We investigate changes in the allocation of discretionary time to social activities between 2003 and 2013 in the United States using data from the American Time Use Survey (ATUS). Within this period, several changes particularly around communication technologies have occurred, including the mass adoption of web and video enabled smart phones. Other advances include social networking platforms, low cost subscription based streaming movies, multi-person online gaming etc., which collectively can alter how people spend their discretionary time and their social activity time use. Summary statistics from the ATUS show a decline in the number of people reporting face-to-face social activities and a growth in the average leisure time spent alone between 2003 and 2013. At the same time, we observe modest declines in average time allotted to social activities and to mandatory activities. We separate time spent on discretionary activities into social activity time use and non-social activity time use and employ five doubly censored Tobit models to investigate time allocation for social and non-social activities between these two time points. These models show that the relative proportion of discretionary time allotted to face-to-face social activities has declined between 2003 and 2013. The apportionment of social to non-social time is also influenced by other sociodemographic variables such as gender, age, household structure, education and work hours. We summarize the implications of these findings to transportation and beyond.

中文翻译：

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2003-2013年美国社会和非社会活动可自由支配时间分配的比较分析

我们使用美国时间使用调查 (ATUS) 的数据调查了 2003 年至 2013 年美国社会活动可自由支配时间分配的变化。在此期间，特别是围绕通信技术发生了一些变化，包括大量采用支持网络和视频的智能手机。其他进步包括社交网络平台、基于低成本订阅的流媒体电影、多人在线游戏等，这些都可以共同改变人们如何度过可支配时间和社交活动时间。ATUS 的汇总统计数据显示，2003 年至 2013 年期间，报告面对面社交活动的人数有所下降，而独自度过的平均休闲时间有所增加。我们观察到分配给社交活动和强制性活动的平均时间略有下降。我们将花在自由支配活动上的时间分为社交活动时间使用和非社交活动时间使用，并采用五个双重审查的 Tobit 模型来调查这两个时间点之间社交和非社交活动的时间分配。这些模型表明，分配给面对面社交活动的可自由支配时间的相对比例在 2003 年至 2013 年之间有所下降。社交时间与非社交时间的分配还受到其他社会人口变量的影响，例如性别、年龄、家庭结构、教育和工作时间。我们总结了这些发现对交通及其他方面的影响。我们将花在自由支配活动上的时间分为社交活动时间使用和非社交活动时间使用，并采用五个双重审查的 Tobit 模型来调查这两个时间点之间社交和非社交活动的时间分配。这些模型表明，分配给面对面社交活动的可自由支配时间的相对比例在 2003 年至 2013 年之间有所下降。社交时间与非社交时间的分配还受到其他社会人口变量的影响，如性别、年龄、家庭结构、教育和工作时间。我们总结了这些发现对交通及其他方面的影响。我们将花在自由支配活动上的时间分为社交活动时间使用和非社交活动时间使用，并采用五个双重审查的 Tobit 模型来调查这两个时间点之间社交和非社交活动的时间分配。这些模型表明，分配给面对面社交活动的可自由支配时间的相对比例在 2003 年至 2013 年之间有所下降。社交时间与非社交时间的分配还受到其他社会人口变量的影响，如性别、年龄、家庭结构、教育和工作时间。我们总结了这些发现对交通及其他方面的影响。这些模型表明，分配给面对面社交活动的可自由支配时间的相对比例在 2003 年至 2013 年之间有所下降。社交时间与非社交时间的分配还受到其他社会人口变量的影响，如性别、年龄、家庭结构、教育和工作时间。我们总结了这些发现对交通及其他方面的影响。这些模型表明，分配给面对面社交活动的可自由支配时间的相对比例在 2003 年至 2013 年之间有所下降。社交时间与非社交时间的分配还受到其他社会人口变量的影响，如性别、年龄、家庭结构、教育和工作时间。我们总结了这些发现对交通及其他方面的影响。