पृष्ठभूमि: इंटरनेट आधुनिक जीवन का एक बुनियादी हिस्सा बन गया है, इसने विभिन्न समस्याग्रस्त व्यवहारों को जन्म दिया है। इनमें से कुछ व्यवहार, जैसे कि सोशल मीडिया का प्रचंड उपयोग, बार-बार ईमेल की जाँच, अत्यधिक ऑनलाइन गेमिंग, ऑनलाइन खरीदारी और जुआ, और पोर्नोग्राफ़ी देखने से कुछ व्यक्तियों के रोजमर्रा के कामकाज में महत्वपूर्ण हानि होती है। विभिन्न शोधकर्ताओं ने इंटरनेट एडिक्ट्स में आवेगी बाध्यकारी स्पेक्ट्रम, चिंता और अवसाद जैसे मनोवैज्ञानिक पहलुओं का अध्ययन किया।

उद्देश्य: इस अध्ययन का उद्देश्य मेडिकल छात्रों में इंटरनेट व्यसनों और व्यक्तित्व के विभिन्न पहलुओं के बीच संबंधों की जांच करना है।

तरीके: इस क्रॉस में, अनुभागीय अध्ययन का उद्देश्य शिराज यूनिवर्सिटी ऑफ मेडिकल साइंसेज के मेडिकल संकाय के सभी 687medical छात्रों का आकलन करना था। 364 छात्रों ने सहमति फॉर्म भरकर अध्ययन में भाग लेने के लिए अपना विवाद दिखाया। अंत में 278 वैध प्रश्नावली एकत्र की गईं। उन्होंने प्रश्नावली में जनसांख्यिकीय सवालों का जवाब दिया जैसे कि उम्र, लिंग, वैवाहिक स्थिति, छात्र आवास, विश्वविद्यालय में प्रवेश वर्ष, छात्र निवास स्थान और साथ ही इंटरनेट की लत का परीक्षण किया गया था और NEO पांच-कारक इन्वेंट्री शॉर्ट फॉर्म (NEO-FFI) भर ग्या।

परिणाम: प्रतिभागियों का 55% इंटरनेट की लत दिखाता है, 51.4% हल्के, 2.9% मध्यम और 0.4% गंभीर लत के वितरण के साथ। इंटरनेट एडिक्शन एंड एक्सट्रा एडवर्टाइजिंग के व्यक्तित्व लक्षण (सहसंबंध गुणांक = -0.118, P = 0.05), agreeableness (सहसंबंध गुणांक = -0.379, P / 0.001) और कर्तव्यनिष्ठा (सहसंबंध गुणांक = -0.21, P = 0.001) नकारात्मक सहसंबंध, लेकिन इसका सहसंबंध विक्षिप्तता (सहसंबंध गुणांक = + 0.2, P = 0.001) के साथ काफी सकारात्मक था। व्यापक बुनियादी विज्ञान परीक्षण (26.52) 9.8) और व्यापक पूर्व-इंटर्नशिप परीक्षण (28.57 N 19.2) से पहले सेमेस्टर पांच और ग्यारह में छात्रों के बीच इंटरनेट की लत के स्कोर अन्य शैक्षणिक वर्षों की तुलना में अधिक थे।

निष्कर्ष: इस अध्ययन में इंटरनेट की लत की व्यापकता अन्य क्षेत्रों में समान अध्ययनों की तुलना में अधिक थी, जिसके कारण समस्या की सीमा के बारे में चिंताएं बढ़ गई थीं। 4th और 10th सेमेस्टर में छात्रों के बीच अधिक इंटरनेट की लत गंभीर स्थिति में तनाव से निपटने और सकारात्मक शैक्षणिक प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित होने की आवश्यकता को प्रकट करती है। इंटरनेट की लत के साथ व्यक्तित्व के लक्षणों के कुछ पहलुओं का सहसंबंध, स्क्रीनिंग टूल द्वारा चिकित्सा छात्रों के व्यक्तित्व का प्रारंभिक मूल्यांकन और जोखिम पर आबादी की पहचान का सुझाव दिया गया है। यह रोकथाम की दीक्षा के लिए अनुकूल तरीकों की आवश्यकता को साबित कर सकता है।

कीवर्ड: नशे की लत व्यवहार; व्यक्तित्व; व्यक्तित्व सूची

एक विशाल नेटवर्क के रूप में इंटरनेट जिसमें लाखों निजी, सार्वजनिक, अकादमिक, व्यवसायिक और सरकारी चैनल हैं, स्थानीय से वैश्विक स्तर तक, मानव जीवन पर नाटकीय प्रभाव लोगों के व्यवहार और मानसिकता पर महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है (1)। किशोर इंटरनेट के सबसे लगातार उपयोगकर्ता हैं, उनमें से विश्वविद्यालय के छात्रों को इंटरनेट की लत के महत्वपूर्ण जोखिम में एक समूह है (2).

विश्वविद्यालय के छात्रों को अपरिहार्य शैक्षणिक उपयोग और इंटरनेट, पोर्टेबल मिनी-कंप्यूटर और सेल फोन तक पहुंच जैसे नए जीवन से अवगत कराया जाता है। इसके अतिरिक्त, कम अभिभावकीय नियंत्रण, अकेलेपन और अलगाव की भावना जो अवसाद और चिंता का कारण बनती है। दूसरी ओर, कुछ विशेषताएं जैसे कि नवीनता की तलाश, साथियों के साथ प्रतिस्पर्धा और साथियों का दबाव, उन्हें खतरे के साथ-साथ नशे की लत (3-7).

इंटरनेट की लत की परिभाषा किसी के इंटरनेट उपयोग को नियंत्रित करने में असमर्थता है जिसके परिणामस्वरूप जीवन के विभिन्न पहलुओं की गंभीर हानि होती है (8)। इस शब्द को मानसिक विकार (DSM-5) के लिए नैदानिक ​​और सांख्यिकीय मैनुअल के अंतिम संस्करण के परिशिष्ट में नए वाक्यांश, इंटरनेट गेमिंग विकार (9).

कॉलेज के छात्रों में इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति इतालवी कॉलेज के छात्रों में 16.3%, संयुक्त राज्य अमेरिका में 4%, ताइवान में 5.9% और 17.9%, चीन में 10.6% और ग्रीस में 34.7% होने की सूचना दी गई है।2, 10-13)। विश्वविद्यालय के छात्रों में कथित खराब सामाजिक समर्थन और इंटरनेट की लत के साथ सामाजिक-भावनात्मक अकेलेपन की भावना के बीच सीधा संबंध है (14, 15)। इंटरनेट की लत मानसिक स्वास्थ्य की स्थिति से संबंधित है (16)। ईरान में विश्वविद्यालय के छात्रों में इंटरनेट की लत की व्यापकता 10 बताई गई थी - 43% (2, 17-19).

जैसा कि व्यक्तित्व गुण पदार्थ निर्भरता के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है, यह इंटरनेट की लत के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम कारक के रूप में लगता है (20-23)। इस अध्ययन में, हमारा उद्देश्य इंटरनेट की लत से प्रभावित छात्रों में व्यक्तित्व लक्षणों का आकलन करना है। यह एक स्क्रीनिंग टूल की आवश्यकता के महत्व को साबित कर सकता है और उच्च जोखिम वाले व्यक्ति की मदद कर सकता है, खासकर शैक्षणिक माहौल में

इंटरनेट की लत की व्यापकता की खोज और समझदारी से इंटरनेट की लत के जोखिम कारक के रूप में व्यक्तित्व लक्षणों की भूमिका, इस अध्ययन के मुख्य उद्देश्य थे। परिकल्पना थी: 1, कामुकता जैसी जनसांख्यिकीय विशेषताएं इंटरनेट की लत के लिए सकारात्मक जोखिम कारक होंगी; और 2, विशिष्ट व्यक्तित्व लक्षण जैसे कि कम अतिरिक्तता, कम एग्रेब्लिटी और कम भावनात्मक स्थिरता इंटरनेट की लत के जोखिम को प्रभावित करेगा। वर्तमान शोध का उद्देश्य तीन कारकों के प्रभाव की गुंजाइश की जांच करना है: चिकित्सा छात्रों के बीच इंटरनेट की लत पर व्यक्तित्व, सामाजिक-जनसांख्यिकीय और इंटरनेट का उपयोग।

3.1। प्रतिभागियों

वर्तमान पार अनुभागीय अनुसंधान में, सांख्यिकीय नमूने में शिराज विश्वविद्यालय के चिकित्सा विज्ञान के सभी छात्रों, शिराज, ईरान शामिल थे। अध्ययन के समय, शिराज विश्वविद्यालय के चिकित्सा विज्ञान में 687 चिकित्सा छात्रों का अध्ययन किया गया था। उनमें से 364 छात्रों को अध्ययन में भाग लेने का इरादा था। अंत में, 278 वैध प्रश्नावली एकत्र की गईं। अनुसंधान 1393 - 1394 शैक्षणिक वर्ष के दूसरे सेमेस्टर में किया गया था।

समावेशन मानदंड: 1393 - 1394 में अध्ययनरत सभी मेडिकल छात्र।

बहिष्करण मानदंड: सभी जिन्होंने अध्ययन में भाग लेने से इनकार कर दिया।

3.2। उपकरण

जनसांख्यिकी प्रश्नावली में आयु, लिंग, वैवाहिक स्थिति, छात्र आवास, प्रवेश का वर्ष, छात्र निवास स्थान के बारे में प्रश्न शामिल हैं।

किम्बर्ली यंग द्वारा विकसित इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट (IAT) इंटरनेट के नशे के उपयोग का एक विश्वसनीय और मान्य उपाय है। यह छह विकल्पों में से 20 वस्तुओं को शामिल करता है। कभी-कभी = 0 से हमेशा = 5. तक न्यूनतम प्रारूप और न्यूनतम और अधिकतम स्कोर शून्य और 100 होते हैं। प्रत्येक प्रतिभागी का कुल स्कोर इन वर्गों में से एक में वर्गीकृत किया गया था: स्वस्थ (स्कोर 0 - 19), जोखिम पर (स्कोर 20 - 49), मध्यम निर्भरता (स्कोर 50 - 79) और गंभीर निर्भरता (स्कोर 80 - 100) (24)। इस अध्ययन में इस प्रश्नावली के फारसी संस्करण का उपयोग किया गया था (25).

10 आइटम वाले एक अलग प्रश्नावली में इंटरनेट उपयोग के विभिन्न कारणों का मूल्यांकन किया गया है।

60- आइटम NEO फाइव-फैक्टर इन्वेंटरी (NEO-FFI) पांच बुनियादी व्यक्तित्व कारकों को परिभाषित कर सकता है। 60 आइटम वाले इंस्ट्रूमेंट को पांच-पॉइंट लिकेर्ट स्केल (1 = दृढ़ता से 5 = दृढ़ता से सहमत) पर स्थान दिया गया है, जिसमें व्यक्तित्व के पांच-कारक मॉडल का मूल्यांकन किया गया है: न्यूरोटिसिज्म (एन), एग्रैब्लिसिटी (ए), और कर्तव्यनिष्ठा (सी)। , अतिरिक्त (ई) और खुलेपन (ओ) कारक (26)। इस अध्ययन में ईरानी संस्करण का उपयोग किया गया था (26).

3.3। प्रक्रिया

सभी प्रतिभागियों ने स्वेच्छा से इस अध्ययन में भाग लिया। शोधकर्ता अपनी कक्षाओं में प्रतिभागियों से मिले। इस अध्ययन के उद्देश्यों और प्रकटीकरण समझौते की गोपनीयता के बारे में प्रारंभिक परिचय के बाद, प्रतिभागियों को जनसांख्यिकीय प्रश्नावली, आईटीए प्रश्नावली और NEO-FFI के तुरंत बाद प्रश्नावली को पूरा करने के लिए कहा गया था।

4.1। विवरणात्मक विश्लेषण

278 मान्य प्रश्नावली के कच्चे डेटा को SPSS संस्करण 20 में आयात किया गया और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए तैयार किया गया। प्रतिभागियों की औसत आयु 21.48 of 2.59 थी।

प्रतिभागियों के 39% (n = 108) पुरुष थे और 61% (n = 170) महिला। निवास स्थान का आकलन करने में, उनमें से 66% (n = 184) परिवार के साथ रहते थे और 34% (n = 94) छात्र निवास में रह रहे थे (टेबल 1).

टेबल 1.   जनसांख्यिकी कारक जो इंटरनेट उपयोग को प्रभावित करते हैं

4.2। इंटरनेट का उपयोग

इंटरनेट के उपयोग का औसत समय 3.81 UM 3.14 घंटे था।

10 आइटम वाले एक अलग प्रश्नावली में इंटरनेट उपयोग के विभिन्न कारणों का मूल्यांकन किया गया है। में परिणाम दिखाए गए हैं टेबल 1। इंटरनेट का सबसे आम उपयोग वैज्ञानिक खोज और सामाजिक नेटवर्क का उपयोग था; और सबसे कम कारण ऑनलाइन गेम और चैट था।

4.3। IAT स्कोर का विश्लेषण

छात्रों के IAT उत्तरों का विश्लेषण करने के लिए, यंग के मानक पैमाने को लागू किया गया था। इंटरनेट की लत की गंभीरता का वितरण इस प्रकार था: 45.3% (n = 125) जो सामान्य श्रेणी में है, 51.4% (n = 143) हल्के इंटरनेट की लत, 2.9% (n / 8) मध्यम इंटरनेट की लत और 0.4% (n = 1) ) गंभीर नशा।

कामुकता कारक के मूल्यांकन ने संकेत दिया कि पुरुषों का स्कोर महिलाओं की तुलना में अधिक था (M = 27.67, SD = 14.57) (M = 20.34, SD = 13.12)। स्वतंत्र टी-टेस्ट विश्लेषण से संकेत मिलता है कि IAT स्कोर लिंग (P = 0.001) के अनुसार अलग-अलग होता है। छात्र निवास (M = 24.34) (P = 20.92) में रहने वाले छात्रों की तुलना में परिवार (M = 0.001) के साथ रहने वाले छात्रों में स्कोर काफी अधिक था = 0.043)। वैवाहिक स्थिति का मूल्यांकन एकल छात्रों के आईएटी का मतलब है कि विवाहित छात्रों (पी = एक्सएनयूएमएक्स) की तुलना में स्कोर काफी अधिक था।

टेबल 2 आदी समूह में जनसांख्यिकीय कारकों के कारण आईटीए स्कोर का माध्य और एसडी दिखाना। इंटरनेट के उपयोग और IAT स्कोर के बीच सकारात्मक सहसंबंध है।

उपस्थिति के विभिन्न वर्षों के बीच IAT के औसत स्कोर की तुलना से पता चलता है कि जो छात्र 2012 (1391 Hijri) और 2008 (1387 Hijri) विश्वविद्यालय में भाग लेते हैं, जिन्हें क्रमशः विश्वविद्यालय के व्यापक परीक्षणों में भाग लेना चाहिए, व्यापक बेसिक साइंस टेस्ट और व्यापक प्री-इंटर्नशिप टेस्ट () दिखाते हैं P = 0.02)।

टेबल 2.   आईएटी स्कोर और जनसांख्यिकी कारकों का मतलब

4.4। व्यक्तित्व लक्षण और इंटरनेट की लत

पियर्सन के सहसंबंध विश्लेषण और कई रैखिक प्रतिगमन का उपयोग छात्र व्यक्तित्व लक्षणों और IAT कुल अंकों के बीच संबंधों का आकलन करने के लिए किया गया था। में परिणाम दिखाए गए हैं टेबल 3। IAT स्कोर और न्यूरोटिसिज्म (N) के बीच सकारात्मक सहसंबंध है, और IAT स्कोर और, agreeableness (A), और कर्तव्यनिष्ठा (C), extraversion (E) के बीच नकारात्मक सहसंबंध। IAT कुल अंकों और खुलेपन के व्यक्तित्व लक्षणों के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं पाया गया। समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की व्याख्या करने में व्यक्तित्व लक्षणों की संभावित भूमिका की जांच, कई प्रतिगमन विश्लेषण द्वारा की गई थी। IAT कुल स्कोर आश्रित चर के रूप में सेट किए गए थे। एकाधिक रैखिक प्रतिगमन विश्लेषणों के परिणामों से पता चलता है कि एकमात्र डोमेन जो इंटरनेट की लत की भविष्यवाणी कर सकता है वह एग्रैब्लिसिटी (ए) था जो भविष्यवाणी कर सकता था कि इंटरनेट एडिक्शन वेरिएबल के 0.1% की गणना: y = ax + b द्वारा की जाती है, जो इंटरनेट की लत के लिए सकारात्मक फॉर्मूला तैयार कर सकता है। हो: Y = 46.21 = 0.762 (Agreeableness)। Agreeableness के कच्चे स्कोर को इस सूत्र में रखा जा सकता है और इंटरनेट की लत की भविष्यवाणी की जा सकती है।

टेबल 3.   व्यक्तित्व गुण और IAT स्कोर के बीच सहसंबंध गुणांक

व्यसनी और गैर-व्यसनी समूहों के बीच व्यक्तित्व लक्षणों की तुलना में सूचित किया जाता है टेबल 4। गैर-व्यसनी समूह एग्रैब्लिसिटी (ए) में महत्वपूर्ण उच्च माध्य स्कोर दिखाते हैं, और कर्तव्यनिष्ठा (सी), एक्सट्रोवर्सन (ई)। नस्लीयता का स्कोर आदी समूह में काफी अधिक था।

टेबल 4.   इंटरनेट एडिक्टेड नॉन-एडिक्टेड पॉपुलेशन की पर्सनैलिटी ट्रिट्स का मतलब

इस अध्ययन का मुख्य उद्देश्य जनसांख्यिकीय डेटा, छात्र इंटरनेट उपयोग और व्यक्तित्व लक्षणों के बीच परस्पर क्रिया पर विचार करके चिकित्सा छात्रों में इंटरनेट की लत के जोखिम की जांच करना था। ईरान और अन्य देशों में विश्वविद्यालय के छात्रों में इसी तरह के अन्य शोधों की तुलना में व्यापकता अधिक थी। कॉलेज के छात्रों में इंटरनेट की लत का प्रसार संयुक्त राज्य अमेरिका में 4%, ताइवान में 5.9% और 17.9%, चीन में 10.6% और ग्रीस में 34.7% के रूप में बताया गया है। अन्य ईरानी चिकित्सा विश्वविद्यालय में प्रचलन 5.2 से 22% के बीच था। (2, 10-13, 17-19, 27)। यद्यपि यह अंतर प्रौद्योगिकी की पहुंच की बढ़ती दर से संबंधित हो सकता है। इंटरनेट की लत की यह उच्च दर चिंताजनक है। हमारे अध्ययन में, मेडिकल छात्र के बीच सबसे आम इंटरनेट उपयोग का उद्देश्य वैज्ञानिक लेखों की खोज करना था। मेडिकल छात्रों के अध्ययन में इसकी पुष्टि की गई (17) यद्यपि अन्य अध्ययनों में अत्यधिक इंटरनेट उपयोग का सबसे आम उद्देश्य सामाजिक साइबर कनेक्शन है जैसे कि चैटिंग (10, 27).

इस अध्ययन में अन्य शोधों के समान पुरुष छात्रों ने महिलाओं की तुलना में उच्च IAT स्कोर हासिल किए (17, 26, 28)। कुछ अध्ययनों से संकेत मिलता है कि महिला छात्रों में इंटरनेट की लत की दर अधिक थी (10, 29) .यह पुरुषों की रुचि और सूचना प्रौद्योगिकी के लिए प्रेरणा द्वारा समझाया जा सकता है। ऐसे परिणाम में संस्कृति की भी महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है।

हमारे शोध बताते हैं कि आईए का स्कोर उन लोगों में अधिक था, जो छात्र निवास पर रहने वाले छात्रों की तुलना में परिवार के साथ रहते थे। यह खोज अन्य अध्ययनों के समान है (26)। यह उन छात्रों में जिम्मेदारी की भावना के कारण हो सकता है जो छात्र निवास पर रहते हैं क्योंकि उन्हें अपने जीवन में सब कुछ प्रबंधित करना होगा।

अच्छी तरह से ज्ञात जोखिम कारक जो IA के लिए इस शोध में परिभाषित किया गया है, एकल हो रहा है। अन्य समान अध्ययनों में एकल होना, बिगड़ा पारिवारिक संबंध और तलाक होना इंटरनेट की लत के जोखिम कारक थे (28)। इसे संज्ञानात्मक व्यवहार मॉडल द्वारा समझाया जा सकता है जो इस खोज को सही ठहराते हैं। ऑनलाइन होने से व्यक्तियों को सक्षमता और समाजीकरण की भावना मिलती है जो परिणामस्वरूप इंटरनेट उपयोग को प्रभावित करती है (13)। बेहरमी एट अल। कथित सामाजिक समर्थन और विश्वविद्यालय के छात्रों में इंटरनेट की लत पर सामाजिक-भावनात्मक अकेलेपन की भावना के प्रभाव का अध्ययन किया (15)। यह शॉ के अध्ययन में भी अनुमोदित किया गया था (14).

इस शोध में, इंटरनेट की लत के लिए एक भविष्यवक्ता के रूप में व्यक्तित्व लक्षणों के प्रभाव की प्रारंभिक परिकल्पना को आंशिक रूप से स्वीकार किया गया था। हमारे अध्ययन में, IAT स्कोर और न्यूरोटिसिज्म (N) के बीच सकारात्मक सहसंबंध था, और IAT स्कोर और, agreeableness (A), कर्तव्यनिष्ठा (C), और अपव्यय (E) के बीच नकारात्मक सहसंबंध। IAT कुल अंकों और खुलेपन के व्यक्तित्व लक्षणों के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं पाया गया। विभिन्न अध्ययन विभिन्न प्रकार के व्यक्तित्व मूल्यांकन उपकरणों का उपयोग करते हैं। उन लोगों में से जो पाँच कारक मॉडल का उपयोग करते हैं और तीन कारक मॉडल इंटरनेट व्यसन पर न्यूरोटिकिज़्म (एन) के प्रभाव की पुष्टि करते हैं (29-34)। Agreeableness का नकारात्मक सहसंबंध (A), कर्तव्यनिष्ठा (C), अपव्यय (E) इंटरनेट की लत में व्यक्तित्व की भूमिका का आकलन करने वाले अन्य अध्ययनों के निष्कर्षों के समान हैं (20, 30, 31)। NEO-FFI पर तीन स्वतंत्र ब्रिटिश नमूनों से संकेत मिलता है कि अनुभव और अपव्यय की तुलना में अतिरेक, विक्षिप्तता और कर्तव्यनिष्ठा अतिरिक्त विद्रूपता और खुलापन है।35).

न्यूरोटिसिज्म नकारात्मक भावनाओं का अनुभव करने की संवेदनशीलता है, जैसे अवसाद, चिंता, तनाव या कम उत्तेजनाओं के लिए कम सहिष्णुता के साथ क्रोध। न्यूरोटिसिज्म में उच्च स्कोर वाले लोग सामान्य स्थितियों को खतरनाक और खतरे की तरह समझाते हैं। भावनात्मक विनियमन में ये समस्याएं स्पष्ट रूप से सोचने की क्षमता, निर्णय लेने और तनाव से प्रभावी रूप से सामना करने की क्षमता को प्रभावित कर सकती हैं (36) .ये कारण हो सकता है कि ये व्यक्ति तनावपूर्ण स्थितियों से निपटने के लिए इंटरनेट उपयोग जैसे वैकल्पिक तरीकों का उपयोग करते हैं। यह शैक्षणिक वर्ष के दौरान व्यापक परीक्षणों से पहले की अवधि में इंटरनेट की लत की बढ़ती दर के लिए एक स्पष्टीकरण हो सकता है।

Agreeableness विशेषता इंटरनेट की लत का एक नाटकीय नकारात्मक पूर्वसूचक था। कम कृषि-क्षमता वाले व्यक्तियों को वास्तविक पारस्परिक संबंध स्थापित करने, या टीम-कार्य अनुभव साझा करने में कुछ समस्याएं हैं, इस प्रकार वे इंटरनेट पर सर्फ करने के लिए अपना खाली समय बिताना पसंद करते हैं (37, 38) और यह उनकी व्यक्तिगत जरूरतों को पूरा करने का एक साधन है।

एक अन्य व्यक्तित्व विशेषता जो इंटरनेट की लत की भविष्यवाणी करने में एक महत्वपूर्ण नकारात्मक प्रभाव दिखाती है, वह अतिरिक्त था। बहिर्मुखता को ध्यान देने, बातूनी होने, वास्तविक जीवन में उच्च सकारात्मक प्रभाव और समाजक्षमता होने की विशेषता है, जबकि अंतर्मुखी अति-उत्तेजित और घबराए हुए हैं। इसलिए उन्हें प्रदर्शन के इष्टतम स्तर पर होने के लिए शांति और शांत वातावरण की आवश्यकता होती है; इसलिए वे दूसरों के साथ ऑनलाइन बातचीत करना पसंद कर सकते हैं (39).

कर्तव्यनिष्ठा व्यक्तित्व विशेषता भी इंटरनेट की लत का एक महत्वपूर्ण नकारात्मक भविष्यवक्ता था। तो अव्यवस्थित व्यक्तियों की तुलना में एक व्यवस्थित और संरचित व्यवहार वाले छात्रों को इंटरनेट की लत का कम जोखिम है ()40).

इस शोध में एक और दिलचस्प खोज तनाव के प्रभाव जैसे व्यापक बुनियादी विज्ञान परीक्षण और बढ़ते इंटरनेट उपयोग पर व्यापक प्री-इंटर्नशिप परीक्षण था। ऐसा लगता है कि छात्र इस तनावपूर्ण व्यवहार का इस्तेमाल इन तनावों से बचने के लिए रक्षा तंत्र के रूप में करते हैं। 4th और 10th सेमेस्टर के छात्रों को महत्वपूर्ण स्थिति में तनाव से निपटने के लिए और सकारात्मक शैक्षणिक प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए सही ढंग से और कुशलता से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। इस प्रभाव का आकलन करने के लिए इसी तरह का अध्ययन पाया गया था।

ये डेटा शिराज विश्वविद्यालय के चिकित्सा विज्ञान संकाय के मेडिकल छात्रों के एक अच्छे पहचानकर्ता थे। इस अध्ययन में कई सीमाओं को रेखांकित किया जाना चाहिए। डेटा एक विशिष्ट ईरानी चिकित्सा विश्वविद्यालय के छात्रों से संबंधित हैं; इसलिए, यह इसके सामान्यीकरण को सीमित कर सकता है। हालांकि, ईरान में सभी मेडिकल छात्रों में सूचना और संचार प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने में समान अवसर इंटरनेट उपयोग में छात्रों के बीच न्यूनतम समरूपता की व्याख्या कर सकते हैं। यह अनुशंसा की जाती है कि स्क्रीनिंग टूल द्वारा मेडिकल छात्रों के व्यक्तित्व का प्रारंभिक मूल्यांकन और जोखिम पर आबादी की पहचान, रोकथाम की दीक्षा के लिए अनुकूल तरीकों की आवश्यकता साबित हो सकती है।

लेखक इस परियोजना के संचालन में सहायता के लिए शिराज यूनिवर्सिटी ऑफ मेडिकल साइंसेज के उपाध्यक्ष के साथ-साथ मनोरोग अनुसंधान के लिए अनुसंधान के उपाध्यक्ष के लिए अपनी पूरी कृतज्ञता व्यक्त करना चाहते हैं।

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