Peng Wang1, Qingnan Lin2, 
Fengqiang Gao1* a Yingmin Chen1*
- 1School of Psychology, Shandong Normal University, Jinan, Čína
- 2Katedra předškolního vzdělávání, Heze University, Heze, Čína
Tato studie zkoumala vzájemný vztah mezi závislostí na internetu (IA) a maladaptivní kognitivně závislou sítí (NMC) v čínských prváků vysokých škol. V provincii Šan-tung v Číně byl proveden krátkodobý podélný průzkum se vzorkem nováčků vysokých škol 213. Z výsledků vyplynulo, že IA může významně předpovídat vznik a vývoj NMC a že jakmile budou taková maladaptivní kognitiva zavedena, mohou dále nepříznivě ovlivnit rozsah IA studentů. Mezi těmito dvěma proměnnými byl pozorován začarovaný cyklus, přičemž IA ve vztahu k NMC mělo prediktivní prioritu. Tato studie také stanovila, že vztah mezi těmito dvěma proměnnými byl stejný pro muže i ženy; proto jsme konečný model, který jsme vytvořili, mohli široce aplikovat na čínské vysokoškoláky, bez ohledu na pohlaví. Porozumění vzájemnému vztahu mezi těmito dvěma proměnnými může pomoci při intervencích v IA na počátku vysokoškolského života studentů.
Úvod
Od svého vzniku v 1990ech se internet postupně stal nedílnou součástí každodenního života v Číně, zejména mezi dospívajícími ve věku 10 – 21 let (Daniel a kol., 2012; Liu a kol., 2012). Podle 36th Statistická zpráva o vývoji internetu v Číně, které publikovalo Čínské internetové informační centrum (CNNIC), počet adolescentních uživatelů internetu v Číně rychle vzrostl z 120 milionů v 2002 na 287 milionů v 2016 (Tian a kol., 2017).
Internet přinesl řadu výhod, jako je lepší sociální propojení a pohodu (Bessière a kol., 2008; Young a de Abreu, 2011). Internetová závislost (IA), která se však vyznačuje nadměrným nebo nutkavým používáním internetu (Young a kol., 1999; Shek a kol., 2013; Yang a kol., 2014) má řadu negativních účinků (Joseph et al., 2016). Řada studií prokázala, že IA může nepříznivě ovlivnit fyzické a duševní zdraví (Ayas a Horzum, 2013; Georgios a kol., 2014; Mike a Zhong, 2014). Například adolescenti s IA obvykle trpí úzkostí, depresí, osamělostí, nízkou sebeúctou a špatnými mezilidskými vztahy (Tokunaga a Rains, 2010; Georgios a kol., 2014; Mike a Zhong, 2014), které mohou dále negativně ovlivnit jejich pohodu (Tokunaga a Rains, 2010; Georgios a kol., 2014; Mike a Zhong, 2014) a akademický rozvoj (Chuang, 2006; Kim et al., 2008; Tsai a kol., 2009; Ahmadi a Saghafi, 2013). Proto má studium IA u adolescentů zásadní výchovné a sociální důsledky.
Vztah mezi IA a NMC
Maladaptivní kognice související se sítí (NMC) se již dlouho považují za hlavní roli v IA (Li et al., 2013). Podle kognitivně-behaviorálního modelu (Davis, 2001), psychopatologie (např. deprese a sociální úzkost) je distální nezbytnou příčinou symptomů IA, která sama o sobě nevede k symptomům IA. Klíčovými faktory v IA jsou NMC, které jsou dostatečně blízké příčiny (Daniel a kol., 2012; Postava 1). Četné studie uvádějí, že distální psychopatologie činí jednotlivce zranitelným vůči IA prostřednictvím NMC (Kalkan, 2012; Mai et al., 2012; Li a Wang, 2013; Lu a Yeo, 2015). Například vědci zkoumali základní vztah mezi temperamentem (tj. Řízení intenzity, vyhledávání vysokých pocitů a vysoký dispoziční hněv nebo frustrace) a vývojem IA; výsledky naznačily, že určité temperamenty ovlivňují úroveň IA vlivem temperamentu na jejich poznání online chování (Zhang a kol., 2015). Tian a kol. (2017) zkoumali vzájemné asociace mezi ostychem, maladaptivním poznáním a generalizovaným patologickým využitím internetu (GPIU) v čínském vzorku. Výsledky naznačily, že asociace mezi těmito proměnnými jsou dynamické a obousměrné a že zvýšené maladaptivní poznání obousměrně zprostředkovává vztah mezi ostychem a GPIU v průběhu času. Jiné studie navíc zjistily, že styl rodičovství a vzájemné vztahy mohou lidi předisponovat k NMC, což by dále ovlivnilo úroveň IA (Li et al., 2013; Wang a kol., 2015).
OBRÁZEK 1. Kognitivně-behaviorální model patologického používání internetu (Davis, 2001).
Kromě toho se řada dalších studií zaměřila na závislost na internetových hrách a zkoumala jejich vztah k maladaptivnímu poznání. Král a Delfabbro (2014) navrhl nový model, který nabízí teoretická vysvětlení původu a patogeneze závislosti na internetových hrách. Autoři identifikovali čtyři maladaptivní poznání, které jsou základem závislosti na internetových hrách, a to nadhodnocením, maladaptivními pravidly, herní sebeúctou a akceptací her. Některé empirické studie také zjistily, že adolescenti s příznaky závislosti na internetové hře hlásili výrazně maladaptivní poznání než adolescenti bez těchto příznaků (Zhou a spol., 2012; Liu a kol., 2014; Král a Delfabbro, 2016). Peng a Liu (2010) uvedli, že pětibodová stupnice měření poznání výrazně předpovídala závislost na internetu u čínských dospělých. Forrest a kol. (2016) zkoumali maladaptivní poznání spojené s problematickým hraním videoher ve vzorku dospělých dospělých z 465. Výsledky ukázaly, že tato problematická poznání mírně korelovala s vysokou závislostí na internetové hře. Forrest a kol. (2017) zkoumalo, zda by maladaptivní poznání mohlo předpovídat budoucí změny v problematických videohrách pomocí longitudinální studie 12. Výsledky ukázaly, že kognitivní změna způsobila 28% rozptylu v problematických skóre hry mimo pohlaví, věk a četnost hraní.
Ačkoli řada studií zjistila vliv NMC na IA, jen málo studií prozkoumalo možný vliv IA na NMC. Kognitivní disonanční teorie (Festinger, 1957), které se hlavně týká toho, jak lidé prožívají nekonzistentnosti v myšlení a mezi chování a přemýšlením, poskytuje alternativní vysvětlení toho, jak se NMC vztahuje k IA. Když si lidé uvědomí nekonzistence, zažijí nepohodlí nebo nesoulad, což vede k úsilí o snížení těchto zkušeností a opětovnému získání souladu přizpůsobením jejich postojů, vnímání nebo chování, dokud se tyto nesrovnalosti nevyřeší (de Vries a Timmins, 2016). Podle této teorie, když se lidé chovají nekonzistentně se svými hodnotami, například tím, že se oddávají internetu, když to již negativně ovlivnilo jejich život, zažívají nesoulad v podobě lítosti; k tomu dochází u pocitů osobní odpovědnosti za negativní důsledky jejich chování. Většina lidí je schopna úspěšně upravit své chování, aby snížila tuto nesoulad. Někteří lidé však mohou snížit disonanci změnou svého přístupu k internetu, a tím snížit jejich disonanci při zachování problematického chování. Chiou a Wan (2007) tento proces zkoumal na vzorku hráčů videoher. Výsledky odhalily, že hráči, kteří se cítí odpovědní za své chování, s větší pravděpodobností přesouvají své postoje k videohrám z pozitivního na negativní, zatímco hráči s vyšší investicí do hraní videoher se méně pravděpodobně účastní chování, které neznepokojuje postoj.
Výzkum IA mezi studenty vysokých škol
Řada studií naznačila, že adolescenti tvoří většinu uživatelů internetu a že vysokoškolští studenti jsou zvláště ohroženi IA kvůli snadnému přístupu k internetu, flexibilním rozvrhům a jejich nižší schopnosti kontrolovat své chování (Shaw a Black, 2008; Fu a kol., 2010; Georgios a kol., 2014; Yang a kol., 2014). Začátek vysokoškolského života je navíc vývojovým obdobím pro studenty během přechodu od relativně vysoké závislosti na mezilidských vztazích (nejen rodinných vztazích, ale také vzájemných a jiných sociálních vztazích; Woodhouse a kol., 2012). Předchozí studie uvádějí, že nekontrolované používání internetu úzce souvisí s poklesem rodinné komunikace a dohledu (Van den Eijnden a kol., 2010; Liu a kol., 2012). Posun v mezilidských vztazích má proto tendenci vystavovat prváky vysoké školy riziku rozvoje IA (Zhang a kol., 2014).
Kromě toho musí prváci absolvovat řadu přísných zkoušek, aby získali přístup na vysokou školu v Číně, a obvykle nemají dostatek času na sebereflexi během vyšší střední školy. Když jsou tedy konfrontováni s vysokoškolským životem, může jim jejich nedostatek studia a mezilidské dovednosti způsobit zmatek (Ni a kol., 2009). Kromě toho, vzhledem k hojnému volnému času a neomezenému přístupu k internetu prostřednictvím řady bezdrátových nástrojů, mají prváci vysoké školy tendenci trávit velké množství času online, a proto je velmi pravděpodobné, že během tohoto jedinečného období zažijí příznaky IA (Chen, 2012). Pro zajištění preventivních a intervenčních strategií pro IA byla v prvním semestru vysoké školy provedena krátkodobá longitudinální studie.
Současná studie
Ačkoli mnoho vědců zkoumalo vztah mezi IA a NMC, většina z nich přijala průřezový přístup; identifikace vzájemného vztahu mezi těmito dvěma proměnnými je tedy obtížná (Joseph et al., 2016). Kromě toho, i když pravděpodobnost, že se studenti u IA rozvinou, je na začátku vysoké školy podstatně vyšší (Li a Liang, 2007; Ni a kol., 2009), účastníci předchozího studia byli obvykle vysokoškoláci všech věkových skupin, přičemž studenti v prvním semestru byli méně často zapojeni. Tato studie proto přijala křížovou analýzu s cílem prozkoumat vztah mezi IA a NMC mezi vysokoškoláky během prvního semestru jejich vysokoškolského života. Podle předchozích teoretických a empirických studií může mezi těmito dvěma proměnnými existovat vzájemný vztah. Proto jsme navrhli model interakce (obrázek č 2) a testovali tři hypotézy týkající se vztahu mezi těmito dvěma proměnnými.
OBRÁZEK 2. Hypotezizovaný model.
H1. Pozitivní a významné zkřížené cesty existují z IA do NMC a NMC je účinným prediktorem IA u čínských vysokoškoláků.
H2. Zkřížené cesty z IA do NMC dosahují významné úrovně a úroveň IA následně nepříznivě ovlivňuje NMC.
H3. Vztah mezi IA a NMC lze obecně aplikovat na muže a ženy.
Materiály a metody
Účastníci
Počáteční počet vysokoškoláků, kteří byli k dispozici pro účast, byli účastníci 300, z nichž všichni byli zapsáni do dvou vysokých škol ve dvou městech (jmenovitě Jinan a Heze) v čínské provincii Šan-tung. Sběr dat byl proveden začátkem září 2015 (T1), 2 měsíců později (T2) a poté 4 měsíců později (T3). V první vlně sběru dat všichni tito studenti 300 dokončili měření. V následujících vlnách však 87 z těchto studentů 300 ustoupil uprostřed. Nedostatek účasti byl způsoben nepřítomností nebo nemocí (míra účasti: 71.00%). Studenti 213 proto zůstali pro konečnou analýzu dat (muži 104 a ženy 109) s věkem v rozmezí od 17 do 21 let (M = 18.87 let, SD = 0.76 let). Aby bylo možné zjistit, zda se údaje o studentech, kteří vystoupili v polovině studia (studenti 87), lišili od údajů, které neodstoupili (studenti 213), pokud jde o některou z proměnných zahrnutých v této studii, t- testy byly provedeny s použitím dat shromážděných při první vlně sběru dat; žádná z těchto analýz nebyla významná. Všichni tito účastníci měli zkušenosti s internetem a byli zahrnuti do této studie. Účastníci používali internet průměrně 5.59 let (SD = 2.06) na začátku jejich vysokoškolského života. Byly shromážděny informace o registrovaném pobytu studentů: 43.19% žilo ve velkých městech, 35.68% žilo ve městech a 21.13% žilo ve vesnicích. Kromě toho byl při vstupu na vysokou školu vytvořen soubor pro každého studenta (tyto soubory obsahovaly základní informace a stav fyzického a duševního zdraví). Podle těchto záznamů nemá žádný z účastníků žádné psychiatrické nebo neurologické poruchy. Tato studie byla provedena v souladu s doporučeními etických pokynů Shandong Normal University a Helsinskou deklarací s písemným informovaným souhlasem všech účastníků. Protokol byl schválen Etickým výborem pro lidský výzkum na Shandong Normal University.
Přístroje
Závislost na internetu
Tato studie přijala revidovanou čínskou stupnici závislosti na internetu (CIAS-R; Bai a Fan, 2005). CIAS-R obsahuje položky 19, které lze rozdělit do čtyř faktorů: nutkavé použití a stažení (např. „Cítím se deprimovaný během doby bez přístupu k internetu“), tolerance (např. „Zjistil jsem, že musím utrácet rostoucí částky času online, abych se cítil spokojen “), problémy s řízením času (např.„ Můj akademický nebo pracovní výkon trpí nepříznivými účinky v důsledku mého používání Internetu “) a interpersonální a zdravotní problémy (např.„ zkracuji svůj spací čas, abych měl více času online “). Každá odpověď byla měřena na stupnici 4-Likertova typu se skóre v rozmezí od 1 (vůbec ne pravda) na 4 (vždy pravda). Proto vyšší průměrné skóre představuje vyšší úrovně IA. Měřítko bylo použito v nedávných studiích o čínských vysokoškolských studentech a prokázalo vysokou spolehlivost a platnost (Tian a kol., 2015). V této studii byly alfa koeficienty pro stupnici 0.92 v T1, 0.95 v T2 a 0.91 v T3.
Maladaptivní poznání související se sítí
Tato studie přijala síťovou maladaptivní stupnici poznání revidovanou Liangem; původní měřítko bylo Online kognitivní škála, která byla vyvinuta na základě kognitivně-behaviorálního modelu navrženého Davisem (Tian a kol., 2015). Revidovaná stupnice obsahuje položky 14, které lze rozdělit do tří faktorů: pohodlí internetu (např. „Dostávám více respektu online než v„ reálném životě “), snížené řízení impulzů (např.„ Když jsem na internetu, často cítit se jako „spěch“ nebo emocionálně vysoká “) a rozptýlení (např.„ Používání internetu je způsob, jak zapomenout na věci, které musím udělat, ale opravdu nechci dělat “). Účastníci hodnotili, jak pravdivá byla všechna tvrzení na stupnici typu Likert typu 5, se skóre v rozsahu od 1 (vůbec ne pravda) na 5 (vždy pravda). Vyšší průměrné skóre tedy představuje vyšší úroveň NMC, pokud jde o používání internetu. Měřítko bylo použito v předchozích studiích o čínských vysokoškolských studentech (Tian a kol., 2015, 2017). V současné studii byly alfa koeficienty pro stupnici 0.87 v T1, 0.90 v T2 a 0.90 v T3.
Statistická analýza
V této studii jsme použili plně zkřížený návrh panelů, abychom prozkoumali jednosměrné a obousměrné vztahy mezi IA a NMC u čínských vysokoškoláků (Van Lier a kol., 2012). Obecný model sestával z míry IA a NMC v T1, T2 a T3. Navrhli jsme a otestovali čtyři modely představující možné mechanismy mezi těmito dvěma proměnnými. Nejprve jsme navrhli „model stability“ (model 1, obrázek č 3), které zahrnovaly pouze efekty stability v čase. Za druhé, kognitivně-behaviorální model (model 2, obrázek 3) bylo navrženo, aby prozkoumalo, zda NMC v jednom časovém bodě mohla předpovídat IA v následujícím časovém bodě. Za třetí jsme navrhli „behaviorálně-kognitivní model“ (model 3, obrázek 3), aby prozkoumala, zda IA v jednom časovém bodě může předpovídat NMC v následujícím časovém bodě. Nakonec jsme navrhli „model vzájemné příčiny“ (Model 4, obrázek 3), které prozkoumaly vzájemný vliv mezi IA a NMC. Kromě toho byla provedena víceskupinová křížová analýza založená na pohlaví s cílem zjistit, zda se vztah mezi dvěma klíčovými proměnnými liší mezi muži a ženami.
OBRÁZEK 3. Výsledky křížové analýzy. Jednovrstvé čáry představují koeficienty cest a dvojité šipky představují kovariance. Čárkované čáry označují nevýznamné koeficienty a plné čáry značí významné koeficienty. ∗∗∗uveďte koeficient na úrovni 0.001, ∗∗uveďte koeficient je významný na úrovni 0.01 a * *uveďte koeficient je významný na úrovni 0.05.
Modelování strukturální rovnice s latentními proměnnými bylo použito k testování hypotetického modelu v této studii. V souladu s doporučením Holbert a Stephenson (2002), byla dobrá shoda modelu hodnocena pomocí různých ukazatelů. Χ2 odhad se stupněm volnosti je stále nejčastěji používaným prostředkem pro porovnávání různých modelů. Poměr mezi χ2 a stupně volnosti by neměly přesáhnout 5 u modelů s dobrou kondicí. Kromě toho jsme uvedli srovnávací fit index (CFI) spolu s Tucker – Lewisovým indexem (TLI) a kořenovou střední čtvercovou chybu aproximace (RMSEA). Obecně hodnoty CFI a TLI 0.95 nebo vyšší odrážejí dobré přizpůsobení a hodnoty RMSEA nižší než 0.06 označují vynikající přizpůsobení, zatímco hodnoty mezi 0.06 a 0.08 označují dobré přizpůsobení (Yuan a kol., 2014). Navíc χ2 test rozdílu (χχ2) byl použit k porovnání vhodnosti vnořených modelů. Non-významný χχ2 test ukazuje, že oba modely poskytují stejné shody s daty, zatímco významné Δχ2 navrhuje, aby byl zachován méně omezený model (Tian a kol., 2017).
výsledky
Popisná analýza
Průměrné a standardní odchylky klíčových proměnných v této studii jsou uvedeny v tabulce 1. Opakovaná opatření ANOVA byla provedena za účelem prozkoumání vlivů pohlaví a času měření na IA a NMC účastníků („pohlaví“ je proměnná mezi subjekty a „doba měření“ je proměnná uvnitř subjektu). Výsledky neodhalily žádný významný rozdíl mezi pohlavími, pokud jde o dvě závislé proměnné (F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822). Postupem času se úroveň IA významně zvýšila z T1 na T3 mezi prváky vysoké školy (F = 28.71, p <0.001). Výsledky a post hoc test ukázal, že hladina IA měřená v T3 byla významně vyšší než hladina v T2 (p <0.01) a T1 (p <0.001) a že hladina IA měřená v T2 byla významně vyšší než v T1 (p <0.001). Kromě toho v NMC existovaly marginální významné rozdíly při měření v různých časech (F = 2.93, p = 0.055). Výsledky post hoc test odhalil, že hladina IA měřená v T3 byla významně vyšší než hladina v T1 (p <0.05) a že mezní významné rozdíly existovaly v NMC při měření na T1 a T2 (p = 0.065). Při měření v T2 a T3 však v NMC neexistoval žádný významný rozdíl (p = 0.846). Interakce mezi pohlavím a časem měření ve dvou proměnných nedosáhla významných úrovní (F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791).
TABULKA 1. Popisná statistika IA a NMC (n = 213).
Jak je uvedeno v tabulce 2, bivariační korelace mezi IA a NMC v T1, T2 a T3, stejně jako všechny křížově zpožděné korelace mezi dvěma proměnnými, byly významné a pozitivní, což naznačuje pozitivní vztah mezi IA a NMC.
TABULKA 2. Korelace mezi IA a NMC (n = 213).
Křížové vztahy mezi IA a NMC
K prozkoumání vzájemných vztahů mezi IA a NMC byla stanovena řada křížově zaostalých modelů. Nejprve základní model (model 1, obrázek 3) byl specifikován; v tomto modelu byly odhadnuty koeficienty stability pro IA a NMC, ale zkřížené zpoždění mezi dvěma proměnnými nebylo odhadnuto. Přizpůsobení modelu bylo přijatelné (tabulka 3). Za druhé, k testování dříve představeného kognitivně-behaviorálního modelu byly do základního modelu přidány zkřížené cesty z NMC do IA (Model 2, obrázek 3), což výrazně zlepšilo přizpůsobení modelu (tabulka 3). X2 test rozdílu ukázal, že model 2 prokázal lépe vyhovující datům než model 1 (χχ2 = 27.05, Adf = 2, Aχ2/ Δdf = 13.53> 6.63) (Wen a kol., 2006). Podle modelu 2 byly standardizovanými koeficienty dráhy 0.10 (p = 0.309) pro NMC měřené v T1 na IA měřené v T2 a 0.36 (p <0.001) pro NMC měřené při T2 až IA měřené při T3. Za třetí, aby se prozkoumalo, zda IA v jednom časovém bodě dokáže předpovědět NMC v následujícím časovém bodě, byly do základního modelu přidány cesty se zpožděním z IA do NMC (model 3, obrázek 3). Výsledek ukázal, že bylo dosaženo dobrého přizpůsobení modelu (tabulka 1) 3). X2 test rozdílu prokázal, že model 3 prokázal lepší shodu s daty než model 1 (Δχ2 = 47.20, Adf = 2, Aχ2/ Δdf = 23.60> 6.63). Podle modelu 3 byly standardizované koeficienty dráhy 0.44 (p <0.001) pro IA měřenou při T1 až NMC měřenou při T2 a 0.50 (p <0.001) pro IA měřenou při T2 až NMC měřenou při T3. To naznačuje, že IA v jednom časovém bodě byl účinným prediktorem NMC v následujícím časovém bodě a že přidání těchto dvou cest k modelu mohlo významně zlepšit přizpůsobení modelu. Za čtvrté, model 4 byl specifikován jak s koeficienty stability, tak s efektem zkříženého zpoždění mezi IA a NMC (model 4, obrázek 3). Model data dostatečně přizpůsobil (tabulka 3). Modely 3 a 4 jsou však vnořeny a x2 test rozdílu ukázal, že oba modely fungovaly stejně dobře (Δχ2 = 11.69, Adf = 2, Aχ2/ Δdf = 5.85 <6.63). Nakonec, jak je ukázáno v modelu 4, s výjimkou standardizovaných koeficientů dráhy pro NMC měřených při T1 až IA měřených na T2, zbytek křížově zpožděných cest mezi IA a NMC dosáhl významné úrovně. Proto jsme tuto cestu odstranili a vyvinuli Model 5. Model dostatečně zapadl do dat (tabulka 3). V důsledku toho byl model 5 ponechán jako konečný model pro analýzu z následujících důvodů: (1) Ačkoli oba modely fungovaly stejně dobře (χχ)2 = 0.21, Adf = 1, Aχ2/ Δdf = 0.21 <6.63), model 5 je jednodušší a šetrnější než model 4 a pro analýzu by mělo být vybráno méně parametrů. (2) χ2 test rozdílu ukázal, že model 5 prokázal lépe vyhovující datům než model 3 (Δχ2 = 11.48, Adf = 1, Aχ2/ Δdf = 11.48> 6.63) a standardizovaný koeficient dráhy byl 0.25 (p <0.001) pro NMC měřené při T2 až IA měřené při T3. To znamená, že existuje velká možnost, že NMC měřené na T2 může předpovídat IA měřené na T3.
TABULKA 3. Porovnání různých modelů.
Genderové rozdíly
Abychom prozkoumali, zda se křížově zaostřené vztahy mezi IA a NMC liší u mužů a žen, provedli jsme víceskupinovou analýzu. Nejprve jsme odhadli, že model je vhodný pro muže (Msamec) a ženy (Mžena) odděleně a indexy shody byly pro obě dílčí vzorky přiměřené (tabulka 4). Měří se invariance měření, aby se určilo, zda byly obě proměnné měřeny shodně pro muže a ženy. V plně neomezeném modelu měření (M1), všechny parametry se mohly v obou skupinách lišit. Bylo dosaženo přijatelného přizpůsobení modelu a plně omezeného modelu měření (M2) a poté byly analyzovány všechny parametry shodně pro obě skupiny; model vyhovoval údajům dostatečně (tabulka 4). X2 test rozdílu ukázal, že oba modely fungovaly stejně dobře (Δχ2 = 6.50, Adf = 15, p = 0.970).
TABULKA 4. Analýza více skupin napříč muži a ženami.
Abychom řešili výzkumný cíl této části studie, provedli jsme křížovou analýzu s více skupinami podle pohlaví vysokoškoláků. Byly testovány tři parametry, aby se zjistilo, zda se liší mezi pohlavími: koeficienty stability, koeficienty zkřížené dráhy a kovariance mezi IA a NMC. Omezený model (M3), ve kterém byly všechny tři parametry stejné v obou skupinách; tento model dosáhl uspokojivého přizpůsobení modelu (tabulka 1) 4). X2 test rozdílu ukázal, že tento model odpovídá údajům stejně jako plně neomezený model (Δχ2 = 1.78, Adf = 7, p = 0.996), což naznačuje, že celkový vzorec cest byl mezi muži a ženami invariantní.
Diskuse
Tato studie si vyžádala provedení křížového panelového průzkumu s cílem prozkoumat vzájemný vztah mezi IA a NMC mezi prváky čínských vysokých škol. Podle kognitivně-behaviorálního modelu (Davis, 2001), může mezi oběma proměnnými existovat vzájemný vztah a NMC je pravděpodobným prediktorem IA. Tato hypotéza však nebyla plně podporována. Během prvních 2 měsíců studie jsme nepozorovali žádný prediktivní účinek NMC na IA; to není v souladu s výsledky předchozí studie (Tian a kol., 2015). Konkrétně se zdá, že NMC není základní podmínkou pro generování IA. Tento výsledek pravděpodobně souvisí s účastníky současné studie. V této studii byli účastníky průzkumu čínští vysokoškoláci, kteří nedávno absolvovali přísnou přijímací zkoušku, jmenovitě „Gaokao“. Aby studenti dosáhli přijetí na vysokou školu, musí vyvinout velké úsilí během svého základního a středního vzdělání; v důsledku toho má jen málo z nich dostatek času na používání internetu (Li a Liang, 2007). Úroveň NMC byla proto nejnižší, když se účastníci zapsali na vysokou školu, což mohlo zabránit významnému vlivu na generování IA. Během období vysoké školy může mnoho dalších faktorů způsobit, že se lidé stanou závislými na internetu. Například anonymita a absence neverbálních a demografických podnětů, které poskytuje internet, mohou být prospěšné pro blaho studentů díky úlevě od emocionální tísně (Caplan a Turner, 2007) a posílení vnímání sociální podpory a sebeúcty (Kraut a kol., 2002) a rozšíření rozsahu mezilidských vztahů (Cotten, 2008). Kromě toho mohou osobnostní rysy hrát v tomto období rozhodující roli při generování IA (Mike a kol., 2014). Například, lidé s vysokou kontrolou úsilí byli účinnější při potlačování impulzivních činů, když byli v pokušení s internetem, jak bylo uvedeno výše. Naproti tomu lidé s vysokou hladinou vyhledávání citů byli náchylnější k rozvoji návykových chování (Zhang a kol., 2015). Po nástupu na vysokou školu se však akademický stres čínských prváků výrazně snížil a měli více času na používání internetu (Li a Liang, 2007). Mohli tedy postupně rozvíjet různé kognitivní reakce na internet prostřednictvím svých vlastních zkušeností nebo zkušeností týkajících se vzájemné výměny, které následně ovlivnily jejich úroveň IA (Wang a kol., 2015).
Podle kognitivně-behaviorálního modelu (Davis, 2001), IA by mohlo mít negativní dopad na NMC (Caplan, 2010). K ověření této hypotézy však bylo provedeno několik empirických studií a jen málo vědců navrhlo teorie, které by tento jev vysvětlily. Empirické důkazy současné studie nicméně naznačují, že IA mělo prediktivní prioritu ve vztahu k NMC, což by mohlo ovlivnit jak generování, tak vývoj NMC. Někteří vědci zkoumali chování hráčů online u čínských dospívajících. Uvádí, že chování online her by mohlo významně ovlivnit poznání týkající se online her, protože změna relativního poznání týkající se online her byla účinnou metodou pro zmírnění nepohodlí způsobených nesrovnalostmi mezi chováním a myšlením (Wang a kol., 2015). Proto jsme použili kognitivní disonanční teorii jako vysvětlující model, abychom diskutovali mechanismus prediktivního účinku IA na NMC (Cooper, 2007). Podle této teorie, když si lidé uvědomí nekonzistence, zažijí nepohodlí nebo nesoulad, což vede k úsilí o snížení této zkušenosti a opětovnému získání souladu tím, že přizpůsobí své postoje, vnímání nebo chování, dokud se tyto nesrovnalosti nevyřeší (de Vries a Timmins, 2016). Většina lidí může být schopna úspěšně upravit své chování, aby snížila tuto nesoulad. Někteří lidé však mají tendenci ospravedlňovat chování, která zřejmě snižují nesoulad, a to z důvodů, jako například „mohu získat větší respekt online než v„ skutečném životě “,„ „cítím se nejbezpečnější, když na internetu“, nebo „používání internetu je způsob, jak zapomenout na věci, které musím udělat, ale nechci je dělat. “Když se lidé přesvědčí, že závislost na internetu je rozumná, nesoulad se snižuje a cítí se lépe. Účinná metoda snižování disonančního diskomfortu se však obvykle opakuje, když dojde k dalšímu stejnému porušení, což je problematické (de Vries a Timmins, 2016). To znamená, že pokud takové NMC studenti zavedli, následné nadměrné používání internetu nevytváří stejnou úroveň nepohodlí, což dále zvyšuje nadměrné používání internetu. Stručně řečeno, generování a rozvoj IA je způsobeno začarovaným cyklem zahrnujícím NMC a nadměrným používáním internetu a IA má prediktivní prioritu ve vztahu k NMC.
Výsledky nenaznačují žádné významné rozdíly v klíčových proměnných mezi muži a ženami. To je v rozporu se zjištěními mnoha dalších studií (Müller a kol., 2014). Je to pravděpodobně kvůli rychlému vývoji výpočetních a síťových technologií, které výrazně změnily síťová koncová zařízení a jejich aplikace (Daniel a kol., 2012; Mike a Zhong, 2014). Například v současné společnosti se mobilní telefony postupně staly primárním prostředkem přístupu k internetu a lze s nimi provádět různé činnosti, jako je nakupování a prohlížení. Většinu takových aktivit mají jak muži, tak ženy.San, 2015). Kromě toho výsledky víceskupinové křížové analýzy odhalily, že cesty nalezené mezi IA a NMC byly stejné pro muže i ženy. To znamená, že procesy vedoucí k IA mohou být pro obě pohlaví identické a konečný model stanovený v této studii má tedy pro čínské vysokoškoláky prvořadou použitelnost a praktický význam.
Pro další identifikaci generativního a vývojového mechanismu IA jsme navrhli teoretický model založený na výsledcích zjištěných v této studii a také kognitivně-behaviorální model navržený Davisem (obrázek 4). Podle tohoto modelu je generování a rozvoj IA výsledkem začarovaného cyklu zahrnujícího IA a NMC a tento cyklus je způsoben hlavně nepohodlím způsobeným nesrovnalostmi mezi chováním a myšlením (de Vries a Timmins, 2016). Protože tento cyklus začíná hlavně nadměrným používáním internetu, je nutné tento začarovaný cyklus na začátku semestru zmírnit různými metodami. Vzhledem k silné přitažlivosti internetu k mladým lidem je však naprosté vyhýbání se IA u prváků vysokých škol obtížné. Podle teorie kognitivní disonance, kdy se některé z nich stanou závislými na internetu, existují dvě metody, jak omezit nepohodlí způsobené rozpory mezi chováním a myšlením. První metoda zahrnuje změnu chování online a druhá metoda zahrnuje úpravu poznání, aby se vyvinulo zdůvodnění návykového chování. Druhý způsob je evidentně výhodný. Tento model proto může poskytnout teoretickou podporu plánům prevence a nápravy IA u čínských studentů na samém začátku jejich vysokoškolských let.
OBRÁZEK 4. Teoretický model této studie.
Omezení a budoucí pokyny
Za zmínku stojí několik omezení této studie. Nejprve, ačkoli jsme navrhli teoretický model týkající se vytváření a vývoje IA, tento model nebyl v současné studii plně validován a zaměřili jsme se pouze na vzájemný vztah mezi IA a NMC. Jako takový by měl být proveden další empirický výzkum k ověření tohoto modelu. Tento teoretický model by navíc nedokázal řešit vliv několika dalších faktorů, jako je emoce a vnější prostředí. Pro řešení tohoto problému by proto měly být vyvinuty sofistikovanější teoretické modely. Za druhé, za účelem prozkoumání vzájemného vztahu mezi IA a NMC, tato studie provedla tři průzkumy od září 2015 do ledna 2016. Časové rozpětí těchto tří průzkumů však může být příliš krátké na to, aby bylo možné zjistit stabilní změnu IA v průběhu času. Trend vývoje může být zřetelně patrný v dalších obdobích života žáků. Z tohoto důvodu je nezbytné další zkoumání tohoto problému ve zbývajících letech jejich času na vysoké škole. Nakonec bylo v této studii nutné použít vhodný vzorek prváků vysokých škol z důvodu omezení týkajících se financí a lidských zdrojů. Tento vzorek zahrnoval pouze účastníky 213, z nichž všichni pocházeli z univerzity v provincii Šan-tung v Číně. Hospodářské a kulturní rozdíly mezi provinciemi mohou ovlivnit vztahy mezi dvěma klíčovými proměnnými, které se týkají prváků vysokých škol. Proto by měla být studie replikována s větším vzorkem zahrnujícím různé regiony Číny.
Autorské příspěvky
PH přispělo k počátečnímu pojetí myšlenky ak psaní rukopisu. PW a FG přispěly ke kritickým revizím. QL a YT pomohly dokončit sběr a analýzu dat. Všichni autoři schválili konečnou verzi rukopisu ke zveřejnění.
Financování
Tento výzkum byl podporován vědeckým výzkumným programem Humanitní společnost v provincii Šan-tung (J16YG21), uměleckým vědeckým programem provincie Šandong (ZX2015021) a vědeckým výzkumným programem humanitních společností na univerzitě Heze (XY16SK09).
Prohlášení o konfliktu zájmů
Autoři prohlašují, že výzkum byl proveden bez obchodních či finančních vztahů, které by mohly být považovány za potenciální střet zájmů.
Reference
Ahmadi, K., a Saghafi, A. (2013). Psychosociální profil závislosti na íránských adolescentech na internetu. Cyberpsychol. Behav. Soc. Síť. 16, 543 – 548. doi: 10.1089 / cyber.2012.0237
Ayas, T., a Horzum, MB (2013). Vztah mezi depresí, osamělostí, sebeúctou a závislostí na internetu. Vzdělání 133, 183-190.
Bai, Y. a Fan, FM (2005). Studie o internetové závislosti vysokoškolských studentů: revize a aplikace měření. Psychol. Dev. Educ. 4, 99 – 104. doi: 10.3969 / j.issn.1001-4918.2005.04.019
Bessière, K., Kiesler, S., Kraut, R., a Boneva, BS (2008). Vliv využívání internetu a sociálních zdrojů na změny deprese. Informovat. Commun. Soc. 11, 47-70. dva: 10.1080 / 13691180701858851
Caplan, S. (2010). Teorie a měření zobecněného problematického používání internetu: dvoustupňový přístup. Comput. Hučení. Behav. 26, 1089 – 1097. doi: 10.1016 / j.chd.2010.03.012
Caplan, SE a Turner, JS (2007). Přináší teorii výzkumu počítačově zprostředkované uklidňující komunikace. Comput. Hučení. Behav. 23, 985 – 998. doi: 10.1016 / j.chb.2005.08.003
Chen, SK (2012). Používání internetu a psychická pohoda mezi vysokoškoláky: latentní přístup. Comput. Hučení. Behav. 28, 2219 – 2226. doi: 10.1016 / j.chb.2012.06.029
Chiou, WB a Wan, CS (2007). Využití kognitivní disonance k vyvolání úniku dospívajících z drápy online hraní: role osobní odpovědnosti a ospravedlnění nákladů. CyberPsychol. Behav. 10, 663 – 670. doi: 10.1089 / cpb.2007.9972
Chuang, C. (2006). Obrovské multiplayerové záchvaty vyvolané online hraním rolí: zanedbaný zdravotní problém v závislosti na internetu. Cyberpsychol. Behav. 9, 451 – 456. doi: 10.1089 / cpb.2006.9.451
Cooper, J. (2007). Kognitivní dissonance: 50 let klasické teorie. Londýn: Sage.
Cotten, SR (2008). Využití technologie studentů a dopady na pohodu. New Dir. Cvoček. Serv. 124, 55 – 70. doi: 10.1002 / ss.295
Daniel, LK, Paul, HD, Mark, DG, a Michael, G. (2012). Kognitivně-behaviorální přístupy k léčbě pacientů s internetovou závislostí u dětí a dospívajících. J. Clin. Psychol. 68, 1185 – 1195. doi: 10.1002 / jclp.21918
Davis, RA (2001). Kognitivní behaviorální model patologického používání internetu. Comput. Hučení. Behav. 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
de Vries, J., a Timmins, F. (2016). Eroze péče v nemocnicích: problémy v reflexní ošetřovatelské praxi a role kognitivní disonance. Sestra Educ. Dnes 38, 5 – 8. doi: 10.1016 / j.nedt.2015.12.007
Festinger, L. (1957). Teorie kognitivní disonance. Evanston, IL: Row, Peterson.
Forrest, CJ, King, DL a Delfabbro, PH (2016). Měření maladaptivních poznání, které jsou základem problematického hraní videoher mezi dospělými. Comput. Hučení. Behav. 55, 399 – 405. doi: 10.1016 / j.chb.2015.09.017
Forrest, CJ, King, DL, a Delfabbro, PH (2017). Maladaptivní kognitivní funkce předpovídají změny v problematickém hraní u vysoce angažovaných dospělých: longitudinální studie 12. Narkoman. Behav. 65, 125 – 130. doi: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.013
Fu, KW, Chan, WS, Wong, PW a Yip, PS (2010). Závislost na internetu: prevalence, diskriminační platnost a korelace mezi adolescenty v Hongkongu. Br. J. Psychiatry 196, 486 – 492. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002
Georgios, F., Konstantinos, S., Ariadni, S., Loannis, G., a Georgios, G. (2014). Vztah mezi osobností, styly obrany, poruchou závislosti na internetu a psychopatologií u vysokoškoláků. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17, 6722 – 6676. doi: 10.1089 / cyber.2014.0182
Holbert, RL a Stephenson, MT (2002). Modelování strukturální rovnice ve komunikačních vědách, 1995-2000. Hučení. Commun. 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, a kol. (2016). Rozvoj kompulzivního používání internetu a duševního zdraví: čtyřleté studium dospívání. Dev. Psychol. 52, 272 – 283. doi: 10.1037 / dev0000070
Kalkan, M. (2012). Produktivita interpersonálních kognitivních deformací problematického používání internetu vysokoškolskými studenty. Dítě. Youth Serv. Rev. 34, 1305 – 1308. doi: 10.1016 / j.childyouth.2012.03.003
Kim, EJ, Namkoong, K., Ku, T. a Kim, SJ (2008). Vztah mezi závislostí a agresivitou online her, sebekontrolou a narcistickými osobnostními rysy. Eur. Psychiatrie 23, 212 – 218. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010
King, DL a Delfabbro, PH (2014). Kognitivní psychologie poruchy internetových her. Clin. Psychol. Rev. 34, 298 – 308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006
King, DL a Delfabbro, PH (2016). Kognitivní psychopatologie poruchy internetových her v období adolescence. J. Abnormal Child Psychol. 44, 1635–1645. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V. a Crawford, A. (2002). Internetový paradox se vrátil. J. Soc. Problémy 58, 49-74. dva: 10.1111 / 1540-4560.00248
Li, DL, Zhang, W., Wang, YH a Li, DP (2013). Mateřská psychologická kontrola a problematické používání internetu adolescenty: zprostředkovatelská role maladaptivního poznání. Psychol. Sci. 36, 411-416.
Li, H., a Wang, S. (2013). Role kognitivního zkreslení v závislosti na online hře mezi čínskými adolescenty. Dítě. Youth Serv. Rev. 35, 1468 – 1475. doi: 10.1016 / j.childyouth.2013.05.021
Li, N. a Liang, NJ (2007). Studie o kognitivním základu poruchy závislosti vysokoškoláků na internetu. 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, et al. (2014). Aktivace mozku pro inhibici odezvy při rozptylování herních narážek při poruchách internetové hry. Kaohsiung J. Med. Sci. 30, 43 – 51. doi: 10.1016 / j.kjms.2013.08.005
Liu, QX, Fang, XY, Deng, LY a Zhang, JT (2012). Parenteadolescentská komunikace, používání rodičovského internetu a normy specifické pro internet a patologické používání internetu mezi čínskými adolescenty. Comput. Hučení. Behav. 28, 1269 – 1275. doi: 10.1016 / j.chb.2012.02.010
Lu, X. a Yeo, KJ (2015). Patologické používání internetu mezi malajskými studenty univerzity: rizikové faktory a role kognitivního zkreslení. Comput. Hučení. Behav. 45, 235 – 242. doi: 10.1016 / j.chb.2014.12.021
Mai, Y., Hu, J., Yan, Z., Zhen, S., Wang, S. a Zhang, W. (2012). Struktura a funkce maladaptivních poznání v patologickém používání internetu mezi čínskými adolescenty. Comput. Hučení. Behav. 28, 2376 – 2386. doi: 10.1016 / j.chb.2012.07.009
Mike, ZY, He, J., Deborah, MK a Pang, KC (2014). Vliv osobnostního chování a sebeúcty na závislost na internetu: studium čínských vysokoškoláků. Cyberpsychol. Behav. Soc. Síť. 17, 104 – 110. doi: 10.1089 / cyber.2012.0710
Mike, ZY a Zhong, ZJ (2014). Osamělost, sociální kontakty a závislost na internetu: křížová panelová studie. Comput. Hučení. Behav. 30, 164 – 170. doi: 10.1016 / j.chb.2013.08.007
Müller, KW, Glaesmer, H., Brähler, E., Woelfling, K., a Beutel, ME (2014). Prevalence závislosti na internetu v obecné populaci: výsledky německého průzkumu populace. Behav. Informovat. Technol. 33, 757 – 766. doi: 10.1080 / 0144929X.2013.810778
Ni, XL, Yan, H., Chen, SL a Liu, ZG (2009). Faktory ovlivňující závislost na internetu ve vzorku studentů univerzity v Číně. Rapid Commun. 12, 327 – 330. doi: 10.1089 / cpb.2008.0321
Peng, W. a Liu, M. (2010). Závislost na online hrách: předběžná studie v Číně. Cyberpsychol. Behav. Soc. Síť. 13, 329 – 333. doi: 10.1089 / cyber.2009.0082
San, C. (2015). CNNIC vydal třicátou pátou zprávu o vývoji internetu v Číně. Dis. Educ. Čína 4, 99 – 104. doi: 10.13541 / j.cnki.chinade.2015.02.006
Shaw, M. a Black, DW (2008). Závislost na internetu: definice, hodnocení, epidemiologie a klinické řízení. CNS Drogy 22, 353–365. doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
Shek, DTL, Sun, RCF a Yu, L. (2013). „Závislost na internetu“ v Neurovědy v 21st století: od základního k klinickému, 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 a Wang, P. (2017). Souvislosti mezi psychosociálními faktory a generalizovaným patologickým používáním internetu u studentů čínské univerzity: podélná křížová analýza. Comput. Hučení. Behav. 72, 178 – 188. doi: 10.1016 / j.chb.2017.02.048
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Wang, P. a Gao, FQ (2015). Vliv ostychu na závislost na internetu: zprostředkující účinky ponorné tendence a maladaptivní kognice související se sítí. Brada. J. Spec. Educ. 12, 83 – 89. doi: 10.3969 / j.issn.1007-3728.2015.12.014
Tokunaga, RS a Rains, SA (2010). Hodnocení dvou charakteristik vztahů mezi problematickým používáním internetu, časem stráveným používáním internetu a psychosociálními problémy. Hučení. Commun. 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, a kol. (2009). Rizikový faktor závislosti na internetu - přehled prváků univerzity. Psychiatry Res. 167, 294-299. dva: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015
Van den Eijnden, RJJM, Spijkerman, R., Vermulst, AA, Van Rooij, TJ, a Engles, RCME (2010). Naléhavé používání internetu mezi dospívajícími: obousměrné vztahy mezi rodiči a dětmi. J. Abnorm. Dětská psychol. 38, 77–89. doi: 10.1007/s10802-009-9347-8
Van Lier, PA, Vitaro, F., Barker, ED, Brendgen, M., Tremblay, RE, a Boivin, M. (2012). Viktimizace vrstevníků, špatné akademické výsledky a souvislost mezi problémy s externími a internalizovanými problémy v dětství. Child Dev. 83, 1775-1788. dva: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01802.x
Wang, T., Wei, H., Zhou, ZK, Xiong, J., Li, X., Yang, X., a kol. (2015). Vztahy mezi vrstevníky, maladaptivní poznání a závislost na online hrách. Brada. J. Clin. Psychol. 23, 487 – 493. doi: 10.16128 / j.cnki.1005-3611.2015.03.023
Wen, ZL, Chang, L. a Hou, JT (2006). Zprostředkovaný moderátor a moderovaný mediátor. Acta Psychol. Hřích. 38, 448-452.
Woodhouse, SS, Dykas, MJ a Jude, C. (2012). Osamělost a vzájemné vztahy v dospívání. Soc. Dev. 21, 273-293. dva: 10.1111 / j.1467-9507.2011.00611.x
Yang, LS, Sun, L., Zhang, ZH, Sun, YH, Wu, HY a Ye, DQ (2014). Závislost na internetu, deprese adolescentů a zprostředkovatelská role životních událostí: Nalezení ze vzorku čínských adolescentů. Int. J. Psychol. 49, 342 – 347. doi: 10.1002 / ijop.12063
Young, KS, a de Abreu, CN (2011). Závislost na internetu: Příručka a průvodce hodnocením a léčbou. Hoboken, NJ: Wiley.
Young, KS, Pistner, M., O'Mara, J., a Buchanan, J. (1999). Počítačové poruchy: obavy o duševní zdraví v novém tisíciletí. Cyberpsychol. Behav. 2, 475 – 479. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.475
Yuan, YC, Shao, AH, Liang, LC a Bian, YF (2014). Křížová analýza vztahu mezi nespojitelností, odmítnutím vrstevníků a viktimizací vrstevníků. Psychol. Dev. Educ. 30, 16-23.
Zhang, HY, Li, DP a Li, X. (2015). Temperament a problematické používání internetu u dospívajících: moderovaný model zprostředkování maladaptivních kognitivních a rodičovských stylů. J. Child Family Stud. 24, 1886–1897. doi: 10.1007/s10826-014-9990-8
Zhang, JT, Chen, C., Wang, LJ, Liu, L., Liu, FE, Zhao, HC, a kol. (2014). Vztah mezi časem stráveným online a závislostí na internetu mezi prváky čínské vysoké školy: zprostředkovaný model moderování. Acta Psychol. Hřích. 30, 65 – 68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Zhou, Z., Yuan, G., a Yao, J. (2012). Kognitivní zkreslení směrem k obrázkům souvisejícím s internetovými hrami a deficitům výkonných osob u jedinců se závislostí na internetové hře. PLoS ONE 7: e48961. dva: 10.1371 / journal.pone.0048961
Klíčová slova: závislost na internetu, maladaptivní poznání související se sítí, nováčci na vysoké škole, panelový průzkum s křížovým zpožděním, čínština
Citace: Han P, Wang P, Lin Q, Tian Y, Gao F a Chen Y (2017) Reciproční vztah mezi závislostí na internetu a maladaptivní poznáváním čínských vysokoškoláků: podélná křížová analýza. Přední. Psychol. 8: 1047. dva: 10.3389 / fpsyg.2017.01047
Přijato: 13 Březen 2017; Přijato: 08 červen 2017;
Publikováno: 22 Červenec 2017.
Úprava:
Qinghua On, Jihozápadní univerzita, Čína
Recenze:
Guangheng Dong, Zhejiang Normal University, Čína
Chovatelská stanice Jennifer, Universitätsklinikum des Saarlandes, Německo
Copyright © 2017 Han, Wang, Lin, Tian, Gao a Chen. Toto je článek s otevřeným přístupem distribuovaný podle podmínek Creative Commons Attribution License (CC BY). Používání, distribuce nebo reprodukce na jiných fórech je přípustné za předpokladu, že jsou připočítáni původní autoři nebo nositelé licence a že je uvedena původní publikace v tomto časopise v souladu s uznávanou akademickou praxí. Není povoleno použití, distribuce nebo reprodukce, která nesplňuje tyto podmínky.
;
