Next paragraph:

(Respond with "Received" when it is received. Do not provide any other text.)
Data Collection Procedures and Respondent's Information
Data were collected by disseminating a link to the survey by e-mail and social network sites. Before presenting the closed-ended questionnaire, respondents were assured that their participation would remain voluntary, confidential, and anonymous. Data collection occurred from July 2020 to December 2020 (during the pandemic). It should be noted that, because data were collected during the pandemic, this may have had an influence on the results of the study. The reason for choosing a six-month lag time was to mitigate common method bias (CMB) (Li et al., 2020b). In the present study, 1,500 students were contacted via University e-mail and social applications (Facebook, WhatsApp, and Instagram). We sent a reminder every month for 6 months (a total of six reminders), resulting in 940 valid responses. Thus, 940 (62.6% response rate) responses were used for hypotheses testing.

Table 1 reveals that, of the 940 participants, three-quarters were female (76.4%, n = 719) and nearly one-quarter (23.6%, n = 221) were male. Nearly half of the participants (48.8%, n = 459) were aged between 26 and 35 years, followed by 36 to 35 years (21.9%, n = 206), <26 (20.3%, n = 191), and over 45 (8.9%, n = 84). Approximately two-thirds (65%, n = 611) had a bachelor's degree or above, while one-third had up to 12 years of education. Regarding the daily frequency of using the Internet, nearly half (48.6%, n = 457) of the respondents reported between 5 and 8 h a day, and over one-quarter (27.2%) 9–12 h a day. Regarding the social media platforms used, over 38.5 and 39.6% reported Facebook and WhatsApp, respectively. Of the 940 respondents, only 22.1% reported Instagram (12.8%) and Twitter (9.2%). It should be noted, however, that the sample is predominantly female and well-educated.

Table 1
www.frontiersin.org
TABLE 1. Respondents' characteristics.

Measurement Items
The study used five-point Likert scales (1 = “strongly disagree;” 5 = “strongly agree”) to record responses.

Social Media Use
Social media use was assessed using four items adapted from Karikari et al. (2017). Sample items include “Social media is part of my everyday activity,” “Social media has become part of my daily life,” “I would be sorry if social media shut down,” and “I feel out of touch, when I have not logged onto social media for a while.” The adapted items had robust reliability and validity (CA = 783, CR = 0.857, AVE = 0.600).

Social Capital
Social capital was measured using a total of eight items, representing bonding social capital (four items) and bridging social capital (four items) adapted from Chan (2015). Sample construct items include: bonging social capital (“I am willing to spend time to support general community activities,” “I interact with people who are quite different from me”) and bridging social capital (“My social media community is a good place to be,” “Interacting with people on social media makes me want to try new things”). The adapted items had robust reliability and validity [bonding social capital (CA = 0.785, CR = 0.861, AVE = 0.608) and bridging social capital (CA = 0.834, CR = 0.883, AVE = 0.601)].

Social Isolation
Social isolation was assessed using three items from Choi and Noh (2019). Sample items include “I do not have anyone to play with,” “I feel alone from people,” and “I have no one I can trust.” This adapted scale had substantial reliability and validity (CA = 0.890, CR = 0.928, AVE = 0.811).

Smartphone Addiction
Smartphone addiction was assessed using five items taken from Salehan and Negahban (2013). Sample items include “I am always preoccupied with my mobile,” “Using my mobile phone keeps me relaxed,” and “I am not able to control myself from frequent use of mobile phones.” Again, these adapted items showed substantial reliability and validity (CA = 903, CR = 0.928, AVE = 0.809).

Phubbing
Phubbing was assessed using four items from Chotpitayasunondh and Douglas (2018). Sample items include: “I have conflicts with others because I am using my phone” and “I would rather pay attention to my phone than talk to others.” This construct also demonstrated significant reliability and validity (CA = 770, CR = 0.894, AVE = 0.809).

Psychological Well-Being
Psychological well-being was assessed using five items from Jiao et al. (2017). Sample items include “I lead a purposeful and meaningful life with the help of others,” “My social relationships are supportive and rewarding in social media,” and “I am engaged and interested in my daily on social media.” This study evidenced that this adapted scale had substantial reliability and validity (CA = 0.886, CR = 0.917, AVE = 0.688).

Data Analysis
Based on the complexity of the association between the proposed construct and the widespread use and acceptance of SmartPLS 3.0 in several fields (Hair et al., 2019), we utilized SEM, using SmartPLS 3.0, to examine the relationships between constructs. Structural equation modeling is a multivariate statistical analysis technique that is used to investigate relationships. Further, it is a combination of factor and multivariate regression analysis, and is employed to explore the relationship between observed and latent constructs.

SmartPLS 3.0 “is a more comprehensive software program with an intuitive graphical user interface to run partial least square SEM analysis, certainly has had a massive impact” (Sarstedt and Cheah, 2019). According to Ringle et al. (2015), this commercial software offers a wide range of algorithmic and modeling options, improved usability, and user-friendly and professional support. Furthermore, Sarstedt and Cheah (2019) suggested that structural equation models enable the specification of complex interrelationships between observed and latent constructs. Hair et al. (2019) argued that, in recent years, the number of articles published using partial least squares SEM has increased significantly in contrast to covariance-based SEM. In addition, partial least squares SEM using SmartPLS is more appealing for several scholars as it enables them to predict more complex models with several variables, indicator constructs, and structural paths, instead of imposing distributional assumptions on the data (Hair et al., 2019). Therefore, this study utilized the partial least squares SEM approach using SmartPLS 3.0.

Results
Common Method Bias (CMB) Test
This study used the Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) test to measure the sampling adequacy and ensure data suitability. The KMO test result was 0.874, which is greater than an acceptable threshold of 0.50 (Ali Qalati et al., 2021; Shrestha, 2021), and hence considered suitable for explanatory factor analysis. Moreover, Bartlett's test results demonstrated a significance level of 0.001, which is considered good as it is below the accepted threshold of 0.05.
다음 단락:(수신 시 "수신됨"으로 응답합니다. 다른 문자는 제공하지 마세요.)데이터 수집 절차 및 응답자 정보설문조사 링크는 이메일과 소셜 네트워크 사이트를 통해 배포하여 데이터를 수집했습니다. 폐쇄형 설문지를 제시하기 전에 응답자에게 자발적 참여, 기밀 유지, 익명성을 보장한다는 사실을 알렸습니다. 데이터 수집은 2020년 7월부터 2020년 12월까지(팬데믹 기간 중) 이루어졌습니다. 팬데믹 기간 동안 데이터를 수집했기 때문에 연구 결과에 영향을 미쳤을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 6개월의 시차를 선택한 이유는 일반적인 방법 편향(CMB)을 완화하기 위해서였습니다(Li et al., 2020b). 본 연구에서는 1,500명의 학생에게 대학 이메일과 소셜 애플리케이션(Facebook, WhatsApp, Instagram)을 통해 연락을 취했습니다. 6개월 동안 매달 리마인더를 보냈으며(총 6회 리마인더), 그 결과 940건의 유효한 응답이 있었습니다. 따라서 940개(응답률 62.6%)의 응답이 가설 검증에 사용되었습니다.표 1에 따르면 940명의 참가자 중 4분의 3이 여성(76.4%, n = 719명)이었고 4분의 1이 남성(23.6%, n = 221명)이었습니다. 참가자의 거의 절반(48.8%, n = 459)이 26~35세였으며, 36~35세(21.9%, n = 206), 26세 미만(20.3%, n = 191), 45세 이상(8.9%, n = 84) 순으로 연령대가 높았습니다. 약 3분의 2(65%, n = 611)가 학사 이상의 학력을 가지고 있었고, 3분의 1은 최대 12년의 학력을 가지고 있었습니다. 하루 인터넷 사용 빈도와 관련하여 응답자의 거의 절반(48.6%, n = 457)이 하루 5~8시간, 1/4 이상(27.2%)이 하루 9~12시간이라고 답했습니다. 사용하는 소셜 미디어 플랫폼에 대해서는 각각 38.5%와 39.6%가 페이스북과 왓츠앱을 사용한다고 답했습니다. 응답자 940명 중 22.1%만이 인스타그램(12.8%)과 트위터(9.2%)를 사용한다고 답했습니다. 그러나 이 표본은 주로 여성과 고학력자라는 점에 유의해야 합니다.표 1www.frontiersin.org표 1. 응답자 특성측정 항목이 연구에서는 5점 리커트 척도(1점='매우 동의하지 않음', 5점='매우 동의함')를 사용하여 응답을 기록했습니다.소셜 미디어 사용소셜 미디어 사용은 Karikari 외(2017)에서 채택한 네 가지 항목을 사용하여 평가했습니다. 샘플 항목은 "소셜 미디어는 내 일상 활동의 일부이다.", "소셜 미디어는 내 일상 생활의 일부가 되었다.", "소셜 미디어가 종료되면 미안할 것이다.", "소셜 미디어에 한동안 로그인하지 않으면 연락이 끊긴 것 같은 느낌이 든다." 등입니다. 채택된 문항은 신뢰도와 타당도가 높았습니다(CA = 783, CR = 0.857, AVE = 0.600).사회적 자본사회적 자본은 총 8개의 문항을 사용하여 측정하였으며, Chan(2015)의 사회적 자본(4개 문항)과 사회적 자본(4개 문항)을 각색하여 측정했습니다. 본딩 사회적 자본("나는 일반적인 커뮤니티 활동을 지원하기 위해 기꺼이 시간을 할애한다", "나는 나와 상당히 다른 사람들과 교류한다")과 브릿지 사회적 자본("내가 속한 소셜 미디어 커뮤니티는 좋은 곳이다", "소셜 미디어에서 사람들과 교류하면 새로운 것을 시도하고 싶어진다")의 샘플 구성 항목이 포함됩니다. 채택된 문항은 신뢰도와 타당도가 높았습니다[사회적 자본 결속(CA = 0.785, CR = 0.861, AVE = 0.608) 및 사회적 자본 연결(CA = 0.834, CR = 0.883, AVE = 0.601)].사회적 고립사회적 고립감은 Choi와 Noh (2019)의 세 가지 항목을 사용하여 평가했습니다. "나는 함께 놀 친구가 없다", "나는 사람들로부터 외로움을 느낀다", "나는 믿을 수 있는 사람이 없다"가 샘플 항목입니다. 이 척도는 상당한 신뢰도와 타당도를 보였습니다(CA = 0.890, CR = 0.928, AVE = 0.811).스마트폰 중독스마트폰 중독은 Salehan과 Negahban(2013)에서 가져온 5가지 항목을 사용하여 평가했습니다. 샘플 항목에는 "나는 항상 휴대폰에 몰두한다.", "휴대폰을 사용하면 긴장이 풀린다.", "휴대폰을 자주 사용하면 스스로를 통제할 수 없다." 등이 있습니다. 다시 말하지만, 이 문항들은 상당한 신뢰도와 타당도를 보였습니다(CA = 903, CR = 0.928, AVE = 0.809).퍼빙퍼빙은 촛피타야수논드와 더글러스(2018)의 네 가지 항목을 사용하여 평가했습니다. 샘플 항목은 다음과 같습니다: "나는 휴대폰을 사용하기 때문에 다른 사람들과 갈등을 겪는다", "나는 다른 사람과 대화하기보다 휴대폰에 집중하고 싶다". 이 구성도 역시 상당한 신뢰도와 타당도를 입증했습니다(CA = 770, CR = 0.894, AVE = 0.809).심리적 웰빙심리적 웰빙은 Jiao 등(2017)의 5개 항목을 사용하여 평가했습니다. 샘플 항목에는 "나는 다른 사람의 도움을 받아 목적이 있고 의미 있는 삶을 영위한다", "소셜 미디어에서 나의 사회적 관계는 지지와 보람을 준다", "나는 소셜 미디어에서 나의 일상에 참여하고 관심을 갖는다" 등이 있습니다. 이 연구는 이 적응형 척도가 상당한 신뢰도와 타당도를 가지고 있음을 입증했습니다(CA = 0.886, CR = 0.917, AVE = 0.688).데이터 분석제안된 구조와 여러 분야에서 널리 사용되고 수용된 SmartPLS 3.0 사이의 연관성의 복잡성을 바탕으로(Hair et al., 2019), 저희는 SEM을 활용했습니다.