Peng Wang1, Qingnan Lin2, 
Fengqiang Gao1* və Yingmin Chen1*
- 1Psixologiya Məktəbi, Shandong Normal Universiteti, Jinan, Çin
- 2Məktəbəqədər təhsil şöbəsi, Heze Universiteti, Heze, Çin
Bu tədqiqat Çin kollecində birinci sinifdə İnternet bağımlılığı (IA) və şəbəkə ilə əlaqəli maladaptive idrak (NMC) arasında qarşılıqlı əlaqəni araşdırdı. Çinlilərin Şandong əyalətində 213 kollecli birinci sinif nümunəsi ilə qısamüddətli uzunmüddətli tədqiqat aparılıb. Nəticələr NQK-ların NMK-lərin yaranması və inkişafını əhəmiyyətli dərəcədə proqnozlaşdırdığını və bu cür maladaptiv idrakın yaradıldığını ortaya çıxardıqlarını, tələbələrin IA dərəcələrinə daha da mənfi təsir göstərə biləcəyini ortaya qoydu. Bu iki dəyişən arasında qüsursuz bir dövr müşahidə olundu, İA isə NMC ilə münasibətdə qabaqcıl prioritetə malik idi. Bu iş həm də bu iki dəyişən arasındakı əlaqənin həm kişi, həm də qadın üçün eyni olduğunu müəyyən etdi; Buna görə də, qurduğumuz son model, cinsdən asılı olmayaraq, Çin kollec birinci kurs tələblərinə geniş tətbiq edilə bilər. Bu iki dəyişən arasındakı qarşılıqlı əlaqəni anlamaq, tələbələrin kollec həyatının başlanğıcında IA-da müdaxilələrə kömək edə bilər.
giriş
1990-larda qurulduğu gündən etibarən, internet, tədricən 10-21 yaşlarında olan gənclər arasında, Çində gündəlik həyatın tərkib hissəsidirDaniel və digərləri, 2012; Liu və digərləri, 2012). Məlumata görə Çində İnternet İnkişafı 36 İstatistik HesabatıÇin İnternet Şəbəkəsi İnformasiya Mərkəzi (CNNIC) tərəfindən nəşr olunan, Çinli yeniyetmə internet istifadəçiləri, 120-dan 2002 milyondan 287 (2016)Tian et al., 2017).
İnternet inkişaf etmiş sosial əlaqələr və yaxşılıq (Bessière və digərləri, 2008; Gənc və de Abreu, 2011). Bununla belə, həddindən artıq və ya kompulsif İnternet istifadə ilə xarakterizə olan İnternet bağımlılığı (IA)Young və digərləri, 1999; Shek və digərləri, 2013; Yang və digərləri, 2014) çoxsaylı mənfi təsirləri olmuşdur (Joseph və ark., 2016). Bir sıra tədqiqatlar göstərir ki, IA fiziki və psixi sağlamlığı mənfi təsir göstərə bilər (Ayas və Horzum, 2013; Georgios et al., 2014; Mike və Zhong, 2014). Məsələn, İA olan ergenlər, ümumiyyətlə, narahatlıq, depressiya, təklik, aşağı öz müqəddəratını və yoxsul kişilərarası əlaqələri (Tokunaga və Yağışlar, 2010; Georgios et al., 2014; Mike və Zhong, 2014), onların yaxşılığına daha da mənfi təsir göstərə bilər (Tokunaga və Yağışlar, 2010; Georgios et al., 2014; Mike və Zhong, 2014) və akademik inkişaf (Chuang, 2006; Kim və digərləri, 2008; Tsai et al., 2009; Ahmadi və Saqafi, 2013). Buna görə, ergenlik çağında IA-nın öyrənilməsi kritik təhsil və sosial təsirlərə malikdir.
IA ilə NMC arasındakı əlaqələr
Şəbəkə ilə əlaqəli maladaptive idrak (NMC) uzun müddət IA-da mərkəzi rol oynayırdıLi və digərləri, 2013). Kognitiv-davranış modelinə görə (Davis, 2001), psikopatoloji (məsələn, depressiya və sosial narahatlıq) İA simptomlarının distal zəruri səbəbidir ki, bu da İİ simptomlarına gətirib çıxarmayacaqdır. IA-nın əsas amilləri proksimal yetərli səbəblər olan NMKlardır (Daniel və digərləri, 2012; Şəkil 1). Çoxsaylı tədqiqatlar göstərir ki, distal psixopatoloji NMC vasitəsilə İA-ya fərdi olaraq fərdiləşdirirKalkan, 2012; Mai et al., 2012; Li və Wang, 2013; Lu və Yeo, 2015). Məsələn, tədqiqatçılar mizacın (yəni səylərin idarə edilməsi, yüksək sensasiya axtarma və yüksək dispozisiya qəzəbi və ya məyusluq) və İA-nın inkişafı arasında əsas əlaqəni araşdırdılar; nəticələr müəyyən temperamentlərin IA-nın səviyyəsinə təsir göstərdiyi mizaçın onlayn davranışlarını bilməsi ilə təsir etdiyini göstərdi (Zhang et al., 2015). Tian et al. (2017) bir Çin nümunəsindəki qarşılıqlı dərnəkləri utanclıq, maladaptiv bilişlər və ümumiləşdirilmiş patoloji internet istifadə (GPIU) arasında müayinə etdi. Nəticələr bu dəyişənlər arasında birliklərin dinamik və ikitərəfli olduğunu göstərdi və artan maladaptive cognitions ikili və GPIU arasında əlaqəni ikitərəfli vasitəçilik etdi. Bundan başqa, digər tədqiqatlar valideynçilik üslubu və peer əlaqəsi insanların NMK-yə meylli ola biləcəyini,Li və digərləri, 2013; Wang et al., 2015).
Şəklin 1. Patoloji İnternetdən istifadə biliş-davranış modeli (Davis, 2001).
Bundan əlavə, bir çox digər tədqiqatlar internet oyun addiction diqqət və maladaptive cognitions ilə əlaqələri tədqiq etmişdir. King və Delfabbro (2014) Internet oyunlarına bağımlılığın mənşəyi və patogenezinin nəzəri şərhlərini təklif edən yeni bir model təqdim etdi. Müəlliflər İnternet oyun addiction altında yatan dörd maladaptive cognitions müəyyən, yəni overervaluing, maladaptive qaydaları, oyun özünə hörmət və oyun qəbul. Bəzi ampirik tədqiqatlar həmçinin internetdə oyun bağımlılığı əlamətləri olan yeniyetmələrin bu simptomları olmayan ergenlərə nisbətən əhəmiyyətli dərəcədə daha çox maladaptiv bilişləri olduğunu bildirmişdirZhou və digərləri, 2012; Liu və digərləri, 2014; King və Delfabbro, 2016). Peng və Liu (2010) biliklərin ölçülməsi üzrə beş maddə ölçüsündə Çinli böyüklərdəki internet oyun bağımlılığı əhəmiyyətli dərəcədə proqnozlaşdırıldı. Forrest et al. (2016) 465 Avstraliyalı yetkinlərin nümunəsində oynayan problemli video oyun ilə əlaqəli maladaptiv idraklar araşdırıldı. Nəticələr ortaya çıxdı ki, bu problemli idraklar Internet oyun addiction ilə orta səviyyəli korrelyasiya. Forrest et al. (2017) 12 aylıq uzunlamasına bir iş istifadə edərək, problemli video oyunda gələcək dəyişiklikləri təxmin edə biləcəyini maladaptive idrakın araşdırdığını araşdırdı. Nəticələr göstərir ki, bilişsel dəyişiklik cinsi, yaşı və oyunun tezliyindən kənar problemli oyun skorlarında 28% -lik dəyişiklik hesab etmişdir.
Bir sıra araşdırmalar NMK-nın IA-a təsirini müəyyənləşdirsə də, bir neçə tədqiqat IA-nın NMK üzrə mümkün təsirini araşdırmışdır. Bilişsel dissonans nəzəriyyəsi (Festinger, 1957xüsusilə düşüncə və davranış və düşüncə arasında uyğunsuzluqların necə yaşandığına və cavab verdiyinə bağlı olan NMK-nın IA ilə necə əlaqəli olduğunu bir alternativ izah edir. İnsanlar uyğunsuzluqlardan xəbərdar olduqda, bu təcrübələri azaltmaq və onların tutumlarını, algılarını və ya davranışlarını uyğunlaşdıran sədaqətə səbəb olan narahatlıq və ya dözümsüzlüklə qarşılaşırlar (belə uyğunsuzluqlar həll olunmayana qədərde Vries və Timmins, 2016). Bu nəzəriyyəyə əsasən, insanlar öz dəyərlərinə ziddirlər, məsələn, İnternetdə artıq həyatda mənfi təsir göstərdikdə, peşmançılıq hissi ilə üzləşirlər; bu onların davranışlarının mənfi nəticələrinə görə şəxsi məsuliyyət hissi ilə baş verir. Çox sayda insan bu pozğunluğu azaltmaq üçün davranışlarını uğurla düzəltməyə qadirdir. Bununla belə, bəzi insanlar internetə münasibətlərini dəyişdirərək, dözümsüzlükləri azalda bilər, beləliklə də problemli davranışları qoruyarkən onların dissonansını azaldır. Chiou və Wan (2007) bu prosesi video oyunçuların nümunəsi ilə araşdırdı. Nəticələr göstərir ki, davranışları üçün məsuliyyət hiss edən oyunçular video-oyunlara münasibətlərini pozitivdən mənfi istiqamətə çevirə bilərlər, video oyuna daha çox sərmayə qoyan oyunçular rəftarsız davranışla məşğul olma ehtimalı azdır.
Kollec tələbələri arasında İA-nın tədqiqi
Müxtəlif tədqiqatlar gənclərin internet istifadəçilərinin əksəriyyətini təşkil etdiyini və internet ünsiyyətçilərinə asanlıqla daxil olma, çevik qrafiklər və onların davranışlarını idarə etmək qabiliyyətinin aşağı olması səbəbindən kollec tələbələri İA-ya xüsusilə həssasdırlar.Shaw və Black, 2008; Fu və digərləri, 2010; Georgios et al., 2014; Yang və digərləri, 2014). Üstəlik, kollec həyatının başlanğıcı, kişilər arası münasibətlərdən nisbətən çox yüksək dərəcədə asılı olmamaq şərti ilə keçid dövründə tələbələr üçün inkişaf dövrü (ailə münasibətləri deyil, eyni zamanda digər sosial münasibətlər; Woodhouse və digərləri, 2012). Əvvəlki tədqiqatlar nəzarətsiz İnternetdən istifadənin ailə əlaqə və nəzarətində azalma iləVan den Eijnden və digərləri, 2010; Liu və digərləri, 2012). Beləliklə, kişilərarası münasibətlərdəki dəyişiklik IA-nın inkişafı riski altına düşən kollec birinci kurs tələbələriZhang et al., 2014).
Bununla yanaşı, birinci kurs tələbələri Çində kollecə qəbul olmaq üçün bir sıra ciddi imtahanlardan keçməlidirlər və adətən yüksək səviyyəli orta məktəbdə özünü göstərmək üçün kifayət qədər vaxt yoxdur. Beləliklə, kollec həyatında qarşılaşdıqda, onların işsizliyi və kişilərarası bacarıqları onları qarışıq hisslər yarada bilər (Ni və digərləri, 2009). Bundan əlavə, bir sıra simsiz alətlər vasitəsi ilə çox vaxt boş vaxt və limitsiz internet sayəsində kollec birinci sinif şagirdləri internetə böyük miqdarda vaxt sərf edirlər və buna görə də bu unikal dövrdə IA simptomlarını yaşamağa çox gümanChen, 2012). IA üçün profilaktik və müdaxilə strategiyasını təmin etmək üçün, kollektivin ilk semestrində qısa müddətli uzunmüddətli tədqiqat aparılmışdır.
Hazırkı tədqiqat
Bir çox tədqiqatçı İA ilə NMK arasında əlaqəni araşdırdıqlarına baxmayaraq, əksər hallarda əngəlli bir yanaşma qəbul etmişdir; beləliklə, bu iki dəyişən arasındakı qarşılıqlı əlaqəni müəyyən etmək çətindir (Joseph və ark., 2016). Bununla yanaşı, İA-nın inkişaf etdirilməsi ehtimalları kollecin başlanğıcında əhəmiyyətli dərəcədə yüksəkdir (baxmayaraq ki,Li və Liang, 2007; Ni və digərləri, 2009), əvvəlki tədqiqatların iştirakçıları adətən hər yaşda kollec tələbələri olmuşlar, ilk semestrdə tələbələr daha az iştirak edirlər. Buna görə də, bu iş kollec həyatının birinci yarıyılında kollec tələbələri arasında IA və NMC arasında əlaqəni araşdırmaq üçün bir-birinə dayanıqlı təhlil aparmışdır. Əvvəlki nəzəri və empirik araşdırmalara görə, bu iki dəyişən arasında qarşılıqlı əlaqə mövcud ola bilər. Buna görə biz bir qarşılıqlı model təklif etdik (Şəkil 2) və bu iki dəyişən arasındakı əlaqələrə dair üç hipotezi test etdi.
Şəklin 2. Hipotezli model.
H1. IA-dan NMC-yə müsbət və əhəmiyyətli kəsikən yollar var və NMC Çin kollec birinci kursları arasında IA-nın effektiv bir proqnozudur.
H2. IA-dan NMC-ə keçid yolları əhəmiyyətli bir səviyyəyə çatır və IA səviyyəsində NMC mənfi təsir göstərir.
H3. IA ilə NMK arasında əlaqələr ümumiyyətlə kişilər və qadınlar arasında tətbiq oluna bilər.
Material və metodlar
İştirakçılar
Universitet iştirakçılarının ilk sayı 300 iştirakçı idi, bunların hamısı Çinin Shandong əyalətində iki şəhərdə (yəni Jinan və Heze) olan iki kollecə qəbul edildi. Data koleksiyonları 2015 (T1) sentyabr ayının əvvəlində, 2 ay sonra (T2) və sonra 4 ay sonra (T3) həyata keçirilmişdir. Məlumat toplama dalğasının ilk dalğasında, bu 300 tələbələrin hamısı ölçümü tamamladı. Lakin, sonrakı dalğalarda 87 bu 300 tələbələr orta yoldan çəkildi. İştirak olmaması xəstəlikdən və ya xəstəlikdən (iştiraka görə: 71.00%) bağlı idi. Buna görə, 213 tələbələr 104-dan 109-a qədər olan yaşları ilə yekun məlumatların təhlili (17 kişilər və 21 qadınlar) üçün qaldıM = 18.87 il, SD = 0.76 il). Orta təhsilli (87 tələbə) tələbələrdən olan məlumatların (213 tələbələri) bu işə daxil edilmiş dəyişənlərin hər hansı birinə aid olmayan (XNUMX tələbələri) geri çəkilməyənlərdən fərqli olub olmadığını müəyyən etmək üçün bir sıra t- məlumatların toplanmasının ilk dalğasındakı məlumatları istifadə edərək testlər aparılıb; bu analizlərin heç biri əhəmiyyətli deyil. Bütün iştirakçılar İnternet təcrübəsinə malik idi və bu işə daxil edildi. İştirakçılar İnternetdən 5.59 il orta hesabla istifadə etmişdilər (SD = 2.06) kollec həyatının başında. Tələbə qeydə alınmış yaşayış yerində məlumatlar toplanmışdır: 43.19% böyük şəhərlərdə yaşayırdı, 35.68% şəhərlərdə yaşayırdı, 21.13% kəndlərdə yaşayırdı. Bundan əlavə, kollecə daxil olduqda, hər bir tələbə üçün bir fayl yaradılmışdır (bu fayllar onların əsas məlumatlarını, eləcə də fiziki və psixi sağlamlıq vəziyyətlərini daxil etmişdir). Fayllara görə, iştirakçıların heç biri psixiatrik və ya nevroloji xəstəliklərə malik deyil. Bu iş, Şandong Normal Universitetinin etik qaydalarına və Helsinki Deklarasiyasına uyğun olaraq, bütün iştirakçıların yazılı razılığına əsasən həyata keçirilmişdir. Protokol, Şandong Normal Universitetinin İnsan Araşdırmaları Etik Komitəsi tərəfindən təsdiqləndi.
Instruments
İnternet Bağımlılığı
Mövcud iş yenidən nəzərdən keçirilmiş Çin İnternet Addiction Scale (CIAS-R; Bai və Fan, 2005). CIAS-R dörd elementə bölünən 19 maddələrdən ibarətdir: kompulsif istifadə və çəkilmə (məsələn, "Internetə çıxmadan bir müddət ərzində depressiyanı hiss edirəm"), tolerantlıq (məsələn, "Mən özüm artan məbləğlər zaman içərisində olan problemlər (məsələn, "Mənim akademik və ya iş yerim mənim İnternetdən istifadəsi mənfi təsirlərə məruz qalır"), kişilərarası və sağlamlıq problemləri (məsələn, "mənim yuxu müddətini daha çox vaxt onlayn"). Hər bir cavab 4-ləqəbli Likert tipli miqyasda ölçülür və 1 (heç də doğru deyil) 4 (həmişə doğrudur). Buna görə də, yuxarı ortalama skorlar daha yüksək IA səviyyələrini təmsil edir. Ölçək Çin kollec tələbələri ilə bağlı son tədqiqatlarda tətbiq edilmişdir və yüksək etibarlılıq və etibarlılığı göstərmişdir (Tian et al., 2015). Bu işdə, ölçeğin alfa katsayıları T0.92'da 1, T0.95'da 2 ve T0.91'da 3 idi.
Şəbəkə ilə əlaqədar Maladaptive Cognition
Bu iş, Liang tərəfindən düzəldilmiş Şəbəkə ilə əlaqəli Maladaptive Biliş Ölçeğini qəbul etdi; orijinal miqyaslı Davis tərəfindən təklif olunan idrak-davranış modelinə əsasən hazırlanmış Online Tanı Ölçeği idi (Tian et al., 2015). Yenidən işlənmiş miqyasda 14 elementləri üç amilə bölünəcəkdir: İnternet rahatlığı (məsələn, "Mən" real həyatdan daha çox hörməti online "), azaldılmış impuls nəzarətini (məsələn," İnternetdə olduğumda tez-tez bir növ "tələsik" və ya emosional yüksək hiss edirlər) və yayındırma (məsələn, "İnternetdən istifadə etmək mənə lazım olanları unutmaq, lakin həqiqətən istəmirəm"). İştirakçılar, hər bir şərhin 5-lıq Likert-tipli miqyasda necə qiymətləndirildiyini, 1 (heç də doğru deyil) 5 (həmişə doğrudur). Beləliklə, ali orta skorlar İnternet istifadəsi ilə bağlı daha yüksək NMK səviyyələrini əks etdirir. Ölçək Çin universitet tələbələri üzərində əvvəlki tədqiqatlarda tətbiq edilmişdir (Tian et al., 2015, 2017). Mövcud işdə, ölçeğin alfa katsayıları T0.87'da 1, T0.90'da 2 ve T0.90'da 3 idi.
Statistik təhlili
Bu tədqiqatda, Çin kollec birinci kurs tələbələri arasında IA və NMC arasında birbaşa və ikitərəfli əlaqələri nəzərdən keçirmək üçün tamamilə kəsilməyən panel dizaynı tətbiq edilmişdir (Van Lier və digərləri, 2012). Ümumi model, T1, T2 və T3-da IA və NMC tədbirlərindən ibarət idi. İki dəyişən arasında mümkün mexanizmləri təmsil edən dörd model təklif etdik və test etdik. Birincisi, biz "sabitlik modelini" təklif etdik (Model 1, Şəkil 3yalnız cross-time sabitlik effektləri daxildir. İkincisi, bir idrak-davranış modeli (Model 2, Şəkil 3) NMC-nin bir zaman nöqtəsində İA-nın növbəti vaxt nöqtəsində proqnozlaşdıra biləcəyini araşdırmaq təklif edildi. Üçüncüsü, biz "davranış-idrak modeli" təklif etdik (Model 3, Şəkil 3) bir zaman nöqtəsində IA-nı aşağıdakı nöqtədə NMK-ni proqnozlaşdıra biləcəyini araşdırmaq üçün. Nəhayət, biz "qarşılıqlı-səbəb modeli" təklif etdik (Model 4, Şəkil 3IA və NMC arasında qarşılıqlı təsiri araşdırdı. Əlavə olaraq, iki əsas dəyişən arasındakı əlaqələr kişi və qadınlar arasındakı fərqliliyi yoxlamaq üçün cinsə söykənən bir çox qruplu qarşıya qoyulmuş analizi aparılıb.
Şəklin 3. Çapraz-gecikməmiş təhlilin nəticələri. Tək oxlu xəttlər yol katsayılarını təmsil edir və cüt oxlu xətlər kovaryansları təmsil edir. Çizilmiş xətlər qeyri-əhəmiyyətli katsayıları göstərir və bərk xətlər əhəmiyyətli katsayıları göstərir. ***0.001 səviyyəsində əmsalın əhəmiyyətli olduğunu göstərir, **0.01 səviyyəsində əmsalın əhəmiyyətli olduğunu göstərir və *0.05 səviyyəsində əmsalın əhəmiyyətli olduğunu göstərir.
Bu işdə hipotez modelini test etmək üçün gizli dəyişənlərlə struktur tənlik modelləşdirilməsi tətbiq edilmişdir. Tövsiyəyə uyğun olaraq Holbert və Stephenson (2002)model uyğunluğunun yaxşılığı müxtəlif göstəricilərlə qiymətləndirilmişdir. Χ2 azadlıq dərəcələri ilə müqayisə hələ də müxtəlif modellər arasında müqayisə aparmaq üçün ən çox istifadə olunan vasitələrdən biridir. Χ arasındakı nisbət2 və azadlıq dərəcələri 5-ni yaxşı uyğunlaşdıran modellər üçün aşmamalıdır. Bundan əlavə, biz Tucker-Lewis indeksi (TLI) və təxmin edilən orta kvadrat yanaşma (RMSEA) ilə müqayisəli uyğun indeksi (CFI) bildirdik. Ümumiyyətlə 0.95 və ya daha yüksək olan CFI və TLI dəyərləri 0.06-dən daha yaxşı və uyğun RMSEA dəyərlərini əks etdirir, 0.06 və 0.08 arasındakı dəyərlər yaxşı uyğunluq (Yuan et al., 2014). Bundan əlavə, x2 Fərq testi (Δχ2) iç içə modellərin uyğunlaşmasını müqayisə etmək üçün istifadə edilmişdir. Qeyri-əhəmiyyətli Δχ2 test iki modelin məlumatlara bərabər uyğun olmasını göstərir, əhəmiyyətli isə χ2 daha az məhdudlaşdıran modelin saxlanılmasını təklif edir (Tian et al., 2017).
Nəticələr
Təsviri analiz
Bu işdə əsas dəyişənlərin vasitələri və standart sapmaları Cədvəldə təqdim edilmişdir 1. Təkrarlanan tədbirlər ANOVA, iştirakçıların IA və NMC-də ("gender" arasındakı dəyişənlərdir və "ölçmə vaxtı" subyektlərin dəyişənləridir) gender və gender təsirlərinin tədqiqi üçün aparılır. Nəticələr cinslər arasındakı iki fərqli dəyişən baxımından əhəmiyyətli bir fərq olmadığını (F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822). Zamanla, IA səviyyəsində T1-dən T3-a kollec birinci kurs tələbələri arasında əhəmiyyətli dərəcədə artmışdır (F = 28.71, p <0.001). A nəticələri post hoc test T3-da ölçülmüş IA səviyyəsinin T2-dən olanlara nisbətən əhəmiyyətli dərəcədə yüksək olduğunu göstərdip <0.01) və T1 (p <0.001) və T2-də ölçülən IA səviyyəsinin T1'dəkindən əhəmiyyətli dərəcədə yüksək olduğu (p <0.001). Bundan əlavə, müxtəlif vaxtlarda ölçülən zaman NMC-də marjinal əhəmiyyətli fərqlər mövcud idi (F = 2.93, p = 0.055). Nəticələr post hoc test T3-da ölçülmüş IA səviyyəsinin T1-dənp <0.05) və T1 və T2-də ölçüldükdə NMC-də marjinal əhəmiyyətli fərqlər mövcud idi (p = 0.065). Lakin T2 və T3-da ölçülmüş halda NMC-də heç bir fərq yoxdurp = 0.846). Cütləşmə və ölçmə müddəti arasındakı qarşılıqlı təsir iki fərqli səviyyəyə çatmadı (F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791).
TABLE 1. IA və NMC-nin təsviri statistikası (n = 213).
Cədvəldə göstərildiyi kimi 2, T1, T2 və T3-də IA və NMC arasındakı ikitərəfli korrelyasiyalar, eləcə də iki dəyişən arasındakı bütün qarşılıqlı korrelyasiyalar əhəmiyyətli və müsbət olmuş və IA və NMC arasında müsbət əlaqələr yaradır.
TABLE 2. IA ilə NMC arasında korrelasiya (n = 213).
IA ilə NMC arasında qarşılıqlı əlaqələr
IA və NMC arasında qarşılıqlı münasibətlərin araşdırılması üçün bir sıra qarşılıqlı gecikdirilmiş modellər müəyyən edilmişdir. Birincisi, bir bazal model (Model 1, Şəkil 3) göstərilmişdir; Bu modeldə IA və NMC üçün sabitlik əmsalları təxmin edilmiş, lakin iki dəyişən arasında keçən gecikmə təsiri təxmin edilməmişdir. Model uyğun idi (Cədvəl 3). İkincisi, daha əvvəl təqdim olunan idrak-davranış modelini test etmək üçün, NMC-dən IA-ya keçən gecikməmiş yollar bazal modelə əlavə edildi (Model 2, Şəkil 3), modeli əhəmiyyətli dərəcədə uyğunlaşdırdı (Cədvəl 3). Χ2 fərq testi, Model 2 modelinə 1 (Δx2 = 27.05, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 13.53> 6.63) (Wen və digərləri, 2006). Model 2-a görə standartlaşdırılmış yol katsayıları 0.10 (p = 0.309) T1-də ölçülmüş NMC üçün T2-da ölçülmüş IA və 0.36 (p <0.001) T2-dən IA-ya T3-də ölçülən NMC üçün. Üçüncüsü, IA-nın bir zaman nöqtəsində NMC-ni sonrakı zaman nöqtəsində proqnozlaşdırıb-edə bilməyəcəyini araşdırmaq üçün IA-dan NMC-yə çarpaz yollar baza modelinə əlavə edildi (Model 3, Şəkil 3). Nəticədə yaxşı bir model uyğunlaşdıqlarını göstərdi (Cədvəl 3). Χ2 fərq testi Model 3 model 1-dən (χx2 = 47.20, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 23.60> 6.63). Model 3-ə görə standartlaşdırılmış yol əmsalı 0.44 (p T0.001-də NMC-də T1-də ölçülən IA üçün 2 və 0.50 (p T0.001-də NMC-də T2-də ölçülən IA üçün <3). Bu, bir anda IA-nın sonrakı dövrdə NMC-nin təsirli bir proqnozlaşdırıcısı olduğunu və iki yolun modelə əlavə edilməsinin modelin uyğunlaşmasını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırdığını göstərir. Dördüncüsü, Model 4 həm sabitlik əmsalı, həm də IA ilə NMC arasındakı kəsişən təsir ilə göstərilmişdir (Model 4, Şəkil 3). Model, məlumatları kifayət qədər uyğunlaşdırır (Cədvəl 3). Lakin, 3 və 4 modelləri yuvalanmış və x2 fərq testi iki modeli bərabər şəkildə göstərildi (Δx2 = 11.69, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 5.85 <6.63). Nəhayət, Model 4-də göstərildiyi kimi, T1-də ölçülən NMC-nin T2-dən IA-ya qədər ölçülən standartlaşdırılmış yol əmsalları xaricində, IA və NMC arasındakı kəsişən yolların qalan hissəsi əhəmiyyətli bir səviyyəyə çatdı. Buna görə də bu yolu sildik və Model 5-i hazırladıq. Model verilənlərə kifayət qədər uyğundur (Cədvəl 3). Nəticə olaraq, Model 5 aşağıdakı səbəblərə görə təhlili üçün son model olaraq qaldı: (1) Hər iki model eyni dərəcədə yaxşı olsa da (χ2 = 0.21, Δdf = 1, Δχ2/ Δdf = 0.21 <6.63), Model 5, Model 4-ə nisbətən daha sadə və parsimondur və analiz üçün daha az parametr seçilməlidir. (2) χ2 fərqlilik testi Model 5 model 3-dən daha yaxşı məlumatlara uyğun olduğunu göstərdi (Δx2 = 11.48, Δdf = 1, Δχ2/ Δdf = 11.48> 6.63) və standart yol əmsalı 0.25 (p <0.001) T2-dən IA-ya T3-də ölçülən NMC üçün. Yəni T2-də ölçülən NMC-nin T3-də ölçülən IA-nı proqnozlaşdırması üçün güclü bir ehtimal mövcuddur.
TABLE 3. Müxtəlif modellər arasında müqayisə.
Gender fərqləri
IA və NMC arasında qarşılıqlı gecikmiş əlaqələrin kişilər və qadınlar arasında fərqi olub olmadığını araşdırmaq üçün biz çox qruplu bir təhlil apardıq. Biz əvvəlcə modelləri kişilərə uyğun qiymətləndirdik (M.kişi) və qadınlar (Mqadın) ayrı təsvir edilmiş və müvafiq indekslər hər iki nümunə üçün kifayət idi (Cədvəl 4). Hər iki dəyişənlərin kişilər və qadınlar üçün eyni ölçüdə ölçülən olub olmadığını ölçmək üçün ölçmə invariantsiyası sınaqdan keçirildi. Tamamilə məhdud olmayan ölçü modelində (M1), bütün parametrlər iki qrup arasında dəyişməyə icazə verildi. Qəbul edilən bir model uyğunlaşdırılmış və tam məhdud ölçülü model (M2) analizi aparılıb, burada bütün parametrlər iki qrup üçün eyni qaydada müəyyənləşdirilib; model kifayət qədər məlumatlara uyğun gəlir (Cədvəl 4). Χ2 fərq testi iki modeli bərabər şəkildə göstərildi (Δx2 = 6.50, Δdf = 15, p = 0.970).
TABLE 4. Kişi və qadınlar arasında çox qruplu analiz.
Tədqiqatın bu hissəsinin tədqiqat məqsədini həll etmək üçün kollec tələbələri cinsinə görə çox qruplu qarşılıqlı təhlil aparmışdıq. Üç parametrə cinslər arasında fərqlilik olub-olmadığını yoxlamaq üçün sınaqdan keçirilmişdir: sabitlik əmsalı, IA və NMC arasında kovaryanslar, qarşılıqlı gecikmiş yol katsayıları. Məhdud bir model (M3) üç parametrenin iki qrup arasında eyni olduğu müəyyən edilmişdir; bu model qənaətbəxş bir model uyğunlaşdı (Cədvəl 4). Χ2 Fərq testi, bu modeli məlumatları tam uyğunsuzluq modelinə uyğun olaraq göstərdi (Δχ2 = 1.78, Δdf = 7, p = 0.996), ümumi yol modelinin kişilər və qadınlar arasında qeyri-bərabər olduğunu ifadə edir.
Müzakirə
Bu tədqiqat, Çin kollec birinci kursları arasında IA və NMC arasında qarşılıqlı əlaqəni araşdırmaq üçün bir-birinə dayanan panel tədqiqatının aparılmasını tələb etdi. Kognitiv-davranış modelinə görə (Davis, 2001), iki dəyişən arasında qarşılıqlı əlaqə mövcud ola bilər, və NMC IA-nın ehtimal bir proqnozudur. Ancaq bu hipotez tam dəstəklənməmişdir. Tədqiqatın ilk 2 ayı ərzində biz NMK-nın IA-ya heç bir proqnozlaşdırıcı təsir göstərməmişik; bu bir əvvəlki işin nəticələrinə uyğun gəlmir (Tian et al., 2015). Xüsusilə, NMK IA-nın yaradılması üçün vacib şərt deyil. Bu nəticə, ehtimal ki, hazırkı işin iştirakçıları ilə bağlıdır. Bu araşdırmada iştirakçılar, son zamanlar qəti imtahanını, "Gaokao" nu tamamladığı Çin kollecli birinci kursiyerlerdi. Kollecə qəbul olmaq üçün tələbələr ibtidai və orta təhsildə böyük səy göstərməlidirlər; nəticədə, onların bir hissəsi İnternetdən istifadə etmək üçün kifayət qədər vaxt (Li və Liang, 2007). Buna görə, iştirakçılar, kollecə daxil olduqda, NMK səviyyəsinin aşağı olduğu ən aşağı səviyyədə idi və bu da IA-nın yaradılmasına əhəmiyyətli təsir göstərə bilərdi. Kollec dövründə bir çox digər amillər insanların İnternetə asılı olmasına səbəb ola bilər. Məsələn, internet tərəfindən verilən qeyri-söz və demoqrafik sözlərin anonimliyi və olmaması, tələbələrin emosional çətinlikdən qurtuluş yolu ilə rahatlığı üçün faydalı ola bilər (Caplan və Turner, 2007) və sosial dəstəyin və özünə hörmət hisslərinin artırılması (Kraut və digərləri, 2002), eləcə də kişilərarası münasibətlərinCotten, 2008). Bundan əlavə, şəxsiyyət xüsusiyyətləri bu dövrdə İA-nun yaradılmasında mühüm rol oynaya bilər (Mike et al., 2014). Məsələn, yüksək səy nəzarəti qabiliyyəti olan insanlar daha əvvəl də qeyd edildiyi kimi, internetlə cazibədar olduqda dürtüsel hərəkətləri basdırmaqda daha təsirli olmuşdular. Əksinə, yüksək sensasiya axtaran səviyyələrə malik insanlar, qarışıq davranışları inkişaf etdirmək üçün daha çox meylli idi (Zhang et al., 2015). Buna baxmayaraq, Çinli birinci sinif şagirdlərinin akademik stressi kollecə daxil olduqdan sonra əhəmiyyətli dərəcədə azalıb və internetdənLi və Liang, 2007). Beləliklə, onlar öz təcrübələrini və ya təcrübələrindən istifadə edərək, İnternetə qarşı müxtəlif idrak reaksiyalarını tədricən inkişaf etdirmiş ola bilərlər və nəticədə onların IA səviyyəsinəWang et al., 2015).
Kognitiv-davranış modelinə görə (Davis, 2001), IA NMC üzərində mənfi təsir göstərə bilər (Caplan, 2010). Lakin bu hipotezi yoxlamaq üçün bir neçə ampirik tədqiqat aparılmışdır və bir neçə tədqiqatçı bu fenomeni izah etmək üçün nəzəriyyələr təklif etmişdir. Buna baxmayaraq, mövcud tədqiqatın ampirik sübutu IA'nın NMK ilə əlaqələrində əvvəlcədən prioritetli olduğunu göstərir və bu da NMK-nın yaranmasına və inkişafına təsir göstərə bilər. Bəzi tədqiqatçılar, Çinli ergenlerde online oyun davranışlarını araşdırdılar. Online oyun davranışları online oyunlarla bağlı idraka əhəmiyyətli dərəcədə təsir edə biləcəyini bildirdi, çünki onlayn oyunlarla bağlı nisbi bilişlərin dəyişməsi davranış və düşüncə tərzinin uyğunsuzluğundanWang et al., 2015). Buna görə, biz NMC-də İA-nın proqnozlaşdırma təsir mexanizmini müzakirə etmək üçün bilik dissonans nəzəriyyəsini izahlı bir model kimi tətbiq etdik (Cooper, 2007). Bu nəzəriyyəyə görə, insanlar uyğunsuzluqlardan xəbərdar olduqda, narahatlıq və ya dözümsüzlük yaşayırlar ki, bu təcrübə azaltmaq və onların tutumlarını, algılamalarını və ya davranışlarını uyğunlaşdırmaq üçün səy göstərməlidir.de Vries və Timmins, 2016). Çoxu bu dissonansı azaltmaq üçün davranışlarını uğurla düzəldə bilər. Bununla belə, bəzi insanlar "real həyatdan daha çox hörmət", "İnternetdə təhlükəsiz hiss edirəm" və ya "İnterneti istifadəyə verə bilərik" kimi səbəbləri istifadə edərək, düşmənliyi azaltmaq kimi görünən davranışları haqq qazandırırlar. İnsanlar internetə asılı olduqları üçün ağlabatan olduğunu düşündükdə, dissonans azalır və onlar daha yaxşı hiss edirlər. Buna baxmayaraq, dissonansın azaldılması üçün effektiv metod başqa bir pozuntuya yol açdıqda təkrarlanmağa meyllidir, bu da problemli (de Vries və Timmins, 2016). Yəni, belə NMK tələbələr tərəfindən qurulduqda, İnternetdən sonrakı həddindən artıq istifadəsi eyni dərəcədə narahatlıq doğurmur, bu isə İnternetdən həddən artıq istifadə edir. Xülasə olaraq, İA-nın yaradılması və inkişafı NMK-nı əhatə edən qəddar dövrü və İnternetdən həddindən artıq istifadəyə səbəb olur və IA NMK ilə əlaqələrində əvvəlcədən üstünlük təşkil edir.
Nəticələr kişilər və qadınlar arasında əsas dəyişkənlərdə əhəmiyyətli fərqlər göstərmir. Bu, bir çox digər işlərin nəticələrinə zidd deyil (Müller və digərləri, 2014). Bu, ehtimal ki, şəbəkə terminal avadanlığını və onların tətbiqlərini əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdirən hesablama və şəbəkə texnologiyalarının sürətli inkişafı hesabına mümkündürDaniel və digərləri, 2012; Mike və Zhong, 2014). Məsələn, müasir cəmiyyətdə mobil telefonlar yavaş-yavaş İnternetə daxil olmaq üçün əsas vasitədir və alış-veriş və gözləmə kimi müxtəlif fəaliyyətlər onlarla birlikdə edilə bilər. Həm kişilər, həm də qadınlar bu cür fəaliyyətlərin əksəriyyətindən istifadə edirlər (San, 2015). Bundan əlavə, çox qruplu qarşıya qoyulmuş təhlilin nəticələrinə görə, İA və NMK arasında olan yollar kişilər və qadınlar üçün eyni idi. Yəni aparıcı proseslər hər iki cins üçün də eyni ola bilər və bu işdə yaradılan son model, Çin kollecləri üçün birinci dərəcə tətbiq edilə bilən və praktiki əhəmiyyətə malikdir.
IA'nın generativ və inkişaf mexanizmini daha da müəyyənləşdirmək üçün biz bu işdə tapılan nəticələrə əsaslanan nəzəri bir model təklif etdik və Davis tərəfindən təklif olunan bilişsel davranış modelini (Şəkil 4). Bu modelə əsasən, İA-nın yaradılması və inkişafı IA və NMC-ni əhatə edən qəddar dövrünün nəticəsidir və bu dövr əsasən davranış və düşüncə tərzinin uyğunsuzluğundande Vries və Timmins, 2016). Çünki bu dövr əsasən İnternetdən həddindən artıq istifadə ilə başlanır, semestrin əvvəlində bu çətin dövrünü müxtəlif üsullarla azaltmaq lazımdır. Bununla yanaşı, gənclərin İnternetə güclü müraciəti səbəbindən kollec birinci kurs tələbələri arasında IA-dan tamamilə qaçmaq çətindir. Bilişsel dissonans nəzəriyyəsinə görə, bəziləri internetə bağımlı olduqda, davranış və düşüncə arasındakı uyğunsuzluqların yaratdığı narahatlığı azaltmaq üçün iki üsul var. Birinci üsul online davranışı dəyişdirməyi nəzərdə tutur və ikinci üsul bağımlılık davranışının əsaslarını inkişaf etdirmək üçün biliklərin düzəldilməsini nəzərdə tutur. İkinci üsul açıqca üstünlük təşkil edir. Buna görə də, bu model öz kollec illərinin əvvəlində Çin tələbələr arasında IA qarşısının alınması və aradan qaldırılması planları üçün nəzəri dəstək təmin edə bilər.
Şəklin 4. Hazırkı tədqiqatın nəzəri modeli.
Məhdudiyyətlər və gələcək istiqamətlər
Bu işin bir sıra məhdudiyyətləri diqqətə layiqdir. Birincisi, biz İA-nın yaradılması və inkişafı ilə bağlı nəzəri model təklif etsək də, bu model bu işdə tam təsdiqlənməmişdi və biz yalnız İA ilə NMK arasında qarşılıqlı əlaqəyə yönəldik. Beləliklə, bu modelin yoxlanılması üçün daha empirik tədqiqat aparılmalıdır. Bundan əlavə, bu nəzəri model emosiya və xarici mühit kimi bir sıra digər təsirlərin təsirini həll edə bilməmişdir. Buna görə, bu məsələni həll etmək üçün daha mürəkkəb nəzəri modellər hazırlanmalıdır. İkincisi, IA və NMC arasında qarşılıqlı əlaqəni araşdırmaq üçün bu iş sentyabr 2015-dən yanvar 2016-a qədər üç araşdırma aparmışdır. Lakin, üç anketin müddətinin vaxt ərzində IA-nın sabit bir dəyişməsini aşkar etmək çox qısa idi. Öyrənmə tendensiyası tələbələrin kollec həyatında sonrakı dövrlərdə fərqli ola bilər. Beləliklə, bu məsələni gələcək illərdə kollecdə araşdırmaq lazımdır. Nəhayət, maliyyələşdirmə və insan resurslarını əhatə edən məhdudiyyətlər səbəbindən bu tədqiqatda kollec birinci sinif şagirdlərinin əlverişli nümunəsinin istifadəsi vacibdir. Bu nümunə yalnız 213 iştirakçıları, onların hamısı Şandong vilayətində (Çin) universitetdən gəldi. Vilayətlər arasındakı iqtisadi və mədəni fərqlər kollec birinci sinif şagirdlərini əhatə edən iki əsas dəyişən arasındakı əlaqələri təsir edə bilər. Buna görə, tədqiqat Çinin müxtəlif bölgələrini əhatə edən daha geniş nümunə ilə təkrarlanmalıdır.
Müəllif iştirakları
PH ilkin fikir anlayışına və əlyazmanın yazılmasına kömək etdi. PW və FG kritik düzəlişlərə kömək etdi. QL və YT məlumat toplanması və təhlili tamamlamağa kömək etdi. Bütün yazarlar dərc üçün əl yazmasının son versiyasını təsdiqlədi.
Maliyyələşdirmə
Bu tədqiqat Şandong əyalətinin (J16YG21) Humanitar-Cəmiyyət Elmi Tədqiqat Proqramı, Shandong əyalətinin İncəsənət Elmi Proqramı (ZX2015021) və Heze Universitetinin Humanitar-Cəmiyyət Elmi Araşdırma Proqramı (XY16SK09) tərəfindən dəstəklənmişdir.
Maraqların Münaqişəsi
Müəlliflər bildirirlər ki, tədqiqat potensial münaqişələr kimi başa düşülə bilən hər hansı bir kommersiya və ya maliyyə əlaqəsi olmadıqda həyata keçirilir.
References
Ahmadi, K. və Saqafi A. (2013). İranlı ergenlərin internet bağımlılığının psixoloji profilidir. Cyberpsychol. Behav. Soc. Şəbəkə. 16, 543-548. doi: 10.1089 / cyber.2012.0237
Ayas, T. və Horzum, MB (2013). Depressiya, yalnızlık, özünə inam və internet asılılığı arasındakı əlaqələr. Təhsil 133, 183-190.
Bai, Y. və Fan, FM (2005). Kollec tələbələri internetdən asılılığa dair bir araşdırma: Ölçmənin yenidən nəzərdən keçirilməsi və tətbiqi. Psychol. Dev. Təhsil. 4, 99-104. doi: 10.3969 / j.issn.1001-4918.2005.04.019
Bessière, K., Kiesler, S., Kraut, R. və Boneva, BS (2008). Depressiya dəyişikliyinə internet istifadə və sosial resursların təsiri. Məlumat. Kommunizm. Soc. 11, 47-70. doi: 10.1080 / 13691180701858851
Caplan, S. (2010). Ümumi problemli İnternet istifadə nəzəriyyəsi və ölçülməsi: iki addımlı bir yanaşma. Comput. Hum. Behav. 26, 1089-1097. doi: 10.1016 / j.chd.2010.03.012
Caplan, SE və Turner, JS (2007). Kompüter vasitəsi ilə təsəlli verən ünsiyyətdə araşdırma aparmaq. Comput. Hum. Behav. 23, 985-998. doi: 10.1016 / j.chb.2005.08.003
Chen, SK (2012). Kollec tələbələri arasında İnternet istifadə və psixoloji rifahı: gizli profil yanaşması. Comput. Hum. Behav. 28, 2219-2226. doi: 10.1016 / j.chb.2012.06.029
Chiou, WB və Wan, CS (2007). Adolesanların online oyunun cəzasından qaçmaq üçün bilik dissonansından istifadə edilməsi: şəxsi məsuliyyətin rolu və xərclərin əsaslandırılması. CyberPsychol. Behav. 10, 663-670. doi: 10.1089 / cpb.2007.9972
Chuang, C. (2006). Kütləvi olaraq multiplayer online rol oynayan oyuna səbəb olan nöbetler: İnternet asılılığında laqeyd yanaşan bir problem. Cyberpsychol. Behav. 9, 451-456. doi: 10.1089 / cpb.2006.9.451
Cooper, J. (2007). Bilişsel Dissonance: 50 İllər Klassik nəzəriyyə. London: Sage.
Cotten, SR (2008). Şagirdlərin texnologiyasından istifadə və rifaha olan təsirləri. Yeni Dir. Stud. Serv. 124, 55-70. doi: 10.1002 / ss.295
Daniel, LK, Paul, HD, Mark, DG, və Michael, G. (2012). Uşaq və yeniyetmələrdə internet bağımlılığının xəstə müalicəsini həyata keçirmək üçün biliş-davranışçı yanaşmalar. J. Clin. Psychol. 68, 1185-1195. doi: 10.1002 / jclp.21918
Davis, RA (2001). Patoloji internet istifadə bilişsel davranış modeli. Comput. Hum. Behav. 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
de Vries, J. və Timmins, F. (2016). Xəstəxanalarda qayğınına qarşı eroziya: reflektiv hemşirelik praktikasında problemlər və bilik dissonansının rolu. Nurse Educ. Bu gün 38, 5-8. doi: 10.1016 / j.nedt.2015.12.007
Festinger, L. (1957). Bilişsel dissonans nəzəriyyəsi. Evanston, IL: Row, Peterson.
Forrest, CJ, King, DL və Delfabbro, PH (2016). Yetkinlər arasında oynanan problemli video-oyunun əsasını təşkil edən maladaptive bilişlərin ölçülməsi. Comput. Hum. Behav. 55, 399-405. doi: 10.1016 / j.chb.2015.09.017
Forrest, CJ, King, DL və Delfabbro, PH (2017). Maladaptive idraklar, yüksək dərəcədə məşğul olan böyüklərdə problemli oyunlarda dəyişiklikləri proqnozlaşdırır: 12 aylıq uzunlamasına iş. Addict. Behav. 65, 125-130. doi: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.013
Fu, KW, Chan, WS, Wong, PW və Yip, PS (2010). İnternet bağımlılığı: yaygınlık, ayrımcı geçerlilik ve Hong Kong'daki ergenler arasında ilişki. Br. J. Psixiatriya 196, 486-492. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002
Georgios, F., Konstantinos, S., Ariadni, S., Loannis, G. və Georgios, G. (2014). Kollec tələbələri arasında şəxsiyyət, müdafiə üslubları, internet asılılığı pozğunluğu və psixopatologiya arasındakı əlaqələr. Cyberpsychol. Behav. Soc. Şəbəkə 17, 6722-6676. doi: 10.1089 / cyber.2014.0182
Holbert, RL və Stephenson, MT (2002). Rabitə elmlərində struktur tənliyi modelləşdirməsi, 1995-2000. Hum. Kommunizm. Res. 28, 531–551. doi: 10.1111/j.1468-2958.2002.tb00822.x
Joseph, CP, Philip, P., Baljinder, S., Sarah, M., Chris, J., Andrew, TG, et al. (2016). Kompulsiv internet istifadəsinin və psixi sağlamlığın inkişafı: ergenlik üzrə dörd illik bir təhsil. Dev. Psychol. 52, 272-283. doi: 10.1037 / dev0000070
Kalkan, M. (2012). Universitet tələbələrinin problemli İnternet istifadəçiləri arasında kişilərarası bilişsel təhriflərin məhsuldarlığı. Uşaq. Gənclər Serv. Rev. 34, 1305-1308. doi: 10.1016 / j.childyouth.2012.03.003
Kim, EJ, Namkoong, K., Ku, T. və Kim, SJ (2008). Online oyun asılılığı və təcavüz, özünü idarə etmə və narkisistik şəxsiyyət xüsusiyyətləri arasındakı əlaqələr. Avro. Psixiatriya 23, 212-218. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010
King, DL və Delfabbro, PH (2014). İnternet oyun bozukluğunun bilişsel psixologiyası. Klinik. Psychol. Rev. 34, 298-308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006
King, DL və Delfabbro, PH (2016). Adolesanlarda internet oyun bozukluğunun bilişsel psikopatolojisi. J. Abnormal Uşaq Psixol. 44, 1635–1645. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V. və Crawford A. (2002). İnternet paradoksu yenidən nəzərdən keçirildi. J. Soc. Məsələlər 58, 49-74. doi: 10.1111 / 1540-4560.00248
Li, DL, Zhang, W., Wang, YH və Li, DP (2013). Maternal psixoloji nəzarət və yeniyetmələrin problemli internet istifadə olunması: maladaptive idrakın vasitəçi rolu. Psychol. Sci. 36, 411-416.
Li, H. və Wang, S. (2013). Çinli yeniyetmələr arasında onlayn oyun bağımlılığında bilişsel təhrifin rolu. Uşaq. Gənclər Serv. Rev. 35, 1468-1475. doi: 10.1016 / j.childyouth.2013.05.021
Li, N., və Liang, NJ (2007). Magistratura kafedrasının internet-asılılığı pozğunluğunun idrak əsasını öyrənmək. Psychol. Sci. 30, 65-68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Liu, GC, Jen, JY, Chen, CY, Yen, CF, Chen, CS, Lin, WC, və s. (2014). İnternet oyun pozuqluğunda oyun cue distraction altında cavab inhibisyonu üçün Brain aktivləşdirilməsi. Kaohsiung J. Med. Sci. 30, 43-51. doi: 10.1016 / j.kjms.2013.08.005
Liu, QX, Fang, XY, Deng, LY və Zhang, JT (2012). Ana dili ilə ünsiyyət, valideyn interneti və internetə xüsusi normalar və Çinli ergenlər arasında patoloji internet istifadə. Comput. Hum. Behav. 28, 1269-1275. doi: 10.1016 / j.chb.2012.02.010
Lu, X. və Yeo, KJ (2015). Malayziya universitet tələbələri arasında patoloji internet istifadə: risk faktorları və bilişsel təhrifin rolu. Comput. Hum. Behav. 45, 235-242. doi: 10.1016 / j.chb.2014.12.021
Mai, Y., Hu, J., Yan, Z., Zhen, S., Wang, S., və Zhang, W. (2012). Çinli yeniyetmələr arasında patoloji internetdə istifadə olunan maladaptiv idrakın strukturu və funksiyası. Comput. Hum. Behav. 28, 2376-2386. doi: 10.1016 / j.chb.2012.07.009
Mike, ZY, He, J., Deborah, MK və Pang, KC (2014). Şəxsiyyət davranışlarının təsiri və internet bağımlılığı ilə bağlı özünü göstərmək: Çin kollec tələbələri bir iş. Cyberpsychol. Behav. Soc. Şəbəkə. 17, 104-110. doi: 10.1089 / cyber.2012.0710
Mike, ZY və Zhong, ZJ (2014). Yoldaşlıq, ictimai əlaqələr və internet asılılığı: bir gecikməyən panel çalışması. Comput. Hum. Behav. 30, 164-170. doi: 10.1016 / j.chb.2013.08.007
Müller, KW, Glaesmer, H., Brähler, E., Woelfling, K. və Beutel, ME (2014). Ümumi əhali içərisində internet bağımlılığının yayılması: Alman əhalisinə əsaslanan bir sorğunun nəticələri. Behav. Məlumat. Technol. 33, 757-766. doi: 10.1080 / 0144929X.2013.810778
Ni, XL, Yan, H., Chen, SL və Liu, ZG (2009). Çində birinci sinif şagirdlərinə nümunə olan internet bağımlılığına təsir edən amillər. Tez kommunizm. 12, 327-330. doi: 10.1089 / cpb.2008.0321
Peng, W. və Liu, M. (2010). Online oyun asılılığı: Çində bir ön araşdırma. Cyberpsychol. Behav. Soc. Şəbəkə. 13, 329-333. doi: 10.1089 / cyber.2009.0082
San, C. (2015). CNNIC, otuz beşinci çini internet inkişaf statistikası hesabatını verdi. Dis. Təhsil. Çin 4, 99-104. doi: 10.13541 / j.cnki.chinade.2015.02.006
Shaw, M. və Black, DW (2008). İnternet bağımlılığı: tərif, qiymətləndirmə, epidemiologiya və klinik idarəetmə. CNS Drugs 22, 353–365. doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
Shek, DTL, Sun, RCF və Yu, L. (2013). "İnternet bağımlılığı" 21st əsrdə nevrologiya: əsasdan klinikaya qədər, ed. DW Pfaff (New York, NY: Springer), 2775-2811. doi: 10.1007 / 978-1-4614-1997-6_108
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Gao, FQ və Wang, P. (2017). Çin Universitetinin tələbələri arasında psixososial amillər və ümumi patoloji internet istifadəçiləri arasında əlaqə: uzunmüddətli qarşılıqlı təhlil. Comput. Hum. Behav. 72, 178-188. doi: 10.1016 / j.chb.2017.02.048
Tian, Y., Bian, YL, Xan, PG, Wang, P. və Gao, FQ (2015). Uyğunluğun internet asılılığına təsiri: daldırma tendensiyasının vasitəçilik təsiri və şəbəkə ilə əlaqəli maladaptive idrak. Buxaq. J. Spec. Təhsil. 12, 83-89. doi: 10.3969 / j.issn.1007-3728.2015.12.014
Tokunaga, RS və Rains, SA (2010). Problemli internet istifadə, internetdən istifadə zamanı və psixoloji problemlər arasındakı əlaqələrin iki xarakteristikasının qiymətləndirilməsi. Hum. Kommunizm. Res. 36, 512-545. doi: 10.1111 / J.1468-2958.2010.01386.X
Tsai, HF, Cheng, SH, Yeh, TL, Shih, CC, Chen, KC, Yang, YC, və s. (2009). İnternet bağımlılığı risk faktoru - universitet birinci siniflərindən bir sorğu. Psixiatriya Res. 167, 294-299. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015
Van den Eijnden, RJJM, Spijkerman, R., Vermulst, AA, Van Rooij, TJ və Engles, RCME (2010). Ergenlər arasında kompulsiv internet istifadə: ikitərəfli valideyn-uşaq münasibətləri. J. Abnorm. Uşaq Psychol. 38, 77–89. doi: 10.1007/s10802-009-9347-8
Van Lier, PA, Vitaro, F., Barker, ED, Brendgen, M., Tremblay, RE və Boivin, M. (2012). Peer mağlubiyet, zəif akademik nailiyyət və uşaqlıq dövrləşmə və daxililəşdirmə problemləri arasındakı əlaqə. Uşaq Dev. 83, 1775-1788. doi: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01802.x
Wang, T., Wei, H., Zhou, ZK, Xiong, J., Li, X., Yang, X. və digərləri. (2015). Peer oyunçu nisbətinin, maladaptif idrakın və online oyun asılılığının əlaqələri. Buxaq. J. Clin. Psychol. 23, 487-493. doi: 10.16128 / j.cnki.1005-3611.2015.03.023
Wen, ZL, Chang, L. və Hou, JT (2006). Mediated moderator və moderator vasitəçi. Acta Psychol. Sin. 38, 448-452.
Woodhouse, SS, Dykas, MJ və Jude, C. (2012). Adolesanlarda təklik və hörmət münasibətləri. Rev. Soc. Dev. 21, 273-293. doi: 10.1111 / j.1467-9507.2011.00611.x
Yang, LS, Sun, L., Zhang, ZH, Sun, YH, Wu, HY və Ye, DQ (2014). İnternet bağımlılığı, ergen depresyonu və həyat hadisələrinin vasitəçi rolu: Çinlilərin bir nümunəsindən tapın. Int. J. Psychol. 49, 342-347. doi: 10.1002 / ijop.12063
Gənc, KS və Abreu, CN (2011). İnternet Bağımlılığı: Bir Əl Kitabçası və Qiymətləndirmə və Müalicə Kılavuzu. Hoboken, NJ: Wiley.
Young, KS, Pistner, M., O'Mara, J. və Buchanan J. (1999). Kiber pozğunluqlar: yeni minillikdə zehni sağlamlıq narahatlığı. Cyberpsychol. Behav. 2, 475-479. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.475
Yuan, YC, Shao, AH, Liang, LC və Bian, YF (2014). Sakatatsızlıq, bərabərsizliyə rəğbət və qarşıdurma mağduriyeti arasında əlaqənin kəsilməz bir təhlili. Psychol. Dev. Təhsil. 30, 16-23.
Zhang, HY, Li, DP və Li, X. (2015). Məşğulluq və erkən yaşlarda problemli internet istifadə: maladaptive idrak və valideynlik üslubları moderatörlü bir vasitəçilik modeli. J. Child Ailə Stud. 24, 1886–1897. doi: 10.1007/s10826-014-9990-8
Zhang, JT, Chen, C., Wang, LJ, Liu, L., Liu, FE, Zhao, HC, və s. (2014). Çinli kollec birinci kurs tələbələri arasında onlayn və internet bağımlılığının sərf etdiyi vaxt arasındakı əlaqələr: vasitəçilik modeli. Acta Psychol. Sin. 30, 65-68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Zhou, Z., Yuan, G., və Yao, J. (2012). Internet oyun addiction ilə fərdlərin İnternet oyun bağlı şəkillər və icra açıqları qarşı bilişsel yanaşmalar. PLoS ONE 7: e48961. doi: 10.1371 / journal.pone.0048961
Açar sözlər: İnternet bağımlılığı, şəbəkə ilə əlaqəli maladaptive idrak, kollec birinci sinif şagirdləri, cross-lagged panel sorğu, Çin
Çin Koleji arasında İnternet Bağımlılığı və Şəbəkə ilə əlaqədar Maladaptiv Bilişme arasında qarşılıqlı əlaqələr: A Uzunlamasına Çarpaz Çağırış Analizi: Han P, Wang P, Lin Q, Tian Y, Gao F və Chen Y (2017). Cəbhə. Psychol. 8: 1047. doi: 10.3389 / fpsyg.2017.01047
Alındı: 13 Mart 2017; Kabul edildi: 08 İyun 2017;
Yayınlandı: 22 İyun 2017.
Düzenleyen:
Qinghua He, Southwest Universiteti, Çin
Tərəfindən nəzərdən:
Guangheng Dong, Zhejiang Normal Universiteti, Çin
Jennifer KennelUniversitätsklinikum des Saarlandes, Almaniya
Copyright © 2017 Xan, Wang, Lin, Tian, Gao və Chen. Bu şərtlərə görə paylanmış açıq bir məqalədir Creative Commons Attribution Lisenziyası (CC BY). Müəllif (lər) və ya lisenziya verən şəxsin qeydiyyata alındığı və bu jurnaldakı əsərin qəbul edilmiş akademik təcrübəyə uyğun olaraq göstərildiyi halda, digər forumlarda istifadəsi, bölüşdürülməsi və ya bərpasına icazə verilir. Bu şərtlərə uyğun gəlməyən istifadəsi, paylanması və ya təkrar istifadəsinə icazə verilmir.
;
