व्यसनी बिहाव। 2018 फरवरी 12; 81: 157-166। doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017।
आयोनिडीस के1, Treder एमएस2, चैंबरलेन एसआर1, किराली एफ3, अचानक एसए4, स्टीन डीजे5, लोचनर सी6, ग्रांट जेई7.
सार
बैकग्राउंड और एम्स:
समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग (पीआईयू; अन्यथा इंटरनेट की लत के रूप में जाना जाता है) आधुनिक समाजों में बढ़ती समस्या है। पीआईयू के साथ जुड़े जनसांख्यिकीय चर और विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियों का दुर्लभ ज्ञान है और पीआईयू को कैसे समझा जाना चाहिए, इसकी सीमित समझ है। हमारा उद्देश्य पीआईयू से जुड़ी विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियों की पहचान करना और उन संघों में उम्र और लिंग की मध्यम भूमिका का पता लगाना था।
विधि:
हमने 1749 और उससे अधिक आयु वर्ग के 18 प्रतिभागियों की भर्ती एक मीडिया-आधारित सर्वेक्षण में दो साइटों, एक अमेरिका में, और एक दक्षिण अफ्रीका में मीडिया विज्ञापनों के माध्यम से की; हमने विश्लेषण के लिए लास्सो प्रतिगमन का उपयोग किया।
परिणामों के लिए:
सामान्य सर्फिंग (लसो β: 2.1), इंटरनेट गेमिंग (gaming: 0.6), ऑनलाइन शॉपिंग (1.4: 0.027), ऑनलाइन नीलामी वेबसाइटों का उपयोग (0.46: 1.0), सहित विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियाँ उच्च समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग स्कोर से जुड़ी थीं। नेटवर्किंग (porn: 0.33) और ऑनलाइन पोर्नोग्राफी का उपयोग (): 0.15)। आयु ने पीआईयू और रोल-प्लेइंग-गेम (0.35: 0.35), ऑनलाइन जुए (,: 25), नीलामी वेबसाइटों (β: 0.35) का उपयोग और स्ट्रीमिंग मीडिया (0.65.: 55) के बीच के संबंधों को मध्यम आयु वर्ग के साथ उच्च से जोड़ा है। पीआईयू का स्तर। लिंग और लिंग × इंटरनेट गतिविधियों के लिए अनिर्णायक सबूत थे जो समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग स्कोर से जुड़े थे। अटेंशन-डेफिसिट हाइपरएक्टिविटी डिसऑर्डर (ADHD) और सामाजिक चिंता विकार युवा प्रतिभागियों में उच्च PIU स्कोर (क्रमशः age 6.4, and: 4.3 और XNUMX) के साथ जुड़े थे, जबकि सामान्यीकृत चिंता विकार (जीएडी) और जुनूनी-बाध्यकारी विकार (OCD) थे। पुराने प्रतिभागियों में उच्च पीआईयू स्कोर (उम्र> XNUMX, and: XNUMX और XNUMX क्रमशः) के साथ जुड़ा हुआ है।
निष्कर्ष:
कई प्रकार के ऑनलाइन व्यवहार (जैसे खरीदारी, पोर्नोग्राफ़ी, सामान्य सर्फिंग) गेमिंग के बजाय इंटरनेट के घातक उपयोग के साथ एक मजबूत संबंध रखते हैं, जो समस्याग्रस्त इंटरनेट के नैदानिक वर्गीकरण को बहुमुखी विकार के रूप में उपयोग करते हैं। इसके अलावा, इंटरनेट की गतिविधियों और मनोरोग का निदान समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग से जुड़ा हुआ है, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य निहितार्थ के साथ उम्र के साथ भिन्न होता है।
खोजशब्द: व्यवहार की लत; इंटरनेट की लत; इंटरनेट गेमिंग विकार; कमंद; मशीन लर्निंग; समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग
PMID: 29459201
डीओआई: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017
1
परिचय
समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग (पीआईयू; अन्यथा इंटरनेट की लत के रूप में जाना जाता है), दुनिया भर के आधुनिक समाजों में एक सार्वजनिक स्वास्थ्य चिंता है। पीआईयू की महामारी विज्ञान अभी भी अस्पष्ट है (
; ) रिपोर्ट किए गए व्यापक प्रसार अनुमानों (1% से 36.7%) की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ, न केवल जनसंख्या अंतर बल्कि मूल्यांकन उपकरण की विविधता और पीआईयू व्यवहार की विभिन्न परिचालन परिभाषाओं को दर्शाती है। DSM-5 ने आगे के अध्ययन के लिए एक शर्त के रूप में इंटरनेट गेमिंग विकार पर प्रकाश डाला है (), विशेष रूप से जुआ और सोशल मीडिया के उपयोग पर आधारित अन्य इंटरनेट आधारित गतिविधियों को छोड़कर, इस बात के प्रमाण के बावजूद कि समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग एक बहुमुखी समस्या है जो ऑनलाइन गेमिंग से परे जाती है (; ;)। ऑनलाइन गेमिंग और बड़े पैमाने पर मल्टीप्लेयर ऑनलाइन रोल-प्लेइंग गेम (;;;;); ऑनलाइन जुआ (;), ऑनलाइन शॉपिंग (); ;), पोर्नोग्राफी (;), बार-बार ईमेल चेकिंग, इंस्टेंट मैसेजिंग (?) और सोशल मीडिया (?) के अति प्रयोग को देखते हुए। ऑनलाइन व्यवहार भी व्यक्तियों के शारीरिक स्वास्थ्य (?) के लिए चिंता का कारण बन सकता है या आपराधिक कृत्यों के लिए जमीन रख सकता है ()। आवेगी और बाध्यकारी विशेषताएं समस्याग्रस्त इंटरनेट व्यवहार (;?) को कम कर सकती हैं, जबकि विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियों को मनोरोग संबंधी विकारों से जोड़ा गया है; उदाहरण के लिए, ऑनलाइन शॉपिंग को अवसाद और जमाखोरी से जोड़ा गया है (
).
युवा और छात्र पीआईयू के लिए सबसे कमजोर माने जाते हैं (
; ; ; ; ), लेकिन मध्यम आयु वर्ग और पुरानी आबादी की व्यापक जांच नहीं की गई है। युवा उम्र समस्याग्रस्त ऑनलाइन शॉपिंग (;) से जुड़ी हुई है। हालाँकि, वयस्क आबादी में अत्यधिक इंटरनेट आधारित खरीदारी सहित समस्याग्रस्त इंटरनेट गतिविधियों की पहचान करने वाले कई अध्ययन किए गए हैं (
)। कुल मिलाकर, समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग का प्राकृतिक इतिहास अभी भी अज्ञात है और पीआईयू समग्र, या विभिन्न समस्याग्रस्त ऑनलाइन व्यवहारों में उम्र से संबंधित अंतर हो सकता है।
पीआईयू एक पुरुष पूर्वसर्ग माना गया है (
; ) और एशियाई पुरुष युवाओं में अधिक प्रचलित है, लेकिन महिलाएं भी कमजोर हो सकती हैं (;)। नैदानिक स्तर पर, पीआईयू अध्ययन के बहुमत में केवल पुरुष प्रतिभागी शामिल थे () और यह स्पष्ट नहीं है कि क्या महिला नैदानिक आबादी को समझा जा सकता है। अवलोकन अध्ययनों से कुछ सबूत हैं कि पुरुषों और महिलाओं के ऑनलाइन वातावरण में उनके द्वारा चुनी गई गतिविधियों और उनके नकारात्मक परिणामों (;) के संदर्भ में अलग-अलग तरीके से काम करते हैं। चैटिंग और सोशल मीडिया का अत्यधिक उपयोग युवा छात्रों (;;; एस;) में महिला लिंग के साथ जोड़ा गया है। महिला लिंग की पहचान समस्याग्रस्त ऑनलाइन शॉपिंग () के भविष्यवक्ता के रूप में भी की गई है, लेकिन इसके विपरीत भी रिपोर्ट की गई है (;)। ऑनलाइन गेमिंग पुरुष लिंग () के साथ जुड़ा हुआ है, लेकिन दोनों लिंगों () में बड़े पैमाने पर मल्टीप्लेयर ऑनलाइन रोल-प्ले गेमिंग की सूचना दी गई है। ऑनलाइन पोर्नोग्राफ़ी के साथ-साथ ऑनलाइन जुए को वयस्क पुरुषों () के बीच अधिक बार होने की सूचना दी गई है, हालांकि, यह तर्क दिया गया है कि ऑनलाइन लिंग के प्रतिफल, सुदृढीकरण, क्यू प्रतिक्रिया और लालसा की लालसा दोनों लिंगों () के लिए समान हैं। नशे की क्षमता वाले सोशल मीडिया के विशेष प्लेटफॉर्म, जैसे कि फेसबुक जैसी नेटवर्किंग साइटें, दोनों लिंगों द्वारा उपयोग की जाती हैं और यह तर्क दिया गया है कि महिलाएं विशेष रूप से जोखिम () में हो सकती हैं। कुल मिलाकर, पीआईयू के पहलुओं के लिए लिंग-विशिष्ट अंतर हो सकते हैं; वैकल्पिक रूप से, यह हो सकता है कि एक बार नैदानिक और व्यवहार संबंधी विशेषताओं / भ्रमों को ध्यान में रखा जाए, दोनों लिंग समान रूप से प्रभावित होते हैं (;
).
कुल मिलाकर, समस्याग्रस्त इंटरनेट व्यवहारों की व्यापक विविधता सहित समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के लिए अधिक कठोर जांच की आवश्यकता होती है जो प्रकाश को बहाएगी जिस पर विशिष्ट गतिविधियों को समस्याग्रस्त या दुष्क्रियाशील या सामान्य रूप से पीआईयू के रूप में वर्णित घटना में योगदान देना चाहिए। जिस तरह से उम्र और लिंग विशेष इंटरनेट गतिविधियों और पीआईयू के बीच संबंधों को मध्यम करते हैं, उसे अधिक ध्यान देते हुए समझा गया है।
हमारा उद्देश्य विशिष्ट इंटरनेट से संबंधित गतिविधियों की पहचान करना था, जो कि पीआईयू के साथ सांख्यिकीय रूप से जुड़ी हुई हैं और क्या उन संबंधों को सीमित करने वाली उम्र या लिंग के साथ बातचीत होती है।
2
सामग्री और विधियां
2.1
सेटिंग और उपाय
इस अध्ययन की स्थापना और उपायों के बारे में अधिक विवरण भी पीआईयू पर हमारे पिछले प्रकाशन में वर्णित किए गए हैं (
)। इस अध्ययन के तरीकों की रिपोर्टिंग STROBE दिशानिर्देश का अनुसरण करती है (
)। वर्तमान अध्ययन जनवरी 2014-फरवरी 2015 से आयोजित किया गया था। 18 वर्ष और उससे अधिक आयु के व्यक्तियों को दो साइटों पर भर्ती किया गया था: शिकागो (यूएसए) और स्टेलनबॉश (दक्षिण अफ्रीका) इंटरनेट विज्ञापनों का उपयोग करते हुए (मतलब आयु 29 [18-77]; 1119 पुरुष [64%]; 1285 कोकेशियान [73%)) विज्ञापनों ने व्यक्तियों को इंटरनेट उपयोग के बारे में एक ऑनलाइन सर्वेक्षण में भाग लेने के लिए कहा। प्रतिभागियों ने सर्वेक्षण को गुमनाम रूप से सर्वेक्षण बंदर सॉफ्टवेयर का उपयोग करके पूरा किया। यह सर्वेक्षण क्रेगलिस्ट के माध्यम से भेजा गया था, इसलिए केवल विशिष्ट स्थानों के प्रतिभागियों को लक्षित किया गया था। प्रत्येक अनुसंधान स्थल पर संस्थागत समीक्षा बोर्डों द्वारा अध्ययन को मंजूरी दी गई थी। प्रतिभागियों को भाग लेने के लिए कोई मुआवजा नहीं मिला, लेकिन एक यादृच्छिक लॉटरी में नामांकित किया गया, जिसके तहत यूएसए में $ 50 और $ 200 के बीच पांच पुरस्कार और दक्षिण अफ्रीका में ZAR250 और ZAR750 के बीच तीन पुरस्कार शामिल थे।
ऑनलाइन सर्वेक्षण में विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियों के विभिन्न उपायों के साथ प्रत्येक व्यक्ति की उम्र, लिंग, जाति, संबंध स्थिति, यौन अभिविन्यास और शिक्षा पृष्ठभूमि के बारे में प्रश्न थे। हमने 1) सामान्य सर्फिंग 2) इंटरनेट गेमिंग कुल 3) सहित विभिन्न इंटरनेट गतिविधियों को मापा। ऑनलाइन भूमिका निभाने वाले गेम (आरपीजी) 4) टाइम वेस्टर्स / स्किल गेम्स (यानी आईपॉड / आईपैड / सेल फोन, टेट्रिस, ज्वेल्स पर ऐप) 5 ) ऑनलाइन एक्शन मल्टीप्लेयर (यानी कॉल ऑफ ड्यूटी, गियर्स ऑफ वॉर) 6) ऑनलाइन शॉपिंग 7) नीलामी वेबसाइट (यानी ईबे) 8) ऑनलाइन जुआ 9) सोशल नेटवर्किंग 10) ऑनलाइन स्पोर्ट्स (यानी काल्पनिक खेल, ईएसपीएन) 11) पोर्नोग्राफी / सेक्स इंटरनेट पर 12) मैसेजिंग / ब्लॉगिंग (यानी एआईएम, स्काइप) और 13) स्ट्रीमिंग वीडियो / मीडिया (यानी यूट्यूब, हुलु)। सर्वेक्षण में नैदानिक उपाय भी शामिल थे: इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट (IAT) (
) घातक इंटरनेट उपयोग का एक उपाय प्रदान करने के लिए; संभावित सामाजिक चिंता विकार (एसएडी), सामान्यीकृत चिंता विकार (जीएडी) और जुनूनी-बाध्यकारी विकार (ओसीडी) की पहचान करने के लिए मिनी इंटरनेशनल न्यूरोसाइकिएट्रिक इंटरव्यू (मिनी) मॉड्यूल () का चयन करें; ध्यान-घाटे की सक्रियता विकार (ADHD) लक्षणों की पहचान करने के लिए एडल्ट एडीएचडी सेल्फ-रिपोर्ट स्केल लक्षण चेकलिस्ट (ASRS-v1.1) (); पडुआ इन्वेंटरी (पीआई) () जुनूनी-बाध्यकारी प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए; आवेगी व्यक्तित्व को निर्धारित करने के लिए बैरेट इंपल्सटेंस स्केल (BIS-11)
)। अनुपूरक तालिका S1a में सभी चर के वर्णनात्मक आंकड़ों को संक्षेप में और उम्र के आधार पर स्तरीकृत किया गया है।
IAT में PIN के पहलुओं की जांच करने वाले 20 प्रश्न शामिल हैं। 20-100 के साथ 20 से 49 तक IAT रेंज पर स्कोर होता है, जिसमें हल्के इंटरनेट का उपयोग, 50-79 मध्यम इंटरनेट का उपयोग, और 80-100 के साथ गंभीर इंटरनेट का उपयोग होता है। PI में सामान्य अवलोकनशील और बाध्यकारी व्यवहार का आकलन करने वाले 39 आइटम हैं। BIS-11 एक आत्म-रिपोर्ट प्रश्नावली है जिसका उपयोग आवेग के स्तर को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।
हमने यह पहचानने के लिए एक प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए) किया कि क्या इंटरनेट गतिविधियों के कुछ घटक विचरण के एक महत्वपूर्ण हिस्से का हिसाब दे पाएंगे। हालांकि, इस विश्लेषण से पता चला कि हमें 11 में से 13 घटकों की आवश्यकता है> 90% विचरण को प्राप्त करने के लिए संकेत मिलता है कि इंटरनेट गतिविधियों के चर का एक महत्वपूर्ण हिस्सा विचरण में विशिष्ट योगदान देता है। इसलिए हमने अपने विश्लेषण में प्रत्येक चर का अलग से उपयोग करने का निर्णय लिया।
इंटरनेट गतिविधि उपायों सहित ऑनलाइन सर्वेक्षण की संपूर्णता को पूरा करने वाले प्रतिभागियों के केवल डेटा को विश्लेषण में शामिल किया गया था। मूल नमूने में 2551 व्यक्ति शामिल थे। 63 व्यक्तियों को IAT अंकों की कमी के लिए बाहर रखा गया था। एक और 18 व्यक्तियों को ट्रांसजेंडर लिंग की रिपोर्ट करने के लिए और 459 को लापता महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता चर जैसे पीआई या बीआईएस प्रश्नावली स्कोर के लिए बाहर रखा गया था। पांच व्यक्तियों को रिपोर्टिंग उम्र <18 वर्ष के लिए बाहर रखा गया था। इंटरनेट गतिविधि के लापता उपायों के कारण एक और 257 व्यक्तियों को बाहर रखा गया। अंतिम पूर्ण सेट में सभी चर पर पूर्ण स्कोर वाले 1749 व्यक्ति शामिल थे। वर्तमान अध्ययन और के बीच नमूना अंतर के लिए बहिष्करण प्रक्रिया का यह अंतिम चरण है
। इस अंतिम पूर्ण सेट में स्टेलनबोश साइट के 1063 व्यक्ति और शिकागो साइट के 686 व्यक्ति शामिल थे। पीआईयू का अनुमानित बिंदु प्रसार 8.5 या उससे ऊपर के आईएटी कट-ऑफ का उपयोग करके ~ 50% था। दो अध्ययन स्थल की आबादी की तुलना में, स्टेलनबोश साइट में छोटे प्रतिभागी थे [मतलब (रेंज) 24.3 (18-76) बनाम 36.3 (18-77), एनोवा एफ <0.05, η 2 : 0.20], पुरुष लिंग का कम अनुपात [58% बनाम 73%] χ 2 <0.05, φ : 0.15], विषमलैंगिक यौन अभिविन्यास का उच्च अनुपात [91% बनाम 84%, χ 2 <0.05, φ : 0.10], ADHD की उच्च दर [50% बनाम 41% χ 2 <0.05, φ : 0.9], ऑनलाइन शॉपिंग की निचली दरें [औसत (श्रेणी) 0.48 (0–5) बनाम 1.27 (0–5), एनोवा एफ <0.05, η 2 : 0.18] और थोड़ा कम IAT स्कोर [माध्य (रेंज) 30.3 (20–94) बनाम 35.9 (20–85), एनोवा एफ <0.05 η 2 : 0.06]। पूरक तालिका S1b में एक अधिक विस्तृत तुलना प्रस्तुत की गई है। भर्ती और अपवर्जन प्रक्रिया को ग्राफिक रूप से प्रस्तुत किया जाता है अंजीर 1 । सभी सतत चर (यानी बीआईएस स्कोर) को मॉडल गुणांक की व्याख्या को बढ़ाने के लिए मानकीकृत किया गया था। पूर्वानुमान विधियों ने IAT स्कोर का उपयोग संख्यात्मक चर (रेंज 20-94, माध्य 32.48) के रूप में किया। सभी विश्लेषण आर स्टूडियो संस्करण 3.1.2 में किए गए थे। Lasso सामान्यीकृत रैखिक मॉडल "glmnet" पैकेज (पैकेज glmnet संस्करण 2.0-XNXX () का उपयोग करके किया गया था
))। विश्लेषण प्रक्रिया के बारे में अधिक विवरण पूरक (कार्यप्रणाली परिशिष्ट) में पाया जा सकता है।
2.2
सहसंबंधों की खोज
हमने अपने डेटा में चर के बीच सहसंबंधों का पता लगाया (देखें) अंजीर 2 )। सभी विभिन्न इंटरनेट गतिविधियों में आईएटी स्कोर (पियर्सन सहसंबंध गुणांक सीमा 0.23–0.48) के साथ कमजोर सकारात्मक सहसंबंध थे। इंटरनेट गतिविधि चर के बीच कुछ मध्यम सकारात्मक सहसंबंधों की पहचान की गई यानी कुल इंटरनेट गेमिंग और आरपीजी (आर = 0.57), कुल इंटरनेट गेमिंग और एक्शन मल्टीप्लेयर गेम (आर = 0.55), ऑनलाइन शॉपिंग और नीलामी वेबसाइटों (आर = 0.55) का उपयोग, सामान्य सर्फिंग और खरीदारी (आर = 0.44), सामान्य सर्फिंग और सोशल नेटवर्किंग (आर = 0.44), सामान्य सर्फिंग और स्ट्रीमिंग मीडिया (आर = 0.44)। खेल और पोर्नोग्राफी (आर = 0.38), पुरुष लिंग और खेल (आर = 0.30) या पोर्नोग्राफी (आर = 0.39) या एक्शन मल्टीप्लेयर गेमिंग (आर = 0.27) के बीच कमजोर सकारात्मक संबंध थे। ऑनलाइन जुए और एक्शन मल्टीप्लेयर (आर = 0.41), आरजीपी (आर = 0.32), नीलामी वेबसाइटों (आर = 0.38), स्पोर्ट्स (आर = 0.38) या पोर्नोग्राफी (आर = 0.39) के बीच कमजोर संबंध थे। सामान्य सर्फिंग, ऑनलाइन शॉपिंग, नीलामी वेबसाइटों का उपयोग, सोशल नेटवर्किंग, स्ट्रीमिंग मीडिया और पोर्नोग्राफी (0.2 ≤ r) 0.3) के साथ प्रभावहीनता को सकारात्मक रूप से सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध किया गया था। बड़ी उम्र और खरीदारी की गतिविधियों (आर = 0.33) या नीलामी वेबसाइटों (आर = 0.22) के उपयोग के बीच और गैर-विषमलैंगिक यौन अभिविन्यास और पोर्नोग्राफी (आर = 0.22) के बीच एक कमजोर सहसंबंध भी था। इंटरनेट गतिविधियों और उम्र, लिंग, रिश्ते की स्थिति, यौन अभिविन्यास, शिक्षा का स्तर, दौड़ और आवेग और बाध्यकारीता के स्तर के बीच अन्य सभी सहसंबंध बहुत कमजोर थे (.0.2 <r <0.2)।
2.3
ओवर-फिटिंग से निपटना
हमारे सांख्यिकीय तरीकों के लिए हमने ऐसे मॉडल का उपयोग किया जिसमें जनसांख्यिकीय चर (आयु, नस्ल, शिक्षा स्तर, लिंग, संबंध स्थिति, यौन अभिविन्यास), नैदानिक विशेषताएं (एडीएचडी, जीएडी, सामाजिक चिंता और ओसीडी का निदान), व्यवहार संबंधी आयाम शामिल हैं, जिन्हें संबंधित माना जाता है। पीआईयू (impulsivity and compulsivity), इंटरनेट गतिविधियों और इंटरनेट गतिविधियों के बीच बातचीत की शर्तें × आयु या लिंग; उत्तरार्द्ध का फैसला उस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए किया गया था जो इंटरनेट गतिविधियों और समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग स्कोर के बीच उम्र या लिंग को मध्यम करती है। हमने कुल 51 भविष्यवक्ता चर शामिल किए। चर के ढेरों को शामिल करके हमने एक ऐसे मॉडल के लिए लक्ष्य किया है जो अधिक सटीक है और साथ ही साथ जनसांख्यिकीय और इंटरनेट गतिविधि चर के बीच जटिल बातचीत को पकड़ता है। हालाँकि, कई प्रेडिक्टर वैरिएबल होने का नकारात्मक पक्ष यह है कि यह आमतौर पर बड़े गुणांक के साथ ओवर-फिटिंग की ओर जाता है। इसके अलावा, इन-सैंपल लीनियर रिग्रेशन भी ओवर-फिट होता है, विशेष रूप से जटिल मॉडलों में, और नए डेटा पर भविष्यवाणियां करने में मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है। ओवर-फिटिंग मॉडल के डाउनसाइड के व्यापक प्रमाण हैं (
)। ओवर-फिटिंग से निपटने के लिए, हमने मॉडल के सामान्यीकरण और भविष्यवाणी की त्रुटि का अनुमान प्राप्त करने के लिए आउट-ऑफ-सैंपल सांख्यिकीय विधियों (क्रॉस-वैलिडेशन) का उपयोग करने पर चर्चा की है (
)। हमने अपने वर्तमान डेटा में इस दृष्टिकोण का पता लगाया, जब हमने रूट-माध्य-चुकता-त्रुटि के एक आउट-ऑफ-सैंपल क्रॉस-वैलिड अनुमान का उपयोग किया था, यह परीक्षण करने के लिए चर का पिछड़े चयन के साथ संयोजन में परीक्षण किया गया था कि क्या मॉडल अधिक संख्या में चर जोड़कर सुधार करते हैं भविष्यवक्ताओं के संभावित संयोजनों के उपसमूह, और हमने देखा कि विरल मॉडल (यानी लगभग 13 और 16 चर के बीच) अधिक जटिल मॉडल (> 16 चर सहित) की तुलना में क्रॉस-मान्य आरएमएसई के संदर्भ में गैर-हीन थे। यह खोजपूर्ण में दिखाया गया है अंजीर 3 (बाएं से बाएं)।
2.4
स्पार्सिटी की कमी के साथ नियमित रूप से प्रतिगमन
पिछले पैराग्राफ में उल्लिखित कारणों के लिए, हम पीआईयू स्कोर की भविष्यवाणी के संदर्भ में मानक सांख्यिकीय तरीकों के लिए तुलनीय होने के साथ-साथ भविष्यवाणी की एक पद्धति का उपयोग करना चाहते थे जो अधिक फिट नहीं होगा। यह भी मूल्यवान होगा यदि हमारी विधि मॉडल की व्याख्या के साथ मदद करने के लिए परिवर्तनीय चयन भी कर सकती है (यानी गैर-शून्य गुणांक वाले भविष्यवक्ताओं की संख्या को कम करके)। नियमितीकरण, शुरू में अभिन्न समीकरणों को हल करने के लिए तिखोनोव द्वारा डिज़ाइन किया गया (
) और बाद में सांख्यिकीय विज्ञान में पेश किया गया है जिसमें कुछ निर्माण के कुछ उपर्युक्त गुण हैं, जो कि स्पार्सिटी की ओर मॉडल निर्माण को स्थानांतरित करने और ओवर-फिटिंग () को कम करने के लिए है। लैस्सो (सामान्यीकृत रैखिक मॉडल, दंडित अधिकतम संभावना के साथ, जिसे लिस्ट एब्सोल्यूट श्रिंकेज और सिलेक्शन ऑपरेटर (लासो या LASSO ()) का उपयोग करके प्रतिगमन के रूप में जाना जाता है) एक नियमितीकरण और प्रतिगमन विश्लेषण पद्धति है जिसे अब चिकित्सा विज्ञान (?) में उपयोग किया जाता है और इसमें उपयोग की संभावना है। मनोरोग (आरसी) में नैदानिक भविष्यवाणी मॉडलिंग। रिज रिग्रेशन नियमित रैखिक रिग्रेशन का एक और रूप है जो गुणांक के दंड () को लागू करके गुणांक को सिकोड़ता है। इलास्टिक-नेट रिज और लासो के बीच का एक मध्यवर्ती मॉडल है और इसका दंड α द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो कि लासो (α = 1) और रिज (α = 0) के बीच की खाई को पाटता है। ट्यूनिंग पैरामीटर λ दंड की समग्र शक्ति को नियंत्रित करता है। Lasso L1 दंड का उपयोग करता है और रिज L2 दंड का उपयोग करता है। रिज रिग्रेशन के विपरीत, लैस्सो L1 पेनल्टी का प्रभाव यह है कि अधिकांश गुणांक शून्य पर चलाए जाते हैं, जिससे एक नियमित समाधान होता है जो एक ही समय में विरल होता है। इस तंत्र द्वारा, लासो चर चयन करता है जो व्याख्या को सरल बना सकता है, खासकर यदि मॉडल में कई भविष्यवाणियां शामिल हैं। एक और गैर-मानक विधि जिसे उच्च सटीकता और फिटिंग से बचने की क्षमता के लिए जाना जाता है, वह है यादृच्छिक वन (
)। रैंडम फ़ॉरेस्ट एक मशीन लर्निंग विधि है जो गैर-लीनियर निर्भरता के खिलाफ अच्छा प्रदर्शन करती है और इसलिए, इस मॉडल के प्रदर्शन की खोज हमें अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है, संभवतः 'छिपा हुआ', जटिल संघ।
2.5
भविष्यवाणी के तरीके
हमारे विश्लेषण में उपयुक्त मॉडल का चयन करने के लिए, हमने RMSE के क्रॉस-वेरिफाइड आउट-ऑफ-सैंपल अनुमान का उपयोग करते हुए एक दूसरे के साथ रैखिक प्रतिगमन, रिज रिग्रेशन, इलास्टिक-नेट, लासो और यादृच्छिक वन मॉडल की तुलना की। हमारी क्रॉस-मान्यता में एक प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में डेटा को विभाजित करना, प्रशिक्षण सेट में मॉडल मापदंडों को ट्यूनिंग करना और परीक्षण सेट में आईएटी स्कोर के लिए पूर्वानुमान बनाना शामिल है। सिलवटों में डेटा को विभाजित करने की यादृच्छिक प्रकृति के कारण, हमने स्थिर और प्रतिकृति अनुमान प्राप्त करने के लिए इस प्रक्रिया को 50 बार दोहराया। हमने तब सटीक विल्कोक्सन-प्रैट हस्ताक्षर किए रैंक परीक्षणों का उपयोग करके आरएमएसई स्कोर के अंतिम वैक्टर की तुलना की। सभी मॉडल भोले बेसलाइन (पी सही <0.001, कोहेन के डी = −0.87) से बेहतर थे (पूरक तालिका S2 देखें)। आरएमएसई स्कोर के सारांश आँकड़े पूरक तालिका S3 में प्रस्तुत किए गए हैं। लासो और इलास्टिक नेट रिज रिग्रेशन (p-corrected <0.01, d = 0.51, d = 0.49) और रैखिक प्रतिगमन (p सही <0.001, d = 0.76) से बेहतर थे और एक दूसरे के बीच सांख्यिकीय रूप से भिन्न नहीं थे (p corrected> 0.05,) d = .0.08)। रैंडम फ़ॉरेस्ट या तो लस्सो (p = 0.12) या इलास्टिक नेट से बेहतर था (p corrected> 0.05)। इसलिए, हमारे विश्लेषण में, हमने लास्सो का उपयोग किया, क्योंकि, आगे के नमूने की भविष्यवाणी के प्रदर्शन को अच्छा करने के लिए, लास्सो गुणांक सिकुड़ कर शून्य और इसलिए व्याख्यात्मकता को बढ़ाकर चर चयन करने में सक्षम था। यद्यपि लोचदार जाल भी चर चयन कर सकता है, यह अधिक चर का चयन करने के लिए जाता है, और अधिक जटिल और अधिक शक्तिशाली मॉडल होने के बावजूद, यह लासो की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन नहीं देता था। हमारे अंतिम विश्लेषण पूर्ण डेटा और उपसमूह विश्लेषण में, हमने प्रत्येक मॉडल के लिए उत्पादित प्रत्येक लासो मॉडल और रिपोर्ट गुणांक के लिए इष्टतम लंबोदा का उत्पादन करने के लिए 10-गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग किया। पूर्ण डेटा विश्लेषण से व्युत्पन्न व्याख्यात्मक भूखंड प्रस्तुत किए जाते हैं अंजीर 3 .
3
परिणाम
लैसो रिग्रेशन परिणाम पूरे नमूने में संक्षेपित किए गए हैं और उम्र के अनुसार स्तरीकृत हैं 1 और 2 टेबल्स । उपसमूह विश्लेषण के लिए परिणामों की पूर्ण तालिका, उम्र और अध्ययन साइट द्वारा स्तरीकृत सहित ऑनलाइन पूरक तालिका (टेबल्स S4-S10) में प्रस्तुत की गई हैं। डेटा के खोजपूर्ण भूखंडों को अनुपूरक आंकड़ों (अंजीर। S1 – S3) में प्रस्तुत किया गया है। रैखिक प्रतिगमन के अधिक मानक सांख्यिकीय दृष्टिकोण के परिणाम भी पूरक टेबल्स S4-S10 में प्रस्तुत किए गए हैं और नीचे प्रस्तुत किए गए मुख्य परिणामों की तुलना में संरचनात्मक निष्कर्ष में कोई अंतर किसी अन्य मॉडल की पसंद पर सशर्त हैं।
| इंटरनेट गतिविधि | सभी (n = 1749) | 18 ≤ आयु N 25 (n = 1042) | 26 ≤ आयु N 55 (n = 592) | आयु> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| सामान्य सर्फिंग | 2.100 | 2.400 | 1.500 | 0.590 |
| इंटरनेट गेमिंग | 0.600 | 0.450 | 0.110 | 0.000 |
| आरपीजी | 0.000 | 0.000 | 0.710 | 0.000 |
| समय गवांने वाले | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.450 |
| एक्शन मल्टीप्लेयर | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| खरीदारी | 1.400 | 0.840 | 1.500 | 0.000 |
| नीलामी वेबसाइटों | 0.027 | 0.000 | 0.990 | 0.230 |
| जुआ | 0.000 | 0.000 | 0.780 | 0.000 |
| सामाजिक नेटवर्किंग | 0.460 | 0.000 | 1.300 | 0.000 |
| खेल-कूद | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| अश्लील साहित्य | 1.000 | 1.400 | 0.210 | 0.000 |
| संदेश | 0.000 | 0.000 | 0.110 | 0.000 |
| स्ट्रीमिंग मीडिया | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.200 |
| पडुआ | 0.074 | 0.085 | 0.029 | 0.065 |
| भारतीय मानक ब्यूरो | 0.066 | 0.048 | 0.072 | 0.086 |
| एडीएचडी निदान | 1.700 | 0.350 | 3.100 | 0.000 |
| जीएडी निदान | 0.230 | 0.000 | 0.000 | 6.400 |
| सामाजिक चिंता का निदान | 0.000 | 0.560 | 0.000 | 0.000 |
| ओसीडी निदान | 0.270 | 0.000 | 0.000 | 4.300 |
| इंटरनेट गतिविधि | सभी (n = 1749) | 18 ≤ आयु N 25 (n = 1042) | 26 ≤ आयु N 55 (n = 592) | आयु> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| जनसांख्यिकीय चर | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| जेंडर × किसी भी इंटरनेट गतिविधि | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| आयु × सामान्य सर्फिंग | 0.000 | - | - | - |
| आयु × इंटरनेट गेमिंग | 0.000 | - | - | - |
| आयु × आरपीजी | 0.330 | - | - | - |
| आयु × समय की आपदा | 0.000 | - | - | - |
| आयु × एक्शन मल्टीप्लेयर | 0.000 | - | - | - |
| आयु × खरीदारी | 0.000 | - | - | - |
| आयु × जुआ | 0.150 | - | - | - |
| आयु × नीलामी वेबसाइट | 0.350 | - | - | - |
| आयु × सामाजिक नेटवर्किंग | 0.000 | - | - | - |
| आयु × खेल | 0.000 | - | - | - |
| आयु × पोर्नोग्राफी | 0.000 | - | - | - |
| आयु × संदेश | 0.000 | - | - | - |
| आयु × स्ट्रीमिंग मीडिया | 0.350 | - | - | - |
3.1
जनसांख्यिकी
लैस्सो प्रतिगमन में आयु, लिंग, जाति, शिक्षा स्तर, संबंध स्थिति या यौन अभिविन्यास सहित कोई भी चर किसी भी उम्र के उपसमूह में या पूर्ण डेटा में पीआईयू से जुड़ा नहीं था।
3.2
इंटरनेट गतिविधियों
पूर्ण डेटा लैस्सो प्रतिगमन में, कई इंटरनेट गतिविधियाँ उच्च पीआईयू स्कोर के साथ जुड़ी हुई थीं जिनमें सामान्य सर्फिंग (internet: 2.1), इंटरनेट गेमिंग (0.6: 1.4), ऑनलाइन शॉपिंग (0.027: 0.46) शामिल हैं, नीलामी वेबसाइटों का उपयोग (ass:) 1.0), सोशल नेटवर्किंग (0.33.: 0.15) और ऑनलाइन पोर्नोग्राफी का उपयोग (,: 0.35)। पीआईयू और रोल-प्लेइंग-गेम (आरपीजी), ऑनलाइन जुए, नीलामी वेबसाइटों का उपयोग और स्ट्रीमिंग मीडिया का उपयोग करके उम्र के आधार पर (0.35.: ०.३३, ०.१५, ०.३५ और ०.३५) के बीच संबंधों को बड़े पीआईयू स्कोर के साथ जुड़ा हुआ था। । आयु-उपसमूह विश्लेषण में (युवा प्रतिभागियों की उम्र middle 25, मध्यम आयु के प्रतिभागियों की 25 <उम्र; 55; पुराने प्रतिभागियों की उम्र> 55), सामान्य सर्फिंग सभी आयु समूहों में पीआईयू के साथ जुड़ी हुई थी, लेकिन युवा में अधिक दृढ़ता से (2.4: 1.5) मध्यम आयु वर्ग में कम (β: 0.59), और पुराने प्रतिभागियों में भी कम (0.45: 0.11)। इंटरनेट गेमिंग (क्रमशः 0.0.: 1.4, 0.21 और 0.0 तीन आयु समूहों के लिए) और ऑनलाइन पोर्नोग्राफ़ी का उपयोग (0.71: 0.78, 0.11 और 1.3) में एक समान प्रवृत्ति देखी गई। कुछ इंटरनेट गतिविधियाँ जैसे ऑनलाइन आरपीजी का उपयोग अन्य आयु वर्ग (): .१) की तुलना में मध्यम आयु वर्ग के प्रतिभागियों में पीआईयू के साथ अधिक मजबूती से जुड़ा था। ऑनलाइन जुए (0.99.: 0.23), इंस्टेंट मैसेजिंग (1.2: 0.45) और ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग (।: XNUMX) के लिए भी यही सच था। नीलामी की वेबसाइटों का उपयोग मध्यम आयु वर्ग के प्रतिभागियों (,: XNUMX) में पीआईयू के साथ अधिक मजबूती से जुड़ा हुआ था, लेकिन पुराने प्रतिभागियों में भी भविष्यवाणी की गई थी (older: XNUMX)। ऑनलाइन मीडिया को स्ट्रीम करना और समय की बर्बादी का उपयोग पुराने प्रतिभागियों (क्रमशः,: XNUMX, XNUMX) में पीआईयू के साथ जुड़ा हुआ था, लेकिन किसी अन्य आयु वर्ग में नहीं।
3.3
नैदानिक और व्यवहार संबंधी विशेषताएं
ध्यान-घाटे की सक्रियता विकार (ADHD) ((: 1.7), सामान्यीकृत चिंता विकार (GAD) (AD: 0.23) और जुनूनी-बाध्यकारी विकार (OCD) (β: 0.27) के लक्षण उच्च PIU स्कोर के साथ जुड़े थे। आयु-उपसमूह विश्लेषण में, ADHD और SAD क्रमशः छोटे प्रतिभागियों (β: 0.35 और 0.56) में उच्च PIU स्कोर के साथ जुड़े थे, जबकि ADHD मध्यम आयु वर्ग के उपसमूह (X 3.1) में महत्वपूर्ण रहा। GAD और OCD पुराने प्रतिभागियों उपसमूह (क्रमशः: 6.4 और 4.3) में उच्च PIU स्कोर के साथ जुड़े थे, लेकिन अन्य आयु समूहों में नहीं। BIS स्कोर (आवेगी व्यक्तित्व) और PADUA स्कोर (जुनूनी-बाध्यकारी प्रवृत्ति) क्रमशः पूर्ण डेटा (β: 0.066 और 0.074) में उच्च PIU स्कोर के साथ जुड़े थे और सभी आयु वर्ग के विश्लेषणों में।
4
चर्चा
यह पत्र इंटरनेट के विभिन्न प्रकार के इंटरनेट गतिविधियों के साथ-साथ समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग से संबंधित विभिन्न प्रकार की इंटरनेट गतिविधियों का व्यापक रूप से पता लगाने का पहला प्रयास है। पिछले काम ने आम तौर पर विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियों के मुद्दे से निपटने के लिए अलग-थलग इंटरनेट गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करके समस्याग्रस्त उपयोग के लिए नेतृत्व किया है (
; ; ; ; )। हमने यहां दिखाया है कि सामान्य सर्फिंग, इंटरनेट गेमिंग, ऑनलाइन शॉपिंग, नीलामी वेबसाइटों का उपयोग, ऑनलाइन जुआ, सोशल नेटवर्किंग और ऑनलाइन पोर्नोग्राफ़ी का उपयोग पीआईयू के लिए अलग और विशिष्ट योगदान सहित इंटरनेट गतिविधियों की एक श्रृंखला, सबूत प्रदान करती है कि पीआईयू एक जटिल है घटना जिसमें विभिन्न प्रकार के समस्याग्रस्त व्यवहार शामिल हैं। इसके अलावा, हमने दिखाया है कि उन व्यवहारों को पीआईयू के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संघों को बनाए रखा जाता है, तब भी जब मनोचिकित्सक पीआईयू (एडीएचडी, जीएडी और ओसीडी के लक्षण) (?) और व्यवहार के आयामों से परिचित होने के लिए जाना जाता है। पीआईयू (यानी आवेग और मजबूरी के व्यक्तित्व उपाय) (;)
) विचाराधीन है। हमने आगे यह प्रदर्शित किया है कि विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियाँ जैसे आरपीजी, ऑनलाइन जुआ, नीलामी वेबसाइटों का उपयोग और स्ट्रीमिंग मीडिया उच्च पीआईयू स्कोर के साथ जुड़े हुए हैं और यह संबंध उम्र से प्रभावित है। अंत में, हमारा डेटा बताता है कि अन्य प्रकार के ऑनलाइन व्यवहार (जैसे खरीदारी, पोर्नोग्राफ़ी, सामान्य सर्फिंग) गेमिंग की तुलना में इंटरनेट के घातक उपयोग के साथ एक मजबूत संबंध रखते हैं और यह संभव है कि यह इस तथ्य से संबंधित है कि पिछले अध्ययनों में ऐसा शामिल नहीं किया गया है इंटरनेट से संबंधित गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला। इन परिणामों के नैदानिक रूप से सार्थक विकार के रूप में पीआईयू की अवधारणा के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं, क्योंकि वे समस्याग्रस्त इंटरनेट या इंटरनेट की लत के बहुआयामी इकाई की ओर ध्यान आकर्षित करते हैं और 'इंटरनेट गेमिंग डिसऑर्डर' के अपेक्षाकृत संकीर्ण निर्माण से दूर होते हैं, जिसमें कई पहलू शामिल होते हैं। मानव ऑनलाइन व्यवहार की।
इसके अलावा, आउट-ऑफ-सैंपल क्रॉस वैलिडेशन का उपयोग करके हमने दिखाया है कि 'अधिक मानक' रैखिक प्रतिगमन की तुलना में पीआईयू स्कोर की भविष्यवाणी करने में लास्सो रिग्रेशन का उपयोग करने का 'गैर-मानक' दृष्टिकोण अधिक सटीक है। किसी मॉडल के पूर्वानुमेय मान के आउट-ऑफ-सैंपल आकलन का उपयोग अक्सर उस घटना से निपटने में मदद करता है जिसके द्वारा प्रतिकृति अध्ययनों में क्षय का महत्व होता है। हालांकि, लैस्सो रिग्रेशन का विकल्प कैविट के साथ आता है जो वैरिएबल जो मॉडल (शून्य गुणांक के साथ) द्वारा चयनित नहीं हैं, फिर भी अनुमानित हो सकते हैं, खासकर जब चयनित और गैर-चुने हुए चर के बीच उच्च सहसंबंध होते हैं। हमारे डेटा सेट में, हमारे पास कोई अत्यधिक सहसंबंधित चर नहीं थे, फिर भी, इस सीमा का मतलब है कि हमें किसी भी नकारात्मक परिणामों का रूढ़िवादी तरीके से इलाज करना चाहिए। उदाहरण के लिए, लिंग और पीआईयू के बीच संबंध की कमी के साथ-साथ लिंग × इंटरनेट गतिविधियों के बीच संबंध की कमी, पीआईयू के साथ इंटरनेट गतिविधियां यकीनन इस परिकल्पना का समर्थन करती हैं कि अगर पीआईयू व्यवहार और संभावित कन्फ्यूडर की एक विस्तृत श्रृंखला को ध्यान में रखा जाता है, तो दोनों लिंग समान रूप से कमजोर होते हैं PIU के पहलुओं को विकसित करने के लिए (
; )। हालांकि, हमारे विश्लेषण की सीमाओं के कारण, हम इस संभावना को बाहर नहीं कर सकते हैं कि पीआईयू और लिंग के बीच अन्य संघ मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, यह सुझाव दिया गया है कि लिंग ऑनलाइन शॉपिंग और पीआईयू के बीच संबंधों को नियंत्रित करता है और महिलाएं जोखिम () में अधिक हो सकती हैं। प्रासंगिकता यह हो सकती है कि बाध्यकारी खरीद विकार, एक विकार जो मध्यम आयु वर्ग के समूहों में प्रमुख है 5: 1 अनुपात () द्वारा एक महिला की प्रबलता है, और इस तरह के निष्कर्ष चला सकते हैं। इस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए हमारे पास इस विकार का कोई डेटा नहीं है। यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है, कि यहां उपयोग किए जाने वाले IAT उपकरण ने कारक संरचना से संबंधित मजबूती की कमी, वर्तमान DSM-5 परिचालन (गेमिंग विकार) से अंतर और इंटरनेट अनुप्रयोगों के तकनीकी विकास के पीछे पिछड़ने पर आलोचना की है;
)। भविष्य के पीआईयू अनुसंधान को पद्धतिगत रूप से मजबूत, मान्य उपकरणों द्वारा अच्छी तरह से परोसा जाएगा, जो तकनीकी और व्यवहारिक दृष्टिकोण से पीआईयू के तेजी से विकसित होने वाले स्वभाव को पकड़ने में सक्षम होगा।
हमारे आयु-उपसमूह विश्लेषण ने पीआईयू और विभिन्न इंटरनेट गतिविधियों के बीच उम्र से संबंधित संघों में अंतर्दृष्टि प्रदान की। आम धारणा है कि पीआईयू युवाओं का एक विकार है, यह आवश्यक रूप से सही नहीं है और यह उचित रूप से डिज़ाइन किए गए अध्ययनों की कमी पर आधारित हो सकता है जो सभी आयु समूहों में ऑनलाइन व्यवहारों को पकड़ते हैं। जीवन भर पीआईयू के प्राकृतिक इतिहास के लिए अपर्याप्त ज्ञान, पीआईयू विकसित करने के लिए जोखिम के मामले में पुरानी आबादी में कमजोरियों की व्यापक खोज की अनुमति नहीं देता है। हालांकि, हमारे परिणाम संकेत देते हैं कि उन कमजोरियों का अस्तित्व है और आगे के शोध में जोखिमों पर आबादी की विशेषताओं का पता लगाने के लिए वारंट किया गया है। उदाहरण के लिए, एडीएचडी या सामाजिक चिंता के लक्षण युवा आबादी में पीआईयू के लिए एक भविष्यवक्ता हो सकते हैं, जबकि ओसीडी या जीएडी लक्षण होने पर पुरानी आबादी में पीआईयू के लिए एक भविष्यवक्ता हो सकता है। तथ्य यह है कि OCD को हालिया मेटा-विश्लेषण में PIU के साथ संबद्ध नहीं पाया गया था (
) एक संकेतक हो सकता है कि पुरानी आबादी को समझा गया है। तथ्य यह है कि एडीएचडी उच्च पीआईयू स्कोर के साथ दृढ़ता से जुड़ा हुआ था, आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि अन्य अध्ययनों ने पीआईयू आबादी () में एडीएचडी (एक्सएनयूएमएक्स% तक) की बहुत अधिक व्यापकता की सूचना दी है। एक ही समय में, विशिष्ट मध्यम आयु वर्ग की आबादी (100 और 26 के बीच) पीआईयू के जोखिम में अधिक हो सकती है, यदि वे उन विकारों के प्राकृतिक इतिहास को देखते हुए, बाध्यकारी खरीद विकार या जुआ विकार से पीड़ित हैं, जो मध्य युग में चरम पर हैं।
).
इसके अलावा, निष्कर्ष यह है कि एक विशेष ऑनलाइन गतिविधि केवल विशिष्ट आयु समूहों में पीआईयू के साथ जुड़ी हुई थी, इसका मतलब यह है कि विशेष आयु समूह पीआईयू के विकासशील पहलुओं के जोखिम में हो सकते हैं। जबकि युवा लोगों में पोर्नोग्राफी देखने के लिए एक प्रवृत्ति के साथ पीआईयू विकसित करने का जोखिम अधिक हो सकता है, एक भेद्यता जो मध्यम आयु में कम मजबूत हो सकती है और बाद में जीवन में व्यर्थ हो सकती है, पुराने लोगों को समय के समस्याग्रस्त उपयोग द्वारा पीआईयू विकसित करने का अधिक खतरा हो सकता है। wasters और स्ट्रीमिंग मीडिया (खोजपूर्ण देखें) अंजीर 4 )। अंत में, सामान्य सर्फिंग पीआईयू का एक कम करके आंका जा सकता है, जो युवा लोगों में उच्च पीआईयू स्कोर के साथ अधिक दृढ़ता से जुड़ा हुआ लगता है, लेकिन सभी आयु समूहों में महत्वपूर्ण है; यह खोज इस तथ्य से संबंधित हो सकती है कि प्रारंभिक वयस्क जीवन निर्देशित कम लक्ष्य हो सकता है और युवा अन्य पुराने समूहों की तुलना में ऑनलाइन वातावरण में असंरचित गतिविधियों के दौरान अधिक समय बिता रहे हैं।
हमारे परिणामों में ऑनलाइन सामग्री के नियमन, और लक्षित हस्तक्षेपों के संबंध में सार्वजनिक स्वास्थ्य निहितार्थ भी हैं। यदि विशेष गतिविधियों को दूसरों की तुलना में समस्याग्रस्त उपयोग के विकास के साथ अधिक दृढ़ता से जोड़ा जाता है, तो यह सवाल उठता है कि क्या सार्वजनिक स्वास्थ्य नीतियों को कमजोर व्यक्तियों के समूहों को पीआईयू के जोखिम के प्रति अपनी लचीलापन में सुधार करने के लिए लक्षित किया जाना चाहिए, या क्या अन्य पहलुओं को लक्षित करने वाले अधिक सार्वभौमिक हस्तक्षेप। ऑनलाइन व्यवहार को कम व्यसनी बनाने के लिए इंटरनेट व्यवहारों पर विचार किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म कुछ मामलों में विशिष्ट आर्किटेक्चर का उपयोग कर सकता है जो उपयोगकर्ताओं की कमजोरियों (यानी आवेगी या बाध्यकारी लक्षण) का लाभ उठाते हैं और इसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं के ऑनलाइन वातावरण के भीतर रहने की लंबाई को अधिकतम करना है। हालांकि यह एक विपणन दृष्टिकोण से समझ में आता है, यह चिंता का विषय है कि क्या ये वातावरण उपयोगकर्ता को स्वास्थ्य चेतावनी भी जारी करना चाहिए।
4.1
सीमाओं
यह एक क्रॉस-सेक्शनल ऑनलाइन सर्वेक्षण था, इसलिए कोई भी कारणपूर्ण संबंध नहीं बनाया जा सकता है। इसके अलावा, भर्ती पद्धति के कारण, और पीआईयू वाले लोगों के लिए एक ऑनलाइन सर्वेक्षण पूरा करने की अधिक संभावना है, वर्तमान निष्कर्ष बड़े पैमाने पर सामान्य पृष्ठभूमि की आबादी में पीआईयू को सामान्य नहीं कर सकते हैं। हमारे अध्ययन की एक और सीमा पीआईयू से जुड़े कुछ नैदानिक संस्थाओं के लिए नैदानिक डेटा की कमी है, उदाहरण के लिए अवसाद या पदार्थ का दुरुपयोग। इसलिए, यह संभव है कि अवसाद या पदार्थ का दुरुपयोग हमारे अध्ययन में देखे गए कुछ संघों के लिए हो सकता है। भविष्य के अध्ययन में नैदानिक मापदंडों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल होनी चाहिए ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या पीआईयू और इंटरनेट गतिविधियों के बीच उन संगठनों के लिए खाता है। मिनी का उपयोग करने से प्राप्त हमारे नैदानिक डेटा के संबंध में आगे की सीमाएं हैं; इसे एक प्रशिक्षित व्यक्ति से आमने-सामने के साक्षात्कार में वितरित करने के लिए मान्य किया गया है, जबकि हमारे अध्ययन में इसे एक ऑनलाइन टूल के माध्यम से वितरित किया गया था। हालांकि, हमारे नैदानिक डेटा पीआईयू में पिछले अध्ययनों के साथ अनुबंध में हैं। इसके अलावा, हमारे डेटा संग्रह का एक और नकारात्मक पहलू यह था कि हमने उस गतिविधि के पीआईयू के लिए प्रॉक्सी उपाय के रूप में गतिविधि पर खर्च किए गए समय का उपयोग करके इंटरनेट गतिविधि का आकलन किया। हालांकि यह अत्यधिक कब्जा कर सकता है, और इसलिए समस्याग्रस्त उपयोग, यह संभवतः आवश्यक उपयोग पर भी कब्जा कर सकता है। हालांकि इस अध्ययन में जिन गतिविधियों का मूल्यांकन किया गया था, वे अक्सर उनकी प्रकृति (जैसे समय की आपदाओं) के कारण डिफ़ॉल्ट रूप से गैर-जरूरी थे, या जब वे गंभीर रूप से प्रदर्शन किए जाते हैं (जैसे खरीदारी, जुआ या अश्लील साहित्य के 8 दिन / दिन), भविष्य के अध्ययन हो सकते हैं ऐसे उपायों को शामिल करें जो प्रत्येक इंटरनेट गतिविधि के लिए गैर-आवश्यक इंटरनेट उपयोग से आवश्यक अंतर कर सकें, ऐसे विश्लेषणों के लिए अनुमति दें। हमारे अध्ययन की एक और सीमा बच्चों और किशोर आबादी के लिए डेटा की कमी है। बच्चे और किशोर आबादी इंटरनेट के साथ एक अलग तरीके से बातचीत कर सकते हैं, लेकिन एक अलग न्यूरोडेवलपेंडल विंडो के दौरान ऑनलाइन उपयोग के लिए भी उजागर होते हैं। इसलिए, इस तरह के मतभेद PIU विकसित करने के लिए जोखिम के संदर्भ में विभिन्न कमजोरियों या लचीलापन का संकेत दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, ऑनलाइन परिवेश में प्रारंभिक, निम्न स्तर के संपर्क में 'तनाव टीकाकरण' प्रभाव हो सकता है (
) कि PIU के भविष्य के विकास से स्टील्स व्यक्ति। यदि ऐसा मामला है, तो यह आगे बता सकता है कि पुरानी आबादी जो केवल वयस्कता में ऑनलाइन वातावरण का अपना पहला प्रदर्शन प्राप्त करती है, वह अधिक असुरक्षित हो सकती है। भविष्य के अध्ययन में उन बच्चों और किशोर आयु समूहों को शामिल किया जा सकता है और संभावित रूप से जांच की जा सकती है कि क्या विशिष्ट इंटरनेट गतिविधियां पीआईयू की भविष्यवाणी हैं। दुर्भाग्य से, ट्रांसजेंडर लिंग की रिपोर्टिंग करने वाले प्रतिभागियों की संख्या छोटी थी (n = 18), जिसने ट्रांसजेंडर लिंग के प्रभाव का एक सार्थक विश्लेषण करने की अनुमति नहीं दी थी। हमारे अध्ययन की एक अंतिम सीमा यह है कि हमारी अध्ययन आबादी में स्वस्थ वयस्क शामिल हैं जो केवल <1% महत्वपूर्ण PIU व्यवहार (IAT> 80) से पीड़ित हैं। भविष्य के अध्ययन में पीआईयू स्पेक्ट्रम के उच्च अंत पर एक विशिष्ट ध्यान केंद्रित करने से लाभ होगा, जो कम या मध्यम-गैर-पीआईयू व्यक्तियों के नियंत्रण समूह के साथ उन गंभीर पीआईयू आबादी की तुलना करने में सक्षम हो। जबकि हमारे नमूने में पीआईयू का अनुमानित बिंदु प्रचलन ~ 8.5% था (आईएटी val 50 कट-ऑफ का उपयोग करके), पीआईयू के लिए नैदानिक कागज़ के लिए थ्रेसहोल्ड विवादास्पद बने हुए हैं और भविष्य के अनुसंधान को सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत उपाय और पीआईयू की परिभाषा से लाभ होगा।
4.2
निष्कर्ष
संक्षेप में, DSM-5 एक उम्मीदवार विकार के रूप में इंटरनेट गेमिंग विकार पर प्रकाश डालता है, लेकिन अन्य प्रकार के ऑनलाइन व्यवहार (जैसे खरीदारी, पोर्नोग्राफ़ी, सामान्य सर्फिंग) गेमिंग की तुलना में इंटरनेट के घातक उपयोग के साथ एक मजबूत संबंध रखते हैं। मनोचिकित्सा निदान और समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग से जुड़ी इंटरनेट गतिविधियां उम्र के साथ बदलती हैं, एक खोज जिसमें सार्वजनिक स्वास्थ्य निहितार्थ हैं। ये परिणाम समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग से जुड़ी इंटरनेट गतिविधियों के बारे में सीमित ज्ञान में योगदान करते हैं और समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के बहुमुखी वर्गीकरण के नैदानिक वर्गीकरण में योगदान कर सकते हैं।
धन स्रोतों की भूमिका
इस शोध ने शिकागो विश्वविद्यालय में मनोचिकित्सा विभाग के आंतरिक विभागीय फंड प्राप्त किए। डॉ आयोनिडिस अनुसंधान गतिविधियों को इंग्लैंड के स्वास्थ्य शिक्षा पूर्व उच्च प्रशिक्षण विशेष रुचि सत्रों द्वारा समर्थित किया जाता है। लेखकों को इस पांडुलिपि की तैयारी के लिए कोई धन नहीं मिला। फंडिंग स्रोत ने डिजाइन, डेटा विश्लेषण, या अध्ययन के लेखन में कोई भूमिका नहीं निभाई।
योगदानकर्ता
केआई ने पांडुलिपि के लिए विचार डिजाइन किया, डेटा का विश्लेषण किया, पांडुलिपि और पूरक सामग्री के बहुमत को लिखा और सह-लेखकों के योगदान का समन्वय किया। एमटी और एफके ने सांख्यिकीय विश्लेषण की अवधारणा और समीक्षा में भाग लिया। SRC, SR, DJS, CL और JEG ने अध्ययन को डिजाइन और समन्वित किया और डेटा एकत्र और प्रबंधित किया। सभी लेखकों ने अंतिम पांडुलिपि को पढ़ा और अनुमोदित किया और परिणामों की व्याख्या करने के साथ-साथ कागज के प्रारूपण और पुनरीक्षण में योगदान दिया।
एक ऐसी स्थिति जिसमें सरकारी अधिकारी का निर्णय उसकी व्यक्तिगत रूचि से प्रभावित हो
डॉ। ग्रांट को NIDA (RC1DA028279-01), नेशनल सेंटर फॉर रिस्पॉन्सिबल गेमिंग और रोशे और फॉरेस्ट फ़ार्मास्यूटिकल्स से अनुसंधान अनुदान प्राप्त हुआ है। डॉ। ग्रांट को स्प्रिंगर से जुआ अध्ययन के प्रमुख संपादक के रूप में मुआवजा मिलता है और मैकग्रा हिल, ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस, नॉर्टन और एपीपीआई से रॉयल्टी प्राप्त हुई है। कैम्ब्रिज कॉग्निशन के लिए डॉ। चेम्बरलेन संरक्षण और इस शोध में उनकी भागीदारी वेलकम ट्रस्ट (यूके; 110049 / Z / 15 / Z) से एक इंटरमीडिएट क्लिनिकल फैलोशिप द्वारा समर्थित थी। डैन स्टीन और क्रिस्टीन लोचनर को दक्षिण अफ्रीका के मेडिकल रिसर्च काउंसिल द्वारा वित्त पोषित किया जाता है। अन्य लेखक व्यावसायिक हित के साथ कोई वित्तीय संबंध नहीं बताते हैं। उपर्युक्त स्रोतों में से किसी की भी अध्ययन डिजाइन, संग्रह, विश्लेषण या डेटा की व्याख्या, पांडुलिपि लिखने या प्रकाशन के लिए कागज जमा करने के निर्णय में कोई भूमिका नहीं थी।
अभिस्वीकृति
हम अध्ययन में भाग लेने वाले दोनों साइटों के स्वयंसेवकों के ऋणी हैं।
परिशिष्ट A
पूरक आकड़ें
पूरक सामग्री
संदर्भ
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लेख में देखें | क्रॉस रेफरी
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