IC
I‐Hua Chen
Author with expertise in Impact of Social Media on Well-being and Behavior
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(100% Open Access)
Cited by:
193
h-index:
30
/
i10-index:
63
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Social Media Fatigue Scale: Adaptation to Turkish culture, validity and reliability study

Ali GÖKALP et al.Dec 5, 2024
In the present study, the Social Media Fatigue Scale (SMFS) developed by Zhang et al. (2021) was adapted to Turkish culture, and the scale's psychometric properties were examined. A cross-sectional survey was conducted with 409 Turkish teacher candidates (Mage= 21.75 years, 48.7% female). Confirmatory factor analysis (CFA) was performed to confirm whether the original factor structure of the SMFS was validated in the Turkish version. Then, the heterotrait-monotrait (HTMT) ratio method was used to examine the discriminant validity of the SMFS. In addition, tests of internal consistency, concurrent validity with external criterion measures, and gender differences were conducted. Jeffreys's Amazing Statistics Program (JASP) version 0.18.3 was used for CFA, HTMT ratio, and internal consistency analyses; IBM SPSS version 25.0 was used for the rest of the analyses. The Turkish version of SMFS consists of 15 items and three sub-dimensions, including cognitive experiences (5 items), behavioral experiences (5 items), and emotional experiences (5 items). This result indicated that the original three-dimensional structure was harmonized with Turkish culture. The three-factor structure of the Turkish version of SMFS has satisfactory psychometric properties in both internal and external validity. In addition, the Turkish version of SMFS was found to be valid for measuring social media fatigue. The Turkish version of SMFS has acceptable psychometric properties regarding internal consistency, concurrent validity, and discriminant validity. Accordingly, it can be considered a valid and reliable measurement tool for assessing social media fatigue in future research. The Turkish version of SMFS provides a general framework for comparative analysis of results from different studies.
0

Smartphone Application‐Based Addiction Scale: Psychometric Evidence Across Nine Asian Regions Using Advanced Analytic Methods

I‐Hua Chen et al.Nov 1, 2024
ABSTRACT Introduction A smartphone is a device with various functions, including wifi , application functions, mobile networks, ease of mobility, and the capability of using mobile data. Because of the aforementioned functions, people may use smartphones frequently. The Smartphone Application‐Based Addiction Scale (SABAS) is a six‐item questionnaire assessing smartphone addiction with promising psychometric properties. However, it is unclear if the SABAS possesses the strong psychometric properties across Asian regions. The present study aimed to examine the factor structure of the SABAS across nine Asian regions. Methods Using datasets collected from Asian regions of Bangladesh, China, Indonesia, Iran, Malaysia, Pakistan, Taiwan, Thailand, and Vietnam, data from 10,397 participants (mean age = 22.40 years; 44.8% men) were used for analyses. All participants completed the SABAS using an online survey or paper‐and‐pencil mode. Results Findings from confirmatory factor analysis, Rasch analysis, and network analysis all indicate a one‐factor structure for the SABAS. Moreover, the one‐factor structure of the SABAS was measurement invariant across age (21 years or less vs. above 21 years) and gender (men vs. women) in metric, scalar, and strict invariance. The one‐factor structure was invariant across regions in metric but not scalar or strict invariance. Conclusion The present study findings showed that the SABAS possesses a one‐factor structure across nine Asian regions; however, noninvariant findings in scalar and strict levels indicate that people in the nine Asian regions may interpret the importance of each SABAS item differently. Age group and gender group comparisons are comparable because of the invariance evidence for the SABAS found in the present study. However, cautions should be made when comparing SABAS scores across Asian regions.
0

Assessing exposure to weight stigma: development and initial validation of the Weight Stigma Exposure Inventory (WeSEI)

Kamolthip Ruckwongpatr et al.Jan 6, 2025
Abstract Background Weight stigma is pervasive, and it has a significant impact on the social, physical, and psychological health of an individual. Weight stigma is observed from several different sources. Therefore, the present study developed and validated a new instrument, the Weight Stigma Exposure Inventory (WeSEI), to assess different sources of observed weight stigma across interpersonal and non-interpersonal sources. Methods The participants (n = 15,991) comprised Taiwanese young adults, Chinese adolescents, and Chinese young adults who completed paper-and-pencil and online surveys between September 2023 and December 2023. All participants provided demographic information, and completed the WeSEI, Weight Self-Stigma Questionnaire (WSSQ), and Perceived Weight Stigmatization Scale (PWSS). Exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were used to examine the factor structure of the WeSEI. Results EFA and CFA results confirmed a seven-factor structure (television sources, traditional media sources, social media sources, parent sources, stranger sources, significant other sources, and friends sources) across 35 items of the WeSEI. Moreover, the WeSEI was supported by measurement invariance across subgroups (i.e., subsamples, gender, and weight status). Moreover, there were positive correlations between all seven factors of the WeSEI and the WSSQ and PWSS. Conclusion The WeSEI appears to assess observed weight stigma from different sources, and had good reliability, validity, and invariance across various subsamples. The WeSEI may be useful in clinical practice and research for assessing exposure to weight stigma from different sources.