Die Entwicklung und psychometrische Auswertung der Internet Disorder Scale (IDS-15). (2015)

EINFÜHRUNG:

Früher veröffentlichte Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass eine Verbesserung der Bewertung der Internetsucht (IA) für den Fortschritt auf diesem Gebiet von größter Bedeutung ist. Es wurde jedoch wenig unternommen, um Inkonsistenzen bei der Bewertung der Folgenabschätzung mithilfe eines aktualisierten Rahmens zu beheben. Ziel der vorliegenden Studie war es, ein neues Instrument zur Beurteilung von IA zu entwickeln, das auf einer Modifikation der neun Kriterien für Internet Gaming Disorder (IGD) basiert, wie von der American Psychiatric Association in der neuesten (fünften) Ausgabe des Diagnostic and Statistical Manual of vorgeschlagen Psychische Störungen (DSM-5) und um eine Taxonomie des potenziellen Risikos eines IA-Risikos unter den Teilnehmern bereitzustellen.

METHODEN:

Eine heterogene Stichprobe von Internetnutzern (n=1105) wurde online rekrutiert (61.3 % Männer, Durchschnittsalter 33 Jahre). Die Konstruktvalidität des neuen Instruments – Internet Disorder Scale (IDS-15) – wurde mittels faktorieller, konvergenter und diskriminanter Validität bewertet. Auch die kriterienbezogene Validität und Reliabilität wurden untersucht. Darüber hinaus wurde eine latente Profilanalyse (LPA) durchgeführt, um Internetnutzer anhand ihres potenziellen IA-Risikos zu differenzieren und zu charakterisieren.

ERGEBNISSE:

Sowohl die Konstrukt- als auch die kriterienbezogene Validität des IDS-15 waren gewährleistet. Das IDS-15 erwies sich als valides und zuverlässiges Werkzeug. Mithilfe des LPA wurden die Teilnehmer in „geringes Suchtrisiko“ (n=183, 18.2 %), „mittleres Suchtrisiko“ (n=456, 41.1 %) und „hohes Suchtrisiko“ (n=455, 40.77 %) eingeteilt. . Darüber hinaus zeigten sich zwischen diesen Klassen wesentliche Unterschiede in Bezug auf Alter, Beziehungsstatus, Zigarettenkonsum, wöchentliche Internetnutzung, Alter bei Beginn der Internetnutzung und IDS-15-Gesamtpunktzahl.

FAZIT:

Die vorliegenden Ergebnisse unterstützen die Machbarkeit der Verwendung angepasster IGD-Kriterien als Rahmen für die Bewertung von IA.