Studiensteckbrief Ernst & Schnauber-Stockmann (2026)

Ernst, A., & Schnauber-Stockmann, A. (2026). Won’t stop ’til you get enough? Determinants of disengaging from mobile media apps in daily life. Communication Research, 53(5), 659–686. https://doi.org/10.1177/00936502251378582

Abstract der Autor:innen

While permanent connectivity has made media use ubiquitous and apps have become engagement optimized, little research has focused on the termination of (mobile) media sessions. This study addresses this shortcoming by exploring how internal, environmental, and media context cues situationally prompt users to stop using an app. In an event-based experience sampling study, 118 participants reported on disengagement from TikTok or Instagram (T = 1,893 sessions). We identified five disengagement types through multilevel latent class analysis: non-self-determined disengagement, self-determined disengagement, disengagement through priority shifts, temporary disengagement, and “mindless” disengagement. Across the types, competing activities, goal achievement, and push notifications emerged as the most prevalent cues and disengagement mostly occurred as an effortless solution to activity conflicts. In one type, it was accompanied by negative emotions. This typology contributes to a nuanced understanding of disengagement, suggesting that while worrisome forms exist, they do not dominate disengagement in day-to-day life.

Open Science

❌ Präregistrierung

✅ Open Data/Materials: https://osf.io/v3yqj/

Forschungsfragen und Hypothesen

Within-Person-Level:

  • RQ1: Welche Disengagement Cues (d. h. Hinweise, dass die Nutzung beendet werden sollte) (a) treten am häufigsten auf und (b) führen auch am häufigsten zu einer Beendigung der Nutzung?

  • RQ2: Welche Typen von Disengagementsituationen lassen sich identifizieren?

  • RQ3: Welche Typen von Disengagementsituationen sind eher dadurch gekennzeichnet, dass sich die Rezipient:innen vom aktuellen Mediennutzungsverhalten abwenden, und welche dadurch, dass sie sich zu einer anderen Tätigkeit hinwenden?

  • RQ4: Welche Typen von Disengagementsituationen unterscheiden sich (a) darin, wie automatisch die Beendigung der Nutzung stattfindet, und (b) in der Länge der vorangegangenen Nutzungsepisode?

Studiendesign und Feldzeit

  • Ereignisabhängige ESM-Protokolle wurden automatisch ausgelöst, wenn die Teilnehmer:innen TikTok oder Instagram geschlossen haben. Um die Last für die Teilnehmer:innen zu minimieren, erfolgte die Auslösung max. sechsmal am Tag, je max. zweimal zwischen 0.00 und 8.00 Uhr, 8.00 und 16.00 Uhr und 16.00 und 0.00 Uhr.

  • Tracking der TikTok- oder Instagram-Nutzung (nur Öffnen und Schließen der App)

  • Feldzeit: 8 Tage

Technische Aspekte

Die Studie wurde mit der App movisensXS durchgeführt, die die Teilnehmer:innen auf den eigenen Smartphones installierten. Die App alarmierte die Teilnehmer:innen automatisch nach der Beendigung einer Nutzungsepisode.

Teilnehmer:innen

  • Zielgruppe: Erwachsene Instagram‑ oder TikTok-Nutzer:innen, die eine der Apps mind. zwei‑ bis dreimal pro Woche nutzen und ein Android-Gerät besitzen (da die App movisensXS nur auf solchen einsetzbar ist; 64 % weiblich; MAlter = 35,80, SD = 11,40, 76 % hochgebildet)

  • Erhebungsland: Deutschland

  • Rekrutierung: über das Access Panel von SoSci Survey

  • Strategie der Stichprobenziehung: Convenience Sample

Fallzahlen

  • Begründung der Stichprobengröße: Erfolgte mit Bezug auf die in Park und Yu (2018) berichtete Simulationsstudie zu den benötigten Fallzahlen zur Identifikation von Klassen auf Situationsebene.

  • Personenstichprobe: 118 (nach Bereinigung)

  • Situationsstichprobe: Von 45,6 (SD = 46,6, Min = 3, Max = 227) getrackten Nutzungsepisoden pro Teilnehmer:in wurde in 53 % der Fälle ein Protokoll ausgelöst. Die Compliance lag bei 66 %, es lagen 1.893 ausgefüllte ESM-Protokolle vor (1.554 für Instagram, 339 für TikTok; pro Teilnehmer:in im Schnitt 16,00, SD = 10,50, Min = 1, Max = 41).

Protokoll

  • Ausfülldauer: M = 1,11 min (SD = 2,08)

  • Anzahl Fragen/Items: keine Angaben

  • Zentrale Variable(n):

    • aufgetretene Disengagement Cues (insgesamt 17 unterschiedliche)

    • Disengagement Cues als Schließgründe

Briefing und Motivation der Teilnehmer:innen

  • Briefing: Die Teilnehmer:innen erhielten im Rahmen der Vorabbefragung Informationen zum Ablauf der Studie. Zudem erhielten sie ein FAQ-Dokument.

  • Betreuung während der Feldzeit: Es stand eine E-Mail-Adresse für Rückfragen bereit. Die Teilnehmer:innen konnten auch über die App movisensXS Kontakt mit den Forscherinnen aufnehmen.

  • Incentivierung: Teilnehmer:innen, die mindestens 60 % der automatisch ausgelösten ESM-Protokolle beantwortet hatten, erhielten ein Incentive von 20 Euro.

Datenaufbereitung

  • Aggregierung der Trackingdaten zu Nutzungsepisoden, Berechnung der Nutzungsdauer

Auswertung

  • Deskriptive Analysen

  • Multilevel Latent Class Analysis

  • Mehrebenenmodelle

Ergebnisse

  • RQ1a: Am häufigsten traten die Disengagement Cues „alternative Tätigkeiten“ (69,5 %), „Erreichung des Mediennutzungsziels“ (43,6 %) und „Push-Mitteilungen“ (19,7 %) auf.

  • RQ1b: Besonders die Disengagement Cues „eine Unterhaltung mit einer Person angefangen“, „alternative Tätigkeiten“ und „Ortswechsel“ führten zur Beendigung der Nutzung.

  • RQ2: Es wurden die folgenden Typen von Disengagementsituationen identifiziert: Non-self-determined Disengagement, Self-determined Disengagement, Disengagement due to Priority Shifts, Temporary Disengagement und ‚Mindless‘ Disengagement.

  • RQ3: Non-self-determined Disengagement zeichnet sich durch das Abwenden von der aktuellen Mediennutzung aus, Self-determined Disengagement sowohl durch das Abwenden von der aktuellen Mediennutzung als auch durch die Hinwendung zu einer anderen Tätigkeit, Disengagement due to Priority Shifts und Temporary Disengagement durch die Hinwendung zu einer anderen Tätigkeit. Bei ‚Mindless‘ Disengagement ist dies nicht klar zuzuordnen.

  • RQ4a: Temporary Disengagement unterschied sich signifikant von allen anderen Typen und wies den geringsten Grad an Automatismus auf. Darüber hinaus zeichnete sich Self-determined Disengagement durch einen deutlich höheren Grad an Automatismus aus als Non-self-determined Disengagement.

  • RQ4b: In Bezug auf die Nutzungsdauer unterschied sich Non-Self-determined Disengagement von allen anderen Typen und wies die längste Nutzungsdauer auf. Darüber hinaus unterschied sich Temporary Disengagement signifikant von allen anderen Typen außer ‚Mindless‘ Disengagement, die die kürzeste Nutzungsdauer aufwies.

Besonderheiten

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