Échelle d’addiction aux réseaux sociaux de Bergen

1. Résumé / Abstract

L’Échelle d’addiction aux réseaux sociaux de Bergen (Bergen Social Media Addiction Scale, BSMAS) constitue un instrument psychométrique d’auto-évaluation conçu pour mesurer et dépister l’engagement problématique et compulsif envers les plateformes de réseaux sociaux. Développée initialement à partir de l’adaptation de l’échelle spécifique à Facebook (Bergen Facebook Addiction Scale, BFAS), la BSMAS répond à une évolution conceptuelle majeure au sein de la cyberpsychologie et de l’addictologie comportementale : reconnaître que les utilisateurs développent une dépendance non pas envers une plateforme commerciale particulière, mais envers les activités interactives et relationnelles de socialisation numérique dans leur ensemble.

L’instrument se compose de six items évaluant les six composantes universelles de l’addiction comportementale identifiées par Mark D. Griffiths : la saillance, la modification de l’humeur, la tolérance, le sevrage, le conflit et la rechute. Chaque item est évalué sur une échelle ordinale de type Likert, permettant de générer un score composite continu reflétant le niveau global de sévérité de l’usage problématique des réseaux sociaux. Les investigations psychométriques, notamment les validations menées en contextes internationaux et transculturels (comme l’étude de validation italienne auprès d’adolescents et de jeunes adultes), démontrent de manière robuste une structure unifactorielle stable (CFI = 0,970, SRMR = 0,030), une excellente cohérence interne, une validité convergente satisfaisante ainsi qu’une invariance de mesure stricte selon le genre et les tranches d’âge.

2. Mots-clés / Keywords

addiction aux réseaux sociaux, addiction comportementale, psychométrie, théorie de l’attachement, analyse factorielle confirmatoire, invariance de mesure, cyberpsychologie, validation transculturelle, saillance, sevrage, tolérance, psychopathologie numérique

3. Auteurs / Authors

L’adaptation et la validation de référence de l’échelle d’addiction aux réseaux sociaux de Bergen (BSMAS) ont été coordonnées par une équipe internationale de chercheurs de premier plan en psychologie et en addictologie comportementale :

• Lucia Monacis — Département des Sciences Humaines, Université de Foggia (Italie) ; Courriel : [email protected]
• Valeria de Palo — Département des Sciences Humaines, Université de Foggia (Italie)
• Mark D. Griffiths — Unité Internationale de Recherche sur les Jeux et Addictions Comportementales, Département de Psychologie, Nottingham Trent University (Royaume-Uni)
• Maria Sinatra — Département des Sciences de l’Éducation, de la Psychologie et de la Communication, Université de Bari Aldo Moro (Italie)

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de la BSMAS est de fournir aux chercheurs, aux épidémiologistes et aux cliniciens un instrument standardisé, bref, rigoureux et universel pour évaluer le risque et l’intensité de l’addiction aux réseaux sociaux. Dans un environnement numérique caractérisé par la diversification et le renouvellement constant des plateformes (telles qu’Instagram, TikTok, X/Twitter, Snapchat ou Facebook), les instruments restreints à une seule marque commerciale présentaient une obsolescence rapide et limitaient la portée générale des conclusions scientifiques. La BSMAS transcende ces limites en ciblant l’activité de réseautage social globale.

Sur le plan clinique, la BSMAS permet d’opérer une distinction nette et essentielle entre un usage intensif non pathologique (caractérisé par un temps d’écran élevé mais sans souffrance fonctionnelle) et une utilisation compulsive dysfonctionnelle génératrice de détresse psychologique, d’isolement social et d’altérations professionnelles ou académiques. L’échelle sert d’outil de dépistage précoce, facilitant l’identification des profils vulnérables et l’orientation vers des interventions psychothérapeutiques ciblées, notamment axées sur la régulation émotionnelle et la restructuration cognitive.

En matière de recherche, l’instrument permet d’explorer les médiateurs et modérateurs psychosociaux associés aux cyberaddictions. Il facilite notamment l’étude des liens complexes unissant l’usage problématique des technologies à la théorie de l’attachement, aux styles d’identité, aux traits de personnalité (notamment le névrosisme et le narcissisme) et aux comorbidités psychiatriques telles que l’anxiété sociale, la dépression ou les troubles du sommeil.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit mesuré par la BSMAS est l’addiction aux réseaux sociaux, opérationnalisée selon le modèle biopsychosocial des composantes de l’addiction formalisé par Griffiths (2005). Ce modèle postule que toute addiction comportementale authentique regroupe six manifestations cliniques spécifiques :

• Saillance (Salience) : La préoccupation cognitive et comportementale constante envers les réseaux sociaux. L’individu consacre une part prépondérante de ses pensées quotidiennes à planifier ses connexions, à anticiper les interactions virtuelles ou à ruminer les notifications manquées, reléguant au second plan ses autres sphères de vie.
• Modification de l’humeur (Mood Modification) : L’utilisation compulsive des plateformes comme stratégie de régulation émotionnelle ou de soulagement d’états affectifs négatifs (stress, solitude, culpabilité, anxiété). L’accès aux réseaux sociaux procure un apaisement transitoire ou une euphorie artificielle servant d’échappatoire face aux difficultés réelles.
• Tolérance (Tolerance) : La nécessité d’augmenter progressivement le temps passé en ligne, la fréquence des interactions et l’intensité de l’engagement numérique pour obtenir le même niveau de satisfaction psychologique ou d’excitation émotionnelle qu’auparavant.
• Sevrage (Withdrawal Symptoms) : L’apparition d’un état de détresse psychologique, d’irritabilité, d’agitation motrice, d’anxiété ou de dysphorie lorsque l’accès aux réseaux sociaux est entravé, interrompu ou restreint.
• Conflit (Conflict) : La détérioration des relations interpersonnelles (tensions familiales, éloignement des pairs), des performances scolaires ou professionnelles et le délaissement des activités physiques et des loisirs traditionnels directement imputables à l’omniprésence du comportement numérique.
• Rechute (Relapse) : L’incapacité récurrente à contrôler, réduire ou stopper son utilisation des réseaux sociaux malgré une volonté explicite et des tentatives répétées d’autorégulation, entraînant un retour rapide aux schémas d’usage problématique antérieurs.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le cadre conceptuel de la BSMAS repose sur l’intégration de l’approche biopsychosociale des addictions comportementales et de la théorie de l’attachement développée initialement par John Bowlby et Mary Ainsworth. Selon le modèle de Griffiths, les addictions comportementales partagent des mécanismes étiologiques, phénoménologiques et neurobiologiques fondamentaux avec les troubles liés à l’usage de substances psychoactives.

L’articulation avec la théorie de l’attachement permet de comprendre la dynamique relationnelle sous-jacente à l’addiction numérique. Les individus présentant un attachement insécure anxieux possèdent une peur chronique du rejet, une hypervigilance interpersonnelle et un besoin compulsif de réassurance. Les réseaux sociaux leur fournissent un environnement virtuel permanent pour surveiller leurs relations et solliciter une validation sociale par le biais des rétroactions immédiates (mentions « j’aime », partages, commentaires). À l’inverse, les profils caractérisés par un attachement insécure évitant recourent aux interactions asynchrones et médiatisées pour maintenir une distance défensive, évitant ainsi l’intimité émotionnelle en face-à-face tout en comblant partiellement leurs besoins d’affiliation.

7. Validité / Validity

La validité psychométrique de la BSMAS a été documentée à travers de multiples analyses statistiques approfondies dans l’étude princeps et ses adaptations internationales :

• Validité de construit et structurelle : L’analyse factorielle confirmatoire (AFC) confirme l’adéquation d’un modèle strictement unidimensionnel. Les indices d’ajustement globaux mettent en évidence une adéquation remarquable aux données empiriques : indice de comparaison de Bentler (Comparative Fit Index, CFI) = 0,970, indice de Tucker-Lewis (TLI) > 0,95, et résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) = 0,030. L’erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) se situe à 0,094, une valeur acceptable pour des modèles unifactoriels courts comportant un faible nombre de degrés de liberté.
• Invariance de mesure : Des analyses multigroupe rigoureuses ont établi l’invariance configurationnelle, métrique et stricte selon le genre (hommes vs femmes) et les groupes d’âge (adolescents de 16 à 19 ans vs jeunes adultes de plus de 20 ans). Ces résultats garantissent que les scores obtenus reflètent fidèlement le trait latent mesuré sans biais de mesure lié aux caractéristiques sociodémographiques.
• Validité convergente et discriminante : La variance moyenne extraite (AVE) dépasse le seuil standard de 0,50, démontrant une excellente convergence des items vers le construit latent. Des corrélations significatives positives avec les échelles d’addiction aux jeux vidéo en ligne (IGDS9-SF), d’anxiété d’attachement et de détresse psychologique générale confirment la validité nomologique de l’instrument.

8. Fidélité / Reliability

L’évaluation de la fidélité de la BSMAS dépasse le simple calcul du coefficient alpha de Cronbach, intégrant des indicateurs modernes de consistance et de précision métrique :

• Cohérence interne : Les coefficients de cohérence interne rapportés oscillent constamment entre 0,86 et 0,92 selon les échantillons étudiés, indiquant une homogénéité élevée des six items sans redondance excessive.
• Précision du facteur et déterminance : Le coefficient de déterminance factorielle présente des valeurs très élevées (> 0,90), attestant que les scores factoriels estimés représentent fidèlement le trait latent théorique.
• Erreur standard de mesure (SEM) : Le calcul de l’erreur type de mesure montre une fluctuation minimale des scores observés, confirmant la stabilité de l’instrument pour une utilisation diagnostique individuelle ou comparative en recherche épidémiologique.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’évaluation structurelle de l’échelle a été réalisée à l’aide de l’analyse factorielle confirmatoire en utilisant l’estimateur du maximum de vraisemblance robuste ajusté pour la moyenne et la variance (MLMV). Ce choix méthodologique est particulièrement adapté aux distributions ordinales susceptibles de présenter une asymétrie positive, courante dans les mesures de comportements addictifs en population générale.

Toutes les saturations factorielles standardisées (factor loadings, $lambda$) s’avèrent hautement significatives ($p < 0,001$) et dépassent largement le seuil usuel de 0,60, confirmant que chaque dimension opérationnelle (saillance, modification de l’humeur, tolérance, sevrage, conflit, rechute) contribue de manière substantielle et équilibrée à la variance totale du construit d’addiction aux réseaux sociaux.

10. Instrument de mesure / Instrument

Les caractéristiques administratives et techniques de l’instrument sont résumées ci-dessous :

• Type d’évaluation : Questionnaire d’auto-évaluation (self-report inventory).
• Nombre d’items : 6 items structurés selon les six composantes biopsychosociales de Griffiths.
• Format de réponse : Échelle de Likert en 5 points (1 = Très rarement / Jamais à 5 = Très souvent / Toujours).
• Population cible : Adolescents (à partir de 16 ans), étudiants universitaires et adultes jusqu’à 40 ans et plus.
• Mode d’administration : Administration individuelle ou collective, sur support papier ou questionnaire numérique en ligne.
• Temps de passation : Environ 2 à 3 minutes pour l’échelle isolée (15 minutes au sein d’une batterie d’évaluation complète).
• Calcul du score : Score total composite obtenu par la somme arithmétique directe des 6 items (étendue théorique de 6 à 30 points). Un score plus élevé indique un niveau plus sévère de risque ou d’addiction aux réseaux sociaux.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

L’échelle d’addiction aux réseaux sociaux de Bergen a été initialement conceptualisée en 2012 (dans sa version BFAS) et adaptée au spectre global des réseaux sociaux puis validée transculturellement en 2017.

L’instrument est accessible gratuitement à des fins de recherche scientifique non commerciale et d’évaluation académique sous réserve de citer expressément les publications originales des auteurs (Andreassen et al., 2012 ; Monacis et al., 2017). Les praticiens et chercheurs souhaitant obtenir les protocoles originaux ou les adaptations officielles sont invités à contacter directement les auteurs correspondants.

12. Références / References

• Andreassen, C. S. (2015). Online social network site addiction: A comprehensive review. Current Addiction Reports, 2(2), 175–184. https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9
• Andreassen, C. S., Billieux, J., Griffiths, M. D., Kuss, D. J., Demetrovics, Z., Mazzoni, E., & Pallesen, S. (2016). The relationship between addictive use of social media and video games and symptoms of psychiatric disorders: A large-scale cross-sectional study. Psychology of Addictive Behaviors, 30(2), 252–262. https://doi.org/10.1037/adb0000160
• Andreassen, C. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S., & Pallesen, S. (2012). Development of a Facebook Addiction Scale. Psychological Reports, 110(2), 501–517. https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517
• Billieux, J., Schimmenti, A., Khazaal, Y., Maurage, P., & Heeren, A. (2015). Are we overpathologizing everyday life? A tenable blueprint for behavioral addiction research. Journal of Behavioral Addictions, 4(3), 119–123. https://doi.org/10.1556/2006.4.2015.009
• Bowlby, J. (1982). Attachment and loss: Vol. 1. Attachment (2nd ed.). Basic Books.
• Griffiths, M. D. (2005). A ‘components’ model of addiction within a biopsychosocial framework. Journal of Substance Use, 10(4), 191–197. https://doi.org/10.1080/14659890500114359
• Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2011). Online social networking and addiction—A review of the psychological literature. International Journal of Environmental Research and Public Health, 8(9), 3528–3552. https://doi.org/10.3390/ijerph8093528
• Monacis, L., de Palo, V., Griffiths, M. D., & Sinatra, M. (2017). Social media addiction: Adaptation and validation of the Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS). Journal of Behavioral Addictions, 6(2), 206–214. https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.023
• Pontes, H. M., & Griffiths, M. D. (2015). Measuring DSM-5 Internet gaming disorder: Development and validation of a short psychometric scale. Computers in Human Behavior, 45, 137–143. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.006
• Schimmenti, A., Passanisi, A., Gervasi, A. M., Manzella, S., & Famà, F. I. (2014). Insecure attachment attitudes in the onset of problematic Internet use among late adolescents. Child Psychiatry & Human Development, 45(5), 588–595. https://doi.org/10.1007/s10578-013-0428-0

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

1. You spend a lot of time thinking about social media or planning how to use it.
2. You feel an urge to use social media more and more.
3. You use social media in order to forget about personal problems.
4. You have tried to cut down on the use of social media without success.
5. You become restless or troubled if you are prohibited from using social media.
6. You use social media so much that it has had a negative impact on your job/studies.