Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorKotlyk, S. V.en
dc.contributor.authorRomanyuk, O. N.en
dc.contributor.authorSokolova, O. P.en
dc.contributor.authorVoronkova, Y. V.en
dc.contributor.authorРоманюк, О. Н.en
dc.date.accessioned2026-02-01T14:15:56Z
dc.date.available2026-02-01T14:15:56Z
dc.date.issued2025en
dc.identifier.citationKotlyk S. V., Romanyuk O. N., Sokolova O. P., Voronkova Y. V. Investigating internet dependency among ukrainian youth: behavioral analysis and segmentation //Автоматизація технологічних і бізнес-процесів. 2025. Vol. 17, іss. 3. Р.38-47.en
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50558
dc.description.abstractДослідження присвячене комплексний аналізу феномену інтернет-залежності серед української молоді в умовах стрімкої цифровізації та соціальної нестабільності. Актуальність роботи зумовлена необхідністю розуміння трансформації поведінкових патернів молодих людей, які використовують цифровий простір як основне середовище для соціальної взаємодії, дозвілля та навчання. Емпірична частина дослідження була проведена за допомогою структурованих Google-форм, що дало змогу зібрати якісні дані від 405 респондентів, серед яких переважну більшість склали студенти та викладачі з різних регіонів України. Аналіз охоплює ключові показники, такі як середньодобовий час перебування в мережі, функціональне призначення використання мережевих ресурсів, а також наявність психоемоційних або соціальних симптомів залежності. Значна частина дослідження присвячена обробці даних із застосуванням методів машинного навчання. Зокрема, шляхом застосування алгоритму кластеризації k-середніх (k-means), авторами було виявлено та охарактеризовано чотири чіткі профілі користувачів інтернету. Перший кластер, визначений як «залежні», характеризується неконтрольованим часом перебування в мережі (понад 8 годин на добу) та заміщенням реальних соціальних функцій віртуальними. Друга група — «група ризику» — демонструє ознаки формування психологічної залежності та часткову втрату контролю над часом. Третій та четвертий кластери представляють «збалансованих» та «свідомих» користувачів відповідно, які демонструють прагматичний підхід до цифрових інструментів із мінімальним негативним впливом на їхню повсякденну продуктивність та ментальне здоров’я. Результати дослідження виявили пряму кореляцію між тривалістю перебування в цифровому середовищі та рівнем соціального відчуження. Наукова новизна роботи полягає в емпіричному підтвердженні кластерної структури інтернет-залежності в період воєнного стану в Україні, що накладає додатковий психологічний стрес на молодь. Практична цінність отриманих результатів відображена у запропонованих індивідуалізованих стратегіях профілактики. Ці заходи спрямовані на зміщення акценту з обмежувальних методів на розвиток цифрової гігієни та емоційної саморегуляції, що стає основою для ефективної соціально-психологічної підтримки молоді в сучасних умовах.ru_RU
dc.description.abstractThe study focuses on a comprehensive analysis of the phenomenon of internet addiction among Ukrainian youth in the context of rapid digitalization and social instability. The relevance of the work is driven by the need to understand the transformation of behavioral patterns among young people who use digital space as a primary environment for social interaction and education. The empirical part of the research was conducted using structured Google Forms, which allowed for the collection of high-quality data from 405 respondents, including students and educators from various regions of Ukraine. The analysis covers key indicators such as average daily time spent online, the functional purpose of using network resources, and the presence of psycho-emotional or social symptoms of dependency. A significant part of the study is devoted to data processing using machine learning techniques. Specifically, by applying the k-means clustering algorithm, the authors identified and characterized four distinct profiles of internet users. The first cluster, defined as "addicted," is characterized by uncontrolled time spent online (over 8 hours per day) and the replacement of real-life social functions with virtual ones. The second, "high-risk" group, shows signs of emerging psychological dependence. The third and fourth clusters represent "balanced" and "conscious" users, respectively, who demonstrate a pragmatic approach to digital tools with minimal negative impact on their daily productivity and mental health. The results of the study reveal a direct correlation between the duration of stay in the digital environment and the level of social alienation. The scientific novelty of the work lies in the empirical validation of the cluster structure of internet addiction during the period of martial law in Ukraine, which imposes additional psychological stress on the youth. The practical value of the findings is reflected in the proposed individualized preventive strategies. These interventions are designed to shift the focus from restrictive measures to the development of digital hygiene and emotional self-regulation, providing a basis for effective social and psychological support for young people at riskuk_UA
dc.language.isoen_USen_US
dc.publisherОдеська національна академія харчових технологійen
dc.relation.ispartofАвтоматизація технологічних і бізнес-процесів. Vol. 17, іss. 3 : 38-47.en
dc.subjectкластеризаціяen
dc.subjectгеймериen
dc.subjectкомп`ютерні ігриen
dc.subjectігрова культураen
dc.subjectgamedeven
dc.subjectвеб-опитувальникen
dc.subjectметод K-meansen
dc.subjectінтернет-залежністьen
dc.subjectGoogle Formsen
dc.subjectаналіз данихen
dc.subjectцифрова поведінкаen
dc.subjectпрокрастинаціяen
dc.subjectсоціальні мережіen
dc.subjectclusteringen
dc.subjectgamersen
dc.subjectcomputer gamesen
dc.subjectgaming cultureen
dc.subjectgamedeven
dc.subjectweb questionnaireen
dc.subjectK-means methoden
dc.subjectInternet addictionen
dc.subjectGoogle Formsen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectdigital behavioren
dc.subjectprocrastinationen
dc.subjectsocial networksen
dc.titleInvestigating internet dependency among ukrainian youth: behavioral analysis and segmentationen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.identifier.udc316.628:004.738.5–053.6(477)en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.15673/atbp.v17i4.332en
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5365-1200en
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5365-1200en
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9224-6734en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію