Porucha internetové komunikace: Je to záležitost sociálních aspektů, zvládání a očekávání používání internetu (2016)

. 2016; 7: 1747.

Publikováno online 2016 Nov 10. dva:  10.3389 / fpsyg.2016.01747

PMCID: PMC5102883

Abstraktní

Online komunikační aplikace jako Facebook, WhatsApp a Twitter jsou některé z nejčastěji používaných internetových aplikací. Roste počet jednotlivců, kteří trpí sníženou kontrolou nad používáním online komunikačních aplikací, což vede k různým negativním důsledkům v offline životě. To by se dalo označit jako porucha internetové komunikace (ICD). Současná studie zkoumá roli jednotlivých charakteristik (např. Psychopatologických symptomů, pocitů osamělosti) a specifických poznání. Ve vzorku účastníků 485u byl testován model strukturální rovnice za účelem prozkoumání prediktorů a mediátorů, kteří mohou předpovídat nadměrné použití. Výsledky zdůrazňují, že vyšší úroveň sociální osamělosti a méně vnímaná sociální podpora zvyšují riziko patologického použití. Účinky psychopatologických příznaků (deprese a sociální úzkost), jakož i individuálních charakteristik (sebevědomí, soběstačnost a zranitelnost stresem) na příznaky ICD jsou zprostředkovány očekáváním používání internetu a dysfunkčními mechanismy zvládnutí. Výsledky ilustrují meditační účinky, které jsou v souladu s teoretickým modelem Brand et al. (). Jak je naznačeno v modelu, sociální aspekty se zdají být klíčovými prediktory symptomů ICD. Další výzkum by měl prozkoumat konvergentní a odlišné faktory jiných typů specifických poruch používání internetu.

Klíčová slova: Závislost na internetu, stránky sociálních sítí, očekávání využití internetu, psychopatologie, osobnost, zvládání, online komunikace

Úvod

V každodenním životě je internet vhodným nástrojem pro vyhledávání informací, online nakupování a navíc slouží ke komunikaci s jednotlivci po celém světě. Snadný přístup a rostoucí využívání chytrých telefonů zvyšují popularitu sociálních sítí (SNS), jako je Facebook, a dalších komunikačních aplikací, jako jsou Instagram, Twitter a WhatsApp (Wu et al., ). Všechny tyto aplikace umožňují interakci s ostatními lidmi, interakce je hlavní charakteristikou těchto nástrojů v rámci sociálních médií. Definice sociálních médií je však rozsáhlejší: „Internetové kanály, které umožňují uživatelům příležitostně komunikovat a selektivně se prezentovat, ať už v reálném čase nebo asynchronně, se širokým i úzkým publikem, které získává hodnotu z obsahu vytvářeného uživateli a vnímání interakce s ostatními“(Carr a Hayes, , str. 50). Tato definice obsahuje klíčové prvky, jako je uživatelsky generovaná hodnota nebo masspersonální komunikace, které jsou také součástí profesionálních síťových webů, chatů nebo diskusních fór (Carr a Hayes, ). Pro tuto studii jsme definovali internetovou komunikaci jako použití sociálních sítí (např. Facebook, Twitter, Instagram), mikroblogů a blogů, jakož i online messengerů (např. WhatsApp). Používání těchto webů zahrnuje činnosti, které umožňují výměnu s ostatními uživateli, například zveřejňování obsahu nebo čtení příspěvků. Definice nezahrnuje další funkce sociálních sítí, jako jsou hry nebo vyhledávání informací.

Mezi hlavní důvody, proč tyto nástroje dosáhly takové popularity, kromě možnosti zůstat v kontaktu s přáteli, jsou také řízení dojmů a pobavení (Krämer a Winter, ; Neubaum a Krämer, ). Kuss and Griffiths () detekoval sociální faktory, jako je identifikace skupiny a sebeúcta kolektivu jako hlavní prediktor účasti v SNS. SNS jsou webové komunity, ve kterých lze vytvářet individualizované profily ke sdílení osobních údajů a ke spojení s ostatními uživateli. Online komunikační aplikace se zaměřují hlavně na komunikaci mezi různými osobami. Na rozdíl od SNS nejsou sociální hry a vyhledávání informací hlavními rysy komunikačních aplikací. (Amichai-Hamburger a Vinitzky, ; Kuss a Griffiths, ; Floros a Siomos, ; Guedes a kol., ). Roste však počet jednotlivců, kteří mají negativní důsledky v důsledku nadměrného používání internetu nebo různých online aplikací, jako je online komunikace. Toto nadměrné používání se označuje jako závislost na internetu nebo specifická porucha užívání internetu. Možnými negativními důsledky by mohly být zhoršené výkony v zaměstnání, ve škole nebo na vysoké škole, konflikty s rodinou a přáteli nebo negativní emoce (Brand et al., ). Míra prevalence závislosti na internetu je v Německu uváděna jako 1% (Rumpf et al., ).

Specifická porucha používání internetu popisuje návykové použití určité aplikace, např. Internetové pornografie, hraní na internetu nebo internetové komunikace (přehled viz Young, ; Young a kol., ; Griffiths, ; Davis, ; Kuss a Griffiths, ; Brand a kol., ). Návykové používání internetové komunikace je často označováno jako závislost na SNS, patologické užívání SNS, závislost na Facebooku nebo závislost na smartphonu (Griffiths et al., ; Ryan a kol., ; Choi a kol., ; Wegmann a kol., ). Všechny tyto podmínky se vztahují na nadužívání online komunikace, sociálních sítí nebo dalších služeb internetové komunikace, nikoli na další specifické rysy, jako jsou hry na sociálních sítích (Kuss a Griffiths, ; Casale a kol., ). Celkově jsou hlavními aspekty těchto technologií komunikace a interakce s ostatními, nezávislé na konkrétních vlastnostech. Někteří jednotlivci trpí negativními důsledky, jako jsou pocity osamělosti, narušené sociální činnosti, psychologické zdraví, pohodu nebo mezilidské vztahy, problémy s regulací emocí a omezený přístup ke zvládacím strategiím v důsledku používání těchto druhů online aplikací. (Andreassen a Pallesen, ; Hormes a kol., ). V následujícím textu bude používán pojem porucha internetové komunikace (ICD), který je v souladu s terminologií DSM-5 poruchy internetových her (American Psychiatric Association, ) a dále doporučuje Brand et al. (). Na základě symptomů závislosti na chování obecně a klasifikace poruchy internetového hraní v oddíle III DSM-5 v konkrétních případech jsou symptomy ICD výčnělky, změny nálady, tolerance, abstinenční příznaky, ztráta kontroly, zaujetí a negativní důsledky v zaměstnání, škole, akademickém výkonu nebo ve společenských vztazích (Griffiths et al., ).

Brand a kol. () navrhují teoretický procesní model s názvem I-PACE model (I-PACE je zkratka pro Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution), který se zabývá potenciálními procesy a mechanismy, které jsou základem vývoje a údržby specifické poruchy užívání internetu, jako je ICD. Tento model se zaměřuje na interakci mezi základními charakteristikami člověka, afektivními a kognitivními odpověďmi a rozhodnutím použít určitou aplikaci. Tyto mechanismy by mohly vést k uspokojení a kompenzačnímu efektu, který by mohl vést ke konkrétní poruše používání internetu. Teoretický rámec rozlišuje mezi predisponujícími faktory a moderováním a zprostředkováním proměnných. Autoři tvrdí, že jednotlivci mají určité vlastnosti, jako je osobnost, sociální poznání, specifické motivy pro použití aplikace, psychopatologie a biopsychologická konstituce. Tyto charakteristiky ovlivňují afektivní a kognitivní reakce, jako je styl zvládání a kognitivní předsudky související s internetem, například očekávání ohledně používání internetu. Tyto proměnné jsou v modelu I-PACE definovány jako moderující / zprostředkující proměnné. Očekávaná očekávání používání internetu jsou definována jako očekávání, která má uživatel od používání internetu nebo konkrétních aplikací. Uživatelé mohou například očekávat, že používání internetu pomáhá zmírnit problémy ze skutečného života, vyhnout se osamělosti nebo zažít potěšení a získat pozitivní emoce, když jste online (Brand et al., ). Tato očekávání mohou ovlivnit chování člověka a rozhodnutí použít či nepoužít určitou aplikaci. V modelu I-PACE Brand et al. () předpokládají, že zejména účinek charakteristik osoby na rozvoj a udržování poruchy užívání internetu je zprostředkován stylem zvládání a kognitivními předsudky souvisejícími s internetem. Specifické motivy a predisponující faktory jsou posíleny prožitým uspokojením a únikem od negativních pocitů. Ve výsledku může být zvýšeno nadměrné používání upřednostňované aplikace, což má za následek sníženou kontrolu a sníženou stabilizaci základních charakteristik osoby (Brand et al., ). Některé části teoretického procesního modelu a jeho předchozí verze (Brand et al., ) již byly empiricky testovány s ohledem na závislost na kyberexu společností Laier a Brand (), návykové použití SNS Wegmann et al. () a generalizovanou závislost na internetu od Brand et al. () za použití přístupu modelování strukturální rovnice. Výsledky zobecněné závislosti na internetu ukázaly, že styl zvládání a očekávání používání internetu zcela zprostředkovávají účinky osobnostních a psychopatologických aspektů na zobecněnou závislost na internetu (Brand et al., ).

Je třeba pro různé poruchy užívání internetu prozkoumat další účinky mediace mezi základními charakteristikami člověka a způsoby zvládání, jakož i kognitivní předsudky související s internetem, které se předpokládají v modelu I-PACE. Současná studie testovala potenciální prediktory a mediátory poruchy internetové komunikace. S ohledem na identifikaci konvergentních a divergentních mechanismů různých typů specifických poruch užívání internetu je empirický model zahrnující stejnou operacionalizaci jako Brand et al. () byla použita k porovnání přímých a nepřímých mediačních účinků na teoretické úrovni.

V následujícím textu bude diskutována role určitých potenciálních prediktorů a mediátorů pro udržování a vývoj ICD. Všechny prediktory, na které se zaměřujeme, byly zkoumány v dřívější studii o generalizované závislosti na internetu (Brand et al., ). Rovněž zmiňujeme další studie, které odhalují bivariační nebo přímé účinky mezi předpokládanými prediktory a příznaky ICD.

Předchozí studie například prokázaly vztah mezi příznaky ICD a depresí a sociální úzkostí (De Cock et al., ; Panek a kol., ; Hong a kol., ; Bodroza a Jovanovic, ; Laconi a kol., ; Moreau a kol., ; Guedes a kol., ). Plachost a nízká sebeúcta byly také spojeny s příznaky ICD obecně nebo se závislostí na Facebooku (Chak and Leung, ; Steinfield a kol., ; Omar a Subramanian, ; Panek a kol., ; Bhagat, ; Laconi a kol., ; Guedes a kol., ). Na druhé straně, Jelenchick et al. () nenašli žádný přímý účinek mezi použitím SNS a příznaky deprese.

Další studie zkoumaly ústřední roli osamělosti v závislosti na internetu a ICD. Hardie a Tee () ukázalo, že problematické používání internetu je spojeno s vysokou osamělostí, sociální úzkostí a méně vnímanou sociální podporou (Hardie a Tee, ). Kim a kol. () tvrdili, že osamělí lidé kompenzují deficity v reálném životě, když jsou online. To je v souladu se studiemi, ve kterých byl nalezen vztah mezi osamělostí a ICD (Baker a Oswald, ; De Cock a kol., ; Omar a Subramanian, ; Song et al., ). Baker a Oswald () vysvětlili, že prostředí aplikací pro online komunikaci se zdá být bezpečným prostředím pro stydlivé lidi, kteří pak mohou interagovat s ostatními lidmi. To může být zvláště důležité, pokud je vnímána menší sociální podpora a vysoká osamělost. Zdá se, že použití SNS by mohlo snížit osamělost, což vede ke zvyšujícímu se používání internetu k uspokojení potřeby sociálních interakcí (Song et al., ). Výsledky zdůrazňují, že spíše sociální osamělost než emoční osamělost zvyšuje využívání online komunikace (Ryan a Xenos, ; Jin, ). Celkově všechny tyto studie zkoumají přímý účinek mezi charakteristikami osoby a patologickým použitím různých komunikačních aplikací. Potenciální meditační účinky copingového stylu nebo kognitivní zkreslení související s internetem, které v teoretickém přístupu předpokládají Brand et al. (), dosud nebyly prozkoumány. Merely Wegmann et al. () ukázali, že účinek psychopatologických příznaků, jako je deprese a sociální úzkost, na návykové používání SNS, byl zprostředkován očekáváním používání internetu. To je v souladu s Hormesem a kol. () kdo teoreticky tvrdí, že maladaptivní použití SNS je způsobeno různými posilovacími mechanismy (viz také Kuss a Griffiths, ).

Pokud můžeme říci, existuje jen několik studií, které zkoumaly roli soběstačnosti a použití SNS. Ve své studii Wang J.-L. et al. () ukázali, že internetová efektivita byla významným prediktorem používání SNS, pokud jde o motivaci k používání SNS jako sociálních a rekreačních funkcí. To je v souladu s Gangadharbatlou (), který naznačuje, že internetová efektivita má pozitivní vliv na postoje vůči SNS. Vztah mezi celkovou soběstačností a ICD nebyl dosud prozkoumán.

Shrnuto, existuje mnoho studií týkajících se vztahu mezi psychopatologickými příznaky, sebeúctou nebo osamělostí a patologickým využitím internetové komunikace. Předchozí výzkum týkající se zranitelnosti stresem nebo soběstačnosti jako prediktorů ICD například nebyl nalezen. Nicméně v současné studii byly použity stejné prediktory, které také obsahují zranitelnost ve stresu a soběstačnost v modelu strukturální rovnice, aby byly co nejblíže původnímu modelu Brand et al. (). Tento postup umožňuje porovnat přímé a nepřímé účinky ICD s účinky již zjištěnými v obecné závislosti na internetu.

Na teoretické úrovni lze předpokládat, že jednotlivci, kteří trpí depresí a mezilidskou citlivostí, mají očekávání vůči internetu, aby se cítili lépe nebo aby unikli problémům skutečného života. Tito jedinci se také mohou vypořádat s problémy popíráním nebo užíváním návykových látek. Je součástí dysfunkční strategie zvládání. Předpokládáme podobné účinky pro jednotlivce s nízkou sebeúctou, nízkou soběstačností a vysokou zranitelností vůči stresu, jakož i pro jednotlivce, kteří se cítí osamělí a vnímají menší sociální podporu. Tyto sociální a osobnostní aspekty by mohly vést k vysokým očekáváním, že internet je užitečný nástroj k úniku z negativních pocitů nebo k potěšení a zábavě, když jste online. Lze také předpokládat, že tyto vlastnosti vedou také k dysfunkčním strategiím zvládání. Jednotlivci mohou popírat svou nízkou sebeúctu nebo ignorovat pocity méně vnímané podpory místo toho, aby se s tím vypořádali. Všechny tyto strategie pro řešení problematických predispozic by mohly mít za následek specifické poznání, které zanedbává konflikty nebo negativní emoce. Poté jsme předpokládali, že jednotlivci s očekáváním a myšlenkou řešit problémy online mohou vést k nekontrolovanému používání online komunikačních aplikací.

Tyto úvahy jsou založeny na teoretickém modelu Brand et al. (), která zmiňuje tyto prediktory (psychopatologické příznaky, osobnostní aspekty), jsou zprostředkovány dysfunkčním stylem zvládání a internetovými znalostmi, jako jsou například očekávání používání internetu. Vzhledem k literatuře o významu sociálních poznání pro použití SNS, jak předpokládal Brand et al. (), argumentujeme, že vliv sociálních poznání na příznaky ICD je jen částečně zprostředkován stylem a očekáváním zvládání. Operativní model je znázorněn na obrázku Obrázek11.

Obrázek 1  

Operalizovaný model pro analýzu hlavních předpokladů včetně latentních proměnných ICD.

Metoda

Účastníci

Čtyři sta osmdesát pět účastníků ve věku mezi 14 a 55 let (M = 23.95, SD = 4.96 let). Tři sta padesát osm byly ženy, 125 muži a dva neposkytli informace o pohlaví. Pokud jde o další relevantní sociodemografické informace, účastníci 252 uvedli, že byli ve vztahu nebo byli ženatí, 366 byli studenti, 115 měl pravidelnou práci. Všichni účastníci se již dříve zúčastnili studie Brand a kol. (), ve kterém byl vzorek účastníků 1019 použit k testování modelu strukturální rovnice na generalizované závislosti na internetu. Aktuální vzorek byl vybrán na základě použití internetu první volbou účastníků. Požádali jsme účastníky, aby vybrali konkrétní online aplikaci, kterou osobně používají a které považují za nejatraktivnější. Poté, co bylo rozhodnuto, účastníci spravovali jednu verzi krátkého testu závislosti na internetu, která byla specifická pro jejich aplikaci první volby. Zahrnovali jsme pouze účastníky, kteří využívali internet hlavně pro online komunikaci. Analýzy využívající poruchu internetové komunikace jako závislou proměnnou nebyly součástí předchozí studie Brand et al. (). Účastníci utratí průměrně 562.10 min (SD = 709.03) za týden pomocí online komunikačních aplikací. Vzorek byl rekrutován na univerzitě v Duisburgu v Essenu prostřednictvím mailing listů, letáků a ústních doporučení. Hodnocení bylo provedeno online průzkumem a účastníci se mohli zúčastnit tomboly, kde mají šanci vyhrát dárkové karty iPad, iPad mini, iPod nano, iPod shuffle nebo Amazon. Studie schválila místní etická komise.

Přístroje

Upravená verze krátkého testu závislosti na internetu (s-IAT-com)

Příznaky patologického použití online komunikačních aplikací, jako jsou SNS nebo blogy, byly hodnoceny modifikovanou verzí krátkého testu závislosti na internetu, specifikovaného pro online komunikaci (s-IAT-com; Wegmann et al., ). Pro posouzení subjektivních stížností v každodenním životě v důsledku online komunikačních aplikací byl ve všech položkách výraz „internet“ v původní verzi nahrazen výrazem „online komunikační weby“. Instrukce zahrnovala definici online komunikace, která vysvětlovala, že termín online komunikační weby zahrnuje SNS, blogy a mikroblogy, e-mail a zasílání zpráv. V s-IAT-com musí účastníci odpovídat na položky 12 (například: „Jak často zjistíte, že zůstáváte na internetových komunikačních stránkách déle, než jste zamýšleli? “) Na pětibodové Likertově stupnici od 1 (= nikdy) do 5 (= velmi často). Na základě výzkumu Pawlikowského et al. () součet skóre se pohybuje od 12 do 60. V tomto rozmezí skóre> 30 označuje problematické použití a skóre> 37 označuje patologické použití aplikací pro online komunikaci. S-IAT-com se skládá ze dvou faktorů: ztráta kontroly (šest položek) a touha / sociální problémy (šest položek). Stupnice má vysokou vnitřní konzistenci (Cronbachovo α). Pro celou škálu byla α 0.861 (ztráta kontroly / řízení času α = 0.842, touha / sociální problémy α = 0.774). Škála byla použita k reprezentaci latentní dimenze poruchy internetové komunikace.

Míra očekávání využití internetu

Měřítko očekávání používání internetu (IUES; Brand et al., ) byla použita k posouzení základních motivací účastníků k používání internetu nebo online. Dotazník hodnotí obecnou naději na používání internetu jako užitečný nástroj pro požitek nebo únik z reality. Wegmann a kol. () již zdůraznili tuto stupnici jako potenciální faktor návykového používání SNS. Dotazník se skládá ze dvou dílčích stupnic: pozitivní posílení (čtyři položky, například: „Používám internet, protože to umožňuje / usnadňuje zážitek z potěšení. “) a očekáváním vyhýbání (čtyři položky, například: „Používám internet, protože to umožňuje / usnadňuje odvrátit pozornost od problémů “). Odpovědi musí být uvedeny v šestibodové Likertově stupnici od 1 (= zcela nesouhlasí) do 6 (= zcela souhlasím). V současném vzorku byla vnitřní konzistence pozitivní výztuže α = 0.775, očekávání vyhýbání a = 0.745. Obě manifestní proměnné představovaly latentní dimenzi očekávání používání internetu. Pro podrobnější popis viz Brand et al. ().

Krátký COPE

Krátký COPE (Carver, ) byl použit k posouzení stylu zvládání u několika subdomén. Pro tuto studii jsme použili tři dílčí škály německé verze (Knoll et al., ): popření (například: „Říkal jsem si „to není skutečné“. “), užívání látek (například: „Užíval jsem alkohol nebo jiné drogy, abych se cítil lépe “) a odpojení chování (například: „Vzdal jsem se snahy se s tím vypořádat “). Každá subškála se skládá ze dvou položek, na které je třeba odpovědět na čtyřbodové Likertově stupnici od 1 (= vůbec jsem to nedělal) do 4 (= dělám to hodně). Interní konzistence byla pro odmítnutí dílčí škály α = 0.495, použití dílčí škály látek α ​​= 0.883 a dílčí škála behaviorálního odpojení α = 0.548, což je většinou srovnatelné s Carverem (). Domníváme se, že spolehlivost byla přijatelná, protože dílčí škály sestávají pouze ze dvou položek a že existuje několik validačních studií včetně spolehlivosti opakovaného testování (Brand et al., ). Tři zmíněné subškály byly použity k reprezentaci zvládání latentní dimenze.

Stručný soupis příznaků

Stručný soupis příznaků byl použit k posouzení psychologického stavu účastníků na základě vlastní zprávy (BSI; Derogatis, ). Použili jsme dvě deprese subklíčů (například šest položek: „Kolik jste za posledních 7 trpěli tím, že jste se o věci nezajímali. “) a mezilidská citlivost (čtyři položky, například: „Kolik jste za posledních 7 trpěli pocitem horšího než ostatní. “) německé verze (Franke, ). Odpovědi musí být uvedeny na pětibodové Likertově stupnici od 0 (= vůbec ne) do 4 (= extrémně). Vnitřní konzistence v našem vzorku byla α = 0.863 (subcale deprese) a a = 0.798 (subcale interpersonální citlivost). Latentní rozměr psychopatologických symptomů byl zastoupen oběma subškály.

Měřítko sebeúcty

K posouzení sebeúcty jsme použili upravenou Self-Esteem Scale od Collani a Herzberga () na základě původní stupnice Rosenberga (). Skládá se z deseti položek (například: „Beru k sobě pozitivní postoj. “), Na které je třeba odpovídat na čtyřbodové stupnici podle Likerta od 0 (= silně nesouhlasím) do 3 (= silně souhlasím). Vnitřní konzistence byla α = 0.904.

Měřítko soběstačnosti

Celková soběstačnost byla hodnocena stupnicí soběstačnosti (Schwarzer and Jerusalem, ) sestávající z deseti položek (například: „Obvykle zvládnu všechno, co mi přijde. “). Účastníci reagují na čtyřbodové stupnici podle Likert od 1 (= není pravda) do 4 (= není úplně pravda). Vnitřní konzistence byla α = 0.860.

Trier inventář pro chronický stres

Měřili jsme zranitelnost stresu v posledních 3 měsících pomocí Trier Inventory for Chronic Stress (TICS) od Schulz et al. (). Dvanáct položek (například: „Strach, že se stane něco nepříjemného. “) musí být hodnoceny na pětibodové Likertově stupnici od 0 (= nikdy) do 4 (= velmi často). Vnitřní konzistence byla α = 0.910.

Manifestní proměnné Self-Esteem Scale, Self-Efficiency-Scale a Trierova inventura pro chronický stres představovaly osobnostní aspekty latentní dimenze.

Stupnice osamělosti

Použili jsme krátkou verzi stupnice osamělosti (De Jong Gierveld a Van Tilburg, ) měřit pocit osamělosti. Tento dotazník obsahuje dvě podkategorie: emocionální osamělost (například tři položky: „Zažívám obecný pocit prázdnoty. “) a sociální osamělost/vnímaná sociální podpora (například tři položky: „Chybí mi mít lidi kolem. “). V současné studii jsme se zaměřili na sociální osamělost/vnímaná sociální podpora. V této dílčí stupnici musí být položky hodnoceny na pětibodové Likertově stupnici od 1 (= ne!) Do 5 (= yes!). Vnitřní konzistence pro emocionální osamělost byl a = 0.755 a pro sociální osamělost/vnímaná sociální podpora a = 0.865.

Dotazník sociální podpory

Měřenou sociální podporu jsme měřili pomocí dotazníku sociální podpory (F-SozU; Fydrich et al., ) sestávající z položek 14 (například: „Mám blízkého přítele, který je vždy ochotný mi pomoci. “), které musí být hodnoceny na pětibodové Likertově stupnici od 1 (= není pravda) do (5 = absolutně pravda). Vnitřní konzistence byla α = 0.924.

Projevní proměnná pro sociální osamělost osamělé stupnice a průměrné skóre Dotazníku sociální podpory představovaly sociální aspekty latentní dimenze.

Statistické analýzy

Statistické analýzy byly provedeny pomocí SPSS 23.0 pro Windows (IBM SPSS Statistics, uvolněno 2014). Pro testování bivariačních vztahů mezi dvěma proměnnými jsme vypočítali Pearsonovy korelace. Analýzy potvrzující faktorové analýzy (CFA) a strukturální rovnice (SEM) byly vypočteny pomocí Mplus 6 (Muthén a Muthén, ). Nechyběla žádná data. Hodnotili jsme přizpůsobení modelu standardními kritérii: standardizovaný zbytkový průměr druhé mocniny (SRMR; hodnoty <0.08 označují dobré přizpůsobení s daty), srovnávací indexy přizpůsobení (CFI / TLI; hodnoty> 0.90 označují přijatelné a> 0.95 dobré přizpůsobení s daty) a chyba kvadratické odchylky aproximace (RMSEA; hodnoty <0.08 označují dobré a 0.08–0.10 přijatelné přizpůsobení modelu) (Hu a Bentler, , ). X2 test byl použit ke kontrole, zda data pocházejí z definovaného modelu. Pro srovnání různých modelů jsme uvažovali s Bayesovským informačním kritériem (BIC), zatímco hodnoty nižší než deset bodů naznačují lepší shodu s daty (Kass a Raftery, ). Všechny relevantní proměnné pro zprostředkování byly povinny vzájemně korelovat (Baron a Kenny, ).

výsledky

Popis a korelace

Průměrné skóre vzorku v s-IAT-com a skóre použitých dotazníků a dvojrozměrné korelace najdete v tabulce Table1.1. Ve srovnání s hlášeným skóre cut-off od Pawlikowski et al. () 39 účastníků (8.04%) uvedlo problematické, ale nikoli patologické použití (mezní skóre> 30, ale ≤37) a 15 účastníků (3.09%) patologické použití (mezní skóre> 37) online komunikačních aktivit.

Tabulka 1  

Popisná statistika a bivariační korelace mezi skóre krátkého testu závislosti na internetu a použitými měřítky.

Model strukturální rovnice

Navrhovaný model strukturální rovnice na latentní proměnné s příznaky ICD (s-IAT-com) jako závislá proměnná se dobře hodil k datům. RMSEA byla 0.060 (p = 0.054), CFI byl 0.957, TLI byl 0.938 a SRMR byl 0.040, BIC byl 15072.15. Χ2—Test byl významný, χ2 byl 174.17 (p <0.001) a χ2/ df byl 2.76.

Celkově lze navrhovaným modelem vysvětlit 50.8% rozptylu symptomů ICD (R2 = 0.508, p <0.001). Na obrázku je znázorněn model strukturální rovnice s faktorovými zatíženími a váhami β Obrázek22.

Obrázek 2  

Výsledky modelu strukturální rovnice včetně faktorového zatížení popsaných latentních proměnných a doprovodných β-hmotností, p- hodnoty a zbytky.

Sociální aspekty latentní proměnné měly přímý účinek na závislou latentní proměnnou ICD, zatímco ostatní latentní proměnné nevykazovaly žádný přímý účinek (všechny β <0.169, všechny p> 0.263). Obě proměnné mediátoru Očekávané očekávání a zvládání internetu však byly významnými prediktory ICD. Kromě toho byly osobnostní aspekty významným prediktorem zvládání záporné hmotnosti β. Nepřímý účinek z osobnostních aspektů na zvládání ICD byl významný (β = −0.166, SE = 0.077, p = 0.031). Významný byl také nepřímý účinek psychopatologických příznaků na příznaky ICD během očekávání používání internetu (β = 0.199, SE = 0.070, p = 0.005). Oba výsledky naznačovaly meditační účinky.

Další analýzy

Pro lepší pochopení dalších základních mechanismů ICD byly testovány některé další modely nebo části modelu.

Prvním problémem, který jsme se zabývali, byl vliv sociálních aspektů na ICD. Ve srovnání s empirickým modelem od Brand et al. (), byly latentní proměnné sociální aspekty pojaty s manifestními proměnnými vnímaná sociální podpora a latentní proměnná sociální osamělost stupnice osamělosti De Jong Gierveld a Van Tilburg () namísto dílčího měřítka emocionální osamělost v aktuální studii. Při použití stejných manifestních proměnných pro latentní proměnnou sociální aspekty, jak je uvedeno v Brand et al. (), bylo přijatelné přizpůsobení modelu (CFI = 0.955, TLI = 0.936, RMSEA 0.063, SRMR = 0.040, BIC = 15142.03). Rozdíl mezi tímto modelem a hlavním modelem současné studie je však v tom, že neexistoval žádný přímý účinek sociálních aspektů ani mediační efekt osobnostních aspektů a ICD při zvládání. Demografické proměnné byly také považovány za potenciální proměnné, které mohou mít vliv na model strukturální rovnice. Nejprve jsme vypočítali bivariační korelace mezi manifestními proměnnými a věkem a našli jsme pouze korelace s nízkou účinností (Cohen, ) mezi věkem a sebeúctou, soběstačností, zranitelností vůči stresu, proměnnými zvládání a očekáváním používání internetu (r's <| 0.212 |). Celkově nebyly splněny požadavky na začlenění věku do navrhovaného modelu (Baron a Kenny, ). Pro kontrolu předpojatosti mezi pohlavími bylo vypočteno skupinové srovnání se všemi proměnnými a byly zjištěny významné rozdíly mezi účastníky mužského a ženského pohlaví, pokud jde o mezilidskou citlivost, soběstačnost, zranitelnost stresem, zvládnutí užívání dílčích látek a oba faktory očekávání používání internetu (t = | 0.06 – 4.32 |, p = 0.035– <0.001). Poté byl analyzován model strukturální rovnice s další diferenciací podle pohlaví pomocí střední strukturní analýzy. Tento způsob postupu se často používá k porovnání skupinových průměrů (muž vs. žena) na navrhovaných konstrukcích (Dimitrov, ). Vhodné indexy byly přijatelné (CFI = 0.942, TLI = 0.926, RMSEA 0.066, SRMR = 0.070, BIC = 15179.13). Celkově jsme našli stejné vztahy mezi zvládáním, očekáváním používání internetu a ICD pro účastníky mužského a ženského pohlaví. Pro ženy nebyl přímý vliv sociálních aspektů na ICD významný (β = −0.148, p = 0.087) ani pro muže (β = −0.067, p = 0.661), ačkoli velikost efektu byla popisně vyšší. Účinek psychopatologických příznaků na ICD zprostředkovaný očekáváním používání internetu byl zjištěn pouze u žen (β = 0.192, SE = 0.086, p = 0.025). Nicméně vzhledem k malé velikosti vzorku pro modely strukturálních rovnic by výsledky měly být diskutovány s opatrností. Různé modely strukturální rovnice pro vzorek ženy a muže s faktorovým zatížením a β-váhami jsou znázorněny na obrázku Obrázek33.

Obrázek 3  

Výsledky modelu strukturální rovnice oddělené pro vzorek ženy a muže včetně faktorového zatížení popsaných latentních proměnných a doprovodných β-hmotností, p- hodnoty a zbytky.

Diskuse

Obecná diskuse o výsledcích

Současná studie analyzovala potenciální mechanismy, jako jsou charakteristiky člověka, styl zvládání a kognitivní zkreslení související s internetem spojené s příznaky ICD. Navrhovaný model strukturální rovnice byl založen na teoretickém modelu specifické poruchy užívání internetu od Branda et al. () a empirický model zobecněné závislosti na internetu od Brand et al. (). Celkově model s ICD jako závislou proměnnou přinesl dobrou shodu s daty. Hypotetický model vysvětlil 50.8% rozptylu symptomů ICD. Výsledky ukázaly, že vztah mezi charakteristikami osoby a ICD byl částečně zprostředkován stylem zvládání a očekáváním používání internetu. Dále byl nalezen přímý účinek sociálních aspektů, jako je sociální osamělost a vnímaná sociální podpora symptomů ICD.

Nejprve jsme vypočítali bivariační korelaci mezi všemi proměnnými a s-IAT-komunikačním skóre, které byly významné. To je v souladu s předchozím výzkumem na ICD. Zjištění také potvrzují hypotézu, že zranitelnost stresem a soběstačnost korelují s ICD (poprvé).

Za druhé byl analyzován hypotetizovaný model strukturální rovnice. Studie zjistila, že sociální aspekty hrají v MKN ústřední roli. Vysoká sociální osamělost a méně vnímaná sociální podpora předpovídaly příznaky ICD. Osoby, které se považují za sociálně osamělé a méně sociálně podporované, zažívají více negativních důsledků v důsledku jejich online komunikačního chování, což je v souladu s předchozím výzkumem (Baker a Oswald, ; De Cock a kol., ; Omar a Subramanian, ; Song et al., ). Zdá se, že jednotlivci, kteří si vybrali online komunikační aplikace jako svou hlavní online aktivitu, uspokojují sociální potřeby online více než v situacích skutečného života (Song et al., ). To naznačuje, že online komunikační aplikace plní sociální funkci a případně kompenzují vnímané nedostatky v reálném životě, které se zdají být základním mechanismem problémového komunikačního chování (Kim et al., ; Yadav a kol., ; Huang a kol., ). Je zajímavé, že tento účinek nebyl zprostředkován strategiemi zvládání a očekáváními týkajícími se užitečnosti internetu pro řešení problémů nebo úniku z reality. Zkušené uspokojení nebo kompenzace sociálních deficitů, které vedou k nadměrnému využívání internetu, tedy popisuje přímý účinek bez dopadu dalších kognitivních předpojatostí.

Současná studie byla zaměřena na identifikaci mediačních účinků a na ověření výsledků s předchozími empirickými zjištěními ohledně mechanismů zobecněné závislosti na internetu (Brand et al., ). Nebyl ani přímý, ani zprostředkovaný dopad sociálních aspektů na obecnou závislost na internetu. V důsledku toho lze předpokládat, že návykové používání Facebooku, WhatsApp nebo Twitteru je spojeno se sociálními schodky v reálném životě, jako je vnímaná sociální osamělost a méně vnímaná sociální podpora. Toto není případ všeobecného nadměrného používání internetu, pokud není upřednostňována žádná konkrétní aplikace. Preferování online komunikačních aplikací jako bezpečného, ​​anonymního kontrolovaného prostředí pro komunikaci je proto spojeno s menší integrací do sociálních sítí v reálném životě, což má vést k nefunkčnímu používání.

Studie také ukázala, že dysfunkční styl zvládání a očekávání používání internetu jsou významnými prediktory ICD, což je v souladu s jinými studiemi o prediktorech závislosti na internetu (Tonioni et al., ; Turel a Serenko, ; Xu a kol., ; Tang a kol., ; Brand a kol., ; Kardefelt-Winther, ; Lee et al. ). Jednotlivci s vysokou nadějí na internet jako užitečný nástroj, který odvádí pozornost od nepříjemných povinností nebo prožívá potěšení, jakož i s nefunkčními strategiemi copingu, jako je odmítnutí nebo chování, mají vyšší riziko rozvoje ICD. Relevance psychopatologických symptomů, jako je sociální úzkost a deprese, pro ICD je podporována navrhovaným modelem a slučitelná s jiným výzkumem vztahu mezi psychopatologickými aspekty a používáním SNS (De Cock et al., ; Panek a kol., ; Hong a kol., ; Bhagat, ; Bodroza a Jovanovic, ; Laconi a kol., ; Moreau a kol., ; Guedes a kol., ). Účinek psychopatologických symptomů na ICD byl zprostředkován očekáváním používání internetu, což je v souladu se studií Wegmann et al. (). Osoby s depresivními příznaky, sociální úzkostí a nadějí na internet jako užitečný nástroj k úniku z negativních pocitů a uspokojení sociálních potřeb mají vyšší riziko rozvoje problematického využívání služeb online komunikace (Wegmann et al., ). Podobně jako u psychopatologických symptomů byl účinek osobnostních aspektů, jako je sebevědomí, soběstačnost a zranitelnost stresu vůči ICD, zprostředkován specifickými poznáními, v tomto případě dysfunkčním stylem zvládání. Nízká sebeúcta, soběstačnost a zvýšená zranitelnost stresem vedou k popření nebo problémům, užívání návykových látek a chování. Tito jedinci nemají žádné další strategie, jak se vypořádat s nízkou sebeúctou nebo pocity osamělosti nebo deprese. Tato asociace by mohla ovlivnit jednotlivce, aby se připojili k internetu, aby unikli problémům skutečného života. Bývalý výzkum již naznačil vztah mezi sebeúctou a preferencí pro online komunikaci (Chak a Leung, ; Steinfield a kol., ; Panek a kol., ; Bhagat, ; Laconi a kol., ; Guedes a kol., ). V souladu s teoretickým přístupem Brand et al. (), předpokládá se, že jedinci s vyšší zranitelností vůči stresu a deficity týkající se jejich sebevědomí v kombinaci s dysfunkčními / impulzivními copingovými strategiemi mají vyšší potřebu regulace nálady (Whang et al. ; Tonioni a kol., ; Brand a kol., ). Interakce mezi charakteristikami této osoby a individuálním způsobem reakce na obtížné situace by mohla vést k použití aplikace „první volby“, tj. Komunikačních aplikací, ve kterých jednotlivci komunikují s ostatními. Toto chování může být velmi užitečnou strategií, protože jednotlivci diskutují o svých problémech s ostatními online. Na druhou stranu by toto chování mohlo být problematické, pokud budou zanedbány jiné strategie řešení problémů a bude ignorován kontakt z reálného života, což může vést k vyšší sociální izolaci. Výsledky ukazují, že strategie řešení problémů v reálném životě hrají důležitou roli také online. Zprostředkování funkčních strategií zvládání, jako je aktivní zvládání, se jeví jako zásadní preventivní mechanismus ke snížení rizika používání internetu nebo aplikace „první volby“ jako nefunkční strategie zvládání (Kardefelt-Winther, ).

Po kontrole genderové zaujatosti jsme zjistili určité rozdíly ve výsledcích u mužů a žen. Výsledky pouze odhalily, že použití online komunikačních aplikací, když se cítíte osaměle nebo vnímání menší sociální podpory, bylo pro ženy výraznější. Dříve byly hlášeny některé rozdíly mezi účastníky mužského a ženského pohlaví v souvislosti s různými poruchami užívání internetu nebo způsoby používání SNS (Ko et al., ; Meerkerk et al., ; Kuss a Griffiths, ; Laconi a kol., ). Ang () například zdůraznil, že ženy se silnějším internetovým zvykem se častěji zapojují do online komunikace než mužské účastníky. Možné rozdíly pro ICD je třeba zkoumat v dalších studiích.

Závěry lze shrnout, že jsou v souladu s teoretickým modelem poruchy používání internetu (Brand et al., ), což naznačuje, že vztah mezi charakteristikami osoby a příznaky poruchy užívání internetu je zprostředkován specifickými poznáními. Účinky mediace, které byly zjištěny v průběhu této studie, již byly předpokládány pro obecnou závislost na internetu (Brand et al., ) a závislost na kyberexu (Laier a Brand, ). Relevance jednotlivých aspektů, jako jsou psychopatologické, osobnostní a sociální aspekty, se nicméně liší. Zatímco osobnostní aspekty a psychopatologické příznaky byly zprostředkovány kognitivními dimenzemi, které hodnotily zobecněnou závislost na internetu a ICD, sociální poznání nehrály roli při vývoji a udržování generalizovaného nadměrného používání internetu. V současné studii měly sociální aspekty přímý účinek na příznaky ICD.

Současná studie proto zdůrazňuje konvergentní a divergentní mechanismy různých forem poruch používání internetu, jak ukazují Montag et al. (), Laconi a kol. (), Pawlikowski a kol. () a Wang CW a kol. (). I když se zdá, že se překrývají potenciální mechanismy obecného nadměrného používání internetu a chování při komunikaci online, byly nalezeny důkazy, které umožňují rozlišovat mezi konkrétními poruchami užívání internetu. Proto lze dojít k závěru, že všeobecná závislost na internetu a ICD sdílejí společné mechanismy, ale nejsou synonymní (Hormes et al., ). Některá šetření ukazují rostoucí důkazy, které naznačují podobnosti mezi nadměrným používáním aplikací pro internetovou komunikaci a dalšími závislostmi na chování. Tyto studie ilustrují význam mechanismů zesílení a důkazů pro několik diagnostických kritérií, která zdůrazňuje vlastní konstrukci ICD (Kuss a Griffiths, ; Andreassen a Pallesen, ; Hormes a kol., ).

Hlavním závěrem je, že teoretický model poruchy používání internetu (Brand et al., ) lze přenést na ICD, podobně jako případ závislosti na kyberexu (Laier a Brand, ). Modifikace tohoto teoretického modelu na specifickou poruchu užívání internetu, která zdůrazňuje použití konkrétních preferovaných aplikací, by mohla usnadnit pochopení jednotlivých mechanismů. Upravený model ICD by se měl zaměřit na roli sociálních aspektů a na předpoklad, že osoby s vnímanými sociálními deficity využívají online komunikační aplikace k přímé kompenzaci těchto deficitů. To je v rozporu s charakteristikami další osoby, které jsou zprostředkovány specifickými poznáními. Empirický model současné studie by měl být navíc kontrolován pro další formy, jako je porucha hraní her na internetu, porucha používání pornografie na internetu nebo patologické chování při nákupu online. Pokud jde o poruchu hraní na internetu, mohou jednotlivci také používat tuto funkci ke komunikaci online a při hraní zůstat v kontaktu s ostatními hráči. V důsledku toho je v tomto případě třeba prodiskutovat také potenciální roli sociálních aspektů.

Omezení

Nakonec je třeba zmínit některá omezení. Nejprve je studie založena na online průzkumu v neklinickém vzorku. Přestože byly údaje pečlivě kontrolovány a odstraňovány účastníky, kteří odpovídali na dotazníky v příliš dlouhé nebo krátké době, nemohli jsme vyloučit potenciální zkreslení v datech kvůli vztahu mezi online prostředím průzkumu a jeho obsahem. Za druhé, Brief COPE by Carver () vykazovaly nízkou spolehlivost, která je stále srovnatelná s předchozími studiemi (Carver, ; Brand a kol., ). Budoucí studie by však měly zvážit použití jiného dotazníku nebo kontrolu údajů a dílčích stupňů, pokud jde o jejich spolehlivost. Tyto subškály jsme však použili k modelování zvládání jako latentní dimenze, což znamená, že efekty v modelu strukturální rovnice neobsahovaly chyby měření, ačkoli spolehlivost měření zvládání jednotlivých měřítek nebyla optimální. Pokud jde o diskusi o předpojatosti běžné metody, je síla současné studie heterogenita Likertových stupnic. Podsakoff a kol. () zdůraznit, že použití běžných formátů měřítka by znamenalo umělou kovarianci. Doporučují použití různých měřítek a konstrukcí, aby se zvýšily rozdíly a snížila se předpojatost metod. Zatřetí, v této studii byl použit termín „aplikace pro internetovou komunikaci“ nebo „aplikace pro online komunikaci“. Vzhledem k tomu, že tento pojem zahrnuje širokou škálu různých technologií, může být účinek různých technologií řešen v dalším výzkumu. Aby se však tento problém omezil, všichni účastníci studie dostali jasnou definici pojmu „aplikace pro internetovou komunikaci“. Kromě toho lze pro závislé proměnné a základní mechanismy pro Příklad použití internetové účinnosti nebo self-účinnost vůči těmto různým online komunikačním aplikacím.

Budoucí výzkum

Budoucí výzkum by měl zkoumat přímé konvergentní a odlišné mechanismy různých typů poruch používání internetu. V této studii byl použit model strukturní rovnice a výsledky byly porovnány s jinými empirickými nálezy v literatuře. Přímé empirické srovnání by však mělo rozšířit naše znalosti o různých přínosech sociálních aspektů při vývoji a údržbě různých typů poruch používání internetu.

Autorské příspěvky

EW: Napsal první návrh příspěvku, dohlížel na přípravu rukopisu a přispěl intelektuální a praktickou prací k rukopisu; MB: Upravil návrh, kriticky jej upravil a přispěl intelektuálně i prakticky k rukopisu. Rukopis konečně oba autoři schválili. Oba autoři odpovídají za všechny aspekty práce.

Prohlášení o střetu zájmů

Autoři prohlašují, že výzkum byl proveden bez obchodních či finančních vztahů, které by mohly být považovány za potenciální střet zájmů.

Reference

  • Americká psychiatrická asociace (2013). Diagnostický a statistický manuál duševních poruch, 5th Edn. Washington DC: American Psychiatric Publishing.
  • Amichai-Hamburger Y., Vinitzky G. (2010). Využití sociální sítě a osobnost. Výpočet. Hučení. Behav. 26, 1289 – 1295. 10.1016 / j.chb.2010.03.018 [Cross Ref]
  • Andreassen CS, Pallesen S. (2014). Závislost na sociálních sítích: komplexní přehled. Měna. Pharm. Des. 20, 4053 – 4061. 10.2174 / 13816128113199990616 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ang C.-S. (2017). Síla internetového zvyku a online komunikace: zkoumání genderových rozdílů Výpočet. Hučení. Behav. 66, 1 – 6. 10.1016 / j.chb.2016.09.028 [Cross Ref]
  • Baker LR, Oswald DL (2010). Plachost a online sociální sítě. J. Soc. Pers. Relat. 27, 873 – 889. 10.1177 / 0265407510375261 [Cross Ref]
  • Baron RM, Kenny DA (1986). Rozdíl mezi moderátorem a mediátorem v sociálně psychologickém výzkumu: koncepční, strategické a statistické úvahy. J. Pers. Soc. Psychol. 51, 1173 – 1182. 10.1037 / 0022-3514.51.6.1173 [PubMed] [Cross Ref]
  • Bhagat S. (2015). Je Facebook planetou osamělých jedinců? Přehled literatury. Int. J. Indian. Psychol. 3, 5 – 9.
  • Bodroza B., Jovanovic T. (2015). Ověření nové stupnice pro měření chování uživatelů Facebooku: psychosociální aspekty používání Facebooku (PSAFU). Výpočet. Hučení. Behav. 54, 425 – 435. 10.1016 / j.chb.2015.07.032 [Cross Ref]
  • Značka M., Laier C., Young KS (2014a). Závislost na internetu: styly zvládání, očekávání a důsledky léčby. Přední. Psychol. 5: 1256. 10.3389 / fpsyg.2014.01256 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Značka M., Young KS, Laier C. (2014b). Prefrontální kontrola a závislost na internetu: teoretický model a přehled neuropsychologických a neuroimagingových nálezů. Přední. Behav. Neurosci. 8: 375. 10.3389 / fnhum.2014.00375 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Značka M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN (2016). Integrace psychologických a neurobiologických hledisek týkajících se vývoje a udržování specifických poruch používání internetu: model interakce osobního postižení - poznání - provedení (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 71, 252 – 266. 10.1016 / j.neubiorev.2016.08.033 [PubMed] [Cross Ref]
  • Carr CT, Hayes RA (2015). Sociální média: definování, rozvoj a věštění. Atl. J. Commun. 23, 46 – 65. 10.1080 / 15456870.2015.972282 [Cross Ref]
  • Carver CS (1997). Chcete měřit zvládání, ale váš protokol je příliš dlouhý: zvažte krátký COPE. Int. J. Behav. Med. 4, 92–100. 10.1207 / s15327558ijbm0401_6 [PubMed] [Cross Ref]
  • Casale S., Fioravanti G., Flett GL, Hewitt PL (2015). Styly sebeprezentace a problematické využívání internetových komunikačních služeb: role obav z projevů nedokonalosti v chování. Pers. Jednotlivci. Rozdíl. 76, 187 – 192. 10.1016 / j.paid.2014.12.021 [Cross Ref]
  • Chak K., Leung L. (2004). Plachost a místo kontroly jako prediktoři závislosti na internetu a používání internetu. Cyberpsychol. Behav. 7, 559 – 570. 10.1089 / cpb.2004.7.559 [PubMed] [Cross Ref]
  • Choi S.-W., Kim D.-J., Choi J.-S., Choi E.-J., Song W.-Y., Kim S., et al. . (2015). Porovnání rizikových a ochranných faktorů spojených se závislostí na smartphonu a závislostí na internetu. J. Behav. Narkoman. 4, 308 – 314. 10.1556 / 2006.4.2015.043 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Cohen J. (1988). Statistická analýza síly pro behaviorální vědy. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
  • Collani G., Herzberg PY (2003). Eine revidierte Fassung der deutschsprachigen Skala zum Selbstwertgefühl von Rosenberg. Zeitschri. Rozdíl Diagn. Psychol. 24, 3 – 7. 10.1024 / 0170-1789.24.1.3 [Cross Ref]
  • Davis RA (2001). Kognitivně behaviorální model patologického používání internetu. Výpočet. Hučení. Behav. 17, 187 – 195. 10.1016 / S0747-5632 (00) 00041-8 [Cross Ref]
  • De Cock R., Vangeel J., Klein A., Minotte P., Rosas O., Meerkerk G.-J. (2013). Naléhavé používání sociálních sítí v Belgii: prevalence, profil a role přístupu k práci a škole. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17, 166 – 171. 10.1089 / cyber.2013.0029 [PubMed] [Cross Ref]
  • De Jong Gierveld J., Van Tilburg TG (2006). Měřítko položky 6 pro celkovou, emoční a sociální osamělost: potvrzující testy údajů z průzkumu. Res. Stárnutí 28, 582 – 598. 10.1177 / 0164027506289723 [Cross Ref]
  • Derogatis LR (1993). BSI: Stručný soupis příznaků (ruční). Minneapolis: National Computer Systems.
  • Dimitrov DM (2006). Porovnání skupin na latentních proměnných: přístup modelování strukturální rovnice. Práce 26, 429 – 436. [PubMed]
  • Floros G., Siomos K. (2013). Vztah mezi optimálním rodičovstvím, závislostí na internetu a motivy pro sociální sítě v období dospívání. Psychiatry Res. 209, 529 – 534. 10.1016 / j.psychres.2013.01.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Franke GH (2000). Stručný symptom Invertory von LR Derogatis (Kurzform der SCL-90-R) - Deutsche Version. Göttingen: Beltz Test GmbH.
  • Fydrich T., Sommer G., Tydecks S., Brähler E. (2009). Fragebogen zur sozialen Unterstützung (F-SozU): Normierung der Kurzform (K-14) [Dotazník sociální podpory (F-SozU): standardizace zkrácené formy (K-14). Zeitschri. Med. Psychol. 18, 43 – 48.
  • Gangadharbatla H. (2008). Facebook me: kolektivní sebeúcta, potřeba patřit a internetová sebeúčinnost jako prediktory postojů iGeneration k webům sociálních sítí. J. Interact. Inzerát. 8, 5–15. 10.1080 / 15252019.2008.10722138 [Cross Ref]
  • Griffiths MD (2000). Existuje internetová a počítačová „závislost“? Nějaké důkazy z případové studie. Cyberpsychol. Behav. 3, 211 – 218. 10.1089 / 109493100316067 [Cross Ref]
  • Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z. (2014). Závislost na sociálních sítích: přehled předběžných zjištění, v Behavioral Addictions, eds Feder K., Rosenberg P., Curtiss L., editoři. (San Diego, CA: Academic Press;), 119 – 141.
  • Guedes E., Nardi AE, Guimarães FMCL, Machado S., King ALS (2016). Sociální sítě, nová závislost online: přehled Facebooku a dalších poruch závislosti. Med. Expr. 3, 1 – 6. 10.5935 / medicalexpress.2016.01.01 [Cross Ref]
  • Hardie E., Tee MY (2007). Nadměrné používání internetu: role osobnosti, osamělosti a sítí sociální podpory v závislosti na internetu. Aust. J. Emerg. Technol. Soc. 5, 34 – 47.
  • Hong F.-Y., Huang D.-H., Lin H.-Y., Chiu S.-L. (2014). Analýza psychologických vlastností, používání Facebooku a Facebook závislostního modelu tchajwanských univerzitních studentů. Telemat. Informovat. 31, 597 – 606. 10.1016 / j.tele.2014.01.001 [Cross Ref]
  • Hormes JM, Kearns B., Timko CA (2015). Toužíte po Facebooku? Behaviorální závislost na online sociálních sítích a její asociace s deficity regulace emocí. Závislost 109, 2079 – 2088. 10.1111 / add.12713 [PubMed] [Cross Ref]
  • Hu L., Bentler PM (1995). Vyhodnocování vhodnosti modelu, ve strukturálních rovnicích modelování pojmů a aplikací, ed Hoyle RH, editor. (London: Sage Publications Inc.), 76 – 99.
  • Hu L., Bentler PM (1999). Kritéria pro omezení indexů fit v analýze kovarianční struktury: konvenční kritéria versus nové alternativy. Struktura. Equ. Modelování 6, 1 – 55. 10.1080 / 10705519909540118 [Cross Ref]
  • Huang L.-Y., Hsieh Y.-J., Wu Y.-CJ (2014). Gratifikace a využití služeb sociálních sítí: zprostředkovatelská role online zážitku. Informovat. Manag. 51, 774 – 782. 10.1016 / j.im.2014.05.004 [Cross Ref]
  • Jelenchick LA, Eickhoff JC, Moreno MA (2013). „Facebook deprese?“ Použití sociálních sítí a deprese u starších adolescentů. J. Adolesc. Zdraví 52, 128 – 130. 10.1016 / j.jadohealth.2012.05.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Jin B. (2013). Jak osamělí lidé používají a vnímají Facebook. Výpočet. Hučení. Behav. 29, 2463 – 2470. 10.1016 / j.chb.2013.05.034 [Cross Ref]
  • Kardefelt-Winther D. (2014). Koncepční a metodická kritika výzkumu závislosti na internetu: směrem k modelu kompenzačního používání internetu. Výpočet. Hučení. Behav. 31, 351 – 354. 10.1016 / j.chb.2013.10.059 [Cross Ref]
  • Kass RE, Raftery AE (1995). Bayesovy faktory. J. Am. Stat. Doc. 90, 773 – 795. 10.1080 / 01621459.1995.10476572 [Cross Ref]
  • Kim J., LaRose R., Peng W. (2009). Osamělost jako příčina a důsledek problematického používání internetu: vztah mezi používáním internetu a psychologickou pohodou. Cyberpsychol. Behav. 12, 451 – 455. 10.1089 / cpb.2008.0327 [PubMed] [Cross Ref]
  • Knoll N., Rieckmann N., Schwarzer R. (2005). Zvládání mediátoru mezi osobními a stresovými výsledky: longitudinální studie s pacienty s kataraktovou chirurgií Eur. J. Pers. 19, 229 – 247. 10.1002 / per.546 [Cross Ref]
  • Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005). Genderové rozdíly a související faktory ovlivňující závislost na online hraní mezi tchajwanskými adolescenty. J. Nerv. Se setkal. Dis. 193, 273 – 277. 10.1097 / 01.nmd.0000158373.85150.57 [PubMed] [Cross Ref]
  • Krämer NC, Winter S. (2008). Vztah sebeúcty, extraverze, soběstačnosti a sebeprezentace na sociálních sítích. J. Media. Psychol. 20, 106 – 116. 10.1027 / 1864-1105.20.3.106 [Cross Ref]
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2011a). Závislost na internetu: systematická revize empirického výzkumu. Int. J. Ment. Závislý na zdraví. 10, 278 – 296. 10.1007 / s11469-011-9318-5 [Cross Ref]
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2011b). Online sociální sítě a závislost: přehled psychologické literatury. Int. J. Environ. Res. Veřejné zdraví 8, 3528 – 3552. 10.3390 / ijerph8093528 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Laconi S., Tricard N., Chabrol H. (2015). Rozdíly mezi specifickými a generalizovanými problematickými uživateli internetu podle pohlaví, věku, času stráveného online a psychopatologických symptomů. Výpočet. Hučení. Behav. 48, 236 – 244. 10.1016 / j.chb.2015.02.006 [Cross Ref]
  • Laier C., značka M. (2014). Empirické důkazy a teoretické úvahy o faktorech přispívajících k závislosti na kybersexu z pohledu kognitivního chování. Sex. Narkoman. Kompulzivita 21, 305 – 321. 10.1080 / 10720162.2014.970722 [Cross Ref]
  • Lee Y.-H., Ko C.-H., Chou C. (2015). Opakovaná návštěva závislosti na internetu mezi tchajwanskými studenty: průřezové srovnání očekávání studentů, online hraní a online sociální interakce. J. Abnorm. Dětský psychol. 43, 589–599. 10.1007 / s10802-014-9915-4 [PubMed] [Cross Ref]
  • Meerkerk G., Van Den Eijnden RJJM, Garretsen HFL (2006). Předvídání nutkavého používání internetu: vše je o sexu! Cyberpsychol. Chovat se. 9, 95–103. 10.1089 / cpb.2006.9.95 [PubMed] [Cross Ref]
  • Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen YF, Liu WY, a kol. . (2015). Má smysl rozlišovat mezi generalizovanou a specifickou závislostí na internetu? Důkazy z mezikulturní studie z Německa, Švédska, Tchaj-wanu a Číny. Asia Pac. Psychiatrie 7, 20 – 26. 10.1111 / appy.12122 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moreau A., Laconi S., Delfour M., Chabrol H. (2015). Psychopatologické profily problematických uživatelů Facebooku pro dospívající a mladé dospělé. Výpočet. Hučení. Behav. 44, 64 – 69. 10.1016 / j.chb.2014.11.045 [Cross Ref]
  • Muthén L., Muthén B. (2011). „MPlus“. (Los Angeles, CA: Muthén a Muthén;).
  • Neubaum G., Krämer NC (2015). Moji přátelé hned vedle mě: laboratorní vyšetřování prediktorů a důsledků sociální blízkosti na sociálních sítích. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 18, 443 – 449. 10.1089 / cyber.2014.0613 [PubMed] [Cross Ref]
  • Omar B., Subramanian K. (2013). Závislost na Facebooku: zkoumání rolí osobnostních charakteristik, potěšujících soughtů a expozice Facebooku mezi mladými lidmi. J. Media Commun. Cvoček. 1, 54 – 65. 10.5176 / 2335-6618_1.1.6 [Cross Ref]
  • Panek ET, Nardis Y., Konrath S. (2013). Zrcadlo nebo megafon ?: Jak se vztahy mezi narcismem a používáním sociálních sítí liší na Facebooku a Twitteru. Výpočet. Hučení. Behav. 29, 2004 – 2012. 10.1016 / j.chb.2013.04.012 [Cross Ref]
  • Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. (2013). Ověření a psychometrické vlastnosti krátké verze Youngova testu závislosti na internetu. Comput. Hučení. Chovat se. 29, 1212–1223. 10.1016 / j.chb.2012.10.014 [Cross Ref]
  • Pawlikowski M., Nader IW, Burger C., Biermann I., Stieger S., Brand M. (2014). Patologické používání internetu - Jedná se o vícerozměrný a ne jednorozměrný konstrukt. Narkoman. Res. Teorie 22, 166 – 175. 10.3109 / 16066359.2013.793313 [Cross Ref]
  • Podsakoff PM, Mackenzie SB, Lee J.-Y., Podsakoff NP (2003). Běžné předpojatost metody v behaviorálním výzkumu: kritický přehled literatury a doporučená nápravná opatření. J. Appl. Psychol. 88, 879 – 903. 10.1037 / 0021-9010.88.5.879 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rosenberg M. (1965). Společnost a dospívající obraz sebe sama. Princeton, NJ: Princeton University Press.
  • Rumpf H.-J., Meyer C., Kreuzer A., ​​John U. (2011). Prävalenz der Internetabhängigkeit. Bericht an das Bundesministerium für Gesundheit. K dispozici online na adrese: http://www.drogenbeauftragte.de/fileadmin/dateien-dba/DrogenundSucht/Computerspiele_Internetsucht/Downloads/PINTA-Bericht-Endfassung_280611.pdf (Přístup k březnu 30, 2015).
  • Ryan T., Chester A., ​​Reece J., Xenos S. (2014). Využití a zneužití Facebooku: přehled závislosti na Facebooku. J. Behav. Narkoman. 3, 133 – 148. 10.1556 / JBA.3.2014.016 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ryan T., Xenos S. (2011). Kdo používá Facebook? Zkoumání vztahu mezi Velkou pětkou, ostychem, narcismem, osamělostí a využitím Facebooku. Výpočet. Hučení. Behav. 27, 1658 – 1664. 10.1016 / j.chb.2011.02.004 [Cross Ref]
  • Schulz P., Schlotz W., Becker P. (2004). Trierer Inventar zum Chronischen Stress (TICS). Göttingen: Hogrefe.
  • Schwarzer R., Jerusalem M. (1995). Zobecněná stupnice sebeúčinnosti, v Measures in Health Psychology: A User's Portfolio. Causal and Control Beliefs, eds Weinman J., Wright S., Johnston M., redaktoři. (Windsor: NFER-NELSON;), 35–37.
  • Song H., Zmyslinski-Seelig A., Kim J., Drent A., Victor A., ​​Omori K., et al. (2014). Dělá vás Facebook osamělý ?: meta analýza. Výpočet. Hučení. Behav. 36, 446 – 452. 10.1016 / j.chb.2014.04.011 [Cross Ref]
  • Steinfield C., Ellison NB, Lampe C. (2008). Sociální kapitál, sebeúcta a využívání online sociálních sítí: podélná analýza. J. Appl. Dev. Psychol. 29, 434 – 445. 10.1016 / j.appdev.2008.07.002 [Cross Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2013). Prevalence závislosti na internetu a jeho souvislost se stresovými životními událostmi a psychologickými příznaky u dospívajících uživatelů internetu. Narkoman. Behav, 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Tonioni F., D'Alessandris L., Lai C., Martinelli D., Corvino S., Vasale M. a kol. . (2012). Závislost na internetu: hodiny strávené online, chování a psychologické příznaky. Generál Hosp. Psychiatrie 34, 80–87. 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013 [PubMed] [Cross Ref]
  • Tonioni F., Mazza M., Autullo G., Cappelluti R., Catalano V., Marano G., a kol. . (2014). Je závislost na internetu psychopatologickým stavem odlišným od patologického hraní? Narkoman. Behav. 39, 1052 – 1056. 10.1016 / j.addbeh.2014.02.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Turel O., Serenko A. (2012). Výhody a nebezpečí požitku s webovými stránkami sociálních sítí. Eur. J. Inf. Syst. 21, 512 – 528. 10.1057 / ejis.2012.1 [Cross Ref]
  • Wang CW, Ho RT, Chan CL, Tse S. (2015). Zkoumání osobnostních charakteristik čínských adolescentů s návykovým chováním souvisejícím s internetem: rozdíly ve vlastnostech pro závislost na hraní her a závislost na sociálních sítích. Narkoman. Behav. 42, 32 – 35. 10.1016 / j.addbeh.2014.10.039 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang J.-L., Jackson LA, Wang H.-Z., Gaskin J. (2015). Předpovídání využití sociálních sítí (SNS): osobnost, postoje, motivace a internetová efektivita. Pers. Ind. 80, 119 – 124. 10.1016 / j.paid.2015.02.016 [Cross Ref]
  • Wegmann E., Stodt B., Brand M. (2015). Návykové používání stránek sociálních sítí lze vysvětlit interakcí očekávání používání internetu, internetové gramotnosti a psychopatologických symptomů. J. Behav. Narkoman. 4, 155 – 162. 10.1556 / 2006.4.2015.021 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Whang LS, Lee S., Chang G. (2003). Psychologické profily uživatelů internetu: analýza vzorkování chování závislosti na internetu. Cyberpsychol. Chovat se. 6, 143–150. 10.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wu AMS, Cheung VI, Ku L., Hung EPW (2013). Psychologické rizikové faktory závislosti na sociálních sítích mezi čínskými uživateli chytrých telefonů. J. Behav. Narkoman. 2, 160 – 166. 10.1556 / JBA.2.2013.006 [PMC bezplatný článek] [PubMed] [Cross Ref]
  • Xu ZC, Turel O., Yuan YF (2012). Závislost na online hře mezi adolescenty: faktory motivace a prevence. Eur. J. Inf. Syst. 21, 321 – 340. 10.1057 / ejis.2011.56 [Cross Ref]
  • Yadav P., Banwari G., Parmar C., Maniar R. (2013). Závislost na internetu a jeho korelace mezi studenty středních škol: předběžné studium z Ahmedabádu v Indii. Asijské. J. Psychiatr. 6, 500 – 505. 10.1016 / j.ajp.2013.06.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Mladý KS (1998). Chycený v síti: Jak rozpoznat známky závislosti na internetu - a vítězná strategie pro zotavení. New York, NY: John Wiley and Sons, Inc.
  • Young K., Pistner M., O'Mara J., Buchanan J. (1999). Kybernetické poruchy: problém duševního zdraví pro nové tisíciletí. Cyberpsychol. Chovat se. 2, 475–479. 10.1089 / cpb.1999.2.475 [PubMed] [Cross Ref]