Trastorno da comunicación por Internet: é unha cuestión de aspectos sociais, afrontamento e expectativas de uso de Internet (2016)

Elisa Wegmann¹ Matthias Brand^1,2,*

As aplicacións de comunicación en liña como Facebook, WhatsApp e Twitter son algunhas das aplicacións de Internet máis empregadas. Cada vez hai máis xente que sofre un menor control sobre o seu uso de aplicacións de comunicación en liña, o que leva consigo diversas consecuencias negativas na vida sen conexión. Isto podería denominarse trastorno de comunicación por Internet (ICD). O estudo actual investiga o papel das características individuais (por exemplo, síntomas psicopatolóxicos, sentimentos de soidade) e cognicións específicas. Nunha mostra de participantes de 485, probouse un modelo de ecuación estrutural para investigar predictores e mediadores que poidan prever un uso excesivo. Os resultados subliñan que un maior nivel de soidade social e un apoio social menos percibido aumentan o risco dun uso patolóxico. Os efectos dos síntomas psicopatolóxicos (depresión e ansiedade social), así como as características individuais (autoestima, autoeficacia e vulnerabilidade do estrés) sobre os síntomas do ICD están mediados por expectativas de uso de Internet e mecanismos de afrontamento disfuncionais. Os resultados ilustran efectos de mediación que están en liña co modelo teórico de Brand et al. (2016). Como se suxire no modelo, os aspectos sociais parecen ser os predictores clave dos síntomas do ICD. Unha investigación máis importante debería investigar factores converxentes e diverxentes doutros tipos de trastornos específicos do uso de Internet.

os participantes

Catrocentos oitenta e cinco participantes con idades comprendidas entre os anos 14 e 55 (M = 23.95, SD = 4.96 anos) participou no estudo. Trescentos cincuenta e oito eran mulleres, 125 eran homes e dous non deron información sobre o xénero. Respecto a outra información sociodemográfica relevante, os participantes de 252 informaron de que estaban nunha relación ou que estaban casados, 366 eran estudantes, 115 tiña un traballo habitual. Todos os participantes xa participaron antes no estudo de Brand et al. (2014a), no que se empregou unha mostra de participantes de 1019 para probar o modelo de ecuación estrutural na adicción a internet xeneralizada. A mostra actual seleccionouse en función dos usuarios de primeira elección que utilizaron a Internet. Pedímoslles aos participantes que seleccionasen a aplicación en liña específica que usan persoalmente e que resulten máis atractivos. Despois de que se tomase a decisión, os participantes administraron a versión do curto Test Addiction Internet que era específica para a súa aplicación de primeira elección. Só incluímos participantes que usaron Internet principalmente para comunicación en liña. As análises empregando o trastorno da comunicación por Internet como variable dependente non formaron parte do estudo anterior de Brand et al. (2014a). Os participantes gastan en media 562.10 min (SD = 709.03) á semana empregando aplicacións de comunicación en liña. A mostra foi contratada na Universidade de Duisburg-Essen a través de listas de correo, folletos e recomendacións de boca a boca. A avaliación foi feita por unha enquisa en liña e os participantes puideron participar nun sorteo onde teñen a oportunidade de gañar un iPad, iPad mini, iPod nano, iPod shuffle ou tarxetas regalo de Amazon. O comité local de ética aprobou o estudo.

Instruments

Análise estatística

As análises estatísticas realizáronse mediante SPSS 23.0 para Windows (IBM SPSS Statistics, liberado 2014). Para probar relacións bivariadas entre dúas variables calculamos as correlacións Pearson. A análise de factores de confirmación (CFA) e o modelo de ecuacións estruturais (SEM) calculáronse con Mplus 6 (Muthén e Muthén, 2011). Non faltaron datos. Avaliamos o axuste do modelo cos criterios estándar: media normalizada da raíz cadrado residual (SRMR; valores <0.08 indican un bo axuste cos datos), índices de axuste comparativo (CFI / TLI; valores> 0.90 indican un axuste aceptable e> 0.95 un bo axuste cos datos), e erro cadrado medio de aproximación de raíz (RMSEA; valores <0.08 indican un bo e 0.08-0.10 un axuste de modelo aceptable) (Hu e Bentler, 1995, 1999). O² test usouse para comprobar se os datos derivan do modelo definido. Para contrastar diferentes modelos, consideramos o criterio bayesiano de información (BIC), mentres que os valores inferiores a dez puntos indican un mellor axuste cos datos (Kass e Raftery, 1995). Todas as variables relevantes para a mediación foron requiridas para correlarse entre si (Baron e Kenny, 1986).

Descrición e correlacións

A puntuación media da mostra no s-IAT-com e as puntuacións dos cuestionarios aplicados e as correlacións bivariadas pódense atopar na táboa Táboa1.1. En comparación coas puntuacións de corte de Pawlikowski et al. (2013) 39 participantes (8.04%) indicaron un uso problemático pero non patolóxico (puntuacións de corte> 30 pero ≤37) e 15 participantes (3.09%) un uso patolóxico (puntuacións de corte> 37) de actividades de comunicación en liña.

  

Táboa 1

Estatísticas descritivas e correlacións bivariadas entre as puntuacións da proba de adicción a Internet e as escalas aplicadas.

Modelo de ecuación estrutural

O modelo de ecuación estrutural proposta sobre unha variable latente con síntomas ICD (s-IAT-com) como variable dependente mostrou un bo axuste cos datos. O RMSEA era 0.060 (p = 0.054), o CFI era 0.957, o TLI 0.938 e o SRMR 0.040, o BIC 15072.15. O χ²-A proba foi significativa, χ² foi 174.17 (p <0.001) e χ²/ df era 2.76.

En xeral, o 50.8% da varianza nos síntomas do ICD podería explicarse polo modelo proposto (R² = 0.508, p <0.001). Na figura figura o modelo de ecuacións estruturais coas cargas de factores e os pesos β Figura22.

  

figura 2

Os resultados do modelo de ecuación estrutural, incluídas as cargas de factores nas variables latentes descritas e os pesos β que os acompañan. p-valores e residuos.

Os aspectos sociais da variable latente tiveron un efecto directo sobre a variable latente ICD dependente mentres que as outras variables latentes non mostraron ningún efecto directo (todas as β <0.169, todas p's> 0.263). Non obstante, as dúas variables mediadoras As expectativas de uso de Internet e o afrontamento foron predictores significativos do DCI. Ademais, os aspectos da personalidade foron un predictor significativo de facer fronte a un peso β negativo. O efecto indirecto dos aspectos da personalidade sobre o afrontamento ao DCI foi significativo (β = −0.166, SE = 0.077, p = 0.031). O efecto indirecto dos síntomas psicopatolóxicos aos síntomas do ICD por expectativas de uso de Internet tamén foi significativo (β = 0.199, SE = 0.070, p = 0.005). Os dous resultados indicaron efectos de mediación.

Análise adicional

Para comprender mellor os mecanismos subxacentes do ICD probáronse algúns modelos adicionais ou partes do modelo.

O primeiro tema que abordamos foi o efecto dos aspectos sociais no ICD. En comparación co modelo empírico de Brand et al. (2014a), conceptualizáronse os aspectos sociais de variable latente coas variables manifestas apoio social percibido e a variable latente soidade social da escala de soidade de De Jong Gierveld e Van Tilburg (2006) en vez da subescala soidade emocional no estudo actual. Ao usar as mesmas variables manifestas para a variable latente aspectos sociais, como se fai en Brand et al. (2014a), houbo un modelo aceptable (CFI = 0.955, TLI = 0.936, RMSEA 0.063, SRMR = 0.040, BIC = 15142.03). Non obstante, a diferenza entre este modelo e o modelo principal do estudo actual é que non houbo un efecto directo dos aspectos sociais nin un efecto de mediación dos aspectos da personalidade e do ICD por facer fronte. As variables demográficas tamén foron consideradas como variables potenciais que poden ter un efecto no modelo de ecuación estrutural. Primeiro calculamos as correlacións bivariadas entre as variables manifestas e a idade e atopamos só correlacións con tamaño de efecto baixo (Cohen, 1988) entre a idade e a autoestima, a autoeficacia, a vulnerabilidade ao estrés, as variables de afrontamento e as expectativas de uso de Internet (r's <| 0.212 |). En xeral, os requisitos para integrar a idade no modelo proposto non se cumpriron (Baron e Kenny, 1986). Para controlar o sesgo de xénero, calculouse unha comparación de grupos con todas as variables e atopáronse diferenzas significativas entre participantes masculinos e femininos respecto da sensibilidade interpersonal, autoeficacia, vulnerabilidade de estrés, uso de sustancia subescala de copes e ambos factores de expectativas de uso de Internet (t = | 0.06 – 4.32 |, p = 0.035– <0.001). Despois disto, analizouse un modelo de ecuación estrutural con diferenciación adicional por xénero mediante unha análise de estrutura media. Este xeito de proceder úsase a miúdo para comparar as medias do grupo (masculino contra feminino) coas construcións propostas (Dimitrov, 2006). Os índices de axuste eran aceptables (CFI = 0.942, TLI = 0.926, RMSEA 0.066, SRMR = 0.070, BIC = 15179.13). En xeral, atopamos as mesmas relacións entre facer fronte, expectativas de uso de Internet e ICD para participantes en homes e mulleres. Para as mulleres, o efecto directo desde os aspectos sociais ao ICD non foi significativo (β = −0.148, p = 0.087) nin para os homes (β = −0.067, p = 0.661), aínda que o tamaño do efecto foi maior descritivamente. O efecto dos síntomas psicopatolóxicos ao ICD mediado por expectativas de uso de Internet só se atopou en mulleres (β = 0.192, SE = 0.086, p = 0.025). Non obstante, debido ao pequeno tamaño da mostra para os modelos de ecuación estrutural, deberase debater con precaución os resultados. Na figura están representados os diferentes modelos de ecuación estrutural para a mostra feminina e masculina coas cargas de factores e pesos β Figura33.

  

figura 3

Resultados do modelo de ecuación estrutural separado para a mostra feminina e masculina incluíndo cargas de factores nas variables latentes descritas e pesos β que os acompañan. p-valores e residuos.

Discusión xeral dos resultados

O estudo actual analizou mecanismos potenciais como as características da persoa, o estilo de afrontamento e o sesgo cognitivo relacionado con Internet asociado aos síntomas da DCI. O modelo de ecuación estrutural proposto baseouse no modelo teórico dun trastorno específico do uso de Internet por Brand et al. (2016) e un modelo empírico sobre adicción a internet xeneralizada de Brand et al. (2014a). En xeral, o modelo con ICD como variable dependente deu un bo axuste cos datos. O modelo hipotetizado explicou o 50.8% da varianza dos síntomas da DCI. Os resultados mostraron que a relación entre as características da persoa e a CIE estivo parcialmente mediada polo estilo de afrontamento e as expectativas de uso de Internet. Ademais, atopouse un efecto directo de aspectos sociais como a soidade social e o apoio social percibido aos síntomas da DCI.

Nun primeiro momento, calculamos a correlación bivariante entre todas as variables e a puntuación de comunicación s-IAT, que foron significativas. Isto está en liña coas investigacións anteriores sobre o ICD. Os descubrimentos tamén confirman a hipótese de que a vulnerabilidade do estrés e a autoeficacia están correlacionadas co ICD (por primeira vez).

En segundo lugar, analizouse o modelo de ecuación estrutural hipotizado. O estudo descubriu que os aspectos sociais xogan un papel central no ICD. A alta soidade social e o apoio social menos percibido predicían síntomas de ICD. As persoas que se perciben como soas socialmente solitarias e menos apoiadas socialmente experimentan consecuencias máis negativas debido ao seu comportamento de comunicación en liña, que está en liña con investigacións anteriores (Baker e Oswald, 2010; De Cock et al., 2013; Omar e Subramania, 2013; Song et al., 2014). As persoas que seleccionaron as aplicacións de comunicación en liña como principal actividade en liña parecen satisfacer as necesidades sociais en liña máis que en situacións da vida real (Song et al., 2014). Isto indica que as aplicacións de comunicación en liña cumpren unha función social e posiblemente compensan os déficits da vida real percibidos, que parecen ser un mecanismo esencial para un comportamento de comunicación problemático (Kim et al., 2009; Yadav et al., 2013; Huang et al., 2014). Curiosamente, este efecto non se viu mediado por afrontar estratexias ou expectativas sobre a utilidade de Internet para resolver problemas ou fuxir da realidade. De aí, a gratificación experimentada ou a compensación de déficits sociais, que conducen a un uso excesivo de Internet, describe un efecto directo sen impacto de outros sesgos cognitivos.

O estudo actual tiña como obxectivo identificar os efectos de mediación e comprobar os resultados con achados empíricos anteriores sobre os mecanismos dunha adicción a Internet xeneralizada (Brand et al., 2014a). Non houbo un efecto directo nin mediado dos aspectos sociais nunha dependencia xeral de Internet. Por conseguinte, pódese supor que o uso adictivo de Facebook, WhatsApp ou Twitter está asociado a déficits da vida social, como a soidade social percibida e o apoio social menos percibido. Non é o caso dun uso excesivo de Internet cando non se prefire ningunha aplicación específica. Por iso, a preferencia das aplicacións de comunicación en liña como ambiente de seguridade seguro, anónimo e controlado está asociada a unha menor integración nas redes sociais da vida real, o que supón que pode provocar un uso disfuncional.

O estudo tamén demostrou que o estilo de afrontamento disfuncional e as expectativas de uso de Internet son predictores significativos do ICD, o cal é consistente con outros estudos sobre os predictores da dependencia de Internet (Tonioni et al., 2012; Turel e Serenko, 2012; Xu et al., 2012; Tang et al., 2013; Brand et al., 2014a; Kardefelt-Winther, 2014; Lee et al., 2015). As persoas con expectativas altas cara a Internet como ferramenta útil para distraer os deberes molestos ou experimentar pracer, así como con estratexias de afrontamento disfuncionais como a negación ou a desvinculación do comportamento teñen un maior risco de desenvolver un ICD. A relevancia de síntomas psicopatolóxicos como a ansiedade social e a depresión para un ICD está apoiada polo modelo suxerido e compatible con outras investigacións sobre a relación entre aspectos psicopatolóxicos e o uso do SNS (De Cock et al., 2013; Panek et al., 2013; Hong et al., 2014; Bhagat, 2015; Bodroza e Jovanovic, 2015; Laconi et al., 2015; Moreau et al., 2015; Guedes et al., 2016). O efecto dos síntomas psicopatolóxicos para a ICD estivo mediado polas expectativas de uso de Internet, coherente co estudo de Wegmann et al. (2015). As persoas con síntomas depresivos, ansiedade social e expectativas cara a Internet como ferramenta útil para fuxir de sentimentos negativos e satisfacer as necesidades sociais, teñen un maior risco de desenvolver un uso problemático dos servizos de comunicación en liña (Wegmann et al., 2015). Semellante aos síntomas psicopatolóxicos, o efecto de aspectos da personalidade como a autoestima, a autoeficacia e a vulnerabilidade ao estrés ao ICD estiveron mediados por cognicións específicas, neste caso un estilo de afrontamento disfuncional. A baixa autoestima, a autoeficacia e unha maior vulnerabilidade ao estrés provocan a negación ou problemas, o uso de substancias e o desenganche do comportamento. Estas persoas non teñen máis estratexias para afrontar a baixa autoestima ou sentimentos de soidade ou depresión. Esta asociación podería influír os individuos en internet para escapar dos problemas da vida real. A investigación anterior xa indicaba a relación entre a autoestima e a preferencia pola comunicación en liña (Chak e Leung, 2004; Steinfield et al., 2008; Panek et al., 2013; Bhagat, 2015; Laconi et al., 2015; Guedes et al., 2016). Coherente co enfoque teórico de Brand et al. (2016), suponse que os individuos con maior vulnerabilidade ao estrés e déficits relacionados coa súa auto-confianza en combinación con estratexias de enfrentamento disfuncionais / impulsivas teñen unha maior necesidade de regulación do estado de ánimo (Whang et al., 2003; Tonioni et al., 2014; Brand et al., 2016). A interacción entre as características desta persoa e a forma individual de reaccionar ante situacións difíciles podería dar lugar ao uso da aplicación de "primeira elección", é dicir, aplicacións de comunicación nas que os individuos se comunican cos demais. Este comportamento pode ser unha estratexia moi útil dado que os individuos comentan os seus problemas con outras persoas en liña. Por outra banda, este comportamento podería ser problemático se se descoidan outras estratexias de resolución de problemas e se ignora o contacto da vida real, o que podería provocar un maior illamento social. Os resultados indican que as estratexias de resolución de problemas na vida real tamén xogan un papel importante en liña. A transmisión de estratexias de afrontamento funcionais, como o afrontamento activo, parece ser un mecanismo preventivo esencial para diminuír o risco de usar Internet ou a aplicación de "primeira elección" como estratexia de afrontamento disfuncional (Kardefelt-Winther, 2014).

Controlando os resultados despois de buscar o sesgo de xénero, atopamos algunhas diferenzas nos resultados para homes e mulleres. Os resultados limitáronse a revelar que o uso de aplicacións de comunicación en liña ao sentirse só ou a percepción de menos apoio social era máis distintivo para as mulleres. Algunhas diferenzas entre participantes masculinos e femininos para diferentes trastornos no uso de Internet ou patróns de uso do SNS foron reportadas anteriormente (Ko et al., 2005; Meerkerk et al., 2006; Kuss e Griffiths, 2011a; Laconi et al., 2015). Ang (2017) por exemplo, subliñou que as mulleres cun hábito máis forte de Internet teñen máis probabilidades de relacionarse coa comunicación en liña que as participantes masculinas. As posibles diferenzas para a ICD teñen que ser investigadas en outros estudos.

En resumo, os resultados están en liña co modelo teórico do trastorno no uso de Internet (Brand et al., 2016) indicando que a relación entre as características da persoa e os síntomas dun trastorno do uso de Internet están mediados por cognicións específicas. Ademais, os efectos de mediación que se atoparon no curso deste estudo xa se supuxeron para unha adicción xeneralizada a Internet (Brand et al., 2014a) e adicción ao cibersexe (Laier e Brand, 2014). Non obstante, a relevancia de aspectos individuais como psicopatolóxico, personalidade e aspectos sociais é diferente. Aínda que os aspectos da personalidade e os síntomas psicopatolóxicos estiveron mediados por dimensións cognitivas que avalían unha adicción a Internet e ICD xeneralizadas, as cognicións sociais non xogaron un papel no desenvolvemento e no mantemento dun uso excesivo de Internet. No estudo actual, os aspectos sociais tiveron un efecto directo sobre os síntomas do ICD.

Consecuentemente, o estudo actual destaca mecanismos converxentes e diverxentes de diferentes formas de trastornos no uso de Internet, como mostra Montag et al. (2015), Laconi et al. (2015), Pawlikowski et al. (2014), e Wang CW et al. (2015). Aínda que parece haber un solapamento entre os mecanismos potenciais dun uso excesivo de Internet e o comportamento de comunicación en liña, atopáronse evidencias que permiten diferenciar entre trastornos específicos de uso de Internet. Polo tanto, poderíase concluír que a dependencia xeralizada en Internet e o ICD comparten mecanismos comúns pero que non son sinónimos (Hormes et al., 2015). Algunhas investigacións amosan evidencias crecentes que suxiren semellanzas entre o uso excesivo de aplicacións de comunicación por Internet e as adiccións ao comportamento. Estes estudos ilustran a relevancia dos mecanismos de reforzo, así como evidencias de varios criterios de diagnóstico, o que fai fincapé na propia construción dun ICD (Kuss e Griffiths, 2011b; Andreassen e Pallesen, 2014; Hormes et al., 2015).

Unha conclusión principal é que o modelo teórico do trastorno no uso de Internet (Brand et al., 2014b) poderíase transferir a ICD, similar ao caso de adicción ao cibersexe (Laier e Brand, 2014). A modificación deste modelo teórico nun trastorno específico do uso de Internet, que enfatiza o uso de aplicacións específicas e preferidas, podería facilitar a comprensión dos mecanismos individuais. O modelo modificado para unha CIE debería centrarse no papel dos aspectos sociais e na suposición de que as persoas con déficits sociais percibidos usan aplicacións de comunicación en liña para compensar estes déficits directamente. Isto contrasta con outras características da persoa, que están mediadas por cognicións específicas. Ademais, o modelo empírico do estudo actual debería controlarse para outras formas como o trastorno do xogo en Internet, o trastorno por uso de pornografía por internet ou o comportamento patolóxico de compra en liña. Para o trastorno do xogo en Internet, os individuos tamén poderían usar a función para comunicarse en liña e estar en contacto con outros xogadores mentres xogan. En consecuencia, neste caso, tamén se debe discutir o papel potencial dos aspectos sociais.

Limitacións

Finalmente, hai que mencionar algunhas limitacións. En primeiro lugar, o estudo baséase nunha enquisa en liña nunha mostra non clínica. Aínda que os datos foron controlados e eliminados coidadosamente, que responderon aos cuestionarios nun tempo excesivamente longo ou breve, non podemos excluír os sesgos potenciais nos datos debido á relación entre o ambiente en liña da enquisa e o seu contido. En segundo lugar, a breve COPE de Carver (1997) mostrou unha baixa fiabilidade, que aínda é comparable a estudos anteriores (Carver, 1997; Brand et al., 2014a). Non obstante, os futuros estudos deberían considerar o uso doutro cuestionario ou controlar os datos e as subescalas sobre a súa fiabilidade. Non obstante, empregamos estas subescalas para modelar a cobertura como dimensión latente, o que significa que os efectos no modelo de ecuación estrutural estaban libres de erros de medición, aínda que a fiabilidade das escalas de medición dunha escala única non era óptima. En canto á discusión sobre o sesgo do método común, un punto forte do estudo actual é a heteroxeneidade das escalas de Likert. Podsakoff et al. (2003) subliñan que o uso de formatos de escala común faría referencia a covariación artificial. Recomendan o uso de diferentes escalas e construcións para mellorar as varianzas e reducir o sesgo común no método. En terceiro lugar, no estudo actual empregouse o termo "aplicación de comunicación por Internet" ou "aplicacións de comunicación en liña". Xa que este termo inclúe unha ampla gama de tecnoloxías diferentes, o efecto das distintas tecnoloxías pode abordarse en novas investigacións. Non obstante, para limitar este problema, a todos os participantes no estudo se lles deu unha definición clara do termo "aplicacións de comunicación por Internet". Ademais, poden especificarse variables como a autoeficacia para as variables dependentes e os mecanismos subxacentes, exemplo usando a autoeficacia de Internet ou a autoeficacia cara a estas diferentes aplicacións de comunicación en liña.

Investigacións futuras

As futuras investigacións deberían investigar mecanismos directos converxentes e diverxentes de distintos tipos de trastornos no uso de Internet. No estudo actual empregouse un modelo de ecuación estrutural e os resultados foron comparados con outros achados empíricos na literatura. Non obstante, unha comparación empírica directa debería ampliar o noso coñecemento sobre as diferentes achegas dos aspectos sociais no desenvolvemento e mantemento de diferentes tipos de trastornos no uso de Internet.

Declaración de conflito de intereses

Os autores declaran que a investigación foi realizada en ausencia de relacións comerciais ou financeiras que puidesen interpretarse como un potencial conflito de intereses.

• Asociación Psiquiátrica Americana (2013). Manual de diagnóstico e estatística de trastornos mentais, 5th Edn. Washington DC: American Psychiatric Publishing.
• Amichai-Hamburger Y., Vinitzky G. (2010). Uso e personalidade da rede social. Comp. Hum. Comportamento. 26, 1289 – 1295. 10.1016 / j.chb.2010.03.018 [Cruz Ref]
• Andreassen CS, Pallesen S. (2014). Adicción aos sitios da rede social: unha revisión completa. Curr. Pharm. Des. 20, 4053 – 4061. 10.2174 / 13816128113199990616 [PubMed] [Cruz Ref]
• Ang C.-S. (2017) Forza de hábito en internet e comunicación en liña: explorar as diferenzas de xénero. Comp. Hum. Comportamento. 66, 1 – 6. 10.1016 / j.chb.2016.09.028 [Cruz Ref]
• Baker LR, Oswald DL (2010). Timidez e servizos en rede social en liña. J. Soc. Pers. Relat. 27, 873 – 889. 10.1177 / 0265407510375261 [Cruz Ref]
• Baron RM, Kenny DA (1986). Distinción da variable moderadora-mediadora na investigación psicolóxica social: consideracións conceptuais, estratéxicas e estatísticas. J. Pers. Soc. Psicoloxía. 51, 1173 – 1182. 10.1037 / 0022-3514.51.6.1173 [PubMed] [Cruz Ref]
• Bhagat S. (2015). Facebook é un planeta de individuos solitarios? Unha revisión da literatura. Int. J. indio. Psicoloxía. 3, 5 – 9.
• Bodroza B., Jovanovic T. (2015). Validación da nova escala para medir os comportamentos dos usuarios de Facebook: aspectos psicosociais do uso de Facebook (PSAFU). Comp. Hum. Comportamento. 54, 425 – 435. 10.1016 / j.chb.2015.07.032 [Cruz Ref]
• Marca M., Laier C., Young KS (2014a). A adicción a Internet: estilos de afrontamento, expectativas e implicacións no tratamento. Diante. Psicoloxía. 5: 1256. 10.3389 / fpsyg.2014.01256 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Marca M., Young KS, Laier C. (2014b). Control prefrontal e adicción a Internet: un modelo teórico e revisión dos achados neuropsicolóxicos e da neuroimaginación. Diante. Comportamento. Neurosci. 8: 375. 10.3389 / fnhum.2014.00375 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Brand M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN (2016). Integración de consideracións psicolóxicas e neurobiolóxicas sobre o desenvolvemento e mantemento de trastornos específicos de uso de Internet: un modelo de Interacción de Persona-Afecto-Cognición-Execución (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 71, 252 – 266. 10.1016 / j.neubiorev.2016.08.033 [PubMed] [Cruz Ref]
• Carr CT, Hayes RA (2015). Medios sociais: definir, desenvolver e dividir. Atl. J. Comun. 23, 46 – 65. 10.1080 / 15456870.2015.972282 [Cruz Ref]
• Carver CS (1997). Quere medir o afrontamento pero o seu protocolo é demasiado longo: considere o Breve COPE. Int. J. Comportarse. Med. 4, 92-100. 10.1207 / s15327558ijbm0401_6 [PubMed] [Cruz Ref]
• Casale S., Fioravanti G., Flett GL, Hewitt PL (2015). Estilos de auto-presentación e uso problemático dos servizos comunicativos de Internet: o papel das preocupacións sobre as pantallas de imperfección do comportamento. Pers. Individuo. Dif. 76, 187 – 192. 10.1016 / j.paid.2014.12.021 [Cruz Ref]
• Chak K., Leung L. (2004). A timidez e o lugar de control como predictores da adicción a Internet e do uso de Internet. Ciberpsicol. Comportamento. 7, 559 – 570. 10.1089 / cpb.2004.7.559 [PubMed] [Cruz Ref]
• Choi S.-W., Kim D.-J., Choi J.-S., Choi E.-J., Song W.-Y., Kim S., et al. . (2015) Comparación de factores de risco e de protección asociados á adicción aos teléfonos intelixentes e á dependencia en Internet. J. Behav Adicto. 4, 308 – 314. 10.1556 / 2006.4.2015.043 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Cohen J. (1988). Análise de Potencia Estatística para as Ciencias do Comportamento. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
• Collani G., Herzberg PY (2003). Eine revidierte Fassung der deutschsprachigen Skala zum Selbstwertgefühl von Rosenberg. Zeitschri. Dif. Diagnosticar. Psicoloxía. 24, 3 – 7. 10.1024 / 0170-1789.24.1.3 [Cruz Ref]
• Davis RA (2001). Un modelo cognitivo-comportamental do uso patolóxico de Internet. Comp. Hum. Comportamento. 17, 187 – 195. 10.1016 / S0747-5632 (00) 00041-8 [Cruz Ref]
• De Cock R., Vangeel J., Klein A., Minotte P., Rosas O., Meerkerk G.-J. (2013) Uso compulsivo de sitios de redes sociais en Bélxica: prevalencia, perfil e papel da actitude cara ao traballo e á escola. Ciberpsicol. Comportamento. Soc. Netw. 17, 166 – 171. 10.1089 / cyber.2013.0029 [PubMed] [Cruz Ref]
• De Jong Gierveld J., Van Tilburg TG (2006). Unha escala de elementos 6 para a soidade global, emocional e social: probas de confirmación dos datos da enquisa. Res. Envellecemento 28, 582 – 598. 10.1177 / 0164027506289723 [Cruz Ref]
• Derogatis LR (1993). BSI: breve inventario de síntomas (manual). Minneapolis: Sistemas Informáticos Nacionais.
• Dimitrov DM (2006). Comparación de grupos con variables latentes: un enfoque de modelado de ecuacións estruturais. Traballa 26, 429 – 436. [PubMed]
• Floros G., Siomos K. (2013). A relación entre unha crianza óptima, a adicción a Internet e os motivos para as redes sociais na adolescencia. Res psiquiatría. 209, 529 – 534. 10.1016 / j.psychres.2013.01.010 [PubMed] [Cruz Ref]
• Franke GH (2000). Breve síntoma Inversorio von LR Derogatis (Kurzform der SCL-90-R) - Versión Deutsche. Gotinga: Beltz Test GmbH.
• Fydrich T., Sommer G., Tydecks S., Brähler E. (2009). Fragebogen zur socialen Unterstützung (F-SozU): Normierung der Kurzform (K-14) [Cuestionario de apoio social (F-SozU): estandarización de forma curta (K-14). Zeitschri. Med. Psicoloxía. 18, 43 – 48.
• Gangadharbatla H. (2008). Facebook me: autoestima colectiva, necesidade de pertencer e autoeficacia en Internet como predictores das actitudes da iGeneration cara aos sitios de redes sociais. J. Interactúa. Anuncio. 8, 5-15. 10.1080 / 15252019.2008.10722138 [Cruz Ref]
• MD Griffiths (2000). Existe “adicción” a Internet e a computadora? Algunhas evidencias de estudo de casos. Ciberpsicol. Comportamento. 3, 211 – 218. 10.1089 / 109493100316067 [Cruz Ref]
• Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z. (2014). Adicción ás redes sociais: unha visión xeral dos achados preliminares, en Addictions comportamentais, eds Feder K., Rosenberg P., Curtiss L., editores. (San Diego, CA: Academic Press;), 119 – 141.
• Guedes E., Nardi AE, Guimarães FMCL, Machado S., King ALS (2016). As redes sociais, unha nova adicción en liña: unha revisión de Facebook e outros trastornos da adicción. Med. Expr. 3, 1 – 6. 10.5935 / medicalexpress.2016.01.01 [Cruz Ref]
• Hardie E., Tee MI (2007). Uso excesivo de Internet: o papel da personalidade, a soidade e as redes de apoio social na adicción a Internet. Aust. J. emerxe. Tecnol. Soc. 5, 34 – 47.
• Hong F.-Y., Huang D.-H., Lin H.-Y., Chiu S.-L. (2014) Análise dos trazos psicolóxicos, uso de Facebook e modelo de adicción a Facebook de estudantes universitarios taiwaneses. Telema. Informar 31, 597 – 606. 10.1016 / j.tele.2014.01.001 [Cruz Ref]
• Hormes JM, Kearns B., Timko CA (2015). Queres Facebook? A dependencia do comportamento ás redes sociais en liña e a súa asociación con déficits de regulación de emocións. Adicción 109, 2079 – 2088. 10.1111 / add.12713 [PubMed] [Cruz Ref]
• Hu L., Bentler PM (1995). Avaliando a adaptación de modelos, en Problemas e Aplicacións de Modelos de Ecuacións Estruturais, ed. Hoyle RH, editor. (Londres: Sage Publications Inc.), 76 – 99.
• Hu L., Bentler PM (1999). Criterios de corte para índices de axuste na análise da estrutura de covarianzas: criterios convencionais fronte a novas alternativas. Estrutura. Equ. Modelado 6, 1 – 55. 10.1080 / 10705519909540118 [Cruz Ref]
• Huang L.-Y., Hsieh Y.-J., Wu Y.-CJ (2014). Gratificacións e uso do servizo de redes sociais: o papel mediador da experiencia en liña. Informar Xestionar. 51, 774 – 782. 10.1016 / j.im.2014.05.004 [Cruz Ref]
• Jelenchick LA, Eickhoff JC, Moreno MA (2013). "Depresión de Facebook?" Uso e depresión de sitios de redes sociais en adolescentes maiores. J. Adolescencia. Saúde 52, 128 – 130. 10.1016 / j.jadohealth.2012.05.008 [PubMed] [Cruz Ref]
• Jin B. (2013). Que xente soa usa e percibe Facebook. Comp. Hum. Comportamento. 29, 2463 – 2470. 10.1016 / j.chb.2013.05.034 [Cruz Ref]
• Kardefelt-Winther D. (2014). Unha crítica conceptual e metodolóxica da investigación sobre adiccións a Internet: cara a un modelo de uso compensatorio de Internet. Comp. Hum. Comportamento. 31, 351 – 354. 10.1016 / j.chb.2013.10.059 [Cruz Ref]
• Kass RE, Raftery AE (1995). Factores de Bayes. J. Am. Estat. Asoc. 90, 773 – 795. 10.1080 / 01621459.1995.10476572 [Cruz Ref]
• Kim J., LaRose R., Peng W. (2009). A soidade como causa e efecto dun uso problemático de Internet: a relación entre o uso de Internet e o benestar psicolóxico. Ciberpsicol. Comportamento. 12, 451 – 455. 10.1089 / cpb.2008.0327 [PubMed] [Cruz Ref]
• Otero N., Rieckmann N., Schwarzer R. (2005). Afrontar como mediador entre a personalidade e os resultados do estrés: un estudo lonxitudinal con pacientes en cirurxía da catarata. EUR. J. Pers. 19, 229 – 247. 10.1002 / por.546 [Cruz Ref]
• Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005). As diferenzas de xénero e factores relacionados entre a adicción aos xogos en liña entre os adolescentes taiwaneses. J. Nerv. Met. Dis. 193, 273 – 277. 10.1097 / 01.nmd.0000158373.85150.57 [PubMed] [Cruz Ref]
• Krämer NC, Winter S. (2008). A relación de autoestima, extraversión, autoeficacia e auto-presentación nos sitios de redes sociais. J. Media. Psicoloxía. 20, 106 – 116. 10.1027 / 1864-1105.20.3.106 [Cruz Ref]
• Kuss DJ, Griffiths MD (2011a). A adicción aos xogos de Internet: unha revisión sistemática da investigación empírica. Int. J. Ment. Adicto á saúde. 10, 278 – 296. 10.1007 / s11469-011-9318-5 [Cruz Ref]
• Kuss DJ, Griffiths MD (2011b). As redes sociais en liña e a adicción: unha revisión do literatur psicolóxico. Int. J. Environ. Res. Saúde Pública 8, 3528 – 3552. 10.3390 / ijerph8093528 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Laconi S., Tricard N., Chabrol H. (2015). Diferenzas entre usuarios de Internet problemáticos específicos e xeneralizados segundo sexo, idade, tempo empregado en liña e síntomas psicopatolóxicos. Comp. Hum. Comportamento. 48, 236 – 244. 10.1016 / j.chb.2015.02.006 [Cruz Ref]
• Laier C., Marca M. (2014). Evidencias empíricas e consideracións teóricas sobre factores que contribúen á adicción ao cibersexo desde unha visión cognitivo-comportamental. Sexo. Adicto. Compulsividade 21, 305 – 321. 10.1080 / 10720162.2014.970722 [Cruz Ref]
• Lee Y.-H., Ko C.-H., Chou C. (2015). Volver visitar a adicción a Internet entre estudantes taiwaneses: unha comparación transversal das expectativas dos estudantes, xogos en liña e interacción social en liña. J. Abnorm. Psicoloxía infantil. 43, 589-599. 10.1007 / s10802-014-9915-4 [PubMed] [Cruz Ref]
• Meerkerk G., Van Den Eijnden RJJM, Garretsen HFL (2006). Predicir o uso compulsivo de Internet: todo se trata de sexo. Ciberpsicol. Comportarse. 9, 95-103. 10.1089 / cpb.2006.9.95 [PubMed] [Cruz Ref]
• Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen YF, Liu WY, et al. . (2015) Ten sentido distinguir entre a dependencia xeralizada e a específica de Internet? Evidencia dun estudo intercultural de Alemaña, Suecia, Taiwán e China. Asia Pac. Psiquiatría 7, 20 – 26. 10.1111 / appy.12122 [PubMed] [Cruz Ref]
• Moreau A., Laconi S., Delfour M., Chabrol H. (2015). Perfís psicopatolóxicos dos usuarios problemáticos de Facebook de adolescentes e adultos adultos. Comp. Hum. Comportamento. 44, 64 – 69. 10.1016 / j.chb.2014.11.045 [Cruz Ref]
• Muthén L., Muthén B. (2011). "MPlus". (Los Ángeles, CA: Muthén e Muthén;).
• Neubaum G., Krämer NC (2015). Os meus amigos ao meu lado: unha investigación de laboratorio sobre predictores e consecuencias de experimentar a proximidade social nos sitios de redes sociais. Ciberpsicol. Comportamento. Soc. Netw. 18, 443 – 449. 10.1089 / cyber.2014.0613 [PubMed] [Cruz Ref]
• Omar B., Subramaniano K. (2013). Adicto a Facebook: examinando os papeis das características da personalidade, as almas de satisfacción e a exposición a Facebook entre os mozos. J. Media Comun. Stud. 1, 54 – 65. 10.5176 / 2335-6618_1.1.6 [Cruz Ref]
• Panek ET, Nardis Y., Konrath S. (2013). Espello ou megafonía ?: En canto difiren as relacións entre narcisismo e uso do sitio de redes sociais en Facebook e Twitter. Comp. Hum. Comportamento. 29, 2004 – 2012. 10.1016 / j.chb.2013.04.012 [Cruz Ref]
• Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. (2013). Validación e propiedades psicométricas dunha versión curta da proba de adicción a Internet de Young. Informática. Hum. Comportarse. 29, 1212-1223. 10.1016 / j.chb.2012.10.014 [Cruz Ref]
• Pawlikowski M., Nader IW, Burger C., Biermann I., Stieger S., Brand M. (2014). Uso patolóxico de Internet: é unha construción multidimensional e non unidimensional. Adicto. Res. Teoría 22, 166-175. 10.3109 / 16066359.2013.793313 [Cruz Ref]
• Podsakoff PM, Mackenzie SB, Lee J.-Y., Podsakoff NP (2003). Tendencia común no método de busca de comportamento: revisión crítica da literatura e remedios recomendados. J. Apl. Psicoloxía. 88, 879 – 903. 10.1037 / 0021-9010.88.5.879 [PubMed] [Cruz Ref]
• Rosenberg M. (1965). A sociedade e a auto-imaxe dos adolescentes. Princeton, NJ: Princeton University Press.
• Rumpf H.-J., Meyer C., Kreuzer A., ​​John U. (2011). Prävalenz der Internetabhängigkeit. Bericht an das Bundesministerium für Gesundheit. Dispoñible en liña en: http://www.drogenbeauftragte.de/fileadmin/dateien-dba/DrogenundSucht/Computerspiele_Internetsucht/Downloads/PINTA-Bericht-Endfassung_280611.pdf (Accedeuse a marzo 30, 2015).
• Ryan T., Chester A., ​​Reece J., Xenos S. (2014). Os usos e abusos de Facebook: unha revisión da adicción a Facebook. J. Behav Adicto. 3, 133 – 148. 10.1556 / JBA.3.2014.016 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Ryan T., Xenos S. (2011). Quen usa Facebook? Unha investigación sobre a relación entre os cinco grandes, timidez, narcisismo, soidade e uso de Facebook. Comp. Hum. Comportamento. 27, 1658 – 1664. 10.1016 / j.chb.2011.02.004 [Cruz Ref]
• Schulz P., Schlotz W., Becker P. (2004). Tressrer Inventar zum Chronischen Stress (TICS). Gotinga: Hogrefe.
• Schwarzer R., Jerusalem M. (1995). Escala de autoeficacia xeneralizada, en Measures in Health Psychology: A User's Portfolio. Causal and Control Beliefs, eds Weinman J., Wright S., Johnston M., editores. (Windsor: NFER-NELSON;), 35-37.
• Song H., Zmyslinski-Seelig A., Kim J., Drent A., Victor A., ​​Omori K., et al. (2014) Facebook faino só ?: unha meta análise. Comp. Hum. Comportamento. 36, 446 – 452. 10.1016 / j.chb.2014.04.011 [Cruz Ref]
• Steinfield C., Ellison NB, Lampe C. (2008). Capital social, autoestima e uso de sitios de redes sociais en liña: unha análise lonxitudinal. J. Apl. Dev. Psicoloxía. 29, 434 – 445. 10.1016 / j.appdev.2008.07.002 [Cruz Ref]
• Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2013). Prevalencia da adicción a Internet e a súa asociación con sucesos de vida estresantes e síntomas psicolóxicos entre usuarios adolescentes de internet. Adicto. Comporta, 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cruz Ref]
• Tonioni F., D'Alessandris L., Lai C., Martinelli D., Corvino S., Vasale M., et al. . (2012). Adicción a Internet: horas pasadas en liña, comportamentos e síntomas psicolóxicos. Xeneral Hosp. Psiquiatría 34, 80-87. 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013 [PubMed] [Cruz Ref]
• Tonioni F., Mazza M., Autullo G., Cappelluti R., Catalano V., Marano G., et al. . (2014) A adicción a Internet é unha condición psicopatolóxica diferente do xogo patolóxico? Adicto. Comportamento. 39, 1052 – 1056. 10.1016 / j.addbeh.2014.02.016 [PubMed] [Cruz Ref]
• Turel O., Serenko A. (2012). Os beneficios e os perigos do goce cos sitios web das redes sociais. EUR. J. Inf. Syst 21, 512 – 528. 10.1057 / ejis.2012.1 [Cruz Ref]
• Wang CW, Ho RT, Chan CL, Tse S. (2015). Explorar as características de personalidade de adolescentes chineses con comportamentos adictivos relacionados con Internet: diferenzas de trazos para a adicción aos xogos e a adicción ás redes sociais. Adicto. Comportamento. 42, 32 – 35. 10.1016 / j.addbeh.2014.10.039 [PubMed] [Cruz Ref]
• Wang J.-L., Jackson LA, Wang H.-Z., Gaskin J. (2015). Predicir o uso de sitios de redes sociais (SNS): personalidade, actitudes, motivación e autoeficacia de Internet. Pers. Dif. Ind. 80, 119 – 124. 10.1016 / j.paid.2015.02.016 [Cruz Ref]
• Wegmann E., Stodt B., Marca M. (2015). O uso adictivo de sitios de redes sociais pode explicarse pola interacción das expectativas de uso de Internet, a alfabetización en Internet e os síntomas psicopatolóxicos. J. Behav Adicto. 4, 155 – 162. 10.1556 / 2006.4.2015.021 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Whang LS, Lee S., Chang G. (2003). Perfís psicolóxicos de usuarios excesivos de Internet: unha análise de mostraxe de comportamento sobre a adicción a Internet. Ciberpsicol. Comportarse. 6, 143-150. 10.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [Cruz Ref]
• Wu AMS, Cheung VI, Ku L., Hung EPW (2013). Factores de risco psicolóxicos de adicción aos sitios de redes sociais entre os usuarios de smartphones chinesas. J. Behav Adicto. 2, 160 – 166. 10.1556 / JBA.2.2013.006 [Artigo gratuíto de PMC] [PubMed] [Cruz Ref]
• Xu ZC, Turel O., Yuan YF (2012). A adicción ao xogo en liña entre os adolescentes: motivación e factores de prevención. EUR. J. Inf. Syst 21, 321 – 340. 10.1057 / ejis.2011.56 [Cruz Ref]
• Yadav P., Banwari G., Parmar C., Maniar R. (2013). A adicción a Internet e as súas correlacións entre estudantes de secundaria: un estudo preliminar de Ahmedabad, na India. Asiático. J. Psiquiatra. 6, 500 – 505. 10.1016 / j.ajp.2013.06.004 [PubMed] [Cruz Ref]
• Young KS (1998). Atrapados na rede: como recoñecer os signos de adicción a Internet e unha estratexia gañadora para a recuperación. Nova York, NY: John Wiley and Sons, Inc.
• Young K., Pistner M., O'Mara J., Buchanan J. (1999). Os trastornos cibernéticos: o problema de saúde mental para o novo milenio. Ciberpsicol. Comportarse. 2, 475–479. 10.1089 / cpb.1999.2.475 [PubMed] [Cruz Ref]