between negative emotions and latent classes of smartphone addiction. PLoS ONE 16(3): e0248555.
[xi] Kardefelt-Winther D. A conceptual and methodological critique of internet addiction research: Towards a model of compensatory internet use. Computers in Human Behavior. 2014;31:351–4.
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[xiii] Simonov PVe. The emotional brain: physiology, neuroanatomy, psychology, and emotion: Springer Science & Business Media; 2013.
[xiv] Li C, Liu D, Dong Y. Self-Esteem and Problematic Smartphone Use Among Adolescents: A Moderated Mediation Model of Depression and Interpersonal Trust. Frontiers in Psychology. 2019;10:2872.
[xv] JIA Yanru ZS, Tonglin JIN, Lu ZHANG, Siqi ZHAO, Qi LI. Effect of Attachment Anxiety on Hoarding Behaviour of College Students: Mediating Role of Intolerance of Uncertainty and Experiential Avoidance. Psychological Development and Education. 2019;35(4):393–400.
