Le test de dépendance de processus Internet: Dépistage des dépendances aux processus facilité par Internet (2015)

Behav Sci (Bâle). 2015 Jul 28;5(3):341-352.

Northrup JC¹, Lapierre C², Kirk J³, Rae C⁴.

1. Introduction

La dépendance à Internet se caractérise par une surexploitation extrême d'Internet, entraînant des conséquences négatives pour le travail, la vie personnelle, la santé émotionnelle ou la santé physique [1,2,3]. C’est un problème que les cliniciens et les chercheurs de plusieurs pays reconnaissent, voire suscitant une intervention gouvernementale dans certains cas [4]. Ce phénomène a reçu suffisamment d’attention que le Comité de développement du Manuel de diagnostic et de statistique-V (DSM-V) a récemment examiné (mais a finalement décidé d’inclure dans section 3 dans des conditions permettant d’étudier plus avant) une variante de la dépendance à Internet à inclure dans le DSM-V, décidant en fin de compte de la nécessité de recherches supplémentaires avant que l’inclusion formelle ne soit justifiée [5]. Cependant, certains se demandent si une personne peut devenir dépendante d'un média, tel qu'Internet, par opposition au processus que ce média facilite.6,7,8,9,10,11]. Nous utilisons le terme «processus» en référence au terme «processus de dépendance», ou «comportements systématiques imitant la maladie de la dépendance».12].

La question de savoir si on devient accro à Internet ou à un processus facilité par Internet est une question importante compte tenu de la rapidité avec laquelle Internet a évolué. L'Internet a aujourd'hui une myriade d'applications, notamment les jeux, les réseaux sociaux, les rencontres, les achats et bien d'autres. L’utilisation problématique de plusieurs de ces applications a fait l’objet de plusieurs études au cours des dernières années, fournissant des preuves indirectes de l’idée selon laquelle un individu devient dépendant d’un ou de plusieurs des nombreux processus qu’Internet facilite, par opposition à Internet lui-même (par exemple, [13,14,15,16]). Si on ne reconnaît pas la distinction entre la dépendance à Internet dans son ensemble et la dépendance à des processus facilités par Internet, il pourrait en résulter des hypothèses erronées sur le véritable objet de la dépendance d'un individu. Le but de cette étude est de mieux différencier les processus qu'un individu pourrait être dépendant de ce que l'Internet facilite, plutôt que de créer un test de dépendance à Internet.

1.1. Addiction à Internet

Beaucoup ont utilisé le terme «addiction» pour décrire une utilisation problématique d'Internet depuis un certain temps [17,18]. Des recherches médicales récentes semblent appuyer l'utilisation de cette terminologie dans la mesure où les effets de compulsions comportementales (par exemple, le jeu vidéo en ligne compulsif) sur les voies de la dopamine et d'autres structures cérébrales se sont avérés comparables à ceux des toxicomanies chimiques [2,19,20]. Ces effets similaires sur le cerveau semblent donner de la crédibilité au concept de dépendance au processus (parfois appelé dépendance au comportement ou trouble du contrôle de l'impulsion) dans lequel une personne se livre de manière compulsive à une activité particulière malgré les conséquences négatives qu'elle a subie après des tentatives répétées d'arrêt [12,21,22,23]. Les exemples incluent la dépendance à des activités telles que le jeu, les achats, les activités hypersexuelles non paraphiliques, les jeux vidéo et l’utilisation d’Internet [21,22].

Jeune [24] a été l’un des premiers à utiliser le terme «dépendance à Internet». Elle et d’autres chercheurs ont adapté les critères de diagnostic du jeu pathologique ou des troubles liés au contrôle de l’impulsion pour diagnostiquer la dépendance à Internet [17,18,24]. Les critères selon ces définitions incluent la préoccupation pour Internet, l'augmentation du temps passé sur Internet, les tentatives infructueuses de cesser de fumer, l'irritabilité lors des tentatives de réduction, le fait de rester en ligne plus longtemps que prévu, de compromettre des relations importantes pour rester en ligne, de mentir pour utiliser Internet et utiliser Internet pour échapper aux problèmes [25]. Les chercheurs n’ont pas encore complètement défini les critères de diagnostic, mais quatre éléments essentiels au diagnostic ont été suggérés: (1), une utilisation excessive d’Internet (surtout lorsqu’elle se caractérise par une perte de temps ou une négligence des fonctions de base); (2) des symptômes de sevrage tels que la colère ou la dépression lorsque Internet est inaccessible; (3) tolérance, illustrée par la nécessité d’une utilisation accrue d’Internet pour soulager les symptômes émotionnels négatifs; et (4) des conséquences négatives, telles que des disputes avec des amis ou la famille, des mensonges, une mauvaise performance scolaire ou professionnelle, l'isolement social et la fatigue [26]. Beard a simplement une vision holistique du phénomène, affirmant qu'il se produit lorsque «l'état psychologique d'un individu, qui comprend à la fois des états mental et émotionnel, ainsi que leurs interactions scolaires, professionnelles et sociales, est compromis par l'abus de le médiumâ € [27] (p. 7).

D'autres encore font la distinction entre la dépendance à Internet et la dépendance aux divers processus qu'internet facilite, arguant que le terme même de «dépendance à Internet» est mal appliqué, ou du moins ne devrait pas être confondu avec une dépendance aux processus facilités par Internet [2,7,8,9]. Jones et Hertlein [28], par exemple, différencient les concepts de dépendance à Internet, de dépendance à caractère sexuel facilitée par Internet et d'infidélité à Internet. Pawlikowski et al. [11] démontrent des différences notables entre les caractéristiques des joueurs problématiques sur Internet par rapport aux utilisateurs problématiques de la pornographie sur Internet, soutenant l’idée que différents types d’utilisation problématique de l’Internet seraient mieux différenciés les uns des autres dans les études futures. Les autres exemples de processus pour lesquels les gens ont utilisé de manière compulsive Internet, incluent les achats [29], pornographie [30], flux de médias de navigation [31], jeu vidéo [32], réseaux sociaux [33] et le jeu [34]. Nous convenons qu'Internet est simplement un média, même si le rôle du média lui-même ne doit pas être sous-estimé. Internet a de nombreuses applications utiles, mais fournit également un accès instantané et sans entrave à d'innombrables processus potentiellement addictifs.

1.2. Le test de dépendance à Internet

Les auteurs de cette étude ont décidé de modifier un instrument existant afin de mieux détecter les dépendances aux processus. Plusieurs instruments ont été créés pour tester la dépendance à Internet (ou des concepts similaires), notamment le CIAI (Chinese Internet Addiction Inventory), la Compulsive Internet Use Scale (CIUS) [].35], la Game Addiction Scale (GAS) [36], l’échelle généralisée d’utilisation d’Internet problématique (GPIUS) [37], le test de dépendance à Internet (IAT) [24], l’échelle des conséquences de l’Internet (ICS) [38], l’échelle d’utilisation d'Internet problématique (PIUS) [39] et le test de jeu problématique (PVGPT) [40], entre autres [41]. Bien que tous ces instruments présentent de fortes caractéristiques, l'IAT a été choisi en raison de son utilisation d'un seuil de détermination de l'utilisation problématique, de son développement dans un échantillon américain (le pays d'origine de l'échantillon disponible pour les chercheurs), de sa disponibilité en anglais. (la langue parlée par les auteurs) et son utilisation répandue dans la littérature, The IAT [24] est un instrument 20-item qui a démontré une bonne fiabilité et validité et a été largement utilisé pour dépister la dépendance à Internet [42,43,44]. Cependant, il ne traite pas des processus multiples facilités par Internet, mais décrit plutôt Internet dans son ensemble comme un objet de dépendance. Le but de cette étude est d’améliorer conceptuellement le système de Young.24] conception originale et créer un test qui examine les dépendances aux processus Internet plutôt que simplement «la dépendance à Internet». Un tel test peut fournir des données plus claires aux cliniciens et aux chercheurs travaillant avec des toxicomanes aux processus Internet.

1.3. Questions de recherche et hypothèses

Pour cette étude, nous avons examiné les questions de recherche suivantes:

(1)

Dans quelle mesure les dépendances au processus Internet sont-elles corrélées au TAI? Nous émettons l'hypothèse qu'il devrait exister une corrélation positive significative entre ces éléments, car les personnes qui terminent le TAI le font probablement avec leur processus de dépendance spécifique à l'esprit tout en répondant à des questions. Young's [24], cependant, ne fait pas de distinction explicite entre divers processus.

(2)

Dans quelle mesure les dépendances liées au processus Internet sont-elles corrélées à la santé mentale en général? Nous émettons l'hypothèse qu'il devrait exister une corrélation négative significative, car la présence de toute dépendance est généralement concomitante avec une santé mentale globale médiocre [45]. Une mauvaise santé mentale pourrait également conforter l’idée que les participants ayant des scores élevés se débattent avec des processus réellement addictifs, et pas simplement un problème temporaire.

2. Méthodes

2.1. Le test de dépendance au processus Internet

L'instrument créé pour cette étude est le test IPAT (Internet Process Addiction Test). Il s'agit d'une version exploratoire d'un instrument de filtrage permettant de voir si différents types de processus facilités par Internet peuvent être distingués les uns des autres. Cet instrument modifie et ajoute à Young [24] dessin original. Young's [24] le libellé des éléments 20 de l'IAT d'origine a été modifié afin qu'au lieu de répondre aux questions relatives au concept nébuleux d '«Internet», les participants répondent à des questions similaires relatives à sept processus Internet spécifiques. Par exemple, le premier élément de Young indique: «À quelle fréquence trouvez-vous que vous restez en ligne plus longtemps que prévu?» [24] (p. 31). Le répondant répond ensuite à la question sur une échelle de Likert à points 5 comprise entre «Rarement» et «Toujours». Dans l'IPAT, l'élément est modifié de manière à indiquer: «À quelle fréquence constatez-vous que vous utilisez les éléments suivants plus longtemps que vous le souhaitez? prévu? »La zone de réponse est conçue pour que le participant réponde ensuite à l’article correspondant aux processus Internet suivants: surf (visiter sans but divers sites d’information ou de loisirs tels que des actualités, des sports ou de l’humour), jeux en ligne (lecture de vidéos en ligne) jeux de société), réseautage social (visiter des sites de réseautage social tels que Facebook), activité sexuelle (regarder de la pornographie en ligne ou des chats sexuels), jeux de hasard (jouer à des jeux de hasard via Internet, tels que des sites de poker en ligne), utilisation du téléphone portable (avec son téléphone portable) pour l'accès à Internet, des courriels, des jeux ou des messages texte) et Autres (une catégorie fourre-tout pour les domaines non couverts ici). La même échelle de Likert de l'IAT est utilisée pour chaque processus, à l'exception de l'option de réponse supplémentaire «Ne pas appliquer» est également fournie.

Internet peut être utilisé pour d'innombrables processus et il était difficile de choisir les processus spécifiques à inclure. La longueur de l'instrument est essentielle pour être utile aux cliniciens et aux chercheurs. Le choix des processus à inclure a été effectué en consultation avec les deux cliniciens fondateurs de reSTART, un programme de traitement de la toxicomanie en technologie résidentielle qui traite les personnes dont l'utilisation de la technologie est problématique depuis 2009. L'une (Cosette Rae) est une MSW et l'autre (Hillarie Cash) est une conseillère en santé mentale agréée titulaire d'un doctorat en psychologie. Ces cliniciens ont travaillé quotidiennement avec des personnes qui tentaient de surmonter l’utilisation problématique de la technologie. Au moment de la collecte des données, il s’agissait des deux seuls prestataires de traitement à temps plein dans un centre de traitement résidentiel conçu pour une utilisation problématique de la technologie aux États-Unis. Ils utilisaient régulièrement l’IAT dans le cadre de leur processus de filtrage, bien qu’au moment de la collecte des données, n'étaient au courant d'aucun autre instrument en anglais largement utilisé. Bien qu'ils n'aient pas officiellement suivi les processus Internet spécifiques lorsqu'ils ont été abordés pour la première fois au sujet de ce problème, ce sont eux qui ont indiqué que les sept processus technologiques les plus couramment observés étaient ceux décrits ci-dessus. Leurs suggestions semblaient être largement appuyées par la littérature, par exemple, [11,12,13,14]. Ces processus ont donc été inclus dans l'IPAT.

Sept questions non traitées dans l'IAT ont été ajoutées à l'IPAT, comme l'a informé Griffiths [46] et Tao et al. [26]. Les répondants évaluent leur tendance à faire ce qui suit: minimiser leur utilisation des processus, utiliser les processus pour évasion, utiliser d'autres technologies pour tenter de cesser l'utilisation des processus, éprouver des symptômes de sevrage (par exemple, agitation, irritabilité ou anxiété); ) lorsque vous essayez de cesser d'utiliser les processus, perdez du temps lorsque vous vous engagez dans les processus, abandonnez les intérêts précédemment appréciés pour s'engager dans les processus et engagez-vous dans les processus en dépit d'effets néfastes (par exemple, problèmes relationnels, manque d'école, travail manquant, ou perdre de l'argent).

Un élément de l'IAT d'origine n'a pas été adapté pour l'inclusion dans l'IPAT. Cet article portait sur la tendance des répondants à bloquer les pensées troublantes sur la vie avec des pensées apaisantes sur Internet. Les auteurs ont estimé que cette question avait été formulée de manière trop maladroite lors de son adaptation, de sorte qu'elle a été supprimée. Quelques autres questions ont été modifiées au-delà des modifications discutées ci-dessus, car les questions laissées dans leur forme originale pourraient involontairement exclure certaines personnes de la réponse. Par exemple, l’article «À quelle fréquence négligez-vous les tâches ménagères de passer du temps en ligne?» [24] (p. 31), a été modifié comme suit: «À quelle fréquence négligez-vous vos responsabilités pour consacrer plus de temps aux tâches suivantes? Le résultat final des modifications apportées à l'IAT a été sept zones de réponse (processus) pour les questions 26, totalisant des éléments uniques 182.

2.2. L'inventaire de la santé mentale-5

En plus des participants remplissant à la fois l'IAT et l'IPAT pour évaluer la validité concurrente, ils ont également rempli l'inventaire Mental Health Inventory-5 (MHI-5) pour examiner la validité convergente. Le MHI-5 est un instrument très bref (cinq items) utilisé pour évaluer la santé mentale globale des répondants [47]. Il a démontré une grande validité dans l'identification des problèmes de santé mentale chez les répondants tels que les troubles de l'humeur et l'anxiété, malgré sa brièveté [48]. Des scores plus élevés indiquent une bonne santé mentale, tandis que des scores plus faibles indiquent une moins bonne santé mentale. Les scores bruts (5 – 25) sont transférés vers une échelle de points 100. Le seuil de coupure recommandé pour le trouble de l'humeur est égal ou inférieur à 60 (sensibilité à 0.83, spécificité 0.78) [48]. Le MHI-5 a une bonne validité interne avec un score alpha de Cronbach de 0.74 [48].

2.3. Conception de la recherche

L’étude actuelle était une conception corrélationnelle et a été utilisée pour évaluer les hypothèses de l’étude concernant la validité convergente et divergente en ce qui concerne la comparaison de l’IPAT nouvellement créé avec l’IAT et le MHI-5. Des analyses supplémentaires utilisant une analyse factorielle exploratoire (analyse en composantes principales) ont été utilisées pour confirmer les constructions hypothétiques de l'IPAT.

2.4. Participants

Les participants ont été recrutés via Google Ads et via le site Web de reSTART. L'échantillon comprenait de gros utilisateurs de technologie calculant la moyenne des heures 7.41 (SD = 4.66, Range = 24) par jour pendant lesquelles la population en général utilise Internet 13 heures par semaine, que ce soit en heures travaillées ou non. [49]. Tous les participants ont été informés, avant le début de l’enquête, que leur participation était volontaire, anonyme et qu’ils recevraient un retour d’information basé sur l’IAT et le MHI-5. La réalisation de l'enquête nécessitait environ 30 min.

Les données ont été collectées à l'aide d'un outil d'évaluation en ligne. Au cours de la semaine de disponibilité du sondage 51, plus d’enquêtes 1121 ont été lancées. Parmi les réponses soumises, les enquêtes complètes 274 ont été collectées et 4 ont été supprimées pour les données hautement suspectes (par exemple, les répondants de 100 âgés dépensant 24 h en ligne), laissant ainsi les enquêtes complètes 270 pour analyse. L'échantillon de cette étude comprenait des hommes 160 (59.3%) et des femmes 110 (40.7%) âgés de 19 à 79 (M = 27.83, SD = 9.87). L'âge moyen des hommes était 26.91 (SD = 10.46) et celui des femmes, 29.17 (SD = 10.52).

Parmi les participants à l’enquête, 204 (75.6%) s’identifiait lui-même comme Caucasien, 18 (6.7%), Asiatique / Insulaire du Pacifique, 18 (6.7%), multiracial, 6 (2.2%) noir, 2 (0.7%), American et 22 (8.1%) ont refusé d’identifier leur race. En outre, 29 (10.7%) a identifié son appartenance ethnique comme hispanique.

Cent quatre-vingt-douze (71.1%) n'ont jamais été mariées, 58 (21.5%) sont actuellement mariées, 15 (5.8%) étaient divorcées, 4 (1.5%) et 1 (0.4%) étaient veuves.

Cent trente-deux (48.9%) étaient des étudiants, 76 (28.1%) étaient employés à des salaires, 22 (8.1%) étaient des travailleurs indépendants, 19 (7.0%) étaient au chômage, mais à la recherche de 10 (3.7%) ne travaillaient pas, 5 (1.9%) étaient des ménagères, 4 (1.5%) étaient incapables de travailler et 2 (0.7%) étaient des retraités.

Cent un (37.4%) fait moins de $ 25,000 annuellement, 29 (10.7%) fait entre $ 25,000 et 35,000, 29 (10.7%) fait entre $ 35,000 et 50,000, 32 (11.9%) fait entre $ 75,000 et 100,000 , 15 (5.6%) faite entre $ 100,000 et 125,000, 7 (2.6%) faite entre $ 125,000 et 150,000 et 12 (4.4%) faite plus de $ 150,000. Vingt-deux (8.1%) ont refusé de répondre aux questions concernant leur revenu.

Les réponses à l'enquête indiquent que les participants venaient principalement des États-Unis (68.1%), suivis du Canada (5.9%), du Royaume-Uni (4.1%), d'Amérique latine (3.3%), d'Italie et d'Allemagne (1.9% chacun). Trente-sept répondants (13.8%) ont indiqué «autre» et 3 (1.1%) n’ont pas répondu à la question.

3. Résultats

Des analyses statistiques ont été effectuées à l'aide du logiciel XSSX (Statistical Package for Social Sciences) (SPSS) pour évaluer les corrélations entre l'IAT, l'IPAT et le MHI21.0, en examinant la validité, la fiabilité et l'utilité de l'IPAT par rapport aux autres instruments.

Les scores à l'IAT allaient de 0 à 98 avec un score moyen de 49 et un écart type de 19.54. Une corrélation d'ordre zéro a été réalisée entre le MHI-5 et l'IAT (r = −0.474, p <0.001). Des sous-échelles de l'IPAT ont été créées en additionnant les scores des différents éléments de l'enquête. Initialement, ce processus comprenait sept sous-échelles: surf, jeux en ligne, réseaux sociaux, téléphone portable, jeux d'argent, sexe et autres. Les réponses des participants à la plupart des sous-échelles IPAT après contrôle des variables démographiques (sexe, âge, race, appartenance ethnique, état matrimonial, niveau d'éducation, emploi et revenu) étaient significativement corrélées avec leurs réponses à l'IAT ainsi qu'à l'ICM-5 (Tableau 1).

Tableau 1. Corrélations partielles pour IAT, MHI5 et les quatre sous-échelles IPAT *. Cliquez ici pour afficher le tableau

Toutes les sous-échelles IPAT étaient fortement corrélées avec l'IAT, à l'exception du jeu. Parmi les corrélations statistiquement significatives restantes, la sous-échelle de surf était la plus corrélée avec l'IAT, r (259) = 0.79, p <0.001, tandis que la corrélation la plus faible était avec la sous-échelle du sexe, r (259) = 0.32, p <0.001. Trois des sous-échelles IPAT n'étaient pas significativement corrélées avec l'ICM-5, y compris les sous-échelles Jeux, Téléphone portable et Autres. Parmi les corrélations statistiquement significatives restantes, la sous-échelle de surf était la plus corrélée avec le MHI-5, r (259) = −0.47, p <0.001, tandis que la corrélation la plus faible était avec la sous-échelle des réseaux sociaux, r (259) = −0.21, p = 0.001. Après avoir examiné ces données préliminaires, les chercheurs ont décidé de supprimer les sous-échelles Téléphone portable, Jeu et Autres en raison du manque de corrélation avec l'IAT et / ou le MHI-5.

De plus, une analyse factorielle exploratoire a été menée en utilisant l'analyse des composants principaux (ACP) sur l'IPAT pour étudier la structure hypothétique de l'instrument. En utilisant un graphique en éboulis avec des valeurs propres fixées à 1.0, 12 composants (facteurs) ont été générés. Les composants ont ensuite été tournés à l'aide de Promax et après avoir examiné le tracé de l'écran, il a été décidé d'inclure uniquement les éléments dans la sortie avec des valeurs propres supérieures à 3.0. L'analyse qui en a résulté a révélé quatre composantes représentant 78% de la variance. Le facteur 1 (26 éléments) représentait 58.11% de la variance et mesure la dépendance aux jeux vidéo. Le facteur 2 (31 éléments) représentait 10.19% de la variance et mesure la dépendance aux réseaux sociaux. Le facteur 3 (26 éléments) représentait 5.95% de la variance et mesure la dépendance sexuelle en ligne. Le facteur 4 (15 éléments) représentait 3.73% de la variance et mesure la dépendance à la navigation sur Internet. La cohérence interne pour chacune des quatre sous-échelles a été mesurée à l'aide de l'alpha de Cronbach et les valeurs pour chacune des quatre sous-échelles étaient de 0.97 (surf) et 0.98 (jeux vidéo, réseaux sociaux et sexe / pornographie) indiquant une plage de fiabilité acceptable pour l'instrument. De plus, la fiabilité à grande échelle était élevée avec une valeur de 0.99. Comparé à l'IAT et au MHI-5, l'IPAT a démontré une bonne validité concurrente avec des corrélations allant de 0.31 à 0.78 (n = 269, p <0.001) pour l'IAT et de -0.19 à -0.46 (n = 269, p <0.002 ) pour le MHI-5.

4. Discussion

Les corrélations entre les sous-échelles IPAT finales (Surf, Jeux en ligne, Réseaux sociaux et Sexe) indiquent que la validité de l'IPAT est bonne. L'absence de corrélation entre la sous-échelle Jeu et l'IAT pourrait indiquer que, pour les accros au jeu, le jeu n'est pas aussi dépendant d'Internet que certains des autres processus. Internet pourrait tout simplement être l’une des nombreuses méthodes utilisées pour jouer.

Les corrélations entre les sous-échelles IPAT finales et le MHI-5 indiquent une bonne validité convergente; les personnes ayant une dépendance au processus Internet souffrent également d'une mauvaise santé mentale en général. L'absence de corrélation entre la sous-gamme Gambling et le MHI-5 était quelque peu surprenante, car cela semble contredire les recherches précédentes qui démontraient que les joueurs sur Internet sont plus susceptibles de développer des problèmes [50]. Couplé au manque de corrélation entre la sous-échelle de jeu et l'IAT, ceci pourrait indiquer un défaut inhérent à la sous-échelle de jeu. En outre, le manque de corrélation entre les sous-échelles Téléphone portable et Autres avec le MHI-5 pourrait indiquer des problèmes de conception de ces constructions, le téléphone cellulaire pouvant être considéré comme un simple autre support et «Autre» manquant intentionnellement de spécificité. Ces faibles corrélations pourraient également indiquer que les personnes ayant ces dépendances liées au processus ne sont pas nécessairement en mauvaise santé mentale. Ces résultats pourraient également être simplement des sous-produits d’une analyse statistique portant sur un nombre relativement faible de participants souffrant de ces dépendances liées au processus par rapport aux autres types de dépendances liées au processus Internet mesurés ici. Quoi qu’il en soit, ces résultats méritent d’être approfondis.

Les résultats de cette étude appuient un nombre croissant d’œuvres qui distinguent plusieurs dépendances spécifiques à Internet par opposition à une dépendance généralisée à Internet [6,7,8,9,10,11] et soutiennent également la légitimité d'études qui ont examiné des processus de dépendance spécifiques facilités par Internet, par opposition à l'ensemble de l'Internet [13,14,15]. Ces résultats suggèrent, en différenciant les différents processus de dépendance, que ce que l’on appelle habituellement «dépendance à Internet» est en réalité un terme qui pourrait désigner un nombre quelconque de constructions, chacune pouvant nécessiter différentes voies de traitement. Ceux qui souffrent de réseaux sociaux compulsifs en ligne, par exemple, peuvent avoir des besoins de traitement différents de ceux qui souffrent de dépendance au jeu en ligne; Cependant, sans une terminologie plus précise, les deux peuvent être qualifiés de «dépendants d’Internet». De plus, ces résultats permettent de prendre en charge des outils de diagnostic plus spécialisés axés sur des processus spécifiques, tels que ceux axés sur le jeu problématique [37,39,40]. Les instruments futurs pourraient s'avérer plus utiles s'ils se concentrent sur des processus spécifiques au lieu d'essayer de se concentrer sur un concept plus vaste tel que «dépendance à Internet». Un instrument tel qu'une version réduite de l'IPAT pourrait sélectionner plusieurs processus en même temps et peut-être éclairer des problèmes qu'un outil plus généralisé tel que l'IAT ne trouverait pas nécessairement par lui-même. Un outil capable de sélectionner simultanément plusieurs processus pourrait être utile aux fournisseurs de traitement qui peuvent rencontrer des clients qui recherchent de l'aide pour un type de processus de dépendance, sans se rendre compte qu'il existe également d'autres processus potentiellement problématiques.

La méthodologie employée a ses limites. L'échantillon relativement petit était en grande partie blanc et résidait aux États-Unis. La procédure de recrutement a abouti à un échantillon de commodité, ce qui limite la possibilité de généraliser les résultats. En outre, les futures études pourraient envisager de mettre en place une procédure plus formelle pour décider des processus à inclure, tels que les modèles de suivi dans un contexte de traitement, afin d'améliorer la validité de l'étude. De plus, le grand nombre d’items IPAT (182), associé à la taille relativement petite de l’échantillon, interdisait l’utilisation d’une analyse factorielle de confirmation pour vérifier les constructions théoriques au sein de l’IPAT. Un taux d'abandon élevé a contribué à la petite taille de l'échantillon, probablement en raison du grand nombre d'éléments. De plus, comme l'IPAT a été développé à partir d'éléments de l'IAT et que les deux instruments ont été utilisés, il peut y avoir eu un effet d'ordre sur le fait de répondre à des éléments similaires. La longueur des divers instruments combinés (éléments 245 au total) a également contribué au nombre de participants qui ont interrompu le sondage avant la fin. Comme avec la plupart des approches d'enquête, les participants ont été auto-sélectionnés et ont déclaré leurs comportements. En l’absence d’évaluation externe, il n’a pas été possible de déterminer des seuils cliniques pour déterminer les niveaux problématiques de dépendance. En outre, bien que l’étude ait été ouverte à tous, cet échantillon était probablement composé en grande partie de personnes souffrant d’une dépendance au processus Internet. Les recherches précédentes ne visaient pas à identifier clairement les degrés d'utilisation des processus Internet, d'abus ou de dépendance, mais cela pourrait être accompli en créant des seuils à un et deux écarts-types au-dessus des moyennes de sous-échelle IPAT prises à partir d'un échantillon aléatoire.

5. Conclusions

Malgré ces limitations, les auteurs sont encouragés par ces premières indications de validité pour IPAT. Les futures études avec l'IPAT gagneraient à confirmer des constructions théoriques au sein de l'IPAT. Cela nécessiterait de recruter de plus grands échantillons et / ou de réduire le nombre d'articles afin d'encourager des taux d'achèvement plus élevés. En outre, de futures études pourraient tenter de comparer le pouvoir prédictif de l'IAT et de l'IPAT pour les différents processus qu'ils prétendent mesurer. Les futures études devraient également tenter de déterminer les niveaux pathologiques de dépendance au processus Internet avec un instrument plus court qui pourrait un jour remplacer l'IAT en tant qu'outil de dépistage.

Contributions d'auteur

Jason Northrup a participé à la conception et à la conception des expériences, a effectué une analyse documentaire pour Internet Addiction et a créé des éléments pour l'IPAT. Coady Lapierre a aidé à concevoir et à concevoir les expériences et a effectué une revue de la littérature pour le MHI-5. Jeffrey Kirk a effectué une analyse des données. Cosette Rae a aidé à concevoir l'étude et à créer des éléments pour l'IPAT.

Les conflits d'intérêts

Cosette Rae est la directrice générale, co-fondatrice et directrice de programme de reSTART, un programme de traitement pour la dépendance à Internet, aux jeux vidéo et aux processus.

Références et notes

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