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Perceptions du temps et du stress
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Les sections précédentes ont traité des différents emplois du temps des utilisateurs et des non-utilisateurs d’Internet le jour de référence. Toutefois, une question connexe concerne la perception qu’ont les utilisateurs du temps et du stress dans leur vie en général, y compris les différences entre leurs perceptions et celle des non-utilisateurs.
Le tableau 8 offre plusieurs indicateurs de niveau de stress et de certains aspects de l’emploi du temps. S’il est impossible d’affirmer que les perceptions varient fortement, les réponses des non-utilisateurs ont révélé une tendance au stress légèrement plus répandue parmi eux que chez les utilisateurs.
Les non-utilisateurs avaient plus tendance que les autres à sentir qu’ils n’avaient pas le temps de s’amuser et qu’ils ne disposaient jamais de temps libre. Les grands utilisateurs se distinguaient des autres, car il était moins probable qu’ils se sentent stressés ou pressés, ou qu’ils se considèrent comme des bourreaux du travail.
Il convient de mentionner que bien que peu d’utilisateurs d’Internet aient reconnu en eux des signes de stress, une proportion légèrement plus élevée d’entre eux ont déclaré être disposés à réduire leurs heures de sommeil lorsqu’ils sentent que le temps leur manque. Les résultats examinés antérieurement (tableau 2) indiquent que tant les utilisateurs modérés que les grands utilisateurs (après ajustement pour tenir compte de l’effet de facteurs sociaux et démographiques) ont normalement passé moins de temps que les non-utilisateurs à dormir le jour de référence, même si la différence était faible.
Encore une fois, il faut se demander dans quelle mesure les écarts de perception du temps et du stress sont à mettre plutôt sur le compte des différences entre les caractéristiques démographiques et socioéconomiques des utilisateurs et celles des non-utilisateurs plutôt que sur celui de l’utilisation d’Internet à proprement parler. À cette fin, on a employé une méthode multivariée et quelque peu comparable à l’approche appliquée à une étape antérieure de l’étude. L’analyse de régression logistique sert à modéliser la probabilité que les utilisateurs d’Internet aient déclaré trouver la plupart des journées « assez » ou « extrêmement » stressantes en comparaison des non-utilisateurs, tout en tenant compte d’autres facteurs qui pourraient influencer les niveaux de stress, tels l’âge, la situation de travail, l’état matrimonial, le revenu, la présence d’enfants et autres (l’encadré 2 offre des précisions à ce propos).
D’après les résultats du tableau 8, un peu moins de grands utilisateurs que de non-utilisateurs avaient qualifié leurs journées de stressantes. Une fois pris en compte l’effet de plusieurs caractéristiques sociales et démographiques (les notes qui suivent le tableau 9 énumèrent toutes les variables de contrôle, tandis que l’annexe A présente les résultats exhaustifs du modèle), le modèle a révélé qu’une utilisation modérée d’Internet était associée à une probabilité réduite de stress (tableau 9). Toutefois, la probabilité que les grands utilisateurs soient stressés en comparaison des non-utilisateurs n’offrait pas de différence appréciable. Ainsi, les autres caractéristiques sociales et démographiques dont tenait compte le modèle expliquaient en grande partie les écarts constatés antérieurement entre les grands utilisateurs et les non-utilisateurs.
Dans la même optique, quoique l’utilisation modérée d’Internet ait été associée à des niveaux de stress moindres, d’autres facteurs directement liés au stress (voir à nouveau l’annexe A) l’emportaient largement sur elle sous l’aspect de la robustesse du rapport. Fait à signaler, l’âge était un facteur important, car les individus d’âge moyen étaient le plus portés à trouver les journées stressantes une fois pris en compte les facteurs sociaux et démographiques. Par ailleurs, la situation d’activité était particulièrement déterminante, car il y avait de fortes chances que les individus qui occupaient un emploi ou qui étaient aux études dans la semaine qui a précédé l’enquête soient beaucoup plus stressés que les retraités, les personnes qui s’occupaient du ménage et les demandeurs d’emploi. De plus, plus de femmes que d’hommes se sont déclarées stressées, et la présence d’enfants dans le ménage était également associée à des niveaux de stress élevés. Fait intéressant, les personnes à revenu modéré étaient moins portées de se déclarer stressées que les membres de ménages à faible revenu, mais les membres du groupe au revenu le plus élevé ne différaient pas sensiblement des membres des ménages à faible revenu à ce chapitre. Mis en perspective, chacun des facteurs précités était en relation plus étroite avec la probabilité que les répondants jugent la plupart des journées stressantes que ne l’était leur degré d’utilisation d’Internet.
Encadré 2 :
Analyse de régression logistique
La régression logistique est utilisée dans la présente section en raison de la nature des résultats modélisés. Les répondants ont été répartis en deux catégories : ceux qui ont déclaré que la plupart des journées étaient « assez » ou « extrêmement » stressantes et ceux qui ont offert une réponse autre. Dans les sections antérieures, la variable dépendante d’intérêt (le temps exprimé en minutes) a été mesurée sur une échelle continue, ce qui a nécessité l’application de méthodes d’analyse différentes (régression multiple et analyse de classification multiple).
La régression logistique modélise la probabilité que des individus ayant des caractéristiques différentes offrent la réponse donnée, en l’occurrence qu’ils trouvent la plupart des journées « assez » ou « extrêmement » stressantes, en comparaison d’un groupe de référence désigné. On modélise l’influence de chaque caractéristique tout en tenant compte de l’influence des autres variables du modèle. La régression débouche sur une série de rapports de cotes. Pour chaque caractéristique, des valeurs supérieures à l’unité représentent une probabilité accrue que la plupart des journées soient jugées stressantes, tandis que des ratios inférieurs à l’unité expriment une probabilité moindre que ce soit le cas en regard du groupe de référence (ou de comparaison) désigné. Dans ce cas-ci, le groupe de référence retenu aux fins de comparaison est composé de non-utilisateurs.
Menard (2001) donne des précisions sur la régression logistique, les ratios de probabilité et leur interprétation.
Un modèle distinct (non illustré) a servi à mesurer la probabilité que les utilisateurs d’Internet déclarent « se sentir pressés tous les jours ». Les résultats se comparent à ceux qui sont présentés ci-dessus : l’utilisation modérée d’Internet était associée à une probabilité moindre de se sentir pressé une fois pris en compte les autres facteurs sociaux courants qui confèrent à l’individu le sentiment d’être pressé1. Une fois de plus, le rapport entre cette mesure du stress et l’utilisateur d’Internet était relativement modeste lorsque comparé à des facteurs sociaux et démographiques plus étroitement liés aux niveaux de stress des répondants.
1. En comparaison des non-utilisateurs, les utilisateurs modérés étaient moins susceptibles de déclarer se sentir pressés (ce dont témoigne le rapport de cotes 0,85*), une fois effectué un contrôle pour l’effet des autres facteurs du modèle. Le rapport de cotes concernant les grands utilisateurs (0,83) était également inférieur à celui des non-utilisateurs, mais il n’était pas statistiquement significatif (le rapport de cotes des grands utilisateurs ne pouvait être considéré comme présentant une différence significative par rapport aux non-utilisateurs qu’à un niveau de confiance de 94 % (p=0,06).
