Artikel: Chen, Lind, Ram, Odgers „Die tägliche Stimmung von Jugendlichen sagt ihre Handynutzung voraus (nicht umgekehrt)“, psyArXiv-Preprint DOI 10.31234/osf.io/5d67p, wurde vom Journal of Research on Adolescence angenommen. Dieser Artikel stellt keine Schlussfolgerungen für die Autoren dar, sondern führt lediglich die objektiven Daten von neunzig Tagen für vierzig Kinder auf – um zu sehen, was gesagt wurde, was nicht gesagt wurde und wo Fragezeichen gesetzt werden müssen.

1. War es nun das Handy, das zuerst gehandelt hat, oder der Fuß, der zuletzt gehandelt hat?

Es ist schwieriger als man denkt, ein Thema zu finden, das älter ist als „Sollten Jugendliche Handys benutzen?“. Die Anhebung der Altersbeschränkungen auf sozialen Plattformen, Handyverbote an Schulen und die regelmäßige Weiterleitung von Artikeln wie „Drei Stunden tägliches Scrollen können zu Depressionen führen“ in Elterngruppen – fast jede Richtlinie oder wissenschaftliche Erkenntnis geht von einer einzigen Sache aus: Das Handy ist die Ursache für schlechte Laune und Schlafstörungen.

Die Wissenschaft ist jedoch nicht so zuversichtlich. In den letzten zehn Jahren haben Studien über die Nutzung von Mobiltelefonen und die Stimmung und den Schlaf von Jugendlichen so unbedeutende Ergebnisse geliefert, dass sie stark von der Studiengestaltung selbst abhängen – quer-schnittig, erinnerungsbasiert, mit unterschiedlichen Fragebogendesigns. Sie können nur sagen, „es besteht eine gewisse Verbindung zwischen den beiden“, ohne klar zu sagen, wer zuerst kam und wer danach.

Dies ist genau die alte Frage, die diese Arbeit beantworten will: Verderben Smartphones die Stimmung, oder ist die Stimmung bereits verderbt, und das Scrollen auf dem Smartphone ist nur ein Akt der Ablenkung?

Es hat eine neue Richtung eingeschlagen – nicht zurückblicken, sondern täglich objektive und passive Daten aufzeichnen. Es nutzt die Tastenanschläge und die Zeitstempel der aktiven Apps, die mit dem Android-System verfügbar sind, um „Handlungen“ und „Betrachtungen“ voneinander zu trennen; und dann werden die Schwankungen „desselben Menschen heute im Vergleich zum normalen Alltag“ mit drei kleinen Fragebögen pro Tag über neunzig Tage hinweg erfasst.

Am Ende wurden 3.192 „Tagebücher eines Tages“ von 40 Kindern und über 90 Tage hinweg gesammelt. Lassen Sie uns nun die Antworten anhand dieser Tagebücher suchen.

II. Warum die alten Studien immer wieder zu keinen Ergebnissen führen

Es ist nicht so, dass niemand daran forscht, sondern die Forschungsmethoden selbst haben die Fähigkeit, diese Frage zu beantworten, eingeschränkt. In der Vergangenheit gab es hauptsächlich zwei Ansätze:

Erstens, ein einmaliger Fragebogen. Man ruft eine Gruppe von Kindern zusammen und fragt sie „Wie viele Stunden pro Tag nutzen Sie ihr Handy ungefähr?“ und dann, wie ihre Stimmung ist – und führt dann die entsprechenden Analysen durch. Das Problem ist, dass man bei solchen „Momentaufnahmen“ nicht unterscheiden kann, wer vorher und wer nachher kam. Menschen, die länger auf ihrem Handy sind, sind in einer schlechteren Stimmung, aber man weiß nicht, ob sie erst mehr Zeit auf ihrem Handy verbracht haben und deshalb schlechtere Laune bekommen haben, oder ob sie aufgrund ihrer schlechten Laune mehr Zeit auf ihrem Handy verbracht haben.

Zweitens, lassen Sie das Kind selbst daran erinnern, „wie viele Stunden es ungefähr täglich nutzt“. Die Abweichung ist so groß, dass es nicht nützlich ist – erinnern Sie sich selbst daran, wie viele Stunden Sie am vergangenen Mittwoch Ihr Handy genutzt haben. Können Sie darauf antworten?

Die beiden Wege blockieren das „Richtungsproblem“. Der erste Satz der Arbeit lautet: „Die wissenschaftlichen Beweise … bleiben zutiefst umstritten“. Daher ist jede Behauptung, „Handys ruinieren Kinder“, im Wesentlichen eine richtungslose Spekulation.

Die Lösung für diese Arbeit besteht darin, auf die Erinnerung an Fragebögen zu verzichten und das Handy selbst sprechen zu lassen – ohne jedoch auf Fragebogenerhebungen als „kleine psychologische Momentaufnahmen“ zurückzugreifen.

III. 40 Kinder, 90 Tage, EARS: Wie wurde diese Studie aufgebaut?

Die vierzig Kinder waren zwischen 15 und 20 Jahre alt, mit einem Durchschnittsalter von 17,4 Jahren (Standardabweichung = 1,35); darunter waren 26 Jungen und 14 Mädchen; 25 befanden sich unter der Armutsgrenze (selbstberichtete Berechtigung für kostenloses/ermäßigtes Mittagessen); Datenfenster August 2020 bis Februar 2021 – während der COVID-Periode mit Fern- oder gemischtem Unterricht. Diese Zahlen sollten Sie sich bereits jetzt merken, da sie die Quelle für die spätere Aussage „Nicht als allgemeingültige Schlussfolgerung betrachten“ sind.

Jeder installiert eine Forschungs-App namensEARS (Effortless Assessment Research System)auf seinem Handy – sie wurde von Ksana Health entwickelt und zeichnet passiv die App-Nutzung und Tippdaten auf. Sie bleibt 90 Tage lang im Hintergrund aktiv:

• Tastenanschläge: Jeder Tastendruck auf der Tastatur wird mit einem Zeitstempel versehen, mit Ausnahme von Sicherheitsfeldern wie Passwörtern/Zahlungen. Diese Zeiten addieren sich und ergeben die Zeit, die für das „tatsächliche Tippen“ aufgewendet wird.
• Nutzungsdauer der App im Vordergrund: Die Gesamtdauer, in der die App geöffnet und nicht geschlossen ist, abzüglich der Zeit für Tastenanschläge – der Rest ist die Zeit, in der der Bildschirm eingeschaltet ist, ohne dass etwas getippt wird.

Es teilt die Nutzung von Mobiltelefonen pauschal in zwei Kategorien ein:

• Aktive Nutzung (active use)= Beim Tippen;
• Passive Nutzung (passive use)= Auf den Bildschirm starren, ohne auf die Tastatur zu tippen (Surfen, Browsen, Tauchen).

Dieses System ist nicht perfekt – der Autor gibt in der Diskussionsabteilung zu, dass es relativ grob ist und keine Inhaltstypen, Plattformen oder soziale Qualität unterscheidet. Aber es ist bereits viel genauer als die Gesamtzeit, die Sie heute mit Ihrem Handy verbracht haben, da die meiste Zeit, die wir auf unser Handy starren, und das, was wir mit unseren Fingern tun, nicht dasselbe sind.

Jeden Morgen zwischen 7 und 12 Uhr erscheint auf dem Handy ein kleiner Fragebogen mit drei Fragen: Wie gut haben Sie letzte Nacht geschlafen und wie ist Ihre Stimmung heute Morgen? Eine der drei Fragen zur Stimmung wird jeden Tag zufällig ausgewählt und beinhaltet entweder eine positive (ich fühle mich gut/optimistisch/geachtet) oder eine negative (ich fühle mich traurig/ängstlich/besorgt) Aussage, wobei die Antworten auf einer Skala von 1 bis 5 Punkten bewertet werden.

Compliance: Im Durchschnitt wurden 69/90 Tage lang Fragebögen ausgefüllt (76,6 %), und Sensordaten wurden 79,8/90 Tage lang übermittelt (88,7 %). Diese Zahlen sollten Sie sich merken – sie sind einer der Schlüsselbeweise dafür, ob die Ergebnisse auf alle Personen „übertragen“ werden können.

Warum nur Android? iOS ist aus Gründen des Datenschutzes so konzipiert, dass es externen Forschungs-Apps keine Berechtigungen für Tippverhalten und detaillierte Vordergrund-App-Daten gewährt. Daher wurden von den 126 Jugendlichen, für die vollständige Daten vorlagen, nur 40 Android-Nutzer berücksichtigt.

Die Analyse basiert auf einem mehrschichtigen Modell (lme4 in R) und konzentriert sich auf denVergleich innerhalb einer Person: Derselbe Mensch wird mit sich selbst von heute und mit seinem normalen Ich von gestern verglichen. Jeder wird „zentriert“, um „mit seinem Ich von gestern/letzter Woche verglichen zu werden“ – dieses Design beantwortet genau die Frage „Führt eine Stimmungsschwankung zu mehr Scrolling?“ in Bezug auf tägliche Schwankungen innerhalb einer Person, anstatt die Frage „Sind Kinder, die viel auf ihr Handy schauen, depressiver?“, die einen Vergleich zwischen Personen beinhaltet.

4. Hintergrunddaten: 13 Minuten innerhalb von 3 Stunden wurden nur zum Tippen verwendet.

Schauen wir uns zuerst die deskriptive Statistik in der Tabelle an - eine Übersicht über 3.192 „Tage“ zusammengefasst:

Die ICC-Statistik in einfachen Worten:Wie groß ist der Anteil der Schwankungen, die zwischen verschiedenen Tagen desselben Kindes auftreten(innerhalb einer Person), und wie groß ist der Anteil der Schwankungen, die zwischen verschiedenen Kindern auftreten (zwischen Personen)? ICC = 0,45 bedeutet, dass 45 % der gesamten Unterschiede in der Nutzungsdauer von Person zu Person stammen, und die restlichen 55 % stammen von Schwankungen bei derselben Person an verschiedenen Tagen. Mit anderen Worten –

In diesen Daten sindtägliche Schwankungen innerhalb einer Person > Unterschiede zwischen Personen. Der Unterschied zwischen dem, was eine Person heute und gestern ist, ist größer als der Unterschied zwischen dieser Person und einem gleichaltrigen Kind, das sie nicht kennt.

Daher ist der Durchschnittswert „Wie lange Jugendliche täglich ihr Handy benutzen“ eigentlich von begrenzter Bedeutung – wenn man diesen Durchschnitt verwendet, um diese Kinder zu beschreiben, erklärt er höchstens die Hälfte der Unterschiede; für die restliche Hälfte muss man sich den jeweiligen Tag eines jeden Kindes ansehen.

Am bemerkenswertesten ist der Vergleich zwischen 13 und 181: Kinder verbringen im Durchschnitt 194 Minuten am Tag vor dem Bildschirm ihres Smartphones, abernur 13 Minuten davon werden zum Tippen verwendet, während die restlichen 181 Minuten damit verbracht werden, einfach durch die Inhalte zu scrollen.

Auf Deutsch gesagt: Du denkst, das Kind benutzt das Handy, aber in Wirklichkeit benutzt das Kind meistens nur seine Augen.

Daher ist die eigentlich wichtige Frage nicht „Wie viele Stunden hast du heute auf deinem Handy verbracht?“, sondern „Was hat dich dazu getrieben, in diesen mehr als 180 Minuten so viel auf deinem Handy zu scrollen?“.

5. Die einzige signifikante Erkenntnis: Wenn man morgens schlecht gelaunt ist, scrollt man etwa 8 Minuten länger am selben Tag.

Die Forscher verglichen jedes Kind mit sich selbst: die Stimmung am heutigen Morgen und das Scrollen durch die sozialen Medien am heutigen Tag. Dabei verglichen sie dasselbe Kind mit seinem normalen Verhalten an diesem Tag.

Ich habe drei Kombinationen getestet:

1. Negative Stimmung am Morgen → Passives Scrollen durch Feeds am selben Tag
2. Positive Stimmung am Morgen → Passives Scrollen durch Feeds am selben Tag
3. Stimmung am Morgen → Aktives Tippen am selben Tag

Der einzige signifikante Haupteffekt des gesamten Artikelstritt in der ersten Aussage auf:

Für jeden zusätzlichen Punkt negativer Morgenstimmung stieg die passive Nutzung an diesem Tag um etwa7,6 Minuten(b = 7,642, 95% CI [2,988, 12,296], p = .001).

Dieser Bereich von CI scheint abstrakt zu sein, um es in einfachen Worten zu sagen: Wenn die Studie erneut durchgeführt würde, läge der tatsächliche Einfluss von „morgendlichen negativen Emotionen“ auf den Tagesablauf mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % zwischen etwa 3 Minuten und 12,3 Minuten. Der gesamte Bereich ist positiv und liegt nicht unter Null – und das ist die Quelle der „Signifikanz“. p = 0,001 bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Muster zufällig auftritt, wenn es tatsächlich keinen realen Effekt gibt, weniger als ein Tausendstel beträgt.

Die anderen drei Variablen sind nicht signifikant: Eine gute Stimmung führt nicht zu mehr Posts (b = 1,145, CI [-3,886, 6,176], p = 0,656); Emotionen haben auch keinen Einfluss auf die Schreibzeit, weder negative Emotionen (b = 0,228, p = 0,464) noch positive Emotionen (b = 0,305, p = 0,365).

Dies ist die wichtigste Zahl, die man aus dem gesamten Artikel mitnehmen sollte, und zugleich der Punkt, an dem das soziale Skript nachgeben muss:An Tagen, an denen die Stimmung am Morgen schlechter ist, scrollen die Kinder tatsächlich mehr, aber nur etwa 8 Minuten länger – und zwar nur während des passiven Scrollens, ohne aktiv zu tippen.

Es gibt zwei Details in den Kovariablen, die man sich merken sollte: Längerer Schlaf am vorherigen Abend → mehr passiver Gebrauch am selben Tag (b = .112, p < .001); mehr Sitzzeit → mehr aktiver/passiver Gebrauch; mehr körperliche Aktivität → weniger passiver Gebrauch (b = -.103, p = .025). All dies sagt dasselbe aus – Stimmung ist der Einstieg in passiven Bildschirmgebrauch, aber das Verhalten selbst (Schlaf, aktiv/passiv) trägt ebenfalls zur Gestaltung bei.

6. In die entgegengesetzte Richtung: Eine Abfolge von Nullen.

Und umgekehrt? Kann man anhand der Anzahl der Wischvorgänge am Tag die Schlafqualität in der Nacht und die Stimmung am nächsten Morgen vorhersagen? Die Forscher testeten RQ2 und RQ3 vollständig, und das Ergebnis war –RQ2 vollständig null, RQ3 vollständig null.

RQ2 (Verwendung am selben Tag → Stimmung am nächsten Morgen):

RQ3 (am selben Tag verwenden → am selben Abend schlafen):

Diese p-Werte liegen weit entfernt von der üblichen Schwelle von 0,05 – sie erreichen nicht einmal 0,10. Um es in einfachen Worten auszudrücken:In diesen Daten lässt sich keine Verbindung wie „Viel scrollen am Tag → schlechter Schlaf in der Nacht“ oder „Viel scrollen am Tag → schlechte Laune am nächsten Tag“ nachweisen. Weder für die aktive Tippen- noch für die passive Scrollen-Phase konnte ein solcher Zusammenhang festgestellt werden.

Das Einzige, was auffällt, ist „Viel sitzen tagsüber → Weniger und schlechter Schlaf in der Nacht“ (β = -0,049, p = 0,011 und 0,002). Dies ist ein Verhaltensmuster und nicht unbedingt auf Mobiltelefone zurückzuführen.

Achten Sie darauf, „nicht messbar“ von „nicht vorhanden“ zu unterscheiden – dies sind die Grenzen zweier Fallen, die in der Arbeit vermieden werden sollten. RQ2/RQ3 sind null, nicht negativ signifikant; dies bedeutet,es gibt keine Beweise, die die umgekehrte Kausalität „Handy → Stimmung/Schlaf“ unterstützen, aber es wird auchnicht behauptet, dass „Handys definitiv keinen Einfluss haben“. Es geht darum zu akzeptieren, dass in diesen Daten keine stabilen Verbindungen zu sehen sind, nicht darum, alle Möglichkeiten zu leugnen.

Die gesamte Grafik zeigt die Hauptlinie wie folgt: Emotion → passives Scrollen, klare Richtung, geringes Volumen; Scrollen → Emotion/Schlaf, in der entgegengesetzten Richtung nicht messbar.

VII. Wie versteht man „Low-Cost-Export“ aus der Perspektive des Emotionsmanagements?

Die vom Autor gegebene Erklärung heißtStimmungsmanagement (mood management).

Wenn man sich schlecht fühlt, sucht man sich nicht die teuersten Dinge aus – man redet mit Freunden, geht laufen oder versucht, die Ursache des Unwohlseins zu beseitigen. Das Handy zu benutzen erfordert keine Anstrengung, man muss niemanden treffen, und es ist eine kostengünstige Option, die man einfach nutzen kann; es löst das Unwohlsein nicht wirklich, aber es lässt die Minuten des Unwohlseins vorübergehend in den Hintergrund treten.

Es geht also nicht darum, dass Smartphones so unterhaltsam sind, sondern dass sie in schwierigen Zeiten am praktischsten sind. Dies erklärt eigentlich, warum jeder von uns intuitiv denkt: „Wenn ich mich schlecht fühle, möchte ich einfach ein bisschen scrollen“. Das ist kein Schwäche, sondern der Geist wählt den emotionalen Ausgang mit dem geringsten Widerstand.

Es gibt noch eine wichtige Erklärungsebene:Alle diese Vergleiche beziehen sich auf „den eigenen Zustand von gestern“, nicht auf „den von anderen Kindern“. Es geht also darum, „dass ich mehr scrollen werde, wenn ich schlecht gelaunt bin“, und nicht darum, „dass Kinder, die gerne auf ihr Handy schauen, depressiver sind“. Diese beiden Aussagen werden in Nachrichten-Überschriften oft absichtlich verwechselt, obwohl es sich um zwei verschiedene Fragestellungen handelt:

• “Intrapersonale” Probleme (innerhalb einer Person) = ein und dieselbe Person, heute im Vergleich zum normalen Alltag – dies wurde in der Studie untersucht;
• “Interpersonale” Probleme (zwischen Personen) = verschiedene Kinder im Vergleich zueinander – diese Daten konnten nicht untersucht werden, da die Stichprobe nur 40 Personen umfasste und es nicht möglich war, die Unterschiede in Bezug auf Alter, Geschlecht und wirtschaftlichen Status zuverlässig zu testen.

Diese Unterscheidung ist etwas akademisch, aber sehr nützlich. Wenn Sie das nächste Mal eine Überschrift wie „Wenn man stundenlang täglich auf dem Handy ist, kann man leicht depressiv werden“ sieht, können Sie zunächst fragen: Wird „ich fühle mich schlecht, also nutze ich mein Handy mehr“ oder „Kinder, die gerne auf ihrem Handy sind, werden leicht depressiv“ gemessen? Die Datenanforderungen und die Schlussfolgerungen sind nicht die gleichen und die Schlussfolgerungen sind nicht so zuverlässig.

8. Kritisches Lesen: Betrachten Sie die Schlussfolgerung und ihre Grenzen zusammen

Das Wichtigste beim Lesen dieser Arbeit ist nicht, sich die Zahl „8 Minuten mehr putzen, wenn man morgens schlecht gelaunt ist“, zu merken, sondern die Schlussfolgerungen zusammen mit ihren Grenzen zu betrachten.

Erstens ist die Stichprobe zu klein. 40 Android-Jugendliche mit einem Durchschnittsalter von 17,4 Jahren, von denen die meisten männlich (26/40) und finanziell benachteiligt (25/40) sind. Dies repräsentiert nicht alle Jugendlichen. In der ursprünglichen Diskussion wurde auch eingeräumt, dass Android-Nutzer in der ursprünglichen großen Stichprobe eher männlich und finanziell benachteiligt sind, daher sollte man „Vorsicht walten lassen, wenn man Schlussfolgerungen auf eine größere Gruppe überträgt“.

Zweitens wurden die Daten nur während der COVID-Periode erfasst. Von August 2020 bis Februar 2021 war der Alltag der Kinder ohnehin nicht normal – Fern- oder Hybridunterricht, eingeschränkte soziale Kontakte und familiäre Spannungen wurden verstärkt. Die Autoren haben dies in ihrer Arbeit selbst festgestellt und nicht versucht, COVID-Störfaktoren „auszuschalten“ – sie gaben zu, dass „es nicht möglich ist, den Schulschließungsstatus für jeden Einzelnen zu quantifizieren“. Mit anderen Worten,ob dieses Muster von schlechter Stimmung und verstärktem Streaming auch während des normalen Schulbetriebs existiert, dazu liegen keine Daten vor.

Drittens ist die Unterscheidung zwischen aktiver und passiver Nutzung relativ grob. Diese Unterscheidung berücksichtigt nur, ob Sie tippen oder nicht, ohne Rücksicht auf den Inhalt (ob Sie chatten oder ein Video ansehen), die Plattform (ob es sich um Xiaohongshu oder YouTube handelt) oder die Qualität der sozialen Interaktion (ob Sie mit guten Freunden chatten oder einfach nur stumm durch Fremde scrollen). Daher ist „passive Nutzung“ ein sehr weit gefasster Begriff, dessen Inhalt sehr unterschiedlich sein kann.

Viertens werden die Emotionen nur einmal am Morgen gemessen. Die Emotionen sind Einzelfragen mit einer Punktzahl von 5 und werden zufällig ausgewählt. Die Rückmeldungen zur Handynutzung könnten zu nahe am Morgenmesspunkt liegen – zum Beispiel wenn man mittags einen beunruhigenden Beitrag sieht und am Nachmittag bereits eine veränderte Stimmung hat, die aber erst am nächsten Morgen gemessen wird. Dies ist eine Einschränkung, die in der Studie ausdrücklich erwähnt wird, und auch der Grund, warum sie die größere Studie als Beleg zitieren.

5.Offenlegung von Interessenkonflikten: Einer der Autoren, MNL, hält Anteile an Ksana Health (dem kommerziellen Lizenzgeber von EARS). Dies bedeutet, dass „Personen, die an der Entwicklung des Tools beteiligt waren, an der Veröffentlichung mitgewirkt haben“ – was nicht zwangsläufig ein Problem darstellt, aber die Leser sollten darüber Bescheid wissen.

Sechstens, Bestätigung durch größere Studien. Die Arbeit zitiert die objektive Tagebuchstudie von Winbush et al. aus dem Jahr 2025 mit etwa250.000 Tagen, deren Schlussfolgerung übereinstimmt: Die Verbindung zwischen Handynutzung und Stimmung/Wohlbefinden ist auf täglicher und langfristiger Ebene schwach oder nicht vorhanden. Die Methode und die Stichprobe dieser Arbeit sind sehr klein, aber wenn sie mit einer viel größeren Studie in dieselbe Richtung weist, hat die Richtung selbst mehr Gewicht – auch wenn jede einzelne Studie für sich genommen noch zurückhaltend ist.

Siebentens, die methodische Bedeutung. Die wahre Stärke dieser Studie liegt nicht in den „umfassenden Schlussfolgerungen“, sondern darin,dass zum ersten Mal eine Richtungswirkung gemessen wurde. Frühere Studien konnten nur die Frage stellen „Führt eine häufige Nutzung zu einer schlechteren Stimmung?“, während diese Studie die Frage stellen konnte „Führt eine schlechte Stimmung bei demselben Kind heute Morgen dazu, dass es mehr auf dem Handy surft?“. Sie behauptet nicht, dass Mobiltelefone harmlos sind, und sie beweist auch nicht, dass sie schädlich sind; sie hat lediglich die seit zehn Jahren ungeklärte Frage „Was kommt zuerst?“ zum ersten Mal in objektiven Daten beantwortet, und zwar mithilfe einer Kombination aus passiver Sensorik, mehrschichtigen Modellen und 90-Tage-Tagebüchern.

9. Was bedeutet das für den normalen Leser: Ein Hinweis, kein allgemeingültige Antwort

Nachdem Sie also den ganzen Artikel gelesen haben, was nützt es Ihnen?

Erstens sollten Sie nicht übereilt alle emotionalen Probleme der Kinder auf das Handy schieben. Die Richtungsweisenden Beweise aus dieser Studie widersprechen zumindest in dem untersuchten Bereich dem Szenario „Handy zuerst, Emotionen später“. Das bedeutet nicht, dass „Handys keine Auswirkungen haben“, sondern dass die Auswirkungen in dem untersuchten Zeitfenster (früh → am selben Tag, früh → am nächsten Tag) in die entgegengesetzte Richtung gehen.

Zweitens, fragen Sie ihn, wie sein Tag heute Morgen war. Das Handy ist eher wie eine Spur: Das Kind scrollt dort vielleicht durch die Bildschirme und deutet an, „es ist nicht gut gelaufen heute Morgen“. „Warum scrollst du wieder?“ zu „Was ist heute Morgen passiert?“ zu ändern, ist die einfachste Erinnerung, die dieser Artikel Eltern gibt.

Drittens, betrachten Sie es nicht als Freischein für „unbedenkliche Mobiltelefone“.40 Kinder, 90 Tage, COVID-Periode, nur Android, einer der Entwickler der Forschungswerkzeuge ist einer der Autoren der Studie – die Grenzen sind klar gezogen. Die Studie enthält keinen Hinweis auf „neuste Durchbrüche“, sondern präsentiert lediglich ehrlich die Richtung weisenden Beweise einer kleinen Stichprobe.

Viertens bedeutet „nicht messbar“ nicht „nicht vorhanden“. Sowohl RQ2 als auch RQ3 sind null – was bedeutet, dass die Daten die Beziehung „Bildschirmzeit → Stimmung/Schlaf“ nicht unterstützen, aber auch nicht ausschließen, dass es feinere Effekte geben könnte. Die Leser sollten „nicht gefunden“ nicht als „nicht existent“ interpretieren.

Fünftens, methodisch erwähnenswert: Wenn Sie das nächste Mal eine Studie mit der Aussage „X führt zu Y“ lesen, können Sie zunächst fragen: Handelt es sich um einen „intraindividuellen“ oder einen „interpersonellen“ Vergleich? Misst sie „ich bin heute schlecht gelaunt“ oder „diese Person ist glücklicher als jene“? Ist es eine Querschnittsstudie, eine retrospektive Studie oder eine objektive Sensorstudie? Die zurückhaltenden Schlussfolgerungen dieser Arbeit resultieren genau aus der gründlicheren methodischen Vorgehensweise – sie ist ein nützlicher Bezugspunkt für andere Studien zum Zusammenhang zwischen Mobiltelefonen und Stimmungslage.

Zusammenfassung in einem Satz: Emotionen treiben die Nutzung von Mobiltelefonen an, aber die Nutzung von Mobiltelefonen treibt nicht unbedingt Emotionen an – diese Studie dreht die Richtung in den objektiven Tagebüchern von vierzig Kindern über neunzig Tage um. Allerdings umfasste die Stichprobe nur 40 Personen, wurde nur auf Android-Geräten durchgeführt und fand nur während der COVID-Pandemie statt. Daher handelt es sich hierbei um eine interessante Erkenntnis, die weiterer Überlegungen bedarf, und nicht um eine allgemeingültige Schlussfolgerung.

Abhandlung: Chen, Lind, Ram, Odgers (UC Irvine + Stanford), Die tägliche Stimmung von Jugendlichen sagt ihre Handynutzung voraus (nicht umgekehrt), psyArXiv DOI 10.31234/osf.io/5d67p, wurde vom Journal of Research on Adolescence angenommen. Code und Skripte befinden sich auf OSF (https://osf.io/647m9/).

Offenlegung von Interessenkonflikten: Einer der Autoren, MNL, hält Anteile an Ksana Health, dem kommerziellen Lizenzgeber von EARS.